공장 자동화를 정의하는 6가지 트렌드 

​​1. 엣지 및 클라우드 컴퓨팅: 빅데이터를 실시간으로 실행 가능한 인사이트로 전환 

기업은 IoT(사물 인터넷), 장치 및 스마트 시스템에서 끊임없이 생성되는 데이터의 흐름을 활용하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 함께 산업 운영이 방대한 양의 데이터를 관리하는 방식을 변화시키고 있습니다. 기업은 이 보완적 기술을 통해 데이터를 활용하여 더 빠른 결정, 더 큰 확장성 및 향상된 작업 유연성을 얻을 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 즉각적인 통찰력을 얻기 위해 데이터 소스에 가까운 곳에서 데이터를 처리합니다. 제조 공장에서는 센서 데이터를 원격 서버로 보내는 대신 현장에서 엣지 컴퓨팅으로 분석합니다.  
이와는 대조적으로, 클라우드 컴퓨팅은 외부 서버의 처리 능력을 사용하여 확장 가능한 스토리지 및 분석 기능을 제공합니다. 제조업체는 클라우드 플랫폼을 사용하여 여러 생산 라인에서 기계 성능, 출력 속도 및 유지관리 로그를 포함한 데이터를 수집해 패턴을 식별하고 예방 유지보수 필요성을 예측하며 생산 일정을 최적화할 수 있습니다.  

이 역동적인 두 기술은 다음과 같이 강력한 방식으로 데이터 관리를 혁신하고 있습니다.  

• 더 빠른 결정: 엣지 컴퓨팅은 지연 시간을 줄여 실시간 분석과 빠른 응답을 가능하게 합니다.
• 타의 추종을 불허하는 확장성: ​클라우드 플랫폼은 대규모 데이터 세트를 처리하여 귀중한 통찰력을 제공하며, 비용이 많이 드는 현장 인프라가 필요하지 않습니다.  
• 원활한 통합: ​엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 결합하면 최대한의 유연성을 제공하는 하이브리드 모델이 탄생합니다.

제조업체가 얻는 이점: ​실천 가능한 실시간 인사이트를 제공하여, 스마트한 데이터 기반 의사 결정으로 작업을 최적화하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다. ​ 

빅 데이터 성장: 엣지 컴퓨팅은 2028년까지 전 세계 지출이 3,780억 달러에 이를 것으로 예상되며, 클라우드 컴퓨팅 부문은 2029년까지 1조 4,400억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

– International Data Corporation, Mordor Intelligence  ​ 

​​2. 윤리적 AI: 자동화 결정의 투명성과 신뢰성 확보 

AI를 100% 신뢰하고 회사를 맡기실 수 있습니까? 제조업체가 AI를 운영에 더 깊이 도입함에 따라 이 질문은 가장 중요해지고 있습니다. 윤리적 AI는 핵심 비즈니스 프로세스에서 AI 사용 증가에 대한 확신을 높이는 열쇠입니다. 자동화가 많은 산업 시스템과 공장의 중심이 되면서 AI 기반 의사 결정은 효율적일 뿐만 아니라 윤리적이고 투명하며 규정을 준수하는 것이 필수적입니다. AI 기반 의사 결정을 감사하고 이해할 수 있는 시스템을 구축하면 제조업체는 AI의 효율성을 활용하면서도 통제력을 유지할 수 있습니다. 윤리적인 AI는 이를 가능하게 하며, 직원, 고객 및 이해관계자 간에 AI 기반 운영에 대한 신뢰를 구축합니다. 이러한 관행은 책임감 있는 구현을 보장하는 데 도움이 됩니다.

• 설명 가능한 AI(XAI): 의사 결정 프로세스를 명확히 하도록 설계된 AI 시스템으로, 작업자가 이 기술을 믿고 이해할 수 있습니다.
• 편향 완화: 다양한 데이터 세트를 사용하고 공정성을 지속적으로 테스트함으로써 AI의 공정하고 공평한 의사 결정을 보장합니다.
• 규정 준수: 엄격한 의사 결정 표준을 통해 제조업체가 글로벌 규정을 준수하도록 합니다.
• 지속적인 모니터링: AI 시스템이 윤리적 관행에 부합하고 필요에 따라 조정될 수 있도록 지속적인 감사를 실시합니다.

