공정 제조 부문의 IoT

IoT(사물 인터넷)를 통해 장비 효율성을 증대하고 생산 품질을 향상하며 석유 및 가스, 농업 및 공정 제조업체의 인텔리전트 공급망을 활용할 수 있습니다.

공정 제조용 Azure IoT

전체 공정에서 뛰어난 효율성을 달성하고, 생산량을 극대화하면서 폐기물은 줄이고, 자산 무결성을 모니터링하여 심각하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 피할 수 있습니다.

IoT로 운영 비용 절감 및 비즈니스 성장 강화

공정 제조에서 IoT의 이러한 일반적인 용도를 살펴보고 새로운 Azure IoT 솔루션이 내 비즈니스에 어떤 도움이 될지 상상해보세요.

뛰어난 운영

장비 및 공장에서 수집한 데이터를 통합 및 분석하여 전체적인 운영 시각을 파악하고 고객의 요구 사항을 더욱 효과적으로 충족할 수 있습니다. 운영 성과 및 의사 결정을 개선하고 업무 중단을 예측하며, 직원들에게 적절한 시기에 적합한 데이터를 제공하여 더욱 신속하고 탁월한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 연결된 공장용 Azure IoT 솔루션 가속기로 뛰어난 운영 효율성을 달성하세요.

연결된 물류

인바운드 및 아웃바운드 물류에 관한 전체 설문 조사를 통해 공급망 위험을 줄이고 운송 중인 제품의 품질과 신뢰성을 보장합니다. 공급망 전체에 연결된 IoT 센서를 사용하여 재료의 위치를 추적하고 리소스 사용을 모니터링하므로 보안이 향상되고 효율성이 증대합니다. Azure Sphere, Azure Maps 및 Azure Blockchain으로 연결된 물류를 실현하세요.

정밀 농업

스마트한 농업 시스템에 투자하여 수확에서 유통까지 상품의 안전과 품질을 보장합니다. 공급망을 통해 농업 수확량을 추적하고, 공유되는 지리적 위치 및 센서 데이터를 사용하여 다른 제조업체 및 식음료 공급 기업과 공동 작업할 수 있습니다. 원격 모니터링용 Azure Maps, Azure IoT Edge 및 Azure IoT 솔루션 가속기를 사용하여 정밀 농업을 실현하세요.

규범 유지 관리

장비를 연결하고 고급 분석 및 기계 학습을 적용하여 중단을 예측함으로써 생산 및 서비스 중단 위험을 완화합니다. 풍부한 인사이트와 제조 데이터로 트리거된 자동 경고를 통해 생산 작동 시간을 보장합니다. 규범 유지 관리용 Azure IoT 솔루션 가속기로 이러한 혁신을 실현하세요.

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규범 유지 관리를 통해 장비 안정성 개선

Azure IoT 제품으로 전부 구축된 규범 유지 관리 솔루션을 사용하여 잠재적으로 발생할 수 있는 문제를 미리 파악하세요. 이 데모에서는 센서 및 디바이스에서 스트리밍 데이터를 분석하고, 시간 경과에 따라 데이터를 수집하며, 기계 학습을 적용하여 장비 오류 및 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 예측하여 방지하는 방법을 살펴봅니다.

대시보드

KPI 요약

알림 및 경고

자산 세부 정보

알림 해결

1/3단계

실시간 원격 모니터링

운영자는 전체 인프라의 실시간 위치 및 상태를 대시보드에서 확인할 수 있습니다.

2/3단계

자산 위치 및 상태 보기

시간을 낭비하는 인시던트가 발생하면 프로덕션 볼륨 및 공급 계약 비용이 매우 많이 들 수 있기 때문에 자산 상태 파악이 더욱 중요합니다.

3/3단계

지속적으로 원격 위치 확인

일상적인 유지 관리를 위해 6개월마다 한 번씩 현장을 방문하는 경우에도 상태는 실시간으로 추적할 수 있습니다.

1/2단계

실시간으로 비즈니스 메트릭 추적

중요한 현장 및 프로덕션 데이터는 중요한 비즈니스 important business KPI를 요약하여 온종일 또는 프로덕션 기간에 대상 및 임계값에 대한 데이터를 추적합니다.

일반적으로 일, 주 또는 월 단위로 모니터링할 수 없는 자산에서 실시간 결과 가져오기

2/2단계

기존 시스템과 통합

실시간 센서 데이터를 다른 외부 원본이나 다른 엔터프라이즈 시스템(예: CRM 또는 ERP 서비스)의 정보와 결합할 수 있습니다.

