산업기술
산업 제조
2021년 2월 25일에 업데이트됨
제4차 산업혁명에 대한 제조업체 가이드:
4차 산업 혁명 또는 4IR이라고도 하는 인더스트리 4.0은 컴퓨터, 데이터 및 자동화가 진화하고 변화를 위해 함께 모이는 방식을 가리키는 포괄적인 용어입니다. 작업 방식, 특히 제조 방식입니다.
PC와 인터넷의 탄생을 포함한 3차 산업 혁명을 기반으로 하는 Industry 4.0은 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 경계를 허물어 기술을 한 단계 더 발전시킵니다. 자동화, AI, IoT 등과 같은 요소가 점점 더 보편화되고 있습니다. 과거의 산업 혁명이 본질적으로 기술의 발전에 관한 것이었다면 Industry 4.0은 기술의 진화와 일상 생활에 미치는 영향에 관한 것입니다.
과거 산업의 변화와 기술의 발전은 문제를 해결한 만큼 문제를 낳는다는 특징이 있었지만 인더스트리 4.0은 존재하는 것을 취하고 개선하는 것입니다. 따라서 대규모 컴퓨팅 및 데이터 수집과 같은 기술이 새로운 것은 아니지만 클라우드 컴퓨팅의 4.0 레이어를 적용하면 이전에 사일로에 보관되었던 데이터를 이제 조직의 여러 수준과 전 세계에서 공유할 수 있습니다.
인더스트리 4.0은 기존 제조 방식에서 벗어나 변동성이 수반되는 글로벌 시장에서 경쟁해야 하는 등 현재 업계가 직면한 많은 문제로 인한 부담을 줄일 수 있습니다. 점점 더 복잡해지는 제품의 생산 주기를 통해 데이터를 검토하고 분석하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기업이 최대의 유연성과 최소의 비용으로 코스 수정에 참여할 수 있고 예측 유지 관리를 통해 효율성과 수익을 높일 수 있으므로 변화하는 추세는 더 이상 걱정할 필요가 없습니다.
인더스트리 4.0은 단순히 기술을 발전시키는 것이 아니라 실제로 발전시키는 것이므로 경제 지표는 창조보다 혁신에 초점을 맞추고 있습니다. 기업은 과거보다 훨씬 빠른 주기로 초기 아이디어에서 구현에 이르기까지 새로운 비즈니스 모델을 혁신하고 창출할 수 있습니다.
Industry 4.0은 이전 산업 혁명의 일부 측면에서와 같이 인간 상호 작용의 필요성을 제거하는 대신 고객을 최우선으로 하는 기술 혁신입니다. 더 빠른 시장 출시, 주문형 생산 및 더 쉬운 사용자 정의 수준은 완전히 새로운 차원의 고객 만족을 보장합니다. IoT나 로봇 공학 및 자동화로 개선된 기계로 작업할 사람들도 문제 해결이나 혁신에 유리하게 반복되는 단순한 작업이 제거되기 때문에 자신의 몫이 많이 향상되었음을 알게 될 것입니다.
제조업체가 Industry 4.0을 수용하도록 하는 몇 가지 요구 사항이 있습니다.
첫째, 가장 소중한 것은 고객입니다. 제품에 대한 수요가 더 빠르고 저렴하며 과거보다 더 적은 자원을 사용하는 것처럼 그들의 필요와 요구는 끊임없이 변하고 있습니다. 또한 커스터마이징은 게임의 이름으로, 이전 기술 진화에서는 비용이 많이 들고 비효율적이었지만 인더스트리 4.0과 함께 표준이 될 수 있습니다. 예를 들어 3D 프린팅을 사용하면 전체 생산보다 약간 더 높은 비용으로 고도로 맞춤화된 품목을 단기간에 빠르게 생산할 수 있습니다.
다음은 데이터 자체입니다. 제조업체가 지속적으로 생산하는 과거 데이터의 양을 수집하고 분석하는 기능은 수요, 생산 및 유지 관리 계획을 가능하게 하는 유용한 인텔리전스입니다. 효율성과 생산성을 높이는 동시에 고급 제품 품질을 보장하는 것은 제조업체의 건강에 이롭습니다.
