코로나19가 제조업 자동화 트렌드를 어떻게 바꾸나 - 블루 요너 인사이트

앨런 던컨(Alan Duncan), 블루 요너(Blue Yonder) EMEA 제조 산업 전략 수석 디렉터의 코로나19와 자동화 관련 현재 트렌드 견해.

"코로나19 자체가 자동화 필요성을 직접적으로 이끄는 것은 아니지만, 현재 위기에서 벗어나는 기업들은 현재 상태에서 자동화 방향으로 전환할 것입니다. 기업들은 현금과 운영 회복부터 중장기 리스크 식별 및 완화를 통한 회복탄력성 확보, 미래 지속 가능한 성장을 위한 플랫폼 구축까지 최선을 다해 나아갈 것입니다. 단기 초점은 컨트롤 타워 같은 도구를 통한 수요, 재고, 공급 교란에 대한 가시성 확보에 있을 것입니다. 중기에는 위기 동안 발생한 비상 비용 제거(비용 최적화, 시나리오 계획, 대체 공급원 모색)로 이동하고, 장기적으로는 지속 가능한 수익성 있는 민첩성에 초점이 맞춰질 것입니다."

코로나19로 인해 제조업체가 자동화 측면에서 직면하는 과제는 무엇인가?

"자동화 유형에 따라 기업들은 실제로 작동하는 데 필요한 민첩성 수준을 감당하지 못하는 경우가 있습니다. 과거 기업들은 비용 절감과 산출량 증대를 위해 자동화 창고를 도입했지만, 극심한 변동성과 불확실성 시기에는 자동화가 이점보다는 제약이 되었습니다. 이에 대응해 기업들은 창고 자동화 수준을 낮추고 훨씬 더 유연한 인적 자원으로 대체했습니다. 그러나 최근 인력 부족과 감당 가능한 창고 용량 부족으로 기업들이 자동화를 진지하게 재고하고 있습니다."

코로나19 같은 위기에서 자동화의 이점은 무엇인가?

"우리는 많은 제품, 특히 식음료와 소비재에서 믿을 수 없을 만큼 변동성이 크고 예측 불가능한 수요 패턴을 보았습니다. 판매 이력 기반의 정상적 통계 예측 기법은 미래 수요를 정확하게 예측할 수 없었습니다. 그러나 머신러닝 알고리즘은 훨씬 더 광범위한 무관해 보이는 데이터 포인트에서 패턴과 상관관계를 포착해 수요 패턴을 학습하고 실용적인 정확도의 예측을 제공할 수 있었습니다."

자동화로 미래 위기를 어떻게 완화할 수 있는가?

"머신러닝은 현재 위기 동안 예측 개선 능력을 입증했습니다. 다음 번에는 현재 기간을 '학습'했으므로 더 잘 수행할 것입니다. 공급망 교란에 대한 대응 자동화와 수정된 소싱 전략을 통해 미래 위기의 영향을 완화하는 데 도움이 될 것입니다."

참고:

• 재픽(Zaptic), 코로나19 안전 직장 패키지로 지원

• PwC: 제조업체가 코로나19 속에서 경쟁력 유지하는 방법

• 코로나19: 제조업의 미래에서 디지털 트윈

• 매뉴팩처링 글로벌(Manufacturing Global) 최신호 읽기

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