디지털 트랜스포메이션이 제조를 혁신하는 방법

지난 10년 동안 모든 산업 분야에서 디지털 혁신이 가속화되었습니다. 이러한 신기술의 혁명은 전통적인 제조 방식과 전 세계의 비즈니스 환경을 변화시켰으며 더욱 가속화될 것입니다.

2018년까지만 해도 디지털로 전환된 제조 회사는 전 세계 GDP에서 13조 5000억 달러를 차지했습니다. 그러나 2023년까지 이 수치는 전 세계 GDP의 53조 3천억 달러를 포함할 것으로 예상됩니다.

이 기사에서는 제조 분야의 디지털 혁신에 대해 논의하고 이 혁명을 주도하는 몇 가지 트렌드를 살펴보겠습니다.

오늘날 제조 산업의 디지털 혁신

팬데믹이 시작되기 전에도 공급망의 혼란과 디지털 혁신은 이미 진행 중이었습니다. 소규모 기업은 새로운 기술 제품군을 경쟁 우위 또는 자동화를 통해 가치 있는 기술 집합의 부족을 해결하는 수단으로 보았습니다.

반면 대기업은 채택에 어려움을 겪었습니다. McKinsey의 2018년 연구에 따르면 직원이 100명 이하인 기업은 디지털 혁신을 성공적으로 도입할 가능성이 2.7배 더 높습니다. 그리고 동일한 설문조사에 따르면 전반적으로 이러한 변환의 30% 미만이 성공했습니다.

제조 분야의 디지털화 속도는 안정적이기는 했지만 많은 적합과 시작으로 느렸지만 C-suite 경영진과 CEO는 이를 비즈니스의 미래로 널리 인식했습니다. 그러나 2020년에 COVID-19 전염병이 강타함에 따라 많은 기업이 채택을 가속화하고 생존의 문제로 작동하도록 해야 했습니다.

일생에 한 번뿐인 파괴적인 사건으로 비즈니스 모델에서 똑같이 위협을 받는 다른 기업은 직원의 안전을 보장하면서 전염병 동안 운영을 계속할 수 있는 방법을 빠르게 찾기 시작했습니다. 오늘날 COVID-19의 영향이 서서히 사라지면서 제조 분야에서 새로운 현실이 형성되고 있습니다. 전체 제조 운영의 91%가 디지털 혁신에 대한 투자를 늘렸고 앞으로도 계속할 것이라고 밝혔습니다.

제조업의 디지털 혁신 과제

제조 부문의 새로운 시급성에도 불구하고 채택자들이 극복해야 할 과제는 여전히 남아 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

자본 지출

얼리 어답터였던 중소 기업이 경쟁 우위를 점하기는 했지만 이러한 소규모 기업의 대부분은 자본 자원이 부족하고 대규모 경쟁자의 주머니가 깊지 않은 것이 사실입니다.

모든 규모의 회사는 또한 ROI에 중점을 두는 경향이 있으며 성공적인 ROI를 위한 공식은 규모에 따라 다릅니다. 투자금을 미래 수익성과 연결하는 문제도 있다. 많은 기업이 초기 비용으로 어려움을 겪고 있지만 채택하지 않는 비용은 더 높거나 치명적일 수 있습니다.

솔루션은 이러한 플랫폼의 모듈화를 통해 얻을 수 있습니다. 클라우드 기반 소프트웨어와 비용 효율적인 하드웨어를 사용하여 기업은 가동 중단과 같은 중요한 영역에 초점을 맞추는 점진적 계획을 개발할 수 있으며, 생산 증가를 통해 결과를 얻을 수 있으므로 시스템을 확장할 수 있습니다.

스킬 세트

많은 제조 산업은 디지털 기술을 성공적으로 배포하기 위해 인력을 소싱하고 교육해야 한다는 사실을 발견하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 플랫폼은 일반적으로 AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실행됩니다.

그러나 산업에 따라 디지털 트윈 및 3D 모델링과 같은 다른 기술도 필요할 수 있습니다. 기존 근로자의 재교육이 불가능할 수 있습니다. 그리고 이러한 새로운 기술은 수요가 많습니다.

