내 스마트 공장이 당신보다 똑똑합니까? 말하기 어렵습니다

스마트 팩토리. 인더스트리 4.0. 스마트 제조.

그 용어가 의미하는 바는 미해결 질문입니다. 각각은 첨단 제조를 위한 정의할 수 있는 이정표라기보다 진화하는 의미를 지닌 일종의 마케팅 슬로건이 되었습니다. 그리고 지능이나 산업 혁명을 지칭하는 용어는 시간이 지남에 따라 점점 더 거창하거나 더 일반적이 되는 경향이 있습니다.

이 목록의 두 번째 용어가 2011년 독일 정부가 지원하는 Industrie 4.0 이니셔티브로 시작되어 독일의 제조 부문이 경쟁력을 유지할 수 있도록 하는 경우가 그렇습니다. 이 문구 자체는 사이버물리적 시스템 주도 산업 혁명을 암시하지만 ".0" 접미사를 사용하면 점진적이지만 실질적인 소프트웨어 업그레이드에서 찾을 수 있는 변화 수준을 나타냅니다. 그것은 또한 세기의 전환기에 나타나 2007년 경에 정점에 도달한 이후로 기억에서 크게 물러난 웹 2.0을 떠올리게 합니다. 그리고 이 속도로 웹 3.0은 주류 유행어가 되지 못했습니다.

딜로이트는 2017년에 "스마트 팩토리"라는 용어가 목적지보다 여정을 의미한다고 지적했습니다. "[I] 그것은 과거의 "일회성" 공장 현대화 접근 방식이 아닌 유연한 학습 시스템을 구축 및 유지하기 위한 지속적인 진화, 지속적인 여정을 나타냅니다."라는 기사의 일부를 읽습니다. 적응형 연결된 제조."

미래의 현재 공장

물론, 제조 분야가 어디로 향할 수 있는지를 나타내는 공장 및 산업 시설에 대한 보고가 점점 늘어나고 있습니다.

예를 들어, 2017년에 Bloomberg는 오스트리아의 제철소에서 단 14명의 직원으로 연간 500,000파운드의 철강을 생산한다고 보고했습니다.

이 시설은 자동화를 엄청나게 사용한다는 점에서 결코 독특하지 않습니다. 2003년 Fortune 기사에 따르면 일본 로봇 회사 FANUC는 2001년부터 소위 "소등" 시설을 운영해 왔습니다. 이 기사는 로봇이 24시간 교대당 약 50대의 로봇을 생산했다고 보고했습니다. Fanuc의 부사장인 Gary Zywiol은 "소등 뿐만 아니라. “에어컨과 난방도 끄겠습니다.”

FANUC 시설은 기계가 자가 복제하는 Philip K. Dick의 1955년 단편 "Autofac"과 어느 정도 유사합니다. 그러나 그 디스토피아적인 픽션 작품에서 자동화된 공장은 제한된 수의 생존자들의 희망에 반하여 작동합니다.

전 세계의 많은 제조 산업이 인건비 상승과 노동력 부족 문제로 어려움을 겪고 있기 때문에 완전히 자동화된 시설에 대한 전망이 계속해서 유행하고 있습니다.

그러나 일부 기업은 반대 방향으로 움직이고 있다. Toyota는 가능한 한 로봇을 인간 노동자로 대체했습니다. 도요타의 제조 책임자이자 부사장인 Mitsuru Kawai는 Roland Berger에 "자동화 프로세스는 일반적으로 진행될 것입니다."라고 말했습니다. "하지만 우리가 로봇을 사용할 때 로봇은 자신이 하는 일을 아는 사람들에 의해 훈련될 것입니다."

반대로 Tesla는 캘리포니아 프리몬트에 있는 소위 "Alien dreadnought" 공장을 완전히 자동화할 계획이었지만, 2018년에 CEO Elon Musk는 인간이 "과소평가되고 있다"는 것을 깨닫고 마음을 바꿨습니다. Tesla의 공장은 아직 자동화를 광범위하게 사용하며, 이러한 시설이 배터리 알고리즘 엔지니어, 컴퓨터 비전 과학자, 딥 러닝 및 머신 러닝 엔지니어와 같은 전문 화이트칼라 직책에 대한 수요를 어떻게 주도할 수 있는지도 강조합니다.

