자동화 제어 시스템
우리가 살고 일하는 방식은 자동화를 통해 변화하고 있습니다. RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 사용하여 성능을 향상하고 비용을 절감하기 위해 디지털 작업자로 인력을 늘리는 것이 빠르게 표준이 되고 있습니다. Deloitte가 520개 이상의 조직을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 응답자의 90% 이상이 지능형 자동화의 상당한 가치를 인식하고 있는 것으로 나타났습니다.
그러나 많은 조직이 '자동화 우선' 시대를 향한 여정을 시작했지만 지능형 자동화 프로그램을 성공적으로 확장한 조직은 적었습니다.
지능형 자동화 사용이 증가하는 것을 보는 것은 좋은 일이지만 전체 인구와 비교할 때 RPA의 이점을 대규모로 극대화하는 조직은 거의 없습니다.
왜 그렇게 많은 조직이 번창하는 반면 다른 조직은 지능형 자동화 프로그램을 확장하는 데 어려움을 겪습니까? Deloitte에서는 6가지 중요한 키가 있음을 발견했습니다. 지능형 자동화 확장의 장벽을 풀기 위해 .
많은 성공적인 조직에서 RPA를 사용하여 이러한 장벽을 극복하고 전체론적 관점에서 비즈니스 프로세스를 재구상하고 명확하고 설득력 있는 비전을 통해 전체 조직을 조정하고 있습니다.
자동화는 전체 조직을 변화시키고 기하급수적인 비즈니스 이점을 가져올 수 있는 힘이 있지만 올바른 사고 방식이 없다면 기업은 개념 증명(POC) 이상으로 확장하기 위해 계속 고군분투할 것입니다.
대규모 자동화를 실현하려면 경영진과 리더가 조직 전반에 걸쳐 자동화 우선 사고 방식을 장려해야 합니다.
인간이나 소프트웨어가 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 방법에 대해 생각하는 대신 자동화 우선 사고 방식을 따르는 사람들은 먼저 원하는 비즈니스 결과를 고려합니다. 그런 다음 역으로 작업하여 이러한 결과를 달성하는 하이브리드 인력을 만듭니다.
출처: Automation First Era에 오신 것을 환영합니다:번영하는 기업을 위한 안내서
이 목표 지향적인 접근 방식을 사용하려면 경영진과 리더가 자동화가 조직에 의미하는 바, 자동화에 적합한 작업, 대규모로 RPA를 활용하는 방법을 완전히 이해해야 합니다.
이러한 사고방식을 개발하는 것은 표면적으로 들리는 것보다 더 어려울 수 있습니다. 리더십은 결과가 불확실한 경우에도 직원이 새로운 기술을 실험하고 경계를 탐색하며 위험을 감수하도록 허용해야 합니다. 경영진의 동의와 올바른 도구가 없으면 작업을 자동화하기가 어려울 수 있습니다.
지능형 자동화를 확장하려면 조직 전체에서 명확하고 합의된 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 명확한 목표를 세울 때 다음은 조직에서 묻는 몇 가지 질문의 예입니다.
RPA 프로그램의 목표는 무엇입니까?
이러한 프로그램 목표는 조직이 장기적인 기업 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
진행 상황을 어떻게 측정하고 투자 가치를 극대화할 수 있습니까?
이러한 목표가 비즈니스 전체를 실질적으로 개선할 것입니까, 아니면 더 높은 목표를 세워야 할까요?
선택한 자동화 목표는 조직 규모에 비해 충분히 야심적이어야 합니다. 예를 들어, 우리는 지능형 자동화 프로그램을 확장하기 위해 글로벌 제약 회사의 경영진과 협력했습니다. 리더십은 자동화 프로그램을 통한 비즈니스 가치의 1천만 달러라는 초기 목표로 시작되었으며, 우리는 이 목표가 비즈니스에 큰 영향을 미치지 않을 것이라고 빠르게 판단했습니다.
