AVEVA의 4대 제조 기술 예측

AVEVA의 CEO인 Craig Hayman은 2021년 산업 부문에 대한 기술적 예측을 제공합니다.

기술은 현대 생활의 거의 모든 측면에 깊숙이 포함되어 있으며 전 세계 많은 비즈니스에서 본질적인 역할을 합니다. 디지털 혁신을 통해 특히 산업 부문의 조직이 역량을 강화하고 자산 및 운영 전반에 걸쳐 수익을 높일 수 있습니다. 실시간 분석을 통한 산업용 사물 인터넷(IIoT)의 사용은 잠재적인 문제에 대한 응답 시간을 개선하고 환경에 대한 가능한 손상을 최소화함으로써 막대한 영향을 미쳤습니다. 이익.

2021년을 내다보면서 산업 부문에 대한 네 가지 핵심 기술 예측이 두드러집니다. 첫째, 디지털화 연결된 IIoT는 조직 내에서 계속 확산되고 성숙할 것입니다. 연결된 IIoT는 많은 비즈니스의 핵심 전반에 걸쳐 점점 더 광범위해질 것입니다. 둘째, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 지원 기술은 계속해서 프로세스를 자동화할 것입니다. 향상된 성능과 민첩성을 제공합니다. 셋째, 지속 가능성에 더 중점을 둘 것입니다. 기업이 천연 자원을 보다 깨끗하고 효율적으로 사용하려고 하기 때문입니다. 넷째, 기업은 데이터에서 중요한 통찰력을 확보하기 위해 노력할 것입니다. .

1. 디지털화가 심화되고 클라우드 사용이 성숙해질 것입니다. 

디지털 기능은 탄력성을 강화합니다. 2021년은 산업 부문 조직 내에서 추가적인 디지털 혁신을 위한 길을 열 것입니다. 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 리더들은 생산 프로세스와 계획을 이해하기 위해 AI 및 3D 모델링과 같은 기술로 눈을 돌리고 있습니다. 원자재 공급이 불안정하고 최종 제품에 대한 수요가 필수품에 집중되는 환경에 적응하기 위해 기업은 생산 시설을 그 어느 때보다 잘 이해해야 합니다.

클라우드는 디지털 트랜스포메이션의 필수 조건이 아니라 인에이블러입니다. 클라우드 기술은 가치 실현 시간을 단축하고 협업을 늘리며 비용을 절감합니다. 2020년에 분명한 사실은 조직이 클라우드 플랫폼을 통해 여러 소스의 데이터를 중앙 위치로 통합하여 투명성과 접근성을 개선하여 언제, 어디서나, 모든 보안 장치에서 사용할 수 있다는 것입니다.

현재의 위기는 운영에 대한 가시성과 확실성을 제공하기 위해 점점 더 정교한 방식으로 클라우드와 데이터의 사용을 가속화하고 있습니다. 기업이 더 큰 데이터 기반 통찰력을 추구함에 따라 분석의 채택은 디지털 혁신의 가장 큰 동인 중 하나라고 합니다. 데이터는 팀이 비즈니스 복원력을 결정하는 중요한 요소에 집중할 수 있도록 도와주는 정보 소스 역할을 합니다. 사고 방식에도 근본적인 변화가 있었습니다. 이제 고객은 목적지에 도달해야 하고 얼마나 빨리 도달해야 하는지 이해하고 있습니다. 시간이 점점 더 중요해지는 시대에 디지털 혁신과 데이터 기반 통찰력에 대한 더 많은 관심이 게임 체인저가 될 것입니다.

2. 자동화 속도가 빨라질 것입니다. 

Gartner에 따르면 2024년 말까지 기업의 75%가 AI 파일럿에서 운영으로 전환하여 스트리밍 데이터 및 분석 인프라가 5배 증가할 것입니다." AI로 증강 데이터 관리 시스템을 강화하는 것도 운영을 최적화하고 개선하는 데 도움이 될 것입니다. 운영 및 과거 데이터의 대규모 샘플을 검사하는 것이 표준이 될 것입니다.

또한 IIoT를 통해 연결된 장치와 센서가 AI 애플리케이션을 점점 더 지원하는 것을 보게 될 것입니다. IIoT와 AI의 결합은 특히 산업 부문에서 성능 향상의 다음 물결을 시작했습니다. 이러한 자동화를 더욱 발전시키기 위해 AI는 과거 IoT 데이터를 사용하여 AI 기반 운영 일정 관리와 같은 최첨단 솔루션을 통해 공급망 프로세스를 간소화하고 개선하는 데 도움이 될 수 있는 추세를 분석합니다. 이것은 인간에게 최적의 스케줄링 순서에 대한 권장 사항을 제공하여 오류와 비효율성을 크게 줄입니다.

3. 지속 가능성은 비즈니스에 포함될 것입니다. 

지속 가능성은 조직의 위치를 ​​측정하는 것으로 시작하는 여정입니다. 디지털화는 사실 기반 접근 방식의 자연스러운 첫 번째 단계입니다. 이 데이터를 통해 복잡한 기업은 의미 있는 전략을 개발하고 현장에서 실행할 수 있습니다.

