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스마트 팩토리는 얼마나 똑똑합니까?

스마트 팩토리는 얼마나 똑똑합니까?
자동차 산업은 조립 라인의 도입부터 글로벌 공급망 도입, 로봇 공학 도입에 이르기까지 제조업의 연이은 변화의 물결의 최전선에 서 있습니다. 이제 스마트 팩토리라는 다음 큰 변화에 투자하고 있습니다. 이 단계는 대규모로 데이터를 생성하고 활용하는 연결, 유연성 및 생산 공정 단계로 특징지을 것입니다. 산업용 4.0의 핵심 구성 요소인 스마트 팩토리는 상당한 생산성 향상을 약속합니다. 그러나 공장을 클라우드에 연결하고 데이터를 수집하는 것이 스마트 팩토리가 아닙니다. 다목적 데이터 및 분석 기반을 구축하면 스마트 팩토리 프로젝트에서 제공하는 순 가치를 높일 수 있습니다.

대부분의 초기 '스마트 팩토리' 프로젝트는 사실 작은 데이터 및 분석 섬에 의해 전달되는 것입니다 - 우수성의 주머니를 제공합니다. 클라우드에서 이러한 솔루션을 관리하면 온프레미스 솔루션보다 상당한 비용 및 배포 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 모든 스마트 팩토리 이니셔티브를 지원하기 위한 통합 데이터 집합을 구축하는 전략이 없다면 개별 프로젝트 접근 방식은 예기치 않은 비용, 관리 불가능한 비용으로 신속하게 이어질 것이며, 이는 현장에서 제공되는 모든 이점을 저해합니다.

새로운 도전, 높은 기대

극도의 효율성을 갖춘 매우 높은 품질의 제품을 제공하는 데 자부심을 가지고 있는 업계는 빠르게 진화하는 고객의 요구를 충족하기 위해 동적으로 스스로를 혼란에 빠뜨릴 수 있다는 것을 깨닫고 있습니다. 대량 시장 생산 라인의 효율성은 비용이나 비효율성을 다시 추가하지 않고 대량 맞춤형 제품을 제공하기 위해 수십 년 동안 효과적으로 압박되어야 합니다. 스마트 팩토리 역량에 의해 구동되는 유연한 제조 원칙은 해답의 핵심 부분입니다.

위험은 개인, 고립 된 스마트 팩토리 프로젝트를 실행하는 것은 예상 생산성의 단계 변화를 제공하지 않을 것입니다. 이러한 프로젝트는 반복 가능하거나 공유 가능하지 않으며 데이터 및 분석 관리 오버헤드로 인한 이점보다 비용이 빠르게 발생합니다.  증가하는 비용에 대처하기 위해서는 분석도 산업화되어야 합니다. 이러한 과제는 제조업체가 모든 사람에게 적용되는 업계 전반의 과제로 인정받고 있으며, 많은 업계 리더들이 대규모 스마트 제조를 가능하게 하는 공통의 과제를 직접 해결하기 위해 얼라이언스인 오픈 제조 플랫폼을 결성했습니다.

필요한 것은 연결된 데이터 기반입니다. 각 개별 차량에 대한 모든 프로세스 단계를 나타내는 데이터는 디지털 영역에 연결하여 각 VIN 번호에 대한 디지털 스레드를 만들 수 있습니다. 이 디지털 데이터 스레드는 공장의 모든 생산 단계 내에서뿐만 아니라 상호 작용을 이해하는 데 필수적입니다.  올바르게 사용하면 디지털 스레드가 프로덕션 프로세스의 모든 변경 사항의 영향을 감지할 수 있습니다. 따라서 대량 사용자 지정에 필요한 전역 최적화를 수행할 수 있습니다.

연결 및 재사용

연결된 데이터를 통해 재사용 가능하고 공유 가능하며 휴대용 분석 솔루션을 만들어 기업 또는 에코 시스템 전반에 대한 전체 '매장'을 만들 수 있습니다. 각 프로젝트 팀은 특정 개선 기회를 해결하기 위해 분석 모델을 구축하기 위해 데이터를 수집하고 준비합니다. 이것은 '게시'이므로 기업 이나 생태계 전반에 걸쳐 부분적으로 또는 완전히 재사용할 수 있습니다. 기계 데이터는 품질, 생산 및 유지 보수 분석에 대한 일반적인 요구 사항이므로 동일한 데이터를 사용하여 추가 솔루션을 구현하여 대체로 동일한 데이터 집합에서 더 많은 가치를 창출합니다. 테라데이스가 자랑스러운 파트너인 폭스바겐의 산업 클라우드의전제입니다.

총 비용 기준 절감

공장은 비용 중심이므로 항상 더 적은 비용으로 더 많은 일을해야합니다. 공유 차량 플랫폼이 지난 수십 년 동안 주요 자동차 기업의 비용 기반과 효율성을 변화시켰던 것처럼 통합 데이터 플랫폼은 연결된 공장에서 비용을 관리할 수 있습니다. 모든 데이터 세트는 데이터 품질이 표류하지 않도록 하기 위해 분석 루틴과 마찬가지로 유지 관리 비용이 부담하며 분석은 비즈니스와 보조를 맞추지 못합니다.  AI 및 ML 알고리즘은 대규모 데이터 세트로 정기적인 재교육이 필요하며, 이는 제조 성과를 개선하기 위해 이 기술을 활용하는 데 드는 비용을 추가합니다.

생산성과 유연성을 높이는 동시에 총 생산 비용을 낮추는 동시에 이러한 노력을 지원하기 위해 통합 데이터 플랫폼을 고려해야 합니다. 공유 분석 모델과 프로세스를 공급하는 통합 플랫폼이 없다면 OEM은 분석 솔루션을 통해 생산성 향상의 전체 가치를 달성하는 대신 단순히 작업 현장에서 데이터 센터로 비용을 전송하는 것을 발견할 수 있습니다. 대규모 스마트 팩토리 구현과 관련된 엄청난 양의 데이터와 분석 루틴으로 인해 분석 및 데이터 관리 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 이러한 데이터 집합을 복제하고 분석 루틴을 동반하면 스마트 팩토리 배포의 유지 관리 비용이 불필요하게 증가합니다.

테라데이터 Vantage의 입증된 분석 척도는테라데이트의 데이터 작전 및 분석 작전에대한 전문 지식과 결합되어 진정한 스마트 팩토리를 위한 이상적인 토대입니다. 동일한 코드 기반은 전제 및 주요 클라우드 공급자 간에 직접 전송할 수 있으므로 분석 호스팅 플랫폼 전략이 국가 나 공장마다 다르더라도 장수와 재사용성을 보장합니다. Teradata는 고품질 제품의 고효율 대량 생산 및 대량 사용자 정의에 대한 자동차 산업의 리더십과 헌신을 강화하는 스마트 팩토리 기능을 가능하게 할 수 있습니다.
Portrait of Monica McDonnell

(Author):
Monica McDonnell

Monica McDonnell is a highly experienced consultant in the field of enterprise software, digital transformation and analytics. Her career has spanned Africa, the US and Europe with time spent on ERP and supply chain planning before focusing on delivering value from data. Monica advises on how to deliver business value by combining good data governance and advanced analytics technologies. Helping automotive companies understand how to release the full potential of Industry 4.0 technologies, and dramatically improve customer experience management as enabled by the connected vehicle is central to her role. Monica earned a BSc in Industrial Engineering from the University of Witwatersrand, and a MSc in Software Engineering from Oxford University.  View all posts by Monica McDonnell

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