제조업의 디지털 트랜스포메이션

"Industry 4.0"이라고도 하는 디지털 혁신은 제조업의 새로운 시대를 열었습니다. 제조업체는 기술을 사용하여 더 나은 작업을 더 빠르고 더 적은 비용으로 수행하고 있습니다. 최신 시스템과 도구를 활용하여 생산성 향상, 운영 효율성 향상 및 고객 만족도 향상을 경험합니다.

그러나 제조 산업에서 일반적인 디지털 변환 기술은 무엇이며 어떤 문제가 있습니까? 제조업체는 이를 어떻게 성공적으로 구현할 수 있습니까?

우리는 정확한 질문에 답하기 위해 여기에 있습니다. 이 기사에서는 제조 디지털 변환 기술, 해당 기술의 과제 및 이점에 대해 자세히 살펴봅니다.

제조 분야의 디지털 혁신이란 무엇입니까?

제조업의 디지털 트랜스포메이션은 디지털 기술을 사용하여 제조 프로세스를 개선하는 것을 의미합니다.

제조 분야의 디지털 혁신 사례에는 자동화, 인공 지능(AI) 및 사물 인터넷(IoT)이 포함됩니다. 또 다른 예는 제조 전문가가 단일 위치에서 모든 체크리스트 및 기타 제조 문서를 저장하고 액세스할 수 있는 클라우드 기반 문서 스토리지입니다.

제조업체는 이러한 기술을 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다. 여기에는 품질 관리, 인력 관리, 생산 프로세스 등이 포함됩니다. 디지털 변환 전략은 도매 시스템 또는 개별 소프트웨어로 구현할 수 있습니다.

전반적으로 제조업의 디지털 혁신은 현대 기술을 사용하여 공장을 보다 효율적이고 발전되게 만드는 것입니다. 이를 통해 제조업체는 변화하는 조건, 요구 사항 및 소비자 요구에 맞게 생산을 쉽게 조정할 수 있습니다. 또한 워크플로를 간소화하고, 관리를 개선하고, 생산을 최적화하고, 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 더 빠른 생산 시간, 더 나은 품질의 제품 및 더 많은 고객 만족으로 이어집니다.

제조 디지털 혁신의 이점은 무엇입니까?

제조 공정에서 첨단 기술을 사용하는 회사는 많은 이점을 경험할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

인적 오류 감소

제조 분야의 디지털 혁신은 작업을 자동화하고 수동 데이터 입력을 제거하며 보다 효율적인 디지털 운영에 의존합니다. 이렇게 하면 인적 오류의 가능성이 줄어듭니다.

운영 효율성 향상

디지털 혁신을 통해 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 프로세스를 자동화하면 수작업을 줄이고 생산을 간소화 할 수 있습니다. AI는 패턴을 식별하고 성능 향상을 위한 최적화를 제안할 수 있습니다. 한편 IoT는 기계를 연결하고 실시간으로 데이터를 교환할 수 있습니다. 이는 다운타임을 최소화하고 예측 유지보수를 가능하게 합니다.

향상된 고객 경험

자동화 및 AI와 같은 디지털 혁신 기술을 사용하여 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 정보에 대한 간소화된 액세스와 보다 효율적인 주문 시스템을 즐길 수 있습니다.

더 나은 커뮤니케이션 및 협업

디지털 트랜스포메이션 기술은 더 큰 내부 커뮤니케이션과 협업으로 이어질 수 있습니다. 의사소통을 잘하고 함께 일할 때 직원들은 실수를 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다 . 개선된 커뮤니케이션은 또한 오해와 정보 손실의 위험을 최소화합니다.

이를 달성하는 한 가지 방법은 인스턴트 메시징과 같은 내장 통신 도구가 있는 소프트웨어를 사용하는 것입니다. 예를 들어 Connecteam은 인앱 채팅과 회사 뉴스피드를 제공합니다. 직원들은 어디에 있든 실시간으로 서로 소통할 수 있습니다.

향상된 의사 결정

제조업의 디지털 혁신은 데이터와 분석을 통해 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 분석하고 운영에 대한 통찰력을 얻고 추세를 식별하고 잠재적인 문제를 예측할 수 있습니다.

예를 들어 생산 프로세스, 품질 관리 및 기계 작동 상태에 대한 데이터를 수집하는 기계에 디지털 생산 소프트웨어를 설치할 수 있습니다. 이를 통해 예방 유지보수를 예약하고 제품 품질을 추적할 수 있습니다. 작업자는 이 기술을 사용하여 생산 공정의 병목 현상을 식별할 수도 있습니다.

