제조 디지털화의 7가지 도전과제 및 극복 방법

인공 지능(AI) 기반 로봇, 3D 프린팅, 사물 인터넷(IoT)… 디지털 게임. 불행히도 제조 디지털화는 사이버 보안 위험 추가와 같은 몇 가지 근본적인 문제를 일으킬 수 있습니다.

그렇다면 소규모 제조업체는 관련 위험의 균형을 유지하면서 고급 제조 기술 기능을 어떻게 향상시킬 수 있을까요? 고급 제조 기술 응용 프로그램을 구현할 때 SMM의 몇 가지 주요 과제를 살펴보겠습니다.

1. 사이버 보안 계획

모든 기술 구현은 사이버 보안을 포함하는 계획으로 시작해야 합니다. 건전한 사이버 보안 계획은 제조업체가 현재 보안 프로토콜을 식별하고 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 미래의 위험을 관리할 수 있는 위치에 놓이게 합니다.

주요 이해 관계자는 보호해야 할 가장 중요한 정보 자산을 식별하고 해당 정보가 조직을 통해 흐르는 방식(현재 및 제안된 기술 또는 프로세스 변경 포함)을 매핑하고 해당 정보가 손실되거나 손상된 경우 위험 수준을 결정해야 합니다.

이는 회사가 해당 정보에 대한 위험을 처리하고 위험 관리 역할을 할당하고 보안 절차를 개발하며 적절한 보호 장치를 구현하는 데 사용할 수 있는 방법에 대한 기반을 설정합니다.

2. 가용 자본

계획 없이 제조 운영을 디지털화하려는 조직의 노력은 무한한 투자 비용으로 이어질 수 있습니다. 사전에 신중하게 준비하지 않으면 투자가 무효화될 수 있는 디지털 환경의 사이버 보안 측면을 고려할 때 특히 그렇습니다. 계획이 구현되면 SMM은 시간이 지남에 따라 고급 제조 기술 기능에 현명하게 투자하여 다음과 같은 ROI 이점을 제공할 수 있습니다.

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운영 효율성 및 민첩성 향상

다운타임 감소 및

시설 및 공급 변경에 대한 예측 및 조정 능력 향상

또한 경쟁업체와 보조를 맞추지 못하거나 현재 시장 기대치를 충족하기 위해 고군분투하는 등 제조 운영을 디지털화할 때 고려해야 할 비채택 비용이 있습니다. 철저한 투자 계획은 변경을 구현하는 데 드는 비용과 이점(변경 여부), 변경이 발생해야 하는 시기, 변경에 대비하기 위해 확보할 자금을 고려합니다.

3. 학습 곡선

가장 큰 제조 디지털화 과제 중 하나는 안전하고 안전한 방식으로 고급 제조 기술을 구현하기 위한 관련 지식의 부족입니다. 그러나 이러한 학습 곡선을 극복하는 것은 소규모 제조업체에 지침과 리소스를 제공한 경험이 있는 외부 컨설턴트에게 연락하는 것만큼 간단할 수 있습니다.

모든 종류의 기술 구현을 위해 외부 전문 지식을 활용하면 조직이 다른 방법으로는 액세스할 수 없는 지식, 기술 및 능력을 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 외부 전문가는 조직이 다음과 같은 혁신을 활용할 수 있도록 즉각적인 구현 지침과 교육을 제공할 수 있습니다.

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AI/머신 러닝

고급 데이터 분석

증강/가상 현실

자동화

클라우드 컴퓨팅

디지털 트윈

센서/IoT

무선 인프라

제로 트러스트 모델

4. 견고한 인프라

제조 디지털화 노력은 경직되고 고급 제조 기술 기능과 호환되지 않을 가능성이 있는 기존 인프라를 극복해야 하는 경우가 많습니다. 디지털 혁신을 위해서는 교육을 시작으로 조직의 모든 측면에서 혁신이 필요합니다.

교육에는 다음이 포함될 수 있습니다.

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새로운 로봇 작업

유연한 생산 라인 구성 또는

클라우드 기반 리소스 계획.

5. 직원의 거부감

가장 일반적인 제조 디지털화 과제 중 하나는 사람입니다. 인적 오류는 안전, 품질 및 사이버 보안 위험을 포함하여 조직이 직면하는 가장 일반적인 위험 중 하나입니다. 예를 들어, 인간은 다음을 할 수 있습니다.

