제조 기술 통찰력: SMB가 기술을 사용하는 방법

중소기업을 위한 제조 기술 통찰력을 생각할 때 사람들이 기대하는 것과 정반대인 경우가 많습니다.

우리는 기업 기업의 공장 현장을 견학하기 위해 안전모를 쓰고 있는 정치인의 모습을 잘 알고 있습니다. 기업.

우리는 SMB 제조 회사가 얼마나 진보했는지보다 다른 산업에 비해 얼마나 뒤처져 있는지에 대해 이야기할 가능성이 훨씬 더 큽니다.

따라서 대기업이 언론을 좋아할 수도 있지만 실제로는 중소기업이 디지털 성숙도를 잘 살펴보고 미래에 성장하고 성공하는 데 필요한 것이 있는지 평가해야 합니다.

미국의 모든 제조 회사의 98.43%가 중소기업으로 간주되며, 그 중 5분의 1만이 4차 산업혁명이 가져오는 새로운 비즈니스 모델에 대처할 "매우 준비"되어 있다고 생각합니다.

기술 전략 구현의 중요성은 사라지지 않을 것이며, SMB에서 정교한 기술을 보다 쉽게 ​​사용할 수 있게 됨에 따라 기대치는 더욱 커질 것입니다.

지금 SMB가 경쟁력을 유지하고 미래를 대비하기 위해 막대한 투자를 하고 있는 제조 비즈니스 기술에 대한 통찰력을 제공합니다.

제조에 첨단 기술을 도입할 때의 이점

스마트 제조 기술은 효과적으로 구현될 때 제조 작업의 모든 부분에 많은 고유한 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 생산성 향상: 스마트 제조 비즈니스 기술을 사용하면 인간 노동력이 더 많은 가치를 제공하고 보다 집중적인 사고와 창의성을 요구하는 일에 집중할 수 있도록 하는 보다 일상적인 작업의 자동화로 인해 프로세스 전반에 걸쳐 전체 생산량이 증가했습니다. 더 나은 기술로 프로세스를 간소화하면 직원이 바쁜 업무로만 시간을 보내는 대신 더 의미 있는 작업을 완료할 수 있습니다.
• 더 나은 고객 서비스: 제조 분야의 스마트 기술은 주문을 추적하고, 고객과 소통하고, 특정 고객 서비스 작업을 처리함으로써 고객에게 프로세스에 대한 더 많은 액세스와 가시성을 제공합니다.
• 오류 감소: 데이터 수집 및 분석에서 인적 요소를 제거하면 재고 추적, 배송 및 공급 구매와 같은 영역에서 오류가 줄어듭니다.
• 더 나은 보고: 마찬가지로 데이터 수집 및 분석을 자동화하면 더 빠르고 정확한 보고를 제공하는 더 깨끗한 데이터에 더 많이 액세스할 수 있습니다.

제조 부문을 주도하는 5가지 기술

산업용 사물 인터넷(IIoT)

사물 인터넷은 업계에서 가장 큰 유행어 중 하나이므로 당황하여 고개를 저기 전에 추가로 접두어가 붙은 섹터 한정자가 있는 산업용 사물 인터넷에 대해 살펴보겠습니다.

IIoT는 제조 부문에서 여러 용도로 사용되며 제조에서 기술을 하찮게 구현하는 것보다 상식적으로 더 많이 사용됩니다.

제조업체가 사용하기를 좋아하는 센서인 IIoT 사용의 매우 일반적인 예를 들어 보겠습니다.

조직은 기계를 점검하고 유지 관리하는 작업을 수행합니다. 그러나 우리는 인간입니다. 너무 늦을 때까지 문제를 항상 발견하지는 못합니다.

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IIoT는 단순히 기계 센서에서 데이터를 가져와 실행 가능한 방식으로 전달하려고 합니다. 뜨겁게 달리고 있습니까? 기계의 회전 속도나 압력이 정확하지 않을 수 있습니다.

글로벌 IoT 센서 시장은 주어진 예측 기간 동안 40%의 CAGR로 2024년까지 680억 달러 이상을 초과할 것으로 예상됩니다.

