기회 사분면:인더스트리 4.0 성공의 네 부분

Infor의 Go to Market Management 부사장인 Nick Castellina는 인더스트리 4.0의 성공을 구성하는 4가지 요소에 대해 자세히 설명합니다.

인더스트리 4.0이 도래했으며 성공적인 제조업체는 클라우드, 데이터 분석, 인공 지능 및 사물 인터넷과 같은 기술을 활용하여 사람, 프로세스 및 데이터를 연결하여 스마트 제조를 지원하고 있습니다. 불행히도 많은 사람들이 과거 시대에 더 적합한 기술 시스템과 비즈니스 프로세스를 통해 인더스트리 4.0에 진입하고 있습니다. 이제 제조업체는 현재 운영을 현실적으로 살펴보고 인더스트리 4.0에서 비즈니스 성공을 달성하는 데 필요한 운영 전략을 활성화하는 데 적합한 기술을 갖추고 있는지 판단해야 합니다.

제조업체는 인력, 비즈니스 프로세스, 자산 및 고객 경험의 4가지 주요 운영 영역에 초점을 맞춰 인더스트리 4.0 준비 상태를 평가할 수 있습니다. 이 평가를 시작하면 제조업체는 생산성 한계에 도달했으며 새로운 기술이 구현되지 않는 한 개선되지 않을 것임을 알 수 있습니다. 그들은 현재 새로운 비즈니스 모델을 충분히 활용할 준비가 되어 있지 않다는 것을 알게 될 수도 있습니다. 그들은 전 세계적으로, 내부적으로, 외부적으로 데이터를 공유하고 보는 데 필요한 연결이 없다는 것을 발견할 수 있습니다. 또한 새로운 세대의 작업자가 필요로 하는 모바일 및 원격 작업 기능이나 고객의 맞춤화 및 개인화 요구 사항을 충족할 수 있는 기능이 부족할 수도 있습니다.

더 구체적으로 말하면, 제조업체는 비즈니스를 지원하는 방식이 구식이라는 것을 알게 될 수 있습니다. 서로 비효율적으로 통신하거나 전혀 통신하지 않는 시스템 패치워크가 있을 수 있습니다. 프로세스가 얽혀 시간, 자원 또는 재료의 낭비가 발생할 수 있습니다. 또는 문제 해결 전략이 단절된 비즈니스 시스템, 경영진의 동의 부족, 기술 로드맵 부재 또는 통합 데이터 전략 부재를 초래하는 단기 솔루션에 국한되어 있음을 발견할 수 있습니다.

이 엄격한 평가를 거치는 것은 고통스러울 수 있으며 결과는 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 그러나 제조업체가 인더스트리 4.0 내에서 승리하기 위한 성공적인 과정을 계획하는 데 도움이 되는 이 불편함의 시간이 필요함을 증명할 것입니다.

이 평가에 따라 미래 지향적인 제조업체는 조직 이니셔티브를 지원하기 위해 새로운 기술 모음이 필요하다는 것을 알게 될 것입니다. 이러한 새로운 기술을 통해 제조업체는 지능형 자동화와 강력한 실시간 의사 결정 기능을 결합하여 인력, 프로세스, 자산 및 고객 전반에 걸쳐 보다 생산적이고 효율적인 제조 환경을 구현할 수 있습니다.

제조업체가 Industry 4.0 시대의 성공을 준비할 때 고려해야 할 4가지 최적화 기회가 있습니다.

기회 1

인력 최적화

제조업은 상당한 기술 격차에 직면해 있습니다. 숙련된 전문가들이 상당한 속도로 은퇴하고 있으며 업계에서 새로운 인재를 유치하고 유지하는 것은 어렵습니다. 오늘날 많은 근로자가 취업 시장에 진입했을 때 데이터 과학 및 기계 학습과 같은 주제는 공상 과학 소설처럼 보였을 수 있습니다. 기존 직원은 자신의 기술이 진화하는 기대와 일치하지 않는다고 느낄 수 있으며, 이로 인해 긴장이 추가되고 인력이 퇴사할 수 있습니다. 새로운 세대의 경우 현대 기술이 적용된 직장에 대한 기대로 인해 신입 사원이 미래의 고용주를 고려할 때 다른 곳으로 눈을 돌릴 수 있습니다. 더욱이, 경영진이나 일선 직원이 구식 조직 구조와 구식 직업 설명을 유지하려는 시도는 차후 장애물을 만들 수 있습니다. 정해진 프로세스에 얽매이고 새로운 경로를 구축하는 것을 주저하는 팀은 전체 디지털 혁신 프로세스를 빠르게 탈선시킬 수 있습니다.

