제조업은 항상 마진이 적은 비즈니스였습니다. 그러나 글로벌화로 인해 경쟁은 그 어느 때보다 치열해지고 있으며, 지난 몇 년간 공급망의 복잡성과 재료비 상승으로 인해 원치 않는 복잡성이 가중되고 있습니다. 여기에 끊임없이 진화하는 규제 환경까지 더해져 제조 업계에서 RPA 자동화가 그 어느 때보다 중요하다는 것은 분명합니다.
공장 RPA 자동화를 통해 운영, 직원 만족도 및 수익을 개선할 수 있습니다. 또한 내부 관리 및 커뮤니케이션부터 공급망 최적화 및 품질 관리에 이르기까지 모든 수준에서 조직을 지원할 수 있습니다. 제조와 자동화는 거의 한 세기 동안 함께 발전해 왔습니다. RPA는 이러한 공생 관계의 다음 단계입니다.
이 문서에서는 다음과 같은 내용을 살펴봅니다.
RPA 자동화
에 대해 알아보고 사용 사례, 사례 연구, 이점, 과제 및 향후 적용 사례를 살펴봅니다.
제조 및 자동화: 오랜 친구
제조와 자동화는 20세기부터 함께 발전해 온 분야입니다. 공장 현장의 자동화 기계 제조는 속도, 정밀도, 비용 효율성으로 인해 로봇 공학을 가장 강력하고 가치 있게 활용할 수 있는 분야입니다. 하지만 백오피스 관리 업무에 있어서는 제조 팀의 도입 속도가 다소 느렸습니다.
제조업체들이 피지컬 로보틱스를 광범위하게 채택하는 것은 새로운 기술에 대한 업계의 개방성을 강조합니다. 이 업계가 기계화된 생산 도구를 수용한 것은 경쟁에 대한 열망 때문이었습니다. 제조업체는 수익성 악화와 글로벌 경쟁으로 인해 새로운 수익 창출 방법을 찾아야 하는 상황에서 백오피스 및 프론트오피스 업무가 새로운 영역이 될 것입니다.
제조 및 공장 RPA
자동화 시장 규모
글로벌
RPA
시장 규모는 현재 약 1,300만 달러에 달합니다. 그러나 연평균 성장률이 33%에 달하는 이 산업은 다음과 같은 규모로 성장할 것입니다. 2032년까지 약 1억 달러
2022년에 발표된 ImpactMyBiz의 연구 결과에 따르면
제조 팀 10곳 중 4곳이 현재
비즈니스에서의 RPA. 향후 몇 년 동안 같은 규모의 기업이 이러한 도구를 도입할 계획입니다. 이러한 수치는 자동화 솔루션에 대한 제조업계의 열망을 명확히 보여주는 동시에 얼리 어답터가 경쟁업체를 압도할 수 있는 잠재력이 여전히 존재한다는 것을 보여줍니다.
제조업에 RPA가 필요한 이유
제조업은 지난 몇 년 동안 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 코로나19로 인한 재택근무 명령으로 공급망에 심각한 차질이 발생했고, 이로 인한 인플레이션으로 자재 비용이 상승했습니다. 또한 우크라이나의 분쟁은 연료비 상승과 반도체 부족으로 나타났습니다.
이러한 거시 경제 문제 외에도 제조업은 향후 몇 년 동안 여러 가지 도전에 직면해 있습니다. 이러한 큰 문제 중 일부는 다음과 같습니다:
1. 숙련된 노동력 부족:
제조 팀은 숙련된 근로자가 은퇴하거나 다른 분야로 이직함에 따라 인재 확보 문제에 직면하고 있습니다.
2. 변화하는 소비자 선호도:
제품 트렌드는 끊임없이 변화하고 있습니다. 최근 몇 년 동안 소비자들은 제조 분야에서 더 많은 지속 가능성과 윤리적 관행을 요구하기 시작했습니다.
3. 3. 글로벌화:
기술과 커뮤니케이션 도구는 더 넓은 시장으로 향하는 문을 열어주었지만, 그만큼 경쟁도 치열해졌습니다.
4. 오버헤드 증가:
원자재, 에너지, 인건비가 상승하여 수익을 달성하기가 더 어려워졌습니다.
