산업 자동화, 지능형 정보 자동화로의 전환 주도

인피니티QS(InfinityQS)의 글로벌 채널 프로그램 디렉터인 제이슨 체스터(Jason Chester)는 새로운 기술과 산업 자동화가 어떻게 정보 자동화를 도입할 수 있는지 탐구합니다.

제이슨 체스터, 인피니티QS 글로벌 채널 프로그램 디렉터에 따르면, 자동화는 수십 년 전부터 제조 발전의 원동력이었습니다. 물리적 작업을 자동화로 대체하는 것은 오늘날 우리가 아는 대량 생산 시대로 산업을 이끄는 다리 역할을 해왔습니다. 기업들은 항상 기술의 새로운 발전이나 새로운 산업 이니셔티브의 선두에 서기 위해 노력합니다. 이 모든 것은 상당한 효율성과 생산성 향상을 위한 것이며, 궁극적으로 성장과 이익 증대로 이어집니다.

오늘날 대다수의 제조 공정은 어느 정도 자동화되어 있으며, 그 수준은 점점 더 높아지고 있습니다. 하지만 우리의 인지 활동과 정보 관련 프로세스에도 동일하게 적용될 수 있을까요? 데이터를 수집, 분석, 가치를 추출하는 것은 산업 공정 최적화의 다음 단계임이 분명하지만, 현재 기술 투자와 우선순위 측면에서 다루어지는 방식은 그렇지 않음을 시사합니다.

산업 자동화로부터 큰 성과를 이미 거두었기 때문에, 지속되더라도 수익은 점점 줄어들고 있습니다. 대신 제조 부문은 생산 환경 내에 종종 방치되거나 충분히 활용되지 않는 귀중한 데이터로 눈을 돌려야 합니다. 그렇게 하면 생산 작업의 효율성과 생산성을 크게 개선하고, 낭비를 없애며, 제품 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 제조업체들이 데이터 중심의 산업 제조 측면에 초점을 맞춰야 할 때입니다.

제조 현장에서의 첨단 기술 격차

고도로 자동화된 산업 환경에서도 공정 파라미터, 제품 품질 검사, 실험실 검사가 수동으로 기록되는 경우가 드물지 않습니다. 심지어 여전히 종이에 기록하는 경우도 꽤 흔합니다. 생산 공정 모니터링과 품질 관리는 자동화와 기술 혁신 측면에서 동일한 수준에 있지 않으며, 그 결과 성과만 저하됩니다.

제조 및 품질 인텔리전스 솔루션과 같은 첨단 현장 정보 기술은 엔드투엔드 제조 공정을 최적화함으로써 실시간으로 제조 성과를 높이는 데 도움을 줍니다. 생산 과정에서 작은 오류가 누적되는 것을 방지하거나 공정의 불필요한 변동성을 제거하면 폐기물이 줄어들고 소비자 신뢰를 해칠 수 있는 불량 제품 생산 위험도 감소합니다. 이는 전체 제조 수명 주기와 모든 시설로 확대될 때 순 개선 효과가 상당할 수 있습니다.

이것은 원칙적으로 올바른 데이터가 올바른 시간, 올바른 장소, 올바른 사용자에게 제공되고, 그들이 끊임없이 가장 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 제시되도록 보장함으로써 이루어집니다. 이는 데이터 수집, 통계 분석, 시각화 등 데이터 관련 프로세스의 효과적인 자동화에 달려 있습니다.

낡은 제조 환경에서는 제조 작업에 대한 의미 있는 분석을 위해 데이터를 먼저 수집, 준비, 가져오기, 수동으로 분석해야 합니다. 이는 근로자들의 시간을 지루하게 낭비하는 일입니다. 이 시간은 직원들을 가장 필요한 곳에 배치하고 조직의 이익을 극대화하는 데 더 잘 쓰일 수 있습니다. 더 나쁜 것은 수동 데이터 입력 시 인적 오류 위험이 자동화 시스템보다 훨씬 높다는 점입니다. 이로 인해 결과와 분석이 항상 완전히 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다.

제조 분야의 효율성 향상 및 운영 최적화

데이터가 효율성과 생산성 전쟁에서 다음 전장이 되면서 정보 자동화가 주도할 길이 열렸습니다. 제조업체는 데이터 수집 프로세스를 자동화하거나 수동 데이터 수집 프로세스를 더 효율적이고 견고하게 만들어야 합니다. 이는 예약된 데이터 수집, 데이터 수집 워크플로 등의 형태로 구현될 수 있으며, 모든 것이 제어되고 근로자가 필요할 때 필요한 정보를 얻을 수 있도록 안내됩니다.

데이터가 수집되면 실시간 통찰력과 알림을 근로자에게 제공하는 방식으로 추가 분석할 수 있습니다. 이제 우리는 실시간으로 데이터를 손쉽게 수집하고, 정교한 알고리즘을 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하며, 그 분석 결과를 매우 직관적인 시각화로 제시할 수 있는 기술 역량을 갖추고 있습니다. 이는 의사 결정을 훨씬 더 빠르고 효과적으로 만들어, 생산 공정이 최적으로 실행되도록 중요한 결정을 실시간으로 내릴 수 있게 합니다.

디지털 성숙도가 modeste한 수준조차 없는 레거시 제조 환경에서는 안정적인 공정을 모니터링하여 비정상적이거나 문제가 있는 상황을 포착할 준비를 하는 데 많은 노력을 기울입니다. 하지만 오늘날에는 그러한 지속적인 모니터링을 자동으로 수행할 수 있습니다. 이 예외 기반 모니터링 접근 방식은 운영자 비효율성을 근절하는 데 중요한 접근 방식입니다. 이제 위반이나 문제를 실시간으로 인지하고 피해가 발생하기 전에 예방하거나 회피하기 위해 조치할 수 있게 되었습니다. 공정이 최적으로 실행되지 않는 곳에서 생산 팀은 문제가 어디에 있거나 발생할 가능성이 가장 높은지에 대한 통찰력을 즉시 얻고, 제조 성과에 영향을 미치기 전에 사전에 개입할 수 있습니다.

자동화의 더 넓은 관점 누리기

정보 수집과 분석이 더 자동화됨에 따라 이는 기업 전체의 제조 성과에 대한 더 넓은 규모의 통찰력으로도 이어집니다. 현장 너머에서 품질 전문가, 운영 관리자, C레벨 임원들은 제조 및 품질 인텔리전스 솔루션을 통해 얻은 엔터프라이즈 가시성을 사용하여 자동으로 생성된 대시보드를 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 각 사용자의 역할, 접근 권한, 책임 수준에 따라 필수 데이터와 통찰력을 실시간으로 보여줄 수 있습니다.

의사 결정자들은 최고 성과 공장의 최적 조정과 모범 사례를 모든 사이트에 적용하여 전사적 이점을 얻을 수 있습니다. 또한 여러 사이트, 제품, 공정, 라인, 교대, 생산 런 간의 품질을 비교하여 지속적인 개선 기회를 식별할 수 있으며, 이는 글로벌 혁신과 기하급수적인 비용 절감으로 이어집니다.

데이터를 중앙 집중식 통합 리포지토리에 통합함으로써 엔터프라이즈 전체 가시성과 운영 인텔리전스의 이점을 얻고, 조직이 디지털 혁신의 다음 단계를 준비하면서 일관된 공정 및 품질 개선을 달성할 수 있습니다. 모든 부문에서 정보 자동화를 수용하는 것은 제조업체가 운영을 이해하고 미래에 대비하며 경쟁사보다 앞서 나가는 열쇠입니다.