제조 분야의 디지털 트랜스포메이션

공급망 디지털 트랜스포메이션은 효율성을 개선하고 전체 공급망 에코시스템을 최적화하기 위한 디지털 도구, 기술 및 전략을 구현하는 것을 의미합니다. 여기에는 디지털 응용프로그램으로 서비스, 비용, 민첩성 및 재고 수준을 개선할 수 있는 방법에 대한 비전을 확립하고 이러한 기술을 사용하여 운영 우수성을 이끌어내는 프로세스 및 조직 변경 사항을 지속적으로 구현하는 것이 포함됩니다.

IoT(사물인터넷) 디지털 트랜스포메이션은 연결된 장치를 사용하여 물리적 세계에서 데이터를 수집하고 이를 유용한 정보로 변환하는 것을 의미합니다. 이로 인해 운영 효율성이 개선되고 비즈니스 혁신을 위한 새로운 기회가 창출됩니다. 기본적으로 IoT 디지털 트랜스포메이션은 IoT 기술을 비즈니스 모델 및 전략에 통합하여 성능, 생산성, 고객 중심 혁신을 강화하고 비즈니스 운영 방식을 혁신하는 과정입니다.

디지털 트랜스포메이션은 다음과 같은 측면에서 제조 산업에 매우 중요합니다.

• 효율성 및 생산성: 고급 디지털 도구 및 기술을 통해 제조업체는 프로세스를 간소화하고 가동 중단 시간을 단축하며 생산성을 높일 수 있습니다. 따라서 상당한 비용 절감과 생산량 향상 효과를 제공합니다.
• 경쟁 우위: 디지털 트랜스포메이션을 도입한 제조업체는 혁신적인 제품과 서비스를 제공하고, 고객 만족도를 높이고, 시장 변화에 빠르게 적응하여 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
• 데이터 기반 의사 결정: 제조업체는 데이터 분석 및 실시간 정보를 활용함으로써 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 수요를 예측하며 공급망을 최적화할 수 있습니다.
• 품질 개선: 디지털 기술은 실시간 피드백 제공 및 모니터링, 오류 감소, 제조 프로세스에 대한 보다 정밀한 제어를 제공하여 제품 품질을 개선할 수 있습니다.
• 지속 가능성: 디지털 트랜스포메이션은 리소스 사용을 최적화하고, 폐기물을 줄이며, 에너지 효율성이 우수한 프로세스를 촉진함으로써 지속 가능한 제조 방식을 가능하게 합니다.

클라우드 기반 디지털 트랜스포메이션은 실시간 정보 공유를 촉진하며, 데이터 사일로를 제거하고, 조직 전반의 분석 기능을 개선하여 데이터 액세스 및 협업을 강화합니다. 이를 통해 광범위한 인프라 유지관리의 필요성이 줄어들므로 IT 팀은 혁신에 집중할 수 있습니다. 또한 클라우드 기술은 챗봇, 증강 현실, IoT, 머신 러닝과 같은 고급 기술을 지원하여 고객 경험을 개선합니다. 

제조 분야의 디지털 트랜스포메이션은 운영 프로세스를 근본적으로 재설계하여 효율성과 효과를 향상시킴으로써 제조업체에 경쟁 우위를 제공합니다. 이는 현대 소비자들의 원활하고 신속한 디지털 우선 상호 작용에 대한 기대를 충족하여 고객 경험을 상당히 개선합니다. 조직은 디지털화를 통해 데이터를 보다 효과적으로 수집 및 분석하고 데이터 기반 의사 결정을 촉진하여 보다 효과적인 전략을 수립하고 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다. 디지털 트랜스포메이션을 통해 시장의 변화나 고객 선호도에 신속하게 대응하여 회복 탄력성을 강화할 수 있습니다. 또한 디지털 트랜스포메이션은 조직이 프로세스, 제품 및 서비스를 재고하도록 유도하여 혁신을 촉진하고 새로운 성장 기회를 창출합니다.

다음은 제조 디지털화의 5가지 예입니다.

1. 예측형 유지관리: 제조업체는 IoT 센서 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 장비 상태를 실시간으로 모니터링합니다. 이를 통해 잠재적인 장애를 예측하고, 예방적으로 유지관리 일정을 수립하고, 계획되지 않은 가동 중단 시간을 최소화하여 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

2. 스마트 공장: 스마트 공장은 상호 연결된 시스템, 로봇 공학 및 자동화를 활용하여 생산 프로세스를 최적화합니다. 예를 들어, Siemens의 Amberg Electronics Plant는 IoT, AI 및 로봇 공학을 사용해 고도로 자동화되고 효율적인 제조 환경을 구축하여 리드 타임을 단축하고 제품 품질을 향상하고 있습니다.

