인더스트리4.0을 넘어 지능형 제조로

-Industry 4.0 & Intelligent Manufacturing-

과거 10년 이상 우리는 커넥티드 디바이스, 자동화 및 실시간 데이터 기술로 공장 혁신의 대명사인 디지털 혁명 즉 인더스트리 4.0에 대해 열광해 왔다. 

그러나 이러한 기술의 광범위한 채택에도 불구하고 많은 제조 기업이 여전히 그 잠재력을 최대한 발휘하지 못하고 있는 점 또한 현실이다.

단순히 디지털 솔루션 도입만으로는 그 이점을 충분히 얻을 수 없기 때문이다. 

중요한 것은 이러한 툴과 솔루션을 제조 운영에 얼마나 효과적으로 통합하여 진정한 인텔리전스를 창출하느냐에 달려 있다.

지능형 제조가 인더스트리 4.0의 과대 선전을 넘어 실질적이고 전략적인 이점을 추구하는 방법을 살펴보자.

새로운 접근 방식의 필요성: 인더스트리 4.0 과대 선전 넘어서기

많은 제조업체가 디지털 혁신에 투자해 왔으나 파일럿 단계에 머물러 있다.

단편화된 시스템과 데이터 사일로에 머물러 있어 의미 있는 통찰력을 얻지 못하고 있기 때문이다.

끊임없는 혼란의 경제 환경 속에서 인더스트리 4.0은 디지털 혁신을 위한 토대를 마련했지만, 정교한 접근 방식을 요구하는 복잡한 과제에 직면해 있다. 

인더스트리 4.0의 기본 단계를 넘어 데이터 기반 운영에 부합하는 고도의 민첩성과 탄력성을 배양해야 한다.

운영 중단에 대비 

지정학적 긴장 국면, 전염병, 극심한 기후 변화 등으로 인한 운영 중단의 위험성에 신속하게 적응할 수 있는 능력 배양이 매우 중요한 긴급 과제이다. 

지능형 제조는 예상치 못한 문제에 대응하여 신속하게 전환할 수 있는 탄력적이고 유연한 공급망을 가능하게 한다.

경쟁 우위로서의 지속 가능성 

지속 가능성은 더 이상 단순한 규정 준수 요구 사항을 넘어 차별화 요소가 되었다. 

에너지, 폐기물, 자원 등 최소의 양을 사용하여 더 많은 결과를 창출해야 한다. 

지능형 제조로 실시간 모니터링 및 리소스 사용 최적화를 통해 기업이 경쟁력을 유지하면서 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다.

빠른 혁신 주기 

혁신은 가속화되고 있으며 고객의 기대치는 어지러울 정도로 높아지고 있다. 

지능형 제조는 신제품의 시장 출시 시간을 단축하는 데 필요한 민첩성을 제공하여 경쟁사보다 앞서 나가고 변화하는 시장 요구에 유연하게 대응할 수 있도록 하게 한다.

디지털 툴과 인텔리전스 사이의 격차 해소

많은 기업이 디지털 기술에 상당한 투자를 했지만, 여전히 데이터에서 실제 가치를 창출하기까지에는 어려움이 산적해 있다. 

데이터가 중요한 의사 결정 프로세스와 단절된 사일로에 갇혀 있는 경우가 너무 많다. 

지능형 제조는 단순히 기술 도입에 관한 것이 아니라 데이터가 자유롭게 흐르고, 프로세스 전체에 최적화되며, 사후 대응이 아닌 사전 예방적 의사 결정이 이루어지는 포괄적인 에코시스템을 구축하는 것이다.

예측 및 경향 분석을 통한 운영의 탄력화

AI와 머신러닝을 통합하면 운영의 여러 측면에서 사후 대응적 접근에서 사전 예방적 접근 방식으로 전환할 수 있다. 

예측 분석은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 장비 고장 또는 품질 결함 같은 잠재적 문제를 사전에 식별한다. 

예를 들어, 생산라인의 설비와 연결된 센서로 특정 기계의 마모 데이터를 수집하고 패턴을 분석하여 고장이 발생하기 전에 유지 보수와 관련된 경보나 알림을 보낼 수 있다.

