산업 자동화는 로봇, 제어 시스템,인공지능은 최소한의 인간 개입을 통해 산업 프로세스를 작동하도록 합니다.수동 노동에서 자동화 시스템으로의 패러다임 전환은 생산, 에너지, 의약품 및 물류에 효율성, 정확성 및 확장성을 향상함으로써 혁명을 일으켰습니다.초기에는 반복적인 작업을 기계화하는 데 초점을 맞췄습니다., 산업 자동화는 이제 상호 연결된 장치들이 실시간으로 통신하는 스마트 공장들을 포함하고 있으며, 적응력 있는 생산, 예측성 유지보수 및 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 합니다.기본 프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러 (PLC) 에서 인공지능 기반의 사이버 물리 시스템으로의 진화는 자동화를 산업 4의 초석으로 배치했습니다..0, 글로벌 시장에서 지속가능성, 안전성 및 경쟁력을 촉진합니다. 산업이 더 높은 사용자 정의, 저렴한 비용 및 탄력적인 공급망에 대한 요구에 직면함에 따라,자동화는 이러한 과제를 해결하기 위한 기초적인 기반을 제공하면서 협력적인 로봇과 직관적인 인터페이스를 통해 인간의 노동을 지원합니다..
산업 자동화는 프로세스를 모니터링, 제어 및 최적화하기 위해 일관되게 작동하는 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소의 계층 구조에 의존합니다.센서 와 액추에이터 는 시스템 의 "감각 과 손"으로 작용 한다, 온도, 압력, 그리고 흐름과 같은 매개 변수들에 대한 실시간 데이터를 수집하고, 컨트롤러 명령에 기반한 물리적 동작을 실행합니다.프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러 (PLC) 는 중추 신경계 역할을 합니다, 센서로부터의 입력 신호를 처리하고 사전 프로그래밍 된 논리를 실행하여 높은 신뢰성과 속도로 기계 작업을 관리합니다.감독 제어 및 데이터 획득 (SCADA) 시스템은 운영에 대한 조기 관점을 제공합니다., 파이프라인이나 전력망과 같은 지리적으로 분산된 자산을 원격 모니터링 및 제어 할 수 있습니다. 인간-기계 인터페이스 (HMI) 는 복잡한 데이터를 시각적 대시보드로 변환합니다.운영자가 시스템과 직관적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다.한편, 로봇 공학은 정확성 조립에서 위험한 물질 취급에 이르기까지 다양한 작업을 처리하며, 인간과 함께 안전하게 작업하도록 설계된 협력 로봇 (코봇) 을 사용합니다.이 기술들은 산업 사물 인터넷 (IIoT) 을 통해 점점 더 통일되고 있습니다., 장치들 간의 데이터 교환을 가능하게 하고, 예측 분석과 자율적 의사결정에 머신러닝을 활용하는 인공지능 (AI).
산업 자동화는 독특한 운영 과제를 해결함으로써 다양한 분야에 걸쳐 중요한 가치를 제공합니다.자동차 제조업, 로봇 팔은 밀리미터 정밀도로 용접 및 페인팅을 수행하며, 인공지능 비전 시스템은 결함을 검사합니다.오류를 25% 줄이고 생산주기를 30% 가속화합니다..에너지 부문석유 파이프라인과 전력망을 모니터링하는 SCADA 시스템을 사용하며, 예측 분석을 사용하여 정전 시간이나 환경 피해를 유발하기 전에 누출이나 고장을 감지합니다.의약품 회사PLC가 제어되는 환경이 엄격한 규제 표준을 준수하고 인간에 의한 오염을 최소화 할 수 있는식품 가공, 자동화된 분류 및 포장 라인은 사물 인테리어 센서를 통합하여 재고를 추적하고 공급망을 최적화합니다.스마트 웨어하우스는 50% 더 빠른 주문 이행으로 물류를 관리하기 위해 자율주행 차량 (AGV) 을 사용합니다.. 전통적으로 노동집약적인 분야인농업자율화된 관개 시스템과 작물 건강을 감시하는 드론을 통해 수익을 창출하고 자원을 절약합니다.이 응용 프로그램은 생산성 향상에서 자동화의 역할을 강조, 품질 및 안전성 확장성과 사용자 정의를 가능하게합니다.
성공적인 자동화 구현은 기술을 운영 목표와 조화시키는 단계적 접근이 필요합니다. 높은 영향을 미치는 영역을 식별하기 위해 타당성 분석을 수행하는 것으로 시작합니다.인간 오류가 발생할 수 있는 반복적인 작업이나 정확한 캘리브레이션을 필요로 하는 프로세스 등입니다.특정 필요에 따라 기술을 선택하십시오. 예를 들어 조립 라인 제어용 PLC 및 HMI 또는 실시간 자산 모니터링 IIoT 플랫폼.통합은 새로운 시스템과 기존 시스템의 상호 운용성을 우선시해야 합니다., OPC UA와 같은 표준화된 프로토콜을 사용하여 원활한 데이터 흐름을 보장합니다. 직원 훈련은 저항을 완화하고 실력을 키우기 위해 중요합니다.코봇을 조작하거나 인공지능 분석을 해석하는 워크숍은 직원들이 자동화 시스템과 효과적으로 협력할 수 있도록 지원합니다.사이버 보안 조치는 네트워크 세분화와 정기적 인 취약성 평가와 같이 연결 된 인프라를 위협으로부터 보호합니다.예측성 유지보수 스케줄은 문제가 악화되기 전에 문제를 해결함으로써 정지 시간을 최소화합니다.마지막으로 데이터 분석을 활용하여 프로세스를 정제하는 지속적인 개선 프레임워크를 채택하여 자동화가 지속적인 투자 수익을 제공하는 것을 보장합니다.
산업 자동화의 미래는 디지털 기술의 더 깊은 통합과 적응성에 더 큰 중점을 두는 것으로 형성 될 것입니다.인공 지능 및 기계 학습이는 시스템들이 역사적인 데이터와 실시간 데이터를 분석함으로써 자체 최적화를 가능하게 하며, 더 높은 에너지 효율과 더 적은 결함을 초래할 것입니다.디지털 트윈 기술제조업체는 가상 환경에서 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있으며, 시공 시간을 줄이고 시장 변화에 빠르게 적응 할 수 있습니다.5G 연결성모바일 로봇 및 증강 현실 인터페이스의 실시간 제어,엣지 컴퓨팅데이터의 출처에 가깝게 처리하여 지연 시간을 최소화합니다.지속가능한 자동화또한, 순환경제 목표를 지원하기 위해 자원의 사용을 최적화하고 폐기물을 줄이는 스마트 시스템으로 주목을 받게 될 것입니다.자동화는 완전히 자율적인 공장으로 발전할 것입니다.비록 인간의 감독은 전략적 의사결정과 윤리적 통치에 필수적인 요소로 남아있을 것입니다.
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