Industry 4.0:가치 흐름 조직을 향하여

시장 조사 결과에 대해 논의하는 동안 제조 전문가와 함께 아주 좋은 질문을 받았습니다.

“조직적인 측면에서 프로세스를 재설계하는 것에 대한 연구가 있습니까? 대부분의 조직은 수직적으로 구조화되어 있지만 인더스트리 4.0 프로세스는 수평적 구조와 프로세스 지향적인 조직이 필요합니다. 기업이 이를 알고 있습니까?”

로컬 최적화는 이미 유익한 것으로 입증되었습니다.

인더스트리 4.0 솔루션을 구현하기 위해 고객과 협력하기 시작할 때 우리는 주로 "포인트 정보"라고 하는 것을 고려합니다. 우리의 목표는 먼저 전체 프로세스에 대한 개요를 제공한 다음 필요한 생산 단계를 수행하는 보다 효율적인 방법을 찾도록 도와줌으로써 고객이 특정 제조 프로세스를 최적화하도록 돕는 것입니다. 일반적으로 로컬 최적화는 공장 범위 내에서만 수행됩니다.

그러나 공급망에 따른 최적화에는 공급업체, 공장, 물류, 고객 및 기타 요소가 포함됩니다. RFID 및 기타 기술이 성숙하고 사용할 수 있으므로(즉시 사용 가능) 연결성은 문제가 되지 않습니다. 우리는 공장 중 하나에 RFID 기술을 적용하고 전체 시스템을 최적화하면 잠재적으로 재고를 30% 줄일 수 있다는 것을 발견했습니다. 이를 위해서는 가치 사슬의 단일 단계를 최적화하는 것에서 전체 가치 사슬의 최적화에 더 많이 투자하는 것으로 초점을 전환하여 한 단계 더 나아가야 합니다. 방법을 설명하겠습니다.

가치 사슬 최적화 – 조직에 필요한 것은 무엇입니까?

회사 전체의 전체 공급망 또는 가치 사슬을 연결하는 것과 관련된 수평적 연결은 우리 프로젝트에서 두 번째 또는 세 번째 단계로 예상되는 것입니다. 오늘날의 고도로 최적화된 제조 산업은 예를 들어 린 생산 방식을 통해 많은 잠재력을 제공합니다. 완전히 연결된 가치 사슬은 여전히 ​​활용할 수 있는 많은 발전 잠재력을 가지고 있습니다. 맨 끝에서 우리는 완전히 연결된 생태계에 대해서도 이야기하고 있습니다. 하지만 그것은 우리가 몇 년 안에 해결해야 할 문제입니다...

크게 생각하고 작게 시작하세요

프로젝트가 성공하려면 완전히 연결된 가치 사슬을 염두에 두고 시작하되 즉각적인 결과를 얻을 수 있는 특정 프로세스부터 시작하는 것이 좋습니다. 실제로 입증된 몇 가지 기술과 방법이 있으며 이를 통해 첫 번째 단계를 시작하는 데 도움이 됩니다. 실제로 무엇이 가장 효과적인지 알게 되면 이러한 기술을 더 큰 인더스트리 4.0 그림에 통합할 수 있습니다.

첫 번째 프로젝트를 성공시키기 위해 지원을 구할 때 특별히 두 가지 도구를 고려하도록 권장합니다. 바로 규칙 기술과 빅 데이터 처리입니다. 주요 기능은 도메인 사용자인 생산 관리자와 제조 전문가가 둘 다 사용할 수 있다는 것입니다. 모델 기반 접근 방식에 주의하십시오. 규칙 기술 및 데이터 분석은 전문가가 IT 전문가가 아니어도 도메인 지식을 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 시작하기 위해 IT 전문가를 사용할 수 있을 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 인더스트리 4.0 시장의 이러한 맥락과 단계에서 진정한 경쟁 우위 .

이러한 도구 외에도 우리는 처음부터 올바른 프로젝트를 식별하기 위한 다음과 같은 접근 방식에 대해 탁월한 경험을 갖고 있습니다. 아이디어는 정기적인 가치 흐름 분석으로 시작하여 고객이 가장 높은 레버리지를 갖는 문제를 식별하도록 도와준 다음 소프트웨어는 가치 흐름 내에서 이를 개선하는 데 가장 효과적으로 도움이 될 수 있습니다.

우리의 경험에 따르면 이 접근 방식은 조직이 인더스트리 4.0 솔루션의 이점을 누릴 준비가 되어 있고 열망하지만 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 정확히 모를 때 가장 잘 작동합니다. "거기에는 새로운 것이 없습니다."라고 말할 수 있습니다. 음:Industry 4.0은 예를 들어 가치 흐름 매핑을 기반으로 하는 지속적인 개선을 지원하는 소프트웨어 기술을 제공합니다. 당연히 이러한 지속적인 개선 프로세스는 모든 제조 공장에 설정되어 있으며 소프트웨어와 IT는 진행 속도와 개선 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다...

어떻게 생각하세요? 가치 흐름 조직을 향한 길에서 오늘날 우리는 어디까지 왔습니까? 소프트웨어가 개선 속도를 높이는 데 어느 정도 도움이 됩니까?