지난 10년간 모든 산업에서 디지털 전환이 가속화되었습니다. 신기술의 혁명은 전 세계의 전통적 제조와 비즈니스 환경을 변화시켰으며 더욱 가속화될 태세입니다.
2018년까지만 해도 디지털 전환을 이룬 제조 기업이 글로벌 GDP의 13.5조 달러를 차지했습니다. 하지만 2023년까지 이 수치는 53.3조 달러의 글로벌 GDP를 포괄할 것으로 추정됩니다.
이 글에서는 제조업의 디지털 전환을 논의하고 이 혁신을 이끄는 몇 가지 트렌드를 살펴봅니다.
팬데믹이 시작되기 전에도 공급망의 붕괴와 디지털 전환은 이미 진행 중이었습니다. 중소기업은 새로운 기술군을 경쟁 우위나 자동화를 통한 귀중한 기술 부족 해결 수단으로 보았습니다.
반면 대기업은 도입에 어려움을 겪었습니다. 맥킨지의 2018년 연구에 따르면 직원 100명 이하 기업이 디지털 전환을 성공적으로 도입할 가능성이 2.7배 더 높았습니다. 같은 조사에서 전체적으로 이러한 전환의 30% 미만만 성공한 것으로 나타났습니다.
제조업의 디지털화 속도는 많은 우여곡절 속에 꾸준하지만 느렸지만, C-레벨 임원과 CEO들은 이를 비즈니스의 미래로 널리 인식했습니다. 하지만 2020년 코로나19 팬데믹이 닥치면서 많은 기업이 생존을 위해 도입을 가속화하고 작동하게 만들어야 했습니다.
비즈니스 모델이 일생일대의 파괴적 사건으로 동등하게 위협받은 다른 기업들도 팬데믹 동안 운영을 지속하면서 근로자 안전을 보장할 방법을 빠르게 모색했습니다. 오늘날 코로나19의 영향이 천천히 줄어들면서 제조업에 새로운 현실이 형성되었습니다. 제조 작업장의 91%가 디지털 전환 투자를 늘렸고 계속할 것이라고 밝혔습니다.
제조 부문 내 새로운 시급성에도 불구하고 도입자들이 극복해야 할 과제는 여전히 존재합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
초기 도입자인 중소기업이 경쟁 우위를 점했지만, 여전히 많은 소규모 기업이 대기업의 깊은 주머니와 자본 자원을 부족합니다.
모든 규모의 기업은 ROI에 집중하는 경향이 있으며, 성공적인 ROI 공식은 기업 규모마다 다릅니다. 또한 투자 자금을 미래 수익성과 연결하는 문제도 있습니다. 많은 기업이 초기 비용에 어려움을 겪지만, 도입하지 않는 비용이 더 높거나 치명적일 수 있습니다.
해법은 이러한 플랫폼 다수의 모듈성을 통해 올 수 있습니다. 클라우드 기반 소프트웨어와 비용 효율적인 하드웨어를 사용해 기업은 가동 중단 같은 중요한 영역에 집중하는 단계적 계획을 수립하고, 결과가 생산 증가로 스스로 비용을 충당하면서 시스템을 확장할 수 있습니다.
많은 제조 산업이 디지털 기술을 성공적으로 배포하기 위해 인력을 확보하고 훈련해야 한다는 사실을 알게 되면 어려움을 겪습니다. 플랫폼은 일반적으로 AI와 머신러닝 알고리즘으로 실행됩니다.
하지만 디지털 트윈과 3D 모델링 같은 다른 기술도 산업에 따라 필요할 수 있습니다. 기존 근로자 재교육이 불가능할 수 있습니다. 그리고 이러한 새로운 기술 세트는 수요가 높습니다.
IT는 기술 인력 문제로 특히 어려움을 겪습니다. 고가의 광케이블, 서버, 긴 케이블 공사가 이제 다른 요구사항을 가진 클라우드 기반 기술로 자리를 내줘야 합니다.
IT는 데이터 전송, 보안 및 접근 보장, 기타 익숙하지 않거나 전통적으로 해오던 것과 상충하는 수많은 작업도 맡고 있습니다. 그리고 기존 레거시 시스템 중 다수는 이제 구식이거나 새로운 디지털 세계에서 필요하지 않은 자체 연장 소프트웨어 라이선스를 가질 수 있습니다.
