스마트 제조의 미래 마스터하기: 2024년에 대한 통찰력 및 전략

오늘날의 기술은 제조를 포함한 다양한 산업에 깊이 통합되었습니다. 디지털 혁신이 본격화되어 모든 규모의 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 조직이 이러한 혁신적 여정을 시작할 때 단순히 기술에 투자하는 것이 아니라 디지털 여정을 최적화하고 수익성 있게 디지털화하는 데 중점을 둡니다.

최근 몇 년 동안 글로벌 제조 산업은 엄청난 변화를 경험했습니다. 이러한 변화의 원동력은 전염병으로 인한 어려움에서 비롯되며, 이로 인해 글로벌 비즈니스 인프라가 공급망 중단을 처리해야 합니다. 이 가혹한 테스트에서 기술은 더 이상 단순한 도구가 아니라 생명선입니다. 이는 회복력과 적응성의 핵심으로 등장하여 역경 속에서 중요한 역할을 합니다.

우리는 디지털 제조의 새로운 시대를 시작하고 있으며 제조업체는 이러한 변화에 적극적으로 대응하여 데이터 기반 통찰력을 활용하여 효율적인 제조 방식을 추진하고 있습니다.

스마트 제조가 가져온 기회에 적극적으로 대응하려면 제조업체는 생산 유연성을 높이기 위한 명확한 IT 전략을 개발해야 합니다. 2023년이 다가옴에 따라 인공 지능, 데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅과 같은 기술의 광범위한 적용과 가속화된 개발은 자동화를 촉진하여 근본적으로 효율성을 향상시키고 중앙 집중식 서버에 대한 의존도를 줄일 것입니다.

2024년 디지털 제조 트렌드

2024년 디지털 제조는 주로 연결성, 지능형 자동화, 데이터 관리 및 분석을 중심으로 전개될 것입니다. 이러한 핵심 요소는 IoT 장치, 고급 분석, AI 기반 자동화 및 확장 가능한 클라우드 인프라의 제조 채택을 촉진하여 업계 환경을 재편할 것입니다.

IoT 장치의 실시간 모니터링, 유지 관리 요구 사항을 예측하기 위한 고급 분석, 생산 프로세스를 최적화하기 위한 인공 지능 기반 자동화, 증가하는 데이터 수요를 지원하기 위한 확장 가능한 클라우드 인프라 등 다양한 기술이 제조 산업을 변화시키기 위해 적용되고 있습니다.

성공하려면 제조업체는 빠른 산업 발전 추세를 운영 전략에 통합하고 시장 변화를 이해하고 적응하여 경쟁력을 유지해야 합니다.

트렌드 1: 스마트 공장이 작업장을 변화시키다

스마트 공장은 첨단 자동화 장비를 도입하고 전통적인 생산 방식을 완전히 바꾸는 제조 산업의 큰 변화를 나타냅니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT), 인공 지능(AI), 자동화, 디지털 트윈과 같은 핵심 기술이 이러한 변화에 핵심적인 역할을 합니다. 2032년까지 전 세계 스마트팩토리 시장 규모는 약 3,219억 8천만 달러, 연평균 성장률 9.52%로 성장 잠재력이 커질 것으로 전망된다.

스마트 공장은 상호 연결된 장치, 스마트 센서 및 실시간 분석을 사용하여 효율성을 높이고 생산 프로세스를 개선하며 에너지, 전력, 자동차, 석유 및 가스, 전자 및 반도체 등 많은 산업에서 널리 사용되었습니다.

디지털 트윈 기술의 출현

첨단 기술의 발전으로 제조 부문에서 디지털 트윈 기술이 부상하고 있으며, 물리적 프로세스의 디지털 복제본을 생성하여 정보에 입각한 의사 결정을 촉진하고 있습니다. 주목할만한 사례 중 하나는 Ford가 디지털 트윈 기술을 통해 AI 기반 예측 유지 관리를 구현한 것입니다. Ford는 컨셉부터 운영까지 생산의 모든 단계를 포괄하는 각 모델에 대해 고유한 디지털 트윈을 개발합니다. 이러한 디지털 모델은 제조 절차, 생산 시설 및 전반적인 고객 경험으로 확장됩니다. Ford의 디지털 트윈은 에너지 손실을 정확하게 식별하고 에너지 절약 영역을 식별하며 전체 생산 라인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예측에서 디지털 트윈의 인기가 높아지고 있으며 시장은 2027년까지 735억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

제조 분야에서 AI/ML의 중요한 역할

제조업체는 인공 지능을 전략적으로 활용하여 광범위한 데이터 세트를 체계적으로 분석하고, 패턴을 식별하고, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 공급망 세계에서 AI는 예측 분석, 재고 관리 향상, 수요 예측 미세 조정 및 물류 간소화에 중요한 역할을 합니다. AI 기반 알고리즘을 사용하여 배송 속도를 높이고 제품과 고객 간의 격차를 효과적으로 해소하는 Amazon과 같은 회사가 이에 대한 예입니다.

중국의 유명한 가전제품 및 가전제품 제조업체인 하이얼 그룹(Haier Group)은 인공 지능의 영향이 공급망을 훨씬 넘어 확장된다고 설명합니다. 이 그룹은 스마트 팩토리 프레임워크 내에서 인공 지능을 제조 프로세스에 원활하게 통합했습니다. 이러한 통합을 통해 품질 검사, 기계 협업, 자재 운송, 유지 관리, 안전 및 에너지 관리를 포함한 모든 측면이 향상됩니다. Haier Group의 사례는 현대 제조 분야에서 인공 지능의 다양한 응용을 강조하고 다양한 산업에서 운영 및 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 인공 지능의 궤적은 생성 AI가 향후 몇 년 동안 중심 역할을 할 것임을 시사합니다.

