지능형 자동화로 영국 제조 생산성 향상 방안

최근 몇 달간 ONS가 생산량 증가를 보고했음에도 불구하고, 영국 제조 생산성은 여전히 다른 G7 국가들에 뒤처져 있습니다. 많은 다른 부문과 마찬가지로, 영국 제조업체들은 전 세계적 경쟁 압력에 지속적으로 적응하고, 공급망 복잡성 증가 속에서 변화하는 고객 수요에 더 빠르게 대응해야 합니다. 어떻게 이를 달성하고 장기적으로 생산성을 개선할 수 있을까요?

더 스마트한 공장

영국 제조업체는 시스템이 실행하고, 생각하고, 학습하는 더 지능형 자동화에 투자해 공급망 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. 반복적 행동 복제, 판단 지향적 작업 처리, 사용자와 시스템에 적응하기 위한 데이터 분석 학습이 가능합니다. 동시에 제조업체는 공장 현장에 린 프로세스를 도입해야 합니다. 운영이 성장과 생산성 과제를 해결하는 중요한 레버이기 때문입니다.

연구에 따르면 영국 제조업체의 절반 이상이 비즈니스 효율성 개선, 생산 사이클 타임 단축, 품질 향상을 목표로 자동화 투자를 시작했지만, 여전히 개선 여지가 있습니다. 업계 전반에서 기업들은 자동화, 연결, 데이터 기반 기술을 통합해 생산 라인을 디지털화해야 합니다.

자동화와 제조 실행 시스템(MES) — 로봇, 기계 모니터, 직원들로부터 실시간 데이터를 수집해 모든 제조 정보를 실시간으로 추적 — 은 제조 플랜트에서 오래전부터 존재했지만, 로보틱스, 클라우드, 모바일, 분석이 이를 지능과 생산성의 완전히 새로운 수준으로 끌어올렸습니다. 지능형 자동화가 생성하는 데이터는 글로벌 가치 사슬 전반에 걸쳐 세밀한 가시성과 의미 있는 통찰을 제공합니다.

예를 들어, 데이터 분석을 통해 제조업체는 고정 유지보수 일정에서 예측 유지보수로 이동해 생산성을 개선하고 운영 성과를 높일 수 있습니다. 각 기계에 센서를 임베드함으로써 운영자는 모든 기계의 실시간 연속 뷰를 유지할 수 있어, 기계나 특정 부품이 올바르게 작동하지 않는지 사전에 파악하고 완전히 고장 나기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

이러한 스마트하고 연결된 제품 변혁은 산업 세계에서 여러 주체에 이점을 줄 수 있습니다. 기계뿐만 아니라 개발 중인 제품에 센서를 임베드함으로써 제조업체는 완전히 새로운 수익원을 열고 서비스 지향 비즈니스 모델을 추구할 수 있습니다. 예를 들어, 제품을 단순히 구매하는 것 외에 고객에게 예측 유지보수를 추가 서비스로 제공하는 것입니다.

인력 기술 개선과 문화적 변화 주도

소위 로봇 프로세스 자동화의 부상은 단조롭고 반복적인 작업의 지루함에서 사람들을 해방시켜, 공장 인력이 새로운 고숙련 직무를 맡도록 재배치함으로써 그 어느 때보다 더 큰 비즈니스 가치를 창출하게 합니다. 실제로 영국 제조업체의 절반 이상이 자동화가 인력이 추가 기술을 배울 기회를 제공할 수 있다고 믿으며, 이는 2025년까지 최대 73,500개 영국 제조 일자리를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

따라서 기업들은 근로자들의 기술을 검토해 기술을 효과적으로 사용하고 있는지 확인하고, 기술이 부족한 곳에 훈련 투자를 해야 합니다. 신기술은 제조업을 혼란에 빠뜨릴 잠재력이 있지만, 인력이 이를 사용하고 관리, 분석, 생산 라인과 공장을 떠난 연결 제품에서 수집된 데이터를 최대한 활용하는 방법을 알 때만 가능합니다. 인더스트리 4.0의 변화하는 환경에서 미래에는 많은 제조업체가 최고 데이터 책임자(CDO)를 임명해 생산 라인과 연결 제품에서 유입되는 데이터 홍수를 다루게 될 것으로 예상됩니다.

새로운 기술과 기술 세트가 비즈니스 운영 방식과 직원 협업 방식에 영향을 미치면서, 제조업체는 유연하고 직원의 지속적 학습을 돕는 새로운 적응형 협업 환경을 주도하는 문화적 변화가 필요합니다. 기업들은 전통적 작업 방식을 변경하고 강력한 변화 관리 이니셔티브를 요구하는 새로운 운영 원칙 세트 수립을 고려해야 할 수 있습니다.

또한 인간이 잘하는 기술을 최대한 활용하는 것도 중요합니다: 협업, 팀워크, 창의성, 호기심, 직관, 발명, 공감으로 인간의 니즈를 충족시키고 심지어 초과하는 프로세스를 만들 수 있는 것은 오직 인간뿐입니다. 로봇이 같은 작업을 반복적으로, 제로 편차와 현저히 적은 오류로 수행할 수 있다는 것이 인간을 사이드라인으로 내모는 것은 아닙니다. 대신 인간은 로봇을 감독해 모니터링, 오케스트레이션, 조정, 문제 발생 시 시정해야 합니다.

제조 현장에서의 인간-로봇 협업은 진정한 자동화의 다음 물결입니다. 지금까지 로봇이 현장 생산성 향상에 중요한 역할을 해왔지만, 차세대 로보틱스는 다중 시스템 로봇과 로봇 군집이 자재 핸들링과 조립 환경에서 복잡한 작업 실행을 지원하며 완전히 새로운 수준으로 끌어올리고 있습니다.

미래를 향해

제품과 배송의 깊은 개인화 수요가 제조 패러다임의 사고방식 변화를 요구하는 복잡성 수준을 창출하고 있습니다. 제조 공정 변화, 더 린한 공급망, 신기술, 더 나은 훈련, 더 많은 협업이 모두 실시간 운영 효율성 증대, 리스크 감소, 동시에 혁신, 더 큰 생산성, 비즈니스 영향의 기반을 만들고 있습니다.

하이퍼 컨버전스의 시대가 도래했음을 확실히 말할 수 있습니다. IT, OT(운영 기술), PT(제품 기술)가 모두 차세대 생산성과 품질을 위해 하나로 모이고 있습니다. 이 스마트 기술과 증가하는 지능형 자동화 활용을 통해 우리는 국내 영국 제조업이 번영하도록 도울 수 있습니다.

프라사드 사티아볼루, 코그니전트 혁신 총괄, 제조 및 물류

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