제조업에서 디지털 전환이란 무엇인가요?

4.0 시대의 시작과 함께 제조업의 디지털 전환은 보편적인 트렌드가 되었습니다. 최근 몇 년간 공급망, 운영 효율성, 연구개발(R&D), 그리고 커뮤니케이션을 촉진하는 데 있어 그 급격한 효과를 목격했습니다.

그렇다면 제조업 분야에서의 디지털화란 무엇일까요? 명확한 답변을 논의하는 동시에, 이 전환의 이점, 도전 과제, 그리고 가장 인기 있는 트렌드에 대해서도 살펴보고자 합니다.

제조업에서의 디지털 전환이란?

개요

무엇보다도, 디지털 전환과 디지털화는 서로 교환하여 사용할 수 있는 두 용어입니다. 이는 제조업뿐만 아니라 모든 산업과 분야에 적용되는 비즈니스 전략입니다. 전통적이고 새로운 비즈니스 문제를 해결하기 위해 디지털 기술을 적용하며, 동시에 새로운 기회의 길을 열어줍니다.

제조업에서 이러한 전략을 사용하는 것은 생산성을 향상시키고 인력을 강화하는 것을 의미합니다. 동시에 비용을 줄여 수익을 극대화합니다.

요약하자면, 제조업 디지털화의 확실한 목표는 다음과 같습니다:

• 이익을 극대화하고 생산 비용을 절감한다.
• 제품의 품질과 생산성을 향상시킨다.
• 운영 활동과 의사결정 과정을 용이하게 한다.
• 갑작스러운 도전과 시장 수요에 대응할 수 있는 능력을 갖춘다.
• 경쟁 우위를 향상시킨다.

모든 경쟁력 있는 기업의 생산은 점점 더 유연한 시장에 적응하기 위해 빠르게 변화하고 있습니다. 이 과정은 특히 팬데믹으로 인해 전체 산업이 혼란에 빠진 이후 4.0 기술에 의해 더욱 가속화되고 있습니다.

제조업 디지털화 사례

제조업 디지털화가 실제로 어떻게 작동하는지 더 명확히 보여드리기 위해, 거대 기업인 Nike의 사례를 소개합니다.

세계 최대 스포츠 브랜드는 꽤 오랫동안 이 전략을 도입해왔습니다. 가장 눈에 띄는 증거는 이 거대 기업이 글로벌 고객과의 참여를 향상시키기 위해 디지털 및 모바일 플랫폼을 어떻게 개발했는가입니다. 최근 몇 년간 스니커즈 산업의 열풍이 Nike의 성공적인 분석 결과라는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

2017년부터 Nike는 연구개발과 제품 유통에 영향을 미치는 보다 정밀한 마케팅 전략에 집중해왔습니다. 이 전략은 유통업체 수를 30,000명 이상에서 40명으로 줄이고 더 은밀한 시장으로 전환하는 것을 목표로 했습니다. 그 결과, 회사는 계획보다 2년 빠른 3년 만에 33%의 직접 고객 판매를 달성했습니다.

Nike가 위험한 결정을 내리지 않았다면, 계속 성장하는 스포츠웨어 시장이 아마도 그들의 제품을 희석시켰을 것입니다.

제조업 디지털 전환의 도전 과제

이 과정이 제공할 수 있는 막대한 이점에도 불구하고, 운영 시스템과 상당한 비용이라는 장애물이 있습니다. 따라서 기업은 갑작스러운 변화를 시도하기 전에 불가피한 도전 과제를 신중히 고려해야 합니다.

제조업은 비용이 많이 들고 역동적인 분야로, 지출하는 모든 비용이 가치 있어야 합니다. 이 과정은 초기 투자 비용을 수반할 가능성이 높으며, 이는 투자자와 주주를 설득하고 신중하게 계획된 재무 전략이 필요합니다.

자원 제약과 촉박한 일정은 전략이 결과를 입증하기 전의 어떤 방해나 비효율도 더욱 용납하기 어렵다는 것을 의미합니다.

