제조 산업은 혁신에 익숙하지 않습니다. 지난 10 년 동안 네 번째 산업 혁명이 시작되어 사물 인터넷, 고급 분석, 프로세스 자동화 및 인공 지능 (AI)을 포함한 강력한 새로운 기술을 제공했습니다. 오늘날 공장은 똑똑하고 고도로 연결되어 있으며 데이터 중심입니다. 그들은 그 어느 때보 다 더 효율적이며, 운영은 사람들이 데이터 중심의 통찰력을 기반으로 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.
그러나이 이야기는 끝나지 않았습니다. 2 0 24에서 제조 회사는 운영 모델의 또 다른 변화를 안내 할 것입니다. 인간 기계 협력과 인간의 지배력을 강조하는 다섯 번째 산업 혁명 (또는 산업 5.0)은 제조 회사를보다 지능적이고 지속 가능한 방향으로 이끌어 인간 직원이 가장 효율적인 방식으로 일할 수있게 해줄 것입니다.
향후 몇 년 동안 우리는 AI, 로봇 및 사물 인터넷을 수용하려는 점점 더 많은 제조 회사를 보게 될 것입니다. 그들은 지속 가능성, 효율성 및 더 민첩한 생산 방법을 주도하기 위해 인간-기계 연결에 중점을 둘 것입니다. 생성 인공 지능의 출현으로 인해 이러한 추세가 가속화되었습니다. 제조업체는 이미 생산성과 수익을 높이기 위해 혁신을 공장에 통합하려고합니다.
세 가지 방법 AI는 제조를 변화시킬 것입니다
전체 생산 라인 단순화에서 의사 결정 프로세스의 속도를 높이고 품질 관리를 향상시키는 것에 이르기까지 새로운 기술에 의해 제기 된 명백한 장점을 감안할 때 투자의 급격한 증가는 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 기업은 현재 풍부한 AI 및 기계 학습 도구를 사용하고 있지만 많은 제조 부문이 여전히 데이터 및 문서를 처리하는 전통적인 방법과 밀접한 관련이 있으며, 분산 된 기술 및 복잡한 프로세스는 업계의 기업에 어려움을 겪고 있습니다.
신기술과 통합 시스템의 채택을 통해 산업이 향상됨에 따라 이제는 잘 작동하는 내용과 무시되는 내용을 평가할 때입니다. 물류 불확실성과 관련된 비용 상승 및 기본 원료 공급의 취약성은 비즈니스 리더에게 두통을 일으키고 있습니다. 이를 혼란스러운 정보와 결합하면 파일 추적 및 프로세스 지연을 포함하여 재난 레시피가 될 수 있습니다. 경쟁이 치열한 시장에서 생존하고 번성하기 위해 디지털 혁신이 점점 더 중요 해지고 있습니다.
1. 효율성 개선
AI는 인간 직원에게 더 많은 시간을 확보 할 것입니다. 일부 직업에서 직원들은 디지털 시스템에서 쉽게 지원되는 관리 작업을 완료하는 데 수많은 시간을 낭비합니다.
디지털화 및 자동화 솔루션은 고객을 지원하기 위해 리디렉션 할 수있는 많은 시간을 절약합니다. 또한 제조 조직은 AI 기반 프로세스를 구현하고 비즈니스 영역을 간소화하며 종종 지연을 경험하는 프로세스를 통합하여 컴플라이언스 문서와 관련된 고비용 프로세스를 향상시켜 더 나은 프로세스주기를 만듭니다.
AI가 프로세스를 자동화하는 능력을 향상 시키면, 더 오래 걸리는 생산 프로세스의 일부는 규칙 기반 및 의사 결정 중심 프로세스로 구성 될 수 있습니다. 이는 이러한 프로세스에서 직원이 수동 작업을 기계 지원으로 대체 할 수 있음을 의미합니다. 숙련 된 노동에 의해 전통적으로 관리되는 작업을 AI에 할당한다고해서 인간 직원의 필요성을 제거하지는 않습니다. 대신, 디지털 동료 역할을 할 수 있으며, 직관, 개입 및 창의성이 필요한 작업을 위해 조직에서 인재를 확보 할 수 있습니다.
