데이터는 다양한 형태로 수집되어 왔으며, 단순한 계산용 마커와 메모부터 복잡한 스프레드시트와 클라우드 스토리지에 이르기까지 수 세기 동안 프로세스의 필수적인 부분이었습니다. 오늘날 생성되고 저장되는 복잡한 데이터, 즉 빅데이터의 양과 규모는 엄청나며, 매일 약 25억 기가바이트(GB)가 생성되는 것으로 추산됩니다.
제조업에서는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 사물인터넷(IoT) 장치 등의 더욱 스마트하고 상호 연결된 기술이 운영 시스템에 통합되면서 생성되고 배포되는 데이터의 양이 급격히 증가하고 있습니다.
하지만 빅데이터 활용과 분석에 대한 능숙한 이해가 없다면, 데이터는 단순한 숫자로 전락하게 될 것입니다.
이러한 스마트 제조 기술을 사용하고 기존 데이터 세트를 관리함으로써 제조업체는 더 많은 데이터 포인트를 확보할 수 있습니다. 작업장 그 어느 때보다 더 큰 수익을 창출해야 합니다. 앞으로 기술 투자에 대한 더 큰 수익률을 얻으려면 정교한 분석 모델을 구축해야 합니다. 이를 통해 데이터를 정의하고, 분석하고, 실질적인 결론을 도출하여 최적의 비즈니스 성과를 위한 올바른 의사 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 적절한 분석 도구를 사용하면 어떤 데이터도 소홀히 다루지 않습니다.
자동화가 효율성에 관한 것이라면 분석은 지능에 관한 것입니다.
현대 제조업에 대한 논의는 종종 대규모 운영 효율성을 실현하기 위해 프로세스를 자동화하도록 설계된 기술을 중심으로 이루어집니다. 산업 4.0우리는 이 기술 도입 속도가 증가하는 것을 목격해 왔으며, COVID-19 팬데믹으로 인해 디지털화가 더욱 가속화된 이후 디지털 전환 속도가 더욱 빨라졌습니다.
많은 기업들이 지능형 도구와 솔루션을 활용하여 효율성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 효율성과 지능성을 구분하는 것은 매우 중요합니다.
예를 들어, 강력한 IoT 센서를 통해 제조 자산을 실시간으로 모니터링하고 기록하고, 생산 시설의 상자 위치와 내용물을 가상으로 추적하고, 수요에 따라 재고 보충을 자동화하는 등의 기능을 제공하여 프로세스 효율성이 향상되었습니다.
하지만 강력한 분석 기능을 활용하면 최적화를 촉진하는 더 높은 수준의 인텔리전스를 확보할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 제조업체는 생산 라인 순서를 재조정하거나, 해당 빈의 부품을 사용하여 제품을 재구성하거나, 더 경제적인 부품을 제안하는 등 효율성과 비용 절감을 위한 영역을 파악할 수 있습니다.
데이터 분석 덕분에 제조업체는 이제 지속적인 개선 및 프로세스 최적화 목표 달성에 한 걸음 더 다가갈 수 있으며, 이는 지능형 공장의 또 다른 핵심 특징입니다. 따라서 제조업체는 데이터를 효과적으로 활용하여 운영에 지능적인 측면을 더하고 기존 프로세스를 개선하면서 부족한 부분을 파악하고 해결하는 것이 매우 중요합니다. 일부 기업에게는 어려울 수 있지만, 벤치마킹 프레임워크와 다음과 같은 도구를 구현하면 이를 달성할 수 있습니다. 스마트 산업 준비 지수(SIRI) 이를 통해 기업은 디지털 혁신을 추진하고 확장하며 운영과 프로세스를 더욱 개선할 수 있습니다.
완전 자동화된 공장에서 자율 제조 생태계까지
제조업은 지난 몇 년간 상당한 변화를 겪어 왔으며, 새로운 혁신의 물결이 밀려올 때마다 상당한 발전을 거듭해 왔습니다. 신기술에 임시방편으로 투자하던 방식에서, 처음부터 디지털 혁신 계획을 구체화하여 지능형 공장을 구축하는 방식으로의 전환은 이미 진행 중입니다. 하지만 비전을 가진 업계 리더들은 앞으로 무엇이 필요하고, 그 목표를 달성하기 위해 어떤 단계가 필요한지 알고 싶어 합니다.
미래의 현대식 공장에서 더 많은 데이터가 활용되고 분석됨에 따라 이러한 공장은 맥락을 평가하고, 제약에 적응하고, 조직이 미리 정의한 결과에 가장 부합하는 조치를 취하는 방법을 학습하기 시작합니다. 이때 인간의 개입은 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다.
시간이 지남에 따라 데이터 분석과 자동화의 힘은 차세대 스마트 팩토리를 발전시켜 초기 인더스트리 4.0 노력의 정점에 도달하는 진정한 자율 제조 생태계를 구축할 수 있습니다. 인더스트리 5.0은 아직 먼 미래의 일이지만, 자율 제조 생태계의 도래는 인더스트리 4.0보다 훨씬 앞선 단계일 것입니다.
최첨단 데이터 분석이 주도하는 역할은 대량 생산과 맞춤형 수요를 원활하게 균형 잡을 수 있는 제조의 차세대를 정의하는 특징이 될 것입니다.
데이터 분석: 제조 혁신의 중추
디지털 혁신과 스마트하고 상호 연결된 기술은 오늘날 제조업체들에게 이전보다 더 큰 성공을 가져다주었습니다. 디지털화 과정 전반에 걸쳐 첨단 기계 및 복잡한 시스템, 빅데이터, AI, ML, IoT는 차세대 공장을 구축하고 그 역량을 극대화하는 데 기여했습니다. 그러나 현대 공장에서 생성되는 방대한 데이터는 중요한 정보를 해석하고 추론하여 실행 가능한 정보를 도출하는 데이터 분석이라는 중요한 기반 없이는 아무런 소용이 없습니다.
데이터 분석을 통해 미래의 공장과 완전 자율형 생태계는 인더스트리 4.0의 고도화된 단계에서 현실이 될 수 있습니다. 하지만 제조업체가 이 다음 단계로 나아가려면 무엇이 부족한지, 그리고 잠재적인 격차를 어떻게 해소할 수 있는지 이해해야 합니다. 스마트 산업 준비 지수명확하게 정의된 업계별 벤치마크와 명확한 로드맵은 제조업체가 추구하는 변혁으로 나아가는 길을 열어줄 것입니다.
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