자동화는 기업을 영원히 변화시켰습니다. 프로세스를 간소화하고 새로운 운영 효율성을 창출함으로써 제조업체는 대부분의 산업 분야와 마찬가지로 자동화를 운영의 핵심 요소로 받아들였습니다. 오토메이션 전례 없는 변화를 촉발한 하이퍼 자동화는 변혁을 완전히 새로운 수준으로 끌어올렸습니다.
최근 몇 년 동안 인공 지능(AI)과 머신 러닝의 급격한 증가로 인해 제조 초자동화가 성장했으며 초자동화 시장은 다음과 같이 예측됩니다. 2028년까지 미국 $822억 달러. Salesforce의 조사에 따르면 5개 회사 중 4개 회사 2024년까지 하이퍼 자동화를 기술 로드맵에 포함할 계획입니다.
고급 자동화 도구가 프로세스 효율성을 효과적으로 제공하지만, 문제는 제조업체의 지속가능성 목표 달성에도 도움이 될 수 있는가 하는 것입니다. 간단히 말해서, 그렇습니다. AI와 초자동화가 제조업체의 효율성을 높이고 지속가능성을 높이는 데 도움이 된 세 가지 방법을 소개합니다.
AI와 하이퍼 자동화가 지속 가능한 제조에 기여하는 3가지 방법
1. 공급망 효율성 향상
하이퍼 자동화는 스마트로 인해 더 나은 공급망 관리를 가능하게 합니다. 지속 가능한 창고 프로세스. 고급 AI는 더욱 효율적인 창고 레이아웃을 생성하는 동시에, 초자동화는 재고 추적, 관리 및 보관을 개선합니다. 또한, 연구 결과 AI 기반 공급망 관리를 통해 운영상의 상당한 개선이 이루어지고, 서비스 수준은 최대 65%, 재고는 최대 35% 이상 향상됩니다.
공급망 효율성은 또한 다음을 의미합니다. 데이터 공급망 — 물리적 공급망과 마찬가지로 데이터 공급망은 데이터를 효과적으로 수집, 이해 및 활용하기 위한 적절한 관리와 시스템이 필요합니다. AI와 초자동화는 더 나은 품질 관리를 위해 데이터를 구성하고 정제하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
2. 생산성 향상
일부 작업에는 수작업이 필요하지만, 이러한 프로세스를 자동화하면 시간을 절약하고 비용을 절감하며 낭비를 최소화할 수 있습니다. 제조업체는 초자동화와 로봇을 활용하여 단순하거나 복잡한 작업을 처리함으로써 생산성을 높일 수 있으며, AI는 개선 영역을 지능적으로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 지속가능성을 개선하는 동시에 제조 성과 향상을 기대할 수 있습니다.
3. 더 스마트한 프로세스
제조업은 가장 큰 규모 중 하나입니다 온실가스(GHG) 배출 생산자 전 세계적으로 AI와 초자동화를 활용함으로써 기업들은 운영 프로세스의 이면에 있는 데이터에 대한 심층적인 분석을 더욱 효과적으로 수행할 수 있게 되었습니다. AI 덕분에 원자재 운송부터 생산 라인 제작까지 제조 공정의 모든 단계에서 온실가스 배출량에 대한 더욱 상세한 데이터를 측정할 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정은 더욱 스마트하고 지속 가능한 운영 의사 결정에도 기여합니다. 다음과 같은 지속 가능성 벤치마킹 도구와 결합하면 소비자 지속가능성 산업 준비 지수(COSIRI)기업은 어디에서 개선이 필요한지, 그리고 어떻게 지속 가능성 전환을 추진할 수 있는지에 대한 더욱 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
AI와 하이퍼 자동화를 통한 지속 가능한 제조의 미래
지속가능성과 디지털 혁신은 서로 밀접하게 연관되어 있습니다. 그러나 지속가능한 제조를 달성하기 위해 제조업체는 조직의 지속가능성 성숙도를 파악하기 위해 무엇을 어떻게 측정해야 하는지 알아야 합니다. 그래야만 어디에 문제가 있는지, 그리고 탄소 발자국을 줄이기 위해 어떤 부분을 개선해야 하는지 파악할 수 있습니다.
다음과 같은 중립적인 벤치마킹 지속 가능성 성숙도 도구 활용 코시리 제조업체가 탄소 중립 목표 달성을 위한 현재 위치를 정확하게 평가하고 향후 진전을 위한 단계를 더욱 구체적으로 정의할 수 있도록 지원합니다.
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