분석을 위해 충분한 데이터를 사용하면 새로운 기술 구현 및 통합 계획은 특정 조직이 결정하는 규모 및 개선에 따라 다릅니다. 더 작은 규모로 AI를 사용하여 고객 정보 및 주문 이력을 중심으로 관리 할 수 있습니다. 더 큰 규모로 AI는 수백 또는 수천 개의 부품과 관련된 제품 정보를 수집하는 데 사용될 수 있으며, 각 부품에는 고유 한 식별자가 있습니다.
또 다른 예는 공급 업체 성능과 관련된 데이터를 분석하여 제조 조직이 예상 할 내용을 더 잘 이해하고 잠재적 인 함정을 미리 준비 할 수 있도록하는 것입니다.
AI 기술은 또한 상호 운용성 문제를 해결하는 데 사용되고 컴퓨터 시스템과 소프트웨어가 플랫폼에서 정보를 교환하고 사용할 수 있도록합니다. 다른 소프트웨어와 기술간에 데이터를 공유 할 수있게하면 프로세스를 간소화하는 데 도움이됩니다. 프로세스 자동화를 활용하고 데이터 처리 속도를 높이면 기업의 운영 효율성이 향상됩니다. 이러한 개선 된 시스템은 비용을 줄이면서 확장 성과 유연성을 증가시켜 기업 전체의 단순화 된 데이터 공유를 가능하게합니다.
이는 기술 트렌드를 따라야 할뿐만 아니라 제조업체가 필요합니다. 적시에 중요한 결정을 내리고, 고비용 기능을 효과적으로 해결하고, 운영을 간소화하며, 준수 문서의 정확성을 보장하고, 혁신 범위를 확장하고, ROI를 향상시키고, 지속 가능성을 향상시킵니다.
2. 실수를 줄입니다
AI에 대한 투자는 오류 가능성을 줄입니다. AI의 이점 중 일부는 IoT 통합에서 제공하는 것과 비슷해 보일 수 있지만 실제 영향은 상당히 다르며 AI는 훨씬 더 광범위한 기회를 제공합니다.
IoT는 지원 기계 및 네트워크 지원에 중점을 두는 반면 AI는 전통적으로 인간의 책임과 지능 영역으로 제한된 기능을 지원합니다. IoT는 인터넷을 통해 물리적 객체를 연결하는 데 중점을두고 있지만 AI는 전체 프로세스를 조정하고 구조화되지 않은 데이터를 구축하기 위해 노력합니다.
AI의 장점은 정확도입니다. 지연을 제거하고 지루한 수동 작업을 줄이며 오류의 범위를 좁혀 직원의 삶을 변화시킬 수 있습니다. 디지털 도구를 활용하여 비즈니스 단위간에 데이터를 원활하게 이동하면 효율성을 높일뿐만 아니라 최고의 인재를 유치하고 유지하는 더 행복한 직장을 만드는 데 도움이됩니다.
3. 새로운 인재를 유치하십시오
새로운 기술은 새로운 인재를 유치 할 것입니다. 기술 기술 격차는 생산성을 해칠뿐만 아니라 많은 경우 성장을 제한하고 혁신을 제한합니다. 이러한 빠른 발전으로 제조 산업은 시간과 보조를 맞추고이 현대화에 적응 해야하는 기존 직원을 훈련시키는 데 필요한 인재를 유치해야합니다. 그렇지 않으면 계약을 전달하는 데 문제가 발생할 위험이 있습니다.
AI 및 기계 학습은 제조업이 새로운 수준으로 효율성을 높이고 미래의 성장과 혁신을위한 강력한 토대를 구축 할 수있는 기회를 제공합니다. AI는 판매 및 공급망 관리에서 품질 검사 및 재고 관리에 이르기까지 복잡한 프로세스를 간소화하고 잠재적 인 문제를 예상하고시기 적절한 프로젝트 전달을 보장하고 있습니다.
그것이 제공하는 매우 정확한 정보는 젊은 인력의 열망과 일치하며 업계의 거의 모든 사람들의 노동 생활을 개선하여 더 많은 정보를 얻는 결정을 신속하게 결정하는 데 도움이됩니다. 인간 직관을 AI 기술의 속도와 규모와 결합함으로써 제조업체는 경쟁력을 유지하고 앞으로 몇 년 동안 계속 성장할 수 있습니다.