1/3단계

실시간 알림 및 경고

경고는 실시간으로 에스컬레이션되어 운영자의 주의를 끕니다. 사용자 지정 포털을 통해 신속하게 분석에 응답하거나 대시보드에서 전송된 명령을 통해 기계를 종료할 수 있습니다.

2/3단계

발생하기 전에 장애 예측

무엇보다도 일부 경고는 예측됩니다. 예측 모델에서 문제가 있는 것으로 인식하는 상황이나 추세를 데이터가 가리키는 경우, 장애 발생 전에 유지 관리를 수행할 수 있습니다.

3/3단계

에스컬레이션되기 전에 문제 해결

운영자는 아직 해결되거나 모니터링되지 않은, 우선 순위가 가장 높은 오류를 선택할 수 있습니다.

1/3단계

실시간 데이터 피드 분석

대시보드는 실시간으로 데이터를 수집합니다. 이 수준에서 개별 자산의 실제 프로덕션 성능 및 상태를 모니터링할 수 있습니다.

2/3단계

의사 결정자의 조치 수행 역량 강화

의사 결정자는 이 데이터를 사용하여 예약되거나 예약되지 않은 작업을 계획하고, 유지 관리 기간을 구성하고, 원격 위치에 있을 수 있는 자산의 프로덕션 결과를 예측할 수 있습니다.

3/3단계

자산이 실패하기 전에 유지 관리 수행

이 예제에서는 팬과 관련하여 예측된 중요한 경고가 있습니다. 팬이 며칠 내에 실패하여 자산이 종료되도록 합니다. 또한 이 부품의 표준 서비스 수명을 벗어나지 않습니다. 운영자는 조치를 취할 특정 부품을 선택할 수 있습니다.

1/5단계

조치 수행 및 해결

대시보드 경고 세부 정보에서는 부품과 인식된 문제에 대한 특정 정보를 운영자에게 제공합니다. 여기에는 일련 번호, 부품 번호, 대체 품목의 재고 및 위치가 포함됩니다.

2/5단계

비즈니스 영향 분석

예측된 오류에서는 일상적인 유지 관리를 예약하기 전에 공기 필터 팬에서 오류가 발생한다고 합니다. 따라서 자산의 종료로 시간이 낭비됩니다.

3/5단계

실시간 데이터 분석

실시간 데이터는 현장의 디바이스에서 수집되어 포털에 표시됩니다. 운영자는 실시간 실제 데이터 피드를 모니터링하여 제공된 경고 및 정보가 올바른지 확인할 수 있습니다. 경고에 대한 임계값도 표시되므로 사용자는 정상적인 작업과 관련된 추적을 쉽게 볼 수 있습니다.

4/5단계

서비스 티켓 만들기

운영자는 유지 관리 직원이 부품을 교체하고 자산은 계속 작동하도록 하는 티켓을 만들 수 있습니다. 또한 정보 및 데이터를 사용하여 비즈니스 분석을 수행하고 결과에 따라 작업을 변경할 수 있습니다.

5/5단계

서비스 티켓 만들기

운영자는 유지 관리 직원이 부품을 교체하고 자산은 계속 작동하도록 하는 티켓을 만들 수 있습니다. 또한 정보 및 데이터를 사용하여 비즈니스 분석을 수행하고 결과에 따라 작업을 변경할 수 있습니다.

공정 제조업체가 IoT를 통해 혁신을 실현함

Bühler는 IoT와 기계 학습을 사용해 에너지 소비량과 음식물 쓰레기를 줄여 음식을 더욱 안전하게 섭취할 수 있도록 합니다.

“We set this target to reduce energy consumption and waste by thirty percent in our customers’ value chains and digitalization is an enabler of that.”

Stuart Bashford, Bühler Group 디지털 책임자

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Buhler

Syngenta는 공장 데이터에서 연결된 농업 인사이트를 도출하여 생산량을 증대합니다.

“We are embarking on a subscription-based software-as-a-service model for the agriculture industry and industrial agriculture customers.”

Prabal Acharyya, OSIsoft 전 세계 IoT 분석 책임자

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Syngenta

Ecolab은 클라우드 기술로 전 세계의 물 문제를 해결합니다.

“We can capture any data, anywhere, and transmit that information around the world very rapidly. We can now harness the power of this platform to serve many more customers, measuring many more flows at many more plants than we could even conceive of in the past.”

Christophe Beck, Nalco Water(Ecolab 자회사) 사장

사례 읽어보기

Ecolab

Tetra Pak은 정밀 농업 시스템을 적용하여 농장에서 식탁까지 안전하게 식음료를 보관합니다.

“When you have plants around the world, the service knowledge we gain from one plant comes to benefit another.”

Johan Nilsson, Tetra Pak Services 부사장

사례 읽어보기

Tetra Pak

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