Industry 4.0을 채택하는 제조업체를 위한 장기 전략

공장이 단일 공장 내에서 동일한 유형의 생산 장비를 여러 세대에 걸쳐 운영하는 것은 드문 일이 아닙니다. 매우 큰 주머니를 가진 초대형 회사를 제외하고 대부분의 회사는 장비를 자주 교체할 여유가 없으며 장기 자본 계획과 비즈니스 성장 전략에 따라 세그먼트에 장비를 추가해야 합니다. 이러한 투자 방법과 장기 계획은 대부분의 제조업체에게 생소한 것으로 간주되지 않습니다. 그리고 새로운 장비를 사용할 수 있고 온라인 상태가 되면 그에 따라 작업을 조정합니다.

제조업체가 생산을 바라보는 방식을 혼란스럽게 하기 위해 수렴되는 기술의 집합체인 인더스트리 4.0은 생산이 무엇이며 제품이 어떻게 생산되는지에 대한 개념을 재편하고 있습니다. 그리고 그들은 하나의 그룹으로 성숙해 가고 있기 때문에 취득한 인더스트리 4.0 기술에 대한 길고 험난한 교육 및 학습 곡선이 있습니다. 그러나 제조업체가 자본 장비의 증분 조달 및 업그레이드를 위한 전략을 개발해야 하는 것처럼 인더스트리 4.0 기술 구현을 위한 장기 전략도 살펴봐야 합니다.

진정한 스마트 공장

인더스트리 4.0의 중심에는 데이터, 특히 빅데이터와 고급 분석이 있습니다. 생산 현장의 수많은 소스와 기술에서 데이터를 수집함으로써 기계 학습 알고리즘과 고급 분석은 생산, 유지 관리, 계획, 조달, 재고 관리 및 기타 여러 영역에 대한 실시간 의사 결정을 제공할 수 있습니다. 공장의 모든 측면은 실시간으로 생산을 완전히 시각화하기 위해 단일 버전의 진실에서 작동합니다.

일부 산업 부문의 경우 디지털 트윈을 활용하는 개념은 고장을 예측하는 제품뿐 아니라 다양한 제품 반복을 허용하여 사후 대응이 아닌 예측이 가능한 유지 관리를 가능하게 합니다. 또한 이 기술은 현장 서비스 애플리케이션을 확장하고 권한을 부여하여 서비스로서의 장비(Equipment-as-a-Service)라고도 하는 장비 플릿에 부가가치 서비스를 제공합니다.

Industry 4.0의 또 다른 핵심 요소는 산업용 사물 인터넷입니다. 제조 장비를 여러 세대에 걸쳐 맞춤으로써 이전에는 접근할 수 없었던 표준화된 데이터를 얻을 수 있습니다. MachineMetrics의 "자체 설치" IIoT 기술과 같은 많은 장치는 생산 및 상태 모니터링을 위해 클라우드에 연결하도록 장비를 설정하여 생산 현장을 실시간으로 시각화할 수 있습니다. MachineMetrics 장치는 또한 자연어 처리 스크립트를 사용하여 원격으로 구성할 수 있으므로 아날로그 및 디지털 구성 요소 모두에 연결할 수 있습니다.

이러한 모든 기능이 클라우드 컴퓨팅에서 결합되어 실시간 작업 현장 가시성을 생성하여 생산 효율성을 개선하고 OEE를 개선하며 필요에 따라 행동할 수 있는 맞춤형 대시보드를 통해 직원의 역량을 강화합니다.

장기적 관점의 사례

많은 기업이 이러한 다양한 기술의 통합을 추진하고 있지만 다른 기업은 진입점을 찾거나 적절하게 움직이고 있습니다. 이 문제의 일부는 공장을 도구로 만들고 업그레이드하는 전통적인 관점과 비교하여 Industry 4.0의 관점에 있습니다. 그리고 현재 많은 사람들이 이 둘을 다른 방식으로 바라보고 관리하고 있습니다. 위에서 논의한 기술의 부가 가치 제공으로 인해 제조업체는 대신 두 가지를 통합하는 장기 성장 전략을 채택하는 것을 고려해야 합니다.