그러나 지능형 제조는 단순히 예측만 하는 것이 아니다. 이러한 예측을 기반으로 특정 작업을 권장하기 위한 분석과 처방을 통합적으로 제시한다. 

지능형 제조 시스템은 단순히 관리자에게 잠재적인 문제를 알리는 것이 아니라 기계 설정을 조정하거나, 생산 흐름을 재라우팅하거나, 교체되는 부품을 자동으로 주문할 수 있도록 설계되어 있다. 

이러한 2단 접근 방식으로 운영 탄력성 향상과 가동 중지 시간 개선 등 전반적인 장비 효율성을 높일 수 있다.

대규모 개별화

오늘날 고객은 고품질 제품뿐 아니라 이상의 것을 요구한다. 

개별 맞춤형 제품이 빠르게 배송되기를 원한다. 

지능형 제조로 비용 효율성을 개선하며 대규모의 초개별화 과제를 해결할 수 있다. 

고급 데이터 분석 및 실시간 고객 피드백을 활용하여 생산 라인을 다이내믹하고 유연하게 조정하여 보다 더 소규모적이고 민첩한 단위(로트 도는 배치)로 맞춤형 제품을 생산 납품할 수 있다.

공급망 유동성 및 실시간 조정

이전의 공급망은 선형적이고 단편적이어서 각 부서에 대한 가시성과 통제력에 한계가 있었다. 

지능형 제조는 공급업체에서 물류 업체, 고객에 이르기까지 모든 공급망 요소가 실시간 동기화되는 유동적이고 상호 연결된 네트워크로 공급망을 재구상한다. 

제조 이력 추적을 위한 블록체인, 실시간 모니터링을 위한 IoT, 수요 예측을 위한 AI 등 기술을 통해 이루어진다.

공급망 전반에 걸친 통합 디지털 스레드를 생성하여 전체적인 가시성과 통제력을 확보할 수 있어 JIT(Just-In-Time) 제조가 가능하며, 필요할 때 필요한 자재를 배송하여 재고 비용을 절감하고 폐기물을 최소화할 수 있다. 

또한 조정 가능한 지능형 공급망은 공급업체의 납품 지연 또는 고객 수요 변화 같은 변화에 신속하고 민첩하게 적응할 수 있어 리드 타임을 큰 폭으로 줄이고 전반적인 공급망 효율을 개선할 수 있다.

전략적 성장을 위한 데이터 기반 의사 결정

지능형 제조의 핵심은 데이터의 수집과 전략적 활용에 있다.

제조 에코시스템 전반에서 생성된 방대한 양의 데이터를 활용함으로써 전략적 성장을 주도하는 의사 결정을 내릴 수 있다. 

예를 들어, 실시간 분석으로 생산 프로세스의 병목 현상을 식별하거나, 에너지 소비를 최적화하는 방법을 제안하거나, 성능이 저조한 설비자산을 정확히 찾아낼 수 있다.

또한 데이터 분석을 기반으로 신제품 개발, 시장 확장 및 비용 최적화를 지원하는 부서 간 통찰력을 얻을 수 있다. 

기업 내 데이터 활용의 민주화는 모든 팀이 전체 최적의 비즈니스 목표에 부합하는 정보를 기반으로 의사 결정을 할 수 있어 지속적인 개선과 혁신을 주도한다.

역동적인 시장에서의 민첩성과 대응력

민첩성은 시장의 변화가 격심한 경제 환경 속에서 매우 중요한 경쟁과 차별화 요소로 부상하였다. 

지능형 제조의 특징 중 하나는 새로운 기회나 위협에 대응하여 신속하게 전환할 수 있는 유연성에 있다. 

실시간 모니터링과 다이내믹한 스케줄링 기능으로 생산 중단 요소를 최소화하면서 생산확대 또는 축소로 인한 변화대응, 생산라인 전환, 새로운 시장 진입에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 

참고 | https://www.rtinsights.com/harnessing-the-power-of-intelligent-manufacturing-requires-human-expertise/