뉴 노멀을 위한 스마트 제조 재고

이 기사의 주요 내용:

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세계 경제가 정체됨에 따라 제조업체는 미래 방향을 계획할 기회를 갖게 됩니다.

스마트 제조 프로그램이 인기를 얻었지만 이에 대한 광범위한 지원은 여전히 ​​어렵습니다.

데이터 중심 기업이 되고자 하는 조직은 데이터 수집 능력의 한계를 알아야 합니다.

2020년의 나머지 기간 동안 제조 예측은 암울하지만 글로벌 경제 불안은 새로운 방향을 제시할 기회를 제공합니다.

많은 제조업체가 정상 상태로의 복귀를 계속 희망하고 있지만 주요 조직은 더 긴 안목을 가지고 있습니다. 그들은 극도의 불확실성과 빠르게 변화하는 소비자 수요로 특징지어지는 환경에서 성공하기 위해 재편되었습니다.

승자와 패자를 구분할 수 있는 한 가지 요소는 실리콘 밸리의 투자자 Roger McNamee가 2004년에 쓴 것처럼 전자가 "장기적으로 새로운 규칙을 따르려는" 의지입니다. 긴박한 상황에 굴복하십시오.”

제조업체의 향후 계획을 안내하는 데 도움이 될 프레임워크와 기술 도구는 부족하지 않지만 제조업체는 이를 활용하기 위해 탄력 있고 민첩하며 데이터 기반 문화를 만들어야 합니다. 제조업체는 현재의 혼란을 넘어서도록 인도할 수 있는 속담적인 북극성이 필요합니다.

R 생각하는 제품 및 프로세스

전례 없는 불확실성에 대한 은빛 안감은 그것이 반성의 충분한 기회를 제공한다는 것입니다. 애널리스트 신디케이트(Analyst Syndicate)의 애널리스트 댄 미클로비치(Dan Miklovic)는 제조업체와 기타 자산 집약적 조직은 운영 위험을 위에서 아래로 재고해야 한다고 말했습니다. 여기에는 공급망을 보다 탄력적으로 만들고 근로자를 안전하게 보호하기 위한 장기 전략을 식별하는 것이 포함될 수 있습니다. Appnomic의 CEO이자 FTI Consulting의 전 컨설턴트인 Nitin Kumar는 "가장 먼저 해야 할 일은 올바른 디지털 비즈니스 모델을 확보하는 것입니다.

제조업체는 증강 현실에서 인공 지능에 이르는 기술이 비즈니스의 미래 경쟁력을 확보하는 데 도움이 될 것이라는 약속의 폭격을 받고 있지만 기술 배치가 지연된 제조업체는 이러한 투자를 재평가해야 한다고 Miklovic은 말했습니다. 마찬가지로 자동화 및 고급 제어 시스템을 고려하는 조직은 발생할 수 있는 운영 위험을 최소화해야 합니다. DUNELM Associates의 관리 파트너인 Martin Davis는 자동화 시스템에 대한 원격 액세스를 허용하면 단기적인 문제는 해결할 수 있지만 적절한 보안 제어 없이 장기적인 사이버 보안 취약점을 만들 수 있다고 경고했습니다.

스마트 제조 프로그램이 관련성을 갖게 됨에 따라 제조업체는 해당 프로그램에 대한 운전 지원을 우선시해야 합니다. “가장 큰 문제는 사람들이 무엇을 해야 할지 모른다는 것이 아닙니다. 문화적 항체가 새로운 것을 죽이는 작용을 한다는 것입니다.”라고 Kumar가 말했습니다.

원격 근무 패러다임이 근로자에게 인기를 얻으면서 제조업체는 오랫동안 유지해 왔던 인재 확보 전략을 재검토해야 합니다. PwC가 지적한 바와 같이 제조업체는 전통적으로 "자신의 산업이 육체 노동자만을 위한 산업이라는 수십 년의 오래된 인식"과 씨름해 왔습니다. 많은 제조업체가 과거에 숙련된 데이터 및 디지털에 능한 직원을 찾는 데 어려움을 겪었지만 McKinsey가 관찰한 바와 같이 원격 근무의 증가로 인재 액세스가 향상되었습니다.

그러나 조직에 고품질 운영 데이터가 없는 경우 새로운 인재를 식별하는 것이 반드시 혁신을 촉발하지는 않습니다.

로크웰 오토메이션의 고급 분석 관리자인 마이클 테이(Michael Tay)는 “먼저 현명한 의사 결정을 지원하기 위해 올바른 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 다음으로 문제는 데이터 기반 작업이 일상적인 프로세스에 정착되도록 데이터를 자동으로 사용하는 방법입니다. Tay는 “많은 산업 장비, 특히 브라운필드 장비는 연결이 제한적입니다. "그러나 최신 센서 기술과 연결성을 통해 데이터 수집 기능을 추가하는 것이 훨씬 간단해졌습니다."

