데이터는 다양한 형태로 캡처되었으며 간단한 집계 마커 및 메모부터 복잡한 스프레드시트 및 클라우드 스토리지에 이르기까지 수세기 동안 프로세스의 필수적인 부분이었습니다. 오늘날 생성되고 저장되는 복잡한 데이터, 즉 빅데이터의 양과 양은 엄청나며 하루에 약 25억 기가바이트가 생성됩니다.
제조 분야에서는 현재 운영 체제에 통합된 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 사물 인터넷(IoT) 장치와 같은 더욱 스마트하고 상호 연결된 기술을 통해 생성되고 배포되는 데이터의 양이 빠르게 증가하고 있습니다.
그러나 빅데이터의 활용과 분석에 대한 능숙한 이해가 없으면 데이터는 단순한 숫자로 전락할 것입니다.
이러한 스마트 제조 기술의 사용과 기존 데이터 세트 관리 사이에서 제조업체는 더 많은 데이터 포인트를 보유하고 있습니다. 현장 그 어느 때보다. 앞으로 기술 투자에 대한 더 큰 수익을 얻으려면 정교한 분석 모델을 마련해야 합니다. 이를 통해 데이터에서 실질적인 결론을 정의, 연구 및 도출하여 최적의 비즈니스 결과를 위한 올바른 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 올바른 분석 도구를 사용하면 테이블 위에 어떤 데이터도 남지 않습니다.
자동화가 효율성에 관한 것이라면 분석은 인텔리전스에 관한 것입니다.
현대 제조에 대한 논의는 대규모 운영 효율성을 실현하기 위해 프로세스를 자동화하도록 설계된 기술을 중심으로 진행되는 경우가 많습니다. 도래와 함께 인더스트리 4.0, 우리는 이 기술 채택 속도가 증가하는 것을 목격해 왔으며, 코로나19 팬데믹으로 인해 디지털화가 더욱 가속화된 이후 디지털 혁신 속도가 더욱 가속화되었습니다.
이제 많은 기업이 지능형 도구와 솔루션의 도움으로 효율성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 효율적인 것과 지능적인 것을 구별하는 것이 중요합니다.
예를 들어, 강력한 IoT 센서는 생산 시설의 빈 위치와 내용물을 가상으로 추적하고 주문형 재고 보충을 자동화하는 등 제조 자산을 실시간으로 모니터링하고 기록하는 기능을 지원함으로써 프로세스 효율성을 높였습니다.
그러나 강력한 분석을 사용하면 최적화를 촉진하는 더 높은 수준의 인텔리전스가 도입됩니다. 데이터 분석을 통해 제조업체는 생산 라인 순서를 재배치하거나 해당 상자의 부품을 사용하여 제품을 재구성하거나 보다 경제적인 구성 요소를 제안함으로써 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.
데이터 분석 덕분에 제조업체는 이제 지속적인 개선 및 프로세스 최적화 목표에 한 걸음 더 다가갈 수 있으며 이는 지능형 공장의 또 다른 주요 특징이 됩니다. 따라서 제조 회사가 데이터를 효과적으로 활용하고 운영에 또 다른 인텔리전스 계층을 추가하여 기존 프로세스를 개선하는 동시에 격차를 식별하고 수정하는 것이 중요합니다. 일부에게는 어려울 수 있지만 이는 다음과 같은 벤치마킹 프레임워크 및 도구를 구현하여 달성할 수 있습니다. 스마트산업 준비지수(SIRI) 이를 통해 기업은 디지털 혁신을 추진 및 확장하고 운영과 프로세스를 더욱 개선할 수 있습니다.
완전 자동화된 공장에서 자율 제조 생태계까지
제조업은 수년에 걸쳐 상당한 변화를 겪었으며 새로운 혼란의 물결이 일어날 때마다 크게 발전했습니다. 임시적으로 신기술에 투자하는 것에서 처음부터 구체화된 디지털 전환 계획을 통해 지능형 공장을 구축하는 것으로의 전환이 이미 진행 중입니다. 그러나 비전이 있는 업계 리더들은 다음 단계가 무엇인지, 그리고 거기에 도달하는 데 필요한 단계를 알고 싶어합니다.
미래의 현대 공장에서 더 많은 데이터를 활용하고 분석함에 따라 이러한 공장은 상황을 평가하고, 제약 조건에 적응하고, 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 조직이 미리 정의한 결과에 가장 밀접하게 일치하는 조치를 취하는 방법을 배우기 시작합니다. .
시간이 지남에 따라 데이터 분석 및 자동화의 힘은 차세대 스마트 공장을 강화하여 초기 Industry 4.0 노력의 정점인 진정한 자율 제조 생태계로 이어질 수 있습니다. 인더스트리 5.0은 아직 먼 미래에 있지만, 자율 제조 생태계의 시작은 인더스트리 4.0보다 한 단계 더 발전하는 것입니다.
최첨단 데이터 분석이 수행하는 주요 역할은 생산이 대량 생산과 맞춤화 수요의 균형을 완벽하게 맞출 수 있는 제조 분야의 차세대 시대를 정의하는 특징이 될 것입니다.
데이터 분석: 제조 혁신의 중추
디지털 혁신과 스마트하고 상호 연결된 기술은 오늘날의 제조업체에 이전보다 더 높은 수준의 성공을 제공했습니다. 디지털화 프로세스 전반에 걸쳐 빅데이터, AI, ML, IoT와 함께 첨단 기계 및 복잡한 시스템이 차세대 공장에 전력을 공급하고 역량을 극대화하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 현대 공장에서 생성된 막대한 양의 데이터는 실행 가능한 중요한 정보를 해석하고 추정하기 위한 데이터 분석의 중요한 백본 없이는 유용하지 않습니다.
데이터 분석을 통해 미래의 공장과 완전 자율 생태계는 Industry 4.0의 고급 단계의 일부로 현실이 될 수 있습니다. 그러나 제조업체가 이 다음 단계에 도달하려면 부족한 부분과 잠재적인 격차를 해결할 수 있는 방법을 이해해야 합니다. 와 함께 SIRI, 잘 정의된 산업별 벤치마크와 명확한 로드맵은 제조업체가 추구하는 변화를 향한 길을 열어줄 것입니다.
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