스마트 제조란?

스마트 제조에 대해 이야기할 때, 우리는 실제로 데이터에 대해 이야기합니다. 어떻게요? 스마트 제조는 실시간 데이터와 AI 및 IIoT와 같은 데이터 기반 기술을 사용하여 고객 수요와 비즈니스 요구의 변화에 자동으로 적응합니다. 기계와 센서의 데이터를 사용하여 생산을 최적화하고 품질을 개선하며 장비의 원활한 작동을 유지합니다. 또한 공급망 전반의 데이터를 사용하여 중단을 예측하고 문제를 해결하며 고객과의 약속을 지키기 위해 노력합니다.

스마트 제조 정의

NIST(미국 국립표준기술연구소)는 스마트 제조를 "공장, 공급망 및 고객 요구의 변화하는 수요와 조건을 충족하기 위해 실시간으로 대응하는 완전히 통합된 협업 제조 시스템"이라고 정의합니다.

스마트 제조는 클라우드 연결에 기반을 두고 있습니다. 이는 인간의 창의성, 디지털로 연결된 기계 및 자산, AI 기반 시스템 및 분석의 조합입니다. AI와 스마트 툴의 통합은 적응력을 높이고 실시간 데이터와 인텔리전스를 기반으로 결과물을 맞춤화할 수 있는 역량을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 스마트 제조의 가시성, 민첩성, 회복탄력성은 보다 효율적인 공급망 모델과 전반적인 비즈니스 운영의 초석이 됩니다.

스마트 제조의 몇 가지 이점에 대해 알아보세요.

역사: 인더스트리 1.0에서 인더스트리 4.0 제조까지

인더스트리 4.0은 4차 산업혁명을 의미합니다. "혁명"이라는 단어가 사용된 이유는 각 산업 혁명이 산업계 전체를 ‘혁명적으로’ 변화시킨 일종의 획기적인 기술이나 발명에 의해 추진되었기 때문입니다. 1차 산업혁명은 증기, 2차는 전기, 3차는 기본적인 자동화와 컴퓨팅 파워, 4차는 사이버 물리 시스템과 지능형 기술에 의해 주도되었습니다.

오늘날의 스마트 제조는 기존의 공장을 허물고 다른 것으로 대체하는 것이 아닙니다. 기존 공장을 단계적으로 스마트화하고 최고의 툴과 솔루션으로 보강하여 제조 목표를 보다 효율적이고 효과적으로 달성하는 것입니다.

스마트 제조의 5가지 이점

전례 없는 경쟁 속에서 오늘날의 기업은 성공의 척도로서 수익 그 이상을 고려해야 합니다. 장기적인 안정성과 고객 충성도는 고객, 직원, 심지어 환경까지 비즈니스 전반에 걸쳐 체감할 수 있는 혜택에서 비롯됩니다.

1. 효율성 및 생산성: 자동화, 실시간 데이터 분석, 통합 제조 솔루션을 통해 팀은 더 빠르고, 더 스마트하고, 더 안전하게 작업할 수 있습니다. 또한 예측 유지보수 및 자동화된 워크플로를 통해 IoT로 연결된 기계와 자산이 더욱 간소화된 출력으로 최고 수준으로 작동하도록 지원할 수 있습니다.
2. 민첩성 및 대응력: 프로세스의 각 단계에서 스마트 제조 솔루션과 데이터 분석을 통해 제조 워크플로를 전환하고 제품을 빠르고 정확하게 맞춤화하여 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.
3. 지속가능성: 스마트 제조 기술로 수집한 데이터는 운영을 간소화하고 에너지 사용량을 줄이기 위한 전략적이고 비용 효율적인 계획을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지속 가능한 제품 디자인부터 친환경 물류에 이르기까지 스마트 솔루션은 지속 가능한 이니셔티브를 지원할 수 있습니다.
4. 품질 관리 개선: 나쁜 리뷰로 인한 좌절감부터 제품 리콜이라는 재앙까지, 스마트 제조 솔루션은 공급망과 제조 운영 전반을 통합하여 모든 단계에서 품질 표준을 가시화하고 검증할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
5. 엔드투엔드 비용 절감: 공급망의 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝까지 디지털 통합을 통해 예측, 재고 관리, 물류 솔루션을 개선할 수 있습니다. 이는 곧 위험 감소, 지출 감소, 그리고 무엇보다도 고객 만족을 의미합니다.

