IIoT에서 팀이 판매되지 않습니까? 내부 채택을 유도하는 방법은 다음과 같습니다.

이 기사는 인더스트리 4.0 및 산업용 IoT 솔루션과 관련하여 제조업체가 가장 시급한 문제를 다루는 시리즈의 일부입니다. 빠르게 변화하는 제조 기술 공간에서 가치 있는 솔루션과 접근 방식을 반짝이는 물체와 단기적 사고와 구별하는 것은 어려울 수 있습니다. 우리는 우려 사항을 해결하고 이러한 주제에 대한 명확성을 제공하여 확신을 갖고 앞으로 나아갈 수 있도록 돕습니다. 전체 시리즈 살펴보기:

• 예, 인더스트리 4.0에 대한 준비가 완료되었습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
• 산업용 IoT는 "있으면 좋은 것"이 아니라 필수입니다
• 클라우드 및 SaaS에 대해 우려하십니까? 여기에 당신이 놓치고 있는 것이 있습니다

두려워하는 것은 유효하지만 늦으면 비용이 발생할 수 있습니다.

그렇다면 귀하의 팀은 IIoT를 사용할 준비가 되지 않았습니까?

새로운 기술은 항상 어느 정도 회의론에 부딪히며 그것이 항상 나쁜 것은 아닙니다. 이것이 당신이 직면하고 있는 장벽이라면 그 이유를 이해하는 것이 앞으로 나아갈 길에 도달하는 데 도움이 됩니다.

초기 기술의 얼리 어답터가 되는 것에 대한 두려움이나 기존 기술과 관련된 편안함으로 인해 제조업체는 주저할 수 있습니다. IIoT를 은총으로 생각하는 간부, '큰 형님'이 자신을 감시하는 것을 원하지 않는 운영자의 뿌리 깊은 문화, 또는 업무를 중단하는 것을 경계하는 과중한 IT 부서일 수도 있습니다.

그러나 IIoT 솔루션의 성장과 성숙도를 고려할 때 이러한 회의론은 IIoT의 가치 창출을 먼저 잡은 경쟁업체를 빠르게 "따라잡기"하는 것으로 바뀔 수 있습니다.

IIoT와 같은 새로운 기술을 성공적으로 배포하려면 항상 내부 챔피언이 팀에게 이것이 올바른 방향임을 확신시킬 필요가 있습니다.

IoT를 옹호하는 방법

IoT가 팀의 초점이 되어서는 안 되는 이유, 또는 적어도 지금 당장은 초점이 맞지 않는 이유에 대한 회의론과 타당해 보이는 요점에 직면하게 될 것입니다.

당사와 다른 제조 리더가 시장을 바라보는 방식에 동의한다면 정확한 실시간 생산 데이터를 활용하여 운영을 안내하고 지속적인 개선을 추진하는 것의 영향을 잘 알고 계실 것입니다. 이것이 바로 MachineMetrics와 같은 IoT 플랫폼이 하는 일입니다.

이를 내부적으로 판매하는 것이 항상 쉬운 것은 아니지만 아래에서는 팀에서 가장 흔히 듣게 되는 반대 의견과 이에 효과적으로 대처할 수 있는 방법에 대해 자세히 설명합니다.

리더십 팀은 IoT 플랫폼의 필요성을 느끼지 못함

회사 리더십은 효율성을 중요하게 생각합니다. 모든 경영진이 그렇습니다. 그러나 대부분의 회사는 여전히 직감만으로 운영됩니다. 관리자는 항상 자신의 경험이 다른 사람들에게는 없는 통찰력을 제공한다고 생각합니다. 경험이 중요하지만 "직감"이 잘못된 가정에 기반하면 어떻게 됩니까?

같은 간부들에게 현재 장비 활용도를 묻는다면 아마 현재보다 훨씬 더 높게 평가할 것입니다. 60-80%의 가정은 드문 일이 아닙니다. 실제로 대부분의 기업은 기계 활용도가 30% 정도 훨씬 낮습니다.

