2021년 제조업을 이끌 주요 제조 기술

제조 기술은 비즈니스 수익성과 경쟁력에 전례 없는 변화를 제공합니다. 최근 제조업을 변화시킨 기술로는 빅데이터, IoT, 3D 프린팅, 인공지능이 있습니다.

그러나 이러한 기술의 진화는 점점 더 빨라지고 있으며, 생산 공장의 생산성과 수익을 배가하는 새로운 방식이 등장하고 있습니다.

2020년 산업 생산 시나리오를 혁신할 4가지 기술 트렌드를 소개합니다:

1. 로봇 프로세스 자동화(RPA)

무엇인가?

점점 더 변혁적인 이 기술은 누구나 컴퓨터 소프트웨어를 구성하여 디지털 시스템에서 인간 상호작용의 행동을 에뮬레이트하고 통합하여 산업 또는 상업 프로세스를 실행하는 '로봇'을 가능하게 합니다.

RPA는 전통적인 ERP 시스템을 한 단계 더 끌어올리는 파괴적이고 정교한 시스템으로, 머신러닝을 제공하여 자동화가 가능하게 하는 것을 최대한 활용합니다.

용도는?

RPA는 이전에 소요되던 비용과 시간의 일부만으로 자동화를 가능하게 합니다. 또한 이 기술은 본질적으로 비침습적이며, 근본적인 시스템을 교체하는 것이 매우 복잡하고 비용이 많이 들기 때문에 기존 인프라를 방해하지 않고 활용합니다.

RPA는 대량의, 비즈니스 규칙 기반의, 반복 가능한 프로세스의 효율성을 배가합니다. 주문 리스트가 자동으로 생성되고 소프트웨어 로봇에 의해 실행되어, 직원들이 회사에 진정한 가치를 가져다주는 작업에 집중할 수 있게 합니다.

이점

• 즉각적이고 상당한 비용 절감: 로봇은 인간보다 반복 작업을 훨씬 더 효율적으로 수행합니다. 작업이 자동화되면 더 빠르게 완료될 뿐만 아니라, 실수 없이 24시간 훨씬 더 높은 비율로 수행할 수 있으며, 직원보다 훨씬 낮은 비용으로 가능합니다.
• 빠른 혜택 실현: 낮은 초기 투자가 필요하지만, 단기적으로 특정 프로세스 품질의 상당한 개선이라는 결과를 볼 수 있으며, 이는 회사의 수익성에 반영될 것입니다.
• 사이클 타임 개선: 이 정교한 자동화 시스템은 회사의 모든 부분에 시간을 절약하고 근본적인 시스템의 중단을 방지합니다. 기업은 노동 집약적인 작업의 일부를 제3자에게 아웃소싱할 필요가 없어 운영을 더 잘 통제하면서 위험을 줄일 수 있습니다.
• 높은 확장성과 유연한 시스템: 변화하는 비즈니스 환경에 적응하여, 다양한 시나리오에서 비즈니스 리더가 미래를 위한 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 또한 RPA를 통한 자동화는 코딩이나 스크립팅이 필요하지 않아 인간에서 기계로 프로세스를 이전하는 것이 문제가 되지 않습니다.

2. 분산 클라우드 컴퓨팅

무엇인가?

분산 클라우드는 클라우드의 미래이자 클라우드 컴퓨팅의 진화입니다. 주로 웹의 엣지에서 서비스를 실행하는 지리적으로 분산된 인프라를 가진 멀티 클라우드 개념입니다.

서비스가 서로 다른 물리적 위치에 분산되어 있지만, 중앙에서 관리되며 운영, 거버넌스, 진화는 퍼블릭 클라우드 제공업체의 책임입니다.

이 유형의 클라우드는 서로 다른 기능을 결합하는 여러 클라우드의 결합을 나타내므로, 기업은 성능, 규제 준수 등에 대한 요구사항을 가장 잘 충족하는 위치와 클라우드 환경의 조합을 활용할 수 있습니다.

용도는?

팬데믹은 조직 생태계가 원격으로 작동할 수 있어야 할 필요성을 크게 강화했습니다. 이로 인해 생성된 위치 독립성은 이 새로운 버전의 비즈니스를 지원할 수 있는 기술 변화를 요구합니다.

이러한 변화의 속도는 실용적 수준이나 법적 규제 수준에서 충분한 민첩성과 기능성을 아직 허용하지 않습니다. 이러한 이유로 하이브리드 및 멀티 클라우드 구현의 사용이 증가하는 추세입니다.

이 모델은 퍼블릭 클라우드 제공업체의 전체 컴퓨팅 스택을 고객이 필요로 하는 곳 어디든 배포할 수 있게 합니다: 온프레미스, 고객 자체 데이터 센터, 프라이빗 클라우드, 오프프레미스. 이 모델은 낮은 지연 시간의 조직 시나리오를 위한 민첩한 환경을 제공하고 서버와 애플리케이션이 데이터가 생성되는 곳 가까이에서 실행되도록 합니다.

