4차 산업혁명 제조기업에 가치창출 기회



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제조업 기업 중 94%가 코로나 판데믹이 비즈니스에 장기적인 영향을 주었고, 가동율 저하로 인한 충격을 완화할 수 있는 방안으로 4차 산업 혁명에 관심을 쏟고 있다고 보고되었다. 그 관심은 줄어들지 않고 있다. 4차 산업혁명 시장은 2028년까지 3,371억 달러에 이를 것으로 예상하고 있다. McKinsey & Company의 'Digital Compass'를 눈 여겨 보자.
Digital Compass는 제조기업이 디지털 쓰레드(digital thread)를 따라 최적화 기회를 확인하고 우선 순위를 정할 수 있도록 설계된 진단 프레임워크이다. 이 프레임워크는 일반적인 제조 기업의 성과에 큰 영향을 미치는 4차 산업혁명의 8가지 가치 동인을 설명하고 있다.
4차 산업혁명은 유연한 생산장비와 자동화 기술로 보다 유연한 모듈식 생산을 가능하게 하자는 것이다. 이를 통해 제조기업은 생산량과 다양한 제품의 수요 변화에 보다 신속하게 대응할 수 있게 될 것이다. 기계 설비 회사들은 고객사의 사업을 최적화하기 위해 현재의 역량을 확장할 것이며, 이것은 그들에게 거대하고 새로운 잠재적 가능성을 열어줄 것이다.
4차 산업혁명은 비즈니스 IT와 제조 IT 시스템 융합을 필요로 한다. 어플리케이션 및 다양한 엔지니어링 분야가 함께 성장하고 학제간에 협력하는 방식으로 보다 나은 데이터 사용을 통해 부가 가치를 창출해야 한다.

출처 : manufacturingglobal

4차 산업혁명 역량으로 제조업 부가가치 창출 8대 분야

1. 서비스 및 애프터 세일

기계 설비 다운타임과 그 서비스에 의해 발생되는 비용이 적지 않다. 이러한 비용을 절감하는 솔루션을 고객에게 제공하여 더 큰 가치를 창출할 수 있다. 원격 및 예측 유지 보수 관리 기법을 사용하고 있는 제조기업은 일반적으로 유지 보수 비용을 그렇지 못한 기업보다 10%~40% 절감하고 있다. 고 McKinsey는 강조한다
이러한 서비스 수단 중 하나는 원격 유지 보수이다. 기술자가 현장을 방문하지 않고도 산업장비를 원격으로 연결하여 진단할 수 있는 소프트웨어 솔루션이 있다. 일반적으로 현장 방문이 필요했던 문제의 50%를 원격으로 해결할 수 있다고 고객사들은 말한다.

2. 신제품 개발 기간 단축 

신제품 시장 출시에 있어, 신제품을 특정 시장에 경쟁사보다 앞서 출시한 제조기업은 수익이 증대하고 잠재적 얼리 무버(early-mover) 이점을 창출할 수 있다. 4차 산업혁명 기술이 개발 프로세스(컨커런트 엔지니어링, 신속한 실험, 프로트타이핑)의 속도를 높여 가치를 창출한다. 일반적으로, 4차 산업혁명 기술로 출시 시간을 30~50%까지 단축할 수 있다고 한다. 한 예로 어느 로컬 자동차 관련 제조업체는 3D 프린팅을 통해 제품을 거의 완전하게 생산하고 있으며, 온라인 커뮤니티를 통해 디자인 크라우드 소스를 공급받고 있다. 이 회사는 개발 주기를 대폭적으로 단축할 수 있었고, R&D 과정에서 막대한 비용 절감도 달성할 수 있었다고 McKinsey는 말한다.

3. 공급 및 수요

“고객이 기꺼이 지불하고자 하는 제품의 양과 기능에 대한 완벽한 고객 수요를 이해하여야 시장에서 얻을 수 있는 가치를 극대화한다.”고 McKinsey는 주장한다.
따라서 제조업체는 이를 염두에 두고 먼저 실제 수요에 대한 공급의 일치를 최적화하는 일이 중요하다. 첨단 분석을 기반으로 한 크라우드 포캐스팅 같은 4차 산업혁명 관련 솔루션을 활용하면 수요 예측 정확도를 주 단위로 85% 이상 높일 수 있다.
한 자동차 부품관련 OEM 업체는 웹 사이트의 온라인 컨피규레이터를 통해 수집한 정보와 실제 구매 데이터를 사용하여 고객이 프리미엄으로 지불할 용의가 있는 제품 옵션을 확인하는 데이터 중심 설계를 하고 있다. 결과적으로 이 회사는 제품 오퍼링을 13,000개의 관련 옵션으로 제한하여 개발 시간과 생산 비용을 크게 줄일 수 있었다.

