인더스트리 4.0 도입을 위한 제조업체 장기 전략 로드맵

단일 공장 내에서 동일한 유형의 생산 장비가 여러 세대 혼재해 운영되는 것은 흔한 일입니다. 매우 큰 기업이 아닌 이상, 대부분의 기업은 자주 재설비할 여유가 없으며 장기 자본 계획과 비즈니스 성장 전략에 따라 장비를 단계적으로 추가해야 합니다. 이러한 투자 및 장기 계획 방식은 대부분의 제조업체에게 낯설지 않습니다. 그리고 새 장비가 가용해지고 가동됨에 따라 운영을 적절히 조정합니다.

제조업체가 생산을 바라보고 상품이 생산되는 방식을 재편하는 기술들의 집합체인 인더스트리 4.0은 생산이 무엇인지, 상품이 어떻게 생산되는지에 대한 개념을 재편하고 있습니다. 그리고 이 기술들이 그룹으로 성숙해감에 따라, 인더스트리 4.0 기술을 습득하는 데 길고 가파른 교육 및 학습 곡선이 존재합니다. 하지만 제조업체가 자본 장비의 점진적 조달 및 업그레이드 전략을 수립해야 하는 것처럼, 인더스트리 4.0 기술 구현을 위한 장기 전략도 이제 수립해야 합니다.

진정한 스마트 팩토리

인더스트리 4.0의 핵심은 데이터, 특히 빅데이터와 고급 분석입니다. 생산 현장의 수많은 소스와 기술로부터 데이터를 수집함으로써, 머신러닝 알고리즘과 고급 분석은 생산, 유지보수, 계획, 조달, 재고 관리 등 다양한 영역에서 실시간 의사결정을 제공할 수 있습니다. 공장의 모든 측면이 단일 버전의 진실(Single Version of Truth)로부터 운영되어 실시간으로 생산을 완전히 시각화할 수 있습니다.

일부 산업 부문에서는 디지털 트윈 개념을 활용하여 다양한 제품 반복뿐만 아니라 고장을 예측하는 것도 가능해져, 유지보수를 사후 대응이 아닌 예지 중심으로 전환할 수 있습니다. 이 기술은 장비 플릿에 부가가치 서비스를 제공하는 필드 서비스 애플리케이션, 즉 장비 구독 서비스(EaaS)에도 확장되고 권한을 부여합니다.

인더스트리 4.0의 또 다른 핵심 요소는 산업용 사물인터넷(IIoT)입니다. 세대별 제조 장비에 IIoT를 장착함으로써 이전에는 접근할 수 없었던 표준화된 데이터를 얻을 수 있습니다. MachineMetrics의 '셀프 설치' IIoT 기술과 같은 많은 디바이스는 장비를 클라우드에 연결하여 생산 및 상태 모니터링을 가능하게 하고, 실시간 생산 현장 시각화를 허용합니다. MachineMetrics 디바이스는 자연어 처리 스크립트로 원격 구성할 수 있어 아날로그 및 디지털 구성요소 모두에 연결할 수 있습니다.

이 모든 기능이 클라우드 컴퓨팅에 결합되어 실시간 현장 가시성을 창출하고, 생산 효율성을 개선하며, OEE를 향상시키고, 맞춤형 대시보드를 통해 직원이 필요에 따라 행동할 수 있도록 지원합니다.

장기적 관점의 필요성

많은 기업이 이러한 다양한 기술의 통합을 추진하고 있지만, 다른 기업들은 진입점을 찾거나 우왕좌왕하고 있습니다. 이 문제의 일부는 인더스트리 4.0을 전통적인 공장 툴링 및 업그레이드 관점과 다르게 보기 때문입니다. 현재 많은 이들이 이 둘을 서로 다른 방식으로 보고 관리합니다. 위에서 논의한 기술들의 부가가치 제안을 고려할 때, 제조업체는 이 둘을 통합하는 장기 성장 전략을 채택하는 것을 고려해야 합니다.

