딜로이트와 제조 연구소가 발표한 연구에 따르면, 적임자 채용이 이 전보다 더 어려우며, 2030년까지 200만 개 이상의 제조업 일자리가 부족할 것으로 알려졌다. 이 연구는 2021년 하반기에 나타날 대규모의 자발적 노동력 이탈 현상 "위대한 퇴진" 이 시작되기 전에 발표되었다.

변화를 생각하고 있는 거의 절반에 가까운 근로자들에게 원격 근무 기회를 제공할 준비가 되어 있지 않은 제조기업에게 이러한 추세는 특히 문제가 될 것이다. 제조업체들은 최대의 인력 구조조정 속에서 생산 수준을 유지해야 할 어려운 시나리오에 직면하게 될지도 모른다.

이러한 역동적인 노동 시장과 급변하는 제조 환경에서 산업 사물 인터넷(IIoT) 솔루션으로 효과적이고 유연하며 비용 효율적인 대안을 생각해 보자.

제조 장비 및 도구에 연결된 스마트 장치와 센서를 포함하는 네트워크를 통해, IIoT는 생산 프로세스 중 다양한 여러 단계에서 의사 결정과 문제점을 개선하는 데 필요한 데이터를 제공하고 분석을 해 준다.  

가용 인력이 적은 경우도 다음과 같은 다양한 이득을 볼 수 있다.

 

효율성 및 생산성 향상 — 스마트 장치는 생산 설비의 정확한 데이터를 사람(또는 점점 로봇)에게 알린다. IIoT를 사용하여 부품 보충을 알리거나, 부품 상자 교체를 표시를 함으로써 생산 지연이나 중단 사태를 미연에 방지할 수 있다.

제품의 품질 향상 — 작업자는 실시간으로 업데이트되는 디지털 작업 지침서를 사용하여 무엇을 조립하고 어떻게 작업해야 하는지에 대한 정확한 정보를 확인할 수 있다. 또한, 품질 검사자는 오류 발견 시 종이로 만든 표식을 걸거나 스티커를 붙여 재 작업을 지시하는 등 번거로운 일에서 벗어나 업무 생산성을 고도화할 수 있다. 

워크 플로우 최적화 ㅡ IIoT를 통해 공장 관리자들은 전자적으로 설비자산 및 오퍼레이터의 작업진행 상황을 추적하고, 비효율적인 프로세스를 변경하는 지속적인 개선과 변경 사항을 문서화할 수 있다. IIoT로 데이터를 시각화하여 프로세스의 비효율성을 제거할 수 있다.

생산활동에 IIoT를 활용하면, 노동력이 부족한 상황에서도 생산 일정을 계획대로 운영하고 경우에 따라 노동 시간을 줄일 수 있다.

예를 들어, Panasonic의 Logiscend IIoT 시스템에는 스마트 컨테이너 어플리케이션뿐만 아니라 디지털 자산 추적에서 피킹 및 보충에 이르는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 여러 기능이 포함되어 있다. 자동화를 통해 워크 플로우를 최적화하고 오류를 줄이면 생산 처리량이 증가할 뿐만 아니라 작업자 효율성을 높일 수 있다.

한 자동차부품 공급업체는 Panasonic Logiscend 어플리케이션으로 부품피킹 작업의 효율성을 50%까지 높일 수 있었다.

IIoT는 효율성 향상 외에도 신입 사원을 디지털로 교육하여 신속하게 업무를 처리하게 할 수 있는 이점이 있다. 

IIoT 시스템과 연결된 장비를 통하여 작업자들에게 시각적이고 동적이며 이해하기 쉬운 지시를 실시간으로 제공할 수 있다. 작업 기록은 전자적으로 이루어지므로 추가 피드백과 메모 같은 정보도 즉시 업데이트할 수 있다.

끊임없이 변화하는 작업 환경에서 제조업체는 동적인 솔루션을 갖추어야 한다.

노동력 부족과 베테랑들의 대거 퇴직의 경영 환경 속에서, 이에 대한 대책으로 자동화를 통해 공장 운영을 생각하는 것이 일반적이다. 평균 9~12개월의 ROI 자동화 설비 투자와 특히 노동 효율성에 큰 영향을 미치는 IIoT 기술을 구현하는 것이 장기적으로 노동력 변화에 대한 비용 효율적인 해결책이라 할 수 있다.

산업이 발전함에 따라 스마트 제조 및 IIoT 솔루션 채택이 제조업의 미래 성공을 보장하기 위한 필수 전략이 되어가고 있다.

출처 : manufacturingtomorrow