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시스템을 잘못 구성하거나 안전하지 않게 구성합니다.

보호되지 않은 비즈니스 민감한 정보를 인용을 위해 외부에 전달합니다.

장비를 잘못 취급하거나

알 수 없는 첨부 파일을 엽니다.

제조를 디지털화하려면 새로운 프로세스와 장비에 대한 재교육이 필요할 수 있습니다. 불행히도 인간은 특히 변화에 저항합니다. 가능하다면 변화를 강요해서는 안 됩니다. 오히려 직원들이 현재 프로세스를 테스트하고 개선의 여지를 식별할 수 있도록 하는 지속적인 발견 단계의 결과여야 합니다.

발견 프로세스에는 비즈니스의 모든 수준에서 참여가 필요합니다. 그것은 회사의 사장이나 리더부터 시작하여 조직의 모든 수준의 의사 결정자를 포함하여 여러 부서의 핵심 직원을 통해 계속되어야 합니다. 이 프로세스는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 모든 직원의 경험과 전문성을 고려해야 합니다.

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행정 직원

엔지니어링 직원,

IT 관리자 및 직원

운영 관리자 및

현장 직원

6. 오래된 시스템

기술은 기존 제조 장비보다 훨씬 빠른 속도로 변화하며, 예상 수명은 10년 미만이고 노후화 계획은 3-5년 정도입니다. 기술 인프라가 오래될수록 디지털화된 제조 환경과 호환되도록 하기가 더 어렵습니다.

완전히 실현된 디지털 환경에서는 다양한 시스템 간에 적절한 데이터를 공유할 수 있습니다. 그러나 비즈니스 플랫폼 및 기술이 5년 이상 된 경우 필요에 따라 데이터를 읽거나 쓰거나 공유하지 못할 수 있습니다.

수많은 상호 의존성을 고려해야 하기 때문에 기술 업데이트는 매우 어려울 수 있습니다. 신중하게 테스트된 병렬, 단계적 또는 파일럿 구현 방식을 사용하여 생산 라인에 영향을 주지 않고 시스템을 업그레이드할 수 있습니다. 표준 API(응용 프로그래밍 인터페이스) 사용과 같이 기술에 대한 보다 모듈화된 접근 방식을 활용하면 미래의 혁신 구현에 대한 이러한 우려를 줄일 수 있습니다.

7. 개인 정보 보호 문제

디지털화된 제조 기능은 제조 작업의 모든 측면에 대한 창을 제공할 수 있으므로 디지털화 문제에는 개인 정보 보호 문제가 포함되는 경우가 많습니다. 개인을 식별하는 데 사용할 수 있는 정보가 수집될 때마다 개인 정보 보호를 고려해야 합니다. 여기에는 직원 또는 고객 연락처 정보와 특정 IoT 센서, 카메라 또는 생체 인증 장치에서 수집한 데이터가 포함될 수 있습니다. 한 기기의 데이터는 개인 정보 보호 문제를 나타내지 않을 수 있지만 다른 기기의 데이터와 결합된 데이터는 개인 정보 보호 문제를 일으킬 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

처음부터 사이버 보안을 진지하게 생각하면 SMM은 특히 다음 영역에서 개인 정보를 보호할 수 있는 기회도 갖게 됩니다.

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비상 및 재해 복구 계획

운영 보안

인력 보안

물리적 보안

제조 디지털화는 계획에서 시작됩니다.

이러한 제조 디지털화 과제 각각은 현재 SMM 프로세스와 함께 작동하는 구현 계획을 통해 해결할 수 있으며 미래 성장 기회가 경쟁력을 유지할 수 있도록 합니다. 다행히 소규모 제조업체가 고급 제조 기술 통합을 향한 첫 걸음을 내딛을 수 있는 리소스가 있습니다.

SMM이 기술 게임을 강화하도록 지원하는 것은 MEP National Network ^TM 사명의 일부입니다. . 50개 주 전체와 푸에르토리코에 있는 MEP 센터와 약 375개의 MEP 서비스 위치에 있는 1,400명 이상의 신뢰할 수 있는 고문 및 전문가를 통해 네트워크는 미국 제조업체가 자신의 속도로 고급 제조 기술을 수용하는 데 필요한 리소스에 액세스할 수 있도록 합니다.