인더스트리 4.0이 중소기업에 중요한 이유

2018년 지금까지 제조 산업의 거의 모든 부문은 밀레니엄 시대 이후로 생산 프로세스에 상당한 변화가 있었습니다. 기술의 발전은 지난 20년 동안 절대적으로 엄청났으며 매우 빠른 속도로 계속해서 개선되고 있습니다. 오늘날에는 생산 라인 자동화와 같은 것이 아닙니다. 클라우드 기술과 고급 소프트웨어 및 분석을 사용하는 IoT 지원 생산 라인입니다. 그리고 "인더스트리 4.0"이라는 용어를 들어본 적이 있을 것입니다. 하지만 모든 회사가 이 현대 산업 혁명의 구성 요소를 완전히 활용한 것은 아닙니다.

그렇다면 오늘날 인더스트리 4.0은 정확히 무엇이며 중소기업에게 왜 중요한가요? 다음은 몇 가지 답변입니다.

인더스트리 4.0이란?

인더스트리 4.0(Industrie 4.0)이라는 용어는 2011년경 독일 정부가 제조업 전산화 프로젝트를 추진하면서 만들어졌다. 4.0은 기계가 서로 소통하고 상호작용할 수 있는 4차 산업혁명을 의미합니다.

인더스트리 4.0은 AI/머신 러닝, 빅 데이터, 사물 인터넷(IoT)을 포함하여 비즈니스를 위한 다양한 중요한 시스템과 트렌드를 나타내기 위해 성장했습니다. 기술의 발전으로 생산 일정을 추적하고, 선적을 확인하고, 생산을 자동화하는 등의 작업이 훨씬 쉬워짐에 따라 많은 제조업체의 일상적인 운영을 관리하기 위한 퍼즐의 필수 조각이 되었습니다. 그렇긴 하지만, 인더스트리 4.0은 관리해야 할 방대한 재고와 프로세스가 있는 대규모 제조업체만을 위한 것이 아닙니다. 오늘날의 온라인 구매자는 뒤처지는 제조업체에 만족하지 않을 것이기 때문에 중소 제조업체의 경우 인더스트리 4.0 기술이 만들어내는 발전과 개선에 보조를 맞추는 것이 중요합니다.

사물 인터넷(IoT)

사물 인터넷은 이제 한동안 유행어가 되었으며 간단히 말해서 IoT 장치는 스마트 장치와 같이 네트워크를 통해 데이터를 공유할 수 있는 인터넷 지원 장치입니다. 음성 비서, 스마트 홈 및 기타 스마트 제품과 같은 것들이 바로 떠오를 수 있지만 인터넷 지원 제조 장비는 기업이 기계를 유지 관리하고, 프로세스를 자동화하고, 생산 상태를 모니터링하는 방법에 혁명을 일으켰습니다. 사출 성형을 예로 들면 수지 온도, 기계 성능 및 생산 상태를 기록하고 모니터링하는 장비를 의미합니다. 엔지니어가 분석할 수 있는 위치를 제어하기 위해 해당 데이터를 다시 보냅니다. 그리고 kick은 다음 프로세스를 시작합니다(또는 중요한 변경을 수행). 또한 구성 요소가 완성되어 구매자에게 배송되면 스마트 추적 시스템을 사용하는 동시에 들어오는 배송을 모니터링할 수도 있습니다.

빅 데이터

IoT 장치 및 장비의 부상으로 인해 "빅 데이터"는 이러한 고급 장비 및 소프트웨어 시스템을 통해 얻은 방대한 양의 분석을 가리키는 용어입니다. 오늘날 기업은 웹사이트 분석에서 제조 장비 성능에 이르기까지 거의 모든 것을 디지털 방식으로 추적하고 모니터링할 수 있으며 이 새로운 정보를 활용하여 프로세스를 보다 효율적으로 만들고 구매자를 더 잘 이해할 수 있습니다. 즉, 빅 데이터를 모니터링해야 하는 것은 대기업만이 아닙니다. 오늘날 모든 제조업체는 더 효율적이기를 원하며 2018년에 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 손에 있는 도구를 활용하는 것입니다. CRM 시스템을 사용하여 리드 커뮤니케이션 시간을 줄이십시오. 새로운 IoT 지원 장비를 사용하여 생산을 추적하고 비효율성을 찾으십시오. 오늘날 "작은 녀석들"이 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 가장 좋은 방법이 될 수 있습니다.

