데이터 기반 제조로 미국 산업 성장 견인하기

가지고 있는 것을 활용해 앞으로 일어날 일을 만들어내기

매뉴팩처링 USA(Maufacturing USA) 기관장 이사회의 의장으로서, 저는 미국 첨단 제조의 트렌드에 대해 자주 질문을 받습니다. 이런 질문을 받으면 저는 첨단 제조를 가능한 한 넓게 생각하려 노력합니다. 대다수 제조업체에 혜택을 줄 수 있는 기술뿐만 아니라, 미국 제조 부문 전반에 이득이 될 기술을 고려합니다.

로봇공학이 제공하는 자동화나 무수한 응용 분야를 제공하는 적층 제조 등 일부 기술이 대다수 제조업체에 혜택을 줄 수 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 하지만 모든 제조업체가 공통으로 가진 한 가지가 있습니다. 바로 데이터입니다.

게다가 데이터는 '인더스트리 4.0'이든, 산업 규모에서 우리가 물건을 만드는 방식을 영원히 바꿀 일련의 파괴적 혁신이든, 제조 부문의 다음 단계를 여는 데 절대적으로 중요합니다.

데이터를 실행 가능하게 만들기

기술은 제조 공정에 대한 데이터를 전례 없는 속도로 수집할 수 있는 능력을 주었습니다. 그리고 많은 제조업체가 이미 데이터를 수집하고 있습니다. 그들이 알든 모르든 말이죠. 하지만 이를 활용해 비즈니스에 실행 가능하게 만드는 방법이 필요합니다. 그러려면 디지털 제조 솔루션을 고안해야 합니다. 이 솔루션은 전략적 의사결정을 알릴 수 있도록 이 데이터를 번역할 수 있어야 합니다.

이러한 디지털 프레임워크가 단기적으로 모든 제조 운영에 중요한 세 가지 핵심 영역(비용, 품질, 속도)에 어떻게 영향을 미치기 시작할 수 있는지 살펴보겠습니다.

비용

실제 데이터로 뒷받침되는 디지털 모델링은 프로토타입이나 생산에 들어가기 전에 제품 설계나 지원 공정이 실현 가능한지 식별할 수 있습니다. 이 기능은 실패를 사전에 방지함으로써 실패 비용을 제거하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 연구 개발 중 막다른 골목에 대한 추가 탐색을 선제적으로 차단함으로써 시간을 절약할 수 있습니다.

품질

데이터를 수집하고 이후 실패를 예측하는 모델을 생성하는 능력은, 그렇지 않으면 결코 할 수 없었던 방식으로 품질을 통제할 기회를 만듭니다. 이는 품질 실패를 완화하고, 시장에 도달하는 제품이 일관되고 안전하며 고품질임을 보장합니다.

속도

공정을 잘 알고 데이터 모델링을 통해 통제할 수 있다면, 그 지식을 활용해 생산 속도를 높이고자 할 것입니다. 데이터 기반 제조 접근법은 빠른 체인지오버 관리를 돕고, 더 빠르고 경우에 따라 온디맨드 제조의 기반을 마련할 수 있습니다.

장기적 데이터 기회

제조를 데이터 기반 관행으로 만드는 데 있어, 우리가 아는 제조를 변혁시킬 가능성이 있는 두 가지 장기적 기회가 있습니다. 표준 프레임워크와 디지털 공급망입니다.

표준 프레임워크

제조 생태계는 공작기계 가공 세계의 MTConnect처럼 제조 데이터 구조를 위한 공통 프레임워크를 수립해야 합니다. 현재 데이터 주도적이지 않은 산업의 대표자들은 더 데이터 주도적인 산업에서 사용되는 프레임워크와 표준을 배울 기회를 가져야 합니다.

디지털 공급망

모든 공급업체가 재고 수준, 가격, 리드타임에 대한 실시간 데이터로 서로 연결되어 있으면, OEM과 계약 제조업체가 기존 공급망을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.

제조 부문 발전시키기

데이터 기반 제조의 더 큰 그림을 그리기 시작하면, 데이터 프로젝트가 개별 제조업체의 단기적 이점(비용, 품질, 속도)을 훨씬 넘어 전체 제조 부문의 구조에 영향을 미칠 잠재력을 가진다는 것을 알 수 있습니다.

이것이 매뉴팩처링 USA의 강점입니다. 이는 이러한 중요한 업계 대화가 적절한 규모로 이루어질 수 있는 몇 안 되는 포럼 중 하나를 제공합니다.

토론에 참여하고 제조의 미래를 구상하는 데 도움을 주시려면 ManufacturingUSA.com을 방문하십시오.

켈빈 H. 리(Kelvin H. Lee)는 NIIMBL 디렉터입니다.

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이 기사는 매뉴팩처링 USA가 준비했으며, 그 내용에 대한 책임은 전적으로 매뉴팩처링 USA에 있습니다.