로크웰 오토메이션: 원격 모니터링 및 클라우드 분석 선도

마크 바레, 로크웰 오토메이션 EMEA 산업 서비스 디렉터가 원격 모니터링과 클라우드 분석을 위한 자동화의 미래를 논의합니다.

자동화는 우리가 하는 일, 일하는 장소, 심지어 일의 정의까지 급격히 바꾸고 있습니다. 포레스터는 2020년에만 챗봇, 소프트웨어 로보틱스, RPA, 가상 에이전트로 100만 지식 노동자 일자리가 대체될 것이라고 예측했습니다. 이는 불길한 경고처럼 들릴 수 있지만, 보고서는 미국 노동시장에서만 331,500개 일자리가 공감, 직관, 정신적·신체적 민첩성을 요구하는 역할로 추가될 것이라고도 추정합니다.

자동화 채택이 증가함에 따라 연결성과 신뢰성이 강화되고 비즈니스가 데이터, 시스템, 프로세스를 더 접근 가능하고 가용하게 만들 수 있습니다. 그러나 많은 제조 기업이 생산성 수준과 동시 다운타임 위험으로 인해 자동화와 디지털 전환 전략의 경로가 느려지고 있음을 발견합니다.

예측 분석과 유지보수가 팀의 가상 확장으로 작용해 이를 해결할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술을 성공적으로 구현하려면 추가적인 외부 전문성이 필요합니다. 이를 더 탐구하기 위해, 기업들이 디지털 전환에 접근할 때 직면하는 주요 5가지 함정과 이를 해결하는 제안을 소개합니다.

함정 #1: 사이버보안 리스크

보안 침해가 비즈니스에 미칠 심각한 영향으로 주요 헤드라인을 장식하고 있습니다. 침해는 민감한 정보 손실뿐만 아니라 중단, 다운타임, 성능 이슈, 심각한 평판 손상도 초래합니다. 이는 기업이 데이터 관리 프로세스를 개선하고 IT 인프라에 투자해야 함을 강조합니다.

예측 유지보수 지원은 비정상적 패턴을 자동 모니터링하고 데이터 도용이나 네트워크 침입 잠재 징후를 즉각 식별해 제조업체가 이러한 이슈를 피하도록 도울 수 있습니다. 또한 사람, 프로세스, 기술 리스크 주위에 방어 계층을 제공하는 정책과 절차를 포함한 포괄적 보안 접근법이 필요합니다.

함정 #2: 너무 많은 데이터

기업들은 올바르게 활용하면 엄청나게 가치 있는 자산이 될 수 있는 막대한 양의 데이터를 생성합니다. 그러나 많은 제조 조직은 자신의 데이터를 최적으로 활용하는 방법을 모르며, 결과적으로 워크플로나 생산 프로세스를 최적화해 최상의 통찰과 결과를 얻는 방식으로 만들지 못합니다.

대량 데이터를 이해하는 것이 조직이 직면한 최대 과제 해결의 열쇠입니다. 하지만 이를 위한 기술과 역량은 비즈니스의 핵심 역량에 속하지 않는 경우가 많습니다. 올바른 정보를 수집하고 저장하며, 최적의 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 제시할 신뢰할 수 있는 데이터 전문가와 파트너십을 맺는 것이 중요합니다.

함정 #3: 데이터의 부실한 관리

기업들은 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 축적하지만, 단순히 방대한 데이터가 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 더 잘 활용하고 보유한 정보를 이해하도록 돕는 도구가 필요합니다.

자동화의 진정한 가치는 기업이 고객, 프로세스, 제품 설계에 보유한 IP에 있습니다. AI와 머신러닝을 활용하면 방대한 정보를 분석하고, 가설을 세우고, 중요한 데이터 패턴을 생성하며, 미지의 것을 발견하기 위해 학습 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 또한 데이터 팀이 훨씬 단축된 시간에 더 많은 유스케이스를 시도할 수 있게 해, 변화와 플랜트 내 생산성에 대한 효과적 결론을 도출하는 데 큰 진전을 이룰 수 있습니다.

이러한 AI 발전의 잠재력은 맥킨지 분석이 강조합니다: 가장 진보된 딥러닝 기법이 연간 최대 5.8조 달러 가치를 창출할 수 있다고. 테스트한 400개 유스케이스의 3분의 2에서 AI가 다른 분석 기법보다 성과를 개선했습니다. 여러 플랫폼에서 방대한 데이터를 수집하고 효과적으로 행동할 이 능력이 없으면 제조업체는 플랜트 내 변화와 생산성에 대한 효과적 결론을 도출하는 데 계속 어려움을 겪을 것입니다.

함정 #4: 기술 변화 속도 따라잡기 실패

디지털 전환을 둘러싼 수많은 버즈워드는 단순히 기술이 작동하길 원하는 기업들에게 압도적이고 심지어 짜증날 수 있습니다. 많은 제공업체가 선행 거액 투자를 요구하기도 하는데, 이는 부담스러운 전망이 될 수 있고 프로젝트가 작동하지 않을 때 기업을 주저하게 만듭니다. 게다가 한 벤더나 배포에 갇히면 경쟁사들에게 뒤처질 수 있습니다.

따라서 거대한 기술적 변화를 나타내는 배포 전에 파일럿이나 프로토타입을 미리 제공하는 제공업체와 협력하는 것이 중요합니다. 이는 프로세스가 어떻게 작동할지 단계별 비전을 제공하고, 마일스톤을 제시하며, 비즈니스가 어떻게 작동할지와 예상 ROI를 이해하게 돕습니다. 신뢰할 수 있는 기술 파트너는 팀의 연장이 되어야 그들이 목표와 KPI를 실현하도록 도울 수 있습니다.

함정 #5: 전문성 부족

올바른 자동화 기술이 갖춰져 있어도, 기업들은 종종 적절한 경험과 전문성을 가진 사람들로부터 외부 지원을 필요로 합니다. 이는 이제 증강현실을 사용해 원격 애플리케이션 지원을 제공하고 엔지니어가 따라갈 정보를 오버레이함으로써 달성할 수 있습니다.

어떤 기술 배포든 비즈니스 문화와 그들의 특정 니즈에 가장 잘 맞는 것에 적합해야 합니다. 그러나 이러한 유형의 신흥 기술에 느리게 움직이는 기업들은 실제로 뒤처질 실질적 위험이 있습니다.

자동화의 미래를 수용하라

올바른 기술 관행과 올바른 기술 파트너가 있다면 더 나은 생산성과 다운타임 감소라는 핵심 과제 해결이 가능합니다. 위에 요약된 일반적인 함정을 이해함으로써 제조 기업들은 자동화의 미래로 향하는 길을 더 잘 탐색할 수 있습니다. 그러나 디지털화는 혼자 달성할 수 없는 것입니다.

참고:

• C3.ai: 선도적 엔터프라이즈 AI 소프트웨어 제공
• AWS: 클라우드와 IoT 기술로 더 스마트한 제조
• 스마트 기술이 산업 세계를 변혁하는 방법
• 최신 매뉴팩처링 글로벌 호 읽기

제조 주제에 대한 더 많은 정보는 최신 매뉴팩처링 글로벌 에디션을 참조하세요.

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