중장비 설계, 엔지니어링 및 제조를 연결하여 제조 가능성 문제와 기회를 조기에 발견하십시오. 제조 인텔리전스를 구축하여 고도로 구성 가능한 중장비의 생산을 더 잘 계획하고 마스터할 수 있습니다. 글로벌 제조 에코시스템 전반에 걸쳐 폐쇄 루프 제조 접근 방식을 배포하여 모든 곳에서 무결점 제조를 위해 노력하십시오.
경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 마진을 보호하십시오. 혼합 모델 생산을 효과적으로 추진하여 차별화하십시오. 파트너 및 공급업체를 포함한 전체 스마트 제조 에코시스템과 긴밀하게 협력하여 지속 가능성 및 혁신 목표를 달성하십시오.
공장 디지털 트윈을 사용하여 생산 일정을 재설계하여 초과 근무 요구 사항을 압축하고 월별 비용을 5-7% 절감했습니다. (McKinsey & Company)
기계 고객의 70%는 3년 전보다 더 개인화되거나 맞춤화된 제품을 기대합니다. (베인앤컴퍼니)
기업이 지속가능성에 미치는 영향의 최대 90%는 기업의 공급망에서 발생합니다. (프라이스워터하우스쿠퍼스)
기업 전반에 걸쳐 기업 인텔리전스를 활용하여 중장비의 스마트한 제조 결정을 내리고 모든 곳에서 무결점 제조를 달성하십시오.
제조업을 다음 단계로 끌어올리고 마진을 보호하면서 차세대 제품을 제공하기 위한 세 가지 핵심 경로가 있습니다.
장비 설계와 제조 간의 시너지 효과를 달성하여 공유 데이터 환경에서 양방향 정보 교환을 가능하게 합니다. 제조 가능성 문제와 기회를 조기에 발견하여 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 설계와 제조 간의 공통 디지털 스레드를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
제조의 복잡성 관리에 대한 모범 사례를 적용하고 더 나은 사전 계획을 통해 고도로 구성 가능한 기계의 생산을 마스터합니다. 제조 조직 내의 다양한 팀을 연결하고 제조 인텔리전스를 구축하여 현재와 미래에 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 복잡성 관리를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
전체 글로벌 제조 에코시스템을 연결하여 생산 우수 성을 달성하십시오. 모든 곳에서 무결점 제조를 위해 노력하고 혁신의 시대에 동급 최고의 제조업체가 되십시오. 폐쇄 루프 제조를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
고급 일정 관리 및 계획은 운영 계획을 최적화하여 고객과의 커뮤니케이션을 개선하고, 제조 유연성을 개선하고, 정시 납품을 15% 증가시켰습니다. (마사바)
전사적 제품 라이프사이클 관리 환경을 배포함으로써 설계와 프로세스 간의 상호 작용이 향상되고 신제품/신제품에 대한 데이터 준비 시간이 15일에서 약 5일로 단축되었습니다. (줌리온)
여러 부서 간의 협업을 통해 작업 오류 또는 실수 발생률을 95% 이상 줄였으며 제품 정보 및 계획 데이터의 재사용을 통해 작업 효율성을 50% 이상 높였습니다. (에버다임)
회사:Masaba Canada
업종:중장비
위치:온타리오 클락스버그, Canada
Siemens Software:Opcenter APS
전 세계적으로 효율적이고 지속 가능한 혼합 모델 생산을 추진합니다. 설계와 제조를 연결하여 새로운 설계와 변경 요청을 원활하게 실현할 수 있습니다. 계획, 실행 및 품질과 같은 분야를 통합하여 프로세스를 사전에 가상으로 평가하고 실행 데이터를 기반으로 개선합니다. 모든 글로벌 제조 운영에 대한 노하우를 구축하고 모든 곳에서 무결점 제조를 위해 노력하십시오.
중장장비를 위한 스마트 제조의 필수 구성 요소는 다양한 수준에서 디지털 정보를 공유하는 것입니다. 여기에는 설계 및 제조 조직 간, 제조 조직 내 팀, 파트너 및 공급업체와의 더 넓은 에코시스템 전반이 포함됩니다. 이는 모든 정보를 저장하고 최신 상태로 유지할 수 있는 강력하고 유연한 개방형 데이터 인프라를 특징으로 하는 공통 제품 수명 주기 관리 환경을 통해 모든 이해 관계자를 연결함으로써 가능합니다. 이러한 데이터 공유는 전체 제조 조직에서 더 나은 커뮤니케이션과 협업을 위한 기반이 되며, 이를 통해 전반적인 효율성과 유연성이 크게 향상되고 기업이 위험 없이 변경 요청에 신속하게 대응할 수 있습니다.