이러한 직감과 경험은 가시성이 부족하기 때문에 근거에서 너무 멀리 떨어져 있습니다. 데이터에 대한 액세스는 엄청난 비효율에 대한 인식으로 이어집니다. 이러한 비효율성은 공정 개선을 추진할 수 없고 자본 지출을 정당화하기 어려운 것부터 심각한 가동 중지 시간과 생산 손실을 초래하는 예상치 못한 기계 고장에 이르기까지 회사 운영의 모든 구성 요소에 영향을 미칩니다.

이러한 주장을 사용하여 리더십의 관심을 끌 수 있습니다. 또한 제조가 세계 주요 산업에서 가장 많은 데이터를 생성하지만 여전히 디지털화되지 않는다는 점을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 현실은 데이터를 활용하여 가치를 발굴할 만큼 과감한 제조업체에게 엄청난 기회를 제공합니다.

경영진은 돈을 쓰는 것을 싫어하거나 예산이 없습니다

제조는 자본과 노동 집약적이며 상당한 시작 비용과 장기적인 ROI가 필요합니다. 이 때문에 제조 리더는 특히 가치가 입증되지 않은 경우 값비싼 계약에 얽매이는 것을 당연히 주저합니다.

이에 대한 큰 반대는 SaaS 모델이 자본 지출에 추가되지 않는다는 것입니다. 구독 기반 SaaS 모델은 온프레미스 솔루션보다 훨씬 덜 제한적이며 운영 비용에 포함될 수 있습니다. 회사는 "낮은 성과"를 원하는 기능으로 시작한 다음 가치가 빠르게 드러남에 따라 확장할 수 있습니다.

MachineMetrics의 빠르고 쉬운 구현을 통해 우리는 고객이 5일 만에 ROI를 달성하는 것을 보았습니다. 데이터를 수집하면 제공되는 가치를 확인할 수 있으므로 이미 부족한 예산을 완화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이유 하나만으로 흥정을 하려고 하거나 이니셔티브를 전혀 추구하지 않을 경우 비용이 얼마나 들 것인지 생각해 보시기 바랍니다.

전자의 경우, 많은 경쟁 회사들이 기계 모니터링 기능에 대해 큰 게임을 이야기할 것입니다. 그러나 그들의 솔루션은 유연하지 않고 확장 불가능하며 비효율적인 경향이 있습니다. 이러한 단점은 다른 프로그램과 상호 운용할 수 없는 독점 소프트웨어와 같은 제한으로 인한 것입니다(다른 프로그램도 구매하기를 원하기 때문에).

또한 턴키 플랫폼을 제공하지 않을 수 있으므로 장치와 연결을 과중한 IT 부서에 다시 남겨 둘 수 있습니다. 이러한 문제가 결합되어 비효율성을 더욱 조장합니다.

이니셔티브를 전혀 추구하지 않는 경우 현실을 고려하십시오. 현재 귀하의 컴퓨터는 밀리초마다 수백 개의 데이터 포인트를 생성하고 있습니다. 이 데이터 포인트는 현재 일어나고 있는 일, 일어난 일, 다음에 일어날 일에 대한 이야기를 알려줍니다. 이 데이터는 미개척 통찰력의 금광입니다. 실제로 MachineMetrics의 평균 고객은 배포 첫 달 내에 제조 효율성이 20% 증가하는 것을 확인했습니다.

통신 사업자는 기술로 대체될 것이라고 생각합니다.

사람들은 자신이 얼마나 많은 혜택을 받을지 알지 못하거나 이해하지 못할 때 변화를 두려워합니다. MachineMetrics를 사용하면 작업자가 더 빠르고 더 나은 결정을 내리고 고품질 부품을 적시에 제공하여 생산성을 저해하는 지루한 작업을 제거할 수 있습니다.

핵심은 시스템이 일자리를 없애기 위해 배포되는 것이 아니라 더 스마트하게 작업할 수 있는 도구를 제공하기 위해 배포되고 있음을 알 수 있도록 돕는 것입니다. 기계, 개인 및 교대 근무 성과에 대한 더 나은 이해를 통해 향상된 효율성에 대한 보상을 제공하는 인센티브를 만들 수 있습니다.

