• 제조업에서 자동화란?
• 제조 자동화의 간략한 역사
• 제조 자동화의 이점
• 처음부터 끝까지 폐쇄 루프 데이터 흐름 생성
• 제조 자동화의 3가지 과제
• 제조 자동화 활용 예시
• 제조 자동화의 미래
• 제조 자동화: 데이터 중심의 미래

제조 자동화가 어떤 모습인지 머릿속으로 그려보라. 컨베이어 벨트가 동일한 제품을 계속해서 찍어내는 동안 피스톤이 위아래로 움직이는 삭막한 잿빛 풍경이 상상될지도 모른다. 또는 초콜릿을 끊임없이 만들어내는 윌리 웡카의 화려한 초콜릿 공장에 있는 루브 골드버그 스타일의 장치를 떠올릴 수도 있겠다. 어떤 이미지를 떠올리든 제조 자동화의 이점은 같다. 효율과 생산성이 높아지고 사람이 더 나은 비즈니스 결과물을 위한 고부가가치 작업을 수행하는 것이다.

제조업에서 자동화란?

제조업에서 자동화는 기계와 소프트웨어를 사용하여 제조 작업에서 생산 및 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것이다. 자동화의 목적은 더럽고 위험하거나 따분한 작업을 기술에 맡기는 것이다. 인간의 역할을 없애는 것이 아니다. 대신 반복적인 작업을 없애고 인간의 지적 능력을 비즈니스 성장으로 이끄는 보다 창의적이고 부가가치가 높은 작업으로 전환한다.

자동화는 단계적으로 발생할 수 있지만, 궁극적인 목표는 전체 작업을 자동화하고 개선하여 정보가 엔지니어링에서 포스트 프로덕션 및 유지 관리에 이르기까지 모든 과정을 거쳐 결국 설계로 돌아가는 연결된 경로를 만드는 것이다. 이 연결된 데이터는 가상의 설계를 고객에게 배송할 준비가 된 실제 제품으로 전환하는 전체 프로세스를 개선하고 최적화한다.

기계적 프로세스를 처리하는 조립 라인의 로봇이 제조 자동화의 전부는 아니지만 그 일부분인 것은 분명하다 . 기업은 다음을 위해 생산 및 프로세스를 자동화한다.

• 고립 상태 제거, 정보 흐름 강화, 모두를 연결
• 처리량 증가로 투입자본수익률(return of capital employed, ROCE) 제고
• 작동 중단 시간 제거
• 오류 및 재작업 감소
• 고부가가치 및 창의적인 작업에 인력을 투입
• 완벽한 가시성과 피드백을 위한 폐쇄형 데이터 루프 생성
• 민첩성 향상
• 대량 맞춤화 가능
• 린 운영(lean operation) 지원
• 비용 및 단가 절감

제조 자동화의 간략한 역사

제조업이 등장한 이후로 인간은 더욱 빠르고 효율적인 작업을 위해 육체노동을 기계에 넘기는 방법을 개발해 왔다. 이러한 사례로 수차(water wheel)가 있다. 제조의 역사에서 자동화의 몇 가지 주요 장면은 다음과 같다.

18~19세기의 산업 혁명은 석탄, 석유, 가스, 증기와 같은 새로운 동력원을 도입했다. 또한 증기 기관, 다축 방적기, 재봉틀과 같은 새로운 첨단 장비가 등장했다.

1913년에 헨리 포드는 자동차 산업에 조립 라인을 도입하며(방문했던 육가공 공장의 효율적인 작업 흐름에서 얻은 아이디어), 작업자가 각각의 자동차로 옮겨 다니는 것이 아닌, 각 스테이션의 작업자에게 자동차를 옮겨다 주는 움직이는 컨베이어 벨트를 창안했다. 순식간에 자동차를 만드는 데 12시간이 아니라 90분밖에 걸리지 않게 되었다.

1900년대 초반에 제조업체는 공장에 전력을 공급하기 위해 증기에서 전기 모터로 전환하는 것을 처음에는 꺼렸지만, 일단 전환한 후에는 생산성이 높아졌다. 1920년대까지 제조업체는 생산량을 30% 늘릴 수 있었다.

