현대 제조를 혁신하는 5가지 디지털 솔루션

제조업의 디지털 애플리케이션은 점점 더 수용될 뿐만 아니라 기대되고 있습니다. 하지만 중소 제조업체에게 이 전환 과정은 벅찰 수 있습니다. 초기 비용과 직원 교육 비용만으로도 프로세스를 중단시키기에 충분합니다.

하지만 '디지털화' 과정을 시작하는 것이 압도적일 필요는 없습니다. 약간의 안내와 교육만 있으면, 모든 제조업체가 개별 작업 환경에 가장 적합한 단계적 접근 방식으로 디지털 제조 개념을 구현하기 시작할 수 있습니다. 시작하는 데 도움이 될 상위 5가지 디지털 애플리케이션을 추천합니다.

1. 디지털 성과 관리

2010년 이후 디지털로 수행되는 비즈니스 비중은 4%에서 거의 12%로 증가했으며, 이 추세는 계속될 것으로 예상됩니다. 비즈니스와 IT 지표를 통합적으로 분석하는 방법을 찾는 것이 이 성장하는 기업의 경험을 최적화하는 열쇠입니다. 여기에 데이터 성과 관리가 등장합니다.

데이터 성과 관리를 통해 실시간으로 다부서 인사이트를 얻는 것은 비즈니스 의사결정의 효과를 높이고, 매출과 고객 충성도를 증대시키는 간단한 방법입니다. 지표를 측정하는 간단한 방법과 모든 부서를 위한 공통 언어를 통해 정보의 촉진과 전파가 단순화되어 생산성이 향상됩니다. 기계 작동 데이터와 생산 출하량 등 생산 정보를 한곳에 모아 보여주는 디지털 대시보드 같은 도구를 사용하는 것은 자체 디지털 성과 관리 플랫폼을 구축하는 간단한 방법입니다. 이는 생산 라인에 따라 달라집니다.

2. 예지 보전(Predictive Maintenance)

제조 업계 경험이 있는 누구나 지속적인 예방 정비의 필요성을 이해합니다. 모든 기계를 최상의 상태로 유지하는 것은 가동 중지 시간을 피하고 생산성을 높이는 열쇠입니다. 하지만 디지털 제조는 새로운 개념을 도입했습니다: 예지 보전.

예지 보전은 예방 정비와 유사하지만 한 가지 구체적인 차이가 있습니다. 시간이나 정기적 판독값 같은 변수에 의해 촉발되는 대신, 예지 보전은 향후 제품이 언제 고장날지 예측하려 합니다. 연령이나 서비스 권장 사항 대신 실제 장비 상태(종종 모니터링 장비나 소프트웨어를 설치해 데이터를 수집해 결정)를 사용해, 현재 장비 상태를 파악하여 중요한 기계 고장을 예방하기 위해 서비스 예약을 잡을 수 있게 합니다.

성공적인 예지 보전 프로그램에는 세 가지 주요 요소가 있습니다. 첫째, 기계 분석을 위한 올바른 데이터를 수집해야 합니다. 이는 필요에 따라 다릅니다. 둘째, 문제 분석이 정확하게 이뤄져야 합니다. 셋째, 초기 및 지속적 평가가 정확해야 유지보수 시기를 예측할 수 있습니다.

3. 수율, 에너지 및 처리량 최적화

핵심적으로 수율, 에너지 및 처리량 최적화는 최상의 가장 효율적인 공정을 계산하기 위해 데이터를 지속적으로 검토하는 것입니다. 수율, 에너지 및 처리량 최적화 프로그램을 구현하면 모든 조건을 충족합니다. 효율성 향상, 수율 증가, 전체 에너지 사용량 감소로 빠른 ROI를 제공합니다. 어디서 시작할까요?

첫째, 이미 보유한 데이터를 활용하세요. 예를 들어, 개별 단위 생산에 얼마나 걸려야 하는지 검토합니다. 이 정보를 확보하면, 신뢰할 수 있는 전문 컨설턴트를 찾아 개별 알고리즘을 개발하고 모니터링할 적절한 소프트웨어 선정을 지원받으세요. 마지막 단계는 소프트웨어가 제공하는 정보를 모니터링하고 초기 파일럿 프로그램을 개발해 효율성을 높이는 것입니다.

4. 자동화와 로봇공학

자동화, 특히 로봇 사용 구현은 벅찬 일처럼 들릴 수 있지만, 사실 제조 업계에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 운영 비용 절감 외에도, 이 디지털 애플리케이션 도입은 생산량 증가, 생산 품질 향상, 작업자 안전 강화로 이어졌습니다.

더 자동화된 환경으로 전환하기 전에 고려해야 할 두 가지 핵심 요소:

• 직원 교육 — 자동화와 로봇이 생산 작업을 수행하더라도, 직원은 기계를 작동하고 유지보수하는 방법을 알아야 합니다. 이는 기존 직원 교육뿐 아니라, 필수 자격증과 경험을 가진 인력 채용 필요성을 의미할 수 있습니다.
• 초기 투자 — 장기적으로 자동화 전환은 운영 비용을 낮춥니다. 그러나 보통 초기 투자가 필요합니다. 자동화 구현 결정은 시스템 구축 전 계획과 예산 수립을 요구합니다. 일부 혁신가는 하드웨어 렌탈 및 리스 프로그램 등 흥미로운 대안을 제시하기도 합니다.

자동화 초기 프로젝트로 추천하는 것들: 짧은 사이클 타임의 머신 텐딩, 저속 자재 핸들링(<40 ppm), 단순하고 반복적이며 일관된 애플리케이션.

5. 디지털 품질 관리

디지털 품질 관리 시스템 구현에는 많은 이점이 있습니다. 디지털 성과 관리와 유사하게, 디지털 품질 관리는 현재 분석 중인 핵심 성과 지표(KPI)를 디지털 애플리케이션에 적용합니다. 품질 의사결정을 표준화하여 사람의 개입을 줄이고, 휴먼 에러 가능성을 낮춤으로써 품질 관리는 더 높은 효율성, 비용 절감, 오류 추적 및 완화 능력 향상을 경험합니다.

수동에서 디지털 품질 관리로 전환하기로 결정할 때 고려할 모범 사례:

• 방법론 업그레이드: 기존 방식대로 품질 관리를 계속하고 싶을 수 있습니다. 하지만 투자 효과를 극대화하려면 기존 방법론을 단순히 디지털화하지 말고, 정의하세요. 무엇을 측정하고 있는지, 원하는 결과와의 관련성은 무엇인지 검토할 기회로 삼으세요. 또는 디지털 플랫폼으로 추가 추적 가능한 지표가 무엇인지 탐색해 보세요. 모든 역량을 최적화하세요.
• 모범 사례 활용: 디지털 품질 관리 결과를 볼 때, 잠재적 생산 변경이 쉽게 구성 가능한 솔루션을 사용하고, 이들이 모범 사례에 기반하는지 확인하세요. 디지털 플랫폼이 이전보다 더 자세한 정보를 더 빨리 제공할 수 있지만, 다년간의 산업 지식과 경험을 대체하지는 않습니다.
• 직원 동의 및 수용: 새로 구현되는 모든 기술에서 사용자 수용은 중요합니다. 하지만 디지털 품질 관리에서는 두 배로 중요할 수 있습니다. 구현 전 팀원들의 동의를 얻는 것이 성공의 열쇠입니다.

이러한 디지털 애플리케이션 구현을 세분화하여 설명함으로써 프로세스가 명확해지길 바랍니다. 더 자세히 알고 싶거나 질문이 있으면, 지역 MEP 센터의 전문가와 연결하세요.