5. 규제 조사 강화:
전 세계 각국 정부는 다양한 부품과 관행에 대한 엄격한 제한을 통해 상품에 대한 규제를 강화하고 있습니다.
고유한 도전 과제에는 간단한 해결책이 없습니다. 하지만 RPA는 각 문제를 해결하고 생산 자동화 팀에 도움이 되는 솔루션으로 향하는 경로를 제공할 수 있습니다.
제조 분야의 RPA 자동화
산업: 사용 사례
RPA는 제조 부문에 무궁무진한 이점을 제공할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 사용 사례의 예시입니다.
#1. 자재 명세서 자동화
자재 명세서는 어떤 부품을 제조해야 하는지를 강조하는 중요한 문서입니다. 항상 최신 상태이며 오류가 없는 것이 중요합니다. 자재 명세서를 수동으로 처리할 경우 인적 오류가 발생할 수 있으며, 이로 인해 지연과 비용이 많이 드는 실수가 발생할 수 있습니다.
RPA 기술을 통해 자재 명세서를 실시간으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 모든 사람이 동일한 정보를 공유할 수 있으며 모든 조정 또는 변경 사항이 단일 소스에 반영됩니다. 또한 이러한 정보를 중앙 집중화하면 변경 사항이 일정, 주문 및 커뮤니케이션에 도움이 되는 다른 자동화를 트리거할 수 있으므로 조율되고 효율적인 운영으로 이어질 수 있습니다.
#2. 재고 관리
공급망 관리는 제조 공정에서 매우 중요한 부분입니다. 최근 몇 년 동안 보았듯이, 지연이나 사고는 연쇄적인 영향을 미쳐 제품 부족으로 이어져 상품 가격이 상승할 수 있습니다. 업계 전반에서 이러한 현상이 발생하면 소비자는 비용을 흡수할 수 있습니다. 그러나 한 제조업체에서 이런 일이 발생하면 경쟁업체가 더 낮은 가격으로 쉽게 비즈니스에 뛰어들 수 있습니다.
따라서 재고 관리가 필수적입니다. RPA는 재고 관리의 세 가지 핵심 요소인 재고 수준 모니터링, 재고 수준 알림 전달, 재고 재주문 자동화를 지원할 수 있습니다.
RPA 도구는 조직이 인벤토리에 대한 전체적인 개요를 제공하고 잠재적인 지연을 파악할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 그 결과 비용이 많이 드는 지연을 줄이면서 더욱 효율적인 시스템을 구축할 수 있습니다.
#3. 공급업체 커뮤니케이션
상품 생산이 더욱 전문화됨에 따라 제조 기업은 다른 공급업체에 대한 의존도가 높아졌습니다. 이러한 특수 부품 및 구성 요소를 소싱하는 것은 성공적인 공급망의 핵심 요소이며, 공급업체와 좋은 관계를 구축하고 유지하는 데 있어 커뮤니케이션은 필수적입니다.
RPA 도구는 다른 공급업체와의 커뮤니케이션을 자동화하고 다양한 시스템에서 정보 공유, 문의, 제조 상태 및 배송을 쉽게 추적할 수 있도록 도와줍니다. 또한 적시에 결제가 이루어지도록 보장하여 신뢰를 높일 수 있습니다.
#4. 공급망 수요 예측
원자재 가격은 지난 몇 년 동안 꾸준히 상승했습니다. 그러나 이러한 가격은 지속적으로 변동하는 상태입니다. 이미 다양한 분야의 많은 기업에서 가격 모니터링을 위해 RPA를 사용하고 있으며, 제조 팀에서도 원자재 및 기타 상품 구매에 동일한 원칙을 적용할 수 있습니다.
제조 구매팀은 ML 기반 RPA 솔루션을 사용하여 제품 수요를 예측하고 원자재 가격을 모니터링하여 적시에 거래를 실행할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 통해 최저 비용으로 상품을 구매하고 수익성을 개선할 수 있습니다.