1950년대와 60년대에 미국에서 자동화는 너무나 많은 노동자를 대체했고, 정부 슬로건은 "당신은 어제의 기술로 내일의 일자리를 얻을 수 없다"였다. 로봇(PDF, 1페이지)이 공장에 들어왔고, 전자 데이터 처리(Electronic Data Processing, EDP)가 등장하여 비즈니스 프로세스와 정보 관리를 자동화하기 시작했다.

과거에는 자동화가 예측할 수 있는 것이었다. 순차적 단계를 따르고 동일한 결과로 끝나는 기계적 프로세스를 설정했다. 그런데 놀라운 일이 일어났다. 고객들이 발언권을 갖기 시작한 것이다. 그들은 자동차를 맞춤 제작하고 자신만의 색상으로 선택하기를 원했다(포드는 차가 검은색이기만 하다면 고객이 원하는 어떤 색으로든 만들 수 있다고 말한 것으로 유명하다).

자동화는 오랜 발전을 거쳐 왔다. 인간이 완전히 대체될 것이라는 오랜 두려움에도 불구하고 인간은 자동화의 필수적인 요소다. 자동차는 주문에 따라 맞춤 제작되며, 회사는 유연한 제조 및 자동화 덕분에 같은 라인에서 다른 모델을 만들 수 있다(현재 포드도 로봇과 AI를 사용한다). 변화는 빠르게 일어나고 있으며, 기업은 신속하게 대응하고 대량 맞춤화를 가능하게 하면서 변화하는 공급망에 적응할 수 있도록 훨씬 더 민첩해야 한다. 그러나 여전히 실현되지 않은 잠재력이 있다. 앞으로 자동화는 데이터를 중심으로 이루어질 것이다.

제조 자동화의 이점

제조 작업이 기계와 소프트웨어에 더 많은 권한을 부여할수록 제조 자동화의 더 많은 이점이 실현된다. 이러한 이점 중 몇 가지는 다음과 같다.

인간이 능력을 발휘하도록 해준다. 사람은 운영에서 가장 큰 자산이다. 일상적인 작업을 자동화하면 작업자가 더 창의적이고 부가가치가 높은 작업으로 전환할 수 있다. 즉 인간이 데이터 사이언티스트, 개발자 및 엔지니어가 되는 새로운 역할로 이동함에 따라 더 많은 혁신 능력을 갖추게 된다.

데이터를 연결한다. 고립 상태가 없어지면 전체 제조 프로세스와 공급망을 간소화하는 연결된 데이터 흐름이 생긴다. 중앙 집중식 정보에는 지식의 연속성이 있다. 사람들은 더 이상 필요한 정보를 얻기 위해 종이 기록과 폴더를 뒤지며 시간과 돈을 낭비할 필요가 없다.

일관된 품질의 제품을 제공한다. 기계와 기술은 반복 작업을 수행하도록 프로그래밍이 되어 있으며, 인간보다 훨씬 더 일관되게 작업을 수행한다. 기계는 지루함이나 피로로 고통받지 않는다. 오류도 더 적게 발생한다. 이러한 신뢰성과 예측 가능성은 변동의 여지없이, 제품을 알려진 그대로 고객에게 제공한다.

린 제조(lean Manufacturing)를 지원한다. 자동화는 워크플로를 간소화하여, 재작업과 재료 낭비를 줄여 운영을 간소화한다.

작동 중단 시간이 감소한다. 휴식과 음식이 필요하고 하루가 끝나면 집에 가야 하는 사람과는 달리, 기계는 24시간 내내 작동할 수 있다. 자동화는 또한 예측 유지보수를 가능하게 하여, 장비 고장으로 인한 중단 위험을 줄인다.

안전성을 높인다. 제조업은 오랫동안 생산 노동자들에게 위험한 직업이었다. 자동화를 통해 로봇과 기계는 위험한 생산 작업을 더 많이 처리하여 사고발생율을 낮출 수 있다.

노동력 부족에 대한 해결책을 만든다. 제조업은 고령화 및 은퇴 인력과 함께 신규 인력의 부족으로 인해 지속적인 노동력 부족에 직면하고 있기 때문에, 이러한 공석의 생산 작업을 처리하기 위한 자동화를 가속하면 기업이 필요로 하는 고숙련 작업을 위한 인재를 채용해야 하는 부담을 덜 수 있다.

