자동 기계의 6가지 새로운 트렌드

처음에는 사람들이 물건을 한 장소에서 다른 장소로 들어올리고 옮기는 것과 같은 어려운 작업을 수행하는 것을 돕는 데 사용되었지만, 이 기계는 모든 기대를 넘어 발전했습니다. 오늘날 기계는 인간의 도움 없이도 생각하고, 배우고, 분석하고, 예측하고, 작업을 실행할 수 있습니다.

이 기사에서는 자동 기계 산업의 새로운 트렌드에 대해 논의합니다. 계속 읽어보세요.

차례
자동기계 시장 개요
자동화 기계 산업의 6가지 트렌드
결론

자동기계 시장 개요

산업 자동화 상당한 성장을 거듭해 왔으며, 앞으로도 비슷한 상승 추세를 보일 것으로 예상됩니다.

로봇 산업 통계에 따르면 시장 규모는 US $ 18.8 십억 2018년에 시작되어 59.9년까지 연평균 성장률(CAGR) 2026%로 15.7억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

기업은 세계 인구 증가와 필수품 수요 증가로 인해 제조를 자동화하게 되었습니다. 이는 증가한 수요를 충족하기 위해 생산을 늘리기 위한 것입니다.

자동화 기계 산업의 6가지 트렌드

로봇공학의 부상

대략 400,000만대의 신규 산업용 로봇 매년 시장에 출시됩니다. 증가는 주로 비용 효율성, 높은 유연성 및 사용자 친화성 때문입니다.

The 로봇의 채택 더욱 단순한 디자인과 더 컴팩트한 인터페이스로 진화하여 획득 및 유지 관리의 전반적인 비용을 절감했습니다. 또한 인간과 로봇이 함께 일하는 협업 로봇공학은 여러 산업 분야에서 로봇이 프로세스를 자동화해야 할 필요성을 촉진했습니다.

이전에는 인간과 로봇이 공존하지 않았지만, 최근에 그들은 함께 일하기 시작했습니다. 협업 로봇이 부상하고 있습니다. 오늘날에는 특정 작업을 처리하기 위해 조립 라인에 장착된 로봇을 볼 수 있습니다.

수동 노동과 기계 노동을 통합하면 제조 공장에서 로봇의 유연성과 효율성이 높아집니다. 로봇은 조립 라인, 적재 및 하역 구역에서 작동합니다. 또한 매우 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 로봇 공학이 효율적이기는 하지만 기계 용접과 같이 작업이 단 하나의 작업으로 제한되는 곳에서는 더 많은 로봇이 필요합니다.

데이터 수집에서 데이터 분석으로 이동

데이터는 기업의 운영과 장기 계획에 필수적입니다. 머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI)과 같은 기술의 등장은 사람들이 데이터를 보는 방식을 변화시켰습니다. 오늘날 기업은 AI와 ML을 사용하여 데이터를 분석하고 운영 결과를 예측할 수 있습니다.

좋은 소식은 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스 제공업체의 도구가 무제한 데이터에 대한 분석 솔루션을 제공한다는 것입니다. 제조 회사는 품질 관리, 제조 공정 최적화, 예방적 유지 관리, 근로자 안전 및 물리적 보안을 위해 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다.

수직 통합: IIoT, 데이터 및 클라우드

수직적 통합은 생산 및 유통의 여러 단계를 단일 회사의 통제 하에 두는 프로세스입니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT), 데이터 및 클라우드와 관련하여 이는 센서, 데이터 관리 및 분석, 클라우드 기반 서비스를 단일 자동 기계 시스템으로 통합하는 것을 포함할 수 있습니다.

자동 기계의 한 가지 추세는 효율성, 정확성 및 생산성을 개선하기 위해 IIoT 및 데이터 기반 기술을 점점 더 많이 사용하는 것입니다. 예를 들어, 센서를 기계에 부착하여 성능, 사용 및 유지 관리 요구 사항에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 고급 알고리즘과 ML 기술을 사용하여 분석하여 추세를 식별하고, 프로세스를 최적화하고, 잠재적인 실패를 예측할 수 있습니다.

IoT, 데이터, 클라우드를 통합하면 자동 기계가 더 자율적으로 작동하여 인간의 개입 필요성을 줄이고 실시간 원격 모니터링 및 제어를 가능하게 할 수도 있습니다. 예를 들어, 클라우드 기반 서비스는 실시간 데이터 및 분석에 대한 액세스와 원격 제어 및 관리 기능을 제공할 수 있습니다.

전반적으로 IIoT, 데이터, 클라우드의 수직적 통합은 자동 기계에 다양한 이점을 제공할 수 있습니다. 여기에는 효율성, 정확성, 생산성 향상, 유연성 및 제어력 향상이 포함됩니다. 더 많은 회사가 이러한 기술을 채택하여 운영을 개선하고 시장에서 경쟁력을 유지함에 따라 이러한 추세는 계속될 가능성이 높습니다.