스마트 제조 기술

사이버 보안 및 전략적 비즈니스 통합과 같은 중요한 고려 사항은 모두 디지털 혁신 환경의 일부입니다. 하지만 여기서는 스마트 제조 관행을 뒷받침하는 가장 기본적인 기술만 살펴보겠습니다.

• IoT/IIoT: 장치와 기계가 디지털 데이터를 송수신할 수 있는 기능을 갖추면 IoT 네트워크를 구성합니다. 장치에서 전송된 데이터는 장치의 상태와 활동을 보고하고, 장치로 전송된 데이터는 장치의 동작과 워크플로를 제어하고 자동화합니다. 산업용 IoT(IIoT) 네트워크는 연결된 자산뿐만 아니라 이를 통합하는 스마트 시스템과 자동화된 프로세스로 구성되므로 스마트 제조의 핵심입니다.
• AI/머신 러닝: 세상에서 가장 포괄적인 데이터도 이를 활용하여 스토리를 전달할 수 없다면 의미가 없습니다. AI는 고급 분석과 광범위하고 이질적인 데이터 세트를 관리하고 통합하는 고유한 기능을 통해 제조 데이터에 생명을 불어넣습니다. 이러한 데이터로 무장한 제조업체는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 현재 진행 중인 상황과 미래에 일어날 것으로 예상되는 일에 대해 알아야 할 정보를 시스템에 알려줄 수 있습니다.
• 빅 데이터: AI와 머신 러닝이 스마트 제조에 "스마트"를 더했다면, 빅 데이터는 그 연료입니다. 빅 데이터는 단순히 방대하다는 이유만으로 빅 데이터라고 불리는 것이 아닙니다. 빅 데이터는 그 다양성과 복잡성으로 정의됩니다. 방대한 양의 복잡하고 이질적인 제조 데이터를 AI 시스템에 공급하면 시간이 지남에 따라 점점 더 정확한 결론을 도출하고 더 빠르게 학습하는 데 필요한 범위를 제공할 수 있습니다.
• 자율 로봇: 이미 논의했듯이 로봇 공학은 제조업에서 새로운 것이 아닙니다. 클라우드에 연결된 자산이 스마트 기술을 사용하여 스스로 자동화할 수 있는 능력은 외부에서 자산을 자동화하는 것이 아니라 클라우드에 연결된 자산이 스스로 자동화할 수 있는 능력입니다. 스마트 팩토리는 필요한 민첩성과 속도를 위해 자율 자동화에 의존합니다.
• 적층 제조/하이브리드 제조: 3D 프린팅으로 더 잘 알려진 적층 제조는 회복탄력성과 민첩성을 높여줍니다. 예를 들어, 보잉 747 제트기는 600만 개 이상의 부품으로 구성되어 있으며, 각 부품은 서로 다른 일정에 따라 교체해야 합니다. 이러한 부품을 모두 웨어하우스에 보관하는 대신 스마트 금속 또는 플라스틱 3D 프린터가 유지보수 로그에 액세스하여 필요에 따라 부품을 생산함으로써 회사는 "가상 인벤토리"를 보유할 수 있습니다.
• 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 연결 및 컴퓨팅을 통해 제조업체는 Wi-Fi 또는 5G와 같은 무선 채널을 통해 IIoT 데이터, 분석, 프로세스 자동화와 같은 시스템 리소스를 온디맨드 방식으로 이용할 수 있습니다. 대규모 클라우드는 중앙에서 관리하면서도 지역 또는 글로벌 위치에 분산할 수 있습니다.
• 5G 연결: 5G를 통해 기업은 인터넷 클라우드 연결의 장점과 이점을 활용하여 지연 시간이 짧고 훨씬 빠른 속도와 거의 무제한에 가까운 크기 조정 용량으로 클라우드를 확장할 수 있습니다.
• 엣지 컴퓨팅: 오늘날의 스마트 팩토리는 빠르게 전환하고 실시간으로 빠르게 대응하는 것이 핵심입니다. 한 곳에서 수집된 데이터를 다른 물리적 위치에 있는 시스템으로 전송하는 데는 시간이 걸리며, 스마트 팩토리에서 이러한 다운타임은 곧 손실로 이어집니다. 엣지 컴퓨팅은 두뇌(AI 및 데이터 분석)를 작업 현장으로 가져와 IoT 네트워크의 지연을 제거하는 데 도움이 됩니다.
• 시뮬레이션/디지털 트윈: 디지털 트윈 또는 시뮬레이션은 현실 세계에 존재하는 기계 또는 프로세스의 동일한 가상 사본으로 만들어집니다. 이를 통해 제조 팀은 새로운 작업 방식을 테스트하고, 비용과 실물 손상 위험 없이 가상 프로토타입을 극한의 한계까지 밀어붙일 수 있습니다.
• 제조 설계: 이는 기술 그 자체라기보다는 기술 때문에 존재하는 여러 함수의 관행입니다. 제조를 위한 설계 원칙을 통해 R&D 전문가는 공장 현장과 고객 기반 전반의 데이터를 통해 학습할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 품질과 개인화에 대한 고객의 요구를 충족하는 윈윈 제품을 설계하고, 더 쉽고 간결하며 빠르게 제조 및 맞춤화할 수 있는 디자인을 만들 수 있습니다.

