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제조업의 디지털 트랜스포메이션은 디지털 기술을 프로세스와 제품에 통합하여 제조 효율성과 품질을 향상시키는 것과 관련이 있습니다. 코로나19 팬데믹 이후 거의 모든 산업에서 디지털 트랜스포메이션이 시행되고 있으며 제조 분야도 예외는 아닙니다. IBM과 The Manufacturer가 실시한 2021 디지털 트랜스포메이션 평가 연구에 따르면 제조업체의 68%가 코로나19 이후 디지털 프로젝트를 배포한 것으로 나타났습니다. 이 게시물에서는 디지털 기술이 제조업에 미치는 영향을 주요 기술과 트렌드를 통해 살펴봅니다.

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제조업 디지털 트랜스포메이션의 이점

고객의 기대치와 경쟁 심화는 모든 산업과 마찬가지로 제조업에서도 디지털 트랜스포메이션의 주요 이점입니다. 제조업체는 디지털 기술을 적용함으로써 속도와 효율성을 높이고, 생산을 개선하고, 비용을 절감하고, 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 디지털 제조 기술을 산업 현장에 도입해야 하는 주요 이유는 다음과 같습니다:

기존의 수동 프로세스에서 한 단계 더 나아가 클라우드 기반 솔루션은 의사 결정 능력을 향상하고, 비용이 많이 드는 재작업과 다운타임을 방지하며, 성능 모니터링을 간소화하고, 약점과 병목 현상을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 비즈니스는 엄청난 시간과 비용을 절약하는 동시에 더 효과적으로 업무를 수행할 수 있습니다.

디지털 제조를 통해 재고 수준, 배송 상태, 수요 주기 등의 문제를 더 잘 파악할 수 있습니다. 이를 통해 재고 및 자재 과잉과 같은 문제와 관련된 불필요한 위험과 비용을 최소화할 수 있습니다.
올바른 디지털 기술과 소프트웨어에 투자하면 직원들은 고유하고 향상된 기술을 갖추게 됩니다.
디지털화된 제조업체는 고객에게 매력적인 맞춤화 옵션을 제공할 수 있습니다. 또한 제조업체는 높은 효율성을 유지하면서 대규모로 확장할 수 있습니다.
안전: 로봇은 위험한 환경에서도 작업할 수 있습니다. 제조 직원들은 잠재적인 위험에 대해 미리 경고를 받을 수 있습니다.

제조업의 디지털 트랜스포메이션을 가능하게 하는 최신 기술과 트렌드는 무엇인가요?

제조 분석

제조 분석은 기계, 프로세스 및 작업자에 대한 인사이트를 제공하여 향후 기계 사용 및 유지보수 요구 사항을 예측하고, 장애 및 함정을 방지하며, 비즈니스 및 재고 요구 사항을 예측하고, 개선이 필요한 영역을 식별합니다. 이 도구는 최적화에 사용할 수 있습니다:

수요 예측
재고 관리
주문 관리
유지보수(예측 및 예방)
위험 관리
자동화 및 로봇 공학
운송 할당
제품 진행률 측정
최종 사용자 경험 예측
가격 최적화

디지털 채택 플랫폼

재고 해결에서 원자재 조달에 이르기까지 백엔드에서 많은 일이 발생합니다. 이러한 기능은 특히 조달 애플리케이션 내에서 세부 정보를 입력하는 작업 흐름이 너무 높을 때 복잡할 수 있습니다. 제조업체는 이러한 작업을 효율적으로 수행하고 데이터의 정확성과 무결성을 보장하는 방법이라는 큰 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서 직원의 참여를 유지하면서 직원을 교육하는 훌륭한 솔루션이며 디지털 채택 플랫폼은 그 이상을 지원합니다.

IoT (Internet Of Thing)

IoT는 새로운 것은 아니지만 2021년에도 여전히 트렌드이며 향후 몇 년 동안 계속될 것입니다. 또한 IoT는 이제 전 세계적으로 배포되고 있으며 기업들은 IoT의 중요한 역할을 깨닫고 있습니다. IoT는 인터넷을 통해 어디서나 다양한 유형의 장치를 연결하여 자동으로 작업을 수행하고 현재 사용 가능한 데이터를 기반으로 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한 공급망을 관리하고, 부품의 품질, 생산 중 결함의 원인을 감지하고, 직원의 안전을 보장하고, IoT의 지원을 통해 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