IIoT를 사용하면 필요할 때마다 다양한 기계 센서에서 정확한 정보를 제공함으로써 더 큰 문제가 되기 훨씬 전에 이러한 문제를 해결할 수 있으므로 유지 관리 비용과 가동 중지 시간을 절약할 수 있습니다.

Deloitte에 따르면 IIoT 기반 예측 유지 관리 솔루션은 2025년까지 공장 장비 유지 관리 비용을 40% 줄이고 연간 6,300억 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 예상됩니다.

이것은 단지 한 가지 예일 뿐입니다. 기계와 도구, 작업자의 장치 사이의 간극을 메운다는 점에서 원칙은 동일하게 유지됩니다.

직원이 찾는 시간을 단축하는 기계의 위치 추적기든 공장 현장에서 개인의 건강과 안전을 판단하는 데 도움이 되는 모니터든 제조 환경에서 IIoT 기술의 가능성은 광범위하고 다양합니다.

빅 데이터 및 분석

제조 데이터는 IIoT 구현에서 끝나지 않습니다.

빅 데이터 및 분석의 역할은 특히 공급망 관리와 관련하여 제조업체가 비즈니스를 수행하는 방식에 막대한 영향을 미쳤습니다.

COVID-19 대유행이 전국 기업의 공급망에 미친 영향을 살펴볼 필요는 없지만 요인 데이터 분석이 중단을 최소화하는 데 얼마나 중요한지 보여주었습니다. 가능한.

불과 2년 사이에 엄청난 양의 데이터가 확산되었기 때문에 SMB는 적절한 기술이 없는 조직에서 종종 제대로 활용하지 못하는 귀중한 정보의 산속에 앉아 있는 자신을 발견하게 되었습니다.

회사 데이터의 최대 73%가 분석에 사용되지 않습니다.

이때 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있는 ERP가 중요할 수 있습니다.

현재 회사에서 예측 분석을 사용하고 있다고 말하는 공급망 전문가의 수는 2017년에서 2019년 사이에 76% 증가했습니다.

기업은 분석을 사용하여 공급망 요구 사항, 잠재적 중단을 결정하고 과잉 재고 또는 과잉 생산과 같은 일반적인 문제를 방지하기 위해 데이터를 평가할 수 있습니다.

본질적으로, 낭비를 줄이고 불가피한 공급망 중단에 대비하기 위해 고급 데이터를 사용하고 있습니다.

기업은 그 어느 때보다 훨씬 더 광범위한 규모로 예측 분석 기술을 채택하고 있습니다. 조직의 약 30%가 2019년에 이를 사용했으며, 이는 2년 전의 17%에서 증가한 수치입니다.

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구름

방금 언급했듯이 기업이 현재 보유하고 관리해야 하는 데이터의 양도 그 어느 때보다 많습니다.

이는 어딘가에 저장해야 하며 의원들이 기업이 고객 데이터에 대한 책임을 지도록 하려고 함에 따라 데이터 개인정보 보호법이 강화되고 있습니다.

우리는 이미 GDPR이 캘리포니아의 CCPA뿐만 아니라 유럽(및 유럽과 거래하는 미국 기업)에 막대한 영향을 미치는 것을 보았습니다.

양쪽에 있는 의회 대표들은 이미 연방 수준에서 데이터 개인 정보 보호법 초안을 작성하기 시작했으며 Microsoft 및 Verizon과 같은 주요 기업은 이르면 올해 법안 통과를 요구하고 있습니다.

이것이 왜 중요합니까?

간단히 말해서 데이터 보호는 SMB의 주요 우선 순위가 되고 있으며 막대한 벌금에 빠지지 않도록 규정 준수 규정을 준수해야 합니다.

따라서 두 가지 동시 추세가 있습니다.

• 저장해야 하는 일반 비즈니스 데이터의 확산
• Tier IV 데이터 센터와 같이 올바른 보호 방식으로 저장해야 하는 고객 데이터

따라서 클라우드는 회사 요구 사항에 따라 확장성과 유연성 때문에 Azure 및 유사한 서비스로 데이터를 호스팅하려는 SMB에게 매우 매력적인 옵션이 됩니다.

