산업용 IoT로 비용 절감: 제조업체를 위한 5가지 검증된 전략

요약: IoT는 예기치 않은 다운타임 관련 비용 감소, 자산 추적 및 복잡한 시뮬레이션을 위한 디지털 트윈 생성, 작업자 안전 및 만족도 향상, 공정 및 장비 개선에 대한 깊고 실행 가능한 통찰 제공을 통해 제조 분야 기업에 혜택을 줍니다. IoT는 또한 제조 기업에 민첩성과 회복탄력성을 부여하여 어떤 상황에서도 번영할 수 있게 합니다.

IIoT로 비용 절감과 수익 창출 동시에

모든 부문의 기업들이 IoT 기술로부터 막대한 가치를 도출하고 있으며, 산업 성장은 이 패턴을 반영합니다. 맥킨지 앤드 컴퍼니(McKinsey & Co)는 IoT가 2025년까지 11.1조 달러의 경제적 영향을 미칠 수 있다고 예측합니다. IoT 기기에서 수집된 데이터도 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 시스코(Cisco)는 IoT 기기 데이터가 2021년 말까지 800 제타바이트를 넘어설 것으로 예측합니다.

왜 이런 일이 일어나고 있으며, IoT 기기가 기업에 무엇을 하고 있기에 이러한 폭발적 성장을 초래했습니까? 이는 두 가지 포괄적 범주로 단순화될 수 있습니다: 비용 절감과 수익 창출. IoT가 수익을 창출하는 한 예는 기업이 구독 모델을 제공에 추가하여 반복 수익을 창출할 수 있게 할 때입니다.

산업용 사물인터넷이 비용을 절감하는 방식은 산업에 따라 다릅니다. 제조업에서 IoT는 예지 보전 원칙을 사용하여 전체 유지보수 비용을 낮추고, 교육 및 수리 중 작업자 안전을 높이며, 현장 작업자와 임원 간 격차를 해소하고, 생산 병목 현상을 식별 및 해결하며, 자금이 행동에 투입되기 전에 미래 변화와 기회에 대한 통찰을 제공함으로써 비용을 절감합니다. 이제 제조업에서 IoT의 구체적인 비용 절감 활용 사례를 더 깊이 파고들어 보겠습니다.

1. 예지 보전으로 더 이상 예기치 않은 다운타임 없음, 정기 보전 아님

비계획 다운타임이 얼마나 비용이 드는지 아십니까? 귀하가 80%의 기업을 대표한다면 답은 아마 "글쎄요, 정확히 모릅니다."일 것입니다. 기계가 고장 나면 전체 생산 라인이 중단될 수 있습니다. ServiceMax의 "After The Fall: Cost, Causes and Consequences of Unplanned Downtime" 연구에 따르면 기업의 70%가 생산 머신이 언제 유지보수나 업그레이드를 필요로 하는지 확신하지 못합니다. 이는 연구 대상 기업의 82%가 지난 3년 내 비계획 다운타임을 경험했으며, 평균 중단 지속 시간은 4시간이고 중앙값 비용은 200만 달러였습니다.

구식 유지보수는 보통 2가지 방식으로 나타납니다:

1. 장비 고장 > 생산 중단 > 유지보수 담당자가 와서 고칠 때까지 대기, 때로는 현장에 없는 부품 주문이 필요합니다. 기업 은행 계좌가 바닥 난 양동이처럼 되는 동안 직원들에게 손가락만 빨게 하며 임금을 지급합니다. 또는 그 주에 가족을 부양하기 위해 유급 시간을 기대했던 직원들이 회사에 대한 신뢰와 믿음을 잃기 시작하면서 이직 위험이 증가합니다. 이는 부정과 불만의 분위기를 조성하여 더 안정된 고용을 찾게 만들 수 있습니다.
2. 어느 정도 임의의 간격으로 다운타임 예약 > 유지보수 담당자가 여전히 양호할 수 있는 부품을 제거하고 새 것으로 교체하기를 대기, 비용과 생산 시간을 동시에 희생합니다. 어느 해결책도 효율적이지 않으며, 둘 다 궁극적으로 자원을 낭비합니다.

현대적 유지보수의 모습은 이렇습니다:

생산 현장의 머신들이 모두 사용량, 가동 시간, 품질, 에너지 소비, 부품 재고, 시스템 중단 로그 등 다양한 데이터를 모니터링하는 작은 IoT 기기로 장착되어 있습니다. 무언가 잘못되거나 잘못되기 시작하면 적절한 사람들이 알림으로 즉시 경고를 받습니다. 과거 데이터를 사용하여 IoT 기반 예지 보전 시스템은 부품이 수명 말에 가까워 교체되어야 할 때도 알립니다. 또한 출력 품질이 저하되거나 머신이 예상보다 전력, 물 등 더 많은 자원을 소비하기 시작할 때도 알립니다.

