중장비 제조

중장비 제조의 필수 구성 요소는 다양한 수준에서의 디지털 정보 공유입니다. 여기에는 설계 및 제조 조직 간, 제조 조직 내 팀 간, 파트너 및 공급업체와의 광범위한 에코시스템 전반이 포함됩니다. 이는 모든 정보를 저장하고 최신 상태로 유지할 수 있는 강력하고 유연한 개방형 데이터 인프라를 갖춘 공통제품 라이프사이클 관리 환경을 통해 모든 이해관계자를 연결함으로써 구현됩니다. 이러한 데이터 공유는 전체 제조 조직에서 더 나은 커뮤니케이션 및 협업의 기반이 되어 전반적인 효율과 유연성을 크게 개선하고 기업은 위험 없이 변경 요청에 신속하게 대응할 수 있습니다.

대규모의 다양한 공급업체와 파트너가 연관된 글로벌 조직에서 작업할 때 항상 오류 없이 최고의 품질 표준을 달성하는 것은 어렵습니다. ETO(Engineer-to-Order) 환경에서 고도로 맞춤화되거나 고유한 제품을 만들 때 무결점 스마트 제조를 실현하려면 처음부터 제대로 해야 합니다. 이는 발생할 수 있는 모든 상황을 미리 분석하고 구현하기 전에 프로세스를 가상으로 검증하여 예측하는 경우에만 가능합니다. 제조 실행 중에는 전 세계 파트너 및 공급업체가 내리는 단계를 포함하여 모든 단계와 결정을 면밀히 모니터링하고 수집된 데이터를 기반으로 시정 조치를 취하는 것도 중요합니다. 이를 위해서는 생산 프로세스의 디지털 트윈을 구현할 수 있는 능력과 전 세계 제조 에코시스템 전반에 걸쳐 제조 운영에 대한 포괄적인 폐루프 접근 방식이 필요합니다.

중장비의 스마트 제조는 제조 조직이 스마트한 데이터 기반 의사 결정을 내리도록 지원하는 도구와 프로세스를 배포하여 생산성, 지속 가능성, 품질을 포함한 운영의 모든 측면을 크게 개선하는 것입니다. 공유 데이터를 기반으로 지속적인 커뮤니케이션과 협업을 지원하면 이해관계자 간에 시너지 효과를 달성하여 예를 들어 설계의 제조 가능성과 관련된 문제와 기회를 조기에 발견할 수 있습니다. 조직은 제조 프로세스의 디지털 트윈을 생성하여 실제로 의사 결정을 내리기 전에 의사 결정의 영향을 가상으로 평가하고 가상 시나리오를 실행하여 다양한 옵션을 연구할 수 있습니다. 마지막으로, 제조 조직은 실행 중에 수집된 데이터를 기반으로 피드백 루프를 배포함으로써 프로세스를 지속적으로 개선하고 운영을 개선하며 KPI 간 최적의 균형을 찾을 수 있습니다.

린 제조는 프로세스를 분석하고 소급하여 조정하여 재료, 시간, 리소스를 포함한 모든 형태의 낭비를 줄이고 생산성, 품질을 개선하는 데 중점을 둔 생산 방법론입니다. 린 제조 접근 방식은 가치 사슬을 간소화하고 운영 흐름을 개선하여 제조 프로세스를 최적화하는 데 매우 성공적이었습니다. 그러나 오늘날 제품과 관련 제조 프로세스는 더 복잡해졌으며, 제조 운영에 대한 일부 새로운 요구사항은 린 제조 원칙으로 충족되지 않습니다. 예를 들어 오늘날의 고객은 개인화된 요청과 그 과정에서 이를 변경할 수 있는 기능에 대한 기대치가 더 큽니다. 또 다른 소싱 전략은 더 이상 적시 원칙과 비용을 기반으로 할 수 없으며 공급망 탄력성 및 지속 가능성과 같이 정량화할 수 없는 측면도 고려해야 한다는 것입니다. 이러한 제조 문제를 해결하려면 지속적인 실시간 의사 결정 및 개선에 즉시 사용할 수 있는 더 많은 데이터를 확보하고 제조 에코시스템 전반에 걸쳐 더 높은 수준으로 통합해야 합니다. 린 제조와 달리 스마트 제조 접근 방식은 클라우드, 데이터 분석, 머신 러닝, 자동화된 피드백 루프, 디지털 트윈 등 오늘날의 새로운 디지털 기술을 활용합니다.

신제품 판매의 마진은 중장비 제조업체에 특히 어려운 과제인데, 제품 개발에 상당한 연구개발 및 제조 기반 시설 투자가 필요하며, 종종 맞춤 제작되어 생산량이 상대적으로 낮기 때문입니다. OEM은 Siemens 중장비 스마트 제조 솔루션을 통해 설계와 제조를 연결하여 제조 가능성 문제와 기회를 조기에 발견함으로써 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 Siemens 스마트 제조 솔루션은 OEM이 혼합 모델 생산을 추진하면서 운영 효율과 유연성을 높일 수 있도록 지원합니다. OEM은 Siemens 솔루션을 통해 디지털 트윈 접근 방식을 취하여 제조 프로세스를 사전에 평가 및 개선하고 가상 시나리오를 실행하여 의사 결정을 추진하고, 전용 생산 계획 및 상세 스케줄링 도구를 통해 작업 흐름을 최적화할 수 있습니다.