산업 로봇

생산 자동화와 스마트 로봇은 기업에게 낯선 개념이 아니지만, 고객 주문 증가나 공장 내 다른 부분의 기계 성능 저하 등 복잡하게 변화하는 조건에 적응하는 것은 제어 시스템과 프로그래밍 언어로 해결할 수 있다고 생각하지 못했던 문제임에 틀림없습니다. 또한 생산자는 AI 및 기타 새로운 기술과 함께 로봇의 지원을 통해 지능형 공장으로 전환하는 중요한 단계를 밟을 수 있습니다. 이 수준에서 로봇은 작업을 수행할 뿐만 아니라 데이터 수집, 공유 및 분석에 참여하여 인간과 함께 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 위험한 상황에서 사람이 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 협업 로봇, 즉 로봇이 등장하여 사람이 원거리에서 더 안전하고 스마트하게 작업할 수 있게 될 것입니다.

오토노머스 시스템

자율 시스템은 센서로부터 주변 환경에 대한 데이터를 수집하여 사람의 개입 없이 실시간 상황을 분석하고 적응하며 대응하는 시스템입니다. 제조 분야의 일부 자율 시스템은 다음과 같습니다:

자율 로봇
자율 창고 및 공장 시스템
자율 주행 차량
드론

디지털 트윈

디지털 트윈은 기기의 실제와 동일한 역할을 수행하여 가장 효과적인 솔루션에 대한 데이터를 수집하여 제조업체가 다양한 시나리오를 디지털 방식으로 복제할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 또한 제조업체는 디지털 트윈과 IoT 데이터 및 AI를 결합하여 제품 품질을 개선하고, 예측 유지보수를 설계하고, 생산 프로세스를 최적화하고, 위험 완화 시나리오 계획을 수립할 수 있습니다.

민첩성 및 대응력

가장 큰 이점 중 하나는 기술을 통해 제조업체가 변화하는 고객 요구와 시장 상황에 대한 대응력과 민첩성을 강화하는 데 집중할 수 있다는 점입니다. 이는 제조 산업에 매우 유용합니다. 또한 생산 주기와 새로운 제품 수요 수준을 효과적으로 맞출 수 있습니다. 조직이 이 두 가지 필수 요소를 성공적으로 결합할 수 있을수록 운영의 민첩성을 높일 수 있습니다.

또한 새로운 기술이 발명되고 기존 기술이 혁신됩니다. 고객의 요구사항은 나날이 증가하고 있으며, 기업들은 고객의 요구사항을 충족시키기 위해 서로 경쟁하고 있습니다. 또한 기술이 가장 중요해질 것입니다. 따라서 제조 기업은 성공적인 디지털 전환을 위해 장기적인 관점에서 디지털 트랜스포메이션의 이점을 깨닫고 훌륭한 전략을 세워야 합니다.

어떤 사례 연구가 있나요?

Cisco는 아웃소싱 생산 공장의 글로벌 네트워크를 보다 효과적으로 조율하기 위해 안전한 가상 MES(제조 실행 시스템) 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼에는 IoT 디바이스와 빅 데이터 분석 기능이 포함되어 있으며 Cisco가 공급망 품질을 실시간으로 추적하는 데 도움이 됩니다.
식품 포장 회사인 테트라팩은 IoT 디바이스와 클라우드 기술의 지원으로 장비의 유지보수가 필요한 시기를 정확히 예측할 수 있습니다. 또한 식품의 부패를 유발할 수 있는 고장을 방지하는 데 도움이 됩니다.
포르쉐는 3D 프린팅 기술을 사용하여 스포츠카에 맞춤형 시트를 도입하고 고객이 소프트, 미디엄, 하드의 세 가지 수준의 단단함을 선택할 수 있도록 했습니다. 또한, 포르쉐는 향후 차량의 커스터마이징 범위를 확장할 계획입니다.

제조 기업은 디지털 혁신에 대한 어떤 준비가 되어 있습니까?

디지털 트랜스포메이션은 단순히 비용을 절감하고 효율성을 개선하는 것만이 아닙니다. 또한 애자일 사고방식을 수용하고 고유한 경쟁 우위를 통해 수익을 극대화하는 것이기도 합니다. 운영 모델을 재고하고, 새로운 원칙을 채택하고, 효율성을 개선하는 과정에서 디지털 피로가 발생한다면 기술 구현 서비스에 문의하여 무료 상담을 받아보세요. 심도 있는 지식과 전문성을 바탕으로 IT의 세계로 빠르게 진입하고 비즈니스 환경에서 IT를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와드립니다.