스마트 제조 동향 2022

제조업은 지난 세기 동안 크게 발전해 왔다. 새롭고 발전된 기술이 산업을 발전시키면서 제조업은 분명히 정보와 자동화의 길을 가고 있다. 인공지능과 머신러닝, 센서와 사물인터넷 등의 기술은 제조업의 운영 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 이러한 모든 변화와 함께, 우리의 비즈니스가 적응하고 성장할 수 있도록 업계를 발전시키는 추세를 이해하는 것이 중요합니다.

 

스마트 제조: 완벽 추구

모든 산업에서 가장 효율적인 솔루션은 일반적으로 최선의 선택입니다. 제조업도 마찬가지다. 업계를 미래로 이끄는 혁신적인 기술은 이상적인 솔루션에 뿌리를 두고 있습니다. 공장에서 특정 제품을 생산하기 위한 완벽한 해결책은 무엇일까요? 우리가 그 이상에 얼마나 근접할 수 있을까?

스마트 제조의 아이디어는 인공지능에 의해 최적화된 배치를 가진 완전히 자동화된 공장이다. 인간의 개입은 인간의 실수가 발생할 여지를 남겨주기 때문에 가능한 한 최소화해야 한다. 이론적으로 이러한 종류의 공장들은 또한 인간 노동자들이 단기적이거나 장기적인 부상의 위험에 놓이지 않기 때문에 더 안전하다.

이러한 이상이 아직 완전히 가능한 것은 아니지만, 2022년의 많은 제조 기술은 이 목표를 달성하는 데 매우 근접해 있다. 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 스마트 제조 시장의 글로벌 규모는 2021년 2,495억 6,000만 달러였으며, 2022년에는 2,778억 1,000만 달러로 증가할 것으로 전망된다. 이러한 혁신적인 기술이 이 부문의 성장을 가속화할 것으로 예상되는 상황에서 경쟁력 있는 비즈니스를 유지하기 위해서는 이러한 기술의 뉘앙스를 이해하는 것이 중요합니다. 

2022년 스마트 제조를 주도하는 기술

스마트 제조는 다양한 기술을 포괄한다. 이것들은 일반적으로 로봇 공학, 인공지능, 사물 인터넷으로 분류된다. 이러한 범주 내에 존재하는 다양한 기술이 있으며, 다양한 방식으로 중복되는 경우가 많다. 예를 들어, 제조에서 많은 AI 기술은 IoT 센서가 제공하는 데이터에 의존한다.

 

로보틱 프로세스 자동화

물리적 하드웨어 로봇과 혼동하지 않도록 로봇 프로세스 자동화는 소프트웨어 작업을 자동화하여 직원의 수동 작업을 단순화합니다. 자동화할 수 있는 몇 가지 태스크 유형은 다음과 같습니다. 

백오피스 태스크
AR/AP 추적
공급업체 관리
재고관리
로봇 공정 자동화가 도움이 될 수 있는 응용 분야는 더 많지만, 이와 같은 다양한 작업을 자동화할 수 있는 가능성은 2022년 스마트 제조에 중요한 기술이다. 이 주제를 둘러싼 일반적인 주제 중 하나는 챗봇 개인화의 개념이다. 대화형 AI는 직원들을 위한 고객 서비스, 문제 해결 및 보고 서비스를 크게 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 

인공지능과 기계학습

스마트 제조에서 AI의 역할은 효율성의 문제이다. 복잡한 AI와 머신러닝(ML) 알고리즘은 기존 기술을 최대한 활용하고, 기계를 더 오래 가동하며, 공장 생산성을 높이면서도 비용을 최소화할 수 있는 방법을 찾기 위해 설계됐다. 제조에서 가장 인기 있는 기계 학습 사용 사례 중 하나는 예측 유지보수이다. 

 

기계가 고장날 때까지 유지보수를 기다리는 것은 기업에 비용이 많이 듭니다. 그러나 특수 IoT 센서와 함께 ML 알고리즘을 적용하여 기계가 고장나기 전에 언제 서비스를 받아야 하는지 예측할 수 있습니다. 육안 검사를 위한 기계 비전과 같이 제조 시 ML에 대한 많은 다른 사용 사례도 있습니다.

디지털 트윈즈

디지털 트윈의 개념은 우리가 인공지능을 어떻게 사용하는지에 대한 이상주의적 성격에서 비롯된다. 생산 라인을 가장 효율적으로 설정할 수 있는 방법을 찾고 있다면 레이아웃의 효율성을 테스트하기가 매우 어렵습니다. 