제조업체가 얻는 이점: 윤리적 AI 관행을 우선시하고, 규정 준수를 보장하며, 자동화 프로세스가 투명하고 공정하며 신뢰할 수 있도록 함으로써 장기적인 신뢰를 구축합니다. 

​3. 공동창조: 협업을 통한 혁신 촉진 

다수의 힘은 강력합니다. 협업은 복잡한 문제를 더 빠르게 해결하고, 비즈니스 운영에 새로운 시너지를 부여하는 매우 효과적인 방법입니다. 산업 자동화에서 다양한 전문 지식, 경험 및 관점을 결합하는 것은 문제 해결 및 기술 개발을 단독으로 해내는 것보다 훨씬 빠르게 합니다. 기업은 파트너, 고객, 학술 기관과 협력하여 공동으로 제품을 개발함으로써 노력이 빛을 발할 뿐만 아니라 자체적인 핵심 역량을 바탕으로 시장 수요와 사회적 요구에 더욱 부합하는 솔루션을 개발할 수 있습니다.

협력 방식:  

• 컨퍼런스 및 업계 이벤트: 네트워킹, 학습, 인사이트 공유, 신기술 소개, 새로운 트렌드를 논의할 기회입니다.  
• 공동 연구 및 개발: 대학 또는 연구 센터와 협력하여 공유 연구, 파일럿 프로젝트 및 연구 논문을 통해 솔루션을 혁신하고 개선합니다.  
• 오픈 소스 플랫폼: 기업은 협업 소프트웨어 및 플랫폼을 통해 리소스를 공동으로 활용하고, 개발 내용을 공유하고, 보다 효과적인 솔루션을 만들기 위해 협력할 수 있습니다.  
• 혁신 파트너십 및 제휴: 공급업체, 경쟁업체 및 기술 제공업체는 협력하여 업계의 과제를 해결하고 제품을 공동으로 제작합니다.
• 고객 피드백: 개발 과정에서 고객 및 최종 사용자의 소중한 의견을 수렴함으로써 새로운 시스템이 실제 요구 사항을 충족하도록 보장합니다. 

제조업체가 얻는 이점: 더 강력한 파트너십을 구축하고, 의미 있는 혁신을 촉진하며, 발전을 위한 공동의 노력에서 앞서 나갈 수 있습니다. ​ 

​4. 코봇: 인간과 로봇 간의 팀워크 재정의 

로봇의 역할이 어셈블리 라인에서 "지루한" 작업에 국한된 시대는 지났습니다.(물론 그런 작업도 여전히 이루어지고 있지만요) 오늘날의 지능형 코봇(협업 로봇)은 작업 공간에서 인간과 함께 작업하여 산업 워크플로를 혁신하고 안전, 정밀도 및 생산성을 향상시키고 있습니다. 이 다목적 기계는 다양한 작업에 적용되며, 시간이 지남에 따라 더 효율적으로 작업하는 방법을 학습하는 동시에 인간 동료와 원활하게 상호 작용합니다. 제조업에서는 일반적으로 재료 취급, 선택 및 배치 작업, 머신 텐딩 및 품질 검사에 사용됩니다. 제조업체가 인력 부족에 직면하고 생산 비용을 절감하면서 운영을 효율화하기 위해 노력함에 따라 코봇이 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

• 적용 가능한 작업: 코봇은 작업을 원활하게 전환할 수 있어 역동적인 환경에 이상적입니다.
• 안전성 향상: 내장 센서와 안전 기능을 통해 사람 곁에서 안전하게 작동할 수 있습니다.
• 사용자 친화적인 프로그래밍: 직관적인 인터페이스를 통해 코봇을 쉽게 설정하고 작동할 수 있습니다.

