로봇이 바꾸는 공장: 제조업체가 알아야 할 핵심 사항

'로봇'이라는 단어는 종종 사람들의 머릿속에 부정적인 이미지를 떠올리게 합니다. 터미네이터 영화의 폭주하는 안드로이드나, 스타워즈의 위협적인 배틀 드로이드 같은 것들 말이죠. 대중적 견해로는 몇 십 년 뒤면 인공지능 로봇이 우리 기계를 작동시키고 일자리를 잠식하며 우리의 몰락을 획책할 거라고들 합니다.

현실과 꽤 동떨어진 이런 태도는, 오늘날 로봇화의 대부분의 발전이 인간형 금속 형체가 아닌 소프트웨어 기반이라는 사실을 간과합니다. 향후 로봇화가 자사 시설에 미칠 영향을 평가하려는 제조업체들에게 이는 중요한 구분입니다.

제조업은 물론 물리적 로봇 배치를 선도해 큰 효과를 거둔 산업 중 하나입니다. 로봇은 더 긴 운영 시간, 더 높은 효율과 산출량, 오류 감소 등 많은 이점을 가져왔습니다. 이제 질문은 '다음은 무엇인가?'입니다. 소프트웨어 기반 자동화와 인공지능 엔진의 정교함이 공장에서 어떻게 구현될 것인가?

소프트웨어 및 데이터 분석

본질적으로 소프트웨어로 구성된 로봇에도 동일하게 적용됩니다. 사람보다 더 효율적으로 업무를 실행할 수 있는 봇(bot)에는 명확한 비즈니스 케이스가 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어는 시스템 상태에 대한 대량 정보를 사람보다 빠르고 정확하게 처리해 현장 관리자가 시스템 고장을 예측하고 예방하도록 도울 수 있습니다. 마찬가지로, 제조업체는 소프트웨어를 사용해 생산 라인의 디지털 검토를 수행하고 저성과 공정을 식별함으로써 잠재적 효율성 개선 영역을 발견할 수 있습니다.

데이터 분석은 모든 소프트웨어 로봇화의 핵심 측면입니다. IoT 센서와 현장 및 공급망 전반의 연결된 로봇에서 들어오는 정보를 분석함으로써, 소프트웨어 봇은 기업이 비즈니스 트렌드, 플랜트 주변 상황, 모든 수준의 효율성에 대한 더 깊은 통찰을 얻도록 돕습니다. 점점 더 많은 기계가 분석 가능한 데이터를 생성함에 따라, 이를 유용한 인사이트로 전환할 봇을 갖추는 것이 필수적입니다.

자동화된 조립

주문 접수부터 제조, 재고 처리까지 모든 것을 자동화 소프트웨어가 수행하는 완전 자동화 조립 라인의 테스트 런도 시작되고 있습니다. 이러한 자동화로 한밤중 웹스토어 주문이 자동 처리되어 1시간 뒤 제품이 라인에서 나와 다음 날 아침 첫 배송 준비가 가능해집니다. 지능형 비즈니스 소프트웨어가 이 프로세스를 처음부터 끝까지 관리할 수 있습니다.

시각적 스케줄링은 이의 핵심 부분으로, 현장 계획에 소요되는 시간을 대폭 단축합니다. 이 기능은 서드파티 소프트웨어나 풀스위트 ERP 시스템의 통합 부분에서 올 수 있습니다. 그래픽 계획 보드와 자동 계획을 통합함으로써 용량 병목을 즉시 해소할 수 있습니다. 자동화된 계획과 생산 라인의 완전한 통합으로 ERP 시스템 전체가 주문 변경에 자동으로 정렬됩니다.

품질 관리

로봇화는 제조업체의 품질 관리 개선에도 도움을 줍니다. 효과적인 QC는 이제 대량 데이터 등록을 수반합니다. 이러한 프로세스 자동화는 많은 시간 소모적 번거로움을 방지하고 오류를 크게 줄여줍니다. 종이 문서 작성 대신 직원이 모바일 기기로 현장에서 테스트 결과를 입력할 수 있습니다. 이는 중앙에서 처리되어 실시간 상황 파악이 가능해집니다.

테스트 결과의 실시간 처리는 품질 이슈에 대한 실시간 보고로 이어져, 문제를 더 빠르게 식별하고 조치할 수 있습니다. 데이터 무결성이 보장되며, 직원은 정해진 범위의 데이터만 입력할 수 있습니다. 품질 데이터를 중앙 시스템에 저장하면 특정 제품 배치의 테스트 데이터 추적 등 다른 기능적 이점도 얻습니다. 자동화 지원을 통해 제조업체는 대응력 향상, 더 효과적인 보고, 고객 서비스 개선의 혜택을 누릴 수 있습니다.