가장 분명한 이유는 이러한 기술, 특히 IIoT가 생산 장비의 데이터 수집 기능을 "평준화"하여 업그레이드를 위한 설비 투자 계획을 잠재적으로 연기할 수 있기 때문입니다. 이제 레거시 아날로그 장비와 디지털에서 데이터에 액세스할 수 있으므로 관리자와 기술자가 전 세계적으로뿐만 아니라 운영자 스테이션에서 생산을 시각화하고 관리할 수 있습니다. 이는 생산 장비의 수명을 연장할 수 있는 잠재력이 있어 보다 중요한 요구 사항에 설비 투자 자금을 사용할 수 있습니다. 인더스트리 4.0과 표준 자본 확장을 별개의 두 프로세스로 간주하는 것은 인더스트리 4.0 기술이 함께 작업할 때 이러한 지출을 줄이거나 경감할 수 있다는 점을 감안할 때 의미가 없습니다.

또한 장기적으로 채택을 계획해야 하는 실질적인 이유도 있습니다. 제조 기술 부족은 지난 몇 년 동안 잘 문서화되어 있으며 기업이 장비 추가를 모색함에 따라 임베디드 IIoT 또는 추가 IIoT 용량과 나란히 계획하는 것이 좋습니다. 이는 증가하는 노동력 부족을 완화하고 작동 및 수리 모두를 위한 자율 또는 반자율 조치로 기계 로봇을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다시 말하지만, 일반적인 성장 계획과 별도로 인더스트리 4.0 채택을 고려하면 인건비 절감 비용이 테이블에 남아 있습니다.

경로 선택

인더스트리 4.0을 구성하는 다양한 기술은 향후 수십 년 동안 제조 세계를 변화시킬 것입니다. 그리고 시간이 지남에 따라 채택 전략을 계획하면 큰 비용을 절감할 수 있습니다. PwC의 한 연구에 따르면 인더스트리 4.0 기술을 활용하는 기업은 제품 및 서비스의 디지털화를 통해 2021년까지 3.6%의 비용 절감과 추가로 2.9%의 매출 증가를 경험할 수 있습니다. 이에 대한 한 가지 예는 실시간으로 생산 데이터의 시각화를 제공할 수 있는 MachineMetrics의 기계 모니터링 및 OEE 소프트웨어입니다. 공장 직원은 더 빠르고 자신 있게 결정을 내릴 수 있습니다. 생산성과 OEE를 높이면서 전반적인 노동력을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 것은 이러한 종류의 기능입니다.

제조업체는 서비스 및 장치 제공업체도 장기적인 전략적 파트너를 살펴보아야 합니다. 산업의 완전 자동화에는 10-15년이 소요될 것으로 추정되며, 이 기간 동안 Industry 4.0을 위한 기술이 계속 성숙함에 따라 이러한 공급자는 각 제조업체에 맞는 솔루션을 계획하는 데 도움이 되는 지원과 전문 지식을 제공할 수 있습니다. . 기술 공급업체는 특정 제조업체의 요구 사항에 맞는 채택을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기업이 시간이 지남에 따라 성장을 계획하는 것처럼 인더스트리 4.0 시스템의 규모도 계획해야 합니다. 회사는 OEE 및 생산을 관리하기 위해 센서에서 데이터를 수집하는 간단한 에지 소프트웨어로 시작할 수 있습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 이점이 발생하고 데이터 및 분석 품질의 영향이 분명해짐에 따라 회사는 공장의 더 넓은 공간에 더 많은 장치를 포함하도록 확장하기를 원할 수 있습니다. 이를 통해 공급망의 제품을 추적하고, 재고를 보다 정확하게 관리하고, 예측 유지보수 및 여정 초기에는 고려되지 않은 기타 많은 제안을 개발할 수 있습니다. MachineMetrics Production과 같은 플랫폼을 사용하면 사용자 정의 가능한 대시보드, 경고, 추적 가능한 OEE, 활용 보고서 및 자산 관리를 통해 작업 현장을 완전히 시각화할 수 있습니다.

인더스트리 4.0을 구성하는 기술은 계속해서 전 세계 제조업체에 가치를 제공할 것입니다. 그리고 인더스트리 4.0이 채택 증가를 통해 계속해서 힘을 얻고 있기 때문에 장기적인 계획은 제조업체에게 매우 중요합니다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 전체 비즈니스 성장 전략의 필수적인 부분으로 계획 구현을 개별적으로 수행하지 않고 기존의 비즈니스 계획과 함께 수행해야 한다는 것이 분명해질 것입니다.