전사적 현대화에는 잘 준비되고 큰 아이디어를 수용하며 기꺼이 새로운 전술을 실행할 수 있는 인력이 필요합니다. 마찬가지로, 변화에 대한 열린 마음을 갖는 것은 조직적 및 개인적 기회를 제공할 수 있습니다. 혁신과 협업을 중시하는 기업 문화를 구축하는 것은 성공적인 디지털 혁신을 위한 필수 단계입니다.

기대치와 우선 순위가 잘 정의되고 피드백 루프가 마련되면 신입생부터 사업부 관리자에 이르기까지 인력 자원을 관리하는 것이 더 쉽고 효과적일 것입니다. 기술은 직원들이 기업 목표에 참여하고 일치한다고 느끼는 환경을 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인력 관리 솔루션과 최신 ERP 솔루션의 기능은 제조업체에 도움이 될 수 있습니다.

• 역할 기반 대시보드를 통해 시기적절한 관련 데이터에 액세스
• 최고의 인재 식별, 유치, 유지 및 활용
• 서비스 비즈니스 확장을 위한 작업 지침에 대한 모바일 액세스 제공

새로운 디지털 개념으로 원활하게 전환하려면 인력이 교육을 받고 의사 결정에 참여할 수 있는 기회가 제공되어야 합니다. 직원들이 중요한 목표를 이해하도록 돕는 것이 첫 번째 단계입니다. 다음은 그 가치를 입증하고 이점을 설명하는 것입니다. 마지막으로 기술 도구로 직원을 무장시키면 업무 경험이 향상되고 곧 직장에서 기술을 수용할 때의 이점을 직접 보여줄 수 있습니다.

인력 관리 솔루션에서 보고 및 분석에 이르는 최신 IT 솔루션은 조직이 리소스 사용을 계획하고 인건비를 제어하는 ​​동시에 직원 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 디지털화는 제조업체의 공장을 변화시키고 미래 성장을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다. 무엇보다도 변화의 문화를 만드는 것부터 시작하여 더 큰 디지털 이니셔티브가 성공적으로 시작되도록 할 것입니다.

기회 2

프로세스 최적화

AI를 사용하여 비효율성을 식별하고 워크플로 자동화

거의 모든 잘못된 의사 결정과 비효율의 근본 원인은 잘못된 데이터입니다. 데이터 세트에서 가치가 어디에 있는지 알아보기 위해 개별적으로 사람들을 인터뷰하는 것은 실수의 기회를 제공하고 엄청나게 시간이 많이 소요됩니다. AI는 시스템을 분석하여 잠재적인 병목 현상을 식별하고 모범 사례를 구현하거나 강화할 장소를 찾고 반복적인 작업을 개선 및 자동화할 기회를 찾을 수 있습니다. 이 강력한 기술은 비즈니스 프로세스에 투명성을 도입하고 조직이 더 높은 수준의 성과 및 고객 서비스를 달성하는 데 방해가 될 수 있는 비효율성을 드러냅니다.

전체적인 계획을 용이하게 하는 비즈니스 소프트웨어 시스템 선택

경쟁이 치열할 수 있는 오늘날의 급변하는 환경에서 구매 승인을 얻거나 재고 수준을 명확하게 파악하는 데 오랜 시간이 걸리면 광범위한 결과를 초래할 수 있습니다. 제조업체, 계약업체 및 공급업체는 자신 있게 움직여야 하며 기회의 창이 좁을 수 있는 기회를 포착해야 합니다.

모든 비즈니스 프로세스에 대한 가시성을 제공하는 전체론적 접근 방식은 제조업체에게 더 나은 투명성과 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 능력을 제공합니다. 이는 하나의 시스템 내에서 소프트웨어를 통합하거나 2계층 ERP 전략을 구현하여 달성할 수 있습니다. 2계층 ERP 전략을 사용하면 공장은 해당 위치를 운영하는 데 필요한 운영 비즈니스 시스템에 집중할 수 있고, 본사는 조직 전체를 운영하는 데 필요한 재무 관리 및 기타 필요한 시스템에 집중할 수 있습니다.