마지막으로, 클라우드 컴퓨팅 및 연결성을 활용할 수 있다는 것은 글로벌 시장의 제약이 거의 없음을 의미합니다. 모든 수준의 작업자가 공급망 리소스부터 생산 및 배송에 이르기까지 필요한 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있으므로 거리와 다른 시간대가 더 이상 문제가 되지 않습니다. 이 데이터는 특정 사용자에게 중요한 방식으로 표시됩니다.
제조는 겸손한 시작 이후로 크게 바뀌었습니다. 4가지 산업 혁명 각각과 일치하는 4가지 주요 기술 발전이 있었습니다.
이것은 제조가 도구와 기계로 바뀌었을 때입니다. 1700년대 후반부터 1800년대 초반까지 일어난 이 시대의 대중적인 기술에는 직기, 소면기, 방적 노새, 방적 제니 등이 있습니다. 물은 직조기와 같은 장비에 전력을 공급하는 데 사용되었으며 이러한 추세는 고출력 대응물인 증기로 진행되었습니다. 이 기간 동안 증기 엔진은 다양한 사용 사례로 인기를 얻었습니다. 이것은 이 혁명 이전에 사용되었던 육체 노동과 동물 노동과 대조됩니다.
1800년대 후반부터 1900년대 초반까지 2차 산업혁명은 급속한 기술 발전으로 이러한 성장을 뒷받침하기 위해 교체 가능한 부품의 필요성으로 인해 산업화와 표준화가 증가했습니다. 이것이 우리가 알고 있는 생산 라인이 존재하게 된 때입니다. 대중적인 기술과 주요 발전에는 전력, 전화, 철강 및 최초의 현대 선박이 포함됩니다.
3차 산업혁명은 디지털 전자의 급속한 채택 덕분에 디지털 혁명이라고 불리기도 합니다. 마이크로프로세서, PC, 휴대폰, 인터넷은 모두 20세기 후반에 일어난 3차 산업혁명의 주요 기술이었습니다. 이것은 정보화 시대의 시작을 알렸습니다.
자동화는 4차 산업혁명(Industry 4.0)의 가장 큰 차별화 요소입니다. M2M(Machine-to-Machine) 통신과 IoT 기술은 스마트 공장, 스마트 센서, 머신 데이터와 머신 러닝을 활용한 예측 유지보수, 적층 제조 등을 4차 산업혁명에서 가져왔습니다. 이 기간은 해당되는 경우 루프에서 인간을 제거합니다. 많은 전문가들은 이곳이 우리 역사의 현재 위치라고 생각합니다.
일부 전문가들은 우리가 지금 인더스트리 4.0의 반대편에 있고 대신 5차 산업혁명(인더스트리 5.0)의 정점에 있다고 믿습니다. 의견 불일치가 남아 있지만 5IR은 인간 지능을 매우 중요하게 생각합니다. 인간과 기계가 궁극적으로 협력하여 발전해야 하는 것은 이 산업 혁명 동안입니다. 새로운 5IR 기술로 간주될 수 있는 예로 Elon Musk의 Neuralink 또는 MachineMetrics의 Operator Dashboards가 있습니다. 이 대시보드는 인간의 컨텍스트를 기계 데이터와 오버레이하여 더 정확하고 더 나은 ML 분석을 제공합니다.
제조 환경에서 인더스트리 4.0, 특히 공장 현장의 IoT 통합을 구현하는 데 많은 노력을 들이지 않고도 원활하게 진행되도록 하는 세 가지 주요 방법이 있습니다. 난이도:
인간을 루프에서 빼면 인간의 비효율성과 부정확성도 제거됩니다. 숫자를 기반으로 하는 더 나은 리소스 할당을 사용하면 최적의 생산성 수준을 유지하는 데 필요한 리소스가 줄어듭니다. 데이터와 머신 러닝이 예측 및 처방적 유지 관리를 위해 결합되어 불필요한 예비 부품의 과잉 공급을 위해 창고 공간을 희생하거나 정기적으로 예정된 가동 중지 시간에 참여하지 않으면서 기계를 최상의 상태로 유지하면 가동 중지 시간이 줄어듭니다.
