제조 부문은 사물 인터넷(사물인터넷), 인공지능(일체 포함), 빅데이터 분석, 자동화와 같은 디지털 기술의 통합을 특징으로 하는 제4차 산업 혁명으로 인해 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 실리콘 카바이드(실리콘 카바이드) 제조와 같은 기존의 생산 중심 산업의 경우 이러한 변화는 단순한 선택이 아니라 빠르게 진화하는 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소입니다. 반도체, 전력 전자, 고급 세라믹의 중요한 소재인 실리콘 카바이드는 전기 자동차(전기 자동차), 재생 에너지 시스템, 5G 인프라에 적용되면서 수요가 급증했습니다. 그러나 노동 집약적이고 에너지 소모가 많으며 레거시 시스템에 의존하는 기존 실리콘 카바이드 제조 공정은 품질과 비용 효율성을 유지하면서 생산을 확장하는 데 상당한 어려움에 직면합니다. 이 기사에서는 기존 실리콘 카바이드 제조 시설을 디지털 통합 스마트 팩토리로 전환하기 위한 로드맵을 살펴보고 주요 과제, 기술적 지원 요소, 이러한 변화의 예상 이점을 다룹니다.

실리콘 카바이드 제조의 현재 상태

전통적인 생산 공정

실리콘 카바이드 제조에는 원료 준비(규사 및 석유 코크스), 애치슨 용광로에서의 고온 합성, 분쇄 및 제분, 정제, 품질 테스트를 포함한 일련의 복잡한 단계가 포함됩니다. 이러한 공정은 자원 집약적이며 온도, 압력 및 화학 반응을 정확하게 제어해야 합니다. 기존 공장은 종종 수동 모니터링, 주기적 유지 관리 및 반응적 문제 해결에 의존하여 다음과 같은 비효율성을 초래합니다.

‌1. 높은 에너지 소비‌: 애치슨 용광로는 2,500°C를 초과하는 온도에서 작동하여 상당한 에너지 비용과 탄소 배출에 기여합니다.

‌2. 일관되지 않은 제품 품질‌: 원자재의 다양성과 수동 공정 조정으로 인해 결함과 배치 불일치가 발생합니다.

‌3. 가동 중지 및 유지 관리 지연‌: 계획되지 않은 장비 고장과 분산된 데이터 시스템은 예측 유지 관리를 방해합니다.

‌4. 제한된 확장성‌: 수동 워크플로는 전기 자동차 및 항공우주와 같은 산업에서 증가하는 고순도 실리콘 카바이드 수요를 충족하는 데 어려움을 겪습니다.

변화를 주도하는 시장 압력

글로벌 실리콘 카바이드 시장은 2023년부터 2030년까지 15% 이상의 연평균 성장률(연평균 성장률)로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 실리콘 카바이드 기반 전력 전자 장치가 에너지 효율을 최대 30%까지 개선하는 자동차 부문의 전기 자동차 전환에 의해 촉진됩니다. 이러한 수요를 활용하기 위해 제조업체는 낭비를 줄이고, 정밀도를 높이고, 출시 시간을 단축하는 민첩하고 데이터 중심적인 프로세스를 채택해야 합니다.

S의 디지털 변환의 기둥실리콘 카바이드조작

1. ‌산업용 사물인터넷(사물인터넷) 및 실시간 데이터 수집‌

디지털 공장의 기초는 연결성에 있습니다. 생산 라인에 센서를 내장하여 용광로 온도, 진동 수준, 화학 성분을 모니터링함으로써 제조업체는 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어:

‌Acheson 퍼니스의 스마트 센서‌: 사물인터넷 지원 열전대와 가스 분석기는 지속적인 피드백을 제공하여 동적 조정을 통해 에너지 사용을 최적화하고 열 응력을 줄일 수 있습니다.

‌예측적 유지관리‌: 분쇄기 및 분쇄기의 진동 센서는 조기에 마모 징후를 감지하여 고장이 발생하기 전에 유지관리를 시작합니다.

2. ‌AI 기반 프로세스 최적화‌

머신 러닝 알고리즘은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 결과를 예측할 수 있습니다.탄화규소합성, 일체 포함 모델은 다음을 수행할 수 있습니다.

‌매개변수 조정 자동화‌: 알고리즘은 불순물을 최소화하기 위해 용광로 온도와 원자재 비율을 미세 조정합니다.

시행착오식 R&D 감소: 다양한 합성 조건의 시뮬레이션을 통해 새로운 제품 개발 가속화탄화규소틈새 시장에 적용할 수 있는 등급입니다.

3. ‌디지털 트윈 기술‌

디지털 트윈(실제 공장의 가상 복제본)을 사용하면 제조업체가 생산을 중단하지 않고도 프로세스 변경을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있습니다. 예를 들어:

‌로 최적화‌: 디지털 트윈에서 대체 난방 프로필을 테스트하면 에너지 절약 구성을 식별할 수 있습니다.

‌공급망 통합‌: 디지털 트윈은 원자재 지연이나 수요 급증의 영향을 모델링하여 사전 조정이 가능합니다.

