기회 사분면: Industry 4.0 성공을 위한 4대 핵심 기둥

인포(Infor)의 고투마켓 관리 부사장 닉 카스텔리나가 Industry 4.0 성공을 구성하는 네 가지 부분을 자세히 설명합니다.

Industry 4.0이 도래했으며, 성공적인 제조업체는 클라우드, 데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 같은 기술을 활용하여 사람, 프로세스, 데이터를 연결하여 스마트 제조를 가능하게 합니다. 불행히도 많은 기업이 지나간 시대에 더 적합한 기술 시스템과 비즈니스 프로세스로 Industry 4.0에 진입하고 있습니다. 이제 제조업체는 현재 운영을 현실적으로 살펴보고 Industry 4.0에서 비즈니스 성공을 달성하는 데 필요한 운영 전략을 활성화하기 위한 올바른 기술이 있는지 판단할 때입니다.

제조업체는 네 가지 핵심 운영 영역에 초점을 맞춰 Industry 4.0 준비성을 평가하기 시작할 수 있습니다: 인력, 비즈니스 프로세스, 자산, 고객 경험. 이 평가를 시작하면 제조업체는 생산성 한계에 도달했으며 새로운 기술이 구현되지 않는 한 개선되지 않을 것임을 발견할 수 있습니다. 새로운 비즈니스 모델을 최대한 활용할 수 있는 장비가 현재 갖춰져 있지 않음을 발견할 수 있습니다. 내부적으로나 외부적으로 글로벌하게 데이터를 공유하고 볼 수 있는 필요한 연결성이 부족함을 발견할 수 있습니다. 새로운 세대 근로자가 요구하는 모바일 및 원격 근무 역량이 없거나, 고객의 맞춤화 및 개인화 요구를 충족할 능력이 부족할 수 있습니다.

더 구체적으로, 제조업체는 비즈니스를 지원하는 방식이 구식임을 발견할 수 있습니다. 서로 비효율적으로 통신하거나 전혀 통신하지 않는 시스템의 패치워크가 있을 수 있습니다. 프로세스가 임시방편으로 짜여져 시간, 자원, 자재의 낭비를 초래할 수 있습니다. 또는 문제 해결 전략이 단기 솔루션으로 제한되어 연결되지 않은 비즈니스 시스템, 경영진의 지지 부족, 기술 로드맵 부재, 통합 데이터 전략 부족을 초래했음을 발견할 수 있습니다.

이 엄격한 평가를 거치는 것은 고통스러울 수 있으며, 결과는 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 그러나 이 불편한 시간은 제조업체가 Industry 4.0에서 승리하기 위한 성공적인 과정을 계획하는 데 필요하다는 것을 증명할 것입니다.

이 평가 후, 선견지명이 있는 제조업체는 조직 이니셔티브를 지원하기 위해 새로운 기술 모음이 필요할 것임을 발견할 가능성이 높습니다. 이러한 새로운 기술은 제조업체가 지능형 자동화와 견고한 실시간 의사결정 역량을 결합하여 인력, 프로세스, 자산, 고객 전반에서 더 생산적이고 효율적인 제조 환경을 가능하게 할 것입니다.

제조업체가 Industry 4.0 시대를 준비하면서 고려해야 할 네 가지 최적화 기회가 있습니다.

기회 1

인력 최적화

제조업은 상당한 기술 격차에 직면해 있습니다. 경험 많은 전문가들이 상당한 속도로 은퇴하고 있으며, 업계가 새로운 인재를 유치하고 유지하기가 어려웠습니다. 오늘날 근로자들 중 다수가 취업 시장에 진입했을 때, 데이터 과학과 머신 러닝 같은 주제는 공상과학처럼 보였을 수 있습니다. 기존 인력은 자신의 기술 세트가 진화하는 기대와 일치하지 않는다고 느낄 수 있으며, 이는 긴장을 더하고 인력 이탈을 초래할 수 있습니다. 새로운 세대의 경우, 현대 기술이 있는 직장에 대한 기대가 미래 고용주를 고려할 때 다른 곳을 보게 만들 수 있습니다. 또한 관리자나 현장 근로자 어느 쪽이든 구식 조직 구조와 시대에 뒤떨어진 직무 설명을 유지하려는 시도는 향후 걸림돌이 될 수 있습니다. 정해진 프로세스에 갇혀 있고 새로운 길을 개척하기를 주저하는 팀은 전체 디지털 트랜스포메이션 프로세스를 빠르게 탈선시킬 수 있습니다.