4. 품질

스크랩이 많고 재작업을 필요로 하는 부품이나 제품은 기계, 자재, 인력과 관련된 추가 비용으로 이어지기 때문에 품질 개선은 가치 창출의 중요한 분야이다. 이러한 품질 비효율성은 제조 공정의 불안정성, 공급망 또는 유통 과정에서의 패키지 부족, 미숙련된 설치 등으로 인해 발생한다.
SPC, APC(Advanced Process Control), 디지털 실적 관리와 같은 4차 산업혁명 솔루션을 활용하여 가치 창출 단계에서 이러한 문제를 해결하면 보다 실질적인 부가 가치를 높일 수 있다. 일반적으로 제조기업들은 이러한 솔루션으로 약 10~20%의 품질관련 비용을 개선할 수 있다고 한다.
도요타 자동차는 생산 라인에서 첨단 분석 기법으로 실시간으로 문제를 해결하고 있다. 실시간 데이터 분석 및 APC를 통해 실시간으로 오류를 수정하여 재작업 및 스크랩을 최소화할 수 있다.

5. 재고

과도한 재고로 자본이 묶여 금융비용이 많이 발생하는 경우를 흔히 경험한다. 과도한 재고를 줄임으로써 이와 관련된 비용 부담을 낮출 수 있다 고 맥킨지는 설명한다. 4차 산업혁명 기술을 통해 부정확한 재고 수, 신뢰성이 떨어지는 수요 계획, 과잉 생산에 의해 발생한 재고를 개선할 수 있다. 일반적으로 실시간 공급망 최적화 같은 솔루션을 활용하여 재고로 인해 발생하는 비용을 20%~50% 절감할 수 있다.
Wurth`s iBins사는 지능형 카메라 기술을 사용하여 부품공급 박스가 선반에 있든 옮겨져 생산 라인 옆에 있든 공급 박스 안에 있는 부품 재고의 수준을 캡처한다. 이 부품 박스는 무선으로 연결되어 있으며 정확한 부품 재고 데이터를 기반으로 자동으로 재 주문된다.

6. 노동 생산성

노동력은 가장 큰 비용 발생의 동인 중 하나이기 때문에 가치 창출을 위해 노동 생산성을 향상시키는 것은 아주 중요한 과제이다. 작업자의 작업 대기 시간을 단축하거나 작업의 복잡성과 부담을 줄이는 등 노동생산성 개선 활동을 통해 가치를 높여야 한다고 McKinsey는 말한다. 캐나다의 창고 가구 제조업체인 Etalex사는 공장 내 노동생산성을 높이기 위해 협업 로봇을 도입했는데, 두 가지 문제가 발생했기 때문이다.
작업자들이 프레스 하기 위하여 수동으로 큰 금속재료를 로딩하고 있었기 때문이다. 이 작업은 물리적으로 힘든 작업이다. 또한, 작업 공간이 좁아 대형 기계 설비를 도입하기도 어려웠다. 해결 방안으로 Etalex사는 사람과 기계가 작업자에게 부상을 입히지 않으며 서로 근접하여 작업할 수 있는 휴먼 로봇 협업(Universal Robots:협업 로봇)을 도입한다. Etalex사는 전과 동일한 직원 수를 유지하면서 40%까지 생산성이 향상되었다.

7. 설비자산 활용도

설비자산 활용률 향상은 자사의 기계를 최대한 활용함으로써 가치를 창출하는 활동이다. 고가의 기계를 사용하는 자산 집약적인 장치산업은 더욱 신경써야 할 분야다. 기계 설비가 생산하지 않고 서있는 시간은 자본 지출과 매출 손실을 초래하고 있는 시간이다.
예측 유지 보수와 같은 4차 산업혁명 기술을 활용하여 생산설비의 계획정지, 계획에 없는 시스템 다운타임, 생산품종 변경에 따른 설비정지시간 저감활동을 통해 가치를 높일 수 있다. 일반적으로 예측 유지 보수를 통해 총 시스템 다운타임을 30~50% 줄일 수 있으며, 그것으로 인해 시스템 수명도 20~40% 증가한다.
원격 센서로 기계 상태에 대한 데이터를 수집하고 보고하는 예측 유지 보수 솔루션이 많이 나와 있다. 이러한 센서 데이터 기반과 최소한의 비용으로 적시에 문제를 해결할 수 있다. 조기 징후를 감지하고, 유지보수 업무 리소스의 우선 순위를 정하며 최적화할 수 있어 기계 설비의 가동율을 높일 수 있다.

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