운영을 지속해서 최적화한다. 자동화는 사람이 운영을 최적화하기 위한 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있도록 많은 통찰력을 생성한다. 기술은 또한 프로세스를 개선할 수 있다. 전 세계 조직의 42%가 AI 및 머신 러닝에 투자하고 있다. 이를 통해 컴퓨터는 능력을 활용하여 패턴을 인식하고 지속해서 성능을 개선할 수 있다.

규정을 준수하고 위험을 낮춘다. 산업 맞춤형 소프트웨어로 비즈니스 프로세스를 자동화하면 제조 규제 기관의 규정을 준수할 수 있다.

민첩성이 향상된다. 제조 프로세스를 자동화하는 기업은 고객과 시장의 요구에 더 잘 대응할 수 있고, 혼란에 직면했을 때 더 유연하고 탄력적이다.

이 모든 이점을 종합하면 생산성과 효율성이 향상되고, 시장에서 경쟁력이 높아지며, 수익이 증가한다.

처음부터 끝까지 폐쇄 루프 데이터 흐름 생성

역사적으로 제조업은 구상, 구축, 판매 순으로 이뤄지는 선형 프로세스였다. 정보는 고립되고 단절됐으며 제품은 배송되면 끝이었다. 도중에 지장이 생기면 생산이 중단되고, 사람의 개입이 필요해졌으며, 종종 낭비를 유발하는 재작업으로 이어졌다. 오래된 신문 윤전기에서 흔히 발생하는 상황을 생각해 보라. 하나의 구성 요소가 제대로 작동하지 않으면 전체 작업이 망가졌다.

자동화의 첫 번째 목표는 수평적 워크플로를 순환되는 폐쇄형 루프로 바꾸는 것이다. 이러한 루프에서 데이터는 연결되어 설계에서부터 엔지니어링, 생산, 고객에 이르고, 그리고 다시 설계로 이동한다. 기계와 소프트웨어가 생성하는 모든 데이터는 고립되지 않고 중앙 집중화되며 여러 영역에서 접근을 허용한다. 그러나 폐쇄형 루프 제조를 정의하는 진정한 요소는 피드백이다. 생산 종료 시 정보가 원점으로 거슬러 올라가, 자체 최적화 워크플로를 위해 완제품의 품질과 다음 주기를 알리고 개선할 수 있다.

폐쇄 루프 데이터 흐름 생성의 이점은 다음과 같다.

• 보다 심층적이고 실행 가능한 통찰력
• 부서간 협업
• 지속적인 학습 및 개선
• 대량 맞춤화
• 시장 요구 사항에 따라 생산을 변경하는 능력
• 경쟁력, 대응력, 민첩성 향상
• 낭비 감소
• 더 나은 제품
• 실행 시간 단축

폐쇄형 루프 피드백은 내부에서 시작되지만 제조 시설 밖으로 확장될 수 있으며, 엔지니어가 재료를 조달하고 가격을 확인하여 최상의 결정을 내릴 수 있도록 공급업체들을 연결한다. 이러한 연결성은 설계에서 납품에 이르기까지 가치 사슬 전체를 아우를 수 있다. 폐쇄형 루프 운영은 정보를 통합하므로 필요할 때 누구나 지속적으로 업데이트되는 정보에 동일한 열람 및 액세스 권한을 갖는다.

여러 데이터 소스 통합

자동화는 여러 소스에서 대량의 데이터를 생성하는데, 이런 데이터는 연결되고 개방될 때 가장 강력하다. 기업은 시스템을 연결하고 표준화 및 자동화할 때 이러한 여러 데이터 소스를 통합한다. 이는 기업 전체적 조정으로 이어지고 일관성을 높인다. 운영 전반에 걸쳐 중단 없는 수명 주기를 위해 지속적으로 업데이트되는 단일 정보원을 통해 소통 및 협업하면서 서로 다른 사람, 서로 다른 영역 및 시스템이 동기화된다.

다음은 폐쇄 루프 시스템의 혜택을 받는 5가지 수명 주기다. 자동화의 힘을 활용하고 운영 효율성을 달성하려면, 이 모든 것이 한데 모여야 한다.