조직이 자동화 목표를 기하급수적으로 더 큰 5억 달러로 재정렬하고 나면 인텔리전트 자동화에 훨씬 더 많은 내부 초점을 맞출 수 있었습니다. 집중도가 높아짐에 따라 전체 조직을 조정하고 팀이 디지털 혁신에 충분한 리소스를 할당할 수 있었습니다.
대규모 지능형 자동화를 실현하려면 조직에서 자동화에서 가치를 포착하는 방법과 위치, 자동화에 대한 투자의 우선 순위를 지정하는 방법에 대한 합의가 있어야 합니다.
RPA의 채택이 빠르게 증가하고 있지만 여전히 상대적으로 새로운 기술입니다. 빠른 혁신 속도는 경영진과 직원 모두가 현재 프로세스를 넘어서는 것을 보기 어렵게 만들 수 있습니다.
작업 수준을 유지하고 현재 존재하는 프로세스만 자동화함으로써 조직은 로컬 최대값에 도달할 수 있습니다.
지능형 자동화 프로그램에서 상당한 가치를 실현하려면 기업은 전체 자동화 수명 주기에 걸쳐 종단 간 보기로 전환하는 것을 고려해야 합니다.
딜로이트에서 우리는 모든 부문과 영역에 걸쳐 있는 조직과 협력할 수 있는 특권을 가지고 있습니다. 이러한 조직이 자동화를 제공하는 방식이 더욱 성숙해짐에 따라 점점 더 많은 워크플로가 완전히 재구성되는 것을 목격하고 있습니다.
제약 회사의 예로 돌아가서 자동화 프로그램은 재무 그룹 내에서 시작되었습니다. 단일 비즈니스 그룹의 개선을 통해 천만 달러의 비즈니스 개선을 달성할 수 있었지만 이러한 자동화 목표를 5억 달러로 높이려면 프로그램을 확장해야 했습니다. 광범위한 자동화 목표는 자연스럽게 연구 개발(R&D) 및 운영과 같은 다른 비즈니스 영역의 고위 경영진의 참여로 이어졌습니다.
지능형 자동화 프로그램을 효과적으로 확장한다는 것은 직원 주도 접근 방식을 넘어서는 것을 의미합니다. 조직은 자동화 프로그램 내에서 구체적인 역할과 책임을 설정하고 자동화해야 하는 프로세스에 대한 명확한 우선 순위를 가져야 합니다. 조직이 소유권과 관련하여 대답해야 하는 몇 가지 중요한 질문:
프로그램이 목표를 달성하도록 하는 궁극적인 책임은 누구에게 있습니까?
소프트웨어 로봇의 구현 및 배포를 담당하는 사람은 누구입니까?
로봇 성능을 확인하고 널리 사용하도록 승인하는 책임은 누구에게 있습니까?
하이브리드 인력 지원을 어떻게 관리할 것인가?
대부분의 조직에서 해답은 로봇 CoE(Center of Excellence)를 설정하는 데 있습니다. CoE는 조직 전체에 걸쳐 소프트웨어 로봇의 배포, 관리 및 지원을 담당하는 중앙 집중식 장치입니다. CoE는 관련 당사자 및 부서의 정보를 받아 작업량과 소요 시간을 기준으로 작업 순위를 지정합니다. 비용이 많이 드는 작업을 자주 수행하면 자동화되면 가장 큰 ROI를 얻을 수 있습니다.
CoE의 중심에 있는 핵심 팀에는 비즈니스 분석가, 솔루션 설계자, 인프라 엔지니어, 개발자 및 지원 직원과 함께 리소스를 인수하는 RPA 후원자와 채택을 촉진하는 RPA 챔피언이 포함되어야 합니다.
CoE의 명확한 역할과 책임을 설정하는 것은 품질과 효율성을 희생하지 않으면서 로봇 배포를 확장하는 데 중요합니다.
자동화 기술이 빠르게 변화함에 따라 인재 격차가 실질적인 문제가 되었습니다.