4. ‌고급 로봇공학 및 자동화‌

자동 가이드 차량(무인자동차)과 로봇 팔은 자재 취급을 간소화하여 인적 오류와 작업장 위험을 줄일 수 있습니다. 실리콘 카바이드 제조에서:

‌자동화된 자재 운송‌: AGV는 사물인터넷 플랫폼을 통해 동기화되어 원자재를 저장소에서 용광로로 옮깁니다.

‌로봇 품질 검사‌: AI가 장착된 비전 시스템 검사탄화규소미크론 수준의 정밀도로 결함을 찾아내는 결정체.

5. ‌추적성을 위한 블록체인‌

블록체인 기술은 공급망 전반에 걸쳐 투명성을 보장합니다. 각 배치탄화규소블록체인에 저장된 디지털 인증서를 할당하여 순도, 출처 및 산업 표준 준수 여부를 확인할 수 있습니다. 이는 항공우주 및 방위 산업 고객에게 매우 중요한 기능입니다.

디지털 공장으로의 전환에서의 과제

1. 높은 초기 투자

기존 공장을 디지털화하려면 사물인터넷 인프라, 클라우드 컴퓨팅, 인력 교육을 위한 상당한 자본 지출(자본지출)이 필요합니다. 중소기업(중소기업)은 정부 보조금이나 파트너십 없이는 자금을 확보하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

2. ‌문화적 저항‌

변화에 대한 노동력 저항은 일반적인 장벽입니다. 수동 프로세스에 익숙한 숙련된 기술자는 일체 포함 권장 사항을 신뢰하지 않거나 일자리 대체를 두려워할 수 있습니다. 업스킬링 프로그램과 투명한 커뮤니케이션을 포함한 효과적인 변화 관리가 필수적입니다.

3. ‌사이버 보안 위험‌

연결성 증가로 인해 공장은 사이버 공격에 노출됩니다. 사물인터넷 네트워크의 침해로 인해 생산이 중단되거나 독점 데이터가 손상될 수 있습니다. 강력한 암호화, 다중 요소 인증 및 정기적인 보안 감사는 협상할 수 없습니다.

4. ‌레거시 시스템과의 통합‌

많은 전통적인 공장은 오래된 기계와 소프트웨어로 운영됩니다. 사물인터넷 센서로 레거시 장비를 개조하거나 최신 기업정보 시스템과 통합하는 것은 기술적으로 어려울 수 있습니다.

디지털 전환을 위한 로드맵

1단계: 평가 및 전략 개발

‌프로세스 매핑‌: 에너지 집약적 용광로 작업이나 수동 품질 검사와 같은 현재 워크플로의 병목 현상을 식별합니다.

‌기술 감사‌: 기존 그것/추가 인프라를 평가하고 업그레이드할 영역을 우선시합니다.

‌주주 참여‌: 직원, 공급업체, 고객을 참여시켜 디지털 로드맵을 공동 설계합니다.

2단계: 파일럿 프로젝트 및 컨셉 증명

‌작은 규모로 시작‌: 에너지 절감을 통한 ROI를 입증하기 위해 하나의 용광로 라인에 사물인터넷 센서를 구현합니다.

‌AI 프로토타입‌: 기술 공급업체와 협력하여 예측 유지 관리를 위한 파일럿 일체 포함 모델을 개발합니다.

3단계: 본격적인 구현

‌인프라 정비‌: 클라우드 플랫폼(예: 한국어: AWS 사물인터넷, 지멘스 마인드스피어)을 배포하여 데이터를 집계하고 분석합니다.

‌인력 교육‌: 디지털 리터러시 프로그램을 시작하고 하이브리드 역할(예: "데이터 기반 유지 관리 엔지니어")을 만듭니다.

4단계: 지속적인 개선

‌민첩한 반복‌: 피드백 루프를 사용하여 알고리즘과 프로세스를 개선합니다.

‌생태계 협업‌: 익명화된 데이터를 공급업체 및 고객과 공유하여 전체 가치 사슬을 최적화합니다.

사례 연구: 성공 사례탄화규소조작

인피니언의 스마트 팹

인피니언 Technologies는 다음 분야의 선두주자입니다.탄화규소반도체, 일체 포함 기반 결함 탐지 및 디지털 트윈 시뮬레이션을 구현한 후 생산 주기를 30% 단축했습니다. 말레이시아 공장의 에너지 소비는 실시간 퍼니스 최적화를 통해 20% 감소했습니다.

STMicroelectronics의 블록체인 이니셔티브

STMicroelectronics는 IBM과 협력하여 블록체인을 구축합니다.탄화규소추적성을 강화하여 자동차 산업 표준을 99.9% 준수하고 감사 비용을 40% 절감했습니다.

디지털 S의 미래실리콘 카바이드조작

2030년까지 디지털 팩토리는 양자 컴퓨팅과 같은 신기술을 활용하여 소재를 발견하고, 엣지 AI를 사용하여 분산된 의사 결정을 내릴 것입니다. 5G와 디지털 트윈의 융합으로 실시간 원격 모니터링이 가능해지고, 생성 AI는 차세대 실리콘 카바이드 복합재를 자율적으로 설계할 수 있습니다.