자동화 제어 시스템
제조 부문은 구조적 변화의 대상이 되고 있습니다. 70년대부터 20세기 말까지 제조 영역은 전자 및 정보 기술을 통한 자동화(종종 인더스트리 3.0이라 불림)가 특징이었습니다. 모디콘 084(Modicon 084) 같은 최초의 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 발명으로 자동화 기계와 비전 및 기타 센싱 시스템을 갖춘 로봇의 적용을 통해 효율성이 크게 향상되었습니다. 규모의 경제로 로봇 가격이 전 세계적으로 꾸준히 하락함에 따라(IFR 수치 참조) 로봇 적용도 꾸준히 증가하고 있습니다. 현재 제조 영역은 사이버 물리 시스템(CPS) 적용으로 진화하고 있는데, 이는 물리적 세계와 가상 세계를 연결하고, 인간, 기계, 제품을 연결하여 엔지니어링, 공급망, 유지보수 프로세스를 제조 운영에 통합한 더 자동화된 자기 제어형 가치 흐름을 추구하는 것을 의미합니다. 이 진화는 필요에서 비롯된 것으로, 대량 맞춤화(mass customization)를 허용하기 위한 개별화 트렌드에 대한 해답으로 탄생했습니다.
오늘날의 제조(및 기업!) 환경은 세계화, 개별화, 디지털화 트렌드에서 주로 기인한 빠르게 변화하는 환경이 특징입니다. 조건은 빠르고 포괄적으로 변합니다. 적응할 수 있으려면 이미 높은 수준의 유연한 프로세스를 갖춘 것이 전제 조건입니다. 자동화는 유연성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 적층 제조(Additive manufacturing)는 훨씬 더 빠른 프로토타이핑, 생산, 수리 시간을 통해 리드 타임을 단축할 수 있습니다. 시뮬레이션 기술(예: 가상 트윈)은 (제조) 자산의 성능, 효과, 품질에 큰 영향을 미쳐 리드 타임을 단축시킵니다. 유연한 자동화(장비 설계, 로보틱스)는 전환 시간을 줄여 리드 타임을 단축합니다.
작업장 안전성 향상, 생산성 증대, 제품 품질 향상으로 리드 타임 단축 효과 외에도 제조 비용을 절감할 수 있습니다. 이렇게 제조는 경쟁력을 지원하거나 완전히 새로운 차원의 경쟁력을 더할 수 있습니다.
자동화 기술 도입의 과제는 다면적입니다. 일반적으로 더 많은 자동화는 더 적은 수의 근로자가 필요하지만, 다른(더 높은 숙련) 능력(프로그래밍, 코봇과의 협업 등)을 요구합니다. 이 변화하는 노동력은 신기술 도입을 위한 개방적인 조직을 필요로 하며, 문제 해결, 창의성, 데이터 분석, 위험 감수 능력이 더 중요한 개인적 특성이 될 것입니다. 이는 또한 제조 입지 결정에 영향을 미쳐 저비용 국가로의 이전이 덜 우선시되게 합니다. 자동화 프로세스 수준 증가는 사이버 보안 리스크 증가도 의미합니다. 밸류 체인의 경제 변화는 전통적 제조업체, 소매업체, 서비스 기업 간 경계를 모호하게 만들 것입니다. 이는 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 민첩하고 교차 기능적인 방식으로 대응해야 하는 변화하는 환경의 몇 가지 예일 뿐입니다.
온전한 가치를 실현하고, 실질적 비즈니스 효과를 얻기 위해 트랜스포메이션하려면, 조직은 기회를 이해하고 일찍 움직여야 합니다. 교차 기능적, 가치 흐름 기반으로 기회를 이해하는 것이 필수적이며, 직원들이 고영향 유스케이스를 정의함으로써 초기부터 참여해야 합니다. 이는 조직 학습을 가능하게 합니다. 이러한 유스케이스는 퀵윈(quick wins)을 기반으로 하되, 급속한 기술 변화를 거치며 기술 적응에서 대부분의 효과가 나오므로 기술 모니터링에 기반한 더 넓은 비전의 일부가 되어야 합니다. 온전한 조직적 가치를 포착하려면 영향받는 직무를 재설계하고 조직 변화(엔드투엔드 프로세스)를 관리해야 합니다. 이는 또한 기술 향상을 핵심 비즈니스 기능에 통합하여, 데이터 수집과 분석을 기반으로 한 정보에 입각한 의사결정을 주도하는 지속적 개선 문화를 가능하게 하는 것을 의미합니다.
