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디지털 기업은 조직 전체에 걸쳐 자산, 시스템 및 프로세스를 연결합니다.
그러나 디지털 트랜스포메이션을 완전히 활용하려면 산업 생태계를 통해 데이터가 흐를 때 이러한 구성요소가 어떻게 함께 작동하는지 시각화하는 방법이 필요합니다. 두 가지 디지털 기반은 Connected Enterprise®에서 이를 가능하게 합니다.
디지털 트윈
회사의 장비, 제어, 프로세스, 작업 흐름 및 시스템을 디지털로 표현하면 물리적 세계에서의 실시간 활동과 관련된 위험 없이 경험적 학습과 가상 개선 시험을 할 수 있습니다.
이는 물리적 자산이 존재하기도 전에 생산 장비 구성을 디지털 방식으로 테스트하는 제품 개발 단계에서 시작되며, 이를 통해 장비의 비용이 많이 드는 재설계, 심지어 프로토타입의 재설계도 줄이거나 없앨 수 있습니다.
공장에서는 관리자, 작업자 및 유지보수 직원이 장비가 도착하기 전에 디지털 표현을 사용하여 장비를 안전하게 작동하고 유지보수하는 방법을 배웁니다.
또한 장비 및 프로세스 문제를 진단하고 해결하는 방법과 가동시간 및 생산성 향상을 위한 신속한 전환을 수행하는 방법을 탐구합니다. 디지털 트윈은 비용 효율적인 라인 스타트업을 결정하고 복잡한 제품 믹스 및 볼륨의 시퀀싱 및 스케줄링에도 사용할 수 있습니다.
라이브 장비가 설치된 후, 디지털 트윈은 내장된 스마트 장치 및 제어 장치로부터 데이터 스트림을 수집하여 작업 흐름과 수익성을 개선하기 위한 통찰력을 제공합니다.
디지털 스레드
디지털 스레드는 기업 내에서 데이터가 이동하는 방식을 가상으로 표현합니다. 이는 직원이 프로세스 전반에 걸친 데이터 흐름을 분석할 수 있도록 하는 운영 정보의 세부적인 관점을 제시합니다. 정보 계층 구조(예: 라인, 장비, 센서) 내에서 세부적으로 파고들어 Connected Enterprise®에서 발생하고 작동하는 것과 그렇지 않은 것을 발견할 수 있습니다.
MES 및 ERP 기능에 디지털 스레드 분석을 보완하면 작업 지침을 작업자에게 전달하고, 품질 관리 샘플링을 수행하고, 공급업체로부터 구성 요소 및 자재 보충을 트리거하는 등 공급망 전반에 걸쳐 관리가 개선될 수 있습니다.
디지털 스레드는 규제 준수(예: 제약, 항공우주, 자동차 산업) 및/또는 매우 상세한 고객 사양을 위한 작업 및 이벤트도 문서화합니다.
공장과 정보 흐름의 디지털 미러링은 더 나은 일상 관리를 위한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그러나 다음 단계인 빅 데이터, 머신 러닝, 인공 지능을 통한 이러한 디지털 표현의 활용은 더욱 심오한 개선을 가져올 수 있습니다.
의사 결정 디지털화를 준비하고 계십니까?
Published 2018년 5월 25일
