영국 제조업체는 지능형 자동화를 사용하여 생산성을 높일 수 있습니다.

최근 몇 달 동안 ONS 보고서에서 생산량이 증가했음에도 불구하고 영국의 제조 생산성은 다른 G7 국가에 비해 여전히 뒤떨어져 있습니다. 처럼...

최근 몇 달 동안 ONS에서 생산량이 증가했다고 보고했음에도 불구하고 영국의 제조 생산성은 여전히 ​​다른 G7 국가보다 뒤쳐져 있습니다. 다른 많은 부문과 마찬가지로 영국 제조업체는 전 세계의 경쟁 압력에 지속적으로 적응하고 공급망 복잡성이 증가하는 가운데 변화하는 고객 수요에 보다 신속하게 대응해야 합니다. 장기적으로 어떻게 이를 달성하고 생산성을 향상시킬 수 있습니까?

스마트 공장

영국 제조업체는 시스템이 생각하고 학습하는 보다 지능적인 자동화에 투자하여 공급망 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. 반복적인 행동을 반복하고, 판단 지향적 작업을 처리하고, 사용자와 시스템에 적응하기 위해 데이터를 분석하는 법을 배웁니다. 동시에 제조업체는 공장 현장에 린 프로세스를 통합해야 합니다. 공장 현장에서는 운영이 성장 및 생산성 문제를 해결하는 데 중요한 수단이 됩니다.

연구에 따르면 영국 제조업체의 절반 이상이 비즈니스 효율성 개선, 생산 주기 시간 단축 및 품질 향상을 목표로 자동화에 투자하기 시작했지만 여전히 개선의 여지가 있습니다. 업계 전반에 걸쳐 기업은 생산 라인을 디지털화하기 위해 자동화되고 연결된 데이터 기반 기술을 통합해야 합니다.

로봇, 기계 모니터 및 직원으로부터 최신 데이터를 수집하여 모든 제조 정보를 실시간으로 추적하는 자동화 및 제조 실행 시스템(MES)이 제조 공장에 있는 동안 로봇 공학, 클라우드, 모바일 및 분석을 통해 완전히 새로운 수준의 인텔리전스와 생산성이 향상되었습니다. 지능형 자동화로 생성된 데이터는 글로벌 가치 사슬 전반에 걸쳐 세분화된 가시성과 의미 있는 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 제조업체는 데이터를 분석함으로써 고정 유지보수 일정에서 예측 유지보수로 전환함으로써 생산성을 향상하고 운영 성과를 높일 수 있습니다. 각 기계에 센서를 내장함으로써 작업자는 모든 기계에 대한 실시간 연속 보기를 유지하여 기계 또는 특정 구성 요소가 올바르게 작동하지 않는 경우 미리 감지하고 기계가 완전히 고장나기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

산업 세계에서 이러한 유형의 스마트하고 연결된 제품 혁신은 여러 기업에 유리하게 작용할 수 있습니다. 기계뿐만 아니라 개발 중인 제품에도 센서를 내장함으로써 제조업체는 완전히 새로운 수익원을 창출하고 서비스 지향적인 비즈니스 모델을 추구할 수 있습니다. 예를 들어, 고객에게 단순한 제품 구매 이상의 추가 서비스로 예측 유지보수를 제공합니다.

인력 기술 향상 및 문화적 변화 추진

소위 로봇 프로세스 자동화의 이러한 부상은 공장 인력이 새롭고 더 높은 기술을 갖춘 직업을 수행하기 위해 재분배되도록 허용함으로써 이전보다 더 큰 비즈니스 가치를 창출하기 위해 단순하고 반복적인 작업에서 사람들을 해방시키고 있습니다. 실제로 영국 제조업체의 절반 이상이 자동화를 통해 인력이 추가 기술을 배울 수 있는 기회를 제공할 수 있으며, 이는 2025년까지 최대 73,500개의 영국 제조 일자리를 보호하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

따라서 기업은 직원의 기술을 검토하여 기술을 효과적으로 사용하고 기술이 부족할 수 있는 교육에 투자해야 합니다. 새로운 기술은 제조를 혼란에 빠뜨릴 가능성이 있지만 인력이 기술을 사용하고 수집된 데이터를 관리, 분석 및 최대한 활용하는 방법을 알고 있는 경우에만 가능합니다. 인더스트리 4.0의 변화하는 환경은 미래에 많은 제조업체가 생산 라인 및 연결된 제품이 공장을 떠난 후 유입되는 데이터에 대처하기 위해 최고 데이터 책임자를 임명하는 것을 보게 될 것으로 예상합니다.

새로운 기술과 기술이 비즈니스 운영 방식과 직원이 함께 일하는 방식에 영향을 미치기 때문에 제조업체는 새로운 적응형 협업 환경을 주도하기 위한 문화적 변화를 보장해야 합니다. 유연하고 지속적으로 직원의 학습을 돕는 서비스입니다. 기업은 기존의 작업 방식을 변경하고 강력한 변경 관리 이니셔티브가 필요한 새로운 운영 원칙을 만들어야 할 수도 있습니다.

또한 인간이 잘할 수 있는 기술을 최대한 활용하는 것도 중요합니다. 인간의 필요를 충족하고 심지어 능가하는 프로세스를 만드는 협업, 팀워크, 창의성, 호기심, 직관성, 발명 및 공감은 인간에게만 있습니다. . 로봇이 편차가 없고 오류가 훨씬 적은 상태에서 동일한 작업을 반복해서 수행할 수 있는 것은 사실입니다. 대신 인간은 문제가 발생하는 경우 문제를 모니터링, 조정, 조정 및 해결하기 위해 로봇을 감독해야 합니다.

제조 현장에서의 인간 로봇 협업은 진정한 자동화의 차세대 물결입니다. 지금까지 로봇은 작업 현장 생산성을 개선하는 데 중요한 역할을 했지만 차세대 로봇 공학은 자재 취급 및 조립 환경에서 복잡한 작업의 실행을 지원하는 다중 시스템 로봇과 로봇 무리를 통해 완전히 새로운 차원으로 나아가고 있습니다.

미래를 내다보며

제품 및 배송 요구 사항의 심층적인 개인화에 대한 요구는 제조 패러다임에 대한 사고 방식의 변화를 요구하는 수준의 복잡성을 생성하고 있습니다. 제조 프로세스의 변화, 간소화된 공급망, 새로운 기술, 더 나은 교육 및 더 많은 협업이 모두 실시간 운영 효율성을 주도하고 위험을 줄이며 동시에 혁신, 생산성 및 비즈니스 영향을 위한 기반을 만들고 있습니다.

하이퍼 컨버전스의 시대가 왔다고 해도 과언이 아닙니다. IT, OT(운영기술), PT(제품기술)가 한 차원 높은 생산성과 품질을 위해 뭉쳤습니다. 이러한 스마트 기술의 사용과 증가하는 지능형 자동화를 통해 영국에서 자생한 제조업이 번창하도록 도울 수 있습니다.

Prasad Satyavolu, Cognizant의 혁신, 제조 및 물류 책임자

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