3. 적층 제조(3D 프린팅): 적층 제조를 사용하면 신속한 프로토타이핑 및 맞춤형 생산이 가능합니다. GE(General Electric)와 같은 기업에서는 3D 프린팅을 사용하여 복잡한 항공기 엔진 구성요소를 생산함으로써 설계 반복을 더욱 빠르게 수행하고 재료 낭비를 줄이며 기존 방법으로는 불가능한 복잡한 부품을 제작할 수 있습니다.

4. 디지털 트윈: 디지털 트윈은 제조업체가 프로세스를 시뮬레이션, 분석 및 최적화하는 데 사용할 수 있는 물리적 시스템의 가상 복제본입니다. 예를 들어 Rolls-Royce는 디지털 트윈 기술을 사용하여 제트 엔진의 성능을 모니터링하고 최적화함으로써 유지관리 일정, 연료 효율성 및 엔진 수명을 개선하고 있습니다.

5. 공급망 가시성: 디지털화는 공급망 가시성과 통합을 향상시킵니다. 예를 들어 Tesla는 디지털 플랫폼을 사용하여 공급망을 관리함으로써 부품과 자재를 실시간으로 추적하고 재고 관리를 개선하며 구성요소의 적시 납품을 보장합니다. 이 통합을 통해 Tesla는 수요 변화에 신속하게 대응하고 생산 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

이러한 예는 디지털화가 어떻게 제조 부문의 효율성, 품질 및 혁신을 크게 개선할 수 있는지를 보여줍니다.

제조 디지털 트랜스포메이션에는 디지털 기술을 제조 프로세스의 모든 측면에 통합하여 제품의 설계, 생산 및 제공 방식을 근본적으로 변경하는 것이 포함됩니다. 여기에는 효율성, 생산성, 혁신을 향상하기 위해 IoT, AI, 머신 러닝, 로봇 공학, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석 및 디지털 트윈과 같은 고급 기술을 채택하는 것이 포함됩니다. 주요 측면으로는 자동화를 통한 프로세스 최적화, 더 나은 의사 결정을 위한 실시간 데이터 수집 및 분석, 기계와 시스템이 원활하게 통신하는 스마트 공장 구축 등이 있습니다. 여기에는 제품 혁신을 가속하고, 조정 및 재고 관리를 개선하기 위해 공급망 통합을 개선하고, 개인화된 제품 및 서비스를 통해 고객 경험을 개선하는 것도 포함됩니다. 또한 디지털 트랜스포메이션은 폐기물을 줄이고 에너지 사용을 최적화함으로써 지속 가능성을 촉진합니다. 이러한 변화는 제조업체가 점점 더 디지털화되고 상호 연결된 세상에서 경쟁력과 민첩성을 유지하고 시장 변화에 대응하기 위해 대단히 중요합니다.

상위 5개 제조 분야 디지털 트랜스포메이션 솔루션은 다음과 같습니다.

1. 산업용 사물 인터넷(IIoT): IIoT에는 제조 환경 내에서 기계, 장치 및 센서를 연결하여 실시간 데이터를 수집하고 분석하는 것이 포함됩니다. 이러한 연결성은 생산 프로세스에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 운영 효율성을 높이고, 예측적 유지 관리를 지원하며, 의사 결정을 개선합니다.

2. 로봇 공학 및 자동화: 고급 로봇 공학 및 자동화 기술을 사용하면 제조 프로세스를 간소화하고 정밀도를 높이며 인건비를 절감할 수 있습니다. 협업 로봇(코봇)은 인간과 함께 작업할 수 있으므로 공장 현장의 생산성과 안전성이 향상됩니다.

3. AI(인공 지능) 및 ML(머신 러닝): AI 및 머신 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 생산 일정을 최적화하고, 품질 제어를 개선하며, 예측형 유지관리를 지원합니다. 제조업체는 이러한 기술을 통해 패턴과 추세를 파악하여 더 나은 의사 결정을 내리고 효율성을 높일 수 있습니다.

4. 디지털 트윈 기술: 디지털 트윈은 제조업체가 프로세스를 시뮬레이션, 분석 및 최적화하는 데 사용할 수 있는 물리적 시스템의 가상 복제본입니다. 제조업체는 장비, 생산 라인 또는 전체 공장의 디지털 트윈을 생성함으로써 실제 운영에 영향을 주지 않으면서 시나리오를 테스트하고, 결과를 예측하고, 데이터 기반 개선을 달성할 수 있습니다.

5. 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석: 클라우드 컴퓨팅은 확장 가능한 스토리지와 처리 능력을 제공하여 제조업체가 방대한 양의 데이터를 관리하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 빅 데이터 분석 도구는 이러한 데이터에서 인사이트를 발견하여 프로세스 최적화를 추진하고 공급망 관리를 개선하며 전반적인 운영 효율성을 높일 수 있습니다.