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제조분야 디지털 가속화와 데이터 사일로화 방지

제조업이 COVID-19에서 벗어나면 디지털화의 급속한 추세를 볼 수 있을 것이다. 그러나, 디지털화 성공을 거두기 위해 제조업체는 데이터 사일로화 문제를 해결해야 한다.

산업 데이터 분석 전문기업 Elisa Smart Factory의 Kari Terho General Manager는 데이터 사일로화 문제가 제조업에서 전형적으로 발생하고 있다는 점을 인정한다. 이 문제는 COVID-19 이후 ‘뉴 노멀’을 준비하는 제조업 디지털화에 큰 걸림돌이 될 것이다.

이 기사는 COVID-19 이후 디지털화가 중요한 이유와 최적의 비즈니스 센스를 위해 제조업체에서 데이터 사일로화 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 파헤쳐본다.


COVID-19는 제조업계를 어떻게 변화시켰는가?

COVID-19 대유행으로 인해 수많은 공급업자와 제조업체, 그리고 그들의 고객들은 물질적인 손실을 입었다. 생산과 출하량이 둔화되고 심지어 중단되기도 했다.

우리는 이전에도 전염병, 유행병, 그리고 다른 세계적 혼란을 여러 번 경험했다. 이번과 다른 점은 무엇일까?

이전의 세계적 혼란은 아시아의 공급망에서 어느 일부 제조부분에 영향을 미쳤다. 그 후 피해는 상류로 이어졌고, 관련 제조업체와 회사들을 강타했고, 결국 생산은 중단되어, 전세계적으로 출하가 취소되었다.

그러나 COVID-19는 전 세계적으로 공급망의 여러 부분에 직접적, 동시적 영향을 미친 최초의 전염병이다. 상상조차 할 수 없는 일이 많은 제조업체들에게 현실이 되었다. 제조업체들의 최전선인 공장은 문을 닫아야 했고, 후방 공장과 공급업체에도 영향을 미쳤다. 많은 스탭들도 휴직하고 있는 상태다.

제조 역사상 처음으로 수요, 공급 및 인력 가용성이 동시에 타격을 받았다.

COVID-19 이후 제조업의 디지털화.

산업 데이터와 테크놀로지 회사인 Thomas에 따르면 북미 제조업체의 3분의 2가 생산과 소싱을 다시 미국으로 가져올 계획이라고 한다. 바로 reshoring이라 알려져 있는 것이다. 유럽과 미국의 높은 인건비 때문에, reshoring의 성공은 완전 자동화, 로봇화, 데이터 중심 제조 시스템 등에 달려 있다.

결과적으로 COVID-19 이후 디지털 공장은 인력 최소화 경향이 가속화될 것이다.

왜 COVID-19에 제조업자들은 무릅을 꿇었을까? 그것은 단지 생산라인이 중단되어서만이 아니라, 동시적으로 직원들의 록 다운, 사회적 거리 두기 조치, 그리고 관련 직원 안전 절차 때문이었다. 제조업은 사람들이 물리적으로 현장에 직접 있어야 한다. 오퍼레이터들은 기계가동 상황을 감시해야 하고, 보전반 직원은 기계를 유지 보수하고 수리해야 한다. 많은 공장들은 원격 관리하도록 설계되어있지 않고, 그러한 활동을 지원하는 데 필요한 디지털 도구와 인프라가 부족하다. 결과적으로, Gartner에 따르면, 생산 인력의 50%가 전영병 기간 동안 유용하지 못했다.

“뉴 노멀”은 더 스마트한 작업 방식과 “가상 변화”와 같은 고수준 디지털화가 요구될 것임이 분명하다. 24시간 연중무휴로 가동할 수 있도록 원격으로 연결하고 줄어든 인원대신 현장을 감독, 지도 및 지원하는 전문가 팀도 필요하다.

디지털 제조 성공을 가로막는 주요 장애물은 무엇인가?

매우 간단하다. 그 장애물은 바로 데이터 사일로화다. 많은 제조업체들은 직원들이 사일로화된 조직 안에서 일해본 경험을 가지고 있다.

조달에서 자재계획, 생산계획, 영업, 재무, 생산 등 여러 조직들이 여기에 해당된다. 이들 팀은 그들 고유의 사일로 안에서 일하고 있다; 그들은 프로세스, 데이터베이스, 시스템 및 대시보드를 사일로화 해왔다. 이것들은 개별적으로는 잘 작동할지 모르지만, 시스템은 부서간 경계를 넘어 원할히 소통되지 못하고 있다.