의사 결정이 다른 시나리오를 보기 위해 마음대로 변경할 수 있는 숫자를 기반으로 할 때 제조업체는 민첩성을 크게 향상시키는 보상을 받습니다. 결정을 뒷받침하는 숫자를 사용하면 기회가 발생하면 빠르게 전환할 수 있으며 예측된 수요에 대한 공급이 이미 충족된 경우 일회성 생산 기회를 열 수도 있습니다.
이것은 다양한 요인에서 비롯됩니다. 효율성과 생산성이 향상되면 생산량이 극대화됩니다. 예측 유지보수에 사용되는 센서 데이터는 가동 중지 시간과 스크랩을 줄입니다. 더 나은 리소스 계획은 선행 자재 지출, 창고 공간(ML을 사용하여 최적화할 수도 있음)에 대한 오버헤드가 줄어들고 수익 잠재력이 증가하여 전반적으로 운영 비용이 낮아짐을 의미합니다.
제조업체는 합리적으로 사용할 수 있는 것보다 더 많은 데이터로 넘쳐나는 경우가 많습니다. 이 데이터의 유용성은 비즈니스 질문에 답하기 위해 데이터(올바른 데이터)를 정리하고 구성하는 방법을 이해하는 사내 인재(또는 외부 서비스)의 부족으로 인해 고갈됩니다. 많은 제조업체들이 데이터 솔루션이 플러그 앤 플레이가 되고 모두가 조화롭게 작동하기를 기대하면서 인더스트리 4.0에 뛰어들었습니다. 특히 얼리 어답터는 데이터가 함께 작동하지 않는 다양한 형식의 배열에 있고 그 순간에 가지고 있던 질문에 답하기 위해 모든 데이터를 가져오는 원클릭 버튼이 없다는 사실을 알고 슬퍼하는 경우가 많습니다. 데이터 정규화 엔진과 로우 코드 ML 환경은 이제 이러한 문제 중 일부를 해결하여 시민 데이터 과학을 사용하고 허용하는 기업에 도움이 되지만 많은 제조업체는 여전히 사용할 방법이 없는 정보로 가득 찬 데이터 웨어하우스를 보유하고 있습니다.
세계에는 많은 재능 있는 개인이 있지만 특정 유형의 재능에 대한 수요는 그 어느 때보다 많고 공급이 수요를 따라가지 못하는 것 같습니다. 사내 데이터 과학자는 지난 10년 동안 사치였으며, 사내 데이터 과학자를 고용한 회사조차도 심각한 과부하로 인해 병목 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 데이터 과학자들은 수요와 공급의 극심한 불균형으로 인해 최근에 대부분 이름을 붙일 수 있는 옵션을 가지고 있습니다. 데이터 분석가와 로우 코드 ML 환경은 새로운 알고리즘을 훨씬 빠르고 간단하게 배포하는 프로세스를 만들었지만 데이터 과학 분야의 전문가는 계속 부족합니다.
주요 디지털 혁신은 직원에게 스트레스가 될 수 있습니다. 변경 관리 절차의 부재로 인해 많은 회사가 혼란에 빠지고 많은 직원이 AI 또는 로봇에 일자리를 잃을까 두려워합니다(이는 인더스트리 5.0의 전망과 일치하지 않음). 사일로를 허물고 부서 간 협력을 요구하면 한때 경쟁이 있었던 곳에서 긴장이 발생할 수 있습니다. 기업 문화는 Industry 4.0의 이점이 완전히 실현되고 현대 비즈니스 환경에서 긴 숙고 대신 빠른 데이터 기반 조치가 궁극적으로 승리하기 위해 개방적이고 혁신적이며 협업적인 장소로 진화해야 합니다.
Industry 4.0 혁신의 일부로 제공되는 솔루션과 기술은 무엇입니까? 4IR 기술에 대한 완전한 기사가 있지만 다음은 상위 10개에 대한 간략한 요약입니다.
