인더스트리 4.0은 2011년에 시작된 것으로 널리 알려져 있으며, 10년이 지난 지금 제조 부문은 데이터 중심 혁명의 한가운데에 있습니다. 에 따르면세계경제포럼백서에 따르면 인더스트리 4.0은 기업이 상호 연결된 가치 네트워크에 힘을 합쳐 데이터 및 분석 애플리케이션을 활용하여 생산성을 높이고, 새로운 고객 경험을 육성하며, 사회와 환경에 중대한 영향을 미치도록 자극할 것입니다.
글로벌 산업 및 수석 고객 고문인 Gary Coleman에 따르면, 딜로이트 컨설팅 에서는 “4차 산업 혁명은 아직 초기 단계”라고 말했지만, 이 시대가 더욱 발전함에 따라 제조 산업이 관리해야 하는 전례 없는 양의 데이터가 계속해서 공개될 것이며 보호해야 할 것입니다. 글로벌 데이터 개인 정보 보호 소프트웨어 시장은 기하급수적인 성장을 경험해 왔으며, 이는 부분적으로 다양한 부문에 걸친 사물 인터넷(IoT)의 채택에 힘입어 이루어졌습니다. 그 결과, CAGR(복합연간성장률)은 다음과 같이 성숙해졌습니다. 40.9%, 이 중요한 시기에 데이터 개인정보 보호와 보안의 중요성을 강조합니다.
제조 분야에서 데이터 기반 프로세스의 증가
수학자 Clive Humby가 옳고 "데이터가 새로운 석유"라면 제조업체는 중요한 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 정보의 금광에 앉아 있습니다. 제조 부문은 IoT, 머신 러닝, 데이터 및 분석, 초개인화. 모든 혁신적인 기술은 혁신적이지만 분석할 대량의 데이터도 생성합니다.
제조 산업이 점점 더 데이터에 의존하게 되면서 정교한 분석 도구와 강력한 데이터 보안 조치에 대한 수요가 더욱 커질 것입니다. 1,300명의 제조업체 임원을 대상으로 한 업계 조사에서 대략 사분의 삼 는 건전한 의사 결정을 위한 고급 분석의 요구 사항이 3년 전보다 훨씬 더 비즈니스에 점점 더 중요해지고 있음을 확인했습니다. 또한 통찰력을 분석하고 데이터 유입을 관리하려면 데이터 과학, AI 및 고급 분석에 대한 교육을 받은 숙련된 인력이 필요합니다.
데이터 기반 프로세스를 성공적으로 활용하려면 제조업체는 몇 가지 장애물을 극복해야 합니다. 에 따르면하버드 비즈니스 리뷰, 이러한 차단 장치는 광범위한 양의 데이터를 캡처 및 조사하고, 공급망을 효과적으로 감독하고, 웹 기반 기술 및 생산을 탐색하는 것까지 다양합니다. 그럼에도 불구하고 효율성 향상 및 고급 의사 결정과 같은 데이터 기반 제조의 장점은 업계의 미래 발전을 위한 필수적인 접근 방식입니다.
데이터는 어떻게 스마트하고 지속 가능한 제조를 촉진합니까?
인더스트리 4.0은 수많은 지속 가능한 기회를 제공하지만 글로벌 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 이니셔티브에 전념하지 않는 제조업체에게는 해로울 수도 있습니다. 제조업체는 평판을 잃거나, 경쟁업체에 뒤처지거나, 업계에서 뒤처지게 될 위험이 있습니다. 그러나 디지털 혁신에서 비롯된 지능형 데이터로 무장함으로써 제조 산업은 혁신을 수용하고 지속 가능한 새로운 경로를 열 수 있습니다.
데이터는 실시간 모니터링, 예측 유지 관리, 프로세스 최적화를 통해 지능적이고 지속 가능한 제조를 지원하여 폐기물을 최소화하고 효율성을 높이며 환경에 미치는 영향을 줄입니다. 제조 산업이 디지털화, 빅데이터, 고급 분석을 통해 획득한 방대한 데이터를 활용할 수 있다면 프로세스 최적화를 지원하고 낭비를 줄이며 마지막으로 프로세스의 지속 가능성을 촉진할 수 있습니다. 이는 제조업체가 누릴 수 있는 이점 중 일부일 뿐입니다.
지속 가능한 제조를 위해 데이터를 사용하는 잠재적 이점
Global Lighthouse Network 4차 산업 경영자 설문조사에 따르면, 4분의 3 이상(77%) 설문 조사에 참여한 임원 중 지속 가능성, 생산성 또는 탄력성이 최우선 순위이며 데이터가 위의 모든 항목에 대한 개선의 원동력이 될 수 있다고 말했습니다.
1. 효율성 향상
제조업체는 데이터 분석을 사용하여 생산 프로세스의 비효율성을 식별하고 이를 해결하여 자원 활용도를 최적화하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 만드는 것으로 데이터 분석 지능형 공장의 또 다른 주요 기능인 데이터는 기존 프로세스를 개선하는 동시에 격차를 신속하게 식별하고 수정하기 위해 운영에 추가 인텔리전스 계층을 추가합니다.
