미래의 발견을 선도 – 데이터 인텔리전스를 통한 지속 가능한 기계 가공
세코는 지속 가능한 제조를 목표로 합니다. 향후 법규에 따라 기계 및 가공 환경의 데이터가 효과적인 지속 가능성 추진의 핵심이 됩니다.
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세코의 목표는 “함께 제조를 빠르고, 쉽고, 지속 가능하게 만드는 것”입니다. 제조 기업들이 보다 지속 가능한 제조를 위해 노력함에 따라, 관련 데이터의 수집, 분석 및 관리에 대한 과제가 대두되고 있습니다. 향후 법규에서 강조될 것처럼, 기계 및 기계 가공 환경과 관련된 데이터는 지속 가능성을 가장 효과적으로 추진하는 데 핵심적인 요소가 될 것입니다.
프로젝트
이 과제를 해결하기 위해 세코는 영국 샘레스버리에 위치한 AMRC(Advanced Manufacturing Research Centre North West)와 파트너십을 맺었습니다. AMRC는 회복, 성장, 생산성 및 혁신을 추진하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다 이 협력은 사물 인터넷(IOT) 하드웨어, 다양한 산업용 통신 및 IOT 프로토콜의 활용을 촉진하여 환경 영향 평가 및 개선과 관련된 시설 사용 및 기계 데이터에 대한 단일 정보 소스를 생성하는 것을 목표로 합니다.
이 프로젝트는 제조 생태계를 세 가지 상호 연관된 영역으로 세분화합니다: 가공 과정 자체, 기계의 즉시 환경, 그리고 더 넓은 시설 맥락입니다. 각 영역을 개별적으로 모니터링하고 서로의 영향을 분석함으로써 이해관계자는 세부적인 진단과 지속 가능성 과제 전반에 걸친 종합적인 관점을 얻을 수 있습니다.
- 기계에 대한 접근 방식 – 이 접근 방식은 가공 프로세스를 직접 모니터링하고 핫스팟 분석을 수행합니다. 이는 기계의 에너지 소비량(하위 프로세스별 분할), 절삭유 및 기타 재료 소비량 등을 포함합니다. 이 데이터는 실시간 그리드 탄소 강도 요인과 킬로와트시당 비용을 통해 실시간 비용 및 CO2 영향으로 직접 전환될 수 있습니다.
- 기계 환경을 위해 – 모니터는 기계의 환경 안정성을 유지하기 위해 필요한 에너지에 영향을 미치는 습도와 온도를 추적합니다.
- 시설을 위해 – 모니터는 전체 제조 공장을 추적하고 에너지 및 비용에 부정적인 영향을 미치는 고수준 패턴을 식별합니다.
- 관계 – 기계 주변의 습도가 냉각에 필요한 에너지를 증가시켰나요? 열린 창문이 더 많은 에너지를 필요로 하나요? 아니면 닫힌 창문이 충분한 자연 환기를 제공하지 않아 필요한 온도를 유지하기 위해 비용이 증가하나요? 기계가 최적화되어 있습니까?
이 접근 방식은 기업이 고객의 특정 상황에 가장 적합한 CO2 및 비용을 절감하는 데 도움이 되는 패턴과 요인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이러한 모니터링 환경에서 Seco UK는 기계 가공 프로그램 및 프로세스를 세부적으로 분석하고, 기계의 전력 소비 및 CO2 배출량을 연결하여 프로그램을 더욱 개선할 수 있습니다.
미래
전력 소비와 시설 사용을 독립적으로 모니터링함으로써, 우리는 비효율성의 숨겨진 비용을 정확히 파악하고 각 킬로와트시(kWh)를 실시간 CO₂e 및 비용 지표로 전환할 수 있습니다. 이 수준의 통찰력은 두 제품, 프로그램 또는 기계의 에너지 수요와 탄소 발자국을 비교할 수 있게 하며, 팀이 데이터 기반 결정을 내리고 제조 설계의 핵심에 지속 가능성을 내재화할 수 있도록 지원합니다.
세코 제품과 외부 공급업체의 기계를 모두 통합 모니터링하는 테스트 환경은 세코의 수명 주기 평가와 실시간 기계 데이터를 연결합니다. 이를 통해 정밀한 부품 수준의 환경 점수를 확보하고, 목표에 맞춘 혁신과 친환경적인 기계 가공 전략의 검증을 위한 문을 열 수 있습니다.
앞으로 세코는 실시간으로 프로세스를 지속적으로 최적화하는 AI 기반의 자동화된 피드백 시스템을 구축할 계획입니다. 이 솔루션은 생산성과 비용 요구 사항을 환경 친화적인 모범 사례와 균형을 이루게 하여, 모든 조정이 순 제로 목표에 더 가까워질 수 있도록 보장할 것입니다. AMRC 및 고객과 함께, 당사는 포괄적인 데이터 인텔리전스를 실행 가능한 지속 가능성으로 전환하여, 제조를 빠르고, 쉽고, 지속 가능하게 만드는 당사의 목적을 실현하고 있습니다.
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Sustainable machining through data intelligence