1. 비즈니스 프로세스 자동화

제조 자동화는 물건을 만들기 위해 로봇을 프로그래밍하는 것에 그치지 않는다. 회사 운영 이면의 워크플로를 간소화하는 것도 포함된다. 구매 주문에서 인사 기능에 이르기까지, 비즈니스 프로세스 자동화는 수동 기능을 소프트웨어로 전환하여 수용력을 확보하고, 효율성을 높이며, 일관성을 구축한다. 인사부가 급여 및 일정을 자동화하여 채용 및 근속에 집중할 수 있다는 것을 생각해 보라.

비즈니스 프로세스 자동화의 이점은 다음과 같다.

• 특정 프로세스의 더 빠른 처리를 위해 서로 다른 시스템 연결
• 여러 사람이 동일한 정보로 작업할 수 있도록 데이터 통합
• 다음 단계 프로세스가 작업을 계속 수행할 수 있도록 산출물을 자동으로 제공
• 중복 작업을 식별하여 낭비를 줄이고 초과 비용을 제거
• 적시 제조를 지원하는 향상된 재고 관리

2. 제품 수명 주기 관리

과거에 제품을 설계, 구축 및 공급하는 것은 고립되고 끊김이 발생하는 프로세스였으며, 설계에서 제작까지 프로젝트를 넘기는 데 어려움이 있었다. 그러나 자동화할 경우, 제품 수명 주기 관리는 데이터가 한 영역에서 다음 영역으로 원활하게 전달되는 지속적인 여정이 된다. 중앙 집중식 데이터는 설계 및 엔지니어링에서 제조 및 유통에 이르기까지 제품 수명 주기의 다양한 단계에 기여하는 모든 사람을 위한 기업 전체에 걸친 협업을 가능하게 하고 출시 시간을 단축한다.

3. 제품 데이터 관리

제품 데이터 관리(Product data management, PDM)는 설계 및 엔지니어링 프로세스를 자동화하고 누구나 조직화된 데이터의 중앙 정보원에서 작업할 수 있도록 한다. 오토데스크 Vault(볼트)와 같은 소프트웨어는 엔지니어링, 제조 및 확장된 팀 간의 협업을 향상한다. 설계 및 수정 사항을 추적하고, 더욱 원활하고 빠른 워크플로를 위해 내부 및 외부 팀 간의 협업을 가능하게 한다.

예를 들어 엔지니어가 제품의 3D 모델을 개발하는 경우, 해당 데이터 세트에는 엄청난 양의 정보가 있지만 이 정보는 일반적으로 엔지니어링에서 제조, 생산 및 유지 관리로 전환되는 동안 손실된다. 제품 데이터 관리는 해당 정보를 반복해서 재생성하는 대신 재사용을 촉진하며, 이는 자동화의 중요한 첫 단계다.

4. 고객 수명 주기 관리

데이터가 내부 운영을 최적화하는 힘이 있는 것처럼, 고객 관리에서도 마찬가지다. 접촉에서 유지에 이르는 고객 수명 주기의 각 단계에서 데이터를 활용하면, 모든 접점에서 계획적 맞춤 상호 작용이 가능하다. 데이터를 수집하는 디지털 커뮤니케이션 채널이 있으면 구매 과정에서 고객이 어디에 있는지 확인하고, 고객 인터페이스를 소유하며, 고객과의 친밀감을 형성하는 데 도움이 된다.

디지털 커뮤니케이션 채널(예: 채팅 또는 셀프서비스 포털)을 사용하면 100명의 고객 각각의 100가지 문의를 처리하고, 고객 각자와 친밀감을 형성할 수 있다. 이러한 자동화를 통해 고객 수명 주기를 개인화하고, 불화 없는 경험을 만들며, 충성도를 구축하고 성장을 촉진할 수 있다. 코로나19 팬데믹 이후, 고객 경험은 제조 업계의 우선순위가 되었다.

5. 기술 수명 주기 관리

제조 시설과 프로세스를 자동화할 때, 투자하는 하드웨어 및 소프트웨어의 수명 주기에 대한 로드맵을 만드는 것이 중요하다. 즉 자산 취득에서 폐기까지를 의미하는 기술 수명 주기 관리를 말한다.

자산 취득의 경우, 누구를 위해 무엇을 만들고 있는지, 사용하는 재료는 무엇인지 살펴보는 것이 운영에 가장 적합한 기술을 결정하는 데 중요하다. 예를 들어 스포츠카를 만들고 있다면 강하면서도 가벼운 탄소 섬유로 작업할 수 있다. 그러나 일반 소비자 자동차를 제작하는 경우에는 강철과 알루미늄을 사용하게 될 가능성이 높다. 서로 다른 고객과 설계에 따라 서로 다른 기술을 적합하게 사용해야 한다. 정보에 입각한 결정을 내리려면 다음과 같은 질문을 하라.

