TCS:민첩하고 지능적인 제조

Geeta Rohra, 디지털 제조 비즈니스 관행 TCS의 산업 고문 및 실무 리더가 민첩하고 지능적인 제조에 대해 논의합니다.무엇이...

Geeta Rohra, 디지털, 제조 산업 고문 및 실무 리더 Business Practice TCS, 민첩하고 지능적인 제조에 대해 논의합니다.

민첩하고 지능적인 제조를 한다는 것은 무엇을 의미합니까?

클라우드로의 이전, 자동화, 로봇 공학의 수용, 조직의 문화적 변화를 주도하고 생태계를 활성화하기 위한 풍부한 데이터 활용과 같은 디지털 기술의 빠른 채택과 디지털 기능을 중심으로 핵심 역량을 재창조한 제조 조직 , 동반성장을 주도해 왔습니다. 이러한 조직은 이제 가치 사슬 전반에 걸쳐 제품 내 디지털 기술을 수용하고 고객에게 이동성 솔루션을 제공하는 것을 목표로 목적 중심의 생태계 파트너십을 구축하는 자동차 OEM과 같이 민첩하고 지능적인 제조로 가는 길을 걷게 될 것입니다. .

민첩해지고 지능적인 프로세스를 갖추기 위한 최선의 전략은 무엇입니까?

제조업체는 이 새로운 패러다임에서 시스템, 프로세스, 제품 및 서비스를 재고해야 합니다. 좋은 출발점은 고객이 달성하고자 하는 결과를 염두에 두고 고객을 중심으로 비즈니스 제안을 구축하는 것입니다. 예를 들어, 영양 및 웰빙의 개인화는 증가 추세입니다. 포인트 솔루션을 제공하는 여러 가치 사슬 플레이어가 있지만 제조업체가 이러한 추세를 활용하여 지갑 점유율을 높일 수 있는 방법은 무엇입니까? 이를 위해서는 프로세스를 재구상할 뿐만 아니라 전체 가치 사슬과 프로세스가 운영되는 생태계를 재고하기 위해 지능적이고 연결된 기능을 활용하는 전체적인 관점이 필요합니다.

민첩하고 지능적인 프로세스의 이점은 무엇입니까?

우리는 민첩하고 지능적인 프로세스를 채택한 회사가 조직을 되돌릴 수 있는 더 나은 위치에 있음을 확인했습니다. 비즈니스 상태와 모든 프로세스에 대한 거의 실시간 보기를 갖추고 있어 좋은 영향 평가를 수행하고 자신 있게 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 화학 회사는 명령 센터를 설정하여 수요를 충족하기 위해 주문 접수에서 이행 및 관련 재고 주문 이동에 이르기까지 종단 간 보기를 생성합니다. 이 시스템은 여러 프로세스에 걸쳐 데이터를 수집 및 분석하고 기계 학습 모델을 배포하여 조기 지표를 제공하고 조치를 처방함으로써 일정 준수 및 후속 CSAT(고객 만족도)를 크게 개선했습니다. 가시성이 향상되어 주문 리드 타임도 단축되어 운전자본이 확보되었습니다.

민첩하고 지능적인 프로세스를 만들기 위해 노력할 때의 과제는 무엇입니까?

이러한 패러다임 전환을 주도하려면 경영진의 전략적 비전과 헌신이 필요합니다. 그들은 생태계 파트너에 영향을 미치는 것을 포함하여 모든 이해 관계자에게 디지털 사고 방식을 주입하기 위해 문화적 변화와 전통적인 엔지니어링 문화에서 전환을 주도해야 합니다. 민첩하고 지능적인 제조를 주도하는 데 적합한 인재와 기술을 찾는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 필요한 기술은 다차원적입니다. 우리는 기술에 정통할 뿐만 아니라 비즈니스에 대한 이해도와 상황에 맞는 지식을 갖춘 비즈니스 파트너가 필요합니다.

또 다른 큰 과제는 데이터 수명 주기 관리에서 소유권, 권리, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제, 실제 상호 운용성을 위한 업계 표준을 고려하는 생태계 파트너 간의 포괄적인 데이터 교환 프레임워크 정의에 이르기까지 데이터 자체입니다. -시간 실행 가능한 데이터 교환. 다른 과제로는 기술 사용 증가와 IT/OT 프로세스 운영에 따른 복잡성 및 인프라 요구 사항 관리가 있습니다. 기술을 빠르게 적응하고 새로운 작업 방식에 적응할 수 있도록 기존 인력을 교육합니다.