행복한 매체 — 최소한 개념적

Toyota 및 Tesla의 사례에서 알 수 있듯이 많은 시설에서 자동화와 함께 자동화를 배포하여 점차적으로 프로세스에서 운영을 최적화하고 있습니다.

IoT 데이터 관리 회사 Crate.io의 CEO인 Christian Lutz는 자율적인 자체 최적화 생산 라인을 향한 행진이 산업 기업을 어떻게 변화시킬 수 있는지 보았습니다. 고객 중 하나인 플라스틱 성형 회사 ALPLA는 북미 지역 여러 시설에서 기계 학습 기능을 갖춘 자동화 기술을 출시했습니다. "극적인 변화입니다."라고 Lutz가 말했습니다. "예를 들어, 시스템이 배포되기 전에는 작업 현장 작업자가 클립보드와 체크박스를 들고 생산 라인 사이를 하루에 약 10km를 걸어다녔습니다." 대략적으로 말하면 작업자는 문제가 명백해질 때까지 기계로 걸어가 올바르게 작동하는지 확인하고 확인란을 선택하고 다음 기계로 이동합니다. 현재까지 이 회사는 북미의 11개 공장에서 시스템을 출시했습니다.

결함이 있는 경우 잠재적으로 수천 개의 제품에 영향을 미칠 수 있습니다. "즉, 실시간 반응 시스템이 필요하지만 문제를 예상할 수 있는 시스템도 필요합니다."라고 Lutz가 말했습니다. “아마도 추세가 형성되는 것을 볼 수 있습니다. 허용 오차를 확인하고 시스템이 허용 오차를 벗어날 때 경고를 받습니다. 바라건대, 시스템은 이러한 추세가 오는 것을 보고 1분 전에 알려줄 것입니다.”

많은 제조업체가 기계 학습과 같은 자동화 및 도구를 계속해서 더 많이 사용하고 있지만 전반적인 추세는 오랜 역사를 가지고 있습니다. Mittelstand로 알려진 독일어권 유럽의 중견기업 어디선가 저렴한 노동력이 항상 제공되는 세상에서 경쟁력을 유지하기 위해 수십 년 동안 자동화를 받아들였습니다. Lutz는 "유럽에는 이미 완전 자동화된 대규모 최적화 공장이 있습니다. “그들은 모두 감지되었습니다. 그들은 작업 현장에서 정보를 수집하고 있습니다. 그러나 정보는 현재 생산 상태를 시각화하는 데에만 사용됩니다.” 그리고 문제가 발생하면 인간 작업자가 이를 해결하기 위해 분주해야 합니다.

전 세계의 다른 제조업체도 비슷한 방법론을 채택했지만 스마트 팩토리 추세는 계산을 바꿉니다. 이는 제조업체가 가동 중지 시간을 일으키기 전에 문제를 예측할 수 있는 능력을 높일 수 있도록 합니다. 물론 이 기술은 예상보다 배포하기 어려운 경우가 많습니다. SAP의 디지털 공급망 및 제조 사장인 Hala Zeine은 "상당한 수의 기계에 대한 상당한 데이터가 있는 조직에서 가장 잘 작동하는 경향이 있다"고 말했습니다.

예측 유지 관리의 또 다른 장애물은 데이터 처리 위치를 결정하는 것입니다. 이른바 '가장자리'에서 생산 현장에서 직접 처리해야 하는 것은 무엇인가요? 그리고 무엇을 클라우드로 보내야 할까요? Lutz는 "이 균형을 올바르게 맞추는 것이 스마트 팩토리의 성배입니다."라고 말했습니다. "장기적으로 모든 것을 클라우드로 푸시하는 것은 비용 측면에서 효과가 없습니다."