• 어떤 기술이 시장에서 최고 경쟁력 있는 위치에 서게 해줄 것인가?
• 작업 중인 재료를 다루는 데 어떤 장비가 필요한가? 규정이 변경되고 지속가능성을 이유로 재료를 교체해야 하는 경우, 해당 기술이 설계, 생산 방법 또는 공급업체의 전환을 처리할 수 있는가?
• 새로운 기술을 사용하게 되면, 이전 기술의 업그레이드나 폐기에 대한 계획은 무엇인가?

자동화된 폐쇄 루프 운영에서는, 기술 인프라 기능에 대한 가시성 및 수명 주기를 가장 잘 관리하는 법에 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

제조 자동화의 3가지 과제

제조 자동화에는 많은 이점이 있는 반면, 기업이 고려할 몇 가지 과제와 절충점도 있다.

1. 경제성

제조 자동화는 각각의 상황에 따라 결정된다. 기업은 기술적으로 자동화하는 것이 타당해 보이더라도, 특정 필요 사항에 따라 경제적으로 실현 가능한지 평가하기 위해 장단점을 따져봐야 한다. 예를 들어 인건비가 낮은 국가에 있는 제조업체는 새로운 기술과 기계에 대규모 투자를 할 기회를 잡으려 하지 않을 수 있다. 그러나 인건비가 증가하고 아웃소싱을 해야만 하는 상황이 닥치면 해당 국가에서 작업을 유지하기 위해 자동화가 필요한 시점이 찾아온다.

또한 기업은 중단되기 쉬운 공급망을 고려해야 한다. 선박이 다른 나라의 항구에 갇혀 있다면 값싼 노동력이 있어도 도움이 되지 않는다. 제조업체는 자동화가 필요한지 여부와 시기를 결정하기 위해 온쇼어링(on-shoring), 니어쇼어링(near-shoring) 및 노동 비용의 균형을 맞추는 방법을 생각해야 한다.

2. 물류

작업 자동화의 기본 요소는 물류 문제를 발생시킬 수 있는데, 이를 방지하기 위한 적절한 계획이 필요하다. 기업은 너무 큰 노력을 꺼릴 것이다. 우선 운영 중에는 부품을 변경할 수 없기 때문에 각 프로세스를 자동화할 때 중단이 발생한다. 다음과 같은 몇 가지 사항을 파악해야 한다.

• 서로 다른 데이터 흐름을 어떻게 연결할까?
• 서로 다른 프로젝트와 제품을 어떻게 연결할까?
• 서로 다른 시스템과 영역 간의 데이터 교환을 어떻게 표준화할까?

자동화는 또한 의존 상태를 생성하는데, 이는 자동화의 장점 중 하나이다. 연결된 기계와 프로그램 간의 열린 정보 흐름이 고성능 제조 생태계를 생성하는 것이다. 그러나 작업이 서로 의존하는 경우에는, 프로세스의 작은 중단으로 인해 시스템 전체에 오류가 발생할 수 있다.

3. 재편성

자동화를 하면 생산 라인이 그 어느 때보다 빠르고 효율적으로 돌아가게 되지만, 이에 따라 인간이 기존 자리를 잃게 되므로 보다 인지 능력을 요하는 분야로 인력을 재구성해야 한다. 숙련된 직원을 고용하거나 현재 인력의 업스킬링에 투자해야 한다.

자동화의 장점 중 하나는 디지털적으로 더 발전된 고용주를 찾는 많은 구직자가 작업 현장 기술에 매력을 느낀다는 것이다. 그러나 오늘날의 노동 시장에서 최고의 인재를 찾는 것은 어려울 수 있다. 실제로 2030년까지 210만 개의 제조 일자리가 부족할 수도 있다. 현재 인력을 재편성하고 업스킬링 하는 것은 성공적인 자동화를 위한 필수 투자가 될 것이다.

제조에서 자동화가 사용되는 방법의 예

자동화의 원칙은 확고부동하지만, 이러한 원칙의 적용은 특정 필요에 따라 그리고 각 산업 및 기업에 따라 다르다. 다음은 제조 자동화의 몇 가지 예다.

