제조 분야의 디지털 혁신 - 2022년 최고의 기술

이후 제조업체는 운영 효율성을 높이고 회사를 보호하기 위해 첨단 기술에 투자하고 구현해야 할 필요성을 인식했습니다.

코로나바이러스 전염병의 부산물로서 공급망 붕괴, 혁신적인 배송 방법, 원격 노동이 제조 분야의 디지털 혁신을 추진했습니다.

예를 들어, 스마트 제조 및 구현 동향에 대한 Gartner 연구에 따르면 CEO의 83%가 "스마트 제조에서 지출의 중요성을 이해하고 인식합니다".

IBM의 2021년 디지털 혁신 평가(Digital Transformation Assessment)에 따르면 산업 기업의 67%가 이미 "COVID-19의 결과로 디지털 활동을 고도화"했습니다. 오늘날의 비즈니스 부문은 디지털 기술을 사용하여 비용을 절감하고 프로세스를 단순화하며 제품 품질을 개선합니다.

따라서 디지털 제조 혁명을 주도하는 가장 중요한 기술 발전은 무엇입니까? “공장 디지털화의 주요 장점과 단점은 무엇입니까?”

산업체에서 필요하다고 생각하는 많은 첨단 기술이 구현되었거나 부족할 것이라는 사실은 고무적입니다.

오늘날의 디지털 환경에서 개인 정보를 보호하는 것은 매우 중요합니다.

사이버 공격은 오늘날 사회에서 기업의 중요한 문제가 되었습니다. 제조업체는 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 이러한 장애물을 극복할 수 있습니다.

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또한 정교한 맬웨어 및 사회 공학 공격에 대한 추가 보호 기능을 제공합니다. 머신 러닝(ML) 알고리즘은 사이버 보안 위협 인텔리전스의 중요한 구성 요소입니다. 이러한 기술을 사용하여 네트워크 이상 및 잠재적 위험을 감지할 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT) 및 산업용 사물 인터넷(IIoT)에 연결된 장치의 데이터

제조 분야에서 디지털 혁신은 산업 장비를 정보 기술 시스템에 연결하는 IoT 지원 센서로 구성됩니다. 그 결과 회사의 운영이 보다 투명해질 수 있습니다. 또한 조직은 센서 및 분석 기술을 통해 제조 프로세스의 모든 단계에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.

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결과적으로 기업은 사물 인터넷을 활용하여 새로운 데이터를 수집하고 운영 및 공급망(IIoT)에 대해 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다. 예를 들어, IIoT 장치는 산업 프로세스 및 자산의 재배열을 가능하게 합니다. 이러한 방식으로 유연한 계약과 소비자 맞춤화가 가능합니다.

데이터 마이닝 및 기계 학습의 발전

제조 조직은 데이터 분석 및 기계 학습의 예측 기능을 활용하여 물류 및 시장 데이터를 조사할 수 있습니다. 이 전략은 추세 예측과 시기 적절한 교체를 모두 제공합니다. 또한 제조업체는 고급 데이터 분석을 사용하여 핵심 성과 지표를 모니터링하고 개선되거나 표준화될 수 있는 생산 프로세스를 식별할 수 있습니다.

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또한 자산 성능 관리에는 기계 학습(APM) 기반 데이터 분석을 사용하는 것이 포함됩니다. 기업은 이를 사용하여 센서를 통해 수집된 기계 성능 데이터의 이상을 감지합니다. 기계 학습으로 구동되는 데이터 분석을 사용하여 자산 신뢰성과 작업자 안전을 개선하면 자산 신뢰성과 수명이 향상될 수 있습니다.

세 번째 요소는 하늘입니다.

클라우드 서비스와 클라우드 기반 애플리케이션의 사용은 "스마트 팩토리"를 더욱 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 때문에 업계의 디지털 인프라가 보다 적응력 있고 다재다능해질 수 있습니다.

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기업은 디지털 인프라의 적응성과 내구성을 강화하여 정보 기술, 운영 운영 및 중요한 비즈니스 활동을 자동화할 수 있습니다. 연구 결과가 클라우드로 전송되면 즉시 분석할 수 있고 결과에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.

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로봇 공학 및 자동화

자동화된 제조 기술은 생산 생산성, 제품 품질 및 운영 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 협동로봇과 인공 지능 지원 로봇은 위험하거나 시간이 많이 소요되는 활동에서 사람들과 함께 일할 수 있는 로봇의 두 가지 추가 예입니다. McKinsey에 따르면 "산업 작업의 60%가 자동화될 수 있습니다."

