의료기기 OEM을 위한 인더스트리 4.0 활용: 디지털 전환 전략

제4차 산업혁명 시대가 도래했으며, 제조업계는 5~10%의 생산성 향상이라는 기대 이상의 성과를 거두고 있습니다. 의료기술 산업에서 사용되는 중장비 제조업체들도 디지털 전환의 혜택을 누릴 것으로 예상됩니다.

디지털 전환이 지원하는 비즈니스 모델에는 상태 기반 모니터링, 예측 유지보수, 자산 성과 관리, 원격 기계 모니터링, 데이터 기반 플랜트 성과 최적화 등이 있습니다. 이러한 모델을 활용하기 위해 OEM은 먼저 현장 데이터를 수집하고 분석하는 디지털화 프로그램의 성공적인 구현이 필수적입니다. 의료기기 OEM이 이 과정을 원활하게 진행할 수 있는 5가지 팁을 소개합니다.

의료기기 OEM을 위한 인더스트리 4.0 비즈니스 모델

1. 구현 계획 수립

모든 생산 주기는 제조 활동의 각 하위 섹션을 고려하는 마스터 생산 계획에 따라 진행됩니다. 디지털 전환 구현 계획도 시설에서 사용하는 마스터 생산 계획과 유사하게, 모든 구성원이 같은 목표를 공유하도록 돕습니다. 훌륭한 계획은 어떤 운영 측면을 디지털로 전환할지, 그 결과로 무엇을 기대하는지 파악하는 것에서 시작합니다.

원격 기계 모니터링이나 비계획적 다운타임 감소가 목표라면, 구현 계획은 기계 데이터를 수집할 최적의 IIoT 솔루션 선정에 초점을 맞춰야 합니다. 선택한 IIoT 플랫폼은 수집된 데이터를 분석해 다운타임 원인을 파악하거나 기계 성능을 정의할 수 있어야 합니다.

2. 고유한 상황과 과제 이해

틈새 제조업체가 직면하는 딜레마는 일반적인 개별/연속 제조업체와 다릅니다. 의료기기 OEM은 상품화되지 않는 장비를 판매하면서 수익을 늘려야 하고, 고객이 장비 구매 및 유지보수 비용이 급격히 상승한다고 인식하는 상황에서 가치를 제공해야 하는 과제를 안고 있습니다.

이러한 상황을 고려할 때, 디지털 전환 모델 적용 사례는 생산성 최적화와 스크랩 감소에 집중해야 합니다. IIoT와 엣지 컴퓨팅 솔루션 통합을 통해 원격 유지보수 이니셔티브나 벤치마크 산업 데이터 제공 같은 부가가치 서비스를 창출할 수 있습니다.

3. 데이터 활용 범위 확장

많은 제조업체가 현장에서 수집한 기계 데이터를 전체 설비 효율(OEE) 수준 파악에만 활용하고, 현장 운영 최적화를 위한 다른 활용 사례는 간과합니다. 기계 데이터는 제조 공정 주변의 더 많은 상황을 알려줍니다.

예를 들어 기계 데이터로 예측 유지보수 전략을 수립하고, 작업자 일정의 부족분을 발견하며, 시설에서 생산되는 처리량의 품질을 표준화할 수 있습니다. 따라서 디지털 전환 전략은 단일 문제 해결에 국한되지 않고, 다양한 문제에 답을 주는 상호 연결된 네트워크를 구축해야 합니다.

4. 디지털 전환 기술의 차이점 이해

대부분의 디지털 전환 기술은 공동 목표 달성을 위해 협력하지만, 용량·기능·활용 사례에서 차이가 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 분명한 차이가 있으며, 이는 산업용 IoT 플랫폼과 일반 IoT 플랫폼 사이에도 적용됩니다.

IIoT 플랫폼은 산업별 데이터 분석 지원 기능, 다른 산업용 소프트웨어 시스템과의 통합 강화, 맞춤형 애플리케이션 개발 지원 등을 제공합니다. 스마트 커넥티드 팩토리 구축을 목표로 하는 의료기기 제조업체에 더 적합한 플랫폼입니다.

5. 구현 계획에 최적화된 IIoT 공급업체 선택

최고 수준의 IIoT 플랫폼은 현장에서 쏟아지는 방대한 데이터를 관리할 도구·기능·유연성을 제공합니다. 구현이 가능한 한 플러그앤플레이에 가깝고, 디지털 전환 전략의 효과를 극대화할 수 있는 적절한 사후 지원도 갖춰야 합니다.

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