#5. 구매 주문 생성
수동 구매 주문서(PO) 작성은 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생할 수 있습니다. 바쁜 제조 환경에서는 이러한 트랜잭션의 양이 매우 많고 여러 부서에 분산되어 재무팀의 누군가의 승인이 필요한 경우가 많습니다. 사람의 실수가 발생하기 쉬운 반복적이고 대량의 작업을 수행하시나요? RPA가 해야 할 일처럼 들리네요.
RPA는 팀이 상품을 주문하고, AI를 통해 승인을 자동화하거나 의사 결정권자에게 알림을 보내고, 관련 당사자에게 주문을 전달함으로써 구매 주문과 관련된 문제를 해결합니다. 또한 재고 수준을 모니터링하고 주문을 자동화하여 시간을 더욱 절약할 수 있습니다.
#6. 송장 처리
제조 기업은 복잡한 공급업체 네트워크를 사용하며, 종종 국제적인 라인을 통해 운영됩니다. 송장이 비즈니스에 유입되면 여러 팀의 승인과 승인이 필요합니다. 또한 인보이스는 다양한 언어로 수신할 수 있어 복잡성이 한층 더 가중됩니다.
광학 문자 인식(OCR) 기능을 갖춘 RPA는 팀이 이메일과 서면 송장을 읽고 이해하여 재무 시스템에 데이터를 입력하고, 관련 승인 담당자에게 알리고, 거래를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 빠르고 정확한 결제를 통해 공급업체와의 관계를 크게 개선하고 조기 결제 할인을 받을 수 있습니다. 그 결과 원활한 운영과 조직 전반의 지출에 대한 가시성이 향상됩니다.
#7. 물류 추적
바쁜 제조 팀은 한 달에 수천 건의 주문을 받을 수 있습니다. RPA는 전체 프로세스를 자동화하여 이러한 주문을 처리하고 이행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 상품이 공장을 떠나면 해야 할 일이 더 많습니다.
RPA는 제조 팀이 배송을 추적하고 고객에게 배송 예측, 지연에 대한 업데이트 및 기타 중요한 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 RPA를 사용하여 가장 빠르거나 저렴한 배송 경로를 미리 선택하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
#8. ERP 통합
대규모 제조 기업에서는 재무, 창고 및 고객 성공 운영을 중앙 집중화하기 위해 ERP(전사적 자원 관리) 소프트웨어에 의존하는 경우가 많습니다. 이러한 솔루션은 구현 및 유지 관리 비용이 많이 듭니다. 또한 기능을 확장하려면 리소스를 많이 사용하는 맞춤형 소프트웨어 개발이 필요합니다.
RPA 도구는 ERP 소프트웨어를 쉽게 보강하고 AI 및 ML 기능으로 기능을 확장할 수 있는 방법을 제공합니다. RPA가 새로운 요구 사항에 맞게 레거시 시스템을 확장할 수 있는 것과 마찬가지로, RPA 도구는 ERP 도구와 함께 작동하여 소프트웨어가 맞춤형 요구 사항에 부합하도록 보장할 수 있습니다.
#9. 규정 준수
제조 조직은 보건 및 안전, 위험 관리, 생산 표준을 준수해야 한다는 상당한 압박을 받고 있습니다. 이러한 규정은 지속적으로 변화하고 발전하고 있으며 규정 준수를 보장하기 위해 수시로 감사를 받습니다.
RPA 봇은 제조 팀이 전체 워크플로우에 걸쳐 강력한 감사를 실행하고 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 조직이 변화하는 규제 요건을 파악하고 관련 팀에 업데이트를 전달할 수 있도록 지원합니다. 제조업체는 철저한 기록과 데이터를 보관함으로써 제조 절차에 대한 분석을 실행하고 문제가 발생하기 전에 프로세스에 개입할 수 있습니다.
제조 분야의 RPA 자동화
산업: 사례 연구
제조 및 생산 RPA 사례 연구는 해당 부문을 변화시키고 개선하는 기술의 능력을 강조하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.
#1. 미지급금 제조를 위한 RPA
영국의 한 선도적인 제조업체는 9명의 정규직 직원이 매입채무 부서를 운영했습니다. 직원들은 5개의 서로 다른 비즈니스 기능에 분산되어 있었고 상호 운용성이 거의 없는 레거시 소프트웨어를 사용하고 있었습니다. 리소스 할당 및 데이터 가시성 저하, 송장 중복과 같은 상당한 인적 오류와 같은 문제점은 분명했습니다.
