제조업은 지속적으로 진화해 왔습니다. 많은 변화가 점진적이었고, 때로는 소극적이었습니다.
오늘날 디지털 팩토리는 누구도 상상하지 못했던 방식으로 제조업을 파괴하고 있습니다. 이 파괴의 중심에는 IIoT를 현장에서 현실로 만드는 고급 머신 데이터 플랫폼이 있습니다.
아래에서 디지털 팩토리의 작동 원리, 제조업 혁신 방식, 디지털 전환 시작 방법을 다룹니다.
디지털 팩토리(스마트 팩토리라고도 함)는 자재, 사람, 머신의 데이터를 포함하여 운영 전반에 걸쳐 정보를 디지털 방식으로 자동 공유하는 기술입니다. 디지털 제조는 시뮬레이션 기술, 연결된 장비, 협업 도구로 구성된 통합 시스템에 의존합니다.
아날로그 팩토리를 스마트 팩토리로 만드는 단일 기술은 없습니다. 그러나 디지털 팩토리가 공유하는 많은 공통 기술과 특성이 있으며, 여러 기술을 혼합하는 제조업체가 '디지털 팩토리'로 간주될 가능성이 가장 높습니다.
디지털 팩토리는 사람, 장비, 시스템의 데이터를 활용하여 지속적 개선 이니셔티브를 식별하고 우선순위를 정하는 디지털 전환 전략의 결과입니다. 스마트 팩토리에서 찾아볼 수 있는 기술에는 다음이 포함됩니다:
서로 연결되고 통신하는 소형 센서 및 기타 하드웨어로 구성됩니다. 자산 관리, 스마트 HVAC 및 조명을 통한 에너지 절감, 머신 데이터 수집 등에 활용될 수 있습니다.
IIoT 디바이스가 데이터를 수집하면 어딘가에 저장되어야 합니다. 빅데이터는 제조업체가 활용할 수 있는 방대한 정보 저장소와 이 정보를 다른 도구 및 분석 소프트웨어와 함께 사용하기 위해 정렬하고 관리하는 방법을 의미합니다. 이 개념에 대해 더 알고 싶다면 '산업 데이터옵스(Industrial DataOps)' 완전 가이드를 참조하세요.
머신러닝과 예측 분석은 스마트 팩토리에 필수적입니다. 데이터는 결합되어 인간이 가치를 도출하기에는 너무 복잡한 정보 집합에서 의사결정 인사이트를 제공하는 머신러닝 모델을 구동하는 데 사용됩니다. 수요 예측, 머신 예방/처방 정비, 시장 기회 발굴 등에 활용됩니다.
스마트 팩토리에서 연결된 머신은 인간이 루프에서 벗어나고 자동화가 개입할 기회를 제공합니다. 많은 경우 머신이 인간보다 더 빠르고 정확하게 작업을 처리합니다. 산업 자동화는 인간을 더 복잡한 인지 작업에 집중할 수 있게 해줍니다(적어도 현재로서는 머신보다 인간의 두뇌가 더 적합한 작업).
일부 디지털 팩토리는 라이트아웃 제조 기법을 사용하여 자동화를 한 단계 더 발전시키고, 인간을 제조 공정에서 완전히 배제합니다. 이 유형의 스마트 팩토리는 공장을 가동하고 불을 끈 채로 퇴장해도 공장이 24시간 인간 개입 없이 계속 생산됨을 의미합니다.
클라우드 기술은 디지털 팩토리에 웹을 통해 접근하는 공유 보안 장비를 사용하여 방대한 데이터를 저장하고 분석하는 능력을 부여합니다. 클라우드 기술은 일반적으로 사내 구매 및 유지보수가 현실적이지 않은 것보다 더 빠르고 강력한 머신과 더 큰 스토리지 용량(더 강력한 보호 포함)을 제공합니다.
엣지 컴퓨팅은 스마트 팩토리 현장에서 들어오는 데이터를 근처에서 처리하여 클라우드에 업로드하고 분석하여 다시 현장으로 재배포하는 데 걸리는 대기 시간을 제거합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 사용한 실시간 분석과 초고속 의사결정을 가능하게 하며, 안전 메커니즘, 예측 정비 등 시간에 민감한 컴퓨팅 작업에 이상적입니다.
디지털 팩토리는 첨단 기술을 사용하여 제조 작업과 기업 내 모든 비즈니스 관행을 자동화합니다. 연결성을 활용하여 스마트 팩토리는 머신 자산에서 실시간 데이터를 수집하고 분석합니다.