GEA, 맞춤형 기계를 자동화한다

1881년에 설립된 GEA는 특히 식품 및 음료 산업에서 제조업체를 위한 장비, 시스템 및 처리 솔루션을 생산하는 세계 최고의 생산업체 중 하나다. GEA는 표준 제품 라인을 제공하는 동시에 장비를 맞춤 설계하기도 한다. 각 주문은 고객의 요구 사항에 따라 다를 수 있지만 압축기, 펌프 및 밸브와 같은 기본 구성 요소는 각 장치에서 동일하다. 표준 구성 요소를 사용하여 구성을 형성하고 맞춤화하기 위해 GEA는 오토데스크 Inventor(인벤터)를 사용하여 맞춤형 기계의 설계를 자동화하고 Vault를 사용하여 엔지니어링 작업 및 산출물을 자동화한다. GEA는 엔지니어링 시간을 최대 80%까지 단축했으며, 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 새로운 설계를 만들 수 있다.

안드리츠(ANDRITZ), 자동화된 데이터 관리로 오류를 줄인다

안드리츠(ANDRITZ)는 오스트리아의 제지 공장 장비 제조업체다. 그러나 이 회사는 계획 및 설계 프로세스를 디지털화기 전까지는 종이 더미 속에 파묻혀 있었다. 안드리츠는 자동화된 비즈니스 프로세스를 통해 워크플로를 간소화하고 오토데스크 Forge(포지), Vault 및 BIM 360을 사용하여 가치 사슬 전체에서 정보, 데이터 및 설계에 동등하게 액세스할 수 있도록 했다. 데이터 관리 자동화는 수동 데이터 기록에서 흔히 발생하는 오류를 줄이고 회사와 공급업체를 직접 연결했다.

비지컨설트(VisiConsult), 엑스레이를 맞춤 제작한다

비지컨설트(VisiConsult)는 주로 항공 산업을 위한 산업용 엑스레이 기계를 제조하지만 고객 기반이 계속 확장되고 있으며, 종종 다양한 산업 분야의 맞춤형 엑스레이 장비 주문을 받는다. 원활한 설계-구축 프로세스를 생성하기 위해 비지컨설트는 Fusion 360 Manage (퓨전 360 매니지) 및 Fusion Lifecycle(퓨전 라이프사이클)로 자동화를 활용하여 고객과 소통하고, 제품 수명 주기를 관리하며, 원자재를 사용하기 전에 설계를 가상으로 테스트 및 시뮬레이션한다.

제조 자동화의 미래는?

세계 인구가 꾸준히 증가하여 2050년까지 100억 명에 이를 것으로 예상되며, 그에 따라 상품에 대한 수요도 증가하고 있는 것이 현실적인 미래이다. 즉 제조업체는 더 나은 제품을 더 빠르게 생산하여 이러한 요구를 충족해야 한다. 그러나 동시에 공급망은 취약하고, 자원은 부족하며, 인력 풀은 줄어들고 있다.

자동화는 지금도 그렇듯 앞으로도 만능은 아니겠지만, 제조 자동화의 미래는 이러한 불균형을 바로잡는 데 도움이 될 것이다. 그러나 기술이 가져올 모든 부가적인 기능에도 불구하고 자동화의 핵심 목적은 동일하게 유지될 것이다. 즉 반복적인 작업을 처리하고, 데이터의 힘을 활용하며, 제품 혁신과 같은 고부가가치 작업에 집중하도록 인간의 잠재력을 개방하는 것이다.

다음에서 자동화의 미래를 엿볼 수 있다.

지능형 자동화

시스템이 더욱 연결되고 인더스트리 4.0이 표준이 됨에 따라, 자동화는 제조를 가속할 것이다. 현재 구성에서 기계는 반복적이고 학습된 작업을 잘 처리한다. 미래에는 머신 러닝 기능이 향상되어, 예기치 않은 사건을 예측하고 경로를 사전에 수정할 수 있는 보다 자율적인 운영이 가능해질 것이다.

이를 통해 업계는 지능형 자동화로 옮겨갈 것이다. 그리고 고급 소프트웨어 및 기술 덕분에 자동화될 수 있는 모든 비즈니스 프로세스가 자동화되는 상태인 초자동화(hyperautomation)로 이어질 것이다. 이는 다음과 같은 요소를 사용하여 관찰, 분석 및 개선할 수 있는 더욱 자율적인 공장을 도입하게 된다.

