2021 지능형 제조 혁신 - 제조업의 새로운 변화가 시작되었습니다

제조업계에 새로운 변화가 시작됐다

거의 텅 빈 작업장에서 거대한 로봇팔이 각종 지시를 유연하고 질서있게 완료하고 무인운송 다양한 생산자재를 운반하는 트롤리 특정 트랙에서 침착하게... 대형 트럭으로 제품을 기지까지 운송하는 것부터 완제품의 최종 배송까지 전체 생산 기지에서 이 프로세스의 일련의 링크가 로봇에 의해 수행되는 것이 매우 중요합니다. . 기계 생성은 제조 분야의 발전 추세가 되었으며, 미래의 최적 기계 생성 수준은 지능형 제조가 될 것입니다.

제조업은 국가 경제의 주체이자 국가의 종합적인 힘을 보여주는 중요한 표현입니다. 지능과 네트워킹의 발전으로 지능형 제조업은 국가의 전반적인 제조업 수준을 향상시키는 데 없어서는 안 될 요소가 되었습니다. 국제 경쟁력을 입증하는 것은 방치의 중요한 엔진으로서 지능형 제조를 주체로 하는 산업 분야의 혁신이 국가 간 새로운 경쟁의 주요 전선이 되었습니다.

이미 2012년 미국은 산업 인터넷 구축의 중요성을 강조하는 '국가 첨단 제조 전략 계획'을 발표했고, 독일은 이후 2013년 스마트 공장, 스마트 생산에 중점을 둘 것을 제안했습니다. 인더스트리 4.0에 맞춰 우리나라도 2015년에 '메이드 인 차이나 2025' 계획을 제안했고, 이후 많은 회의에서 광범위하게 논의되었으며, 지능형 제조는 14차 5개년 계획의 초점으로 포함되었습니다. 지능형 제조 이전의 전통적인 제조 방식은 중앙 집중식 제어 및 프로세스 기반 생산 방식을 주로 사용했지만, 사람과 기계 간의 의사소통이 제한되고 정보 교환이 부족하여 높은 생산 효율성을 보장할 수 없다는 단점이 있었습니다. 제품 품질 출력. 스마트 제조는 실시간 정보 피드백과 기술과 R&D 간의 양방향 통신을 통해 단위화된 제조 생산 방법을 사용하므로 소비자 요구에 따라 제품 특성을 정의하는 데 더 도움이 됩니다. 또한, 자동화된 조달로 생산비용과 생산주기가 단축되고, 유연한 생산과 마케팅 활동 간의 실시간 상호작용을 통해 생산이 시장 변화에 효과적으로 적응할 수 있다면 제조 시스템은 전례 없는 변화, 생산 효율성을 얻게 될 것입니다. 크게 개선되고 생산 능력이 크게 향상될 것입니다.

성과와 과제

우리나라는 2015년 지능형 제조를 제안한 이후 이 길을 적극적으로 모색해 왔습니다. "2017-2018년 중국 지능형 제조 개발 연차 보고서"에 따르면, 우리나라는 처음에 10개 주요 분야, 80개 산업을 포괄하는 208개의 디지털 작업장과 스마트 공장을 구축했으며, 처음에는 중국의 산업 표준에 부합하는 지능형 제조 표준 시스템을 구축했습니다. 세계. 전 세계 44개 등대공장 중 12개는 중국에 있고, 그 중 7개는 엔드투엔드 등대공장이다.

우리나라는 지능형 제조 분야에서 상당한 성과를 거두었음을 알 수 있다. 더욱이 코로나19의 영향으로 인해 많은 전통 제조 산업의 경쟁 우위가 사라지기 시작했다. 생산이 중단되고 공급망이 중단되었으며 작업이 재개되면서 지능형 제조의 발전이 더욱 시급해졌습니다.

그러나 구체적인 발전 면에서는 우리나라의 지능형 제조에 대한 인식이 아직 늦지 않았음에도 불구하고 1950년대에 외국의 일부 고급 제조 산업에서는 이미 제조 공장에 컴퓨터를 도입했고, 우리나라에서는 초창기에는 고정밀 기술의 연구개발이 크게 강조되지 않았기 때문에 지능형 제조를 종합적으로 발전시키는 과정에서 산업용 소프트웨어, CNC공작기계 등 핵심기술이 외국에 독점돼 문제가 됐다. 우리나라가 시급히 극복해야 할 점이다.

중간 수준부터 대부분의 기업은 개발 및 구축 과정에서 다양한 병목 현상에 직면했습니다. 일부 기업은 지능형 제조 구축을 기술 및 하드웨어 투자와 잘못 동일시하여 많은 재원을 투자하고 자동화된 생산 라인을 구축했습니다. , 그러나 초기 단계의 고려가 부족하여 더 많은 문제가 발생하여 생산이 더욱 단조로워졌습니다.