2. 비용 절감
미국 환경보호청에 따르면(EPA), 지속 가능한 제조에 전념하면 데이터 기반 통찰력을 얻을 수 있으며 제조업체가 에너지 사용을 최적화하고 폐기물을 줄이며 프로세스 효율성을 높여 자원 및 생산 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 제품 및 서비스 품질 향상
제조는 대략적으로 구성됩니다. 3분의 2 하지만 제조업체는 데이터와 고급 분석을 활용하여 제품과 서비스의 품질을 향상시켜 결함과 반품으로 인한 낭비를 줄일 수 있습니다.
4. 최적화된 가치사슬
빅 데이터는 제조업체의 가치 사슬 강화 및 합리화, 자본 수익률 증대, 운영 지속 가능성 향상 등 다양한 기회를 제공합니다. McKinsey Global Institute 분석에서는 전 세계에서 7가지 빅 데이터 수단을 발견했습니다. 가치 사슬, 아래 인포그래픽에 설명된 대로:
지속 가능한 제조를 위한 데이터 사용의 과제
에 따르면 하버드 비즈니스 리뷰, 데이터 구현은 독일의 Industrie 4.0, 미국의 사물 인터넷(IoT), 중국의 물联网(wù lián wăng)을 주도했습니다. 각 기업은 제조업을 재편하기 위해 빅데이터와 분석을 활용하는 데 집중하고 있지만 다음과 같은 중요한 과제가 대두되었습니다.
1. 데이터 통합
데이터 적용에서 가장 큰 장애물 중 하나는 다양한 소스의 정형 및 비정형 등 다양한 데이터 세트를 머신 로그, 엔터프라이즈 시스템 및 센서에 통합하는 것입니다. 효과적인 분석과 활용이 가능하도록 서로 다른 데이터 소스를 조화시키는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다.
2. 데이터 품질 및 정확성
귀하는 제공된 데이터만큼만 우수하며 관련성이 있으려면 제조 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 그러나 센서 오류, 데이터 누락, 데이터 수집 방법의 불규칙성 등의 고려 사항으로 인해 데이터 품질이 흐릿해지는 경우가 많습니다.
3. 데이터 분석 능력
노동통계국(BLS)은36%2031년까지 이 분야의 고용이 증가할 것이지만, 데이터 과학 현황 보고서에서는63%의 응답자는 해당 분야의 재능 부족에 대해 어느 정도 우려하고 있다고 밝혔습니다. 자격을 갖춘 데이터 분석가가 부족하기 때문에 모든 제조업체가 빅 데이터를 적절하게 분석하여 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 여유가 있는 것은 아닙니다.
4. 데이터 보안 및 개인정보 보호
데이터 수집이 증가함에 따라 데이터 침해 위험도 급증합니다. 랜섬웨어 공격국가의 사이버 공격과 DDoS(분산 서비스 거부) 공격이 모두 증가하고 있으며 제조업체는 민감한 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 마련해야 합니다.
제조업의 데이터 거버넌스
제조 산업 내에서 데이터를 지능적으로 사용하면 지속 가능한 원칙을 채택하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 비용 절감, 생산성 향상, ESG 원칙 준수와 같은 귀중한 이점도 제공할 수 있습니다. 단, 데이터 거버넌스가 우선시되는 경우에만 가능합니다. 정부의 경고에 귀를 기울이지 않는 제조업체는 벌금, 평판 손실, 궁극적으로는 사업 실패에 이르기까지 막대한 비용을 부담하게 될 것입니다.
위험을 방지하려면 제조업체는 기업 전체의 데이터 관리에 대한 명확한 정책, 절차 및 책임을 정의하는 강력한 데이터 거버넌스 기반을 갖추어야 합니다.
지속 가능한 제조 분야의 데이터 개인정보 보호 및 보안의 미래
제조업은 전통적으로생산성의 선구자, 이제 전례 없는 양의 빅 데이터와 상당한 이익을 약속하는 Industry 4.0 시대로 들어서고 있습니다. 그러나 업계가 확장된 공급망을 특징으로 하는 글로벌 활동으로 확장되면서 위험 요소도 높아졌습니다.
데이터 개인 정보 보호 및 보안은 ESG 가치와 지속 가능성 관행 및 이니셔티브를 포함하도록 제조를 혁신하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다. 이에 대응하여 제조업체는 데이터 보호 기술에 즉시 투자하고 미래 지향적인 접근 방식을 채택해야 합니다. 지속 가능한 제조의 미래는 안전과 개인 정보 보호를 보장하면서 한 발 앞서 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 사람들에 의해 설계될 것이기 때문입니다. 이를 수행하는 방법을 알아보려면 당사의 사명에 대한 자세한 정보를 찾아보세요.여기.