이점

• 하이브리드 또는 멀티 클라우드의 가시성 및 관리성 개선: 모든 조직은 가시성과 중앙화된 관리를 제공함으로써 멀티 클라우드 인프라에 대한 더 큰 통제력을 얻으며, 이는 생산 공정 개선으로 이어집니다.
• 확장성과 민첩성 보장: 데이터 센터 위치를 확장하거나 구축하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸립니다. 분산 클라우드를 사용하면 물리적 건설 없이 기존 인프라나 엣지 위치를 확장할 수 있습니다.
• 데이터 보안 및 온프레미스 준수: 분산 클라우드 인프라는 조직이 각 사용자의 자국에서 개인 정보(PI)를 처리하는 것을 훨씬 쉽게 만들어 데이터 프라이버시 규정을 준수하게 합니다.
• 반복성과 신뢰성 제공: 지리적 복제는 비용 절감과 결정적인 지연 시간 저감을 촉진합니다. 정보를 동적으로 호스팅함으로써 기업은 서로 다른 위치의 기능을 결합하고 전역 네트워크 중단 위험을 줄일 수 있습니다.

3. 증강 분석

무엇인가?

증강 분석은 자연어 및 내러티브 언어 기술, 증강 데이터 준비, 고급 자동 분석, 시각적 데이터 발견 기능을 결합하여 워크플로를 개선합니다.

머신러닝과 분석 같은 기술을 활용하여 데이터 준비부터 지식 생성, 모델 구축 및 구현 지원까지 전체 데이터 관리 프로세스를 자동화하는 아이디어입니다.

용도는?

분석 플랫폼에서 사람들이 데이터를 탐색하고 분석하는 방식을 향상시킵니다. 데이터 과학의 많은 측면을 자동화함으로써 고급 분석에 대한 접근을 민주화하고 데이터 관리를 주도합니다. 데이터 수집 및 준비 프로세스를 자동화하여 데이터 사이언티스트와 조직의 시간과 비용을 크게 절약하는 것을 목표로 합니다.

이점

• 데이터 과학을 조직 전체에 민주화: 데이터 분석 프로세스를 조직의 많은 프로필에 간단하고 접근 가능하게 만듭니다. 작동 방식과 기여도에 대한 최소한의 지식을 가진 모든 사용자가 가치 있는 관계와 결론을 얻을 수 있습니다.
• 데이터 리터러시 개선: 결과를 설명하고 자동 분석을 제공하는 자연어 덕분에 사용자는 데이터 리터러시를 개선할 수 있습니다. 또한 자동적이고 이해하기 쉬운 대시보드, 기술적 및 예측적 접근이 가능하며, SQL 언어가 더 이상 필요하지 않습니다.
• 분석 편향 감소: 기계가 분석을 수행하도록 허용하면 분석 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 무엇을 찾는지 모르면 찾으려고 가정합니다. 종종 그런 가정은 그것을 뒷받침하는 특정 데이터 사용으로 이어질 수 있습니다. 기계 행동, 계정, 소비 패턴 등의 측면에서 예측이 더 정확해집니다.

4. 5G 네트워크

무엇인가?

5G라는 이름은 우리가 아는 모바일 네트워크의 5세대를 지칭합니다. 가장 중요한 발전은 속도와 관련이 있습니다. 5G는 시장의 주요 광섬유가 제공하는 것보다 10배 빠른 최대 10Gbps(초당 기가비트)까지 탐색을 허용합니다. 다른 발전은 지연 시간(네트워크 응답 시간)과 관련이 있으며, 5밀리초로 줄어들어 실질적으로 실시간 연결을 가능하게 합니다.

용도는?

이 새로운 네트워크는 자동화된 산업 공정을 구동하는 장치에 변혁적일 것입니다. 높은 신뢰성과 낮은 지연 시간은 산업 기계의 센서를 그 어느 때보다 효율적으로 공급할 것입니다.

높은 대역폭과 연결 밀도는 유비쿼터스 연결을 보장합니다. 이러한 이유로 머신러닝과 결합될 때 비용 절감과 효율성을 위한 새로운 길을 열어주는 대량의 데이터 생성을 도울 것입니다.

주요 이점

• 더 많은 장치를 훨씬 더 빠르게 연결: 더 많은 반응형 장치에서 대량의 데이터 전송을 가능하게 하여 훨씬 더 가치 있는 정보를 수집할 수 있습니다.
• 준실시간 데이터 전송 가능: 지연 시간 수준을 10밀리초 미만으로 대폭 줄여 장치 간 지연 시간을 크게 줄이고 데이터를 준실시간으로 수집합니다.
• 데이터 손실 방지 및 생산성 증대: 연결이 초신뢰성이고 안전하도록 보장하여 데이터 손실을 방지하고 생산 성과를 극대화하며, 유연성, 추적성, 지속가능성, 보안을 희생하지 않습니다.
• 무선 공장으로 더 많은 유연성: 운영자는 온사이트 및 오프사이트 시설을 원활하게 전원으로 공급할 수 있으며, 근무선 없는 운영을 위한 네트워크와 새로운 기술의 더 빠른 채택이 가능합니다.

2021년 트렌드

비즈니스가 코로나19 팬데믹으로 인한 경제적 결과와 어려움에 직면함에 따라, 조직 리더들은 효과적인 인간-기술 상호작용을 달성하는 데 계속 도전받고 있습니다. 반면 산업 기업들은 점점 더 그들을 지원하고, 미래의 불안정성에 더 강하고 탄력적으로 만들어주는 기술을 필요로 합니다.

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