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자동화는 우리가 하는 일, 일하는 장소, 심지어 일의 정의 방식까지 빠르게 변화시키고 있습니다. Forrester는 2020년 한 해에만 백만 개의 지식 노동 직업이 챗봇, 소프트웨어 로보틱스, RPA 및 가상 에이전트로 대체될 것으로 예측했습니다. 이는 불길한 예고처럼 들릴 수 있지만, 보고서는 또한 미국 노동력에만 331500개의 일자리가 추가될 것으로 추정하며, 이는 공감, 직관, 정신적 및 신체적 민첩성을 요구하는 역할에 의해 촉진될 것입니다.
자동화 도입이 증가함에 따라 연결성과 신뢰성이 강화되고 기업이 데이터, 시스템 및 프로세스에 더 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 지원할 것입니다. 그러나 많은 제조 기업은 생산성 수준과 동시에 가동 중단 위험으로 인해 자동화 및 디지털 트랜스포메이션 전략의 진행이 지연되고 있음을 발견하고 있습니다.
이를 해결하기 위해 팀의 가상 확장으로 작용하는 예측 분석 및 유지보수와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술을 성공적으로 구현하려면 추가적인 외부 전문 지식이 필요합니다. 이를 더 자세히 탐구하기 위해, 기업이 디지털 트랜스포메이션에 접근하면서 직면하는 주요 다섯 가지 함정과 이를 해결하기 위한 제안을 소개합니다.
함정 #1: 사이버보안 위험
보안 침해는 비즈니스에 미치는 심각한 영향으로 인해 계속해서 주요 뉴스 헤드라인을 장식하고 있습니다. 침해는 민감한 정보의 손실뿐만 아니라 중단, 가동 중단 시간 및 성능 문제, 심각한 평판 손상 위험을 초래합니다. 이는 기업이 데이터 관리 프로세스를 개선하고 IT 인프라에 투자해야 할 필요성을 강조합니다.
예측 분석 기반의 유지보수 지원은 비정상적인 패턴을 자동으로 모니터링하고 데이터 도용 또는 네트워크 침입의 잠재적 징후를 즉시 식별함으로써 제조업체가 이러한 문제를 방지할 수 있도록 도와줍니다. 또한 정책 및 절차를 포함하고 사람, 프로세스 및 기술 위험에 대한 방어 계층을 제공하는 포괄적인 보안 접근 방식이 필요합니다.
함정 #2: 너무 많은 데이터 보유
기업은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있으며, 이를 올바르게 활용하면 매우 가치 있는 자산이 될 수 있습니다. 그러나 많은 제조 조직은 데이터를 최대한 활용하는 방법을 알지 못하기 때문에 최상의 통찰력과 결과를 얻을 수 있는 방식으로 워크플로우나 생산 프로세스를 최적화하지 못하고 있습니다.
방대한 양의 데이터를 이해하는 능력은 조직이 직면한 가장 큰 과제를 해결하는 데 핵심입니다. 그러나 이를 수행하는 데 필요한 기술과 역량은 비즈니스의 핵심 역량에 속하는 경우가 거의 없습니다. 따라서 올바른 정보를 수집하고 저장하며 가장 효과적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 방식으로 제시할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 관리 파트너와 협력하는 것이 중요합니다.
함정 #3: 데이터 관리 미흡
기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 축적하고 있지만, 단순히 방대한 양의 데이터를 보유하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기업들은 데이터를 더 잘 활용하고 보유한 정보를 이해하는 데 도움이 되는 도구가 필요합니다.
자동화의 진정한 가치는 기업이 고객, 프로세스 및 제품 설계에 보유한 IP에 있습니다. AI와 머신 러닝을 활용하면 방대한 양의 정보를 분석하고, 가설을 세우고, 중요한 데이터 패턴을 생성하고, 학습 모델을 훈련하여 미지의 것을 발견할 수 있습니다. 또한 데이터 팀은 훨씬 더 짧은 시간에 더 많은 사용 사례를 시도할 수 있어 데이터 이해에 큰 진전을 이룰 수 있습니다.
이러한 AI 발전의 잠재력은 McKinsey 분석에서 강조되었는데, 가장 진보된 딥 러닝 기술이 연간 가치로 최대 USD5800000000000에 이를 수 있다는 사실을 발견했습니다. 테스트한 400개의 사용 사례 중 3분의 2에서 AI는 다른 분석 기술이 제공하는 성능을 능가하는 성능을 보여주었습니다. 여러 플랫폼에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 효과적으로 실행하는 능력이 없으면 제조업체는 공장 내 변화와 생산성에 대한 효과적인 결론을 도출하는 데 계속 어려움을 겪을 것입니다.
함정 #4: 기술 발전 속도를 따라가지 못함
디지털 트랜스포메이션을 둘러싼 유행어는 기술이 제대로 작동하기만을 바라는 기업에게 종종 압도적이고 심지어 짜증을 유발할 수 있습니다. 많은 업체가 막대한 선행 투자를 요구하는데, 이는 프로젝트가 잘 진행되지 않을 경우 기업에게 벅찬 전망이 될 수 있습니다. 또한 하나의 업체나 배포 방식에 얽매이면 기업이 경쟁사에 뒤처질 수 있습니다.
따라서 큰 기술적 변화를 가져올 배포에 앞서 파일럿 또는 프로토타입을 제공하는 업체와 협력하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 프로세스가 어떻게 작동할지에 대한 단계별 비전을 제공하고, 이정표를 제시하며, 비즈니스가 어떻게 작동할지와 예상되는 ROI를 이해하는 데 도움이 됩니다. 신뢰할 수 있는 기술 파트너는 비즈니스가 목표와 KPI를 실현할 수 있도록 팀의 확장 역할을 해야 합니다.
함정 #5: 전문성 부족
적절한 자동화 기술을 갖추고 있더라도 기업은 종종 적절한 경험과 전문성을 갖춘 사람의 외부 지원이 필요합니다. 이제 증강 현실을 사용하여 원격 애플리케이션 지원을 제공하고 엔지니어가 따를 수 있는 정보를 오버레이하여 이를 달성할 수 있습니다.
모든 기술 배포와 마찬가지로 비즈니스 문화와 특정 요구 사항에 가장 적합해야 합니다. 그러나 이러한 유형의 신기술 도입이 느린 기업은 뒤처질 위험이 있습니다.
자동화의 미래 수용
생산성 향상과 가동 중단 시간 감소라는 주요 과제를 해결하려면 적절한 기술 관행과 적절한 기술 파트너가 필요합니다. 위에서 설명한 일반적인 함정을 이해함으로써 제조 기업은 자동화의 미래로 가는 길을 더 잘 탐색할 수 있습니다. 그러나 디지털 트랜스포메이션은 혼자서 달성할 수 있는 것이 아닙니다.
Published 2020년 4월 22일