이 데이터는 고급 클라우드 기반 머신 데이터 플랫폼과 함께 프로세스 개선 및 자동화, 새로운 정비 전략 개발, 작업자와 관리자에게 필요한 인사이트 제공에 사용됩니다.
레거시 시스템도 이 여정에서 연결됩니다. 이 과정에는 API 및 기타 도구를 사용하여 레거시 소프트웨어를 양방향 실시간 데이터 교환으로 연결하는 것이 포함됩니다. 연결된 머신이 생성한 데이터는 소프트웨어에서 사용할 수 있게 됩니다.
디바이스를 사용하여 아날로그 장비와 머신을 개조함으로써 모든 세대의 장비와 모든 OEM의 데이터가 포함됩니다. 머신 자산, 엔터프라이즈 소프트웨어, 기타 중요 시스템의 이러한 포괄적 연결은 회사 전체와 모든 프로세스가 단일 버전의 진실 하에 운영됨을 의미합니다.
AI 기반 분석과 고급 머신러닝 알고리즘은 생산 공정과 공급망에 대한 완전한 가시성을 창출하고, 생산 성능 자동화 및 개선 기회를 제공합니다.
디지털 팩토리는 첨단 분석을 엣지에 배치하여 물리적 자산을 디지털 리소스에 연결합니다. 이는 수동 데이터 수집 및 분석으로는 불가능한 규모의 자동화와 프로세스 개선을 가능하게 합니다.
디지털 팩토리는 머신 데이터 플랫폼의 힘을 공급망 관리와 같은 다른 엔터프라이즈 소프트웨어로 확장합니다. 이 확장은 공급망 관리에서 특히 유용하며, 생산 공정의 완전한 가시성이 공급망 전반으로 달성됩니다.
스마트 팩토리에서는 모든 사람이 동일한 데이터에 접근할 수 있으므로, 모든 비즈니스 관행은 최저 비용, 최고 품질, 최소 폐기물로 제품을 생산하는 데 집중합니다. 결과는 즉시 확인되며, 신규 및 기존 제품에 대한 고급 영업 및 마케팅 인사이트를 얻을 수 있습니다.
이러한 개선과 절감은 다른 비즈니스 프로세스의 재검토를 촉진합니다. 예를 들어 IIoT 기술은 효율성, 생산성, 장비 가동률을 크게 향상시키며, 많은 기업이 잠금 해제된 용량 덕분에 Capex 전략을 재평가하고 비용 모델을 수정할 수 있습니다.
가장 확실한 이점은 효율성의 대폭적 향상입니다. 느리고 편향되거나 부정확한 비효율적 인간 의사결정 프로세스를 제거함으로써 스마트 팩토리는 더 적은 것으로 더 많이 생산할 수 있습니다.
디지털 제조는 더 많고 새롭고 높은 급여의 일자리를 열어주며, 많은 사람들이 더 매력적이고 성취감 있게 느낍니다. 이러한 고임금 일자리는 새로운 통찰과 개념으로 시설을 개선할 젊은 신규 인재를 이 분야로 끌어들입니다.
스마트 팩토리는 혁신의 산실이기도 합니다. 실시간 분석으로 실현된 민첩성은 실험, 창의성, 시장의 새로운 문제에 대한 해결책 모색, 불필요한 리소스 지출 없이 대규모 아이디어 테스트를 위한 더 많은 여지를 제공합니다.
디지털 팩토리는 비용 절감, 배송 시간 단축, 품질과 일관성 향상으로 고객 만족도도 높입니다.
디지털 전환을 시작하고 디지털 팩토리 운영 모델을 구현하는 몇 가지 방법:
첫 단계는 머신 자산 연결입니다. IIoT 기술을 사용하는 머신 데이터 플랫폼을 통해 기업은 서로 다른 OEM의 머신과 동일 OEM의 다른 세대 머신(디지털 및 레거시 아날로그 장비 포함)을 연결할 수 있습니다.
기업은 자신이 어디에 서 있고 디지털 팩토리를 어떤 속도로 달성할지 철저히 평가해야 합니다. 변화가 점진적일지 '올인'일지? 어떻게 '바이인(buy-in)'을 얻을지? 이러한 질문에 답해야 하며, 현재 성과를 벤치마킹하여 회사가 어디에 있고 어떻게 원하는 곳에 도달할지 이해해야 합니다.
많은 기업이 애드혹 솔루션으로 스마트 팩토리 여정을 시작합니다. 하지만 이는 일부 디바이스, 플랫폼, 엣지 디바이스 간 상호운용성 문제를 야기할 수 있습니다.