IT 문제

IT는 특히 스킬셋 문제로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 값비싼 광섬유, 서버 및 긴 케이블은 이제 요구 사항이 다른 클라우드 기반 기술로 대체되어야 합니다.

또한 IT는 데이터 전송, 보안 및 액세스 보장, 익숙하지 않거나 전통적으로 수행했던 것과 반대로 실행되는 기타 여러 작업을 담당합니다. 그리고 기존 시스템 중 상당수는 현재 사용되지 않거나 새로운 디지털 세계에 필요하지 않은 자체 확장 소프트웨어 라이선스를 보유하고 있을 수 있습니다.

기업 문화 문제

제조업은 항상 육체 노동자가 주를 이루는 산업으로 여겨져 왔습니다. 그리고 여전히 많은 산업 분야에서 엄격한 육체 노동을 위한 자리가 있지만 작업자를 기술자의 기술 수준으로 끌어올리려면 많은 새로운 기술과 교육이 필요합니다.

이러한 새로운 기술은 종종 대화형 화면, 태블릿 및 기타 인간-기계 인터페이스를 활용하여 운영자가 필요로 하는 데이터를 입력 및 수신합니다. 근로자가 이러한 유형의 시스템을 이해하고 사용하고 종이 기반 시스템은 남겨두는 기술을 개발하려면 교육이 필요합니다.

데이터 보안

디지털 혁신의 중요성을 이해하고 현재와 미래의 이점을 보고 있는 많은 회사 경영진도 보안에 대해 걱정하고 있습니다. 이러한 시스템의 대부분은 클라우드 기반이며 인터넷을 통해 작동합니다. 그들은 또한 기존 아날로그 장비를 바닥에 연결하기 위해 Wi-Fi 또는 셀룰러 연결 및 이더넷을 가질 수 있습니다. 이러한 IoT 보안 문제는 위험을 내포하고 있지만 완화할 수 있습니다.

해킹에 대한 뉴스가 거의 매주 등장하면서 많은 사람들이 그러한 이벤트로 인해 생산이 중단될 수 있다고 우려하고 있습니다. 다른 사람들은 제약과 같은 중요 산업의 경우 이러한 사고가 생명을 위협할 수 있다고 두려워합니다. 이러한 과제가 현실적이지만 보안 프로토콜은 성장하고 있으며 채택이 가속화됨에 따라 보안을 강화하고 강화하는 데 계속 집중할 것입니다.

제조 분야의 5가지 디지털 혁신 용어 및 동향

디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)은 집합적으로 제조를 재편하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 기술과 방법의 집합체를 일컫는 그룹 용어입니다. 다음은 몇 가지 트렌드입니다.

1. 인더스트리 4.0

인더스트리 4.0은 4차 산업혁명의 글로벌 용어입니다. 여기에는 제조에서 데이터 캡처 및 교환과 관련된 모든 기술이 포함됩니다. 인더스트리 4.0은 또한 산업용 사물 인터넷, 클라우드 기반 컴퓨팅 및 시스템, 연결된 제조 환경, 3D 프린팅(적층 제조), 결합된 사이버-물리 시스템을 구성하는 모든 구성 요소와 같은 기술을 포함합니다. 효율성 향상과 최적화된 프로세스를 실현하기 위해 기술을 활용하여 이러한 비즈니스를 "스마트"하게 만드는 현대 공장에서 결합되거나 네트워크로 연결된 모든 것을 말합니다.

2. 사물인터넷

IIoT는 Industrial Internet of Things의 약자로 인더스트리 4.0의 틀에 속합니다. IIoT는 스마트 공장을 포함하는 센서, 데이터 수집 장치, 측정 시스템 및 액추에이터의 모음입니다. 이러한 시스템은 공장 현장 또는 작업 현장을 실시간으로 시각화하고 자율 또는 반자율 조치를 취할 수 있도록 하는 강력한 분석에 연결됩니다. 또한 의사 결정권자와 운영자는 분석 엔진이 제공하는 실행 가능한 통찰력에 따라 신속하게 조치를 취하여 효율성을 높이고 가동 중지 시간을 줄이는 동시에 회사 전체의 제품 품질을 개선할 수 있습니다.