AI와 인간 간의 효율적인 협력
AI를 저 가치 작업을위한 저렴한 대체보다는 직원에게 권한을 부여하고 생산성을 높이기위한 수단으로 AI를보고 제조업체는 가장 어려운 과제를 해결할 수 있습니다.
공급망 탄력성이 좋은 예입니다. 이 문제는 최근 몇 년 동안 헤드 라인과는 거리가 멀지 않았습니다. 파나마 운하에 영향을 미치는 가뭄 또는 홍해 운송에 대한 최근의 공격에 영향을 미치는 코로나 바이러스 전염병을 기억하십니까?
올바른 AI 솔루션을 통해 인간의 의사 결정자는 실시간 데이터 분석 및 AI 유도 통찰력을 활용하여 결정을 내릴 수 있습니다. 이것은 그들이 공급망 충격을 예측하고 완화하는 데 도움이 될 것입니다. IoT 센서와 장치는이 사용 사례에서 중요한 역할을합니다. 그들은 회사가 지속적으로 공급망 이벤트를 모니터링하고 지연 또는 부족에 대해 조기 경고를하도록 도와줍니다. 동시에, 고급 알고리즘은 과거 및 현재 데이터를 분석하고, 수요를 예측하며, 제조업체가 재고 및 정시 생산 공정을 관리하는 방식을 개선 할 수 있습니다.
또한, 인간 -AI 협력은 또한 만성 노동 부족을 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 인원 직원은 자신의 능력을 사용하여 적응하고 창의적이며 문제를 해결합니다. AI 모델과 로봇 공학은 작업 처리의 속도와 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이 접근법은 직업 만족도 및 생산성 증가를 포함하여 많은 이점이 있으며 전반적인 생산 오류를 줄일 수 있습니다.
또 다른 중요한 이점은 스마트 머신을 더 많이 사용하면 위험한 환경에서 로봇이 사용되거나 육체적으로 까다로운 또는 위험한 작업을 취할 수 있기 때문에 건강 및 안전 위험을 줄일 수 있다는 것입니다. Industry 5. 0은 제조를 혁신하고, 생산성을 높이고, 근로자의 잠재력을 최대한 발휘할 것을 약속합니다.
올바른 기술 백본을 구축하십시오
그러나 회사가 올바른 통합 관리 시스템 및 기술 인프라를 구축하는 경우에만 휴먼 -AI 협업의 많은 이점이 실현 될 수 있습니다. 이 기술 백본은 오늘날의 신흥 제조 및 유통 산업의 성공을위한 기초입니다.
첫째, 확장 가능하고 유연하게 설계되어 공장과 유통 센터가 상황에 따라 적응할 수 있도록 설계되었습니다. 백본은 개별 팀 간의 협력을 촉진하면서 운영에 대한 실시간 가시성을 촉진하는 조직 전체의 플랫폼 역할을합니다. 민첩성과 응답 성은 전체 시스템에 스며 들어 간단한 작업 관리 및 스케줄링으로 중요한 작업을 원활하게 완성하는 데 도움이됩니다.
클라우드 컴퓨팅은 또한 핵심 기술 인 에이 블러가되어 제조업체와 유통 업체가 자본 집약적 인 하드웨어에 투자 할 필요가 없습니다. 결과적으로, 데이터 인프라 유지에 이전에 지출 된 IT 리소스는 고객 경험, 운영 생산성 또는 비용 효율성 측면에서 실질적인 혜택을받는 고 부가가치 프로젝트에 사용될 수 있습니다. 클라우드는 또한 민감한 공장 및 유통 데이터를 보호하기 위해 보안 조치를 구현하는 데 중요합니다.
무엇보다도, 인간-아이 협업은 기초가 강한 경우에만 더 효과적 일 것입니다. 산업 5. 0는이 사실을 이해하고 그에 따라 올바른 기술 결정을 내리는 회사들에게만 더 많은 이점을 제공 할 것입니다. 이러한 비즈니스는 효율성 절약을 넘어서서 다른 사람들이 모방하기 위해 고군분투 할 혁신적인 혁신과 적응을 잠금 해제 할 수 있습니다. 요컨대, 그들은 내일의 성공 사례가 될 것입니다.