MachineMetrics와 같은 포괄적인 AI 기반 머신 데이터 플랫폼은 턴키 기회를 제공합니다. 플랫폼 분석, 엣지 디바이스, 전체 시스템에 걸친 강력한 고객 지원이 포함됩니다.
디지털 팩토리 팀이 전진하고 실시간 머신 데이터의 영향이 명확해짐에 따라 디지털 문화 조성이 더 수월해집니다. 디지털 문화에서는 커뮤니케이션과 협업이 데이터 기반 인사이트에 기반합니다. 프로세스 개선은 데이터에 접근 가능한 모든 직원이 식별하기 쉬워집니다.
디지털 팩토리 구현의 몇 가지 과제와 극복 방법:
많은 중소기업에 고급 IT 기술 인력이 부족하여 구현 비용이 증가합니다. 따라서 고객 서비스 실적이 있는 신뢰할 수 있는 솔루션 제공업체를 선택하세요. MachineMetrics 같은 제공업체는 몇 분 만에 가동할 수 있는 직관적인 설치 시스템을 제공합니다.
스마트 팩토리로의 디지털 전환이 무엇을 의미하고 무엇을 원하는지 완전히 이해하지 못한 채 시작하기 쉽습니다. 해결책은 초기에 프로세스를 깊이 파고들어 현재 위치를 파악하고 조직에 가장 적합한 솔루션 제공업체를 찾는 것입니다.
많은 솔루션이 비쌉니다. 하지만 적절한 계획과 선택으로 올바른 솔루션 제공업체는 ROI 기대를 훨씬 뛰어넘는 시스템을 제공할 것입니다. 파일럿 프로그램은 회의적인 경영진을 신속하게 설득할 수 있습니다.
MachineMetrics는 구현의 모든 수준에서 디지털 팩토리 이니셔티브를 지원합니다. 소스에서 직접 1kHz(대부분의 산업용 센서에서 사용 가능한 1Hz보다 1000배 빠름)로 머신 데이터를 수집하는 고속 데이터 커넥터부터, 수집된 정보가 원활하게 작동하여 즉시 결과를 얻을 수 있도록 보장하는 데이터 표준화 소프트웨어까지.
클라우드 및 엣지 컴퓨팅 기능은 클라우드에서의 심층 분석 및 장기 스토리지와 엣지에서의 근실시간 실시간 분석을 모두 지원하여 현장에서의 신속한 의사결정을 뒷받침합니다.
사용자 정의 가능한 대시보드는 데이터에 대한 다양한 뷰를 제공하며, 모든 사람이 필요할 때 간단하고 이해하기 쉬운 색상 코드 형식으로 정보에 접근할 수 있습니다. 현장 작업자를 위해 머신에 직접 태블릿을 제공하여 수집된 데이터에 사람의 맥락을 오버레이할 수 있습니다. 이 모든 것에 산업 수준의 보안이 더해져 고객이 최소 5일 만에 ROI를 확인하고 있습니다.
산업기술
ISO 9001 품질 시스템 표준은 ANSI, ASTM 등 여타 표준이나 완전한 품질 시스템 그 어떤 것보다 품질 개선 세계에 더 큰 영향을 미쳤습니다. 최초 발행된 지 거의 30년이 지났지만 오늘날 더욱 적절합니다. ISO 9001은 더 유연해졌고, 제조업뿐 아니라 서비스, 의료, 교육 등 대다수 조직의 특수 니즈에 쉽게 적응됩니다. 가장 널리 알려지고 인용되는 품질 시스템이 된 이유는 비즈니스 리스크 감소, 운영 구조 개선, 지속적 개선을 위한 조직 정렬 효과 때문입니다. 연구가 입증한 ISO 9001의 가치 ISO 9000
우리는 미래에 대한 투자에 관심을 기울이기 때문에 아웃리치를 합니다.— 제이슨 버그만(Jason Bergman), Eagle Alloy 미시간 주는 미국 내 제조업 고용 총계에서 4위를 차지합니다(1). 그러나 주와 국가 전체가 임박한 제조 인력 개발 과제에 직면해 있습니다. 딜로이트(Deloitte)와 제조연구원(The Manufacturing Institute)의 기술 격차 연구에 따르면, 2030년까지 200만 개 이상의 제조 일자리가 미충원 상태로 남을 수 있으며, 이는 미국 경제에 1조 달러 이상의 비용을 초래할 수 있습니
