제조업의 디지털 혁신 – 제조업체를 위한 가속기 및 로드맵

디지털 혁신이란 무엇입니까?

디지털 변환은 산업 전반에 걸쳐 디지털 기술을 사용하여 새로운 비즈니스 프로세스, 향상된 작업 문화 및 효과적인 최종 사용자 경험을 수정하거나 생성하는 프로세스입니다. 목표는 진화하는 기술, 비즈니스 및 시장 요구 사항을 보다 효과적으로 충족하는 것입니다.

디지털 트랜스포메이션은 운영, 영업, 마케팅, 고객 서비스의 전통적인 역할 전반에 걸쳐 있으며 다양한 방식으로 가치를 창출합니다. 여기에는 더 스마트한 응용 프로그램과 향상된 경험을 사용하여 비즈니스를 관리하고 디지털 기술을 유리하게 사용하여 고객과 소통하는 전체 영역이 포함됩니다.

제조 분야에서 디지털 혁신의 관련성

PWC는 2,000개 제조업체 중 86%가 향후 5년 동안 디지털화 노력으로 인한 비용 절감 및 수익 증대의 혜택을 볼 것으로 예측합니다.

다행스럽게도 제조는 새로운 시대의 디지털 기술을 쉽게 활용하여 더 스마트하고 더 우수하며 안전한 운영 방법론을 사용하여 더 큰 공급망 효율성과 생산성을 제공할 수 있는 산업 중 하나입니다. 점점 더 많은 제조업체가 디지털 기술을 채택함에 따라 인더스트리 4.0이 더욱 주목받고 있습니다. 이것은 전통적인 공급망을 변화시키고 역동적인 강국으로 전환하고 있습니다.

결과

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제조업체가 장비 데이터를 수집하고 인공 지능 및 예측 분석을 활용하는 데 도움이 되는 스마트 센서 및 지능형 디지털 장치의 네트워크를 통해 상호 연결된 스마트 공급망 시스템을 만들었습니다.

제조 운영 및 유통 가치 사슬 전반에 걸쳐 적용할 수 있는 귀중한 실시간 데이터를 생성합니다.

마지막으로, 중복된 수동 작업을 공장 현장의 효율적인 자동화 프로세스로 대체하여 제조업체의 시간, 비용 및 리소스를 절약했습니다.

인더스트리 4.0 및 디지털 혁신

인더스트리 4.0은 IoT(사물 인터넷) 기반 기술 및 발전의 세계와 전통적인 제조 및 산업 관행의 이상적인 결합을 의미합니다. 공장 전반에 걸친 4차 기술 혁명을 목격함에 따라 제조업체는 보다 의미 있는 결과를 만들기 위해 여러 인간-기계 인터페이스와 함께 고급 분석, 기계 학습, 인공 지능 및 클라우드 컴퓨팅을 빠르게 채택하고 있습니다.

이러한 기술은 이제 제조 부문에서 더 의미가 있고 더 큰 가치를 찾고 있습니다. 이는 운영 규모에 관계없이 비용 효율적이고 안정적이며 지속 가능하기 때문입니다. 인더스트리 4.0을 통해 제조업체는 디지털화 및 해당 응용 프로그램을 사용하여 더 이상 사용되지 않는 위험을 제거하면서 미래에 더 관련성을 유지하고 있습니다.

제조 분야의 디지털 혁신을 위한 길 – 과제

디지털 트랜스포메이션이 제품 제조 방식에서 최종 서비스 제공 방식에 이르기까지 제조 프로세스의 지형을 변화시키면서 여전히 기존 프로세스와 레거시 시스템에 의존하는 제조업체에 엄청난 압박을 가하고 있습니다. 관련 디지털 기술을 채택하지 않으면 제조업체는 경쟁에서 질 수 있으며 더 나은 서비스를 제공하고 운영 비용을 절감하며 더 높은 수익원을 창출하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

다음은 디지털 혁신의 여정에서 제조업체가 직면한 몇 가지 주요 과제입니다.

신규 채택에 대한 저항

전통적인 프로세스에 대한 과도한 의존은 개선된 프로세스와 새로운 기술을 채택하는 데 장애가 될 수 있습니다. 대부분의 근로자는 변화를 기존 역할과 책임에 대한 위협이자 직업 안정성 문제로 인식할 수 있습니다. 이는 시간 소모가 적고 효율성이 높으며 직원의 업무 스트레스를 줄여주는 스마트 디지털 솔루션을 사용하여 관리할 수 있습니다.