내부든 외부든 IT 부서는 엄청난 도전에 직면할 것입니다. 각 새로운 프로세스와 아이디어는 디지털/제조 인프라를 원활하게 하기 위해 새로운 시스템, API, 절차를 구축하는 데 많은 시간과 헌신이 필요합니다.

마지막으로, 인력은 새로운 디지털화 시스템과 완전하게 작동하기까지 분명히 시간과 노력이 필요할 것입니다. 근로자, 직원, 관리자 모두 새로운 도전과 요구에 직면하며, 이는 더 높은 또는 다른 기술을 요구할 수 있습니다.

제조업에서 디지털 전환이 중요한 이유

그러나 디지털화 과정이 성공적이고 제때 결과를 제공한다면 기업은 엄청난 혜택을 누릴 것입니다.

혁신 주도의 생산성: 디지털 기술은 직원 협업을 향상시키는 더 나은 커뮤니케이션 방법을 가능하게 합니다. 또한 빅데이터와 AI는 의사결정 과정과 예측 분석을 촉진합니다. 디지털 플랫폼은 학습 곡선을 부드럽게 하고 생산성 관리를 위한 더 나은 관리를 제공합니다.

새로운 고숙련 인력: 고도화된 프로세스와 활동은 잘 훈련되고 더 역동적인 근로자를 필요로 합니다. 각 기업은 제조 혁신을 담당할 새로운 고숙련 직원을 유치할 기회를 더 많이 갖게 됩니다.

향상된 운영 효율성: 디지털 혁신은 수작업과 전통적 노동을 자동화와 로봇 공학으로 대체합니다. 이 과정은 직원 비용을 줄이고 시간을 절약하며 새로운 효과적인 관리 방법을 제공합니다. 기업은 또한 기획과 새로운 도전 과제 대응과 같은 중요한 업무에 더 집중할 수 있습니다.

수익 및 이익 극대화: 재고, 배송, 공급망 비용도 줄일 수 있습니다. 더 나은 의사결정 시스템은 위험과 관리 관련 비용을 최소화하고 고객 수요에 대한 더 나은 통찰력으로 판매를 향상시킵니다.

제조업 디지털 전환 트렌드

산업용 사물인터넷(IIoT)

IoT는 센서와 전자 장치 네트워크를 통해 데이터를 연결하고 교환하는 물리적 및 산업 자산의 네트워크를 의미합니다. 이들은 소프트웨어와 인터넷을 기반으로 다양한 작업을 통합적으로 처리합니다.

가정용 가전제품과 유사하지만 산업 수준에 적용된 이 자산과 기계들은 데이터를 수집하여 분석 및 예측 프로세스를 수행합니다.

2019년 조사에 따르면 제조업체의 63%가 향후 5년 내 IoT의 수익성을 믿고 있습니다.

IIoT가 비용 절감에 미치는 유망하고 명확한 효과 중 하나는 수동 점검보다 더 빠르고 정확하게 고장을 감지하는 데 도움을 준다는 점입니다. 또한 재고 및 시설 관리에 드는 비용과 에너지를 줄입니다.

빅데이터, 분석, 그리고 AI

4.0 산업 혁명의 중요한 분기점인 빅데이터와 AI는 기업이 경쟁 우위를 회복하고 향상시키는 데 실용적인 도구로 등장합니다. IIoT가 수집하는 방대한 데이터는 인사이트를 얻고 예측 분석을 제공하기 위해 처리되어야 합니다.

이러한 과정에서 AI와 머신러닝은 경영진에게 명확하고 이해하기 쉬운 정보를 전달하는 데 강력한 역할을 합니다. 제조업에서의 미세한 개선도 수백만 달러의 이익으로 이어질 수 있습니다.

