로우 코드는 산업 프로세스를 더 빠르게 자동화합니다.

로우 코드 개발을 통해 조직은 완전히 새로운 자동화 프로세스를 개발하고 이전에 함께 사용되지 않았던 소프트웨어 요소를 결합할 수 있습니다.

오늘날 자동화라는 용어는 성공의 핵심 요소로 선전되면서 많이 사용됩니다. 종종 언급되지 않는 것은 산업 자동화가 수십 년 동안 주변에 있었다는 것입니다. 새로운 기능과 자동화 new에 많은 관심이 있는 이유는 조직에서 혁신적인 산업 자동화 프로세스를 신속하게 사용할 수 있도록 지원하기 위해 로우 코드 애플리케이션 개발의 사용이 증가하고 있기 때문입니다.

차이점이 뭐야? 오래된 자동화는 발전하는 데 오랜 시간이 걸렸고 정적이었습니다. 예를 들어, 제조업체는 부품이 통과하기 전에 작업(예:페인트, 용접 또는 이동)을 수행하도록 조립 라인 로봇을 하드 코딩합니다. 또는 프로세스가 엄격하게 정의될 수 있으므로 A가 발생하면(용액이 특정 온도로 가열됨) B를 수행합니다(반응물 추가).

확실히, 이러한 구식 자동화 예제는 동일한 작업을 수동으로 수행하는 것보다 개선 사항을 제공했습니다. 그러나 현대 자동화 응용 프로그램의 측면에서는 심각하게 부족합니다.

오늘날 작업 및 프로세스의 자동화에는 다음과 같은 훨씬 더 뛰어난 기능이 필요합니다.

유연성: 산업 조직은 빠르게 변화하는 시장 상황에 만족해야 합니다. 국가 간의 분쟁은 새로운 재료 또는 공정으로의 전환을 요구하는 별표를 발동합니다. 소셜 미디어 인플루언서의 추천으로 제품에 대한 소비자 수요가 급증했습니다. 원인이 무엇이든, 공장 운영은 시장의 밀물과 썰물을 충족하기 위해 온디맨드 방식으로 신속하게 개선되어야 합니다.

맞춤설정: 대량의 균일한 대량을 생산하는 것보다 산업 플랜트에서 특정 고객의 사양을 충족하도록 개별화된 소량의 품목을 제조하는 것이 일반적입니다. 온라인 주문 시스템으로 가능해진 맞춤형 인쇄 작업에서부터 딜러의 주문과 일치하도록 자동차에 다양한 광택 마감재를 적용하는 자동차 제조업체에 이르기까지 다양한 예가 있습니다.

데이터 기반: 산업 운영은 점점 더 수동적이고 수동적인 방식에서 능동적인 방식으로 이동하고 있습니다. 과거에는 완제품에 대한 검사를 수행하고 월별 또는 분기별로 핵심성과지표(KPI)를 평가했습니다. 이제 IoT 장치의 데이터 가용성 덕분에 품질과 KPI를 실시간으로 평가할 수 있습니다. 데이터의 신속한 분석은 프로세스에 다시 연결될 수 있으며 자동화는 품질을 유지하고 출력을 최적화하기 위해 즉석에서 조정을 수행할 수 있습니다.

낮은 코드는 이러한 모든 영역에서 도움이 됩니다. 한 번 하드 코딩하고 절대 건드리지 않는 대신 로우 코드 개발을 통해 조직은 새로운 자동화 애플리케이션을 신속하게 만들고 테스트할 수 있습니다.

새롭게

자동화에 사용되는 로우 코드의 가장 큰 가치는 아마도 시민 개발자가 참여한다는 것입니다. 자동화를 통해 개선할 수 있는 것을 누가 더 잘 결정합니까? 작업 현장의 작업자는 이상적으로는 포착할 수 있는 풍부한 경험을 가지고 있습니다.

예를 들어 작동 온도가 예기치 않게 10도 상승하면 장치가 설계 사양 내에서 작동하더라도 24시간 내에 고장이 날 수 있다는 것을 알고 있는 장비 운영자가 있습니다. 이러한 경험 법칙을 표준 개발 방법으로 자동화하는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 로우 코드 개발을 통해 운영자는 의사결정 자동화 루틴을 통합할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 온도가 10도 상승할 때 서비스 티켓을 트리거하는 것과 같은 명백한 조치를 자동화할 수 있습니다.

현대 산업 현장은 더 혁신적일 수 있습니다. 자동화는 덜 사용되는 라인으로 생산을 전환하고 장비 온도가 떨어질 때까지 현재 라인의 역생산을 조절할 수 있습니다.

연결된 작업 현장을 통한 자동화 시너지

로우 코드와 자동화가 잘 어울리는 또 다른 영역은 연결된 작업 현장과 관련이 있습니다.

과거에는 대부분의 자동화 노력이 하나의 프로세서 하나의 작업에 집중되었습니다. 자동화는 그 한 가지를 최적화합니다. 오늘날의 연결된 작업장은 운영에 대한 더 넓은 시야를 제공합니다. 생산 라인 또는 공장 현장 전체의 상호 의존성을 알면 종단 간 자동화가 가능합니다.

보다 발전된 애플리케이션은 생산 환경을 넘어 확장됩니다. 점점 더 많은 산업 기업들이 조직 전체에 자동화를 추진하고 있습니다. 작업 현장의 IoT 상태 데이터를 유지 관리 작업 및 예비 부품 재고에 연결하고 있습니다. 일부는 공급망으로 프로세스의 자동화를 확장합니다.

모든 경우에 로우 코드 개발은 새로운 자동화 애플리케이션을 빠르게 시도하고 구축할 수 있는 기회를 제공합니다.

영감을 주는 새로운 아이디어

로우 코드를 통해 산업 조직은 완전히 새로운 자동화 프로세스를 개발하고 이전에 자동화 작업에서 함께 사용되지 않았던 요소를 결합할 수 있습니다. 새로운(er) 자동화 애플리케이션의 주요 예는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 인공 지능(AI)을 자동화에 통합하는 것입니다.

RPA는 종단 간 작업을 자동화할 수 있는 기능으로 인기를 얻고 있습니다. 과거에는 작업을 완료하기 위해 수행되는 단계를 순서대로 코딩하여 프로세스를 자동화할 수 있었습니다. 조건에 따라 다른 조치를 취할 수 있는 프로세스 유연성을 제공하는 if-then 단계가 있을 수 있습니다.

RPA 애플리케이션은 정보를 해석하고, 이기종 시스템을 통해 작업하고, 응답을 트리거하고, 반복적인 작업을 수행하기 위해 다른 시스템과 통신하도록 설계될 수 있습니다.

AI는 지능형 의사 결정 기능을 프로세스 스트림에 주입할 수 있습니다. AI는 생산 라인을 따라 이미지 분석 및 물체 감지와 같은 기본 기능을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 데이터를 조사하고 조건을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 AI는 다음 단계를 결정하고 행동합니다.

이러한 자동화 애플리케이션은 다양한 소프트웨어 요소를 하나의 응집력 있는 애플리케이션으로 통합해야 합니다. 로우 코드 개발은 이 프로세스를 더 쉽게 만듭니다.