많은 조직에서 대규모 자동화를 지원하는 데 필요한 기반(사람, 팀, 프로세스 및 기술 역량)이 부족합니다. 이러한 인재 격차를 내부적으로 좁히려면 상당한 투자가 필요할 수 있으며, 채택 속도가 느려지고 기업이 투자 수익을 보기까지 시간이 길어질 수 있습니다.
많은 고객이 인재 격차를 해소하고 자동화 프로그램을 신속하게 확장하기 위해 '서비스형' 모델로 전환하고 있습니다. 서비스로서의 자동화는 조직이 비즈니스 가치를 신속하게 실현하는 동시에 시간이 지남에 따라 내부 기술을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
자동화 프로그램을 확장하려면 상당한 추진력이 필요합니다. 많은 조직이 POC 또는 파일럿 프로그램으로 RPA 여정을 시작합니다. 이 접근 방식은 새로운 기술을 테스트하는 데 적합하지만 단편적 접근 방식은 확장하기에 적합하지 않습니다.
자동화 프로그램을 있는 그대로의 변환으로 취급하지 않으면 파일럿 단계를 넘어 확장하는 데 어려움을 겪고 지능형 자동화의 진정한 가치를 실현할 수 없는 자신을 발견할 수 있습니다.
이러한 추진력을 창출하려면 이 게시물에서 논의한 키 조합이 필요합니다.
조직 전반에 걸쳐 올바른 사고방식 보유
야심찬 목표 만들기
CoE의 적절한 리소스 사용
빠른 진행을 위한 올바른 도구 활용
추진력이 없으면 억지로 하지 마세요. 프로그램이 작동하지 않으면 일시 중지하고 자동화를 위한 강력한 기반을 구축한 다음 다시 시작하는 것을 두려워하지 마십시오.
Deloitte에서 우리는 여러 클라이언트가 자동화 프로그램을 성공적으로 일시 중지하고 다시 시작하는 것을 보았습니다. 다시 시작하자 대규모 자동화의 진정한 이점을 훨씬 더 빠르게 제공할 수 있었습니다.
파일럿 단계를 넘어 지능형 자동화를 추진하고 RPA의 진정한 가치를 실현하려면 기업 전체를 살펴봐야 합니다. 자동화를 확장하려면 작업이 필요합니다. 비즈니스 프로세스는 적응해야 하고 조직은 역량을 키워야 하며 팀은 스마트 자동화 솔루션을 활용해야 합니다.
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자동화 제어 시스템
업계의 활발한 성장 속에서 PLM(제품 수명 주기 관리) 소프트웨어 개발자는 클라우드 및 기계 학습을 활용하여 데이터를 관리하고 사용자 경험을 향상시키고 있습니다. 업계 리더들은 또한 소프트웨어에서 분산 원장의 사용을 확대하거나 PLM 애플리케이션에서 가장 적합한 곳에 통합하기 위해 블록체인을 고려하고 있습니다. CIMdata Inc의 리서치 부사장인 Stan Przybylinski는 지난해 PLM 시장이 9.4% 성장했으며 18개 제공업체가 5억 달러의 관련 수익을 창출했다고 말했습니다. 8.6%. 그는 Siemens PLM
COVID-19 대유행은 제조 산업에 수많은 방식으로 도전 과제임을 분명히 증명했습니다. 2020년 3월에 모든 활동에 대한 폐쇄 조치가 시작되면서 공급망, 자동화, 작업자 안전 및 원격 작업에 대한 더 많은 직원의 생산성 문제가 전면에 부각되었습니다. 이제 국가와 산업이 제한이 해제되면서 앞으로 나아가기 시작하면서 제조업체는 배운 교훈을 실천할 기회를 갖게 되었습니다. 분명히, 지난 18개월 정도는 나쁜 소식으로 가득 차 있지 않았습니다. 의료 및 기타 제조업체는 의료 종사자와 필수로 간주되는 기타 산업의 직원을 위한 개인