성공적인 인더스트리 4.0 프로젝트를 위한 5단계 접근 방식

지난 블로그 게시물인 "아시아 태평양 지역에서 추진력을 얻고 있는 인더스트리 4.0"에서 저는 아시아 태평양 지역에서 인더스트리 4.0의 현재 상태에 대한 통찰력을 공유했습니다. 오늘은 Industry 4.0 프로젝트를 위한 성공적인 POC(개념 증명)를 만드는 데 필요한 단계를 자세히 살펴보고자 합니다. POC 프로젝트는 관리 가능한 자본 투자와 함께 낮은 위험을 초래하면서 인더스트리 4.0 기술의 가능성을 보여줍니다. 현재 제조 프로세스에서 해결해야 할 특정 문제점을 식별한 후 구현의 첫 번째 단계여야 합니다.

1단계:비즈니스 목표 설정

인더스트리 4.0 프로젝트의 대부분은 운영 관리자가 작업 현장에서 문제를 해결하거나 일상 업무를 개선하려는 결과로 시작됩니다. 따라서 접근 방식의 첫 번째 단계는 지속적으로 직면하는 운영 문제를 식별하고 이해하는 것입니다. Industry 4.0은 어떤 운영 문제를 해결합니까? 엄격한 측정이 필요한 고유한 비즈니스 목표 또는 고객 요구 사항이 있습니까? 그런 다음 비교 기준으로 사용할 명확한 측정항목을 결정해야 합니다.

2단계:프로토타입 만들기

다음 단계는 제한된 예산으로 시험 POC 프로젝트를 실행하기 위한 계획을 수립하는 것입니다. 시험 기간 동안 목표는 분석 결과를 기반으로 수동 프로세스 개선을 통해 이루어진 최적화를 달성하는 것입니다. 이러한 이득의 정량화는 시험이 더 광범위하게 확장되어야 하는지 여부에 대한 (검증 단계에서) 핵심 지표입니다.

POC 프로젝트의 목적을 위해서는 센서에서 데이터를 수집하고 해당 데이터를 처리 및 분석하기 위해 클라우드 플랫폼을 활용하는 것이 중요합니다. 클라우드 컴퓨팅은 센서에서 플랫폼으로 편리하고 저렴한 연결을 가능하게 합니다. 퍼블릭 클라우드에서 인더스트리 4.0 클라우드 플랫폼으로 시험을 수행하면 최소한의 비용으로 짧은 시간 내에 소규모 배포를 생성할 수 있으므로 서버와 장비에 투자할 필요가 없습니다.

3단계:결과 검증

POC 프로젝트가 시작되어 실행된 후 시험 결과를 정량화하고 경영진 승인을 위해 검증할 수 있습니다. 파일럿 기계에서 센서에 의해 수집된 데이터는 잠재적으로 더 심각한 오류로 이어질 수 있는 비효율 영역이나 문제를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 관리자는 이 정보를 적용하여 프로세스 개선을 정의하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 그런 다음 이러한 개선 사항은 또 다른 데이터 수집 및 검증을 위해 작업 현장에서 구현되어야 합니다. 비즈니스 목표 단계에서 정의된 기준선을 사용하여 팀은 벤치마크와 비교하여 새로운 상태 및 상황에 대한 철저한 분석을 수행할 수 있습니다. 제조 작업에서 식별된 주요 문제를 언급하면 ​​다음과 같은 몇 가지 잠재적 지표가 있습니다.

4단계:성공적인 사용 사례 복제

팀이 데이터를 확인하고 사용 사례를 확인한 후 POC가 프로젝트 목표를 충족했다면 성공으로 간주될 수 있습니다. 이제 시스템이 센서 및 장치의 파일럿 세트에 대해 작동하므로 다음 단계는 설정을 더 많은 기계와 라인으로 확장하는 것입니다.

이 단계에서 시스템 복잡성의 규모가 극적으로 증가할 수 있으므로 제조업체가 신뢰할 수 있는 Industry 4.0 파트너와 팀을 이루는 것이 중요합니다. 이 파트너는 제조업체와 협력하여 확장된 목표와 메트릭을 충족하도록 설계되고 운영이 중단되지 않도록 단계적 접근 방식으로 배포되는 전체적인 인더스트리 4.0 구현 비전을 세울 수 있습니다. 초기 POC 프로젝트는 몇 개의 연결된 시스템에서 잘 작동했을 수 있지만 새로 확장된 구현으로 이를 수백 또는 수천으로 증가시키면 어떻게 될까요? 또한 단순한 온도 또는 토크 설정에서 위치, 습도 또는 조명과 같은 데이터에 이르기까지 더 많은 유형의 데이터가 수집될 수 있습니다.