연결된 장비는 제조업체에게 장비의 과거 성과에 대한 이야기를 들려주고 다가올 고장을 경고하는 가치 있는 데이터에 접근할 수 있게 합니다.

모든 머신이 동일한 기술로 장착되어 있으므로 부품 재고는 골디락스 동화 결과처럼 '딱 맞습니다'. 필요할 때 필요한 부품이 있지만, 가까운 미래에 필요하지 않고 쓰지 않을 품목을 저장하며 귀중한 공간을 낭비하지 않습니다.

예지 보전으로 비용 절감:

• 비용이 많이 드는 비계획 다운타임 감소
• 과거 데이터 기반이거나 임계 고장에 도달하기 전 오작동 징후를 보일 때 만 부품 교체. 문제 진단이 그 어느 때보다 빠르고 정확해짐
• 필요한 부품만 보유
• 실시간 알림을 통한 원격 모니터링으로 대응 시간 단축
• 품질 문제로 인한 직원 이직과 고객 불만 최소화

2. 필요하다고 몰랐던 곳에 눈( Eyes )을

머신러닝(인공지능(AI)의 하위 집합)은 유지보수 예측을 뒷받침하는 기술입니다. 제조업에서 IoT와 머신러닝을 최대한 활용하는 한 가지 방법은 이들을 '디지털 트윈'으로 결합하는 것입니다. 디지털 트윈은 머신의 과거 행동과 현재 상태를 고려하여 미래 행동을 예측하는 복잡하고 지능적인 시뮬레이션에 사용됩니다.

이 채널을 통한 미래 행동 예측은 치명적 혼란 감소, 전체 유지보수 비용 절감, 생산 효율성 증가로 이어집니다. 디지털 트윈은 설계, 직원 교육, 작업자 안전에도 도움을 줄 수 있습니다. 특히 가상 및 증강 현실 같은 다른 기술과 결합될 때 더욱 그렇습니다. 보호 차폐물을 제거하지 않고도 머신 내부 고장 난 부분을 시각화할 수 있는 작업자를 상상해 보세요. 마치 머신 내부에 항상 눈이 있는 것 같습니다.

디지털 트윈은 물리적 자산의 가상 표현입니다. 이 경우 CNC 머신입니다.

IoT 기반 디지털 트윈이 회사 수익에 혜택을 주는 방식:

• 한 대의 기계 또는 전체 생산 현장을 포함할 수 있는 복잡한 시뮬레이션을 통한 고급 예지 능력. 어떤 상황에도 대비.
• 비용이 많이 들고 시간 소모적인 고장으로 인한 혼란 감소
• 전체 유지보수 비용 절감
• 가동 시간 증가
• 작업자 만족도와 안전 개선, 이직률과 교육 비용 감소.

3. 현장 작업자에게 권한 부여, 참여, 보호

제조 분야에서 생산 현장 작업자와 '아이보리 타워'에서 별도로 운영된다고 가정되는 임원 및 분석가 사이에 단절이 있는 것은 드문 일이 아닙니다. 이는 귀사의 비즈니스가 가치 있는 정보를 놓치고 있을 수 있으며 직원들의 성공에 대한 투자를 줄이고 있음을 의미할 수 있습니다.

MachineMetrics IoT 솔루션으로 현장 작업자는 나머지 데이터와 함께 고려될 인간 입력을 제공할 수 있습니다. 공장 현장 머신의 터치스크린으로 운영자는 머신 데이터에 인간 맥락을 추가할 수 있어 직무 역할 간 격차를 해소하고 이전에 감지되지 않았던 수많은 문제에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다.

운영자가 상호작용할 수 있는 인터페이스를 제공함으로써 MachineMetrics는 인간 및 머신 데이터를 모두 사용하여 성과를 이해합니다.

생산 작업자에게 발언권을 줌으로써 비즈니스는 모든 수준에서 투자와 함께 단위로서 진보로 나아갈 수 있습니다. 같은 맥락에서 잘 유지보수된 장비는 직원들이 작업장에서 더 안전하고 예기치 않은 휴일이 적다는 것을 의미합니다. 이러한 요소들은 긍정적 기업 문화를 향한 부스트를 제공하여 병가 감소, 근무 중 생산성 향상, 이직 및 교육 비용 감소(많은 제조 기업의 주요 관심사)를 가져올 수 있습니다.

IoT가 직원과 현장 작업자에게 혜택을 주어 비용을 절감하는 방식:

• 직무 역할 간 격차 해소로 보이지 않던 문제 발견
• 작업자 안전 증대로 비용이 많이 드는 사고 감소
• 입력 제공 및 회사 투자 참여 방식으로 작업자 만족도 향상
• 긍정적 기업 문화 증진으로 직원이 성공에 투자하고, 더 생산적이고 효율적이며, 병가일 수 감소 가능
• 이직 및 인수, 교육 비용 감소.

