산업기술
형사들이 범죄를 해결하기 위해 오랫동안 사용해온 법의학 기술 유형을 이제 공급망에서 제조된 제품의 출처를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
Phylagen은 샌프란시스코에 기반을 둔 데이터 분석 회사로 농장, 창고 또는 공장까지 상품과 자재를 추적하기 위한 플랫폼을 개발했습니다. 이 도구는 전 세계에서 발견되는 고유한 유형의 자연 발생 미생물인 마이크로바이옴을 사용합니다. 이러한 미생물에 암호화된 유전 정보는 생물학적 지문과 동일한 것을 생성합니다.
이 기술은 식품, 섬유 및 아마도 가장 중요한 위조품을 포함한 다양한 제품에 적용될 수 있습니다. 오늘날 데이터 과학자들은 운동화의 먼지를 조사하고 그것이 제조된 정확한 공장을 자신 있게 결정할 수 있습니다. Phylagen의 공동 설립자이자 CEO인 Jessica Green은 “환경 미생물군집은 지구상에서 가장 큰 미개척 데이터 세트입니다.”라고 말합니다.
Phylagen을 설립하기 전에 Green은 오레곤 대학의 교수로 재직하면서 유전 지도 작성과 미생물군집 과학을 모두 연구했습니다. 그녀의 연구실은 이 두 가지 분야를 종합하여 박테리아, 균류 및 바이러스를 포함한 다양한 미생물 종의 장소가 어떻게 다른지 조사했습니다.
다른 연구자들은 꽃가루 검사를 기반으로 유사한 플랫폼에서 작업하고 있었습니다. 그러나 Green과 그녀의 팀은 꽃가루 유전자뿐만 아니라 그것을 덮고 있는 다른 유기체도 시퀀싱할 수 있었습니다.
그 결과 오염된 식품의 출처를 농장이나 가공 공장으로 다시 추적하고, 자재가 승인된 공장에서 생산되고 있는지 확인하고, 위조를 방지하고, 심지어 테러리즘을 퇴치하는 등 다양한 목적으로 사용할 수 있는 도구입니다.피>
과학자들은 2003년에 인간 게놈 매핑을 완료했습니다. 그러나 최근에야 DNA 시퀀싱 비용이 제조업체와 글로벌 공급망에서 일상적으로 사용할 수 있는 경제적으로 실현 가능한 수준으로 떨어졌습니다. 그리고 기술 가격은 거의 매주 계속해서 떨어지고 있다고 Green은 말합니다.
사용 편의성이 향상됨에 따라 하드웨어 비용도 떨어지고 있습니다. Green이 2014년 Phylagen을 설립했을 때 휴대용 시퀀서는 시장에 없었습니다. 그 이후로 장비의 크기가 크게 축소되었습니다. 동시에 인공 지능과 머신 러닝의 발전으로 기기가 더 똑똑해지고 효과적이었습니다.
Phylagen은 전 세계의 위치에 인코딩된 모든 유전 정보를 표시하는 미생물 지도를 만들고 있습니다. 예를 들어, 특정 공장의 공기에는 독특한 프로파일을 지닌 보이지 않는 먼지 티끌이 포함될 것입니다. 유전 물질을 서열 데이터(기본적으로 모든 생물의 유전 코드를 구성하는 일련의 문자)로 변환함으로써 Phylagen은 각 위치에 대해 자연적으로 발생하는 바코드를 생성합니다.
유전물질은 제조된 제품이 유통센터로 이동하여 포장되어도 그대로 남아 있습니다. 발효를 거친 농산물의 경우 회사는 기계 학습에서 파생된 다른 알고리즘 집합을 적용합니다. 식품은 토양에 있는 고유한 유전 물질을 조사하여 농장, 심지어 농장의 특정 부분까지 추적할 수 있습니다.