일부 회사는 정보 기술의 도움으로 디지털화를 달성했지만 단순한 데이터 대시보드는 사용하기에 적합하지 않습니다. 운영자의 전문적인 요구 사항은 상대적으로 높습니다. 데이터 대시보드는 생산 과정에서 많은 문제를 나타낼 수 있지만 전문 엔지니어가 실시간으로 문제를 발견하고 솔루션을 제공해야 합니다.

지능형 시스템의 핵심 핵심을 잡아라

“차세대 정보통신기술과 첨단 제조기술의 심층적 융합을 바탕으로 디자인 등 제조활동의 모든 측면을 관철한다” , 생산, 관리 및 서비스는 자기 인식, 자기 학습, 자기 의사 결정, 자기 실행, 자기 적응 및 기타 기능을 갖춘 새로운 생산 방법입니다.

"산업정보기술부와 재무부가 '지능형제조발전계획(2016~2020)'에서 정의한 바에 따르면, 자율성 또는 자동화는 지능형제조의 핵심이며, 이 조건을 만족시키는 것이 데이터 수집, 엔지니어링 모델링을 기반으로 기계 학습 및 지능형 시스템 아키텍처의 개발은 지능형 소프트웨어를 사용하여 생산 프로세스에 대한 최적의 매개변수 조합을 생성한 다음 실행을 위해 기본 자동화로 전달됩니다.

위에서 언급한 것처럼 기계 생성은 지능형 제조의 일부일 뿐입니다. 묘사된 자동화된 생산 라인은 초기 제조보다 큰 진전을 이루었지만 디지털화가 지능형 제조에 한 단계 더 가까워졌음에도 불구하고 여전히 진정한 지능형 제조와는 거리가 멀습니다. 산업용 소프트웨어와 디지털 제조 기술에 관계없이 지능형 제조의 진정한 핵심은 지능형 시스템에 있습니다. 엔지니어링 문제와 엔지니어링 매개변수를 모델링한 다음 수집된 정보를 사용해야 합니다. 기계 학습을 수행하고 모델을 기계 장비와 결합하기 위한 고품질 데이터는 생산 상태와 밀접하게 연관되어 있으며, 이를 기반으로 지능형 시스템이 개발되어 유연하고 최적화된 생산 매개 변수가 생성될 수 있습니다. 기본적인 자동화만으로는 지원이 진정한 지능이라고 할 수 없습니다.

따라서 전반적인 실제 상황으로 볼 때 대다수의 중국 기업은 여전히 ​​단순한 정보를 사용하지 않습니다. , 자동화된 조립 라인 구축은 단지 소개에 불과합니다. 엔지니어링 모델링, 기계 학습, 지능형 시스템 아키텍처 개발 등 핵심 영역에서 혁신을 이룰 수 없다면 진정한 지능형 제조는 달성될 수 없습니다. p> 미래의 기회

그러나 건설 과정에서 많은 어려움에 직면했음에도 불구하고 현재 국내외 환경은 끊임없이 변화하고 있으며 우리나라의 지능형 제조에는 여전히 많은 발전 기회가 있습니다

현재 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 신세대 정보기술은 제조업과 깊숙이 융합되어 제조업의 생산방식, 조직방식, 발전모델 등을 끊임없이 변화시키고 있다. 지능 기술은 딥러닝 측면에서 산업 지능 수준을 향상시키고 역사적 발전을 실현하는 데 도움이 됩니다. 이미 세계 1위를 달리고 있는 5G, 빅데이터 등 데이터의 지능적 기능은 더 큰 에너지를 발산할 것입니다.

또한 우리나라는 세계에서 가장 완전하고 규모가 큰 산업 시스템을 보유하고 있으며 고급 제조업 발전을 위한 풍부한 토양을 갖추고 있습니다. 현재 우리나라는 41개 중대공업군, 207개 중간공업군, 666개 소공업군을 보유하고 있어 독립적이고 완전한 현대산업체계를 형성하고 있으며, 핵심기술의 가속화로 우리나라가 선두에 설 것으로 예상된다.

디지털화와 지능화에 대한 기업의 인식이 높아지면서 우리나라 산업 인터넷의 발전이 전반적으로 가속화될 것이며 자동화 및 무인 생산 작업장에서는 데이터와 시스템이 이를 보게 될 것입니다. 생산 프로세스와 기술을 완전히 최적화합니다. 장비부터 전체 공장까지 데이터는 생산 링크뿐만 아니라 제품 연구 개발부터 조달, 생산, 마케팅 및 전체 공급망까지 모든 링크에서 협업적 상호 연결을 달성합니다. 대규모 네트워크 협업이 이루어지며 산업 전체의 효율성이 질적으로 변화하게 될 것입니다.