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제조부문 혁신 4대기술 예측

2021-06-22


 

 

현대 생활의 거의 모든 곳에 깊숙이 자리 잡고 있는 디지털 기술은 전 세계적으로 수 많은 비즈니스에서 본질적인 역할을 하고 있다. 디지털 혁신으로 특히 산업 부문 기업의 역량이 강화되었고 자산 및 경영 전반에 걸쳐 수익을 높일 수 있도록 뒷받침하고 있다. 산업용 사물 인터넷 (IIoT)을 통한 실시간 분석으로 많은 긍정적 영향을 가져왔다. 이익이 증가하는 한편 잠재적 문제에 대한 대응 시간을 개선하고 환경에 대한 피해를 최소화했다.

 

미래를 내다 볼 때 산업 부문에서 두드러지게 활약할 4 가지 핵심 기술이 있다. 

첫째, 디지털화는 기업 내에서 계속 확산되고 보다 고도화될 것이다. IIoT는 많은 비즈니스의 핵심과 더 깊고 넓게 연결될 것이다. 

둘째, 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 기술은 프로세스 자동화를 촉진하여 성능과 민첩성을 향상시킬 것이다.

셋째, 기업은 자연 자원을 더 효율적이고 친환경적으로 사용하는 기술을 사용 지속 가능성에 더 중점을 둘 것이다. 

넷째, 과거의 성공경험이나 감이 아닌 데이터를 통하여 통찰력을 얻고 중요한 의사결정을 하게 된다.

 

 

1. 디지털 혁신의 고도화와 클라우드 사용 확대

 

디지털 역량은 기업의 탄력성을 강화한다. 앞으로 제조 기업에서 디지털 혁신은 더 가속화 될 것이다. 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 리더들은 생산 프로세스 및 계획을 이해하기 위해 AI 및 3D 모델링과 같은 기술로 전환하고 있다. 원자재 공급이 불안정하고 최종 제품에 대한 수요에 필수 경영 자원을 집중해야 하는 환경에 적응하려면 기업은 생산 시설을 그 어느 때 보다 잘 이해하고 있어야 한다.

 

클라우드는 디지털 혁신의 전제 조건은 아니지만 원동력이 된다. 클라우드 기술은 가치 창출 시간을 단축하고 협업을 늘리며 비용을 절감한다. 2020 년에 나타난 분명한 사실은 클라우드 플랫폼을 통해 기업은 여러 소스의 데이터를 중앙으로 통합하여 보안성과 투명성을 높이고 접근성을 향상시켰다.

 

현재의 위기는 경영에 대한 가시성과 확실성을 필요로 하고 있으며 점점 정교 해지는 방식으로 클라우드와 데이터 사용을 가속화하고 있다. 기업이 데이터 기반 통찰력을 얻어 경영의 의사결정을 하려면 디지털 혁신의 가장 큰 원동력 중 하나인 데이터 분석을 채택하여야 한다. 데이터는 기업이 비즈니스 탄력성을 결정하는 중요한 요소에 한정된 자원을 집중하는 데 도움을 주는 주요한 역할을 한다. 또한 사고 방식의 근본적인 변화가 있어야 한다. 이제 고객은 어디로 가야하고 얼마나 빨리 가야 하는지 이해한다. 시간이 점점 중요 해지는 시대에 디지털 혁신과 데이터 기반 통찰력에 대한 관심이 높아야 게임 체인저가 될 수 있다.

 

 

2. 자동화 속도 가속

 

Gartner에 따르면, 2024 년 말까지 75%의 기업이 AI를 파일럿 운영에서 본격적인 운영으로 전환하면 스트리밍 데이터와 인프라가 현재의5배까지 증가될 것으로 분석하고 있다. AI로 증강 데이터 관리 시스템을 강화하면 가동을 최적화하고 개선하는 데 도움이 될 것이다. 수집된 과거 가동 데이터의 대규모 샘플을 검사하는 일은 이제 표준이 될 것이다.

 

또한, IIoT로 연결된 디바이스와 센서에 의해 지원되는 AI 애플리케이션을 접하는 일이 점점 많아 질 것이다. IIoT와 AI의 결합으로 특히 제조 부문에서 기계설비의 성능이 향상될 것이며, 이로 인해 새로운 혁신의 물결이 치기 시작할 것이다. 자동화가 더욱 고도화되면서 AI는 IoT로 수집한 과거 데이터로 경향을 분석하며 AI 기반 운영 스케쥴 같은 최첨단 솔루션을 통해 공급망 프로세스를 간소화하고 개선하게 된다. 결과적으로 최적의 스케줄링 순서를 제시하여 오류와 비효율성을 크게 줄일 수 있게 된다.

 

 

3. 지속 가능성은 비즈니스의 기본.

 

지속 가능성은 기업이 어느 위치에 있는지 측정하는 여정의 시작이다. 자연스럽게 그 첫 번째 단계는 디지털화로 데이터를 기반으로 하는 접근 방식이 어야 한다. 이 데이터는 복잡한 비즈니스를 의미 있는 전략으로 발전시키고 그것을 현장에서 실행할 수 있도록 한다. 

 

4차 산업혁명은 정보를 통합하여 기업이 지속 가능한 프로세스를 최적화 할 수 있는 디지털 트윈을 구축하는 데 도움이 될 것이다. 에너지 분야를 살펴보면 지난 몇 달 동안 제트 연료 소비가 급격히 감소했지만 전체적으로 에너지 소비는 상대적으로 안정적이었으며 전력 수요는 증가했다. 전기는 전 세계적으로 에너지를 분배하는데 가장 효율적인 방법이다. 비교적으로 제조업에서 서플라이 체인의 많은 기업들은 세상이 변화하는 속도만큼 유연성을 갖추고 있지 못하다. 앞으로 제조기업들은 점점 더 특별 사항을 충족하고 탄소 배출량을 낮추도록 요구 받거나 이에 적합한 현지 공급 업체를 활용하는 방향으로 전환 할 것이다.

