제조 분야에서 품질은 운영 우수성, 고객 만족, 장기적인 수익성을 위한 기반입니다. 그러나 제10회 스마트 제조 현황 보고서에 따르면, 전 세계 제조기업들은 품질과 수익성 있는 성장 간에 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다.
복잡하며 지속적으로 변화하는 환경 속에서 수동 프로세스와 자체 개발 시스템으로 반복성, 예측 가능성, 규정 준수를 보장한다는 것은 거의 불가능에 가까운 일입니다. 비용이 많이 드는 재작업, 안전, 브랜드 평판 등 많은 것이 걸려 있기 때문에, 품질 관리 시스템(QMS) 소프트웨어 솔루션으로 전환하여 비즈니스의 품질을 개선하는 제조기업이 늘고 있습니다. 어떻게 가능할까요?
로크웰 오토메이션의 제10회 스마트 제조 현황 보고서는 제조기업들이 품질, 복원력 및 경쟁력을 향상하기 위해 어떻게 최신 제조 기술을 활용하고 있는지에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. 전 세계 17개국 1,500여 제조기업들을 대상으로 실시된 제조 품질에 대한 최신 조사 보고서의 주요 결과를 소개합니다.
1. AI 및 머신 러닝은 품질 향상에 핵심적인 역할을 합니다.
인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 실험적인 도구에서 제조 품질 관리를 위한 필수 요소로 자리를 잡았습니다. 보고서에 따르면 2025년에는 제조기업의 50%가 제품 품질을 지원하기 위해 AI/ML을 적용할 계획입니다. 제품 품질은 2년 연속 AI 활용 사례 1위를 차지했습니다. AI/ML 기술은 결함을 감지하고 유지 보수의 필요성을 예측하며 일관된 제품 표준을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
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2. 디지털 트랜스포메이션이 품질 관리를 가속화하고 있습니다.
제조기업의 81%가 내외부적 압력으로 인해 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 가속화하고 있다고 답했습니다. 투자는 주로 클라우드/SaaS 솔루션, AI, 사이버 보안 및 품질 관리 시스템에 집중되고 있습니다. 이러한 혁신은 실시간 모니터링, 데이터 기반 의사 결정, 더 나은 추적을 가능하게 하며, 이 모든 것이 품질 표준을 유지하고 개선하는 데 매우 중요합니다.
3. 지속적인 품질 개선을 위해서는 숙련된 인력이 필수적입니다.
제조업이 점점 더 디지털화됨에 따라, 새로운 기술을 관리하고 해석할 숙련된 인력의 필요성이 무엇보다 중요해졌습니다. 이 보고서에 따르면, 제조기업의 48%가 스마트 제조에 대한 투자의 일부로 직원을 추가 고용하거나 직무를 변경할 계획이며, 41%는 AI와 자동화를 사용해 기술 격차를 줄여 나갈 것이라고 밝혔습니다. 품질 개선 조치를 구현하고 지속하려면 직원의 숙련도를 높이는 것이 반드시 필요합니다.
결론: AI와 ML의 통합, 가속화된 디지털 트랜스포메이션, 숙련된 인력은 제조 분야의 품질을 새롭게 정의하고 있습니다. 이러한 추세를 수용하는 제조기업은 빠르게 진화하는 산업 환경에서 제품 품질을 향상하고 운영 효율성을 높이며 경쟁력을 유지할 수 있는 유리한 입지를 확보할 수 있을 것입니다.
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