자동화된 제조 vs. 자율 제조

자동화된 제조는 새로운 것이 아닙니다. 단순히 특정 작업을 수행하기 위한 목적으로 프로그래밍된 로봇 장치를 말합니다. 이러한 반복적인 작업은 대부분 조립 라인과 같은 환경에서 다른 기계 및 인간과 함께 수행됩니다. 자동화는 대량 생산에 필요한 속도와 정확성을 제공하는 데 필수적입니다.

자율 제조는 기본적으로 두뇌가 있는 자동화된 제조입니다. AI 및 머신 러닝과 같은 인더스트리 4.0 기술을 사용하여 스마트 제조 시스템과 그 안에 있는 IoT 장치를 통해 소비자 피드백, 수요와 공급, 기계 용량 및 기타 관련 정보와 같은 다양한 데이터 세트를 수집합니다. 그런 다음 인공지능과 머신 러닝 알고리즘을 이러한 데이터 세트에 적용하여 보다 효율적이고 최적화된 워크플로와 프로세스를 제공하고 자동으로 실행할 수 있습니다.

스마트 제조의 실제 적용 사례

세계에서 가장 혁신적인 기업들이 소프트웨어 솔루션을 활용하여 제조 및 공급망 운영을 최적화하고 간소화하는 방법을 살펴보세요.

• 레온하트 그룹(Leonhart Group): 클라우드 기반 스마트 솔루션은 가시성, 생산성 및 보안을 제공합니다. 확장 가능한 시스템은 성장과 비즈니스 기회에 대한 대응을 지원합니다.
• 암페어(A.M.P.E.R.E): 공급망 전반의 자동화된 프로세스와 실시간 외환 및 재고 업데이트를 통해 신속한 가격 계산과 적시 주문 처리가 가능합니다.
• 지오그래프(Geographe): 투명성과 실시간 데이터를 통해 고객의 요구에 더 잘 대응하고, 보다 확실한 예측 분석을 수행하며, 공급망과 생산을 최적화할 수 있습니다.
• 얀마르마린(Yanmar Marine): 기업 간 자동화 및 표준화로 비즈니스 간 커뮤니케이션과 가시성이 촉진되어 혁신과 생산성이 향상됩니다.
• 스마트프레스샵(Smart Press Shop): 더 스마트하고 지속 가능한 자동차 부품 제조를 통해 효율성과 공급망 회복탄력성을 높입니다.

스마트 제조 구현: 다음 단계

일부 기업은 이미 다양한 인더스트리 4.0 기술을 운영에 통합하여 디지털 혁신의 길을 꽤 멀리 걸어왔습니다. 다른 기업들은 이제 막 여정을 시작하거나 어디서부터 시작해야 할지 고민하고 있습니다.

좋은 소식은 최고의 스마트 제조 솔루션이 독립 실행형 솔루션 또는 기능이 내장된 클라우드 기반 ERP를 통해 어디서든 여정을 시작하거나 계속할 수 있도록 도와준다는 것입니다.

마지막으로, 이 프로세스를 시작하기 전에 가장 소중한 제조 자산인 인력을 포함해야 한다는 점을 잊지 마세요. 탄탄한 커뮤니케이션 및 변화 관리 전략을 수립하여 모든 팀이 열정을 갖고 권한을 부여받으며 앞으로의 흥미로운 개선 사항에 대한 정보를 얻을 수 있도록 하세요.