하이퍼오토메이션의 과대 광고는 무엇입니까?

이 기술을 최대한 활용하려면 어떻게 해야 합니까?

Gartner는 2019년 보고서 '초자동화를 제공하기 위해 RPA를 넘어 이동'에서 조직이 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 다른 도구와 통합하는 방법에 대한 지침이 부족하다고 지적했습니다. 보고서는 또한 비즈니스 관리자가 단순한 일상적인 절차를 자동화하는 데 집중해야 한다는 압박감을 느끼고 있지만 사일로화된 자동화 프로세스를 전체 공장으로 확장할 수 있는 것으로 전환할 전략이 부족하다고 강조했습니다.

글로벌 리서치 회사에 따르면 솔루션은 보완 기술과 인공 지능을 결합하여 비즈니스 프로세스를 강화하는 엔드 투 엔드 자동화로 정의되는 초자동화입니다.

참조: 오늘날 비즈니스를 방해하는 가장 뜨거운 초자동화 트렌드

하이퍼오토메이션은 딥 러닝, 고급 분석, 머신 비전, 자연어 처리 및 RPA와 같은 여러 솔루션을 결합하여 개별 작업이 아닌 복잡한 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 비즈니스 관리자는 더 큰 문제를 해결하고 장기적인 최적화 전략에 집중할 수 있습니다.

자동화는 어떻게 다릅니까?

기존 자동화와 초자동화의 주요 차이점은 전자는 반복적인 픽 앤 플레이스 애플리케이션을 위해 사람이 아닌 협동로봇을 배치하는 것과 같이 특정 프로세스를 자동화하는 데 초점을 맞추는 경향이 있는 반면, 후자는 전체론적으로 전체 생산 프로세스를 최적화하는 것을 목표로 한다는 것입니다. 접근합니다.

예를 들어, 품질 저하 비용을 줄이기 위해 공장 관리자는 자율 머신 비전 시스템을 구현하여 생산 라인에서 결함이 있는 품목을 찾아낼 수 있습니다. 이것은 사람의 검사자에게 의존하지 않고도 철저한 품질 검사를 보장하는 빠르고 쉽고 비용 효율적인 방법입니다. 하지만 이는 문제의 근본 원인을 해결하지 못하여 애초에 결함이 발생하지 않도록 방지합니다.

이를 위해 제조업체는 생산 라인을 따라 여러 품질 보증(QA) 스테이션을 사용하고 AI 기반 솔루션을 통합하여 QA 프로세스의 결과를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 근본 원인 분석을 수행하고 결함이 더 자주 발생하는 위치와 이유를 이해하고 문제를 방지할 수 있는 자동화된 솔루션에 투자할 수 있습니다. 예를 들어, 과도한 공기 중 잔해로 인해 페인트 결함이 정기적으로 발생한다는 것이 확인되면 자동차 제조업체는 자동 가습 시스템을 구현하기로 결정할 수 있습니다. 이것은 공기 중 오염 물질의 수준이 허용 임계값 이상으로 상승한 경우에만 활성화되도록 스마트 센서와 결합될 수 있습니다.

이 예에서는 여러 자동화 도구를 함께 사용하여 문제를 엔드 투 엔드로 해결합니다. 제조업체는 주문 획득에서 최종 배송에 이르기까지 생산의 모든 측면에서 효율성을 극대화하기 위해 이러한 에코시스템을 여러 개 만들 수 있습니다. 결정적으로 이러한 시스템은 원활한 워크플로를 달성하고 최상의 결과를 보장하기 위해 서로 통신할 수 있어야 합니다.

필요합니까?

가트너는 초자동화가 2020년 이후 최고의 전략 기술 트렌드 중 하나가 될 것이라고 예측했지만, 그렇다고 해서 제조업체가 과대 광고를 받아들여야 한다는 의미는 아닙니다. 엔드 투 엔드 자동화가 상당한 비즈니스 가치를 제공할 수 있는지 이해하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 자동화 도구와 명확하게 일치시키는 로드맵을 만드는 것입니다.

Gartner는 수익, 비용 및 위험이라는 세 가지 주요 목표를 고려할 것을 제안합니다. 이러한 매개변수에 따라 제조업체는 고객 참여를 높이고 생산량을 늘리며 반복적인 작업을 자동화하여 수익을 창출할 수 있는 기술에 대해 생각하고 싶어할 수 있습니다. 그런 다음 품질 저하 비용을 줄이고 생산을 간소화하기 위해 프로세스를 재설계해야 합니다. 마지막으로, 비효율적인 프로세스의 규정 준수 위험을 고려해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 부품을 기계에 수동으로 공급하는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 위험할 수 있으므로 안전 규정을 위반할 수 있습니다.

이러한 요소를 주의 깊게 고려하면 제조업체는 초자동화가 생산성을 크게 향상시키고 이것이 없으면 부족할 수 있는 경쟁 우위를 제공할 수 있는지 여부에 대한 명확한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

기존 장비는 어떻습니까?

하이퍼오토메이션은 사용 가능한 최신 자동화 기술과 완벽한 상호 통신 기능을 기반으로 합니다. 결과적으로 제조업체는 중요한 응용 프로그램에 레거시 장비를 사용하는 공장에 대해 실행 가능한 비즈니스 접근 방식이 아니라고 생각할 수 있습니다.

프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)와 같은 공장 자동화의 중추를 형성하는 기계는 수십 년 동안 지속될 수 있으며 여전히 적절하게 작동하고 최신 지침을 준수한다면 교체할 이유가 없습니다. 그러나 레거시 장비에는 일반적으로 초자동화 전략을 구현하는 데 필요한 통신 기능이 부족합니다.

여기에는 추가 계획 계층이 포함될 수 있지만 레거시 기계를 사용한다고 해서 반드시 종단 간 자동화가 불가능하다는 의미는 아닙니다. 공장 관리자가 초자동화에 대한 견고한 비즈니스 사례를 개발할 수 있다면 스마트 센서로 구형 장비를 개조할 수 있는 방법이 있습니다. 이러한 방식으로 기계를 산업용 사물 인터넷(IIoT)에 연결하고 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 생산성을 높이는 데 사용할 수 있는 귀중한 데이터를 전송할 수 있습니다. 구형 장비를 전문으로 하는 자동화 부품 공급업체는 제조업체에 기계를 개조하고 인더스트리 4.0에 적합하게 만드는 데 필요한 하드웨어를 쉽게 제공할 수 있습니다.

고려해야 할 또 다른 사항은 IoT 연결 기계가 동일한 언어를 사용하는지 여부입니다. 예를 들어 공장의 PLC에는 현장 장치와 호환되는 통신 프로토콜이 필요합니다. 제조업체는 PLC와 동일한 브랜드의 프로토콜이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 예를 들어 ProfiBus는 Allen Bradley 제품군의 모든 PLC와 연결할 수 있지만 일부 프로토콜은 다른 프로토콜과 잘 작동하지 않습니다. 즉, 초자동화를 구현하려면 제조업체가 모든 장비가 통신할 수 있도록 최상의 프로토콜을 연구해야 합니다.

가능하다면 독점 소프트웨어가 아닌 로봇 운영 체제(ROS)와 같은 오픈 소스 아키텍처를 기반으로 시스템을 개발하면 마찰을 최소화하고 상호 운용성을 보장할 수 있습니다.