최근 Repsol은 Microsoft와 협력하여 언제 어디서 시추할지에 관한 의사결정에 AI를 적용했습니다. 이 스페인 가스 회사는 석유 시추에서 더 효율적인 거래를 기대하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 빅데이터를 지원하여 방대한 데이터를 처리하기 위한 가치 있고 전략적인 저장 공간을 제공합니다. 클라우드 서비스를 도입함으로써 기업은 수십억 개의 데이터 포인트를 모델링하고 머신러닝에 활용하는 데 필요한 컴퓨팅 능력 유지 및 업데이트 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

클라우드 서비스는 또한 현장 내 어느 시설의 컴퓨터에서든 쉽게 접근할 수 있도록 실시간으로 데이터를 탐색, 관리, 검색하는 데 도움을 줍니다. 이러한 주문형 가용성은 역동적인 환경에서 새로운 문제와 변화에 대한 대응 시간을 단축합니다.

차세대 제조 인력

그리고 여기서 말하는 것은 단지 고숙련 및 경쟁력 있는 직원만이 아닙니다. 물론 디지털화를 도입함으로써 인력에게는 훌륭한 보너스가 될 것입니다. 로봇 공학과 자동화는 이미 오랫동안 존재해왔으며, 경쟁력 있는 제조업체의 필수 요소가 될 것입니다.

로봇 팔과 재고 로봇은 인간 노동자를 대체할 수 있는 영역에서 더 높은 효율성과 비용 절감을 제공합니다. 이들은 제조 및 재고 측면에서 더 집중적이고 신뢰할 수 있으며 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

고숙련 및 차세대 인력으로 돌아가면, 첨단 기술은 일부 수작업 직업을 구식으로 만들었지만 경쟁력 있는 근로자에게는 새로운 경력 기회를 제공했습니다. 수요가 높은 직업에는 데이터 분석가, IT, 로봇 및 자동화 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 연구개발(R&D) 등이 포함됩니다.

이 트렌드는 혜택과 함께 새로운 도전 과제를 제시합니다. 4.0 시대가 이제 막 시작된 만큼, 이러한 고수요 직업에 대한 우수 인력 공급과 인재 풀은 아직 매우 제한적이며, 채용이 어렵습니다.

3D 프린팅 기술

이 기술은 더 나은, 저렴한, 그리고 더 효율적인 프로토타입과 대량 생산 상품을 만드는 데 잘 활용되고 있습니다. 3D 프린팅을 통해 제품 디자이너와 연구개발 전문가들은 테스트 제품 제작에 드는 시간을 절약하면서 연구, 발견, 오류 수정에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

성장하는 잠재력과 함께, 단순하고 정밀한 제품을 생산하는 데 시간과 비용 면에서 매우 효과적이며, 생산성을 크게 향상시킵니다.

민첩성과 대응력

기술 통합은 데이터 처리와 의사결정 과정에서 시간을 절약할 뿐만 아니라, 기업이 더 나은 대응을 하고 역동적인 시장에 적응하며 고객 요구를 충족시키기 위한 새로운 제조 결정을 내릴 수 있게 합니다.

사용자와 고객으로부터 데이터를 수집함으로써, 제품이나 배송을 제때 개선할 기회도 더 많아집니다. 이는 경쟁 우위를 효과적으로 강화할 것입니다.

증강 현실

AR 기기를 사용하면 관리자와 근로자는 데이터와 기계 또는 재고의 성능을 더 나은 작업 경험으로 접할 수 있습니다. 이들은 한눈에 접근할 수 있어 전통적인 기록과 점검보다 많은 시간을 절약합니다.

AR은 또한 교육에 매우 강력하며, 기계 부품이나 제조 공정의 다양한 구성 요소와 위치에 직관적으로 접근할 수 있는 도구입니다.

결론

오늘날 질문은 “왜 제조업을 디지털화해야 하는가?”에서 “어떻게 제조업의 디지털 전환을 도입할 것인가?”로 바뀌었습니다. 믿거나 말거나, 이 트렌드는 여러분이 상상하는 것보다 훨씬 빠르게 비즈니스와 생산의 세계를 변화시키고 있습니다. 따라서 비즈니스를 더 경쟁력 있게 만들기 위한 첫걸음을 내딛는 것은 현명한 선택으로 보입니다.