인더스트리 4.0은 어떻게 제조를 혁신할 수 있습니까?

인더스트리 4.0 기술의 결합 효과는 운영 모델에 혁명을 일으키고 있습니다. 더 많은 사물이 연결되고 막대한 양의 데이터가 생성됨에 따라 자산과 자산이 운용되는 컨텍스트를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 데이터 분석은 자산의 작동 조건에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다. 자산 성능 모니터링 및 장애 예측의 일반적인 결과는 서비스 계약 및 연장 보증의 형태로 수익을 창출할 고객/서비스 센터에 대한 새로운 서비스 라인으로 추가로 탐색할 수 있습니다. 서비스 이력 및 실시간 자산 성과의 분석은 예비 부품, 업그레이드 및 재판매에 대한 개인화된 교차 판매/상향 판매 제안을 위한 추가 기회를 제공합니다.

제조 분야의 현재 동향은 무엇입니까?

오늘날 제조 기업은 디지털 기술, 데이터 및 에코시스템을 기반으로 하는 목적 중심의 서비스 지향적인 경향이 있습니다.

우리가 보고 있는 몇 가지 주요 추세는 다음과 같습니다.

1. 기존의 가치 사슬은 개선된 가시성, 추적 기반 솔루션, 주문형 현지화 제조의 증가로 더 짧거나 민첩한 공급망으로 민첩해야 할 필요성으로 인해 혼란에 빠졌습니다.

2. 기술 제공업체와 같은 신규 진입자는 혁신적 모델을 제공하는 Uber, 자율주행 자동차를 제공하는 Waymo, 전기 컨셉트 자동차를 출시하는 Sony와 같이 경쟁 시나리오를 변경했습니다. 기업은 이제 목적 중심의 생태계 파트너와 함께 부가가치 서비스 중심 비즈니스 모델을 재창조하고 만들고 있습니다.

3. 제품 및 서비스의 개인화 추진에 대한 관심이 증가하고 있습니다. OEM은 고객과 B2C 라인에서 더 많은 관련 B2B2C 모델에 참여하려고 하여 딜러 및 유통업체 채널을 혼란에 빠뜨립니다. 중고 항공우주 부품을 위한 전자상거래 플랫폼인 Honeywell Aerospace Marketplace는 B2B 기업이 어떻게 잠재력을 발휘하고 새로운 비즈니스 방식을 채택하고 있는지 보여주는 좋은 예입니다.

4. 지속 가능성 목표를 달성하기 위한 새로운 노력과 그에 따른 순환 경제에 대한 추진으로 스마트 포장을 확보하고 재고를 줄이고 물류를 최소화하여 탄소 발자국을 줄이려는 압력이 증가하고 있습니다. 대부분의 자동차 회사는 탄소 발자국을 줄이기 위해 자체 목표를 설정했습니다. 메르세데스 벤츠는 탄소 중립 공급망 및 생산을 위해 노력하는 동시에 2039년까지 탄소 중립 승용차를 보유하는 것을 목표로 하고 있습니다.

제조 분야의 현재 기술 동향은 무엇입니까?

자산, 제품 및 운영에서 소프트웨어 수준이 증가함에 따라 기술은 제조의 필수 부분이 되어 여러 제조 회사가 기술 회사로 브랜드를 변경하기 시작했습니다. 기존 모델을 방해하는 주요 기술 동향은 다음과 같습니다.

• 생산 현장의 자산 수준에서 인텔리전스와 의사 결정을 내리는 IoT 및 에지 컴퓨팅

• 주문형 컴퓨팅 성능을 통해 기업은 인프라 투자 없이 자산 및 프로세스용 Digital Twin을 구축할 수 있습니다. 

• AI/ML 및 고급 분석 기술을 통해 기업은 데이터의 힘을 활용하여 고객 중심, 규모에 따른 효율성, 가격 전략 추진 및 새로운 서비스 주도 비즈니스 실현 모델 

• 인력 교육 및 기술 향상을 위한 AR/VR 기술 채택 및 수리 및 유지 관리를 수행하기 위한 전문가 지침에 대한 원격 액세스

• 추가 5G 기술은 커넥티드 및 자율주행 자동차에 혁명을 일으키고 있습니다.