제조업체가 선택하는 전략(단일 시스템 또는 2계층 ERP)에 관계없이 재무 계획, 수요 예측, 수명 주기 가격 책정, 분류 계획, 보충 최적화 등에 대한 통합 보기의 이점을 누릴 수 있습니다. 머신 러닝이 추가되어 실시간 시장 데이터를 기반으로 수요를 감지, 예측 및 충족할 수 있는 AI를 통해 공급망의 모든 지점에 정밀도를 제공합니다.

상거래 시스템 네트워크에 연결하여 전 세계적으로 자료 추적

공급망의 디지털 혁신은 가시성과 신뢰의 견고한 기반에 달려 있습니다. 공급망에 대한 신뢰와 수요가 있는 곳이면 언제 어디서나 기업이 상품을 배송할 수 있다는 믿음. 그러나 변화는 쉽지 않으며 공급망에 대한 모든 투자는 측정 가능한 결과를 제공해야 합니다.

상거래 네트워크는 공급망 가시성, 협업 및 예측 인텔리전스를 강화하기 위한 기반을 마련하여 공급업체 및 제조업체에서 중개인, 3PL 및 은행에 이르기까지 기업을 전체 공급망에 연결합니다.

디지털 혁신에 대한 단계적 접근 방식을 취하고 공급망 전반에 걸쳐 더 큰 연결성을 구축함으로써 기업은 완전히 연결된 미래를 향한 길을 닦으면서 현재 직면한 가장 큰 문제를 해결할 수 있습니다.

기회 3

자산 최적화

기술은 빠른 속도로 변화하고 있어 제조업체가 최신 혁신을 파악하기가 어렵습니다. 리소스를 늘리고 현재 시스템을 최상의 상태로 유지하는 것에 대한 오늘날의 높은 기대와 함께 제조업체는 얻을 수 있는 모든 시간 절약 도구가 필요합니다. 다양한 기술을 통해 잠재적인 효율성 및 생산성 향상은 제조 작업을 원활하게 운영하는 데 도움이 될 수 있습니다. 저렴한 센서는 가동 중지 시간의 조기 경고 신호에 대해 장비를 모니터링할 수 있습니다. IoT를 활용하여 이러한 센서의 데이터를 엔터프라이즈 자산 관리 시스템에 연결하면 성능 문제를 조기에 감지할 수 있으므로 큰 영향을 미치기 전에 적시에 개입할 수 있습니다. 이러한 센서는 엄청난 양의 데이터를 생성하여 엄청난 수준의 볼륨과 복잡성에 도달합니다. 데이터가 의미를 가지려면 시간과 장소의 컨텍스트와 함께 정렬되어야 합니다. 분석이 없으면 쓸모가 없습니다. 예측 분석은 인공 지능 및 기계 학습과 같은 내장 기능을 사용하여 패턴을 인식하고 데이터 과학 알고리즘을 적용하여 미래의 사고를 예측합니다. 자산 유지를 위한 성숙도 모델에서는 규범적 접근 방식이 최적인 것으로 간주됩니다. 이는 포스트 디지털 시대에 더욱 중요해질 것입니다. 이 접근 방식에서 고급 엔터프라이즈 자산 관리 솔루션은 예방 전술을 제안하고, 행동 방법을 규정하고, 결과를 예측합니다. 처방적 유지 관리는 예측 과학 및 알고리즘을 사용하여 미래를 엿볼 수 있고 자산의 성능을 최적화할 수 있는 방법을 예측합니다. 예를 들어, 플랜트 유지 관리 팀, 자산 관리자, 유틸리티 및 시설 관리자는 에너지와 관련된 상당한 비용과 산업 플랜트 및 상업 시설의 원활한 운영에 에너지가 중요한 역할을 한다는 사실을 잘 알고 있습니다. 실제로 에너지 비용이 계속 증가함에 따라 에너지 소비는 비용에 민감한 자산 유지 관리 팀의 핵심 초점이 되고 있습니다. 수집된 데이터는 자산 건전성 지표뿐만 아니라 절감 기회를 가리킬 수 있습니다. 기술은 에너지 사용을 모니터링하는 데 도움이 되며 관리자에게 이러한 주요 비용을 관리하는 데 유용한 도구를 제공합니다.