생산 설비 역시 많은 양의 귀중한 데이터를 생성한다. 그러나 이 데이터는 기계별 형식이 서로 다르고 인터페이스로 문제로 데이터 수집이 매우 어려우며, 이로 인해 모든 중요한 데이터가 격리된 사일로안에 머무르게 된다. 이 사일로 안에 갖혀있는 정보는 전체적인 생산프로세스, 재고자산 및 자재흐름에 대해 주요한 역할을 하지 못한다. 상호 연관되거나 상호 참조되어야 하는데 결합되거나 조화를 이루지 못한다.

데이터의 사일로화는 제조업체의 효율적 디지털 혁신을 방해한다.

데이터 사일로 벽을 어떻게 허물 수 있을까?

먼저 사일로(생산 기계, 시스템 및 기타 부서)에 억세스하여 데이터를 수집한다. 이 데이터의 포맷이 서로 다르면, 디지털 트윈이나 성능 모니터링 플랫폼과 같은 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 조정, 통합, 분석, 개방해야 할 것이다.

ERP, MES, PLM 및 자동화 시스템과 같은 코어시스템과 기계설비와도 연결도 되어야 한다. 이렇게 되면 기계와 시스템에 의해 생성되는 데이터 스트림이 연속적으로 처리될 것이다. 무한한 소스에서 수집된 모든 구조적 및 비구조적 데이터를 수집, 통합, 분석할 것이다.

이를 통해 가치 있는 통찰력을 얻을 것이며, 상이한 데이터 포인트를 통합하는 것만으로 원하는정보가 생성된다. ERP 시스템은 오퍼레이터들에게 재고 수준과 납품 리드타임을 알려주고, MES는 추적성과 성능에 대한 보석과 같은 정보를 제공하기 위해 생산 정보를 실시간으로 추적 관리하며, PLM 시스템은 컨셉부터 생산까지 특정 제품과 관련된 모든 정보를 제공할 것이다.

일단 모든 데이터가 병합되면 제조업자는 최적 디지털화를 위한 견고한 기반을 얻게 된다. 생산 라인은 자동화 및 로봇화가 가능하며, 원격지에 기반을 두고 있더라도 경영진이 제조 공정을 완전히 통제할 수 있다. 유지보수의 필요성을 예측하고 더 잘 관리할 수 있다.

가상과 물리적 현실 사이의 변화를 효율적으로 활용할 수 있는가?

만일 제조업자가 생산공장, 라인, 그리고 기계를 온라인 3D 디지털 트윈을 통하여 비쥬얼로 볼 수 있다면 가능하다. 디지털 트윈 공장은 실시간 데이터를 기반으로 하며, 특정 회선 또는 어느 주어진 순간에 기계나 “실제” 공장에서 일어나는 일을 보여주기 때문에 오퍼레이터와 관리자들은 사실에 근거한 결정을 내릴 수 있다.

관리자와 감독자들은 필요시 집에서도 공정을 감시할 수 있는가?

가능하다. 모든 데이터 소스에서 데이터를 수집하여 하나의 직관적인 화면, 즉, 역할 기반 실적 대시보드로 나타나기 때문에 가능하다.

관리자는 생산 KPI(예: 순 가동시간, 수율, 초품 직행율, DPMO(defects per million opportunities)를 실시간으로 모니터링하고 이를 설정된 목표와 비교할 수 있다. 관리자들은 성능 대시보드를 통해 모든 재고, 기계 및 프로세스를 전체적으로 파악할 수 있으며 자재 흐름을 지속적으로 최적화할 수 있다.

디지털화는 유연한 작업방식을 촉진하여 심각한 장애시 생산을 더 탄력적으로 운영하게 한다. 제조관련 디지털 툴로 디지털 트윈, 원격 진단, 예방 정비, 예측 분석, 가상 협업 등이 있다.

결론

COVID-19는 제조업자들에게 따끔한 교훈을 주었다. 우리는 지금 생산은 고도로 네트워크화되어 있으며, 부품과 원재료는 전 세계에서 조달되고 있다는 것을 알고 있다. 그럼에도 불구하고 글로벌 공급망은 취약하다. 공장은 더 이상 직원들이 물리적으로 현장에 있는 것에만 의존할 수 없다. 비록 지금은 이 현실을 받아들이기 어려울지라도 질병을 통한 배움은 적극적으로 받아들여야 할 것이다.

제조업체가 곧 침체에서 벗어나면 완전한 디지털화, 탄력성, 효율성, 유연성이, “New Normal”이 된다. 이를 맞이할 준비를 해야 한다!

출처:Manufacturing Tomorrow

번역: K-Smart Factory

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제조분야_디지털_가속화와_데이터_사일로화_방지.txt · 마지막으로 수정됨: 2020/06/24 13:51 저자 wikiadmin
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