백오피스 기능

로봇 활용은 공장 현장에만 국한되지 않습니다. 재무 분야에서는 예를 들어 송장 자동 승인 및 처리에 로봇화를 활용할 수 있습니다. 하지만 이건 시작에 불과합니다. 봇에게 송장 처리를 가르칠 수 있다면, 머신러닝 소프트웨어를 사용해 재무 프로세스를 지배하는 규칙을 이해시키는 건 그리 큰 도약이 아닙니다. 이는 소프트웨어 봇이 일정 수준의 자율성으로 작동할 수 있게 합니다. 사람은 봇이 판단할 수 없는 예외 상황이 발생했을 때만 개입하면 됩니다.

투자해야 할까?

오늘날 어떤 일자리가 봇에게 넘어갈지, 아닐지에 대한 추측이 무성합니다. 약간의 상상력만 더하면 결국 인간 업무의 대부분이 로봇에 의해 수행될 수 있음을 알 수 있습니다. 따라서 제조 기업의 단기·중기 영향을 살펴보는 건 흥미롭습니다.

향후 몇 년간 사람이 주요 병목인 작업들이 대규모로 로봇에 의해 대체될 것으로 예상됩니다. 최적의 후보는 상대적으로 완료에 오랜 시간이 걸리는 작업, 정신적 용량이 부족한 작업, 너무 위험하거나(또는 지루한) 작업입니다.

예를 들어, 제조업체는 공급망 같은 영역에 대한 로봇 감독 강화로 혜택을 볼 수 있습니다. 로봇 시스템은 발생하는 이슈를 자동으로 해결하고, 정기 발주를 순환 일정으로 관리하며, 생산 라인이 계획된—또는 계획되지 않은—중단을 겪으면 주문을 중단하는 지능을 갖출 수 있습니다.

회계도 마찬가지입니다. 일반적으로 광범위한 구조와 규칙으로 지배되어 작업을 표준화하고 조화시키기 좋습니다. 몇 년 전만 해도 사람이 송장을 처리하고 기록하는 게 합리적이었지만, 오늘날 소프트웨어는 이를 쉽게 자동화할 만큼 똑똑해졌습니다.

고려해야 할 핵심 사항

제조업체로서 첨단 로봇 기술 투자를 결정하기 전에, 다음 네 가지 질문을 고려해 보시길 권장합니다.

1. 당신의 니즈는 무엇인가?

기술 자체를 위한 로봇화는 결코 좋은 생각이 아닙니다. 로봇 사용에 명확한 이점이 있어야 합니다: 사람이 하기엔 너무 까다로운 작업이거나, 너무 지루하고 반복적이거나, 기계가 특정 작업을 더 효율적이거나 질적으로 수행할 수 있기 때문 등입니다.

2. 어디서 시작할 것인가?

프로세스를 검토하고 대규모 반복 표준 작업이 숨어 있는 곳을 찾으십시오.

3. 비용은 얼마인가?

여기서 비즈니스 케이스가 나옵니다: 투자를 어떻게 정당화할 것인가? 로봇이 제 비용을 회수하는 시점은 언제인가? 실업과 재교육 같은 숨은 비용을 비즈니스 케이스에 어떻게 반영할 것인가?

4. 누가 책임을 질 것인가?

봇을 제대로 구현하고 유지관리하는 건 과소평가해선 안 될 과제입니다. 이 책임 소재를 명확히 하십시오—로봇을 사용하는 부서가 책임질 것인가, IT 부서가 맡을 것인가?

로봇화는 단순한 기술 개발 문제가 아님을 명심하십시오. 성공적 구현엔 중요한 사회적, 기업 문화적 측면도 있습니다. 또한 로봇에 업무 일부가 넘어간 후 직원들의 업무를 재고해야 합니다.

이것이 시사하는 바는?

당분간 제조업체로서 사람은 가장 큰 병목인 작업에 집중해야 합니다. 그걸 마치면 다음 단계는 자연스럽게 이뤄집니다: 비즈니스 케이스 개발.

로봇이 더 효과적이고 효율적이 될수록 그 비즈니스 케이스는 더 빨리 성립될 것입니다. 당신이 이걸 개발하지 않더라도, 경쟁사 중 누군가는 반드시 할 것이고, 그건 그들이 결국 선두를 차지한다는 뜻입니다. '로봇화를 검토할지 말지'가 아니라 '언제 검토할지'의 문제입니다.

작성자: 가빈 펠(Gavin Fell), 엑잭트(Exact) 영국 지사장