4. 병목 현상 타파

병목 현상은 회사의 전체 생산 용량을 제한합니다. 그러나 이러한 장애물이 어디에 있는지, 현장 생산성에 어느 정도 영향을 미치는지 항상 명확하지는 않습니다. IoT는 무엇이 귀사를 가장 늦추는지 정확히 찾아낼 수 있습니다.

다른 머신보다 더 자주 고장 나거나 생산 속도가 전체 출력을 늦추기 때문에 업그레이드가 필요한 머신이 있습니까?

일부 머신이 저활용되는 시간대가 있습니까? 프로세스가 귀사를 방해하고 있습니까? 그렇다면 실행 가능한 해결책이 있습니까?

IoT의 혜택은 회사의 병목 현상을 타파하는 데 있어 최고입니다. 지능형 플랫폼에서 머신러닝과 결합될 때, 산업용 IoT 센서의 정확한 과거 데이터가 개선할 수 있는 곳에 대한 실행 가능한 통찰을 제공하는 방식을 곧 발견하게 될 것입니다. 가장 높은 보상을 위해 지금 취해야 할 단계를 보여줄 뿐만 아니라 실시간 데이터를 기반으로 최적화 통찰을 지속적으로 제공합니다.

IoT는 프로세스 최적화와 분석, 조건 분석을 제공하여 인간과 머신이 완벽한 조화로 작동하도록 함으로써 생산성 혼잡의 영향을 우선순위화하고 줄임으로써 비용을 절감합니다.

5. '만약 ~하면 어떨까?' 묻는 힘

에지 컴퓨팅(또는 센서 자체에서의 컴퓨팅)과 클라우드(방대한 데이터 스토리지와 극한 속도 부스트로 온라인)를 통해 센서 데이터가 지속적으로 집계되고 분석될 때, 귀하는 미래를 예측할 능력을 얻습니다.

클라우드와 에지 모두 데이터 수집과 처리에 중요한 역할을 합니다. 에지와 클라우드의 차이는 무엇인가요?

"완벽하게는 아니다"로 한정합しょう. 어떤 시스템도 완벽하지 않습니다. 하지만 데이터가 더 정확하고 데이터 이력이 길수록 예측이 정확할 가능성이 높습니다.

이것이 귀사에게 의미하는 바는 무엇입니까? IoT는 작업자 안전 위험과 머신 오작동 위험(치명적 고장, 예기치 않은 다운타임)을 줄여 비용을 절감합니다. 무엇이 위험하거나 무엇이 고장날지 미리 알면 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

디지털 트윈을 사용할 때, IoT는 귀사의 공장 현장과 이를 운영하는 프로세스를 보고 "자, 이걸 바꾸면 어떨까? 이 머신을 하나 더 추가하거나 생산 일정을 바꾸거나 이 머신을 더 자주 활용하면 어떨까?"라고 말할 수 있게 합니다. 변경을 구현하기 전에 변경이 비즈니스 효율성에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 시간과 비용을 절약합니다. 심지어 비용 절감(또는 수익 증대, 에너지 소비 감소, 또는 귀사가 가장 관심 있는 기타 요소)에 가장 효과적인 것이 무엇인지 알려줄 수도 있습니다.

MachineMetrics 같은 산업용 IoT 플랫폼은 귀사가 데이터를 이해하기 쉽고 인간적이며 실행 가능한 방식으로 볼 수 있는 기회를 줍니다. 우리가 제공하는 통찰은 깊지만 잘 정리되어 있습니다. 쉬운 보고와 색상 코딩된 대시보드로 한눈에 현재 상태와 개선할 수 있는 곳을 볼 수 있습니다.

일상적인 가정(what-if) 이상으로, IoT는 큰 질문에도 답할 수 있습니다. 짧은 기간 내 피벗이 필요하면 우리 기계가 어떻게 처리할 수 있을까? 내일 대규모 주문이 들어오면 어떤 출력 수준을 합리적으로 유지할 수 있고 어느 기간 동안일까?

자신의 처분에 있는 정보에 눈을 뜨는 이들에게 기회가 옵니다.

IoT는 역경 속에서도 민첩성을 제공합니다. 평온한 시기에 안정성을 제공합니다. 다음 단계를 계획하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 유연성과 회복탄력성은 현재 위치와 과거를 알기 때문에 옵니다. 왜냐하면 그것으로 귀사의 비즈니스 미래가 어디로 향할 수 있는지 알 수 있기 때문입니다.

MachineMetrics는 직관적이고 유연한 플랫폼을 제공하여 어떤 제조 장비에서든 데이터를 쉽게 수집하고, 이를 머신 다운타임 감소, 용량 최적화, 공장의 처리량 및 수익성 증대를 위한 강력하고 실행 가능한 애플리케이션으로 변환함으로써 산업 디지털 전환을 가속화합니다. 현재 수백 개의 제조업체가 전 세계 공장에서 수천 대의 머신을 MachineMetrics에 연결했습니다. 데모 신청.