디지털 제조 혁신:새해 결심

우리 중 많은 사람들이 체육관에서 운동하고, 더 잘 먹고, 더 적은 돈으로 자신을 변화시키겠다고 다짐하는 새해를 시작하고 있지만, 제조업체는 변화하는 디지털 제조 환경을 수용하고 떠오르는 인더스트리 4.0 기술.

지난 1년 동안 IIoT 또는 Internet 4.0에 대한 헤드라인을 피하는 것은 불가능했습니다. 기술 기반 제조를 위한 이러한 새로운 모델은 이미 많은 세계 최고의 제조업체에서 구현 단계로 이동했습니다.

데이터 기반 제조의 이점은 무시하기에는 너무 크고 많은 사람들이 경쟁이 치열한 환경에서 경쟁 우위를 제공할 수 있게 해주지만, 약 50%의 미국 기업은 여전히 ​​디지털 제조 솔루션의 출시에 대한 계획이 없다고 인정합니다. 디지털 제조에 대한 표준 로드맵이 존재하지 않기 때문에 기업은 어디서 시작해야 하고 성공하기 위해 어떤 기본 기능이 필요한지 불확실한 경우가 많습니다.

2018년 MachineMetrics 팀은 귀사가 최신 기술을 채택할 뿐만 아니라 혁신 여정에서 성공을 달성할 수 있도록 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 팀의 공격 계획을 파악하기에 지금보다 더 좋은 시기는 없습니다. 더 이상 고민하지 않고 2018년 최고의 결의안은 다음과 같습니다.

자신의 능력 이해: 아마도 2018년의 가장 중요한 새해 결심은 자신의 현재 능력을 평가하는 것입니다. 우리는 지금 어디에 서 있습니까? 우리가 무엇을 해결하고 있는지 이해하려면 문제가 무엇인지 인식하고 이러한 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 여정에서 더 큰 문제에 대비할 수 있어야 합니다.

다음 단계가 무엇인지 알 수 있도록 현재 위치를 어떻게 알 수 있습니까? 다음 단계를 수행하기 위한 기술적 자산이 있습니까? 해당 단계가 성공하는 데 필요한 조직 자산과 동의가 있습니까? 조직에 디지털 여정을 시작하는 데 필요한 제도적 지원이 있습니까?

로드맵 구축: 로드맵을 구축하기 위해 대부분의 기업은 미래를 내다보고 20년 후 자신이 원하거나 있어야 할 위치를 시각화하고 거꾸로 계획합니다. 그러나 많은 경우 계획에 대한 보다 적극적인 접근은 "현재 위치를 모르면 어디로 가는지 알 수 없음"을 받아들이는 것입니다.

우리는 예측 및 예방에 대한 열망이 있지만 여전히 네트워크로 연결된 기계, 기계 데이터를 캡처 및 집계하는 데 필요한 IT 인프라 또는 데이터를 해독하고 지속적인 프로세스 변경을 구현하는 데 필요한 내부 조직 리소스가 없는 회사와 이야기합니다.

따라서 로드맵과 로드맵 내 조직의 위치를 ​​시각화하면 즉각적인 가치를 창출하기 위해 취할 수 있는 단계, 시간과 리소스를 투자할 장소/시기, 가장 중요한 것은 다음 단계로 나아가는 방법을 정의하는 데 도움이 됩니다.

쓰레기 줄이기: 디지털 혁신 여정을 시작하기 전에 현재 역량을 최대한 활용하는 것이 중요합니다. 린 제조의 목표는 낭비를 제거하고 비용을 절감하면서 생산 프로세스를 지속적으로 개선하는 것입니다. 그러나 린 프로세스의 단계를 설정하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 제조 생산성 결과를 극대화할 수 있는 시스템을 구현하면 린 모델을 다음 단계로 끌어올릴 것입니다.

공장 데이터를 수집하고 분석하지 않으면 제조 관리자는 생산 현장에서 발생하는 문제를 보지 못합니다. 작업 일정을 잡거나 전체 장비 효율성(OEE)과 같은 작업 현장 메트릭을 실시간으로 추적하는 많은 제조 소프트웨어 시스템(MES라고도 함)은 제조업체에게 린 제조 목표를 달성하는 데 필요한 도구를 제공할 수 있습니다. 기계 모니터링 시스템에는 공장의 상태에 대한 풍부한 정보가 포함될 수 있지만 이러한 시스템의 가용성과 비용 효율성이 높아지고 있음에도 불구하고 많은 작업에서 이에 대한 투자를 하지 않았습니다.

정리하세요! 혁신에는 프론트 오피스와 작업 현장에서 모든 수준의 동의가 필요하지만 내부 리더십도 필요합니다. 성공적인 프로젝트를 위한 올바른 속성을 모두 갖춘 조직은 거의 없습니다. 팀에 새로운 기술을 구현하기에 적합한 인력이 있습니까? 이 프로젝트를 소유할 수 있는 프로젝트 리더가 있습니까?

제조업체가 장기적 프로젝트 성공에 있어 조직적 속성의 중요한 역할을 인식하고 조직적 격차를 평가하여 프로젝트 성공 가능성을 높일 수 있는 방법에 대한 논의를 시작하는 것이 중요합니다.