제조 산업은 주로 육체 노동자로 구성된 것으로 여겨져 왔습니다. 그리고 많은 산업 내에는 여전히 순수 육체 노동을 위한 자리가 있겠지만, 운영자를 기술자 수준으로 끌어올리기 위해 많은 새로운 기술과 훈련이 필요합니다.
이러한 신기술은 운영자가 필요로 하는 데이터를 입력하고 수신하기 위해 대화형 화면, 태블릿, 기타 인간-기계 인터페이스를 종종 활용합니다. 종이 기반 시스템을 떠나 이러한 시스템을 이해하고 사용하는 기술을 개발하기 위한 훈련이 필요합니다.
디지털 전환의 중요성을 이해하고 현재와 미래의 이점을 보는 많은 기업 임원들도 보안을 우려합니다. 이러한 시스템 대부분은 클라우드 기반이며 인터넷을 통해 작동합니다. 와이파이나 셀룰러 연결, 이더넷으로 레거시 아날로그 설비를 현장에 연결할 수도 있습니다. 이러한 IoT 보안 과제는 위험을 초래하지만 완화할 수 있습니다.
해킹 소식이 거의 매주 등장하면서 많은 이들이 그런 사건이 생산을 중단시킬까 걱정합니다. 제약 같은 중요 산업에서는 이런 사건이 생명을 위협할 수 있다고 우려합니다. 이러한 과제가 현실이지만, 보안 프로토콜은 도입이 가속화됨에 따라 지속적으로 강화되고 더 엄격한 보안에 초점을 맞출 것입니다.
디지털 전환은 제조를 집단적으로 재편하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 기술과 방법의 모음을 지칭하는 총칭입니다. 몇 가지 트렌드를 살펴보겠습니다.
인더스트리 4.0은 제4차 산업혁명을 위한 글로벌 용어입니다. 제조 분야의 데이터 수집과 교환을 가리키는 모든 기술을 포괄합니다. 인더스트리 4.0에는 산업용 사물인터넷, 클라우드 기반 컴퓨팅 및 시스템, 연결된 제조 환경, 3D 프린팅(적층 제조), 현대 공장을 '스마트'하게 만들어 기술 활용으로 효율성 향상과 공정 최적화를 실현하는 결합된 사이버-물리 시스템의 모든 구성 요소도 포함됩니다.
IIoT는 산업용 사물인터넷(Industrial Internet of Things)을 의미하며 인더스트리 4.0 프레임워크 내에 속합니다. IIoT는 스마트 팩토리를 구성하는 센서, 데이터 수집 장치, 측정 시스템, 액추에이터의 모음입니다. 이 시스템은 강력한 분석과 연결되어 공장 바닥이나 현장의 실시간 시각화를 가능하게 하고 자율적 또는 반자율적 조치를 취할 수 있게 합니다. 또한 의사결정권자와 운영자가 분석 엔진이 제공하는 실행 가능한 통찰에 신속히 대응해 효율성을 높이고 가동 중단을 줄이며 회사 전반의 제품 품질을 개선할 수 있게 합니다.
머신러닝과 AI는 IIoT 플랫폼 내에서 함께 작동할 수 있는 두 가지 다른 개념입니다. 머신러닝은 설비 운영 방식을 변경하거나 개선을 위한 처방적 단계를 제안할 수 있는 고급 알고리즘을 설명하는 용어입니다. 시스템이 수신하는 데이터의 양과 품질이 클수록 처방의 품질도 좋아집니다. AI(인공지능)는 설비 자체가 자율적 또는 반자율적 행동을 취할 수 있게 하는 고급 지능 엔진입니다. 이는 인공지능 애플리케이션이 속도로 작동해 이전에 인간만이 더 느리게 수행하던 행동을 대체하므로 더 안전하고 효율적입니다.
머신러닝과 AI가 생산 모니터링 시스템 내 고급 분석을 주도함에 따라 시스템은 추세, 통찰, 정보, 기타 데이터를 얻습니다. 이는 제조 산업과 작업장에서 예방 유지보수를 넘어 예지보전 개발을 가능하게 합니다. 제조 산업 내 예지보전은 실제 기계 상태와 부품 상태 모니터링을 사용해 고장 지점을 결정하고, 알림을 보내며, 최적의 시점에 부품 재고 결정과 스테이징이 이루어져 가동 중단을 방지합니다.