3D 인쇄

3D 인쇄 디지털 디자인 컴퓨터의 도움으로 물리적 제품을 제조하는 데 도움이 됩니다. 제품 디자이너는 3차원 기술을 사용하여 프로토타입을 더 빠르고 저렴하게 만들 수 있습니다.

마찬가지로, 제조업체는 3D 프린터를 수입하지 않고도 공장에서 도구 및 기타 모델을 설계하고 개발할 수 있습니다.

3D 프린팅이 적용되는 한 가지 예는 자동차 제조 분야입니다. 자동차 제조업체는 차체 패널, 엔진 블록, 피스톤과 같은 자동차 부품을 설계할 수 있습니다.

3D 프린팅을 이용하면 기업은 자사의 특정 필요와 요구 사항에 맞는 맞춤형 부품을 제작할 수 있으며, 표준 부품을 대량으로 재고로 보관할 필요성이 줄어듭니다.

전반적으로, 자동 기계에서 3D 프린팅을 사용하는 것은 회사가 제품 개발 프로세스를 개선하고, 맞춤형 부품과 구성 요소를 만들고, 기존 제조 방법에 대한 의존도를 줄일 수 있도록 하는 성장하는 추세입니다. 이러한 추세는 3D 프린팅 기술이 계속 발전하고 더 접근 가능하고 저렴해짐에 따라 계속될 가능성이 높습니다.

미국으로의 리쇼어링

리쇼어링(Reshoring)은 해외 생산 및 제조 시설을 미국으로 이전하는 과정입니다. 자동 기계 추세의 맥락에서 리쇼어링은 기업들이 다른 국가에 아웃소싱하는 대신 미국에서 기계를 제조하기로 선택하는 증가 추세를 의미합니다.

이러한 추세의 한 가지 이유는 미국에서 3D 프린팅, 자동화, 로봇공학과 같은 첨단 제조 기술의 가용성이 증가하고 있기 때문입니다. 이러한 기술은 제조에 필요한 비용과 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며, 회사가 미국에서 고품질의 맞춤형 기계를 만들 수 있도록 합니다.

또 다른 이유는 국내와 해외에서 생산된 미국 제품에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다. 많은 고객과 회사는 미국에서 제조된 제품을 원하며 이에 대해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있습니다. 이로 인해 회사는 다른 국가에 아웃소싱하는 것보다 미국에서 제품을 제조하는 것이 더 수익성이 높아졌습니다.

전반적으로 미국으로의 리쇼어링 추세는 자동 기계 산업에 긍정적인 발전입니다. 이는 미국에서 일자리와 경제 성장을 창출하고, 기업이 첨단 제조 기술과 미국산 제품에 대한 증가하는 수요를 활용할 수 있게 합니다. 기업이 미국에서 제품을 제조하는 이점을 점점 더 인식함에 따라 이러한 추세는 계속될 가능성이 큽니다.

예측 유지 관리 대 예방 유지 관리

제조업체의 가동 중단은 시간과 수익에 많은 손실을 초래합니다. 평균적으로 제조업체는 매년 다음과 같은 문제를 처리합니다. 800시간의 다운타임. 1시간의 가동 중지 시간은 대략 다음과 같습니다. US $ 3 백만 손실이 발생합니다. 따라서 최적의 장비 성능은 제조 산업의 모든 사업에 매우 중요합니다.

예방적 유지관리는 문제가 발생하기 전에 검사 및 유지관리를 위한 다른 시간을 예약하여 기계가 올바르게 작동하는지 확인하는 전통적인 방법입니다. 이는 효율성을 높이고, 기계 고장을 줄이며, 기계의 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다.

그러나 기술의 발전으로 클라우드 컴퓨팅과 ML은 제조업체가 잠재적 고장을 예방하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 기계가 고장날 때를 예측합니다. 센서는 데이터를 수집하여 예측 처리 및 분석을 위해 클라우드로 전송하고 유지 관리를 위해 장비를 중지해야 할 때 기술자에게 알립니다.

예측 유지 관리의 이점은 다음과 같습니다.

• 유지 보수 비용 절감
• 갑작스러운 고장 감소
• 수리 시간을 절약합니다
• 장비의 수명 연장
• 기계의 효율성을 높입니다

결론

기계 자동화가 아직 초기 단계이기는 하지만, 이를 생산 라인에 통합한 기업들은 이미 그 혜택을 보고 있습니다. 우리는 자동화 기계 산업에서 떠오르는 여섯 가지 트렌드에 대해 논의했습니다.