커뮤니케이션 향상: 우리가 필요한 정보를 사용할 수 있지만 어려운 부분은 실제로 그것을 캡처하는 것입니다. 위에서 아래로 뿐만 아니라 아래에서 위로 프로세스 변경 사항을 전달하고 적용할 수 있는 환경이 있습니까?

"우리 대 그들" 사고방식을 피하는 것은 비용이 많이 드는 비효율성을 줄이는 데 중요합니다. 운영자는 고위 경영진이 자신의 우려 사항을 적절하게 해결하지 못하는 것처럼 느낄 수 있습니다. 결과적으로 관리자는 운영자에 대한 신뢰가 부족합니다. 문제를 신속하게 식별하고 솔루션을 팀으로 효과적으로 구현할 수 있도록 제조 프로세스에 관련된 모든 사람 간에 신뢰를 구축하는 것이 중요합니다.

오퍼레이터는 상위 경영진에게서 배울 것이 많지만 상위 경영진은 오퍼레이터로부터 배울 것이 많습니다. 소통의 부재가 변화를 방해하지 않도록 하십시오.

결정 핵심 성과 지표: 공장 현장에 있는 시스템과 프로세스에 따라 두 가지 문제 중 하나에 직면할 수 있습니다. 공장 실적을 개선하기 위해 어떤 핵심 성과 지표(KPI)를 추적해야 하는지 모르거나 추적하려는 KPI를 정확하게 측정하는 데 충분한 데이터를 수집할 수 없습니다.

특정 KPI가 있으면 제조 프로세스를 평가, 분석 및 추적할 수 있을 뿐만 아니라 목표 및 목표와 관련하여 성공을 평가할 수 있습니다. 개선을 위한 벤치마크로 측정하고자 하는 핵심 성과 지표는 무엇입니까? 이 벤치마킹에 사용할 수 있는 정보가 있습니까? 주요 제안 사항으로는 OEE, 기계 활용도, 설정 시간, 주기 시간 및 폐기율이 있습니다.

측정 노력의 디지털화: 디지털 제조는 연구 개발, 공급망, 공장 운영에서 마케팅, 판매, 서비스에 이르기까지 제조 가치 사슬의 모든 연결을 변화시킬 것입니다. 디자이너, 관리자, 작업자, 소비자 및 물리적 산업 자산을 위해 노력을 측정할 수 있는 도구가 있으면 엄청난 가치가 실현되고 제조 환경이 영원히 바뀔 것입니다.

물론 모든 회사에는 역량을 최적화하는 데 도움이 되는 도구가 필요하지만 이 작업에는 일부 도구가 다른 도구보다 더 적합합니다. KPI는 회사의 요구 사항에 가장 적합한 정보를 수집할 수 있는 도구를 평가하는 데 도움이 됩니다. 그러나 일부 도구는 다른 도구보다 우수합니다.

클라우드 수용: 2018년에는 클라우드가 가장 친한 친구가 될 수 있으며 보안이 대부분의 현장 솔루션 시스템보다 우수하므로 그 이점은 무시하기에는 너무 중요합니다. 점점 더 많은 회사가 향후 몇 년 동안 모든 것을 클라우드로 마이그레이션하는 것을 목표로 하루에 워크로드를 개발하거나 클라우드로 이동하고 있습니다. 이러한 데이터 디지털화 덕분에 경쟁이 치열한 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다.

간단한 사실은 클라우드가 그 어느 때보다 안전하다는 것입니다. 대부분의 클라우드 보안 사고는 기업이 자체적으로 마련한 잘못된 구성이나 부적절한 보호의 조합으로 인해 발생하며, 이는 클라우드의 위험을 더 잘 이해할 필요가 있음을 시사합니다. 가용성과 최소한의 인프라 비용은 중요한 이점이지만 반드시 데이터 보안을 보장하는 것은 아닙니다.

따라서 클라우드가 모든 사설 서버만큼 안전하면서도 온프레미스 IT 인프라보다 더 빠르고 유연하며 저렴할 수 있다는 사실을 알고 있다면 다음과 같은 질문을 스스로에게 하고 싶을 것입니다. ) 그리고 클라우드에 대한 두려움이 회사를 미래의 성공으로 전환하는 데 방해가 됩니까? 대답이 '예'라면 재고할 시간은 지금입니다.

해결 시간입니다!

제조 분야에 새로운 디지털 기능을 도입하는 것이 새로운 가치의 잠재력을 제공한다는 점에는 모두 동의하지만 많은 조직이 이를 실현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그리고 식단을 바꾸거나 몸매를 가꾸기 위한 운동 계획을 세우는 것과 유사하게, 항상 그럴만한 충분한 이유가 있습니다. 그렇긴 하지만, 새해에 대한 우리의 개인적인 개선 목표의 대부분과 마찬가지로 제조업체도 조직 혁신을 구현하기 위해 새로운 습관을 배우고 사용할 수 있는 새로운 도구를 활용하기 위해 안락한 영역에서 조금 벗어나야 합니다. 다행히도 이 문제를 해결하기 위해 영양사 또는 개인 트레이너가 필요하지 않습니다. 여기에서 우리가 들어왔습니다. 따라서 MachineMetrics가 어떻게 도움이 되는지 알고 싶다면 지금 연락하세요!

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