분석을 엣지로 추진하고 데이터를 클라우드로 집계하는 회사가 많이 있습니다. "하지만 사람들이 자주 잊는 것은 데이터를 '최대', '최소', '이상치', '평균' 등으로 집계하고 압축하면 데이터 과학을 실행할 수 있는 능력을 잃게 된다는 것입니다." 루츠가 말했다. "원시 데이터가 필요하지만 어디에 저장합니까?"

정의의 어려움

사이버물리적 시스템에 중점을 둔 인더스트리 4.0이라는 용어는 틀림없이 스마트 팩토리보다 훨씬 더 모호한 용어이지만, 가장 분명한 언급은 다가오는 산업 혁명에 대한 암시입니다. "인더스트리 4.0"이라는 용어가 지금부터 10년 후에도 유지될지 여부는 불확실하지만 더 넓은 산업 부문의 현재 상태를 측정하는 것은 어렵습니다.

그러나 발아래에 산업 혁명이 일어난다면, 그것은 당신이 상상하는 것과 다를 수 있습니다. 누구에게 물어보고 세계 어디를 바라보느냐에 따라 제조 생산성은 부진하거나 최근 몇 년 동안 점진적으로 높아지는 추세입니다. 독일은 스마트 제조 분야의 선구자일 수 있지만 국가 산업 부문의 변화 속도에 대한 신호는 엇갈립니다. 가디언은 최근 세계 경제의 불확실성과 무역 긴장에 대한 취약성을 이유로 제조 산업과 강력한 자동차 부문이 "곤란"에 빠졌다고 전했다. 한편, 디젤게이트 스캔들로 인해 자동차 산업은 혁신을 두 배로 늘리고 전기 및 하이브리드 자동차에 대한 연구 개발을 강화했습니다. 또한 Volkswagen은 첨단 리튬 이온 배터리 제조 시설에 약 100억 유로를 지출하고 3D 프린팅을 대규모로 배치한 최초의 자동차 회사가 될 계획입니다.

독일 자동차 제조업체는 국제 경쟁업체와 마찬가지로 승차 공유, 자율 주행 차량 및 다중 모드에도 투자했습니다. 예를 들어, 다임러와 BMW는 차량 공유 벤처에 10억 유로를 공동으로 투자하고 있습니다.

VW의 변화하는 비즈니스 우선 순위는 스스로를 재창조하려는 많은 산업 기업의 탐구의 축소판입니다.

DUNELM Associates Ltd의 매니징 파트너인 Martin Davis는 "산업 변혁의 증거로 제조업의 생산적인 부문만 보는 사람들에게는 전체 그림을 볼 수 없습니다."라고 말했습니다. "라고 데이비스는 말했다. "내가 사람들에게 무엇을 원하는지 물었다면 그들은 더 빠른 말이라고 대답했을 것입니다."

Ericsson의 선진 산업 책임자인 Erik Josefsson은 제조 산업의 현황에 대해 역설적으로 들리는 견해를 가지고 있습니다. Josefsson은 "실제로 변화를 경험하기 전에는 변화를 알지 못합니다."라고 말했습니다. "당신이 그 안에있을 때, 당신은 그것을 같은 방식으로 실제로 깨닫지 못하기 때문입니다."

문제의 일부는 용어의 정의를 확장하는 것입니다. 앞에 "스마트"가 붙는 기술 용어에는 명확한 정의가 없을 수 있습니다. 그리고 인더스트리 4.0 프레임워크도 변화하고 있습니다. “처음에는 연결하는 것이 더 중요하다고 말할 수 있습니다. 우리는 '사이버-물리적 시스템'에 대해 이야기하기 시작했습니다. 그리고 나서 디지털 트윈의 전체 개념이 등장했습니다.”라고 Josefsson이 말했습니다. “하지만 실제로는 이제 디지털 트윈을 다음 단계로 끌어올리고 있습니다. 그래서 디지털 트윈의 정의가 바뀌었습니다.” 문자 그대로 항상 손이 닿지 않는 이른바 미래의 공장에도 똑같은 일이 적용됩니다. Josefsson은 다음과 같이 덧붙였습니다. "우리는 기대치를 높이고 '그 혁명이 언제 일어날까요?'라고 묻고 있습니다."