데이터는 Industry 4.0의 핵심 원료입니다.

인더스트리 4.0에서는 하나의 원료가 중추적인 역할을 합니다. 그러나 강철, 플라스틱 또는 기타 물리적 구성 요소와 달리 이 재료는 보이지 않고 무형입니다. 연결된 산업에서 보이지 않는 데이터 스트림입니다. 올바른 도구를 사용하면 회사는 자체 프로세스를 지속적으로 개선할 수 있는 방법을 제공하기 때문에 이 자료를 큰 이점으로 사용할 수 있습니다. 또한 이러한 데이터는 새로운 비즈니스 모델의 기반이 됩니다. 그리고 바로 여기에서 커넥티드 산업의 진정한 혁명이 일어나고 있습니다. 독일과 세계 경제의 많은 부분에 영향을 미치는 혁명입니다.

현재 Industry 4.0과 관련된 관심의 초점은 종종 하드웨어에 있습니다. 여기에는 스마트폰, 태블릿, 고속 컴퓨터, 대용량 메모리, 센서, RFID 기술 및 무선 연결이 포함됩니다. 이 모든 것이 공장 내에서 그리고 국경을 넘어 기계를 연결하는 것을 가능하게 합니다. 보쉬는 전 세계적으로 250개 이상의 공장 중 많은 곳에서 바로 그 일을 하고 있으며 그 과정에서 경쟁력을 향상시키고 있습니다. 그리고 회사는 내부적으로 가치가 입증된 많은 것들로부터 고객이 혜택을 받을 수 있도록 하고 있습니다. 이는 Bosch Rexroth, Bosch Packaging Technology, Bosch.IO 및 기타 여러 부서를 통해 Bosch를 선도적인 지수이자 선도적인 공급업체로 만듭니다.

그러나 인더스트리 4.0의 잠재력은 훨씬 더 큽니다. 무엇보다 데이터는 산업 생산에 혁명을 일으키고 있습니다. 그리고 그들은 지금 여기에서 그렇게 하고 있습니다. 센서는 공정 시간, 마모, 기계의 한 부분에서 다른 부분으로의 오일 압력 변화, 조임 작업 중 연결된 도구의 토크 또는 유압 밸브의 개별 부품 상태와 관련된 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터 홍수는 연결된 산업의 새로운 원료입니다. 좋은 알고리즘과 올바른 소프트웨어를 사용하면 새로운 상관 관계를 밝힐 수 있습니다. 우리에게 필요한 것은 데이터 분석, 제조 및 제품 자체를 동등하게 다루는 전문가입니다.

출처:Bosch 운전자 지원 시스템은 사용자에게 장비 상태에 대한 정보를 제공하고 가능한 오류를 표시하며 솔루션을 제공합니다.

여러 부품으로 구성된 보쉬 유압 밸브를 예로 들어 보겠습니다. 최근까지 이러한 밸브의 최종 검사에는 90개의 개별 테스트 단계가 포함되었습니다. 그러나 얼마 전 이러한 단계 중 21단계가 제거되어 검사 시간이 177초에서 146초로 단축되었습니다. 이는 31초(17.4%)를 절약한 것입니다. 현대 제조가 어느 정도 최적화되었는지를 고려하면 이는 큰 발전이기도 합니다. 이 경우 30,000개 유압 밸브의 데이터를 분석한 결과 몇 가지 초기 단계의 결과가 긍정적이라면 검사 프로세스의 특정 후속 테스트 단계가 필요하지 않은 것으로 나타났습니다. 이러한 후속 단계의 결과는 이전 단계를 분석하여 안정적으로 예측할 수 있습니다. 일반적으로 여기에 제공된 예보다 훨씬 복잡한 상관 관계를 정확히 찾아내면 시간과 비용이 절약됩니다.

이러한 방식으로 발견된 많은 솔루션은 다른 공장으로 이전될 수 있습니다. 부품 수가 수백만 개에 이르면 단 몇 초만 절약해도 곧 합산되어 생산성이 크게 향상될 수 있습니다. 여기서 키워드는 '빅 데이터'와 '데이터 마이닝'입니다. 최근에는 이러한 데이터를 실시간으로 평가할 수 있게 되어 향후 프로세스에서 신속하게 사용할 수 있게 되었습니다. 데이터 수집, 평가 및 사용을 기반으로 하는 혁신은 많은 새로운 비즈니스 모델의 원동력입니다. 중요한 정보를 걸러내고 이를 새로운 지식으로 전환하는 능력은 미래를 위한 핵심 자격입니다. 이를 통해 우리는 새로운 비즈니스 모델로 나아갈 수 있습니다.

"제조 및 방대한 양의 데이터 분석 분야에서 동등하게 집에 있는 전문가가 필요합니다." Robert Bosch GmbH의 전 이사회 이사인 Werner Struth

신뢰 문제도 중요하다. 누가 제조 데이터를 소유합니까? 기계 운영자 또는 제조업체? 기계 운영자는 서비스 제공자가 데이터를 사용하여 제조 프로세스를 모니터링하고 최적화하도록 준비할 수 있습니다. 이러한 협력이 신뢰를 기반으로 하려면 데이터를 투명한 방식으로 처리하고 데이터 사용 방식에 대한 명확한 합의가 있어야 합니다.

이는 점차 기존 제조 회사의 의제에 센서, 소프트웨어, 알고리즘 및 데이터 보안을 추가하고 있습니다. 전기 공학, 기계 공학 및 소프트웨어는 더 이상 별도의 세계가 아닙니다. 인더스트리 4.0이 가져온 변화는 심오합니다. 이를 최대한 활용하려면 두 가지 주요 질문에 대한 답을 찾아야 합니다.

첫째, 제조 및 방대한 양의 데이터 분석에 있어 동등하게 집에 있는 전문가가 필요합니다. 이 조합이 우리 공장의 디지털 원자재를 유용한 새로운 정보로 바꿀 수 있는 유일한 방법입니다. 데이터 과학자 또는 데이터 분석가와 같은 경력 프로필이 중앙 무대로 이동함에 따라 대학에서 가르치는 과목을 수정하고 재고할 필요가 있습니다.

둘째, 도제 및 추가 교육 프로그램을 수정해야 할 책임도 업계에 있습니다. 아이들이 학교에서 일반적인 IT 기술을 배우는 것은 필수적입니다. 단지 위에서 설명한 미래의 비전을 뒷받침하기 위해서가 아닙니다. IT 기술의 부족이 혁신의 걸림돌이 되어서는 안 됩니다. 마지막으로 빅 데이터와 데이터 마이닝에 대한 사람들의 두려움을 떨쳐 버려야 합니다. 따라서 독일은 데이터 무결성과 데이터 보안에 큰 가치를 두는 위치로 자리 잡을 기회를 잡아야 합니다.