자동화 부재

많은 경우 제조 회사는 즉시 사용할 수 있는 디지털 솔루션을 플러그 앤 플레이하는 데 필요한 수준의 자동화를 갖추고 있지 않습니다. 실제로 자동화의 진정한 가치는 중복과 시간 소모적인 작업을 제거하는 데 있습니다. 조직은 올바른 디지털 모델을 사용하여 중복된 수동 작업을 쉽게 자동화하고 제거하여 빠른 응답 시간과 더 빠른 결정을 달성할 수 있습니다.

기존 비즈니스 시스템

대부분의 제조 조직은 자체 레거시 시스템에 갇혀 있습니다. 여기서 해결책은 안락한 영역에서 벗어나 레거시 시스템을 개선하는 방향으로 이동하는 것입니다. 그 결과 시장 출시 시간이 더 빨라지고 더 빠르고 스마트하며 효율적인 프로세스가 가능해집니다. 레거시 비즈니스 모델을 대체할 수 있는 디지털 기술이 여기에 도움이 될 수 있습니다.

스킬 격차

전체적인 디지털 혁신을 달성하려면 이 프로세스에서 조직을 지원할 수 있는 관련 숙련 인력을 보유하는 것이 중요합니다. 대부분의 경우 기업에는 기존 직원을 교육하고 디지털 혁신 이니셔티브를 추진할 수 있는 기술을 향상시킬 수 있는 리소스나 능력이 부족합니다. 빠른 기술 업그레이드를 통해 공장 근로자와 직원은 일상 업무에서 디지털 기술을 쉽게 구현하고 효율성을 누릴 수 있습니다.

예산 제한

대부분의 디지털 혁신 이니셔티브에는 상당한 금전적 투자가 필요하며, 이는 제조업체가 약정할 수도 있고 할 수 없을 수도 있습니다. 이는 초기에 예산 요구 사항이 충족되지 않으면 장기적으로 이니셔티브 자체의 성공에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 일단 예산을 약정하면 제조업체는 디지털 ROI 관점에서 보다 수익성이 높은 장기적 반복 혜택을 얻을 수 있습니다.

제조 분야의 디지털 혁신의 이점

제조 분야의 디지털 혁신은 조직 전체에 많은 이점을 제공하기 때문에 전략적이며 많이 찾는 이니셔티브입니다. 더 나은 생산성, 제품 및 서비스 품질, 출력 일관성과 함께 운영 비용을 낮추고 전반적인 경쟁 우위를 제공합니다.

제조업체가 가장 적절하다고 생각하는 제조 분야의 디지털 혁신의 상위 6가지 이점은 다음과 같습니다.

운영 효율성 향상: 디지털 프로세스가 도입되면서 제조업체는 기존의 수동 프로세스에서 더 빠르고 정확한 자동화 시스템으로 이동하기 시작했습니다. 제조업체는 클라우드 기반 디지털 솔루션을 배포하여 프로세스 흐름을 쉽게 간소화하고 가치 있는 분석에 즉시 액세스하여 의사 결정을 가속화할 수 있습니다. 이를 통해 재작업을 방지하고 계획되지 않은 다운타임을 예측하여 전반적인 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

혁신 능력 향상: 제조업체가 최첨단 기술에 액세스할 수 있게 되면 직원 협업 개선, 수동 위험 및 오류 감소, 정확도 향상, 품질 향상과 같은 고유한 기능을 달성할 수 있는 방법을 찾기 시작합니다. 용량 계획 및 개발을 신기술과 결합하여 사일로를 제거하는 데 도움이 되는 새로운 프로세스를 혁신하고 생성할 수 있는 더 큰 범위가 있습니다.

비용 절감: 공장 운영 전반의 디지털 혁신은 제조업체가 다양한 공급망 문제에 대한 더 나은 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 그들은 정보에 입각한 결정을 내리고 불규칙한 수요와 공급을 처리할 수 있습니다. 이는 직접적으로 재고, 자재, 장비 등과 같은 공급망 비용을 크게 줄여 가치 사슬을 따라 시간, 노력 및 자원을 절약하게 합니다.

데이터 기반 통찰력: 디지털 제조 시스템의 가장 큰 이점 중 하나는 주요 운영 메트릭을 추적하고 이러한 노력의 결과로 데이터를 정확하게 분석할 수 있다는 것입니다. 이러한 데이터 기반 제조 인사이트를 통해 제조업체는 효과적인 운영 전략을 수립하여 더 잘 판매하고 그에 따라 수익을 개선할 수 있습니다.

더 나은 공동 작업 및 통합 : 디지털 혁신의 또 다른 가치 있는 결과는 조직이 내부 및 외부에서 연결하고 협업하기가 훨씬 더 쉬워졌다는 것입니다. 디지털 플랫폼은 더 많은 부서 간 참여를 가능하게 하며 이러한 결합된 효율성은 함께 최대 출력에 기여할 수 있습니다.