Green은 또한 미생물군집 분석을 사용하여 제조된 제품에서 분쟁 광물(예:콩고 민주 공화국 일부에서 채굴되는 광물)의 존재를 확인하는 것을 구상하고 있습니다. 유사한 조사를 통해 지속 가능하지 않은 작업과 인권 침해에 연루된 현장에서 파생된 팜유의 사용을 확인할 수 있습니다.
Green은 미생물군집 분석을 사용하면 1,134명의 근로자가 사망하고 약 2,500명의 다른 사람들이 부상을 입었던 2013년 방글라데시의 라나 플라자 공장 단지 붕괴와 같은 과거 비극을 예방할 수 있었다고 믿습니다. 이 시설은 여러 주요 의류 브랜드의 무단 및 비공개 계약자로 운영되고 있었습니다.
필라겐은 아직 개발 초기 단계입니다. 2월에는 여러 벤처 캐피털 제공업체가 주도하는 시리즈 A 파이낸싱에서 1,400만 달러를 발표했습니다. Green은 이 돈을 회사의 서비스 및 미생물군집 데이터베이스 확장에 사용할 것이라고 말합니다.
Phylagen은 현재 고객을 공개하는 것을 거부했지만 "현재 전 세계 제조 위치에 회사 솔루션을 배포하고 있는 북미 대형 브랜드 및 소매업체"가 포함되어 있다고 말합니다.
현재의 형태로 이 기술은 소매 및 의류 제품에 적용되고 있습니다. Green은 식품 및 농업을 포함한 다른 시장에 투자하는 브랜드와 파트너 관계를 맺을 수 있는 "엄청난 기회"를 보고 있습니다. 그러나 현재로서는 Phylagen이 소비재로의 보급 확대를 목표로 하고 있습니다.
Green은 농부들이 어떤 유형의 미생물이 제품에 영향을 미치는지 이해할 수 있도록 지원하는 기술의 궁극적인 능력에서 더 많은 가치를 보고 있습니다. 그녀는 정보가 품질과 안전을 개선하는 데 사용될 수 있다고 말합니다.
필라겐은 세계의 미생물군집 지도를 만드는 데 “진행 중”이라고 Green은 말합니다. 그녀는 데이터베이스가 확장됨에 따라 이 기술이 예측 위험 분석에서 추가 응용 프로그램을 찾을 것으로 기대합니다.
"이것이 관련이 없는 플랫폼은 생각할 수 없습니다."라고 그녀는 말합니다.
산업기술
역물류는 서비스 기반 계약으로 관리되는 연결된 현장 자산을 처리하는 비즈니스의 전제 조건이 되었습니다. 그러나 많은 사람들이 조직의 수익성과 직접적으로 연결된 복잡한 프로세스를 아직 마스터하지 못했습니다. 다음은 성숙한 역물류 엔진을 구축하기 위한 3단계 전략입니다. 그래야만 기업이 사물 인터넷(IoT)의 잠재력을 최대한 발휘하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 표준 부품 관리 및 물류는 대부분의 제조업체에서 관례적인 프로세스이지만 공급망을 뒤집으면 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다. 역물류는 5년 전과 오늘날 같지 않습니다.
공급망 관리는 제조업체와 생산자에서 고객과 최종 사용자에 이르는 상품과 서비스의 흐름과 관련된 사람, 프로세스, 정보 및 기술을 감독하고 촉진하는 것입니다. 공급망 관리의 목표는 이러한 활동을 합리화하여 처음부터 끝까지 최적의 효율성과 비용 효율성을 보장하고 생산에서 제품 개발에 이르는 모든 것과 이러한 활동을 지시하는 데 사용되는 시스템 및 프로세스를 포괄하는 것입니다. 공급망 관리를 제대로 실행하면 조직에서 낭비적인 지출을 없애고 비용을 절감할 수 있으며 궁극적으로 오류 및 지연 없이 고객과 최종 사용자에게 제품과 서비스를 보다