미래의 스마트 팩토리

디지털 혁신은 놀라운 속도로 진화하고 융합되고 있으며 이러한 추세는 수십 년 동안 계속될 것입니다. 데이터, AI, 자동화 및 기타 첨단 기술의 결합은 제조의 미래, 특히 지난 몇 년 동안 가속화된 스마트 제조로의 전환을 형성하고 있습니다.

비즈니스 리더들은 최신 제조 기술 채택의 많은 이점을 인식하기 시작했지만 진정한 잠재력을 인식하고 실현하려면 심층적인 기술 지식을 갖춘 숙련된 인력이 필요하다는 점을 인식하고 있습니다.

앞서 나가기 위해 제조업체는 적절한 스마트 팩토리 솔루션에 대한 투자를 우선시하고 관련 교육 프로그램을 구현하여 직원이 자신의 역할을 탁월하게 수행하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추도록 해야 합니다.

스마트 제조의 중심에는 스마트 팩토리가 있습니다. 공장을 진정으로 '스마트'하게 만드는 것은 속도와 제품 맞춤화에 대한 빠르게 변화하는 소비자 요구에 거의 즉각적으로 대응할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 이는 고객의 고유한 요구 사항에 맞춰 규모에 맞게 빠르고 유연하며 민첩한 생산을 실행하기 위한 인재와 기술을 확보해야 함을 의미합니다.

IoT 센서에 연결된 공장 장비에서 AI가 분석하는 데이터를 통해 제조업체는 기계 유지 관리 요구 사항을 지능적으로 예측하여 작업 현장의 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. AI와 함께 이 데이터는 제품이 제조 라인의 끝에 도달하기 전에 결함과 이상 현상을 자동으로 식별하여 보다 효율적인 품질 관리 및 규정 준수 프로세스를 가능하게 합니다.

'코봇'으로 알려진 AI 기반 협동 로봇은 공장과 창고 모두에서 인간과 함께 작업하여 반복적이거나 위험한 육체 노동 집약적 작업을 정확하고 빠르게 수행하여 효율성을 높이고 오류를 줄이며 공장 안전을 향상시킬 수 있습니다.

생산 프로세스와 연결된 ERP 솔루션을 자동화함으로써 제조업체는 공급망과 재고에서 수집된 통찰력을 바탕으로 사업부가 더 이상 사일로에서 운영되지 않도록 할 수 있습니다. AI 지원 솔루션은 보다 빠르고 정확한 비즈니스 예측을 생성할 수 있으므로 표준화와 일관성은 경쟁 우위로 이어질 수 있습니다.

그 핵심은 연결성입니다. IoT는 전체 스마트 팩토리에서 장치, 센서, 시스템의 네트워크를 촉진하는 방법에 있어 근본적인 역할을 하도록 설정되어 있습니다. 작업자는 수집된 데이터를 사용하여 생산 라인의 각 영역을 실시간으로 모니터링하고, 의사 결정을 개선하고, 공급망 관리를 강화하고, 자원 할당을 최적화할 수 있습니다. 즉, 탄력성이 강화되고 이윤이 높아집니다.

스마트 팩토리 기술을 구현하려면 인프라, 장비, 소프트웨어, 인력에 대한 적극적인 투자가 필요합니다. 인력은 새로운 시스템과 솔루션 사용에 적응해야 하므로 기업은 업무에 적합한 디지털 기술을 갖추도록 관련 교육 프로그램을 구성해야 합니다.

기업은 또한 기존 인재 풀에서 벗어나 최신 도구 및 기술을 사용한 경험이 이미 있는 사람들을 고용하는 데 투자해야 할 수도 있습니다. 결과적으로 리소스가 적은 일부 소규모 기업은 채택 및 구현 경쟁에서 뒤처질 수 있습니다.

스마트 팩토리가 널리 보급됨에 따라 다양한 시스템, 플랫폼, 사업부 전반에 걸쳐 운영 프로세스와 데이터를 표준화하는 것이 또 다른 장애물이 될 것입니다. 자신의 회사와 외부적으로 함께 작업하는 모든 파트너 모두에서 가능합니다. 표준, 프로토콜 및 형식을 완벽하게 통합하지 않으면 기업이 구현하는 새로운 기술의 이점을 실제로 파악하기 어려울 것입니다.

그럼에도 불구하고 로봇 공학과 AI의 증가는 단조롭고 반복적이거나 위험한 수동 작업이 점점 더 자동화되고 기계에 의해 수행될 수 있음을 의미합니다. 이는 작업 현장에 물리적으로 필요한 인력의 수가 줄어들고 더 많은 가치를 추가하기 위해 고객 참여, 직원 주도 학습 및 개발 등 회사의 다른 영역으로 파견될 수 있음을 의미합니다.