이 팀은 RPA 솔루션을 사용하여 미지급금 업무를 자동화하고, OCR을 사용하여 송장을 분석하고 데이터 수집을 중앙 집중화했습니다. 이 기업은 송장에 소요되는 인건비를 90% 절감하고, 비용을 60% 절감했으며, 주간 보고서를 통해 회사 성과에 대한 뛰어난 가시성을 확보할 수 있는 이점을 누렸습니다. 여기에서 자세히 알아보세요.
#2. 백오피스 효율성
한 고급 제조 공장은 높은 수준의 경쟁으로 인해 매출 감소에 직면했습니다. 경영진은 기존 프로세스를 감사한 결과 과도한 출시 기간이 문제의 가장 큰 원인이라는 결론을 내렸습니다. 팀에는 고도로 숙련된 직원이 있었지만, 이들은 최적의 시간 활용과는 거리가 먼 반복적이고 일상적인 업무를 처리하느라 여러 방향으로 끌려 다니고 있었습니다.
팀은 구매 주문, 송장 조정, 계약 준수와 같은 업무를 검토한 결과 이러한 업무 중 상당수를 디지털 인력으로 구성된 RPA 봇에 아웃소싱할 수 있다고 판단했습니다. 20개 이상의 비즈니스 프로세스를 자동화한 후 제조 팀은 핵심 업무에만 집중할 수 있게 되었고, 그 결과 생산량은 더 빨라지고 비용은 40% 절감되었습니다. 여기에서 자세히 알아보세요.
#3. 제조 사양 처리
한 다국적 전자 제조업체는 가정용 및 산업용 전기 배전반을 만들고 있었습니다. 배전반은 공장 내에서 조립되어 사양에 따라 사전 배선되었습니다. 전기 회로와 회로 차단기의 위치를 강조하기 위해 라벨과 함께 제조 사양을 인쇄해야 했습니다.
고객 사이트 전체에 배전반을 설치하는 작업자를 위해 문서를 준비하는 작업은 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생할 수 있는 작업이었습니다. 이 회사는 요구 사항을 읽고 이해한 후 관련 자료를 인쇄하기 위해 RPA 봇을 사용했습니다. 이러한 구현을 통해 두 명의 직원이 가치 중심 업무에 순환 배치되어 조직의 생산성을 높일 수 있었습니다.
#4. 화물 및 물류 자동화
자동차 산업의 한 글로벌 기업은 많은 양의 해외 수출을 처리하고 있었습니다. 이러한 주문의 복잡한 사항 중 하나는 타사 화물 운송 회사에 대한 화주 지시서(SLI)를 요구하는 것이었습니다. 자동차 회사는 처음에는 이러한 편지를 수작업으로 처리했는데, 이는 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생할 수 있는 작업이었습니다.
설상가상으로 주문량도 큰 폭으로 변동했습니다. SIL을 생성하는 것은 비즈니스에 심각한 병목 현상을 일으켜 수신 측에서 지연이 발생했습니다. 관할권에 따라 달라지는 수입 및 수출 법규로 인해 요구 사항 내에서의 차이도 또 다른 문제였습니다.
이 기업은 수신 이메일을 주기적으로 스캔하여 어떤 주문에 SIL 번호가 필요한지 판단하는 RPA 솔루션을 구현했습니다. 봇은 주문을 추출하고 ERP 시스템과 비교하여 비즈니스 규칙을 확인한 후 적용되는 현지 법률을 결정했습니다. 이를 통해 정확한 SLI가 화물 회사와 고객 담당자에게 전달되어 시간과 혼란을 줄일 수 있었습니다.
#5. 비즈니스 프로세스 단축
지역 네트워크가 구축된 한 대형 중동 정수 및 제조 공장은 경쟁과 높은 비용으로 어려움을 겪고 있었습니다. 24시간 연중무휴로 운영되는 생산 파이프라인을 통해 데이터 가용성을 높이고 품질 검사를 통해 프로세스를 더 잘 파악하고 개선 효과를 얻을 수 있어야 했습니다.
