산업 기술의 새로운 황금 시대

수년 동안 제조업체는 혁신적인 산업 기술에 투자해 왔지만 새로운 것을 찾는 것이 아니라 우리가 가진 것을 적용하는 방법을 배우는 것만큼이나.

조만간 머지않아 우리는 가속화된 제조 효율성의 성과를 보기 시작할 것입니다. 기업들은 가동 시간 증가, 제품 비용 절감 및 수익성 향상에 초점을 맞추고 있습니다. 연준 수치에 따르면 지난 25년 동안 미국의 제조 생산성은 49% 증가했으며 여전히 상당한 성장 여지가 있습니다. 다음은 효율성에 중대한 영향을 미칠 몇 가지 제조 기술의 발전입니다.

센서

기계 센서는 거의 30년 동안 사용되어 왔지만 이제 비용 절감으로 인해 점점 더 유명해지고 있습니다. 이는 공장에서 축적된 데이터를 모든 종류의 방식으로 사용할 수 있는 권한을 부여합니다. 또한 2020년까지 사용 가능한 정보의 양이 50배까지 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 수준에서 고급 예측 분석에서 인공 지능(AI)에 이르는 기능이 산업 생산을 혁신할 것입니다.

IIoT

광범위하게 예상되는 바와 같이 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 이러한 구현 기술 목록을 주도할 것입니다. 예를 들어 자동차 제조업체는 IIoT 효율성으로 인해 시스템 최적화, 비용 관리 및 고객 경험이 개선되는 것을 확인했습니다. 한편, 직원들이 주로 시스템을 운영하고 활동을 모니터링하는 시설인 스마트 공장은 전 세계적으로 그 수가 증가하고 있습니다. 기술 작업자의 새로운 "디지털 세대"와 결합된 고품질 사용 사례 및 비즈니스 전략은 구현 및 데이터 분석에 도움이 될 것입니다.

인공 지능

인공 지능(AI)은 공장 장비에서도 주목을 받기 시작했습니다. 기계 학습은 예를 들어 다음과 같은 MRO 절차에 유용할 것입니다. 예정된 유지 관리를 위해 올바른 프로세스가 마련되어 있고 완료된 작업이 적절하게 추적 및 보고되는지 확인합니다. 전체 장비 효율성(OEE)도 AI와 함께 증가합니다. 기계 성능을 측정하고 고장을 예측하는 센서가 계속해서 등장함에 따라 AI가 생산을 독립적으로 관리할 기회가 확대될 것입니다.

로봇공학

로봇 공학은 새로운 것이 아니지만 그 영향력은 커지고 있습니다. 많은 곳에서 로봇은 손재주와 리프팅 능력을 모두 제공하는 새로운 종류의 로봇 덕분에 인간과 같은 세포에서 손을 잡고 일하고 있습니다. 로봇 공학의 이 새로운 시대는 스펙트럼의 양쪽 끝(지루하거나 매우 복잡한 작업의 경우)의 요구 사항을 충족함으로써 제조를 계속 괴롭히는 기술 격차를 상쇄하는 데 도움이 됩니다.

세계가 1년 앞으로 다가옴에 따라 많은 요인들이 산업 기술에 대한 지속적인 투자를 뒷받침할 것입니다. 따라서 모든 기술 투자에 대해 강력한 비즈니스 사례를 확보하는 것이 중요합니다. 가장 중요한 것은 새로운 시스템을 수용하고 감사하며 활용하는 문화를 심어줄 필요가 있다는 것입니다. 기술 자체는 변화를 이끄는 것이 아니라 촉진할 뿐입니다. 계획이 없으면 기술의 가치는 거의 0에 가까워질 수 있습니다.

그러나 전반적으로 지원 기술의 성숙, 지속적인 시장 수요 및 새로 제정된 세금 인센티브와 함께 기술 격차를 메우는 기술의 능력은 모두 큰 진전을 징조합니다.

Mark Cox는 Advanced Technology Services, Inc.