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한편, 로봇은 이미 오늘날의 환경에서 데이터를 수집, 전송, 평가하기 위해 다양한 방식으로 사용되고 있다. 현재 사건과 예상은 그들의 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 로봇이 발전할 수 있는 또 다른 방법은 실수로부터 배우는 것입니다.

머신 러닝과 인공 지능

AI와 머신 러닝은 문제를 예측하고 솔루션을 찾는 데 사용될 수 있습니다. AI 및 기계 학습은 유지 관리 일정을 개선하고 제조 문제를 감지하며 제품 품질을 평가하는 데에도 사용될 수 있습니다. 인간과 기계가 함께 일하는 일터는 이 두 가지 신기술에 의해 가능해질 것입니다.

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복잡한 문제를 해결할 때 기업은 종종 인공 지능(AI)에 의존합니다. 기계 학습이 더 나은 결정을 내리고 배달 시간을 예측하고 문제를 암시하는 행동 경향을 확인하는 데 도움이 된다면 근로자는 기계 학습의 이점을 누릴 수 있습니다. 머신 러닝은 이 모든 것 이상을 달성할 수 있습니다.

가상 및 증강 현실

제조업체는 증강 및 가상 현실(AR/VR) 애플리케이션을 활용하여 산업 효율성을 높입니다. 실시간 피드백 루프가 장착된 AR/VR 기술은 조립 및 기계 유지보수 작업을 수행하는 사람들을 돕기 위해 활용될 수 있습니다.

이를 통해 모든 작업이 정확하고 일정에 따라 완료되었는지 확인할 수 있습니다. 모든 위치가 적절하게 검토되고 모든 자산이 적절하게 위치하며 품질 기준이 충족됨을 보장하기 위해 수많은 기술이 사용될 수 있습니다.

디지털 기술을 기반으로 한 산업 혁명의 이점

성공적인 디지털 트랜스포메이션을 위해서는 산업 기업이 필요한 투자와 노력을 기울여야 합니다. 결국 모든 노력은 가치가 있습니다. PWC의 Digital Transformation Survey에 따르면, 산업 회사 리더들은 "디지털화가 위험보다 더 많은 잠재력을 제공한다고 생각하고" "효율 개선이 디지털 혁신에 투자하는 주요 이유라고 생각합니다." 연구는 배우에 의해 수행됩니다.

디지털화의 이점은 회사의 위험보다 훨씬 큽니다. 스마트 제조 기술을 구현한 결과 기업에 많은 이점이 생겼습니다.

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생산량 증가 딜로이트와 MAPI가 수행한 연구에 따르면 디지털 혁신에 대한 투자는 산업 생산성을 13%, 전체 생산 생산량을 10% 향상시켰습니다. 산업 생산량은 향후 10년 동안 3배로 증가할 것으로 예상됩니다.

저금. 그 결과 예산이 삭감되었습니다. 디지털 제조는 생산성 향상의 결과로 운영 비용을 절감할 수 있는 잠재력이 있습니다. 데이터 분석 및 자동화를 사용하여 생산 프로세스에서 이 목표를 달성할 수 있습니다. 이 상황에서 사용할 수 있는 몇 가지 RPA(로봇 프로세스 자동화) 및 로봇 사용 사례가 있습니다.

마지막 생각들

더욱 발전된 완성도. 디지털화는 또한 제조 과정에서 예술성의 품질을 향상시키고 있습니다. 예측 분석은 기업이 제품의 품질을 높이는 동시에 제품을 생성하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. McKinsey의 연구에 따르면 기계 정확도를 높이면 품질 관련 작업과 관련된 비용이 10~20% 감소했습니다.

제조업체가 현재 시대에서 생존하고 성장하려면 많은 중요한 문제를 처리해야 합니다.

틀에 얽매이지 않는 방법으로 직원들에게 동기를 부여할 수 있습니다. 예를 들어 직원의 행복과 전문성 개발은 다양한 방식으로 향상될 수 있습니다. 반복 고객은 귀하의 서비스를 다시 이용하는 개인의 비율이 더 높아집니다.

프로세스의 지능을 높이기 위해 인공 지능(AI), 로봇 및 기타 첨단 기술을 적용할 수 있습니다. 사이버 보안, 운영 효율성 및 공급망 복원력의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

적절한 아키텍처 계획을 통해 설계를 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이 전략은 조직 전체에 아이디어와 테스트 결과를 전파하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 온프레미스, 클라우드 및 에지 기술을 혼합 및 결합할 수 있습니다. 제조업체는 적절한 도구를 사용하는 한 배포 모델을 완전히 제어할 수 있습니다.

결과적으로 지금 우리가 직면한 문제와 기회는 엄청납니다. 결과적으로 기업 경영진은 불확실하고 빠르게 변화하는 미래에 대비해야 합니다.