가장 분명한 이유는 IIoT 같은 기술이 생산 장비로부터 데이터 수집 역량을 '평준화'하여 자본 지출(CapEx) 업그레이드 계획을 잠재적으로 연기할 수 있게 하기 때문입니다. 이제 데이터가 레거시 아날로그 장비와 디지털 장비 모두에서 접근 가능하므로, 생산을 운영자 스테이션에서 현지적으로, 관리자와 기술자가 전사적으로 시각화하고 관리할 수 있습니다. 이는 생산 장비 수명을 연장할 잠재력이 있어 CapEx 자금을 더 중요한 필요에 쓸 수 있게 합니다. 인더스트리 4.0과 표준 자본 확장을 두 개의 별도 프로세스로 보는 것은, 인더스트리 4.0 기술이 함께 작동할 때 그러한 지출을 줄이거나 완화할 수 있으므로 이치에 맞지 않습니다.

장기 계획이 필요한 실질적인 이유도 있습니다. 제조업의 기술 인력 부족은 지난 몇 년간 잘 문서화되어 왔으며, 기업이 장비를 추가할 때 임베디드 IIoT나 추가 IIoT 역량과 나란히 계획하는 것이 좋습니다. 이는 증가하는 노동력 부족을 완화하고, 머신 로보틱스에 운영과 수리를 위한 자율 또는 반자율 행동을 부여할 수 있습니다. 다시 말해, 인더스트리 4.0 도입을 일반 성장 계획과 별개로 고려하면 노동력 절감 효과를 놓치게 됩니다.

경로 선택

인더스트리 4.0을 구성하는 다양한 기술들은 향후 수십 년간 제조 세상을 변화시킬 것입니다. 그리고 시간이 지남에 따라 도입 전략을 계획하면 큰 절감 효과를 얻을 수 있습니다. PwC의 한 연구에 따르면 인더스트리 4.0 기술을 활용하는 기업은 2021년까지 3.6%의 비용 절감과 제품 및 서비스 디지털화를 통한 2.9%의 추가 수익 증대를 볼 것으로 추정됩니다. 한 예로 MachineMetrics의 머신 모니터링 및 OEE 소프트웨어는 실시간 생산 데이터 시각화를 제공합니다. 공장 직원은 더 빠르고 자신 있게 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 기능이 전반적인 인건비를 줄이면서 생산성과 OEE를 높이는 데 도움이 됩니다.

제조업체는 서비스 및 디바이스 제공업체를 장기적 전략 파트너로 봐야 합니다. 업계의 완전 자동화에는 10~15년이 걸릴 것으로 추정되며, 이 기간 동안 인더스트리 4.0 기술이 계속 성숙함에 따라 이러한 제공업체는 각 제조업체에 맞춤화된 솔루션 계획을 돕기 위한 지원과 전문성을 제공할 수 있습니다. 기술 공급업체가 특정 제조업체의 필요에 맞는 도입 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기업이 시간이 지남에 따라 성장을 계획하듯, 인더스트리 4.0 시스템의 규모도 계획해야 합니다. 기업은 센서에서 데이터를 수집하여 OEE와 생산을 관리하는 단순한 에지 소프트웨어로 시작할 수 있습니다. 하지만 시간이 지나 혜택이 누적되고 데이터 품질과 분석의 영향이 명확해지면, 공장의 더 넓은 범위에 걸쳐 더 많은 디바이스를 포함하도록 확장하고 싶을 수 있습니다. 이는 공급망의 제품 추적, 더 정확한 재고 관리, 예지 보전 개발, 그리고 여정 초기에 고려하지 않았던 많은 다른 제안을 가능하게 합니다. MachineMetrics Production 같은 플랫폼은 맞춤형 대시보드, 알림, 추적 가능한 OEE 및 가동률 보고서, 자산 관리를 통해 현장을 완전히 시각화할 수 있게 합니다.

인더스트리 4.0을 구성하는 기술들은 전 세계 제조업체에 지속적으로 가치를 제공할 것입니다. 그리고 인더스트리 4.0이 도입 증가를 통해 탄력을 받으면서 장기적 계획은 제조업체에게 필수적입니다. 이 기술들이 성숙해짐에 따라, 구현 계획을 전체 비즈니스 성장 전략의 필수적인 부분으로 전통적인 비즈니스 계획과 함께 수립해야 하며 별도로 수행해서는 안 된다는 것이 명확해질 것입니다.