민첩성 증가

디지털 혁신 전략을 채택하면 변화에 더 유연하고 빠르게 대응할 수 있습니다. 또한 문제를 보다 쉽게 ​​예측하고 비즈니스를 유지하는 데 도움이 되는 솔루션을 만들 수 있습니다. 또한 데이터 및 분석에 액세스할 수 있으므로 인사이트를 사용하여 새 제품을 만들 수도 있습니다.

제조업의 6가지 디지털 트랜스포메이션 사례

각 제조 회사는 고유합니다. 따라서 그들이 사용할 수 있는 디지털 변환 기술은 다양할 것입니다.

그러나 이러한 기술의 몇 가지 일반적인 예와 응용 프로그램이 있습니다. 자세히 살펴 보겠습니다.

이러한 센서는 산업 생산 공정을 모니터링합니다 . 장비 성능을 평가하기 위해 데이터 수집이 필요한 공장 또는 기타 영역에서 사용할 수 있습니다.

산업용 IoT 센서는 다양한 유형으로 제공됩니다. 예를 들어, 산소 센서는 영역의 산소량을 측정합니다. 한편, 인라인 압력 센서는 파이프라인과 같은 폐쇄 시스템의 압력을 모니터링하고 관리합니다.

IoT 센서는 장비 성능을 모니터링하고 전력 소비를 추적하며 재고를 관리하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다.

인공 지능(AI) 은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학 분야입니다. AI 시스템은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간의 사고를 시뮬레이션합니다.

제조 분야에서 AI의 예로는 AI 프로그램이 있는 자동 육안 검사 카메라가 있습니다. 카메라와 프로그램의 조합으로 운영자는 제품의 결함을 검색할 수 있습니다. AI 시스템은 카메라의 이미지를 분석하고 제품 결함을 작업자에게 알립니다.

기계 학습(ML)은 AI의 하위 집합입니다. 기계가 프로그래밍하지 않고도 프로세스를 학습하고 개선할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 이는 데이터를 수집하는 스마트 알고리즘과 통계 모델을 통해 이루어집니다. 기계는 이 데이터에서 학습하여 예측 및 조정을 수행하거나 패턴을 식별할 수 있습니다.

제조 분야에서 예측 유지보수는 기계 학습의 한 예입니다. 알고리즘은 장비 및 기계의 센서 데이터를 분석하여 패턴을 감지하고 잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별할 수 있습니다.

클라우드 기반 전사적 자원 관리(ERP) 시스템은 회사에 비즈니스 운영을 관리할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 시스템에는 문서 저장, 시간 추적, 일정 관리 등의 기능이 있습니다.

예를 들어 Connecteam에는 GPS 지원 시간 기록계, 클라우드 기반 스토리지, 끌어서 놓기 일정 등의 ERP 소프트웨어 도구가 있습니다.

블록체인은 안전하고 분산된 방식으로 트랜잭션을 기록하는 디지털 원장입니다. 트랜잭션 기록을 "블록"이라고 하며 각 블록에는 이전 블록에 대한 정보가 포함됩니다. 블록이 서로 연결되어 체인을 형성하므로 "블록체인"이라고 합니다. 이를 통해 모든 사용자가 동일한 정보에 액세스할 수 있습니다.

블록체인은 비트코인과 같은 암호화폐의 기반 기술이며 제조 산업에 빠르게 적용되었습니다. 제조업체가 스마트 공급망을 설계하는 데 도움이 됩니다. 또한 공급망의 모든 순간을 추적 할 수 있습니다. 이 수준의 투명성은 사기 및 절도로부터 보호합니다. 또한 IoT 시스템과 통합할 수도 있습니다.

"적층 제조"라고도 하는 3D 프린팅은 세라믹, 금속 또는 플라스틱과 같은 재료를 적층하여 3D 개체를 만드는 기술입니다. 이 레이어는 건조하고 경화되어 사용 가능한 개체를 만듭니다.

3D 프린팅을 사용하여 빠른 프로토타입을 만들고 주문형 항목을 생산하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 전체 제품을 만들거나 제품이 작동하는 데 필요한 특정 부품만 만들 수 있습니다.

이 프로세스는 디자인할 수 있는 것에 더 큰 자유를 제공하고 반복 프로세스의 속도를 높입니다. 재료 낭비도 막을 수 있습니다.

"증강 현실"(AR)과 "가상 현실"(VR)이라는 용어는 종종 함께 사용되지만 상당히 다릅니다. AR 소프트웨어를 사용하면 컴퓨터에서 생성된 데이터를 주변 환경에 통합할 수 있습니다. VR 소프트웨어는 사용자를 디지털 세계에 완전히 몰입시킵니다.