제조업체가 얻는 이점: 인간-로봇의 협업으로 가동 중단 시간을 줄여 모든 사람에게 더 안전하고 원활하며 효율적인 작업 공간을 제공합니다. ​

코봇의 부상: ​글로벌 협업 로봇 시장은 2024년 19억에서 2030년까지 118억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

– MarketsandMarkets

5. 지속 가능성: 더 친환경적이고 스마트한 운영 구축  

기업들은 점점 더 친환경적인 의식을 갖게 되면서 탄소 발자국과 환경적 영향을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 스마트 제조업체에서 지속 가능성은 단순한 책임감이 아니라 에너지 효율성, 폐기물 감소, 재생 에너지를 통해 혁신, 수익성 및 성장을 끌어올릴 수 있는 전략입니다.

기후 변화에 대한 지속적인 경고와 함께 친환경 관행은 전 세계적으로 우선 순위가 되었으며 제조업체는 에너지 모니터링 시스템, 지속 가능한 자재 및 순환 제조 프로세스와 같은 솔루션을 채택하여 기존의 "채취, 제조, 폐기" 접근 방식을 "감소, 재사용, 재활용" 생산 및 소비 모델로 전환하고 있습니다.  

• 에너지 절약: 고급 자동화는 스마트 기술을 사용한 실시간 조정을 통해 에너지를 전략적으로 줄여 에너지 낭비를 최소화하면서 최고의 성능을 보장합니다.  
• 폐기물 제로: 자동화는 정밀한 프로세스와 동적 모니터링을 활용하여 리소스 사용을 최적화함으로써 낭비를 최소화합니다.  
• 재생에너지 도입: 공장들은 태양열, 풍력발전 시스템과 같은 재생 에너지원을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.  

제조업체가 얻는 이점: 이는 브랜드 평판을 강화하고 지속 가능한 관행에 대해 증가하는 시장 수요를 충족하는 동시에 비용 절약 및 규정 준수를 보장합니다.

6. 디지털 트윈: 실제 세계와 가상 세계를 연결하여 더 나은 운영 실현 

ChatGPT에 "디지털 트윈"이 무엇을 의미하는지 물어보면 "가상 놀이터"라고 설명할 것입니다. 이는 산업 자동화 운영자가 위험 부담 없는 환경에서 프로세스를 시뮬레이션, 모니터링 및 최적화하고, 창의적인 탐색과 변화에 대한 적응을 가능하게 하는 방법을 완벽하게 보여주는 비유입니다.  

제조업체는 물리적 시스템(기계, 장비 및 전체 생산 라인)의 가상 복제본을 생성하여 변경 사항을 “가상으로 시운전”해볼 수 있습니다. 이를 통해 도입 전에 프로세스를 조정하고 미세 조정할 수 있는 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있으므로, 위험을 최소화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.  

방법은 다음과 같습니다. 

• 예방 유지보수: 실시간 장비 성능을 모니터링하여 유지관리 필요성을 예측하고 해결함으로써 가동 중단 시간과 비용을 줄입니다.  
• 프로세스 최적화: 운영 중단 없이 생산 공정을 시뮬레이션하여 전략을 테스트하고 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.  
• 공급망 효율성: 공급망을 시각화하고 최적화하여 물류 및 재고 관리를 개선합니다.  
• 위험 부담 없는 실험: 물리적 환경에서 값비싼 실수를 방지하기 위해 가상으로 변경 사항을 테스트합니다.    

제조업체가 얻는 이점: ​작업을 중단하지 않고 테스트, 적용 및 최적화할 수 있으므로 빠르게 변화하는 세상에서 작업을 원활하게 수행하고 민첩한 사업 운영을 유지할 수 있습니다.​

트윈 파워: 디지털 트윈 시장은 2027년까지 60% 성장하여 735억 달러 이상에 이를 것으로 예상됩니다.  첨단자동화협회(A3)

– MarketsandMarkets

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