AI 및 기계 학습

AI와 머신 러닝, 그리고 지난 몇 년 동안 두 분야 모두에서 이루어진 발전을 둘러싼 많은 소문이 있었습니다. 그러나 주변에 많은 소문이 있음에도 불구하고 많은 제조업체는 실제로 무엇을 하는지 또는 어떻게 활용하는지 잘 모릅니다. 일반인의 관점에서 AI 지원 장치는 환경을 인식하고 이러한 고려 사항을 사용하여 원하는 목표를 달성할 수 있는 모든 장치입니다. 예를 들어, 생산 중 장애물이 발생하는 경우 AI 지원 장비는 문제를 감지하고 경고를 발생시키거나 자체적으로 수정할 수 있어야 합니다. 기계 온도가 너무 높거나 RPM이 너무 높으면 AI 지원 기계가 이러한 이상을 감지하고 임박한 고장이 발생하기 전에 종료할 수 있습니다.

마찬가지로, 오늘날의 장비에 사용되는 고급 센서의 수와 모든 프로세스에서 생성된 데이터를 고려할 때 AI는 기계가 데이터를 이해하고 맥락화하는 데 특히 유용합니다. 이 데이터는 인간이 하기에는 훨씬 더 오래 걸립니다. 그렇게 함으로써 생산 프로세스, 제품 품질 등을 미세 조정하는 데 도움이 되는 기계 학습 알고리즘을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 기계 학습을 사용한 자동화된 품질 테스트에서는 결함 감지율이 최대 90%까지 증가했습니다. 소규모 제조업체의 경우 고급 AI 지원 공장이 필요하지 않을 수 있지만 여러 AI 지원 기계가 있으면 효율성이 떨어지는 프로세스 중 일부를 크게 개선할 수 있습니다.

인더스트리 4.0이 지금 중요한 이유

중소 제조업체의 경우 인더스트리 4.0을 둘러싼 많은 소문은 그저 떠들썩했습니다. 차기작으로 자주 선전되는 발전과 새로운 기계는 종종 가장 큰 예산을 가진 제조업체만 사용할 수 있는 막대한 투자로 간주됩니다. 어떤 경우에는 그것이 사실일 수도 있지만, 모든 사람이 인더스트리 4.0 기술을 사용할 수 있는 다른 많은 발전을 무시할 이유는 아닙니다. 시간이 지남에 따라 이러한 발전은 차선책이 아니라 표준 운영 절차가 될 것이므로 회사가 최대한 빨리 참여하는 것이 중요합니다.

아직 인더스트리 4.0의 초기 단계이지만 기술 채택과 비즈니스 운영에서 배운 것이 있다면 늦는 것보다 일찍 파티에 참석하는 것이 좋습니다. 이는 향후 몇 년 동안 모든 제조업체에 영향을 미칠 변경 사항이며, 앞서가고 싶다면 회사에서 이러한 발전 사항에 대해 배우고 즉시 구현하기 시작하는 것이 중요합니다.

공식적인 전략과 실행 계획이 없는 제조업체의 첫 번째 단계는 제조 전문 지식을 갖춘 IoT 솔루션 컨설턴트에게 연락하는 것입니다. 이 전문가들은 모든 규모의 조직이 효율성과 생산성에 가장 큰 영향을 미치고 수익성 있는 성장에 기여하는 상황에 가장 적합한 기술을 선택하고 구현하도록 돕습니다.