이러한 인센티브 프로그램은 운영자가 효율성이 아닌 우수성을 위해 경쟁할 정도로 비효율성이 개선되었기 때문에 기존 인센티브보다 더 효과적입니다. 또한 이러한 프로그램은 실제 데이터를 기반으로 하는 신뢰할 수 있는 벤치마크와 경쟁하도록 서로 경쟁을 전환하여 개인의 책임을 보장합니다.

기술 리소스가 사내에 존재하지 않음

대부분의 제조 회사는 IT 직원, 인프라 및 유지 관리에 수년 동안 셀 수 없이 많은 비용을 투자했습니다. 많은 기업에서 IT가 항상 그리고 영원히 과중하다는 인식이 만연해 있습니다.

MachineMetrics를 사용하면 기술 리소스가 필요하지 않습니다. 대부분의 고객은 시스템을 직접 설치하고 즉시 사용 가능한 기능으로 연결합니다. 필요할 때 직원이 설치를 도와줄 수 있지만 사용자 인터페이스는 코딩 없이 읽기 쉬운 즉시 사용 가능한 보고서와 대시보드를 활용하므로 설치가 간단합니다.

이 정도의 가시성은 '빅 브라더'처럼 느껴집니다.

제조 회사는 항상 노동 효율성을 모니터링하려고 노력했습니다. 작업 현장이 수동 모니터링을 통해 최대 효율성과 효율성으로 운영될 수 있다면 관리자는 필요하지 않을 것입니다. 그러나 공장은 복잡한 환경입니다. 비효율성을 유발하는 대부분의 원인은 부적절한 SOP, 공장 레이아웃, WIP 및 재고 프로토콜, 준비 및 교육과 관련이 있습니다.

핵심은 행동으로 이어지는 탁월한 책임감으로 이러한 변수를 관리하는 것입니다. MachineMetrics를 사용하면 이러한 책임이 작업자, 작업 현장 감독자, 관리 및 전체 작업으로 확장됩니다.

데이터는 관리자가 기계 작업자의 효율성을 이해하는 데 도움이 되므로 생산성을 개선하여 작업자에게 이익을 줄 수 있습니다. 이러한 조치에는 대기열에 있는 작업의 복잡성에 따라 저숙련 및 고숙련 작업 요구 사항에 대한 인력 재할당이 포함될 수 있습니다. 또한 운영자의 부담 또는 병목 현상을 제거하기 위해 장비 및 스테이징을 이동해야 할 필요성을 나타낼 수 있습니다.

MachineMetrics는 보다 정확한 성능 벤치마크를 개발하는 데 도움을 주어 기대치가 현실적임을 보장합니다. 작업, 설정 및 주기 시간에 대한 정확한 작업 표준을 통해 제조업체는 예상되는 생산 성능을 전반적으로 더 잘 이해할 수 있습니다. 정확한 작업 표준을 개발하기 위한 이 데이터가 없으면 작업자가 활용도 수준이 높거나 낮은지 알 수 없습니다.

일어날 수 있는 최악의 상황은 무엇입니까?

MachineMetrics와 같은 구독 및 클라우드 기반 SaaS 플랫폼은 유연성, 확장성 및 사용한 만큼 지불하는 가치를 제공합니다. 플랫폼은 배포할 수 있는 즉시 사용 가능한 기능을 제공하여 몇 분 안에 결과를 얻을 수 있습니다. 시스템이 직관적이고 모든 OEM 기계 또는 빈티지에 배포할 수 있기 때문에 IT 및 운영자 교육이 덜 필요합니다.

SaaS 시스템은 IIoT의 힘을 통해 제조를 혁신하고 가치를 창출하고 있습니다. 우리는 당신이 장기적인 약속을 하기 전에 우리 시스템이 가치를 제공해야 한다는 것을 알고 있습니다. 대부분의 고객이 며칠 또는 몇 달 만에 가치를 깨닫기 때문에 자신과 팀의 평가 가치를 빠르게 확인할 수 있습니다.

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