3. 기계 학습 및 AI

기계 학습과 AI는 IIoT 플랫폼 내에서 함께 작동할 수 있는 서로 다른 두 가지입니다. 기계 학습은 장비가 실행되는 방식을 변경하거나 개선을 위한 규범적 단계를 제안할 수 있는 고급 알고리즘을 설명하는 용어입니다. 시스템이 수신하는 데이터의 양과 품질이 클수록 처방의 품질이 향상됩니다. AI 또는 인공 지능은 장비 자체에 의해 자율 또는 반자율적인 동작을 허용하는 고급 지능 엔진입니다. 이것은 인공 지능 응용 프로그램이 이전에 인간이 만 수행했던 작업을 더 느리게 대체하여 빠르게 작동할 수 있기 때문에 더 안전하고 효율적입니다.

4. 예방적 유지보수

머신 러닝과 AI가 생산 모니터링 시스템 내에서 고급 분석을 추진함에 따라 시스템은 추세, 통찰력, 정보 및 기타 데이터를 얻습니다. 이를 통해 제조 산업 및 그 운영 내에서 예방적 유지보수보다 예측적 유지보수를 개발할 수 있습니다. 제조 산업 내의 예측 유지보수는 실제 기계 상태 및 부품 상태 모니터링을 사용하여 고장 지점을 결정하고, 경고를 보내며, 최적의 시간에 부품 재고 결정 및 스테이징을 수행하여 가동 중지 시간을 방지합니다.

5. 로봇 공학

로봇 공학은 모든 제조 산업에서 사용되는 것은 아닙니다. 그러나 디지털 기술이 발전함에 따라 점점 더 보편화되고 있습니다. 로보틱스는 플랫폼의 AI 및 기계 학습 요소에서 지침을 받아 보다 안전하고 빠르고 효율적이며 정확한 생산을 가능하게 합니다. 로봇 공학을 사용하면 인간이 수동으로 달성할 수 없는 속도로 제조가 가능합니다.

제조업에서 디지털 혁신의 이점

디지털 트랜스포메이션에 투자하는 기업은 경쟁사보다 더 나은 수익과 효율성을 실현할 것입니다. 제조 분야에서 디지털 혁신을 도입하면 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

향상된 효율성

디지털 트랜스포메이션을 수용하는 기업은 다운타임이 감소함에 따라 더 큰 효율성을 실현합니다. MachineMetrics 생산 모니터링과 같은 플랫폼은 가동 중지 시간을 즉시 줄이고 효율성과 장비 활용도를 높일 수 있습니다.

비용 절감

장비 활용도와 효율성이 높아지면 비용이 절감됩니다. 예측 유지보수는 유지보수 비용을 최대 20%까지 줄여 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 제조 과정에서 재고 및 자재 이동에 대한 통제력을 높이면 공급망의 비용을 통제하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최적화된 프로세스

MachineMetrics에서 제공하는 것과 같은 생산 모니터링을 위해 IIoT 플랫폼을 사용하면 프로세스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 실시간 데이터를 기반으로 하는 지속적이고 보다 정확한 프로세스 개선 전략뿐만 아니라 새로운 방법의 형태를 취할 수도 있습니다.

유연성과 민첩성 향상

AI 및 기계 학습 기능 외에도 플랫폼은 다양한 장비 및 산업의 요구 사항을 반영하도록 확장 및 사용자 지정할 수 있습니다. 이를 통해 변화와 도전에 유연하고 민첩하게 대응할 수 있습니다.

디지털 혁신을 위한 시간

디지털 혁신을 찾고 있다면 지금이 바로 뛰어들 때입니다. 전례 없는 혼란 속에서 제조업체는 경쟁력을 유지하기 위해 가장 진보된 도구와 동급 최고의 소프트웨어가 필요합니다. 신속하고 지속적인 가치 달성을 지원하는 솔루션 에코시스템 구축을 모색해야 합니다.

제조업체의 기술 스택의 기반은 생산 데이터의 자율 수집, 상황화 및 표준화를 가능하게 하고 데이터에 대한 실행 가능성을 추진하여 운영 비효율성을 식별하고 해결할 수 있는 산업 데이터 플랫폼이어야 합니다. MachineMetrics가 제조업체를 위한 디지털 혁신을 가능하게 하는 방법을 알아보거나 지금 데모를 예약하여 가치 있는 사용 사례를 발견하십시오.