2021년 상위 10대 스마트 제조 트렌드

다사다난한 2020년 이후에도 시설이 계속 탐색됨에 따라 스마트 제조 기술은 2021년 제조 산업 동향의 최전선에 남아 있습니다. 프로세스와 효율성을 개선하는 혁신적인 방법. 2020년의 격변과 회복에 이어 2021년에는 여러분이 이해하고 싶어할 새로운 스마트 제조 트렌드와 기술 응용 프로그램이 많이 제공됩니다.

여기에서는 이러한 추세와 이러한 추세가 어떻게 운영을 최적화하고 비즈니스의 건강과 복원력에 기여할 수 있는지 살펴보겠습니다.

스마트 제조 동향 2021년

2021년의 스마트 팩토리 트렌드는 확실히 회복과 대비에 중점을 두고 있지만, COVID 전염병 및 대응과는 별개로 오랫동안 작업해 온 기술의 발전과 발전을 기반으로 하고 있습니다. 이러한 경향은 다음과 같습니다.

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원격 및 오프사이트 운영 작업을 위한 더 많은 기회: 안전, 유연성, 편리성 — 이러한 추세의 이유는 다양하고 계속 증가하고 있습니다. COVID의 그림자 속에서 세상이 정상으로 돌아오는 동안에도 시설은 원격 작업 옵션을 유지하고 운영에 더 많은 원격 액세스를 구축하는 방법을 계속 조사하고 있습니다.
센서 모니터링에서 산업용 인터넷을 통한 가상 유지 관리 및 문제 해결에 이르기까지 사물과 디지털 트윈 기술, 산업계는 직원이 시설에 직접 있지 않아도 효과적인 운영이 가능하다는 것을 입증했습니다. 이러한 추세는 통신 기술이 발전함에 따라 계속 성장할 것입니다.

제조업체와 고객 간의 파트너십에 대한 관심 증대: 2020년의 불확실성으로 인해 제품과 상관없이 거래적이고 상품화된 비즈니스를 넘어 커뮤니케이션 및 관계 구축이 필요했기 때문에 신뢰와 확신은 2021년 제조의 두 가지 주요 주제입니다. 제조업체는 단순한 생산 수단이 아니라 진정한 서비스 제공 파트너로서 역할을 해야 할 것으로 점점 더 기대되고 있습니다.

센서를 사용한 기계 상태 및 상태 모니터링: 센서 기술은 제조 분야에서 수년 동안 증가하고 있습니다. 2021년은 센서가 훨씬 더 접근하기 쉬운 가격대로 더 널리 채택됨에 따라 중대한 혁신을 일으킬 태세입니다.
더 많은 시설에서 지속적이고 실시간으로 기계 상태를 유지하기 위해 센서를 사용함에 따라 센서의 ROI는 더욱 두드러질 것입니다. 및 상태 모니터링 — 보다 효과적인 유지보수, 더 긴 장비 수명 및 고품질 출력을 제공합니다.

향상된 사전 예방성과 효율성을 통한 이윤 보호: 센서는 또한 예측 유지보수와 같은 전술을 가능하게 합니다. 여기서 기계 성능 데이터를 분석하여 진동과 같은 영역의 사소한 변동을 감지할 수 있습니다. 이는 더 심각한 문제의 시작을 나타낼 수 있으므로 시설에서 편리한 시간에 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이거나 제거하여 시설이 장비 작동을 통해 최대의 생산성을 얻을 수 있도록 합니다.

보다 예측 가능한 접근 방식 — 유지 관리 기능 이상: 세계적인 재앙에 비추어, 운영에 대한 예측 접근 방식은 거시적 수준에서 널리 요구될 것입니다. 제조 기업은 언제, 무엇이든지 간에 다음 글로벌 혼란을 미리 대비하기를 열망하는 것은 당연합니다. AI 및 빅 데이터 마이닝과 같은 기술은 이러한 이벤트를 예측하고 준비하는 데 도움이 될 수 있는 글로벌 시나리오를 실행하는 데 점점 더 많이 사용될 것입니다.

AI 탐색 및 채택: AI는 기계 학습과 같은 관련 기술과 함께 몇 년 동안 점진적으로 채택할 것이라는 약속을 이행할 준비가 되어 있으며 작업 현장에서도 돌파구를 찾을 준비가 되어 있습니다. 이익 회복을 위한 경쟁에서 AI 기술은 유지 보수, 생산 능력, 재고, 판매 등에 대한 보다 정확한 예측 및 계획에 사용될 수 있습니다.

인사 기능 및 학습 기회 변경: AI 기술의 성장은 AI가 인간을 대체할 것이라는 두려움과는 거리가 먼 유능한 사람들이 이를 구현, 관리 및 이해하도록 요구할 것입니다. 임박한 AI 붐은 제조 직원이 자신의 경력을 배우고 발전시킬 수 있는 좋은 기회를 나타냅니다.
조직이 이러한 기능의 가치와 효율성을 극대화하기 위해 기술 인력 파트너와 같은 리소스에 점점 더 의존함에 따라 제조 인력 운영도 변화할 수 있습니다.

증가하는 협동로봇: 유사하게, 인간 작업자는 이러한 작업을 더 쉽게 하는 기술이 점점 더 널리 보급되고 있지만, 직접 제조 작업 자체의 중요한 부분으로 남아 있습니다. 협동로봇(협동 로봇)이 그러한 예입니다. 인간 작업자와 거의 나란히 작업할 수 있는 스마트 기술과 안전 기능을 갖춘 자동화 기계입니다.

기술 기반 공급망 투명성 및 책임: 스마트 기술은 공급망에도 영향을 미치며 2020년의 혼란 이후 안정성, 투명성 및 유연성에 대한 관심이 사상 최고치를 기록했습니다.
AI, 공급업체 관리 소프트웨어 및 블록체인과 같은 기술은 모두 공급망에 영향을 미칠 것입니다. 공급망의 전면 — 더 이상 다루기 힘든 단일 기능이 아니라 더 많은 책임과 선택의 자유를 허용하는 기능입니다.

시나리오 계획에 대한 새로운 해석: AI 및 빅 데이터와 같은 스마트 기술이 제조에 대한 잠재적인 미래 혼란에 대한 더 많은 통찰력을 제공함에 따라 이러한 시나리오에 대한 대응을 계획하는 것은 여전히 관리자와 직원의 의무입니다.

일반적으로 이러한 시나리오는 단기 재해 대응 등으로 제한됩니다. 그러나 COVID는 더 장기적인 문제도 해결되어야 함을 보여주었습니다. 따라서 이러한 계획 연습은 즉각적인 대응 계획을 넘어 민첩성, 유연성, 탄력성, 직원 관계 및 장기 복구를 고려합니다.

물론 2020년이 분명히 밝혀졌듯이 누구도 미래를 확실하게 예측할 수 없습니다. 단기 및 장기 추세를 살펴보고 큰 그림 주제(예:유연성, 안정성, 원격 액세스, 유지 관리 파트너십, 장비 모니터링 및 데이터 기반 기능)에 초점을 맞춤으로써 제조 기업은 이러한 추세 예측을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 경쟁 환경에서 유리한 위치를 유지하고 유리합니다.

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