2024년 제조업 현황: 완전 디지털화

세계, 특히 제조업은 몇 년 전 팬데믹으로 인한 어려움과 공급망 차질을 점차 극복해 나가는 것 같습니다. 그러나 제조업체는 2024년까지 새로운 과제에 직면할 것으로 예상되며, 그 중 상당수는 디지털 기술의 광범위한 적용을 통해 해결될 수 있습니다.

최근 업계 조사에서는 제조업체가 올해 직면한 과제와 대응 계획에 중점을 두었습니다. 제조업 현황 보고서(State of Manufacturing Report)의 연구에 따르면 2023년 제조업은 경제적 불확실성과 인력 문제에 직면해 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 기술을 도입해야 하는 긴급한 필요성이 있는 것으로 나타났습니다.

딜로이트는 "제조 전망 2024"에서 비슷한 점을 지적하면서 제조 기업이 경제적 불확실성, 공급망 중단, 숙련된 노동력 채용에 어려움을 겪게 될 것이라고 지적했습니다. 어떤 경우이든 Deloitte는 기술이 미래에 중요한 역할을 할 것이라고 믿습니다. 이는 제조 발전에서 기술의 중요성을 강조하는 다른 연구의 결론과도 일치합니다.

특히 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 사물 인터넷(IoT), 자동화, 분석 등의 기술은 제조업체가 운영 효율성을 개선하고 비용을 제어하는 ​​데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술은 생산 환경에서 프로세스에 대한 실시간 통찰력과 엔드투엔드 가시성을 제공하는 데 사용됩니다. 이러한 통찰력과 가시성을 통해 제조업체는 생산 병목 현상, 비효율성 및 낭비를 식별할 수 있습니다. 이러한 문제가 확인되면 가동 중지 시간을 줄이고 운영을 개선하는 데 도움이 되는 조치를 취할 수 있습니다.

장기적으로 대부분의 제조업체는 Industry 4.0과 스마트 제조를 완전히 채택하여 디지털 투자를 늘릴 것입니다. Deloitte의 조사에 따르면 제조업체의 83%는 스마트 팩토리 솔루션이 향후 5년 내에 제품 제조 방식을 변화시킬 것이라고 믿고 있습니다. 그러나 단기적으로 IoT, 자동화, 분석 기술의 도입과 적용은 즉각적이고 상당한 이점을 가져올 수 있습니다.

디지털 공급망 및 기타 기술

제조업은 전염병으로 인해 심각한 영향을 받았지만 대규모 공급망 문제의 어려움에도 불구하고 놀라운 회복을 이루었습니다. 그러나 여전히 해결해야 할 몇 가지 문제가 있습니다. 많은 제조업체에서는 IoT 장치와 생산 라인 데이터 분석을 통합하여 공급망 신뢰성을 향상시키려고 합니다. 그들은 공장 현장 운영 기술(OT) 데이터를 ERP, CRM 등과 같은 기존 엔터프라이즈 IT 시스템과 연결하여 과제를 더 잘 해결하기를 희망합니다. 이러한 통합을 통해 제조업체는 생산 프로세스를 더 잘 관리하고 최적화하여 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 되는 보다 포괄적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

딜로이트는 전망 보고서에서 제조업체가 디지털 도구를 채택함으로써 공급망 투명성을 높일 수 있다고 언급했습니다. 당신은 그렇게 않았다 방법? OT와 IT 시스템을 결합함으로써 제조업체는 주문 프로세스에 적극적으로 참여할 수 있습니다. 공급업체의 데이터와 결합된 이 데이터를 통해 제조업체는 공급망 프로세스를 디지털화할 수 있습니다.

GenAI가 왔습니다

제조업계가 계속해서 새로운 기술을 도입하는 가운데 인재에 대한 수요도 점차 늘어나고 있습니다. 그러나 Deloitte 등의 조사에 따르면 제조업체는 숙련된 인력을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이 도전은 제조에만 국한되지 않습니다. 다행스럽게도 업계 전반에 걸쳐 많은 사람들이 업무 효율성을 높이기 위해 GenAI(생성 인공 지능), 자동화 및 기타 도구를 찾고 있습니다.

GenAI를 사용하여 기술 직원을 지원하고 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 GenAI를 사용하면 대규모 장치 사용자 설명서를 신속하게 요약하거나, 장치 사양 시트에서 특정 설정을 찾거나, 장치 로그 출력에서 ​​이상 항목을 검색할 수 있습니다.

GenAI는 이러한 일반적인 작업을 오프로드함으로써 기술 직원이 주어진 시간에 보다 전문적인 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다. 이는 숙련된 인재를 찾기 어려운 시장에서 더 숙련된 인력을 고용할 필요성을 줄일 수 있습니다.

GenAI의 또 다른 일반적인 용도는 숙련된 직원보다 기술적으로 역량이 부족한 사람들을 돕는 것입니다. 예를 들어, 생산 라인 장비를 제조하는 OEM은 관리 콘솔에 GenAI 프런트 엔드를 배치할 수 있습니다. GenAI를 사용하면 작업자는 암호 명령줄 지침을 이해하지 않고도 실행 속도를 X로 설정하는 등의 요청을 입력하거나 말할 수 있습니다. GenAI는 입력 또는 표현된 요청을 기계가 이해할 수 있는 명령으로 변환합니다. 여기서도 이 기술을 적용하면 찾기 어려운 기술 인재를 고용할 필요성이 줄어듭니다.

마찬가지로 실시간 상태 데이터를 기반으로 제조 프로세스를 지능적으로 자동화하면 직원의 시간을 절약할 수 있습니다. 마찬가지로, 반복적인 작업을 제거함으로써 직원들은 중요한 문제에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 예를 들어 작업자가 정기적으로 공장 현장을 돌아다니며 장비 상태를 평가하도록 하는 대신 장비 상태 모니터링 데이터가 임계값을 초과할 때 자동 경고를 보내는 것처럼 자동화를 간단하게 수행할 수 있습니다.

기술의 미래는 무엇인가요?

2024년에 제조업체가 직면한 주요 과제를 해결하려면 IoT, 엔터프라이즈 연결 및 분석과 같은 오래된 기술의 사용을 확대하는 것이 중요합니다.

현재 채택되고 있는 다른 기술과 더 광범위한 계획은 Industry 4.0의 완전한 채택과 스마트 공장으로의 전환을 포함하여 확실히 미래에 중요한 역할을 할 것입니다. 이러한 노력을 뒷받침하는 기본 기술은 오늘날 혜택을 제공하는 기술과 동일합니다.

위 내용은 2024년 제조업 현황: 완전 디지털화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!