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자동화 및 AI

일반적으로 자동화에 대해 생각할 때 우리는 스스로 행동하는 정교한 로봇을 상상합니다.

실제로 그들이 사용할 가장 유용한 자동화 및 AI 기술은 주요 작업 프로세스를 자동화하기 위한 소프트웨어 봇일 가능성이 더 큽니다.

AI와 자동화는 실제로 다른 트렌드, 특히 산업용 사물 인터넷 및 분석과 관련이 있습니다.

SMB CEO의 57.6%는 첨단 기술이 내년에 비즈니스에 영향을 미칠 것이라고 생각합니다.

위의 IIoT의 기계 유지 관리 예를 들어 보겠습니다.

문서 워크플로 및 보고서와 같이 자동화에 더 익숙할 수 있는 일부 표준 작업 외에도 AI 기반 기술을 사용하여 공장의 프로세스를 분석할 때 필요한 많은 무거운 작업을 수행할 수 있습니다. 바닥.

예를 들어 특정 시스템이 최대 용량으로 실행되고 있지 않다고 가정해 보겠습니다. 자동화된 솔루션을 사용하여 모든 기계를 자동으로 평가하고 각 기계를 비교한 다음 실행 가능한 데이터로 다시 보고할 수 있습니다.

자동화는 또한 오래된 기계를 전면적으로 없애는 대신 기존 인프라를 업그레이드(센서 추가)하고 다른 프로세스와 함께 자동화할 수 있음을 의미합니다.

로우 코드 앱

로우 코드 앱은 기존 소프트웨어 개발 주기를 크게 뒤집었습니다.

초보자의 경우 로우 코드를 사용하여 기성 솔루션이 할 수 없는 고유한 문제를 해결하는 비즈니스용 맞춤형 앱을 만들 수 있습니다. 이름은 로우 코드 플랫폼의 시각적 특성과 기존 방법과 달리 코딩이 거의 필요하지 않다는 전제를 나타냅니다.

개발자에게 필요한 앱을 만드는 계약을 체결하는 것이 훨씬 저렴할 뿐만 아니라 완료 시간도 훨씬 빨라질 것으로 기대할 수 있습니다.

2024년 애플리케이션 개발의 65% 이상이 로우 코드에서 나올 것입니다.

로우 코드 앱은 기계에 대한 시각적 검사 앱, 워크플로 간소화 또는 처음부터 끝까지 판매 프로세스 자동화 등 거의 모든 작업에 사용할 수 있습니다.

기업들이 앱과 그 가치 제안에 대한 배포 시간 단축의 매력을 보고 있기 때문에 제조 분야의 로우 코드 시장이 향후 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상합니다.

스마트 제조에 대한 한마디

이러한 기술에 대해 인식해야 하는 가장 중요한 사항 중 하나는 어느 정도 또는 대부분은 서로를 구동한다는 것입니다.

스마트 제조(Smart Manufacturing)라는 용어는 위의 모든 사항을 어느 정도 채택하는 제조에 대한 디지털 접근 방식을 의미하는 포괄적인 문구입니다.

스마트 제조 및 관련 기술 시장은 2017년 1,523억 달러에서 2023년에는 4,790억 1,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

이러한 기술을 개별적으로 활용해서는 안 되며, 오히려 조직에서는 프로세스를 면밀히 살펴보고 현대 제조 비즈니스 기술의 이러한 핵심 구성 요소가 프로세스를 디지털화하기 위한 더 큰 접근 방식의 일부로 사용될 수 있는 위치를 확인해야 합니다.

ERP와 같은 기술 솔루션은 데이터를 사용하여 정확한 운영 분석을 제공합니다. 분석을 사용하면 재고 과잉을 줄이고, 재고의 과거 추세를 평가하고, 직원의 생산성을 확인하고, 예상하지 못한 시장 변동에 대비하는 데 도움이 되는 예측을 얻을 수 있습니다. 또한 현대 기술로 비즈니스를 위해 할 수 있는 일이 훨씬 더 많습니다.

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