예를 들어 품질 관리 검사에 AR을 사용할 수 있습니다. 작업자는 디지털 오버레이를 사용하여 실제 제품을 설계 사양과 비교하고 편차나 결함을 식별할 수 있습니다.

유지 보수 및 수리를 위해 AR을 사용할 수도 있습니다. AR 도구는 핸즈프리 소개에 대한 액세스를 제공할 수 있으므로 직원은 보다 효율적이고 정확하게 작업할 수 있습니다.

반대로 몰입형 교육을 위해 VR을 사용할 수 있습니다 . 직원들은 부상을 입거나 장비를 손상시킬 위험 없이 실제 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.

또한 VR을 사용하여 제품의 가상 모델을 만들고 테스트하여 사용 가능한지 확인할 수 있습니다.

전반적으로 AR 및 VR 기술은 생산 라인의 병목 현상을 파악하고 더 나은 품질 관리를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 인력을 보다 안전하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

제조 분야 디지털 혁신의 공통 과제

아래에는 디지털 혁신 전략을 구현할 때 고려해야 할 몇 가지 문제가 나열되어 있습니다. 이를 극복하기 위한 솔루션도 공유합니다.

올바른 기술 선택

사용할 수 있는 소프트웨어 및 기술 옵션이 너무 많기 때문에 필요에 맞는 것을 선택하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그러나 올바른 도구가 없으면 생산, 계획, 인력 관리 등에서 문제에 직면할 수 있습니다. 이러한 실수는 실망스럽고 수정하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다.

사용 가능한 기술을 철저히 조사하십시오. 해당 기능을 비즈니스 요구 사항과 비교하고 생산 프로세스에 통합할 수 있는 방법을 확인하십시오. 또한 과소비하지 않도록 관련된 비용을 확인하십시오. 또한 기술이 귀사에서 구현하기에 너무 어렵지 않은지 확인하십시오.

또한 최고의 기술은 사용자 지정 및 확장이 가능하여 회사와 함께 성장할 수 있습니다.

변화에 대처하기

디지털 변환 기술을 도입하면 많은 비즈니스 운영에 영향을 줄 수 있습니다. 제조 공정부터 인적 자원(HR) 및 인력 관리에 이르기까지 모든 것이 느려질 수 있습니다. 또한 일상적인 생산성을 방해할 수 있습니다. 이로 인해 백로그, 잘못된 의사소통 등이 발생할 수 있습니다.

따라서 어떤 기술을 어떻게 구현하고 있는지 작업자에게 전달하는 것이 중요합니다. 변경 내용, 비즈니스 운영에 미치는 영향, 변경 시 작업자가 수행해야 하는 작업을 다루는 변경 관리 계획을 개발합니다 . 그런 다음 이메일, 회사 뉴스레터 또는 팀 회의를 통해 이 계획을 전달합니다.

새로운 기술을 사용하도록 직원 교육

많은 신기술은 작업자가 새로운 기술과 프로세스를 배워야 하며 이는 귀하와 귀하의 직원에게 부담이 될 수 있습니다. 따라서 작업자에게 새로운 디지털 솔루션을 사용하는 방법을 가르치는 포괄적인 교육 과정과 자료를 만드는 것이 중요합니다.

Connecteam과 같은 일부 소프트웨어를 사용하면 맞춤형 교육 과정 및 자료를 만들고 배포할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하여 구현하기로 선택한 새로운 기술에 전체 인력을 맞출 수 있습니다.

디지털 혁신 전략을 구현하는 방법

다음은 디지털 혁신을 구현하기 위한 전략을 세울 때 따라야 할 몇 가지 주요 단계입니다.

명확하고 종합적인 계획 수립

비즈니스 목표를 식별하여 시작하십시오. 이상적으로 목표는 SMART(구체적이고, 측정 가능하고, 달성 가능하고, 관련성이 있고, 시간 제한이 있음)가 되어야 합니다. 또한 "성공"이 비즈니스에 의미하는 바를 명확하게 정의해야 합니다. 그런 다음 디지털 기술이 이러한 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 결정하십시오.

다음으로 현재 기술 인프라를 평가합니다. 어떤 프로세스와 기능이 강력한지, 어떤 프로세스와 기능을 개선할 수 있는지 식별합니다. 마찬가지로 어떤 기술과 프로세스가 구식인지 확인하십시오.

마지막으로 디지털 변환 로드맵을 작성하십시오. 디지털 기술을 채택하고 목표를 달성하는 데 필요한 범위, 일정 및 리소스를 자세히 설명합니다.

리더십 참여

디지털 혁신에 대한 흥미를 높이려면 CEO, 경영진 및 기타 고위 직원을 참여시키십시오. 목표를 설정하고 구현 계획을 수립할 때 그들의 의견을 구하십시오.