로보틱스는 모든 제조 산업에서 사용되는 것은 아닙니다. 하지만 디지털 기술이 발전함에 따라 점점 더 보편화되고 있습니다. 로보틱스는 플랫폼의 AI와 머신러닝 요소로부터 지시를 받아 더 안전하고, 빠르고, 효율적이며, 정확한 생산을 가능하게 합니다. 로보틱스는 인간이 수동으로 달성할 수 없는 속도로 제조를 가능하게 합니다.
디지털 전환에 투자하는 기업은 경쟁사보다 더 나은 수익과 높은 효율을 실현할 수 있습니다. 제조업 내 디지털 전환 도입의 이점은 다음과 같습니다:
디지털 전환을 수용하는 기업은 가동 중단이 감소해 더 큰 효율성을 실현합니다. MachineMetrics 생산 모니터링 같은 플랫폼은 가동 중단을 즉각 줄이고 효율성과 설비 활용도를 높일 수 있습니다.
높은 설비 활용도와 효율성은 비용 절감으로 이어집니다. 예지보전은 최대 20%의 유지보수 비용 절감을 더할 수 있습니다. 그리고 제조 내 재고와 자재 이동에 대한 더 큰 통제는 공급망 비용 통제에 도움을 줍니다.
MachineMetrics에서 제공하는 것과 같은 IIoT 플랫폼을 생산 모니터링에 사용하면 공정을 최적화할 수 있습니다. 이는 새로운 방법 형태뿐만 아니라 실시간 데이터를 기반으로 한 지속적이고 더 정확한 공정 개선 전략 형태를 취할 수 있습니다.
AI와 머신러닝 역량 외에도 플랫폼은 다양한 설비와 산업의 니즈를 반영하도록 확장 및 맞춤화할 수 있습니다. 이는 변화와 과제에 유연하고 민첩하게 대응할 수 있게 합니다.
디지털 전환을 모색 중이라면 지금이 뛰어들 때입니다. 전례 없는 붕괴 속에서 제조업체는 경쟁력을 유지하기 위해 가장 진보된 도구와 최고 수준의 소프트웨어가 필요합니다. 신속하고 지속적인 가치 달성을 지원하는 솔루션 생태계 구축을 고려해야 합니다.
제조업체의 기술 스택 기반은 자율적 데이터 수집, 컨텍스트화, 표준화를 가능하게 하고, 운영 비효율을 식별하고 해결하기 위해 데이터에 대한 실행 가능성을 주도하는 산업 데이터 플랫폼이어야 합니다. MachineMetrics가 제조업체의 디지털 전환을 어떻게 지원하는지 알아보거나 데모를 예약해 오늘 가치 있는 활용 사례를 발견하세요.
산업기술
작성자: 존 난리(John Nanry), 공동 창업자 겸 제너럴 매니저, Fast Radius 제조 리더들은 현재 비상 상황의 시급성과 씨름하고 있습니다. 우리 중 누구도 평생 본 적 없는 공급과 수요의 변동성을 경험하고 있으며, COVID-19 팬데믹은 향후 몇 달 동안 우리 사회와 경제에 급격히 영향을 미칠 것이며, 잔여 효과는 수십 년 동안 지속될 것입니다. 우리를 안내할 역사적 선례는 없지만, 제조업체에는 두 가지 명확한 의무가 있습니다. 첫째, 우리는 아픈 사람을 치료하고 우리 인구를 안전하게 지킬 생명을 구하는 의료 장비
순환 경제는 자원을 채취하고 사용한 뒤 즉시 폐기하는 선형 경제의 대안입니다. 반면 순환 경제는 경제 성장을 유한 자원 제약에서, 가치 창출을 소비에서 분리하여 제품의 지속적인 수명주기 전반에서 가치를 찾습니다. 목표는 폐기물을 수익화하여 없애는 것입니다. 제조 기업이 자사 제품과 폐기물을 가치 있는 재고로 인식하면 자원을 더 효율적으로 사용하고 가치를 높이고 고객 수요를 충족하는 새로운 방법을 발견할 것입니다. 실제로 맥킨지 연구에 따르면 순환 경제로의 전환은 2030년까지 연간 거의 2조 달러의 수익을 창출할 수 있습니다.