품질 관리를 위한 예측 분석의 핵심 구성 요소인 기계 학습을 인정하지 않으면 인공 지능에 대한 논의가 불완전하다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 제품 품질을 개선하고 제조 프로세스를 최적화하기 위한 사전 조치에서 중요한 역할을 합니다. 특히, 제조 회사의 2/3는 고급 분석 및 기계 학습 덕분에 상당한 수익 절감이나 수익 창출이 가능하다고 생각합니다.

놀라운 패러다임 전환

또한 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)과 같은 기술은 제조에 몰입형 차원을 도입했습니다. 이를 통해 사용자는 어느 위치에서나 실시간 데이터를 통해 감각을 향상할 수 있으며, 항상 플랜트 상태를 지속적이고 정확하게 이해할 수 있습니다. 또한 Web3.0의 발전으로 인공지능, 딥러닝, 머신러닝, 빅데이터, 데이터 분석 등 첨단 기술을 통해 기계 상호작용성이 강화되었습니다. 이를 통해 기계는 언어 이해 기술을 사용하고 시맨틱 웹을 활용하여 인간과 유사한 방식으로 정보를 이해할 수 있습니다.

제조분야에서는 협동로봇(Cobot)의 등장으로 독특한 패러다임의 전환이 펼쳐지고 있습니다. 이러한 인간 동력 로봇은 인간과 함께 작업하여 힘, 힘, 정밀도 및 귀중한 데이터를 제공함으로써 효율성을 높입니다. 중요한 것은 AI 기술의 통합으로 프로그래밍의 용이성과 빠른 학습이 촉진되어 제조 분야의 큰 도약을 의미한다는 것입니다.

트렌드 2: 블록체인을 활용하여 공급망 문제 해결

블록체인 기술은 특히 투명성과 보안 향상 측면에서 디지털 제조 공급망의 문제를 해결하는 진정한 혁신적인 도구가 됩니다. 공급망에 블록체인을 통합하면 제조업체는 변조 방지 거래 기록을 생성하여 원자재부터 완제품까지 전체 수명주기 동안 제품을 주의 깊게 추적할 수 있습니다. 이 탄력적이고 불변적인 원장 시스템은 신뢰성과 데이터 무결성을 보장합니다.

공급망

블록체인 기술은 또한 제조업체에게 운영을 최적화하고 공급망 가시성을 향상하며 자산을 정확하게 추적할 수 있는 기회를 제공합니다. 대표적인 예로 잎이 많은 녹색 채소 공급업체를 감독하기 위해 블록체인 기술을 전략적으로 채택한 거대 소매업체인 월마트(Walmart)가 있습니다. 그 목적은 제품 안전을 보장하고 청구 중 증거 제공 프로세스를 가속화하는 것입니다. 시스템은 파종부터 시작하여 그린 여정의 모든 단계에서 데이터를 꼼꼼하게 수집합니다. Walmart는 야채가 선반에 도착한 후에도 계속해서 플랫폼에 데이터를 제공하여 공급망의 투명성과 책임에 대한 의지를 보여줍니다.

현재 산업 제조 CEO의 24%가 이 혁신적인 기술을 탐색 단계에 있거나 적극적으로 구현하고 있습니다. 사이버 보안과 데이터 개인 정보 보호의 중요성이 지속적으로 증가함에 따라 진행 중인 디지털 혁신의 직접적인 결과로 제조 부문에서 블록체인 애플리케이션의 인기가 곧 높아질 것으로 예상됩니다.

향후 2~10년 동안 다양한 미래 기술이 제조업의 미래에 큰 영향을 미칠 것입니다. 여기에는 지능형 프로세스 자동화, 협업 로봇, 자율 모바일 로봇, AR/VR/MR/메타버스, Web3.0 및 지식 엔지니어링, 뉴로모픽 컴퓨팅, 지능형 엣지, 양자 컴퓨팅, 4D 프린팅, 6G 및 c-밴드, 제로 트러스트 보안, 탄력적인 자가 치유 시스템, 자가 진단 시스템, 완전 동형 암호화.

디지털 제조의 장벽 극복

디지털 혁신을 수용하는 것은 제조업체에 고유한 과제를 안겨줍니다. 예를 들어 레거시 시스템을 현대화하려면 하드웨어 업그레이드, 데이터 형식 표준화 등 상당한 투자가 필요합니다. 다양한 데이터 소스를 효과적으로 관리하려면 강력한 전략과 고급 분석이 필요합니다. 사이버 보안은 여러 계층의 방어와 개인 정보 보호 규정 준수를 요구하는 중요한 문제가 되었습니다. 궁극적으로 기술 격차를 해소하고 변화에 대한 직원의 저항을 극복하려면 성공적인 디지털 채택을 보장하기 위한 목표 교육 프로그램, 명확한 의사소통 및 이해관계자 참여가 필요합니다.

Unlimited Opportunities

2024년 제조업은 역동적인 비즈니스 과제와 첨단 기술의 융합이 만나는 중대한 변화의 위기에 처해 있습니다. 이번 합병은 이전과는 비교할 수 없을 정도로 효율성을 혁신하고 혁신을 촉발할 것입니다. 더욱이, 공급망 복잡성은 단순한 장애물이 아니라 변화를 위한 중요한 촉매제가 되어 근본적으로 제조업의 미래를 형성하게 될 것입니다.

제조업체가 이러한 변화를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 변화는 기존 프로세스에 대한 단순한 변경이 아니라 패러다임의 변화를 나타내며 제조 실행 및 전략의 새로운 시대를 예고합니다. 이는 단순히 적응하는 것이 아니라 2024년 이후의 제조 정신을 근본적으로 재구상하는 것입니다.

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