또한 디지털 트랜스포메이션 전반과 비즈니스에서 구현할 새로운 기술에 대해 직원들과 소통하도록 장려하십시오. 이를 통해 근로자는 변화에 대해 걱정하지 않고 흥분할 수 있습니다.

올바른 기술 습득

디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 구현하려면 현재 직원의 기술을 향상하고 재교육해야 합니다. 디지털 혁신과 조직에서 사용할 기술에 대한 정보를 얻는 데 필요한 지식과 기술을 제공하십시오. 직접 또는 디지털 교육 과정을 제공할 수 있습니다. 또는 외부 전문가를 고용하여 특정 기술을 사용하는 방법에 대해 직원에게 교육할 수도 있습니다.

또한 전통적인 제조 공정에서 현대 기술을 사용하는 데 능숙한 신입 사원을 고용할 수 있습니다. 최고의 인재는 현재 인력을 교육하고 기존 프로세스와 디지털 프로세스의 적절한 균형을 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

민첩한 사고 방식 개발

민첩한 사고 방식을 갖는다는 것은 변화에 적응할 수 있고, 의사 결정에 유연하며, 새로운 아이디어를 기꺼이 실험한다는 것을 의미합니다. 변화를 수용하고 실험에 개방적이며 지속적인 학습 및 개발 문화를 조성함으로써 이러한 사고 방식을 개발할 수 있습니다.

여기에는 문제 해결에 대한 반복적 접근 방식을 채택하는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 신속한 프로토타이핑을 위해 3D 프린터를 사용할 수 있습니다. 팀에서 추가 디자인을 테스트하고 개선할 수 있는 간단한 프로토타입을 만들어 시간을 절약할 수 있습니다. 최종 설계가 완료되면 시간, 노력 및 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 더 높은 품질의 제품으로 끝날 가능성이 높습니다.

민첩한 사고 방식에는 복잡한 문제를 더 작은 조각으로 나누고 다양한 솔루션을 실험하는 것도 포함될 수 있습니다.

진행 상황 추적 및 측정

계획을 구현한 후에는 처음부터 끝까지 진행 상황을 모니터링하고 필요에 따라 조정합니다. KPI(핵심 성과 지표)를 정기적으로 추적 및 측정하여 이니셔티브의 효과를 평가하고 비즈니스 목표와 일치하는지 확인하세요.

제조업의 디지털 혁신을 위한 미래는 어떤 모습일까요?

기술이 계속해서 발전함에 따라 미래의 디지털 트랜스포메이션 트렌드를 살펴보십시오.

디지털 트랜스포메이션에 대한 투자는 계속 증가할 것입니다.

‌International Data Corporation(IDC)에 따르면 디지털 전환에 대한 글로벌 투자는 2026년까지 3조 4천억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 미국, 유럽 및 중국은 디지털 전환에 가장 많이 투자할 것으로 예상됩니다. 중국은 2023년 말 이전에 유럽을 추월할 것으로 예상된다.

초점은 B2B에서 B2B2C로 이동할 것입니다.

디지털 혁신이 계속됨에 따라 조직은 B2B(Business-to-Business)에서 B2B2C(Business-to-Business-to-Consumer) 전자 상거래로 전환할 것입니다. 고급 기술을 통해 기업은 고객에게 보다 맞춤화된 서비스와 제품 옵션을 제공할 수 있습니다.

IoT 기술은 상당한 성장을 보일 것입니다

McKinsey가 보고한 바와 같이, 기술 연구 및 컨설팅 회사인 Gartner는 2023년까지 전 세계적으로 430억 개의 IoT 연결 장치가 있을 것이라고 예측했습니다. 이는 2018년에 존재했던 장치 수의 거의 3배입니다.

IoT 기술의 인기 증가는 제조 부문에 큰 기회를 제공합니다. 제조업체는 비용 효율적인 IoT 센서를 사용하여 생산성을 높이고 현장 운영 가시성을 향상할 수 있습니다.

요약

디지털 혁신에는 기술을 사용하여 자동화, 데이터 분석 및 인공 지능과 같은 비즈니스 프로세스 및 운영을 개선하는 것이 포함됩니다. 그러나 디지털 트랜스포메이션 전략을 구현할 때 염두에 두어야 할 과제가 있습니다. 올바른 기술을 선택하고 이를 사용하는 방법에 대해 직원을 적절하게 교육해야 합니다.

비즈니스에서 디지털 혁신을 가능하게 하는 모범 사례를 따르면 경쟁업체보다 우위를 점할 수 있습니다. 또한 효율성 향상, 비용 절감, 제품 품질 향상 등을 경험할 수 있습니다.