 

산업 발전은 경제 성장, 빈곤 퇴치 및 고용 창출에 중요한 역할을 한다. 그러나 자원 활용 효율성을 높이고 기술 혁신을 강화하면 비용을 절감하고 경쟁력과 고용을 높일 수 있는 실질적인 기회가 주어진다. 제조업은 다른 분야에 비해 디지털 전환 프로세스가 늦었지만 지구에 중요한 영향을 미칠 수 있는 기회를 가지고 있다.

 

 

4. 데이터로 의사결정.

 

데이터 분석 기반 경영은 기업에 더 큰 통찰력을 가져다 주어 디지털 혁신의 가장 큰 원동력 중 하나가 되었다. 데이터는 비즈니스 탄력성을 결정하는 중요한 요소에 자원과 역량을 집중시키는 데 도움이 되는 근원적인 역할을 한다. 기업은 디지털 기술을 사용하여 보다 탄력적이 되어야 한다는 사실을 잘 인식하고 있다.

 

IIoT를 활용하여 다양한 설비자산에서 원격으로 데이터를 안전하게 수집하고, 정보를 첨단으로 운영되는 애플리케이션으로 전달하여, 핵심 비즈니스 애플리케이션에 입력시키는 것으로 데이터의 역할을 마무리한다. 데이터는 최적화, 자산 관리, 향상된 분석 및 모델링 / 시뮬레이션을 가능하게 하는 데 도움이 되며 이는 궁극적으로 전체 비즈니스의 효율성이 향상된다는 것을 의미한다.

 

데이터가 중요한 역할을 하는 제조분야의 영역.

 

● 실시간 가동 정보는 실시간으로 일어나는 일을 알려주어 설비자산의 가동 상태와 수명관리를 가능하게 하는 데 점점 더 그 활용이 증가되고 있다. 예를 들어, 터빈과 같은 회전설비의 진동 주파수를 나타내는 대쉬보드 등을 통하여 설비자산의 작동 및 상태를 실시간으로 파악할 수 있다.

● 과거의 가동 데이터 이력은 기업 내에서 과거에 발생했던 정보를 정리하여 설비자산의 가동 패턴에 대한 지적 자산을 창출하는 데 도움이 된다. 가동 경향과 KPI를 대쉬보드에 나타내 가동 상태에 대한 정리된 정보는 경영과 관리활동에 통찰력을 주게 된다. 예를 들면, 운전 중인 터빈의 과거 진동 주파수를 나타내는 그래프가 대쉬보드에 표시 될 수 있다. 이것을 실시간 진동 주파수와 비교하여 설비의 장기적 가동 트랜드에 대한 지적 자산을 새로 만들어 내게 된다.

● 예측 분석은 가상 유형 모델링에 사용된다. 실시간 데이터와 과거 데이터를 통합하고 3 차 변수를 고려하여 설비의 가동 상태 및 거동 결과를 잠재적으로 평가할 수 있다. 그런 다음 결정적 또는 비 결정적 모델을 개방 루프 시뮬레이션 과 예측 분석에 적용 할 수 있다. 예를 들어, 설비검사나 고장 나기 전까지 설비를 가동할 수 있는 시간을 추정 할 수 있다.

● 처방적 분석은 설비자산의 가동 수명주기를 최적화하는 데 필요한 사항을 알려준다. 시나리오 기반 가이던스는 학습 요소와 폐쇄 형 루프 알고리즘을 통해 생성 또는 제공되므로 전체적인 기업 가치 사슬에 입각하여 계획 및 일정을 조정할 수 있다. 예를 들어, 통합 공급망 모델을 이용하여 시나리오 기반 계산을 하면 가동에 미치는 영향을 최소화 하면서 유지 관리 일정 및 성능을 최적화할 수 있다.

● IoT 디바이스, 증강 및 가상 현실 기술을 조합하여 안전성을 향상할 수 있다. 이 기술은 오퍼레이터에게 실시간으로 설비 가동 절차와 핵심 메시지를 제공하여 특정 작업을 수행하는 사람의 실수를 줄여준다.

 

 

대담하게 반영하여 진화

 

코로나 19, 경기 침체, 무역 전쟁, 유가 변동으로 불확실성이 높아지고 있지만 기업은 이러한 위기 속에서 교훈을 얻어 새로운 표준을 만들어 가야 한다.

 

지난 판데믹 동안 어떤 교훈을 얻었는가? 가치 창출, 생산성 향상, 통찰력 발견, 리스크 관리 및 비용 최적화에 대한 경영적 문제점을 해결하기 위해서는 지능형 솔루션이 필요하다. 올바른 기술로 비용을 관리하고 효율을 높이며 비용이 많이 드는 실수를 방지 할 수 있다. 지속 가능한 비즈니스에 초점을 맞춘 디지털화, 자동화, 데이터 기반 통찰력의 조합은 현재와 미래의 목표를 달성하는데 도움이 되고 주요 차별화 요소이자 추진력이 될 수 있다.

 

이 기사는 manufacturingglobal 에 기고한 AVEVA사의 CEO Craig Hayman의 글을 번역 정리한 내용입니다. 

 

 

출처 : manufacturingglobal