인더스트리 4.0은 조직이 지속 가능한 프로세스를 최적화할 수 있도록 하는 디지털 트윈을 구축하기 위해 정보를 결합하는 데 도움이 될 것입니다. 에너지 부문을 살펴보면 지난 몇 개월 동안 제트 연료 소비가 급격히 감소했지만 전반적으로 에너지 소비는 비교적 안정적으로 유지되고 전력 수요가 증가했습니다. 전기는 여전히 전 세계에 에너지를 분배하는 가장 효율적인 방법입니다. 이에 비해 제조업에서는 많은 기업의 공급망이 세상이 변화하는 속도로 변화할 수 없었습니다. 앞으로 이들 회사는 전문 요구 사항을 충족하고 배출량을 줄이기 위해 현지 공급업체를 이용하는 방향으로 전환할 것입니다.

산업 발전은 경제 성장, 빈곤 퇴치 및 고용 창출에 매우 중요합니다. 그러나 자원 사용 효율성을 높이고 기술 혁신을 강화하면 비용을 절감하고 경쟁력과 고용을 높일 수 있는 실질적인 기회가 제공됩니다. 산업 부문은 비록 디지털 변혁 과정이 늦었지만 지구에 중대한 영향을 미칠 수 있는 독특한 기회를 갖고 있습니다.

4. 데이터 저장소가 메모리를 확보합니다.

기업이 더 큰 데이터 기반 통찰력을 추구함에 따라 데이터 분석의 채택은 디지털 혁신의 가장 큰 동인 중 하나라고 합니다. 데이터는 팀이 비즈니스 탄력성을 결정하는 중요한 요소에 집중하는 데 도움이 되는 정보 소스 역할을 합니다. 기업은 기술을 사용하여 탄력성을 높여야 한다는 사실을 잘 알고 있습니다.

기업은 IIoT를 활용하여 다양한 원격 자산에서 안전하게 연결 및 데이터를 수집하고, 정보를 고급 운영 애플리케이션으로 전달하고, 주요 비즈니스 애플리케이션을 제공하여 루프를 닫습니다. 이는 최적화, 자산 관리, 향상된 분석, 모델링/시뮬레이션을 가능하게 하는 데 도움이 되며 이는 궁극적으로 전체 운영에서 비즈니스 효율성의 개선을 의미합니다.

이는 데이터가 5가지 주요 영역에서 상당한 영향을 미치는 산업 부문에 특히 해당됩니다.

• 실시간 운영 정보 실시간으로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 자산 및 운영 수명 주기의 상태 관리를 가능하게 하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예를 들어, 작동 중 터빈과 같은 회전 자산의 진동 주파수를 표시하는 대시보드는 자산의 작동 동작 및 상태를 실시간으로 이해할 수 있도록 합니다.
• 이전 운영 정보 조직이 자산의 운영 행동에 대한 인텔리전스를 생성하기 위해 과거에 발생한 일을 이해하는 데 도움이 됩니다. 운영 동향, KPI 및 대시보드 표시를 통해 운영 상태에 대한 추상화된 보기를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 운전 중 터빈의 과거 진동 주파수를 보여주는 그래프가 대시보드에 표시될 수 있습니다. 이는 실시간 진동 주파수와 비교하여 자산의 장기 운영 추세에 대한 인텔리전스를 생성합니다.
• 예측 분석 what-if 유형 모델링에 사용됩니다. 실시간 및 과거 데이터를 통합하면 팀이 3차 변수를 고려하더라도 운영 상태 및 행동의 잠재적 결과를 평가할 수 있습니다. 그런 다음 결정적 또는 비결정적 모델을 개방 루프 시뮬레이션 및 예측 분석에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 이제 검사가 필요하거나 고장이 예상되기 전에 장비가 작동할 수 있는 시간을 추정할 수 있습니다.
• 처방적 분석 자산 및 운영 수명 주기를 최적화하는 데 필요한 사항을 설명합니다. 시나리오 기반 지침은 학습 요소 및 폐쇄 루프 알고리즘을 통해 생성 및 전달되어 팀이 전체 엔터프라이즈 가치 사슬에서 계획 및 일정을 조정할 수 있도록 합니다. 예를 들어 통합 공급망 모델을 사용하면 시나리오 기반 계산을 사용하여 유지 관리 일정과 성능을 최적화하여 운영에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
• 안전성 강화 이는 연결된 IoT 장치, 증강 및 가상 현실 기술의 조합을 통해 달성되며, 이는 운영 담당자에게 실시간 운영 절차와 핵심 메시지를 제공하여 특정 작업을 수행할 때 사람의 실수를 줄여줍니다.

대담하고 반성하고 발전하세요

불확실성은 여전하고 코로나19의 재유행 가능성, 경기 침체의 길이와 깊이, 무역 전쟁, 유가 변동 등이 있으므로 기업은 불확실성에서 교훈을 얻고 새로운 기회를 창출해야 합니다. 정상입니다.

2020년 우리는 어떤 교훈을 얻었습니까? 기업은 가치 창출, 생산성 향상, 통찰력 발견, 위험 관리 및 비용 최적화를 위한 산업 문제를 해결하기 위해 지능형 소프트웨어가 필요합니다. 올바른 기술을 통해 기업은 비용을 관리하고 효율성을 높이며 값비싼 실수를 피하기 위해 놀라울 정도로 민첩할 수 있습니다. 지속 가능한 비즈니스에 중점을 둔 디지털화, 자동화 및 데이터 기반 통찰력의 조합은 기업이 현재와 미래의 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 핵심 차별화 요소이자 추진력이 될 수 있습니다.