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스마트 제조 [2]

어떻게 해야 기업의 중심에 제조업이 있을 수 있을 까?




SECTION 2. 차세대 스마트 제조

스마트 제조 - 고도의 연결성

현재 양상대로라면 스마트 제조는 머지않아 대부분의 사업에 적용될 것이며, 그 첫 번째는 제조 환경의 통합이 될 것이다.

LNS 리서치에 의하면 전 세계 공장 중 약 20%만이 MOM(Manufacturing Operations Management) 시스템을 적용하고 있으며, 약 80%의 공장은 수준을 고려한 현대화의 시작을 위해 데이터 수집과 공장 전체 통합을 반드시 해야 하는 것으로 조사되었다.

간단히 수집된 데이터와 이를 공장과 사업 전반에 활용 하는 것은 가까운 미래에 확실한 반응을 이끌어 낼 것이다. 만약 사업 총수부터 매장 점원까지 모두가 적절한 시간에 필요한 정보에 접근 할 수 있다면 그들은 더 나은 업무 수행을 보일 것이다. 생산성이 높은 직원이 더 나은 사업 결정과 이익을 창출해 낸다. 정보를 사용할 수 있게 되면, 분석, 피드백, 새로운 가치의 창출 그리고 안전하고 깨끗한 공장을 만들 수 있다. 이는 과장 없이 즉각적인 변화의 기대를 반영하는 스마트 제조의 첫 번째 단계일 뿐이다.



디지털 변환과 스마트 제조

LNS는 산업 기업이 멀티 변환 계획을 실행 하는 것을 돕고자 조직화 되고 구조화된 환경과 함께 사람, 과정 그리고 필요한 기술이 적용된 디지털 변환 프레임워크를 만들었다. 많은 기업은 제한된 인프라와 함께 디지털 변환을 반드시 시작해야 하고, 미래의 더 진보된 디지털 변환을 위해 기초를 닦아야 한다.



빅데이터란 무엇인가?

많은 제조 소프트웨어 공급업체들은 빅데이터 분석을 제공한다고 하지만, 대부분은 여전히 구식 질문에 구식 응답을 할 뿐이다. 아래 표의 왼쪽 하단 부분을 참고하기 바란다.

공급업체의 능력을 평가할 때는 다음과 같이 물어 보아라. “이 분석 시스템은 우리의 예상하지 못 했던 질문에 대한 대답이 가능합니까?” 아마 이 질문을 현재 공장에서 가장 강력한 분석 도구인 EMI(Enterprise Manufacturing Intelligence) 시스템에 놓고 보자면 전혀 설득력 없어 보일지도 모른다. 그러나 일부 솔루션들은 예상하지 못 한 가치를 이끌어 낼 수 있도록 구조화 되고 시간 흐름에 맞는 데이터와 구조화 되지 않고 인공지능 분석에 기반 한 데이터를 함께 가지고 온다. - 인공지능 분석이 질문할지 몰랐던 것에 대한 솔루션 해답에 해당한다.



제조 데이터는 기업의 심장이 된다.

전 세계에 걸쳐, 제조 기업들 사이에는 자동화와 통합 수준에 큰 차이가 있다. 디지털 변환은 다음의 두 가지 질문에 대답을 필요로 한다.

1. 시발점이 무엇인가?
2. 우리에게 맞는 첫 번째 단계는 무엇인가?

복잡한 네트워크와 데이터 공유의 통합 솔루션에 투자하고 있는 기업이라면 새로운 모든 IIoT 기술과 스마트 제조 솔루션의 설계나 구조의 근본적인 변경을 원하지는 않을 것이다. 그리고 제한된 인프라구조와 낮은 단계의 제조 시스템을 가진 기업은 스마트 제조를 향한 첫 걸음을 상당히 조심스럽게 때기를 바랄 것이다.



2016년 급속도록 성장하고 있는 한 가지 : 제조업자들은 매우 세부적인 문제를 다루기 위해 IIoT 환경에서 데이터를 사용한다. 기업들은 이미 보유하고 있으나 활용하고 있지 못 한 데이터 사용을 위한 질문을 하기 시작하였다. 특히 복잡한 기계를 사용하는 과정에서는 생산 수량을 수집하는 것 이외의 다른 정보를 획득하지 못 하고는 한다. 운영 기술자는 성능을 향상 시키는 수단이 되는 것에 대해 더 많은 가치를 둔다. 많은 기업의 경영진은 디지털 가속화에 뒤처지지 않기 위해 압박을 받고 있다.

더 많은 데이터 및 정보의 필요성과 과정을 위한 열망은 초기 스마트 제조 변환 무대를 완벽하게 충족시키는 두 가지 요소이다. 좋은 초기 프로젝트는 다음을 포함 할 것이다.

- 기계로부터 정보 수집 (데이터 수집을 위해서는 IIoT 디바이스가 필요할 것이다.)
- IIoT 빅데이터 분석 어플리케이션을 사용한 데이터 분석
- 기계의 성능을 향상시키기 위한 행동을 이끌어 냄
- 즉각적이고 지체 없이 더 많은 사람들이 활용 할 수 있는 정보의 생산



이런 모든 것들은 IIoT 플랫폼 또는 다른 데이터 수집 시스템과 분석 툴을 사용함으로써 가능해진다. 시발점으로부터의 증분증가는 더 많은 가치를 줄 것이다.

스마트 제조업을 시작하기 위한 제한된 공간은 없다. 집중적인 자산(정유, 화학, 에너지)을 가진 많은 산업 기업들은 APM(Asset Performance Management)을 진보된 데이터 분석과 다른 스마트 제조와 관련된 사항을 훌륭히 소화해낼 수 있는 좋은 출발점으로 여기고 있다. 그에 대한 이익은 분명하고, 작은 규모로 시작하는 것은 아주 간단하다.

스마트 연결 자산은 확실히 하나의 옵션이지만, LNS는 이를 확장적으로 포괄하고 있으며, 이 글에서는 공급망(Supply Chain)과 MOM의 두 가지 측면에서 시발점에 대해 알아보고자 한다.





원문: Smart manufacturing _ Smart Manufacturing in Tomorrow's World : LNS research
번역: 김수진 선임연구원
편집: 김수진 선임연구원.

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스마트_제조_2.txt · 마지막으로 수정됨: 2016/10/19 18:23 저자 wikiadmin
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