데이터 포인트, 센서 및 연결된 기계의 수를 늘리면 데이터 양이 급격히 증가합니다. 이를 상쇄하는 쉬운 방법은 클라우드 배포를 사용하여 컴퓨팅 및 스토리지 용량을 확장하는 것입니다. 그러나 중앙에 위치한 서버에 저장되는 데이터의 증가로 인해 모든 회사의 중요한 자산인 데이터를 보호하고 보호하기 위한 보다 강력한 보안 조치가 필요합니다. 동시에 이러한 조치는 모든 데이터를 승인된 직원이 쉽게 사용할 수 있도록 해야 합니다.

5단계:글로벌 출시 수행

개념 증명을 고안하고 테스트했다면 이제 마지막 단계입니다. 여기서 목표는 공장 외부의 연결된 인더스트리 4.0 시스템을 더 넓은 생태계로 확장하여 효율성과 가시성을 더욱 높이는 것입니다.

연결된 생태계로 더 적은 재고 보유

통신 및 데이터 가용성을 관련 공급망 파트너로 확장함으로써 인더스트리 4.0 시스템은 정보 사일로를 연결하여 상호 연결된 공급망을 형성할 수 있습니다. 그 결과 비즈니스가 필요로 하는 만큼 더 효율적이면서도 여전히 민첩한 통합 워크플로가 생성됩니다. 연결된 생태계는 원자재 및 예비 부품의 적시(JIT) 배송을 보장하고 물류 채널을 통해 효율적으로 완제품을 마샬링할 수 있습니다. 이는 초과 재고를 줄이고 물류 비용을 낮추는 동시에 고객에게 배송하는 속도를 높입니다. 또한 운영자는 주문 수량의 급격한 감소 또는 급증과 같은 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.

고가의 부패성 식품 추적

더 넓은 생태계에 합류함으로써 얻을 수 있는 또 다른 이점은 민감한 상품이 지정된 매개변수와 일정 내에서 적절하게 배송되도록 할 수 있다는 것입니다. 신선 농산물을 현장에서 소비자까지 추적하는 것과 관련된 복잡성과 비용이 오랫동안 주요 관심사였던 식품 및 음료 산업을 예로 들어 보겠습니다. 공급망 거래에 관한 실시간 통찰력과 정보가 절실히 필요했습니다. 지능형 장치는 이제 핵심 가치 사슬 참여자 간에 중요한 정보를 전송하기 위해 생산 배치 사이에 배치되어 신선한 농산물이 최상의 상태로 올바른 목적지에 도달할 수 있도록 합니다.

인더스트리 4.0을 연결된 공장으로 확장

궁극적인 목표는 여러 공장을 연결하여 Industry 4.0 시스템의 이점을 극대화하는 것입니다. 더 많은 기계가 시스템에 연결되면 생산에서 더 많은 데이터가 수집되어 보다 포괄적인 데이터 세트가 생성됩니다. 이는 경영진에게 글로벌 운영에 대한 통합된 보기와 생산에 대한 완전한 그림을 제공하여 더 나은 의사 결정을 지원합니다. 이러한 결정을 통해 수동 프로세스를 최적화하여 효율성을 높이거나 오류를 예측하여 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 또 다른 이점은 이 더 큰 데이터 세트에 대한 분석이 유사한 기계의 결함을 식별할 수 있다는 것입니다. 따라서 예측하지 못한 다운타임을 궁극적으로 줄이는 예측적 유지보수 일정이 점점 더 정확해집니다.

한 팀에서 학습하여 프로세스 개선

이제 모든 시스템이 단일 통합 플랫폼에 결합되었으므로 팀은 성공적인 메트릭 및 모범 사례 개선 사항을 보여주는 프로세스를 쉽게 분석한 다음 이를 공유하여 전 세계의 다른 공장에서 구현할 수 있습니다. 마찬가지로, 문제를 극복하기 위해 취한 문제 해결 단계도 공유하고 구현할 수 있습니다.