로봇이 공장을 폐쇄하고 있습니까?

'로봇'이라는 단어는 종종 사람들의 마음에 부정적인 이미지를 불러일으킵니다. 터미네이터 영화의 사나운 안드로이드, 또는 위협적인 전투 박사...

'로봇'이라는 단어는 종종 사람들의 마음에 부정적인 이미지를 불러일으킵니다. 터미네이터의 맹렬한 안드로이드 영화 또는 스타워즈의 위협적인 배틀 드로이드 . 대중적인 견해는 수십 년 안에 우리가 몰락을 계획하면서 우리의 기계를 작동하고 우리의 직업을 잠식하는 인공 지능 로봇에 의해 압도될 것이라고 생각합니다.

현실과 상당히 동떨어져 있다는 점은 차치하고, 이러한 태도는 오늘날 로봇화의 대부분의 발전이 인간형 금속 형상으로 구현된 것이 아니라 소프트웨어 기반이라는 사실을 무시합니다. 가까운 장래에 로봇화가 시설에 미치는 영향을 평가하려는 제조업체에게 이는 중요한 차이점입니다.

물론 제조업은 물리적 로봇의 배치를 크게 이끈 산업 중 하나입니다. 로봇은 작동 시간 연장, 효율성 및 출력 향상, 오류 가능성 감소 등 많은 이점을 가져왔습니다. 이제 질문은 '다음은 무엇입니까?'입니다. 소프트웨어 기반 자동화 및 인공 지능 엔진의 증가하는 정교함은 어떻게 공장으로 옮겨갈까요?

소프트웨어 및 데이터 분석

본질적으로 소프트웨어로 구성된 로봇에도 동일하게 적용됩니다. 사람보다 작업을 더 효율적으로 실행할 수 있는 봇에 대한 명확한 비즈니스 사례가 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어는 현장 관리자가 시스템 장애를 예측하고 예방하는 데 도움이 되도록 사람보다 더 빠르고 정확하게 시스템 상태에 대한 대량의 정보를 처리할 수 있습니다. 마찬가지로, 제조업체는 소프트웨어를 사용하여 생산 라인의 디지털 검토를 수행하고 성과가 저조한 프로세스를 식별함으로써 효율성을 개선할 수 있는 잠재적인 영역을 발견할 수 있습니다.

데이터 분석은 모든 소프트웨어 로봇화의 핵심 측면입니다. 바닥과 공급망 전체에 걸쳐 IoT 센서 및 연결된 로봇에서 들어오는 정보 분석을 실행함으로써 소프트웨어 봇은 기업이 비즈니스 동향, 주변 환경에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 수준에서 플랜트 및 효율성. 점점 더 많은 기계가 분석 가능한 데이터를 생성하기 시작함에 따라 이를 유용한 통찰력으로 전환할 수 있는 봇을 배치하는 것이 필수적입니다.

자동 조립

우리는 또한 주문 입력에서 제조, 재고 처리에 이르기까지 모든 것이 자동화된 소프트웨어에 의해 수행되는 최초의 완전 자동화된 조립 라인의 테스트 실행을 보기 시작했습니다. 이러한 자동화를 통해 한밤중에 웹 스토어를 통해 접수된 주문이 자동으로 처리되어 1시간 후에 제품이 출고되어 아침에 가장 먼저 배송될 수 있습니다. 지능형 비즈니스 소프트웨어는 이 프로세스를 처음부터 끝까지 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시각적 스케줄링은 이 작업의 핵심 부분으로, 작업 현장 계획에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이 기능은 타사 소프트웨어 또는 전체 제품군 ERP 시스템의 통합 부분에서 제공될 수 있습니다. 그래픽 계획 보드와 자동 계획을 통합하여 용량 병목 현상을 즉시 해결할 수 있습니다. 자동화된 계획과 생산 라인의 완전한 통합은 전체 ERP 시스템이 주문 변경 사항에 자동으로 맞춰지도록 보장합니다.

품질 관리

로봇화는 제조업체가 품질 관리를 개선하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 효과적인 QC에는 이제 대용량 데이터 레지스트리가 포함됩니다. 이러한 프로세스를 자동화하면 많은 시간이 소요되는 번거로움을 방지하고 오류를 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 직원은 종이 문서를 작성하는 대신 모바일 장치를 통해 현장에서 테스트 결과를 입력할 수 있습니다. 그러면 중앙에서 처리되어 상황에 대한 실시간 보기를 제공할 수 있습니다.

테스트 결과의 실시간 처리는 품질 문제에 대한 실시간 보고로 이어지며 훨씬 빠르게 식별하고 조치를 취할 수 있습니다. 직원이 특정 범위의 데이터를 입력하도록 제한하여 데이터 무결성이 보장됩니다. 또한 중앙 시스템에 품질 데이터를 저장하면 특정 제품 배치의 테스트 데이터를 다시 추적하는 기능과 같은 다른 기능적 이점도 얻을 수 있습니다. 자동화가 지원하는 이러한 프로세스를 통해 제조업체는 응답성 향상, 보다 효과적인 보고 및 향상된 고객 서비스의 이점을 누릴 수 있습니다.