이것은 센서, 추적 픽셀, 설문 조사 및 기타 데이터 스트림을 사용하여 수집한 방대한 양의 데이터로, 이 데이터가 저장되는 곳이며, 엣지 컴퓨팅 및 머신 러닝을 사용하는 것과 같이 데이터가 분석되는 수단입니다.
사람의 개입 없이 스스로 작동하는 로봇입니다. ML을 사용하여 이 로봇은 프로그래밍된 작업을 수행하기 위해 즉석에서 결정을 내리고 수정을 수행할 수 있습니다.
이것은 공장의 생산 현장과 같은 시스템의 디지털 버전입니다. 제조 장비 및 이와 유사한 디지털 장치에 센서를 사용함으로써 기업은 분석, 테스트 등에 사용할 수 있는 시스템의 가상 "쌍둥이"를 볼 수 있습니다.
이는 여러 시설에서 함께 작업하는 부서, 기계 데이터 공유 및 다양한 연공서열 간의 상호 작용과 같이 시스템의 모든 측면이 수평 및 수직으로 연결되어 있음을 나타냅니다.
스마트 HVAC 제어 또는 제조 기계 센서와 같은 산업 환경에서 사용되는 모든 IoT 장치입니다. MachineMetrics IIoT 플랫폼은 기계 가동 중지 시간을 줄이고 처리량을 늘리며 제조 장비로 인한 수익성을 극대화하는 강력한 앱을 통해 작업 현장 데이터를 통찰력에서 작업으로 변환합니다.
컴퓨터의 유입은 보호해야 하는 보안 취약성의 증가를 의미하기 때문에 사이버 보안은 IR4에서 매우 중요합니다.
이것은 일반적으로 인터넷을 통해 도달하는 오프사이트 액세스 가능한 정보 저장소입니다. 로컬 하드웨어가 필요하지 않으며 제조업체에서 리소스를 적극적으로 관리할 필요 없이 주문형 컴퓨터 리소스에 액세스하는 데 활용할 수 있습니다.
재단, 연삭 등으로 물건을 빼는 것이 아니라 재료를 더해 물건을 만드는 제조입니다. 3D 프린팅이 가장 대표적인 예입니다.
AI는 학습 데이터와 지속적인 예측 기회를 사용하여 연결을 형성하여 스스로 학습하고 결론에 도달할 수 있는 기계를 말합니다.
AR은 물리적 세계에 정보의 오버레이를 나타냅니다. 주목할만한 예로는 Snapchat 필터 및 Pokémon Go가 있지만 특히 교육 및 유지 관리와 관련된 비즈니스 세계에도 많은 사용 사례가 있습니다.
산업기술
로봇 기술은 육체 노동에 대한 우리의 방식에 혁명을 일으켰습니다. 수십 년 동안 제조 산업은 특정 정밀 작업을 수행하기 위해 조립 라인 로봇을 구현함으로써 로봇 용접 및 제조의 힘을 활용해 왔습니다. 이제 로봇 기술은 일련의 복잡한 작업 사이를 전환하도록 안전하게 재프로그래밍될 수 있다는 점에서 훨씬 더 유연합니다. 이는 더 높은 제조 능력을 의미합니다. 일부 제조업체는 로봇이 인간 용접공, 기계 작업자 및 제작자를 직장에서 해고할 것을 우려할 수 있지만 많은 전문가는 그렇지 않다고 말합니다. 실제로 회사와 근로자 모두 제조 전문
오늘날의 비즈니스가 디지털 시대에 성장함에 따라 자동화는 점점 더 많은 산업에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 산업에는 제조 및 용접이 포함됩니다. 많은 사람들이 로봇으로 대체되는 일자리에 대해 걱정하고 있습니다. 인공 지능의 급속한 발전은 트럭 운전사, 고객 서비스 담당자 및 자동차 작업자가 자신의 직업을 위험에 빠뜨릴 것이라는 두려움을 불러일으킵니다. 로봇이 인간보다 더 효율적으로 반복적인 작업을 수행할 수 있기 때문에 가치 있는 일을 맡게 될까요? 대답은 단순한 예 또는 아니오보다 더 복잡합니다. 다음은 로봇 공학이 직업에 영