제조업은 소비자 행동의 막대한 변화로 큰 혼란에 직면했으며, 이는 의심할 여지 없이 미래에 더 많은 자동화/가상화로 이어질 것입니다(비원격 인력을 더 잘 지원하고, 핵심 기능을 원격 모니터링 가능하게 하며, 고객, 공급업체, 제조 파트너 방문이 데이터 안경 등을 통해 원격으로 이루어지는 등). 반면, 변동성 있는 환경으로 인해 연구개발(R&D) 투자와 지출의 대부분이 중단되거나 적어도 지연되었습니다. '변동성(Volatile)'이 현재 시대의 핵심 키워드이며, 기업의 다양한 비즈니스 모델과 특성을 수반합니다! 인더스트리 4.0(자동화는 그 한 축)은 팬데믹 전부터 이미 제조업을 재편하고 있었습니다. 확실히 제조 효율성 개선, 제품 맞춤화, 신규 비즈니스 모델 생성을 통해 시장 출시 속도와 서비스 효과 비율을 더욱 가속화할 것입니다.
제조업 자동화의 미래는 새롭게 진화하는 제조 기술과 급속한 기술 변화에 크게 달려 있습니다. 특히 산업용 사물인터넷(IIoT)이 제시하는 기회가 생태적, 사회적 우려에도 영향을 미치는 새로운 경제 규칙을 주도할 것입니다. 기술이 혁신의 주요 동력이 됩니다. 더 자세히 보면 제어 시스템 트렌드가 자동화의 미래를 주도하여 새로운 시스템 및 네트워킹 아키텍처 채택과 기기 및 시스템 간 상호운용성을 향하게 할 것입니다. 통합과 연결이 더 쉬워지고 지능이 더 발전할 것입니다.
크리스티안 하우프트(Christian Haupt)는 슈타들러(STAEDTLER) 그룹 비즈니스 개발 기술 총괄 겸 글로벌 디렉터 지속적 개선입니다.
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자동화 제어 시스템
코로나19 팬데믹은 제조 산업에 무수한 방식으로 분명히 도전적이었습니다. 2020년 3월 폐쇄가 모든 활동을 조여오기 시작하면서, 공급망, 자동화, 근로자 안전, 더 많은 인원이 원격 근무함에 따른 생산성 문제가 전면에 부상했습니다. 이제 국가와 산업이 제한이 해제되면서 앞으로 나아갈 길을 탐색하기 시작하면서, 제조업체들은 배운 교훈들을 실천에 옮길 기회를 갖게 되었습니다. 명확히 하자면, 지난 18개월이 단지 나쁜 소식만으로 채워진 것은 아니었습니다. 의료 및 기타 제조업체들은 발 빠르게 방향을 돌려 의료 종사자와 필수 산업
제조업, 특히 산업 자동화 분야에서 일하며 가장 좋아하는 점 중 하나는 전국 공장을 방문해 제품이 어떻게 만들어지는지 배우는 기회다. 로봇과 자동화로 타사의 공정 개선을 돕는 엔지니어로서, 내 일상은 때로 TV 쇼 어떻게 만들어지나(How Its Made) 촬영장 같기도 하다. 최근 제조 엔지니어와 플랜트 매니저와의 대화는 대개 한 가지 공통된 관찰에서 시작한다: 생산 팀이 한계에 달했고, 수요를 따라잡기 위해 어떤 형태의 자동화를 활용하고 싶다. 대부분 제조 엔지니어는 이미 공장 내 어디에 로봇을 투입할지 감을 잡고 있다. 많은