그러나 데이터 기반 산업 시스템을 만드는 데는 센서 이상의 작업이 필요하다고 Davis는 강조했습니다. 그는 “데이터의 맥락과 그 데이터가 어떻게 사용될 수 있는지 이해하는 것이 중요하다”고 말했다. "이렇게 해야만 유용한 정보가 되고 올바른 결정을 내릴 수 있습니다."

그러나 데이터 과학 도구에는 한계가 있습니다. 우선, 다루기 쉬운 문제를 해결하는 데 가장 적합합니다. Tay는 "소비자 수요의 변화를 현대적인 데이터 도구로 커버하는 것은 매우 어렵습니다."라고 말했습니다. “행동을 유발하는 측정되지 않은 것들과 외부 요인이 너무 많습니다.”

그럼에도 불구하고 많은 제조업체는 소비자 행동의 불규칙한 변화를 수용해야 했습니다. 일부 조직에서는 건강 관리 제품에 대한 수요의 급격한 증가에 대응하기 위해 제품 라인을 재정비하고 있습니다.

소비자를 대면하는 제조업체는 소비자 행동의 장기적인 변화에 대응하는 기존 제품을 어떻게 개선할 수 있는지 자문해야 합니다. 예를 들어, 버스나 기차를 만드는 회사는 승객들이 다른 사람들과 거리를 둘 수 있도록 하는 정의된 환기 구역을 차량 내에 만들 수 있습니다.

제조 부문과 관련된 또 다른 추세는 "가상 모든 것"에 대한 강조가 증가하고 있다는 점이라고 Ceridian의 산업 자문 및 수석 산업 부문 부사장인 Danny Smith는 전미 제조업 협회(National Association of Manufacturers)의 웨비나에서 말했습니다. 그는 비접촉, 가상 현실 및 증강 현실 기술이 모두 급증할 것이라고 예측했습니다.

새로운 제품과 서비스를 고안하는 것이 많은 제조업체의 우선 순위이지만 일부 제조업체는 일단 출시되면 마케팅에 어려움을 겪습니다. Kumar는 "디지털 제품이나 서비스는 일반적으로 C 제품군으로 판매됩니다. "현재 영업 사원은 다른 경제적 구매자와 평소와 다른 수준에서 대화할 준비가 되어 있지 않은 경우가 많습니다."

자신만의 코스 작성

이러한 위기의 시간과 그 이후를 통해 제조업체를 안내하기 위해 북극성 지표를 권장하는 데 있어 전문가들은 의견이 분분합니다. Davis는 린 제조와 같은 접근 방식을 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능과 같은 지원 기술과 통합하는 독일의 스마트 제조 프레임워크인 인더스트리 4.0 철학을 지적합니다. Davis는 "이것은 단순한 기술 그 이상입니다.

"Industry 4.0은 기술적으로 복잡하거나 비용이 많이 들 필요가 없습니다."라고 Davis가 말했습니다. "더 나은 결정을 내리기 위해 데이터에 집중하는 것부터 시작합니다." Tay는 "점점 데이터 중심이 되는 것은 성능의 다음 단계를 만들기 위한 매우 비용 효율적인 방법인 것 같습니다."라고 말했습니다.

데이터 지식은 디지털 이니셔티브의 효율성을 측정하기 위한 전제 조건이기도 합니다. Tay는 "조직은 데이터를 활용하여 이니셔티브의 수명 주기 전반에 걸쳐 독립적이고 대상이 지정된 지표에 대한 개선 사항을 측정해야 합니다."라고 말했습니다. "먼저 비즈니스 목표를 식별한 다음 이를 벤치마킹하고 시간이 지남에 따라 추적하십시오." 본질적으로 이해 관계자가 중요한 결정을 내릴 때마다 디지털 리소스를 사용하여 그 결과를 추적할 수 있는 기회가 제공됩니다. Tay는 “전통이나 추측에 따라 결정되는 중요한 의사 결정을 찾으십시오. "그곳에서 다음 전략적 이니셔티브를 발견할 수 있습니다."

Miklovic은 유연성이 기본 원칙이 되어야 한다고 말했습니다. "투자 계획은 최대한의 민첩성을 제공하는 프로젝트와 이니셔티브에 우선순위를 두어야 합니다."라고 그는 말했습니다. Miklovic은 많은 산업 조직이 유연성을 향상시키기에 충분한 디지털 기술을 보유하고 있다고 강조했습니다. "더 효과적으로 사용하기만 하면 됩니다."

제조업체가 변환을 안내하기 위해 어떤 지표를 선택하든 조직 문화에 내재되어 있지 않으면 성공할 가능성이 없습니다. Kumar는 "디지털에 정통한 조직이 되려면 디지털을 조직에 포함시켜야 합니다."라고 말했습니다. "조직 내에 별도의 디지털 부서가 있는 경우 기존 비즈니스가 변경할 인센티브가 없기 때문에 문제가 발생합니다."