전사적 현대화는 잘 준비되고, 큰 아이디어를 수용하며, 새로운 전술을 실행하려는 의지가 있는 인력을 요구합니다. 마찬가지로 변화에 열린 마음을 갖는 것은 조직적, 개인적 기회를 산출할 수 있습니다. 혁신과 협업을 중시하는 기업 문화를 구축하는 것은 성공적인 디지털 트랜스포메이션의 필수적인 첫 단계입니다.

기대와 우선순위가 잘 정의되고 피드백 루프가 마련되면, 초급 연수생부터 비즈니스 유닛 매니저까지 인력 리소스 관리가 더 쉽고 효과적일 것입니다. 기술은 인력이 참여감을 느끼고 기업 목표와 정렬되도록 하는 환경을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 인력 관리 솔루션과 최신 ERP 솔루션 내 기능은 제조업체가 다음을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다:

• 역할 기반 대시보드를 통해 관련성 있고 시의적절한 데이터에 접근
• 최고 인재 식별, 유치, 유지, 활용
• 모바일 작업 지침 접근 제공으로 서비스 비즈니스 확장

새로운 디지털 개념으로의 원활한 전환을 보장하기 위해 인력은 교육받고 의사 결정에 참여할 기회를 주어야 합니다. 직원들이 전반적인 목표를 이해하도록 돕는 것이 첫 단계입니다. 다음은 그 가치를 보여주고 혜택을 개요하는 것입니다. 마지막으로 인력에 기술 도구를 무장시키면 자신의 업무 경험이 개선되고 곧 직장에서 기술을 수용하는 이점을 직접 보여줄 것입니다.

인력 관리 솔루션부터 보고 및 분석에 이르기까지 현대 IT 솔루션은 조직이 리소스 사용을 계획하고 인건비를 통제하는 동시에 직원 경험을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다. 디지털화는 제조업체의 플랜트를 혁신하고 미래 성장을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다. 무엇보다 변화 문화를 만드는 것에서 시작하면 더 큰 디지털 이니셔티브가 성공적으로 시작될 수 있습니다.

기회 2

프로세스 최적화

AI로 비효율성 식별 및 워크플로 자동화

거의 모든 나쁜 의사결정과 비효율성의 근본 원인은 나쁜 데이터입니다. 데이터 세트에서 가치가 어디에 있는지 알아보기 위해 개별적으로 사람들을 인터뷰하는 것은 실수 기회를 제공하고 엄청나게 시간이 많이 걸립니다. AI는 시스템을 분석하여 잠재적 병목 현상을 식별하고, 모범 사례를 구현하거나 강화할 장소를 발견하고, 반복 작업을 개선하고 자동화할 기회를 찾아낼 수 있습니다. 이 강력한 기술은 비즈니스 프로세스에 투명성을 도입하고 조직이 더 높은 수준의 성과와 고객 서비스를 달성하는 것을 방해할 수 있는 비효율성을 드러냅니다.

전체적 계획을 용이하게 하는 비즈니스 소프트웨어 시스템 선택

경쟁이 치열할 수 있는 오늘날의 빠르게 변화하는 환경에서, 구매 승인을 얻거나 재고 수준을 명확히 파악하는 데 오랜 시간이 걸리면 광범위한 결과를 초래할 수 있습니다. 제조업체, 계약업체, 공급업체는 좁은 기회의 창을 포착하며 자신 있게 움직여야 합니다.

모든 비즈니스 프로세스에 가시성을 제공하는 전체적 접근 방식은 제조업체에게 더 큰 투명성과 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 능력을 제공합니다. 이는 단일 시스템 내 소프트웨어 통합이나 2단계 ERP 전략 구현으로 달성할 수 있습니다. 2단계 ERP 전략에서는 공장이 해당 위치 운영에 필요한 운영 비즈니스 시스템에 집중할 수 있고, 본사는 조직 전체를 운영하는 데 필요한 재무 관리 및 기타 필요한 시스템에 집중할 수 있습니다.

