자동화는 기업을 영원히 바꿔 놓았습니다. 프로세스를 간소화하고 새로운 운영 효율성을 창출함으로써 제조업체는 대부분의 부문과 마찬가지로 자동화를 운영의 핵심 부분으로 받아들였습니다. 오토메이션 전례 없는 변화를 촉발한 하이퍼 자동화는 혁신을 완전히 새로운 수준으로 끌어올렸습니다.
최근 몇 년 동안 인공 지능(AI)과 머신 러닝의 급격한 증가로 인해 제조 하이퍼 자동화가 성장했으며 하이퍼 자동화 시장은 다음과 같이 예측됩니다. US$2028년까지 822억 달러. Salesforce의 조사에 따르면 다음도 발견되었습니다. 5개 회사 중 4개 2024년까지 기술 로드맵에 하이퍼 자동화를 포함할 계획입니다.
고급 자동화 도구가 프로세스 효율성을 효과적으로 제공하지만, 문제는 제조업체가 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 되는가입니다. 간단히 말해서, 그렇습니다. AI와 하이퍼 자동화가 제조업체가 효율성을 높일 뿐만 아니라 지속 가능성을 높이는 데 도움이 된 세 가지 방법이 있습니다.
AI와 하이퍼 자동화가 지속 가능한 제조에 기여하는 3가지 방법
1. 공급망 효율성 향상
하이퍼 자동화는 스마트로 인해 더 나은 공급망 관리를 가능하게 합니다. 지속 가능한 창고 프로세스. 고급 AI는 보다 효율적인 창고 레이아웃을 만드는 반면, 하이퍼 자동화는 재고 추적, 관리 및 보관을 개선합니다. 또한, 연구 결과 발견 AI 기반 공급망 관리를 통해 운영이 크게 개선되고 서비스 수준이 최대 65%까지 향상되고 재고는 최대 35% 이상 향상됩니다.
공급망 효율성은 또한 다음을 의미합니다. 데이터 공급망 — 물리적 공급망과 마찬가지로 데이터 공급망은 데이터를 효과적으로 수집, 이해 및 사용할 수 있도록 적절한 관리 및 시스템이 필요합니다. AI와 하이퍼오토메이션은 더 나은 품질 관리를 위해 데이터를 구성하고 정제하는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.
2. 생산성 향상
일부 작업에는 수동 노동이 필요하지만, 이러한 프로세스를 자동화하면 시간을 절약하고 비용을 줄이며 낭비를 최소화할 수 있습니다. 제조업체는 하이퍼 자동화와 로봇을 활용하여 단순하거나 복잡한 작업을 처리함으로써 생산성을 높일 수 있으며, AI는 개선 영역을 지능적으로 식별할 수 있습니다. 이런 방식으로 회사는 지속 가능성을 개선하는 동시에 더 나은 제조 성과를 기대할 수 있습니다.
3. 더 스마트한 프로세스
제조업은 가장 큰 것 중 하나입니다 온실 가스 (GHG) 배출 생산자 전 세계적으로. AI와 하이퍼오토메이션을 활용함으로써 기업은 운영 프로세스의 이면에 있는 데이터에 대한 보다 심층적인 분석을 달성할 수 있습니다. AI 덕분에 원자재 운송에서 생산 라인 제작에 이르기까지 제조 프로세스의 모든 단계에서 GHG 배출량에 대한 보다 자세한 데이터를 측정할 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정은 또한 보다 스마트하고 지속 가능한 운영 의사 결정에 기여합니다. 지속 가능성 벤치마킹 도구와 결합하면 Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI)기업은 어디에서 개선이 필요한지, 그리고 지속 가능성으로의 전환을 어떻게 추진할 수 있는지에 대한 더욱 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
AI와 하이퍼 자동화를 통한 지속 가능한 제조의 미래
지속 가능성과 디지털 전환은 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. 그러나 지속 가능한 제조를 달성하려면 제조업체는 조직의 지속 가능성 성숙도를 결정하기 위해 어떻게 그리고 무엇을 측정해야 하는지 알아야 합니다. 그래야만 격차가 어디에 있는지, 탄소 발자국을 줄이기 위해 개선해야 할 분야가 어디인지 알 수 있습니다.
중립적인 벤치마킹 지속 가능성 성숙도 도구 활용 COSIRI 제조업체가 순제로 목표 달성 과정에서 어디에 있는지 정확하게 평가하고 향후 진전을 위한 단계를 더욱 구체적으로 정의할 수 있도록 해줍니다.
COSIRI에 대해 자세히 알아보세요 여기 또는 다음 주소로 문의해 주세요. [email protected] 대화를 시작하려면.