 

이 문제를 해결하기 위해 디지털 트윈의 개념은 테스트 과정을 디지털화한다. 공장 바닥을 현실에 기반한 시뮬레이션으로 디지털화함으로써, 우리 생산 라인의 조각들을 시뮬레이션에서 재배열하고 수정하여 최적의 배치를 찾을 수 있다.

그러나 디지털 쌍둥이는 시뮬레이션과 같지 않다. 정적 시뮬레이션과 달리 엔지니어는 실제 조건을 기반으로 데이터를 볼 수 있습니다. 이 데이터는 실제 세계의 센서에서 나온다. 이것은 디지털 트윈이 더 정확한 사진을 위해 현실에 기반을 두고 있음을 보장한다.

 

클라우드 기술

제조업체들은 여러 가지 이유로 클라우드 스토리지 네트워크에 데이터를 안전하게 저장하는 방향으로 전환하고 있습니다. 특히 한 가지 이유는 제조업체가 전 세계 어디에서나 온 디맨드 방식으로 데이터에 안전하게 액세스할 수 있는 이점을 얻기 때문입니다. 클라우드에 데이터를 저장하는 것이 현장에 저장하는 것보다 저렴하다는 점도 이유다. 기업은 데이터를 클라우드에 안전하게 저장하면 각 운영 사이트의 IT 지원 및 스토리지 하드웨어 비용을 절감할 수 있습니다.

클라우드 스토리지는 확장성과 탄력성도 뛰어납니다. 더 많은 스토리지가 필요하면 쉽게 추가할 수 있습니다. 물리적 온사이트 스토리지의 경우 이 작업이 쉽지 않을 수 있습니다. 특정 서비스에 대해 클라우드 마이그레이션을 수행할 때 고려해야 할 몇 가지 과제가 있지만, 궁극적으로 비즈니스 특성에 따라 비용보다 이점이 훨씬 큽니다. 클라우드에는 많은 이점이 있지만 항상 보안 위험이 있습니다. 데이터를 보호하려면 클라우드 인프라 보안에 주의해야 합니다. 

사물인터넷(IoT)

많은 사람들은 인공지능이 스스로 기술을 바꾸는 게임이라고 가정한다. 그러나 AI와 머신러닝 기술은 데이터에 크게 의존한다. 최근 인공지능이 제조 환경에서 이처럼 유용해진 이유 중 하나는 사물인터넷의 발전 때문이다. 보다 구체적으로, 공장에서 센서의 확산은 예측 유지보수, 디지털 트윈, 자동 전원 관리 및 컴퓨터 비전 기반 품질 보증과 같은 AI 애플리케이션을 작동시키는 데 도움이 되었다.

산업 공간에서 사물인터넷 기술이 더 인기를 끌게 된 또 다른 이유는 무선 연결 기술의 발전 때문이다. 6GHz 와이파이는 실내 환경에서 많은 소형 장치의 네트워크 간 연결을 더욱 실현 가능하게 만들었다. 하지만, 올해 동안 많은 회사들이 직면하게 될 도전은 현재의 칩 부족 문제를 해결하는 것이다. 이는 새로운 기기의 조달 측면에서 희소성으로 이어졌다.

 

스마트 제조의 미래 

2022년 스마트 제조를 생각하는 방식을 바꾸는 많은 혁신적인 기술이 있다. 전 세계 지역과 국가 간의 경쟁 증가는 제조 기술의 혁명으로 이어졌고, 그 발전은 앞으로도 계속될 것이다. 

그러나 단순히 스마트 제조 기술을 이해하는 것만으로는 비즈니스 경쟁력을 유지하기에 충분하지 않습니다. 새롭고 독특한 방식으로 이를 적용하면 비즈니스의 미래로 가는 길을 개척할 수 있습니다. 또한 비즈니스에서 사용해야 하는 제한 사항을 고려하는 것도 중요합니다. 

 

예를 들어, 올해 계속되는 칩 부족은 공장 바닥에 추가할 수 있는 장치의 수를 제한하고 있다. 이러한 한계에 직면했을 때 브리콜리지는 제조업자의 가장 좋은 친구가 될 수 있다. 2022년의 한계에 적응하고 이용 가능한 기술을 최대한 활용할 수 있는 사람들은 스마트 제조로 회사가 미래로 나아가는 길을 보호할 것이다.