제조업체가 어떤 전략을 선택하든—단일 시스템이든 2단계 ERP든—재무 계획, 수요 예측, 수명 주기 가격 책정, 구색 계획, 보충 최적화 등에 대한 통합된 뷰의 혜택을 누릴 수 있습니다. 머신 러닝의 추가는 AI가 실시간 시장 데이터를 기반으로 수요를 감지, 예측, 충족할 수 있게 하여 공급망의 모든 지점에 정밀도를 더합니다.

상거래 시스템 네트워크에 연결하여 자재를 전 세계적으로 추적

공급망의 디지털 트랜스포메이션은 가시성과 신뢰라는 견고한 기반에 의존합니다. 공급 네트워크에 대한 신뢰와 수요가 있을 때 언제 어디서나 상품을 제공할 수 있다는 회사의 신뢰입니다. 그러나 트랜스포메이션은 쉽지 않으며, 공급망에 대한 모든 투자는 측정 가능한 결과를 제공해야 합니다.

상거래 네트워크는 기업을 전체 공급망—공급업체와 제조업체부터 브로커, 3PL, 은행까지—과 연결하여 공급망 가시성, 협업, 예측 인텔리전스 향상을 위한 길을 닦습니다.

디지털 트랜스포메이션에 단계적 접근 방식을 취하고 공급망 전반에 더 큰 연결성을 구축함으로써, 기업은 현재 직면한 가장 큰 과제를 해결하면서 완전히 연결된 미래를 향한 길을 닦을 수 있습니다.

기회 3

자산 최적화

기술이 급속히 변화하고 있어 제조업체가 최신 혁신을 따라잡기 어렵습니다. 오늘날 자원을 확장하고 현재 시스템을 최고 성능으로 유지하라는 높은 기대 속에서, 제조업체는 얻을 수 있는 모든 시간 절약 도구가 필요합니다. 다양한 기술로부터의 효율성과 생산성 잠재적 이득은 제조 운영이 원활하게 돌아가도록 도울 수 있습니다. 저렴한 센서는 장비의 다운타임 초기 경고 신호를 모니터링할 수 있습니다. IoT를 활용하여 이 센서들의 데이터를 기업 자산 관리 시스템에 연결하면 성능 문제를 조기에 탐지하여 큰 파장이 있기 전에 적시에 개입할 수 있습니다. 이 센서들은 방대한 양의 데이터를 생성하여 엄청난 양과 복잡성 수준에 도달합니다. 시간과 장소의 맥락을 가진 데이터는 의미를 가지기 위해 정렬되어야 합니다. 분석 없이는 무용지물입니다. 예측 분석은 인공지능과 머신 러닝 같은 내장 기능을 사용하여 패턴을 인식하고 데이터 과학 알고리즘을 적용하여 미래 사고를 예측합니다. 자산 유지보수의 성숙도 모델에서 처방적 접근 방식이 최적이라고 간주됩니다. 이는 포스트 디지털 시대에는 더욱 중요할 것입니다. 이 접근 방식에서 고급 기업 자산 관리 솔루션은 예방 전술을 제안하고, 어떻게 행동해야 할지 처방하며, 결과를 예측합니다. 처방적 유지보수는 예측 과학과 알고리즘을 사용하여 미래를 엿보고 자산 성과를 어떻게 최적화할 수 있는지 예상합니다. 예를 들어, 플랜트 유지보수 팀, 자산 관리자, 유틸리티, 시설 관리자는 에너지 및 산업 플랜트와 상업 시설의 원활한 운영에서 에너지가 수행하는 중요한 역할과 관련된 상당한 비용을 잘 알고 있습니다. 실제로 에너지 비용이 계속 상승함에 따라 에너지 소비는 비용 의식이 있는 자산 유지보수 팀의 핵심 초점이 되고 있습니다. 수집된 데이터는 절감 기회뿐만 아니라 자산 건전성 지표를 가리킬 수 있습니다. 기술은 에너지 사용량을 모니터링하여 관리자에게 이 주요 비용을 관리하는 데 귀중한 도구를 제공할 수 있습니다.