기회 4

고객 경험

역사적으로 제조업은 "테이크-잇-리-잇(take-it-or-leave-it)" 비즈니스 모델로 악명이 높았습니다. 수십 년 동안 개별 제조의 수익성 공식은 가능한 한 변동이 적은 제품의 재고 생산 재고를 만드는 것이었습니다. 공정 제조업체는 주스와 청량 음료에서 맥주와 치즈에 이르기까지 수십 년 동안 변하지 않은 조리법과 재료에 의존할 수 있습니다. 유통업체와 소매업체는 고객과 소통하고 피드백을 듣고 제조업체와 협력하여 제품 개선을 위한 변경이나 혁신을 시작해야 할 책임이 있습니다. 직접 피드백은 새 릴리스를 구상하는 드로잉 보드에 앉아 있는 디자이너, 엔지니어 및 제품 개발 팀에게 거의 도달하지 않았습니다. Industry 4.0 시대는 고객 참여에 대한 규칙을 다시 작성했습니다. 고객은 풍부하고 매력적인 경험과 고도로 맞춤화된 거래를 기대합니다. 선도적인 제조업체는 고객에게 원활한 경험을 제공하는 기술을 구현하고 있습니다.

AI는 비즈니스 프로세스에 투명성을 도입하고 조직이 더 높은 수준의 성과를 달성하는 것을 방해하는 비효율성을 드러낼 수 있습니다.

자동 견적 및 고객 셀프 서비스 네트워크를 통해 전 세계적으로 자료 추적

고객이 전문 제품 디자이너와 아이디어와 개념을 쉽게 공유할 수 있는 기술 언어가 없더라도 제조업체는 고객을 설계 프로세스에 참여시키는 것이 필수적입니다. 제조업체는 고객에게 실용적이고 모범 사례를 기반으로 하는 설계 매개변수를 제공하는 솔루션을 통해 이러한 커뮤니케이션 격차를 해소하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 환경은 고객이 제품 아이디어를 자유롭게 사용자 정의하고 제출할 수 있도록 하며 제품 디자이너는 생산에 필요한 기술 사양을 구축할 수 있는 효율적인 출발점을 제공합니다.

CPQ(Configure-price-quote) 기술은 이 단계에서 유용합니다. Google과 같은 도구와 유사한 고급 시각적 제품 카탈로그 및 검색 기능으로 맞춤 주문 프로세스를 촉진하고 고객의 고유한 요구에 맞는 정확한 제품, 옵션 및 구성을 분리하는 프로세스를 안내할 수 있습니다. 사전 구축된 계정 규칙 및 호환성 제약을 통해 CPQ 도구는 고객이 제조업체의 관점에서 실행 가능한 최종 제품에 대한 주문만 생성하도록 제한하는 동시에 고객에게 선택권과 유연성을 부여할 수 있습니다.

CPQ와 ERP 시스템 간의 통합 접근 방식은 기업 내 모든 분야와 전문 분야 간의 조정을 보장합니다. 견적 프로세스가 부서 경계를 넘을 때 조직의 사일로를 무너뜨리면 더 시기 적절하고 자동화된 견적 생산이 가능해지며 궁극적으로 고객에게 보다 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.

구독 기반 비즈니스 모델 네트워크를 활성화하여 전 세계적으로 자료를 추적합니다.

IoT에서 생성된 데이터 통찰력을 통해 제조업체는 기존 제품을 서비스로 전환할 수 있습니다. 이 새로운 고객 중심 기능은 차별화 요소가 되어 가치를 추가하고, 관계를 구축하고, 상품화를 방지하고, 수익을 추가합니다.

주요 제조업체는 고객에게 일반적으로 시간 기반 요금을 부과하여 반복적인 수익 관계를 생성하는 구독 기반 비즈니스 모델을 채택하고 있습니다. 이 비즈니스 모델은 비교적 복잡하지만 제조업체는 현대 기술을 활용하여 이를 관리할 수 있습니다.

이 접근 방식을 통해 제조업체와 유통업체는 수익에 긍정적인 영향을 미치면서 고객 경험에 더 집중할 수 있습니다.

인더스트리 4.0 성공을 위한 과정 도표화 

인더스트리 4.0으로 인해 제조업체는 인재 부족, 비효율적인 비즈니스 프로세스, 공급망 복잡성, 자산 관리, 고객 요구 충족 등 오늘날의 가장 큰 문제를 해결하기 위해 운영이 어떻게 갖춰져 있는지 종합적으로 살펴봐야 합니다. 신기술 채택에 올인하는 제조업체는 개념 증명 프로젝트를 넘어 전환하고 있으며 이제 반복 가능한 사용 사례를 구축하는 데 집중하고 있습니다.