산업 제조
산업용 사물 인터넷 | 산업자재 | 장비 유지 보수 및 수리 | 산업 프로그래밍 |
home  MfgRobots >> 산업 제조 >  >> Manufacturing Technology >> 산업기술

디지털화가 생산 효율과 혁신을 이끄는 방식

'디지털화'(또는 '디지털 트랜스포메이션'이라는 문구)는 적용 산업에 따라 다른 의미를 가집니다. 생산 시설의 경우, '디지털화' 혁명이 시작되기 전부터 자동화 부문이 첨단 기술 채택을 주도했습니다. 오늘날 자동화 부문은 자연스럽게 전체 논의의 중심에 있습니다.

지난 10년간 여러 산업이 디지털 기술을 활용해 효율성과 비용 효과성을 크게 높이는 데 진전을 보였습니다. 그러나 산업에 따라, 그리고 프로젝트 개발에 관여한 인력과 주체에 따라 디지털화는 매우 다른 방식으로 바라보입니다.

물론 디지털화 구현에 사용되는 방법과 기술은 조직의 최종 목표에 크게 의존합니다. 새로운 프로젝트를 위한 디지털화 전략을 수립하는 엔지니어링 전문가나 프로그램 매니저에게 디지털화가 다루는 광범위한 주제에서 초점 영역을 정의하는 것은 어려울 수 있습니다. 핵심은 조직이 디지털화의 세 가지 핵심 영역에서 현재 어디에 서 있는지 이해하고, 가까운 미래에 어디에 있고 싶은지 정하는 것입니다.

핵심 영역

모든 산업에서 디지털화 또는 디지털 트랜스포메이션은 크게 세 가지 핵심 영역, 즉 시스템과 프로세스, 자동화와 통신, 데이터 분석에 초점을 맞춘다고 말할 수 있습니다. 이 영역들은 디지털화의 주요 인에이블러(enabler)로도 볼 수 있습니다.

시스템과 프로세스

이는 조직의 운영 관리와 관련됩니다. 시스템은 작업이 어떻게 수행되는지를 정의하는 절차와 프로세스의 집합이고, 프로세스는 특정 목표를 달성하기 위해 설계된 단계들의 집합입니다. 수많은 확립된 프로세스가 주어진 시스템을 더 효율적으로 작동하게 만듭니다.

이 정의들에서 이 영역들에 디지털화의 엄청난 잠재력을 볼 수 있습니다. 모든 조직은 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 고유한 시스템과 프로세스를 가지고 있습니다. 이러한 시스템과 프로세스를 디지털화하면 규정 준수를 보장하면서 작업을 자동화할 엄청난 기회가 생깁니다. 운영 요구사항을 디지털화하면 데이터를 네트워크를 통해 수집, 저장, 즉시 전송해 데이터 아카이빙과 지속적 개선을 위한 분석을 지원할 기회도 생깁니다.

생산 자동화와 통신

자동화와 통신 기술은 전반적인 디지털 트랜스포메이션 전략을 가능하게 하는 핵심 역할을 합니다. 이 두 분야는 산업 세계의 디지털화 혁명을 선도한 선구자였으며, 여전히 생산 시설의 더 나은 효율적 관리를 위한 기술과 관행의 지속적 진화를 위한 핵심 영역으로 남아 있습니다.

이 분야들의 영향력은 대다수 생산 시설 프로젝트가 산업이나 조직 문화에 관계없이 이들을 중심으로 디지털화 전략을 수립하고 있다는 사실로 입증됩니다. 향상된 디지털화 프로젝트를 위해 자동화 부문은 공정 데이터가 측정, 제어, 기록, 분석되는 방식을 확장하는 데 도움을 줍니다. 센서 기술, 컨트롤러 하드웨어, 안전하고 향상된 데이터 통신 방법, 데이터의 효율적 저장과 연산 능력은 각 산업에 적합한 고급 모니터링과 제어 알고리즘 구축을 돕습니다.

데이터 분석

데이터는 분석을 통해 시스템, 프로세스, 생산 방식, 예측을 개선하는 데 도움이 될 때 조직의 보물 창고가 됩니다. 그러나 산업 세계에서 '디지털화'라는 단어는 종종 이 전체 스펙트럼의 이 부분과 연관되는데, 불행히도 이는 오해의 소지가 있습니다. 트랜스포메이션 프로젝트의 일부로 개발되고 구현된 디지털화의 다른 인에이블러들이 데이터 수집과 분석의 기초를 마련합니다. 이러한 인에이블링 단계는 분석 부분만큼이나 중요합니다.

기술 통계, 예측, 처방 분석의 모든 분야가 산업과 조직의 고유한 열망에 맞는 모델과 솔루션 개발에 사용됩니다. 인공지능과 머신러닝 기술은 데이터 활용과 솔루션의 조직 전체 배포를 더욱 촉진합니다.

과제

디지털 트랜스포메이션 프로젝트에 착수할 때, 위에서 논의한 세 가지 핵심 영역에서 조직이 어디에 서 있는지 이해하고, 프로젝트에 사용할 수 있는 시간과 자원을 고려해 현실적인 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 또한 프로젝트 실행 기간 이후 기술의 미래 진화와 조직의 야망에 대한 그 중요성을 평가하는 것도 중요합니다. 현장에서 검증되었으면서도 미래에도 대비된(field-proven while being futureproof) 혁신 기술 선택의 균형 잡기가 프로젝트 관리에는 어려울 수 있습니다. 기술의 확장되는 범위로 인해 끊임없이 증가하는 사이버보안 요구사항도 상당한 평가와 자원 배분을 요구할 것입니다.

결론

생산 시설의 디지털화 전략 성공은 조직의 현재 위치 평가와 트랜스포메이션 캠페인의 초점 영역 식별에 크게 의존합니다. 인에이블러의 조기 계획과 구현, 기업 경쟁력을 위한 데이터의 효율적 활용에 대한 명확한 비전은 전략 성공에 큰 도움이 될 것입니다.

산업기술

  1. 네트워크 프로토콜 이해: 물리 계층부터 고급 중재까지
  2. 디지털 메모리가 중요한 이유
  3. 마이크로프로세서: 저장 프로그램 컴퓨팅의 진화
  4. 종합 오피앰프 데이터: National Semiconductor & CA3130 데이터시트
  5. 인더스트리 4.0: 클라우드와 에지 활용한 스마트 제조
  6. 제조 현장 생산 전문가가 묻는 데이터 분석 5가지 핵심 질문
  7. 인더스트리 4.0: 생산 데이터 규칙 기반 분석으로 실시간 품질 관리 실현
  8. 레거시 플랜트 현대화: 스마트 팩토리 구축 실전 가이드
  9. 금속·광업 산업 유지보수의 미래: 데이터 성숙도 활용한 예측 정비
  10. 산업용 사물인터넷(IIoT): 정의, 범위, 산업 영향