하이퍼오토마이션 해방: RPA를 넘어 비즈니스 운영 변혁

이 기술을 어떻게 최대한 활용할 수 있을까요?

2019년 보고서 'RPA를 넘어 하이퍼오토마이션 제공'에서 Gartner는 조직이 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 다른 도구와 어떻게 통합해야 하는지에 대한 지침 부족을 지적했습니다. 보고서는 또한 비즈니스 관리자가 단순 반복 프로세스 자동화에 집중하라는 압박을 경험하지만, 사일로화된 자동화 프로세스를 전체 공장으로 확장하는 전략이 부족하다고 강조했습니다.

글로벌 연구 회사에 따르면 해결책은 하이퍼오토마이션입니다. 이는 상호 보완적 기술과 인공지능을 결합하여 비즈니스 프로세스를 증강하는 엔드투엔드 자동화로 정의됩니다.

참조: 오늘날 비즈니스를 뒤흔드는 가장 뜨거운 하이퍼오토마이션 트렌드

하이퍼오토마이션은 딥러닝, 고급 분석, 머신 비전, 자연어 처리, RPA 등 여러 솔루션을 결합하여 개별 작업이 아닌 복잡한 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 비즈니스 관리자는 더 큰 과제를 해결하고 장기 최적화 전략에 집중할 수 있습니다.

기존 자동화와 어떻게 다른가?

전통적 자동화와 하이퍼오토마이션의 주요 차이점은 전자가 특정 프로세스 자동화에 초점을 맞추는 경향이 있는 반면(예: 반복적인 픽앤플레이스 애플리케이션에 인간 작업자 대신 코봇 배치), 후자는 전체 생산 프로세스를 전체론적 접근으로 최적화하는 것을 목표로 한다는 것입니다.

예를 들어, 불량 품질 비용을 줄이기 위해 플랜트 관리자는 생산 라인에서 결함 품목을 발견하기 위해 자율 머신 비전 시스템을 구현하기로 결정할 수 있습니다. 이는 인간 검사원에 의존하지 않고 철저한 품질 검사를 보장하는 빠르고 쉽고 비용 효과적인 방법입니다. 그러나 이는 문제의 근본 원인, 즉 애초에 결함이 발생하지 않게 하는 것을 다루지 않습니다.

이를 위해 제조업체는 생산 라인을 따라 여러 품질 보증(QA) 스테이션을 사용하고, QA 프로세스 결과를 분석하는 AI 기반 솔루션을 통합할 수 있습니다. 이를 통해 근본 원인 분석을 수행하고 결함이 더 자주 발생하는 위치와 이유를 이해하며, 문제를 막을 수 있는 자동화 솔루션에 투자할 수 있습니다. 예를 들어, 페인트 결함이 공기 중 먼지 과다로 인해 정기적으로 발생한다는 것이 확인되면, 자동차 제조업체는 자동 가습 시스템을 구현하기로 결정할 수 있습니다. 이는 공기 중 오염 물질 수준이 허용 임계값을 초과했을 때만 활성화되는 스마트 센서와 결합될 수 있습니다.

이 예에서 여러 자동화 도구가 결합되어 과제를 엔드투엔드로 해결합니다. 제조업체는 주문 획득부터 최종 납품까지 생산의 모든 측면의 효율성을 극대화하기 위해 이러한 생태계를 여러 개 만들 수 있습니다. 결정적으로, 이러한 시스템들은 원활한 워크플로와 최상의 결과를 보장하기 위해 서로 통신할 수 있어야 합니다.

필요한가?

Gartner는 하이퍼오토마이션이 2020년 이후 최고의 전략적 기술 트렌드 중 하나가 될 것으로 예측했지만, 그것이 제조업체들이 반드시 과대광고에 편승해야 함을 의미하지는 않습니다. 엔드투엔드 자동화가 실질적인 비즈니스 가치를 제공할 수 있는지 이해하기 위한 첫 번째 일은 비즈니스 목표와 이를 달성하는 데 필요한 자동화 도구를 명확히 정렬하는 로드맵을 만드는 것입니다.

Gartner는 세 가지 핵심 목표(수익, 비용, 위험)를 고려할 것을 제안합니다. 이 매개변수에 따라 제조업체는 고객 참여 강화, 생산량 증가, 반복 작업 자동화를 통해 수익을 증대시킬 수 있는 기술이 무엇인지 고려할 수 있습니다. 그런 다음 불량 품질 비용을 줄이고 생산을 간소화하기 위해 프로세스를 재설계해야 합니다. 마지막으로, 비효율적 프로세스의 컴플라이언스 위험을 고려해야 합니다. 예를 들어, 부품을 수동으로 기계에 공급하는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 위험할 수 있으며, 따라서 안전 규정을 위반할 수 있습니다.

이러한 요소들을 신중하게 고려하면 제조업체는 하이퍼오토마이션이 생산성을 크게 높이고, 없이 부족했을 경쟁 우위를 제공할 수 있는지 더 명확히 알 수 있습니다.

레거시 장비는 어떤가?

하이퍼오토마이션은 사용 가능한 최신 자동화 기술과 그것들이 완벽하게 상호 통신할 수 있는 능력을 기반으로 합니다. 결과적으로 제조업체는 중요 애플리케이션에 레거시 장비를 사용하는 공장에는 실행 가능한 비즈니스 접근법이 아니라고 생각할 수 있습니다.

공장 자동화의 중추를 형성하는 기계들(예: 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC))은 수십 년간 지속될 수 있으며, 여전히 적절히 수행되고 최신 가이드라인을 준수한다면 교체할 이유가 없습니다. 그러나 레거시 장비는 보통 하이퍼오토마이션 전략 구현에 필요한 통신 능력이 부족합니다.

이것이 추가적인 계획 계층을 포함할 수 있지만, 레거시 기계 사용이 반드시 엔드투엔드 자동화를 배제하는 것은 아닙니다. 플랜트 관리자가 하이퍼오토마이션에 대한 견고한 비즈니스 케이스를 개발할 수 있다면, 구형 장비를 스마트 센서로 개조하는 방법이 있습니다. 이렇게 하면 기계들을 산업용 사물인터넷(IIoT)에 연결하여 운영 간소화, 비용 절감, 생산성 증대에 사용될 수 있는 귀중한 데이터를 보낼 수 있습니다. 구형 장비 전문 자동화 부품 공급업체는 제조업체가 기계를 개조하여 Industry 4.0에 적합하게 만드는 데 필요한 하드웨어를 쉽게 제공할 수 있습니다.

고려해야 할 또 다른 것은 IoT 연결 기계들이 같은 언어를 구사할지 여부입니다. 예를 들어, 공장의 PLC는 필드 장치와 호환되는 통신 프로토콜이 필요합니다. 제조업체는 반드시 자신의 PLC와 같은 브랜드의 프로토콜이 필요하지는 않습니다. 예를 들어 ProfiBus는 Allen Bradley 제품군의 모든 PLC와 연결될 수 있지만, 일부 프로토콜은 다른 것들과 잘 작동하지 않습니다. 이는 하이퍼오토마이션을 구현하기 위해 제조업체가 모든 장비가 통신할 수 있도록 최적의 프로토콜을 연구해야 함을 의미합니다.

가능할 때, 독점 소프트웨어보다는 Robot Operating System(ROS)과 같은 오픈소스 아키텍처 기반 시스템 개발이 마찰을 최소화하고 상호운용성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.