인더스트리 4.0에서 지속 가능성은 단순히 높은 이상향 이상입니다. 이는 모든 KPI만큼 정확하게 측정해야 하는 법적 및 재정적 책임입니다.
규제 측면에서 제조업체는 정부가 설정한 탄소 배출 목표를 충족해야 한다는 압력을 받고 있습니다. 투자자들은 또한 지속 가능한 에너지 관리가 필수 요소인 기업의 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 관행에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.
기후 변화에 대한 우려가 커지는 시대에 이러한 추세는 폭넓은 지지를 받고 있습니다. 그러나 그것은 산업에 심각한 문제를 야기했습니다.
우선 에너지 효율성을 높일 수 있는 새로운 방법을 찾기가 어렵습니다. 특히 지속 가능성 목표는 종종 매우 공격적이기 때문입니다. 그리고 이 외에도 규제 기관과 주주 모두에게 지속 가능성 데이터를 수집하고 보고하는 데는 엄청난 양의 작업이 수반되는 경우가 많습니다.
대만에 본사를 둔 스마트 제품 제조업체인 어드밴텍의 제품 관리자인 Julia Chih는 "소규모 제조업체의 경우 기본 규정 준수에 문제가 있습니다. 대기업은 더 많은 리소스를 보유하고 있지만 데이터 수집 및 보고를 자동화하기 위한 조직적인 지식이 부족한 경우가 많습니다. 고가의 컨설턴트에게 비용을 지불하는 것은 매력적인 옵션이 아닙니다."라고 말했습니다.
제조사 입장에서는 어려운 상황입니다. 그러나 AI 지원 스마트 팩토리 솔루션은 빠른 ROI를 제공하고 규제 및 보고 환경의 변화에 대비하여 미래에 대비할 수 있을 만큼 충분히 유연한 시스템이라는 답을 제공합니다.
IoT, 엣지 AI 및 클라우드: 다계층 솔루션
산업 기계에서 데이터를 수집하기 위해 필요에 따라 센서와 스마트 미터가 배치됩니다. 성능, 전력 소비, 온도, 물 사용량 등에 대해 보고합니다. 이것은 공장에서 실제로 일어나는 일에 대한 가시성을 제공하며, 이는 폐기물을 식별하고 보고에 필요한 원시 데이터를 수집하는 데 필수적인 첫 번째 단계입니다. 엣지 AI는 센서 데이터를 실시간으로 처리하고 공장의 SCADA 시스템을 통해 생산 라인을 자동으로 최적화하여 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다(동영상 1).
"인텔 프로세서는 에지 AI 애플리케이션과 더 무거운 서버 워크로드 모두에서 탁월합니다. 기능이 잘 정의되고 문서화되어 있으므로 시나리오에 관계없이 고객의 사양에 맞는 올바른 프로세서를 쉽게 선택할 수 있습니다."
멕시코의 스마트 제조 사례 연구
결과는 놀라웠습니다. 평균 8~13%의 비용 절감을 나타내는 에너지 효율이 즉각적으로 개선되었습니다. 또한 Foxconn은 에너지 소비에 대한 새로운 가시성이 용량 예측 계획을 개발하는 데 사용될 수 있음을 발견하여 회사가 유틸리티에 대한 초과 페널티를 피하고 장기적으로 추가 절감을 거두는 데 도움이 됩니다.
지속 가능성의 미래
예를 들어, 스마트 팩토리 설정의 IoT 및 AI는 예후 및 건강 관리(PHM)에 사용될 수 있습니다. 계획되지 않은 가동 중단을 방지하기 위해 기계 상태를 모니터링하고 사전 예방적 유지보수를 수행하는 PHM은 명확한 비즈니스 사례를 가지고 있습니다. Chen은 "기계가 고장나기 전에 수리할 수 있다면 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 이는 제조업체에 엄청난 비용이 소요되는 문제입니다.”라고 말합니다.
향후 10년 동안 이것은 제조업체와 커뮤니티 모두에게 장기적인 가치를 제공하는, 더 풍부하고 포괄적인 지속 가능성 모델로 이어질 것입니다.
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