뉴노멀 시대 스마트 제조 재고: 복원력을 위한 데이터 주도 전략

뉴노멀 시대 스마트 제조 재고

핵심 요약:

• 글로벌 경제 둔화는 제조업체가 미래를 재정의할 독특한 기회를 제공합니다.
• 스마트 제조가 성장 중이나 광범위한 채택은 여전히 과제입니다.
• 데이터 주도 조직은 데이터 수집 역량의 한계를 인식해야 합니다.

2020년 제조 전망이 암울하지만, 지속적인 경제 불황은 새로운 길을 모색할 기회를 줍니다. 선도 기업들은 불확실성과 급변하는 소비자 수요 속에서 번영하기 위해 장기적 관점으로 재무장하고 있습니다.

실리콘밸리 투자자 로저 맥나미(Roger McNamee)가 2004년 지적했듯, "뉴노멀에서는 긴급함의 폭정에 굴복하기보다 일을 제대로 하는 것이 더 중요하다." 그 사고방식이 승자와 패자를 가를 수 있습니다.

기술 프레임워크와 도구는 넘치지만, 제조업체는 이를 효과적으로 만들기 위해 복원력 있고 민첩하며 데이터 주도적인 문화를 구축해야 합니다. 명확한 북극성(북극성 지표)은 현재 혼란을 넘어 조직을 이끌기 위해 필수적입니다.

제품과 프로세스 재고

전례 없는 불확실성은 반성의 드문 기회를 줍니다. Analyst Syndicate의 분석가 댄 미클로빅(Dan Miklovic)은 기업이 엔드투엔드 운영 위험을 재평가할 것을 촉구합니다. 공급망 복원력 강화와 장기적 근로자 안전 확보. Appnomic의 CEO 니틴 쿠마르(Nitin Kumar)는 디지털 비즈니스 모델을 올바르게 정립하는 것의 중요성을 강조합니다.

많은 제조업체가 AR, AI 등 기술로부터 혁신적 이득을 약속받았습니다. 배포가 정체된 기업은 그 투자를 재평가해야 한다고 미클로빅은 조언합니다. 자동화와 고급 제어 시스템은 운영 위험에 대한 명확한 이해 하에 도입되어야 하며, 원격 접근은 제대로 보호되지 않으면 심각한 사이버 보안 위협을 초래할 수 있다고 DUNELM Associates의 마틴 데이비스(Martin Davis)는 경고합니다.

스마트 제조의 관련성은 커지고 있지만, 문화적 저항이 진전을 종종 방해합니다. 쿠마르는 "최대 문제는 지식 부족이 아니라 새로운 아이디어를 거부하는 문화적 항체"라고 설명합니다.

인재와 원격 근무

원격 근무가 인재 채용을 재편합니다. PwC는 제조업이 육체노동 산업으로 인식되어 데이터에 정통한 인재 유치가 어렵다고 지적합니다. 맥킨지(McKinsey)는 원격 근무 증가가 숙련 전문가 접근성을 넓힌다고 보고합니다.

그러나 인재만으로는 전환을 촉발하지 못합니다. 고품질 운영 데이터도同样重要합니다.

데이터: 스마트 의사결정의 기반

로크웰 오토메이션(Rockwell Automation) 선임 분석 매니저 마이클 테이(Michael Tay)는 "첫째, 스마트 의사결정을 지원할 올바른 데이터에 접근해야 한다"고 강조합니다. 다음 단계는 데이터 사용을 일상 프로세스에 내재화하는 것입니다. 많은 산업 기계, 특히 오래된 브라운필드 장비는 연결성이 부족하지만, 최신 센서 기술로 데이터 수집이 훨씬 단순해졌습니다.

데이비스는 센서만으로는 부족하며 맥락이 필수적이라고 상기시킵니다. "맥락을 이해해야만 데이터가 올바른 결정을 이끄는 유용한 정보가 됩니다."라고 그는 말합니다.

데이터 사이언스 도구는 다루기 쉬운 문제 해결에 뛰어나지만 변덕스러운 소비자 수요 예측에는 어려움을 겪습니다. 테이는 "행동을 이끄는 측정되지 않은 요인과 외부성이 많다"고 인정합니다. 제조업체는 수요의 불규칙적 변화에 적응해야 했습니다. 일부는 의료용품으로 피봇하고, 다른 일부는 장기적 소비자 변화에 맞춰 제품 라인을 재설계했습니다.

소비자 대상 제조업체의 경우 대중교통 차량에 환기 구역 추가 등 사회적 거리두기를 수용하는 기능 추가를 의미할 수 있습니다.

가상화와 시장 포지셔닝

Ceridian의 산업 자문 부사장 대니 스미스(Danny Smith)는 터치리스, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 기술의 급증을 예측합니다. 혁신적 제품 개발이 우선이지만 많은 기업이 마케팅에 어려움을 겪습니다. 쿠마르는 디지털 제품이 종종 C-레벨에 판매되지만 기존 영업팀이 이 새로운 구매자와 소통할 언어가 부족할 수 있다고 지적합니다.

자신만의 길 그리기

전문가들은 단일 북극성 지표에 동의하지 않습니다. 마틴 데이비스는 독일의 인더스트리 4.0 프레임워크를 지적합니다. 이는 린 제조와 IoT, 클라우드, AI를 결합합니다. "단순히 데이터에 집중해 더 나은 결정을 내리는 것으로 시작합니다." 데이비스는 말합니다.

마이클 테이는 "점점 더 데이터 주도가 되는 것이 성과를 높이는 비용 효율적 방법"이라고 덧붙입니다. 데이터 숙련도는 디지털 이니셔티브 측정도 가능하게 합니다. 테이는 비즈니스 목표 식별, 벤치마킹, 시간 경과에 따른 진행 추적을 권장합니다. "모든 중요한 결정은 결과를 디지털로 포착할 기회입니다."라고 그는 설명합니다.

댄 미클로빅은 유연성을 옹호합니다: "투자 계획은 최대 민첩성을 제공하는 프로젝트를 우선시해야 합니다." 많은 기업이 이미 기술을 보유하고 있습니다. 단지 더 효과적으로 적용할 필요가 있습니다.

성공은 궁극적으로 디지털을 조직 문화에 내재화하는 데 달려 있습니다. 쿠마르는 별도 디지털 부서가 디지털 이니셔티브를 레거시 비즈니스에서 고립시켜 채택을 방해할 수 있다고 경고합니다.