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산업 3.0 또는 세 번째 산업혁명은 모두 자동화보다 효율적인 생산프로세스에 관한 것이었다. 그 시대가 끝나기 전에 많은 제조업체와 공급업체는 로봇공학 및 정교한 조립라인시스템을 사용해 고도로 최적화된 작업을 수행할 수 있는 고급기계를 통합하기 시작했다.
우리는 이제‘Industry 4.0’즉 네 번째 산업혁명으로 옮겨가고 있다. 이는 여전히 효율성 향상에 관한 것이지만, 현저히 다른 방식으로 이뤄지고 있다. 오늘날 고도의 디지털화된 환경 덕분에 더 현대적인 기술선택으로 모든 것이 데이터 중심이 되고 있다. 제조업계도 예외는 아니며, 똑똑한 기술과 Internet of Things(IoT)로 인한 주요 변화가 있음을 알 수 있다. 세계경제포럼(World Economic Forum)은 이렇게 말한다. 네 번째 혁명은 인공지능(AI), 고급로봇, 첨가제 제조(3D 인쇄), 사물인터넷의 조합을 포함할 것이다. 간단히 말하면, Industry 4.0은 보다 수동적이고 효율성을 높이는 프로세스와 디지털 최적화된 통찰력 중심의 시스템이 융합된 것이다. 물론, 이 모든 것의 핵심은 인공지능과 기계지식이다. 이 두 기술은 제조, 개발 및 공급망 운영의 현 상태를 혁신적으로 변화시킬 것이다. 그들이 할 수 있는 것과 그들이 풍경을 어떻게 개선할 것인가는 살펴보자.
더 많은 예측적 및 정보에 입각한 의사결정 빅데이터 시스템과 분석 플랫폼은 하나의 믿을 수 없을 정도로 유용하고 중대한 기회, 즉 정확한 데이터를 활용할 수 있는 능력을 제안한다. 들어오는 데이터 스트림은 지금 알리고 행동하는 데 사용할 수 있지만, 향후 전략을 위한 알고리즘 및 프로파일 작성에도 사용할 수도 있다. AI와 기계학습 기술이 가장 많이 제공되는 곳이다. 기계학습은 인간의 두뇌와 마찬가지로 인지적이며, 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터가 이용 가능해짐에 따라 학습한다. 개발자는 알고리즘을 만들 수 있다. 때로는 지속 적으로 업데이트되는 알고리즘을 사용해 시스템을 작동하게 만든다. 이를 통해 능률적인 의사결정을 내리는 데 사용할 수 있는 능률적인 인텔 채널이 거의 끝없이 이어진다. 예를 들어, 고객이 새 어셈블리 프로세스를 구현하기 전에 소비자가 새로운 어셈블리 프로세스에 어떻게 반응하는지를 상상해보면 이해될 것이다. 그러나 이는 단순한 작업을 넘어서는 것이다. 이러한 시스템은 또한 장비 및 시스템 유지·보수부터 사이버 보안에 이르기까지 거의 모든 것을 예측하고, 이에 반응할 수 있다. 실제로 전문서비스업체인 PriceWaterhouseCoopers(PWC)사는 제조학습의 예측·유지·보수를 개선하기 위한 수단으로 기계학습 및 분석의 채택이 향후 5년 동안 38% 증가할 것이라고 주장한다. 수요 및 공급 예측 예측 가능하며 정보에 입각한 데이터 기반 운영과 함께 실시간으로 전 세계에 대응할 기회가 제공된다. 제조영역 내에서, 이것은 사소한 방해조차도 공급망을 통해 파급되는 문제를 일으킬 수 있기 때문에 운영을 원활하게 하는데 중요하다. 예를 들어, 특정 공급업체가 부족한 경우 제조업체는 그에 따라 계획을 세우고 대체재료를 찾거나 새로운 개발 프로세스를 제안할 수 있다. 이것은 Industry 4.0의 세계에서 다르며, 생산라인을 멈추지 않고도 이러한 프로세스를 완벽하게 수행할 수 있다. 예측 기능은 또한 증가추세의 발견과 식별을 허용한다.
소비자에게 더 가까이서, 정서와 수요를 정확하게 측정하는 것도 가능하다. 이것은 궁극적으로 폐기물 관리를 개선하고 운영비용을 절감하는 여러 가지 방법으로 생산비용을 절감할 수 있다. 예를 들어, 공급이 낮으면 제조업체는 생산량을 줄여 에너지 비용을 줄이고 공급 제한을 낮출 수 있다. 개선된 품질 관리 간단히 말해, 프로세스 및 시스템의 상황에 대해 더 많이 알고 있다면 품질과 생산을 최적화하기가 훨씬 쉽다. 제조업체는 작업이 끝나기 훨씬 이전에 문제점이나 비효율성을 발견하고, 그에 따라 조정할 수 있다. 생산, 물류, 운송, 유통, 심지어 판매까지 다양한 출처에서 들어오는 데이터를 사용해 품질의 양질과 불량에 영향을 미치는 것에 집중할 수 있다. Industry 4.0은 전체 제조 및 공급망 환경을 사후 대응적 실체에서 더욱 능동적인 실체로 전환할 것이다. 더 이상 다양한 프로세스, 제품 및 어셈블리에서 일어나는 일을 이해하거나 식별하기 위해 오랜 시간 기다릴 필요가 없다. 대신 실시간으로 발생하는 상황을 정확히 볼 수 있으므로 작업을 훨씬 효율적으로 빨리 수행할 수 있다. 인공지능과 기계학습은 이 기능을 더욱 향상시켜 유입되는 데이터 스트림과 정보를 통해 지속적으로 모니터링해 가장 중요한 것을 강조 표시할 수 있다. 그리고 이것은 더 높은 품질향상 결과로 직접 연결될 것이다. 기계 학습: 데이터 기반 기업을 위한 필수 도구 결국 인공지능과 기계학습은 여러 산업분야에 걸쳐 수백 가지의 데이터 스트림(수천 개는 아니더라도)을 선별하고 처리하는 수단을 제공할 것이다. 예를 들어, 제조 관련데이터를 모니터링하려면 하드웨어 및 기계보고서, 생산수준, 품질관리, 총 생산량, 고객대응 및 기타 유사한 요소를 조사해야 한다. Industry 4.0은 더 똑똑하고 더 많은 데이터 중심의 프로세스와 운영으로 전환하고 있다. 즉, 분석되고 활용돼야 할 거의 무한한 데이터를 의미한다. 인공지능과 기계학습은 실제로 이 과정에서 절약의 기회이며, 이러한 기술이 제공하는 인지적, 심화 학습기능은 시간이 갈수록 좋아질 것이라는 것을 의미한다. #인더스트리 #산업혁명 #제조 #로봇 #공학 #로봇공학 #디지털 #채널 #플렛폼 #빅데이터 #프로세스 #인공지능 #고급로봇 #사물인터넷 #공급망 #통찰력 #정보 #소비자 #폐기물 #생산비용 #물류 #운송 #어셈블리 #데이터 #스트림 |
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