기회 4

고객 경험

역사적으로 제조업은 '받아들이거나 말거나' 비즈니스 모델로 악명이 높았습니다. 수십 년 동안 이산 제조에서 수익성의 공식은 가능한 한 적은 변형으로 재고 생산 제품을 만드는 것이었습니다. 공정 제조업체는 주스와 청량음료부터 맥주와 치즈까지 수십 년간 변하지 않는 레시피와 재료에 의존할 수 있었습니다. 유통업체와 소매업체는 고객과 소통하고, 피드백을 듣고, 제조업체와 협력하여 제품 개선을 위한 변경이나 혁신을 주도할 책임이 있었습니다. 직접적인 피드백은 드로잉 보드에서 새로운 출시를 구상하는 설계자, 엔지니어, 제품 개발 팀에게 거의 도달하지 않았습니다. Industry 4.0 시대는 고객 참여의 규칙을 다시 썼습니다. 고객은 풍부하고 매력적인 경험과 고도로 맞춤화된 거래를 기대합니다. 선도적인 제조업체는 고객에게 원활한 경험을 제공하는 기술을 구현하고 있습니다.

AI는 비즈니스 프로세스에 투명성을 도입하고 조직이 더 높은 수준의 성과를 달성하는 것을 방해하는 비효율성을 드러낼 수 있습니다.

자동 견적 및 고객 셀프 서비스 네트워크로 자재를 전 세계적으로 추적

제조업체가 고객을 설계 프로세스에 참여시키는 것은 필수적입니다. 고객이 전문 제품 설계자와 아이디어와 개념을 쉽게 공유할 기술적 언어가 없을 수 있기 때문입니다. 제조업체는 모범 사례에 기반한 실용적인 설계 매개변수를 제공하는 솔루션으로 이 커뮤니케이션 격차를 해소할 수 있습니다. 이러한 환경은 고객이 제품을 맞춤화하고 아이디어를 제출할 자유를 주며, 제품 설계자에게 생산을 위한 기술 사양을 구축하는 효율적인 출발점을 제공합니다.

구성-가격-견적(CPQ) 기술은 이 단계에서 유용합니다. 고급 시각적 제품 카탈로그와 구글과 유사한 검색 기능으로 맞춤 주문 프로세스를 촉진하고, 고객이 고유한 요구에 맞는 정확한 제품, 옵션, 구성을 분리하는 과정을 안내합니다. 사전 구축된 계정 규칙과 호환성 제약 조건을 통해 CPQ 도구는 고객을 제조업체 관점에서 실행 가능한 최종 제품 주문만 생성하도록 제한하면서도, 고객에게 선택권과 유연성을 부여할 수 있습니다.

CPQ와 ERP 시스템 간의 통합된 접근 방식은 기업 내 모든 분야와 전문 분야 간의 조정을 보장합니다. 견적 프로세스가 부서 경계를 넘을 때 조직 사일로를 해체하면 더 시의적절하고 자동화된 견적 생성이 가능해지며, 궁극적으로 고객에게 더 원활한 경험을 제공합니다.

구독 기반 비즈니스 모델 네트워크로 자재를 전 세계적으로 추적

IoT에서 생성된 데이터 통찰은 제조업체가 전통적인 제품 제공을 서비스로 전환할 수 있게 합니다. 이 새로운 고객 중심 기능은 차별화 요소가 되어 가치를 더하고, 관계를 구축하며, 상품화를 방지하고, 이익을 더합니다.

선도적인 제조업체는 구독 기반 비즈니스 모델을 채택하고 있으며, 이는 일반적으로 시간 기반 수수료를 정기적으로 고객에게 청구함으로써 반복 수익 관계를 만듭니다. 이 비즈니스 모델은 상대적으로 복잡하지만, 제조업체는 현대 기술을 활용하여 관리할 수 있습니다.

이 접근 방식은 제조업체와 유통업체가 고객 경험에 초점을 늘리면서 수익에 긍정적인 영향을 미칠 수 있게 합니다.

Industry 4.0 성공을 위한 항로 설정

Industry 4.0은 제조업체가 인재 부족, 비효율적인 비즈니스 프로세스, 공급망 복잡성, 자산 관리, 고객 요구 충족 등 오늘날의 주요 과제를 해결하기 위해 운영이 어떻게 준비되어 있는지 종합적으로 살펴보도록 강제합니다. 새로운 기술 채택에 올인한 제조업체는 개념 증명 프로젝트를 넘어 이제 반복 가능한 사용 사례 구축에 집중하고 있습니다.