항상 실패 없이 최고의 품질 표준을 달성하는 것은 대규모의 다양한 공급업체 및 파트너가 있는 글로벌 조직에서 일할 때 어려운 일입니다. ETO(Engineer-to-Order) 맥락에서 고도로 맞춤화된 제품 또는 고유한 제품을 만들 때 무결점 제조는 처음부터 올바르게 수행하는 것으로 귀결됩니다. 이는 발생할 수 있는 모든 것을 미리 분석하고 구현하기 전에 프로세스를 가상으로 검증하여 예측하는 경우에만 가능합니다. 제조 실행 중에는 전 세계 파트너 및 공급업체가 내린 결정을 포함하여 수행 중인 모든 단계와 결정을 면밀히 모니터링하고 수집된 데이터를 기반으로 시정 조치를 취하는 것도 중요합니다. 이를 위해서는 생산 프로세스의 디지털 트윈을 만들 수 있는 기능뿐만 아니라 전체 글로벌 제조 에코시스템에서 제조 운영에 대한 포괄적인 폐쇄 루프 접근 방식이 필요합니다.
중장비를 위한 스마트 제조는 제조 조직이 스마트한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 도구와 프로세스를 배포하여 생산성, 지속 가능성 및 품질을 포함한 운영의 모든 측면을 크게 개선하는 것입니다. 공유 데이터를 기반으로 지속적인 커뮤니케이션과 협업을 가능하게 하면 이해 관계자 간의 시너지 효과를 달성하여 예를 들어 설계의 제조 가능성과 관련된 문제와 기회를 조기에 발견할 수 있습니다. 제조 프로세스의 디지털 트윈을 생성함으로써 조직은 실제로 의사 결정을 구현하기 전에 의사 결정의 영향을 가상으로 평가하고 가상 시나리오를 실행하여 다양한 옵션을 연구할 수 있습니다. 마지막으로, 실행 중에 수집된 데이터를 기반으로 피드백 루프를 배포함으로써 제조 조직은 지속적으로 프로세스를 개선하고 운영을 개선하며 KPI 간의 최적의 균형을 찾을 수 있습니다.
린(Lean) 제조는 프로세스를 분석하고 소급하여 조정하여 생산성, 품질을 개선하고 재료, 시간 및 자원을 포함한 모든 형태의 폐기물을 줄이는 데 중점을 둔 생산 방법론입니다. 린(Lean) 제조 접근 방식은 가치 사슬을 간소화하고 운영 흐름을 개선하여 제조 프로세스를 최적화하는 데 매우 성공적이었습니다. 그러나 오늘날 제품 및 관련 제조 공정은 더욱 복잡해졌으며 제조 운영에 대한 일부 새로운 요구 사항은 린 제조 원칙에 포함되지 않습니다. 한 가지 예로, 오늘날의 고객은 개인화된 요청과 그 과정에서 이를 변경할 수 있는 능력에 대한 기대치가 더 높다는 것입니다. 또 다른 하나는 소싱 전략이 더 이상 적시 원칙과 비용을 기반으로 할 수 없으며 공급망 탄력성 및 지속 가능성과 같이 정량화할 수 없는 측면도 고려해야 한다는 것입니다. 이러한 제조 과제에는 지속적인 실시간 의사 결정 및 개선에 즉시 사용할 수 있는 더 많은 데이터와 제조 에코시스템 전반에 걸쳐 더 높은 수준의 통합이 필요합니다. 린 제조(lean manufacturing)와 달리 스마트 제조 접근 방식은 클라우드, 데이터 분석, 머신 러닝, 자동화된 피드백 루프, 디지털 트윈 등과 같은 오늘날의 새로운 디지털 기술을 활용합니다.
신제품 판매에 대한 마진은 중장비 제조업체에게 특히 어려운 과제인데, 제품이 R&D 및 제조 인프라에 상당한 투자를 필요로 하는 동시에 종종 맞춤형으로 제작되어 상대적으로 적은 수량을 초래하기 때문입니다. Siemens Heavy Equipment 스마트 제조 솔루션을 통해 OEM은 설계와 제조를 연결하여 시간과 비용을 크게 절감할 수 있으므로 제조 가능성 문제와 기회를 조기에 발견할 수 있습니다. 또한 Siemens 스마트 제조 솔루션은 OEM이 혼합 모델 생산을 추진하는 동시에 운영 효율성과 유연성을 높일 수 있도록 지원합니다. Siemens 솔루션을 통해 OEM은 디지털 트윈 접근 방식을 사용하여 제조 프로세스를 미리 평가 및 개선하고, what-if 시나리오를 실행하여 의사 결정을 촉진하고, 전용 생산 계획 및 세부 일정 관리 도구를 통해 운영 흐름을 최적화할 수 있습니다.