기술이 조직의 민첩성과 지능화를 어떻게 도울 수 있습니까? (예:인공 지능, 머신 러닝, 로봇 공학, 자동화, 빅 데이터, 분석, 예측 기술, 블록체인 등)

기술 역량은 민첩하고 지능적인 제조를 위한 핵심 기반입니다. 디지털 기술의 채택은 연결된 제품, 연결된 인력, 연결된 공급망 및 연결된 고객 등 그 어느 때보다 조직에 도움이 되었습니다.  

제품의 기술 채택, 즉 임베디드 제품/자산의 센서화는 포장을 위한 추적을 가능하게 합니다. 고급 분석을 통한 자산 성능 데이터 분석은 장애 예측을 위한 조기 경고 시스템과 같은 기능을 제공합니다. 시기 적절한 조치와 유지 관리를 통해 가동 중지 시간을 줄이고 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 이것은 또한 예비 부품, 업그레이드 및 재판매에 대한 개인화된 교차 판매/상향 판매 기회를 제공합니다. 예를 들어 린데의 실린더에는 센서가 내장되어 있어 정확한 위치를 추적하고 보충 필요성을 예측할 수 있는 데이터를 생성합니다.

고객 참여를 유도하기 위한 기술 채택은 AI/ML 기술을 사용하여 고객 행동과 선호도에 대한 깊은 이해를 바탕으로 B2B에서 B2B2C로의 전환에 중점을 둡니다. AR/VR 및 게임화 전략을 사용하여 디지털 대리점을 통해 몰입형 고객 경험과 참여를 유도합니다. After Sales 서비스 영역에서 대화형 AI / 챗봇을 사용하여 고객 셀프 서비스를 활성화합니다. JLR, BMW, Audi, Volkswagen과 같은 대부분의 OEM은 가상 자동차 대리점 경험을 위해 AR/VR 및 Gamification을 시범 운영했습니다. 이를 통해 고객은 차량을 구성하고, 자동차를 360도 보기로, 가상 세계에서 모션 동기화된 여정으로 가상 시운전을 할 수 있습니다. .

클라우드 컴퓨팅과 같은 IT 인프라의 기술 채택은 조직이 민첩하고 민첩하게 인프라를 확장하고 효과적인 비용 모델을 사용하여 우수한 사용자 경험으로 더 빠르고 저렴하며 원활한 최종 사용자 컴퓨팅을 만들 수 있도록 도와줍니다. 비즈니스 프로세스 민첩성. Volkswagen Automotive Cloud는 커넥티드 카 서비스를 넘어 스마트 홈 연결, 미디어 스트리밍 및 개인 비서와 같은 부가 가치 서비스를 고객에게 제공합니다.

인력의 기술 채택은 우리가 일하는 방식을 변화시켰습니다. 소셜 협업 플랫폼은 작업장 협업과 연결된 공급망을 향상시켰습니다. 작업 현장에서 Robotics는 작업 자동화에 큰 역할을 했으며 이동성은 종이 없는 제조를 가능하게 했으며 IoT 센서는 엄격한 안전 및 지속 가능성 목표를 달성하고 EHS 준수를 가능하게 했습니다. AR/VR 기술은 교육을 강화하고 수리 및 유지 보수를 위한 전문가의 원격 지도를 가능하게 하여 기술 부족의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. GE는 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 훨씬 더 안전한 회의실 환경에서 VR 헤드셋을 통해 시뮬레이션을 사용하여 현장 서비스 엔지니어를 교육해 왔습니다.

기술의 결합력은 기존 비즈니스 모델을 붕괴시키고 가치 창출을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 화학 정보학의 발전과 AI 기반 기술 및 양자 컴퓨팅을 통한 더 높은 컴퓨팅 성능은 재료 발견 리드 타임을 20년에서 2년 미만으로 10배 단축할 수 있습니다. 적층 제조 기술의 사용, 일부는 복합 재료 또는 다중 재료 구성요소를 생산할 수 있어 경량화를 가능하게 할 것입니다.

다음 사항도 참조:

• Ericsson:연결성을 통해 더 스마트한 제조 추진
• McKinsey:디지털 제조 확장을 위한 5가지 원칙
• 사이버 보안:제조 보안
• Manufacturing Global의 최신호 읽기

제조 주제에 대한 자세한 내용은 Manufacturing Global의 최신판을 참조하십시오.

LinkedIn 및 Twitter에서 팔로우하세요.