출시 시간 단축: 디지털 최적화 비율이 높을수록 자동화된 프로세스를 사용하여 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 공장 노동력 전반에 걸쳐 디지털 전략을 통합함으로써 근로자는 불확실성을 처리할 수 있는 준비를 더 잘 갖추게 됩니다. 또한 일상적인 작업이 자동화되면 팀 간의 긴밀한 협업이 가능해지며 결과적으로 제품이 보다 효율적으로 현장에서 시장으로 더 빠르게 이동할 수 있습니다.

제조업의 디지털 혁신 - 동향

McKinsey에 따르면 기술이 빠르게 발전함에 따라 제조업체는 인더스트리 4.0 혁신 계획을 미래에 대비해야 합니다. 그렇지 않으면 경쟁업체보다 뒤처질 수 있습니다.

오늘날 대부분의 제조업체는 디지털 혁신 여정을 가속화하고 더 높은 수준의 생산성과 효율성을 향해 도약할 수 있는 분명한 기회를 갖고 있습니다. 경쟁 곡선보다 앞서 있는지 확인합니다. 그러나 중요한 작업은 자체 기술 및 프로세스에 얽매이지 않도록 디지털 혁신 계획을 적절하게 배치하고 미래에 대비하는 것입니다.

연구에 따르면 향후 5년 이내에 산업체의 85%가 모든 주요 비즈니스 기능에 관련 인더스트리 4.0 기술을 구현할 것으로 예상됩니다.

2020년은 디지털이 널리 보급되는 해가 될 것으로 예상됩니다. 흥미롭게도 제조에서 IoT의 역할은 소매, 자동차, 소비재, 의료 등의 IoT를 비롯한 수많은 지점에서 과도하게 작용할 것입니다. 그리고 여기에서 데이터와 연결이 핵심 동인으로 작용하여 방식을 바꿀 믿을 수 없을 정도로 중요한 통찰력을 제공할 것입니다. 전통적인 제조가 이루어집니다.

연구에 따르면 거의 70%의 제조업체가 IoT를 수익성 향상으로 꼽고 있으며 대부분의 제조 회사는 2020년까지 약 2,670억 달러를 투자할 것이라고 합니다.

상당한 기술 채택을 보게 될 또 다른 영역은 공장 전반에 걸친 예측 분석의 사용입니다. 제조 환경이 시장 위험, 증가하는 운영 비용 및 매년 매출 목표를 달성해야 하는 압력의 직접적인 영향을 받는 상황에서 예측 분석은 중추적인 역할을 할 것입니다. 제조업체는 분석 기능을 사용하여 기계 유지 관리에서 공급망 최적화에 이르기까지 모든 것에 대해 더 좋고, 더 똑똑하고, 빠르고, 덜 위험한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 최종적으로 긍정적인 고객 경험, 배송 일정에 맞춰 생산된 제품 제조의 품질 개선을 창출합니다.

제조 분야의 AI 및 디지털 혁신

여러 제조업체가 운영 전반에 걸쳐 공급망에서 AI의 이점을 성공적으로 거두고 있기 때문에 제조 분야의 인공 지능은 더 이상 미래의 일이 아닙니다. AI 지원 공급망은 개선된 처리, 알고리즘 및 기계의 방대한 양의 센서 데이터를 사용하여 다양한 방식으로 적시 제조에 영향을 미쳤습니다. 고급 기계 학습을 통해 이 모든 데이터를 분석하고 중요한 통찰력을 얻을 수 있으므로 제조업체가 신속한 의사 결정을 내리고 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 기반 운영은 운영 병목 ​​현상을 극복하여 자동화되고 지속 가능하며 효율적인 솔루션으로 제조업체를 도울 수 있습니다. 이러한 병목 현상은 생산성과 성장을 저해하고 제조업체가 수익 목표를 달성하는 데 방해가 될 수 있습니다.

ThroughPut의 ELI는 기존 산업 데이터를 실시간으로 분석하는 AI 기반 병목 제거 엔진입니다. ELI는 계속해서 이동하는 병목 현상을 감지, 식별, 처방 및 방지하여 수백만 달러의 지연, 비효율성 및 수익 손실을 절약합니다.

ELI를 통해 운영 관리자는 전례 없는 생산성과 운영 효율성을 쉽게 달성할 수 있습니다. ELI를 사용하면 공급망 예측을 수행하고 병목 현상을 해결하고 낭비를 제거하여 종단 간 효율성을 달성함으로써 공급망 목표를 달성하고 달성할 수 있습니다.

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