인공지능

인공지능(AI)은 계속해서 범위를 확장하고 자동화를 다음 단계로 나아가게 할 것이다. 실시간 데이터 모니터링을 통해 AI는 작업을 자동 수정하고 최적화할 수 있다. 제조 분야에서는 AI 기반 제너레이티브 디자인이 더 많은 제품 개발을 처리할 것이다. 컴퓨터는 기본 구성을 취하고, 인간의 두뇌가 상상할 수 있는 것 이상으로 다양한 설계 가능성을 탐색하여 최상의 솔루션에 도달하게 될 것이다.

머신 러닝

컴퓨터는 작업을 수행하도록 프로그램되어 있다. 미래에는 컴퓨터가 자체 데이터를 분석하여 성능을 극대화하기 위해 무엇을 해야 하는지 알아낼 것이다. 오늘날의 예측 유지보수에서 이를 살짝 엿볼 수 있다. 장비 고장은 제조 프로세스에서 중단의 가장 큰 이유 중 하나이며, 제조업체에 최대 시간당 약 7억 원(532,000달러)의 비용을 초래한다. 예측 유지보수는 이러한 장애와 중단을 억제하려고 시도하지만, 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 자동화된 설정이 아직 없다. 공장이 더 스마트해짐에 따라 모든 곳의 센서가 공장을 최적화하기 위해 데이터를 수집하므로 머신 러닝은 더욱 강력해질 것이다.

로보틱 프로세스 자동화

로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)는 인간의 행동을 모니터링 및 추적하고, 그러한 작업을 모방하며 자동화할 수 있는 소프트웨어다.

미래 제조업에서의 인간

자동화가 가속화됨에 따라 사람의 역할이 변화하고 있다는 데는 의심의 여지가 없다. 점점 더 많은 근로자가 생산 현장에서 벗어나 보다 높은 인지 능력을 요하는 영역으로 옮겨가고 있다. 미래의 작업자는 자동화 시설의 창의적인 조정을 처리하며, 모든 복잡성과 유연성을 다루게 될 것이다. 그러나 직접적인 수행에서 멀리 떨어져 있게 되더라도 사람은 여전히 지능형 자동화의 핵심 부분이 될 것이다.

어떤 이들은 제조 자동화의 미래란 기계와 소프트웨어가 사람 없이 전체 프로세스를 운영하는 시설이라고 생각한다. 실제로 자율 주행 차량과 로봇이 작업을 책임지는 것처럼 보이는 경우도 있다. 하지만 실제로는 고도로 지능적인 자동화의 결합이 될 것이다. 소위 코봇(cobot)이라고 부르는, 고도로 유연한 생산 환경에서 인간 작업자와 함께 일하는 로봇이다. 이 조합은 단순히 작업을 떠넘기는 데 그치지 않고 새로운 방식으로 기술 시스템과 협력하여 제조를 생산 및 효율성 면에서 새로운 수준으로 끌어올린다. 이 기술에는 새상을 바꿀 잠재력이 있다.

플랫폼

이제 데이터로 활기 가득한 완전히 자동화된 지능형 공장이 생겼다. 그렇다면 이 모든 데이터는 어디에 있을까? 다음 주요 단계는 플랫폼이다. 클라우드 기반 플랫폼은 자동화가 생성하는 모든 데이터를 호스팅하는 연결된 생태계가 될 것이다. 시스템, 사람 및 프로세스를 연결하여 서로 다른 영역과 도구 간의 정보 흐름을 개선할 것이다. 플랫폼은 기술 기능에 대한 자동화 수준을 다음 단계로 높일 것이다.

제조 자동화: 데이터 중심의 미래

자동화는 공장에서 자동차를 옮기는 컨베이어 벨트에서부터 많은 발전을 해왔다. 제조 자동화는 데이터의 힘에 초점을 맞추면서 더욱 세분화됐다. 그 어느 때보다 더 큰 가시성을 창출하고 더 깊은 통찰력을 제공한다. 자동화가 가속화됨에 따라 기업은 더욱 경쟁력 있는 입지를 구축하고 더 혁신적이면서 탄력적인 미래로 이끄는 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있다.