서비스에서 제품으로:컴백 아이로서의 제조

지난 11월, 미국 제조업은 기대치를 초과했습니다. – 구매관리자지수(PMI) 촬영으로 생산 및 신규 주문이 증가했습니다.

지난 11월에 미국 제조업은 예상을 뛰어 넘었습니다. 생산과 신규 주문이 증가하여 구매 관리자 지수(PMI)가 10월의 51.9에서 53.2로 상승하여 목표인 52.2를 무너뜨렸습니다.

이 놀라운 일이 미국 대통령 선거와 같은 달에 일어났다는 것은 적절합니다. 그 기간 동안 제조업과 세계 무역이라는 주제가 유권자의 쟁점을 지배했습니다. 그리고 사실 유럽과 아시아 전역의 중요한 이야기들도 아웃소싱과 세계화의 재평가에 초점을 맞추었습니다. 어디에서 상품을 생산하고 어떻게 책임감 있게 생산하며 누구에게 이익을 주는가는 우리 시대의 가장 시급한 정치/경제적 문제 중 하나입니다.

동시에 제조업은 지난 40년 동안 일어난 가장 큰 기술 혁명의 정점에 서 있습니다. 사물 인터넷, 로봇 공학, 3D 프린팅 및 인공 지능의 결합은 제조의 미래를 재편하려고 합니다. 자동화, 노동, 정치 및 경제가 함께 충돌하고 있습니다. 그리고 오랜만에 서비스가 아닌 제조업이 주목받고 있습니다.

무엇을 기대할 수 있습니까?

기존 및 새로운 지역, 동적 공급망

최근 아웃소싱을 줄이려는 노력에도 불구하고 대부분의 전문가들은 글로벌 생산을 모두 국내로 이전하는 것은 불가능하다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고 근접 소싱 및 로컬 소싱은 비용 측면에서 특정 제조업체에게 점점 더 매력적인 옵션이 되고 있습니다. 중국과 같은 곳에서 노동 및 생산 비용이 상승하고 있습니다. 또한 기업은 운영 비용을 보다 총체적으로 보기 시작했습니다. 아시아에 공장을 두어 생산 비용을 절감할 수 있지만 미국 또는 유럽 시장에 서비스를 제공하기 위한 주문 처리 비용이 그 이점을 상쇄할 수 있습니다.

운영 비용에 대한 이러한 종단 간 평가는 널리 퍼진 모범 사례가 되기 시작했습니다. 기업은 데이터 플랫폼을 사용하여 구매, 생산, 유통과 같은 부서 간에 역사적으로 존재했던 사일로를 허물고 있습니다. 이제 자재, 노동, 지리 및 운송 사이에 존재하는 복잡한 관계를 더 잘 볼 수 있으므로 기업은 비용 및 고객 서비스를 위해 전체 가치 사슬을 최적화할 수 있습니다. 어떤 경우에는 아시아나 아프리카에 공장을 두는 것을 의미합니다. 다른 말로 하면 수요가 있는 곳에서 더 가까운 곳으로 생산을 재배치하는 것을 의미합니다. 결국 기업이 달성하려는 목표에 가장 적합한 방식으로 공급망을 설계할 것이라는 아이디어가 있습니다.

그 철학을 취하고 정치적, 경제적 변화의 가능성을 고려하면 중요한 메시지는 곧 제조 공급망이 역동적이어야 한다는 것입니다. 제조업체와 공급망 관리자는 이 점을 염두에 두어야 합니다. 경쟁하려면 필요에 따라 생산 및 유통 위치를 변경하고 그렇게 함으로써 법적 및 재정적 결과를 관리할 수 있는 능력이 필요합니다.

그리고 민첩하고 유연하며 역동적이어야 한다는 압력을 만드는 것은 정치적, 경제적 요인만이 아닙니다. 오늘날 제조의 모든 측면에 침투하려는 기술이기도 합니다.

스파이더 로봇, 인공 지능 및 사물 인터넷

지난 10년 동안 세 가지 기술이 발전하여 생산에 완전히 혁명을 일으킬 수 있습니다. 첫 번째는 적층 제조/3D 프린팅입니다. 3D 프린터의 정교함과 기능은 계속해서 성장하고 있습니다. 의료 임플란트 및 항공 장비와 같은 다양한 부품이 적층 제조를 통해 만들어졌습니다. 여기서 가장 큰 장점은 생산 위치와 주변 인프라의 분리입니다. 부품을 사용할 위치에 더 가깝게 만들 수 있어 비용을 절감하고 진정한 '대량 맞춤화' 시대를 열 수 있습니다. 하지만 이는 다른 두 가지 기술인 인공 지능 및 사물 인터넷(IoT)과 적층 제조의 합성입니다. , 정말 혁명적입니다.

이 합성의 소우주적 예는 Siemens AG에서 고안한 3D 프린팅 거미 로봇 떼입니다. 각각의 개별 스파이더 봇에는 3D 프린터가 있으며 스스로 움직일 수 있습니다. 다른 스파이더 봇과 협력하여 "군집"은 기록적인 시간 내에 자체적으로 크고 복잡한 개체를 생성할 수 있습니다. 설계 데이터는 디지털 파일로 존재하며 인공 지능은 이러한 로봇이 제품의 다양한 측면을 조정하고 작업하여 생산을 최적화할 수 있도록 합니다. 자신과 서로를 인식하고 연결되어 있는 로봇은 IoT의 대표적인 예입니다.

이 예는 매우 초기의 개념이지만 이러한 종류의 합성의 의미를 대규모로 외삽하는 것은 쉽습니다. 지구 반대편에 있는 기계가 주문에 대해 협력할 수 있습니다. IoT가 장착된 스마트 장비는 자가 유지 관리를 수행하고 3D 프린터와 협력하여 교체 부품을 생성하고 자동화 시스템이 필요에 따라 해당 부품을 제공하도록 할 수 있습니다. 기계가 자체적으로 기계와 오케스트레이션하여 상품을 생산하는 것은 250년 전에 시작된 산업 혁명의 궁극적인 성배입니다.

이러한 자동화 및 효율성의 진정한 잠재력을 활용하려면 다시 한 번 민첩성을 염두에 두고 공급망을 구축해야 합니다. 관리자의 감독과 빅 데이터 분석을 통해 인간 노동과 함께 로봇 자동화를 수용할 수 있는 유연성은 생산 프로세스의 종단 간 가시성에 중점을 둔 완전히 새로운 사고 방식과 비즈니스가 전체론적 목표를 위해 최적화해야 한다는 이해가 필요합니다. .

우리는 큰 불확실성과 큰 약속의 시대에 들어서고 있습니다. 제조업이 취하는 조치는 항상 문명의 중추였습니다. 그리고 거의 반세기 만에 처음으로 모든 사람들의 시선이 주목받고 있습니다.

Suhas Sreedhar는 글로벌 무역 및 공급망 관리를 위한 클라우드 기반 네트워크인 Infor 회사인 GT Nexus의 공급망 및 기술 사고 리더십 관리자입니다. www.gtnexus.com에서 자세히 알아보세요. 그는 기술, 공급망, 사물 인터넷 및 소매에 대해 자주 글을 씁니다. Sreedhar의 작업은 Forbes, IEEE Spectrum, 다양한 산업 블로그 및 무역 간행물에 실렸습니다.

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