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통계 방법으로 에너지 집약 산업의 에너지 소비 및 생산량 최적화하기 Optimize Energy Consumption and Yield in Energy-Intensive Industries With Statistical Methods

Written by Roberto Mastrangelo | 2024. 10. 22 오전 2:00:00

비용을 절감하고, 생산 효율성을 높이고, 업종이 환경에 미치는 영향을 최소화하고 싶으신가요?

모든 산업, 특히 철강, 사출 성형, 시멘트, 석유화학 등 에너지 집약 산업은 이러한 문제를 해결해야 한다는 끊임없는 압박을 받고 있습니다. 공급망 압박, 지속 가능성, 엄격한 규제 환경, 소비자의 기대 증가 및 에너지 가격의 폭등으로 인한 글로벌 에너지 위기로 인해 마진과 수익성이 압박을 받고 있습니다.

Plastics Technology에 따르면 대부분의 사출 성형 작업에서 상당한 에너지 절감 효과를 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 일반적인 사출 성형 시설에서 에너지 소비량은 다음과 같은 분포를 보입니다.

  • 금형과 플라스틱을 가열 및 냉각하는 데 60~80%
  • 모터 및 드라이브 가동 시 10~30%
  • 컨베이어 및 건조기와 같은 보조 장비 가동 시 5~10%

전력 소비를 줄이는 데 시간과 돈을 투자하면 장기적으로 매월 발생하는 막대한 공공 요금을 줄일 수 있습니다. 매장에서 에너지 소비를 5% 또는 10%만 줄이면 얼마나 절약할 수 있을까요? 수천 달러입니다.

이는 막대한 비용이기 때문에 업계는 최적의 공정 설정을 신속하게 파악하고 시간, 비용 및 리소스를 절약할 수 있는 체계적이고 효율적인 접근 방식이 필요합니다.

품질 문제를 해결하고 공정을 개선하는 가장 일반적인 방법은 한 번에 하나씩 접근하는 것입니다. 하지만 이 방법은 시간과 비용이 많이 들고 최상의 결과를 얻지 못하는 경우도 있습니다. 또한 다양한 요인이 서로 어떤 영향을 미치는지에 대한 정보를 얻기 어려울 수도 있습니다.

한 가지 대안은 실험 설계(DOE) 접근 방식을 통해 모든 매개변수 설정을 동시에 변경하는 것입니다.

실험 설계(DOE)란?

이러한 문제를 극복하는 데 도움이 되는 강력하고 체계적인 도구가 있습니다. 바로 실험 설계(DOE)입니다. DOE는 여러 변수가 관심 있는 결과에 미치는 영향을 조사할 수 있는 통계적 접근 방식으로, 공정 및 제품을 최적화하는 데 효과적인 도구로 체계적으로 입력 요소에 변화를 주어 그에 따른 출력 반응을 측정하는 일련의 실험을 진행합니다.

 

실험계획법 사용의 이점

실험계획법을 사용하면 다음과 같이 많은 이점을 누릴 수 있습니다.

  • 너지 소비와 생산량에 영향을 미치는 가장 중요한 공정 변수를 식별할 수 있습니다. 이러한 변수를 최적화할 경우 에너지 소비와 낭비를 줄이는 동시에 제조 공정의 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 환경에 미치는 영향을 줄이고, 생산성과 품질을 유지하거나 개선할 수 있습니다.
  • 실험계획법의 또 다른 이점은 기존의 시행착오적인 방식에 비해 시간과 리소스를 절약할 수 있다는 것입니다. 입력 요소를 체계적으로 변화시키는 일련의 실험을 수행할 경우 최적의 공정 설정을 신속하게 파악하여 시간과 비용을 모두 절감할 수 있습니다. , 필요한 테스트 양을 줄일 수 있어 실험 비용을 절감할 수 있기 때문입니다.
  • 실험계획법을 사용하면 제조 공정과 해당하는 기본 메커니즘을 더 심층적으로 이해할 수 있습니다. 여러 공정 변수가 관심 있는 결과에 미치는 영향을 알아보기 위해 체계적인 접근 방식을 제공하여 다른 방법을 통해서는 얻을 수 없는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 공정 작동 방식에 대한 이해를 높일 수 있어 추가적인 개선과 혁신으로 이어질 수 있습니다.

Minitab에서 지원하는 실험계획법 도구

Minitab의 강력한 소프트웨어는 실험계획법을 지원할 수 있습니다.

  • Minitab은 스크리닝, 요인 및 반응 표면 설계와 같은 다양한 실험계획법 기법을 제공하므로 실험을 생성하고 원하는 수준의 정밀도를 달성할 수 있도록 실험에 적합한 실행 및 복제 횟수를 결정할 수 있습니다.
  • Minitab실험 결과를 분석하고 에너지 소비, 사용량 및 기타 반응에 가장 큰 영향을 미치는 주요 공정 요인도 식별할 수 있습니다.
  • Minitab을 사용하면 만족도 분석 및 응답 최적화와 같은 최적화 기법을 사용하여 주요 공정 요소에 대한 최적의 설정을 결정할 수 있습니다.
  • Minitab은 실시간 데이터 분석 및 경고를 제공하여 최적의 공정 설정에서 벗어난 편차를 식별하고 수정할 수 있으므로 실험계획법에서 제공하는 최적의 솔루션의 유효성을 확인하는 검증 실험을 더 쉽게 실행할 수 있습니다.
  • 마지막으로, Minitab은 기업이 실험 결과를 문서화하고 다른 이해관계자들과 효과적으로 공유할 수 있도록 지원합니다.

자세히 알아보고 싶으신가요? Education Hub 방문해 보세요.

Minitab Statistical Software는 실험계획법을 통해 공정 최적화에 대한 효율적인 접근 방식을 제공함으로써 기업이 에너지 소비를 줄이고 생산량을 개선할 수 있도록 지원합니다 Minitab은 고급 분석 기능과 데이터 민주화를 통해 기업이 인력을 최대한 활용하는 동시에 에너지 소비와 낭비를 최소화하면서 원하는 결과를 달성할 수 있도록 지원합니다.

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