백오피스 기능

로봇의 사용은 공장에만 국한되지 않습니다. 예를 들어 금융 분야에서 로봇화는 자동 승인 및 송장 처리에 사용될 수 있습니다. 그러나 이것은 시작에 불과합니다. 봇에게 송장을 처리하도록 가르칠 수 있다면 기계 학습 소프트웨어를 사용하여 재무 프로세스를 제어하는 ​​규칙을 이해하는 데 큰 도움이 되지 않습니다. 이를 통해 소프트웨어 봇이 어느 정도 자율적으로 작동할 수 있습니다. 로봇이 평가할 수 없는 예외가 발생한 경우에만 사람들이 호출됩니다.

투자해야 할까요?

오늘날 어떤 직업이 봇에 의해 인수되거나 인수되지 않을지에 대해 많은 추측이 있습니다. 약간의 상상을 통해 궁극적으로 인간 작업의 대부분이 로봇에 의해 수행될 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 제조 회사에 대한 단기 및 중기 영향을 살펴보는 것은 흥미로울 것입니다.

앞으로 몇 년 동안 사람이 주요 병목 현상이 되는 작업이 대규모로 로봇에 의해 인수될 것으로 예상됩니다. 주요 후보는 완료하는 데 비교적 오랜 시간이 걸리거나 정신 능력이 부족하거나 너무 위험하거나 지루한 모든 것입니다.

예를 들어, 제조업체는 공급망과 같은 영역에 대한 증가된 로봇 감독의 이점을 누릴 수 있습니다. 로봇 시스템은 문제가 발생하면 자동으로 문제를 해결하고 정기적인 일정에 따라 정기 배송을 재주문할 수 있으며, 생산 라인이 예정된 또는 예정에 없는 중단을 겪는 경우 주문을 중단하는 인텔리전스를 사용합니다.

일반적으로 광범위한 구조와 규칙에 의해 관리되는 회계의 경우에도 마찬가지이므로 업무를 표준화하고 조화롭게 할 수 있습니다. 몇 년 전에는 사람들이 인보이스를 처리하고 기록하도록 허용하는 것이 합리적이었지만 오늘날의 소프트웨어는 이것을 쉽게 자동화할 수 있을 만큼 충분히 똑똑합니다.

고려할 핵심 사항

제조업체로서 고급 로봇 기술에 투자하기로 결정하기 전에 다음 네 가지 질문을 고려하는 것이 좋습니다.

1. 당신에게 필요한 것은 무엇입니까?

기술만을 위한 로봇화는 결코 좋은 생각이 아닙니다. 로봇을 사용하는 데에는 분명한 이점이 있어야 합니다. 예를 들어 수행해야 하는 작업이 사람에게 너무 힘들거나 너무 지루하고 반복적이거나 기계가 특정 작업을 더 효율적이거나 질적으로 수행할 수 있기 때문입니다.

2. 어디서부터 시작합니까?

프로세스를 검토하고 많은 양의 반복적인 표준 작업이 숨겨져 있는 위치를 찾으십시오.

3. 비용은 얼마입니까?

여기에서 비즈니스 사례가 등장합니다. 투자를 어떻게 정당화합니까? 로봇은 언제 비용을 상환합니까? 실업 및 재교육과 같은 숨겨진 비용을 비즈니스 사례에 어떻게 통합합니까?

4. 누가 책임질 것인가?

봇을 적절하게 구현하고 유지 관리하는 것은 과소평가되어서는 안 되는 작업입니다. 로봇을 사용하는 부서에 책임이 있습니까, 아니면 IT 부서에 책임이 있습니까?

로봇화가 단지 기술 개발의 문제가 아니라는 사실을 고려하십시오. 성공적인 구현에는 중요한 사회 및 기업 문화 측면도 있습니다. 또한 직원의 작업 일부가 로봇에 전달되면 직원의 작업도 재고해야 합니다.

그게 우리를 어디로 떠나게 합니까?

현재로서는 제조업체로서 사람이 가장 큰 병목 현상을 일으키는 작업에 집중해야 합니다. 이 작업을 마치면 다음 단계인 비즈니스 사례 개발이 쉽게 이루어집니다.

더 효과적이고 효율적인 로봇이 될수록 비즈니스 사례가 더 빨리 만들어질 수 있습니다. 비즈니스를 위해 이것을 개발하지 않더라도 경쟁자 중 하나가 분명히 개발할 것이며, 이는 결국 그들이 주도권을 잡을 것임을 의미합니다. 로봇화를 조사해야 하는 '여부'가 아니라 '언제'의 문제입니다.

영국 총괄 책임자 Gavin Fell, 정확함