요구 사항 분석 후, 이 기업은 생산성을 향상하고 시간을 절약할 수 있는 5가지 핵심 영역을 파악했습니다. 이러한 프로세스에는 데이터 입력, 송장 발행, 생산 계획 및 급여 지급이 포함됩니다. 이 팀은 이러한 프로세스에 RPA 솔루션을 구현하여 인적 오류를 없애고 사람의 입력을 90% 줄였으며 비용을 95%나 절감했습니다. 여기에서 자세히 알아보세요.
RPA 자동화
제조 산업: 혜택
위의 사례 연구와 사용 사례에서 알 수 있듯이 RPA는 제조 분야에서 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 기업이 운영 개선을 위해 활용할 수 있는 자동화된 생산 및 제조 프로세스의 몇 가지 이점입니다.
#1. 오버헤드 감소
대부분의 업종과 마찬가지로 제조업도 간접비를 줄이고 소비자에게 가치를 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. RPA 도구는 품질 저하 없이 비용이 많이 드는 수작업 프로세스를 자동화하도록 설계되었습니다.
RPA가 간접비를 절감하는 주요 영역 중 하나는 수작업입니다. 여기서 가장 큰 장점은 RPA가 매우 유연하고 여러 부서의 광범위한 비즈니스 프로세스에 적합하다는 점입니다. 구매, 미지급금 및 미수금, 창고 및 물류, 품질 보증, 심지어 고객 서비스까지 RPA를 활용하여 비용을 절감할 수 있습니다.
#2. 인적 오류 감소
직장에서 인적 오류는 피할 수 없는 일입니다. 지루하고 반복적인 업무는 종종 이러한 오류의 원인이 되는데, 직원들이 이러한 업무를 처리할 때 참여도가 떨어지고 ‘자동 조종’을 하는 경우가 많기 때문입니다. RPA 봇은 높은 수준의 정밀도와 정확성으로 작업을 충실히 실행하기 때문에 동일한 문제를 겪지 않습니다.
대량 생산 환경에서 인적 오류는 비용, 평판, 최악의 경우 작업자의 목숨까지 앗아갈 수 있습니다. RPA를 도입하면 이러한 문제를 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 직원 만족도도 높일 수 있습니다.
#3. 생산성 향상
RPA 봇은 365일 24시간 내내 작동할 수 있습니다. 이러한 이점은 사람의 감독을 최소화하면서 디지털 인력에게 프로세스를 아웃소싱하여 프로덕션 환경을 혁신하는 데 도움이 될 수 있습니다.
제조 팀은 변동하는 시장 수요에 대응할 수 있어야 합니다. RPA는 조직이 인력을 추가할 필요 없이 신속하고 효율적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.
#4. 향상된 품질 관리
품질 관리는 모든 제조 작업에서 매우 중요한 부분입니다. 물리적 기계는 정밀한 것으로 알려져 있지만, 작업 현장에서는 문제가 발생할 수 있고 실제로 발생하기도 합니다. 이러한 제조 오류를 식별하고 해결할 수 있는 능력은 낭비를 줄이고 수익을 높이는 데 매우 중요합니다.
생산 기계의 실시간 모니터링은 많은 데이터를 생성합니다. ML의 지원을 받는 RPA는 이러한 데이터를 분석하고 결함을 예측하여 품질 관리를 크게 개선할 수 있습니다.
#5. 환경 영향 감소
위의 요점에서는 제조 제품에서 낭비를 줄이는 것에 대해 이야기했습니다. 이러한 발전은 리소스 사용에 도움이 되고 팀이 원자재를 최대한 활용할 수 있도록 보장합니다. 그러나 고려해야 할 다른 환경 및 지속 가능성 이점도 있습니다.
RPA는 스마트한 에너지 및 조명 할당을 통해 팀이 에너지 사용을 줄일 수 있도록 지원합니다. 또한 기업이 ESG 목표를 달성할 수 있도록 지원 및 분석을 제공할 수 있습니다.
#6. 부품 확산 감소
부품 확산은 제조업계의 고질적인 문제입니다. 제조 팀은 자체 제작 및 다른 제조업체의 아웃소싱을 통해 많은 부품을 처리해야 합니다. 이러한 상황은 엔지니어가 신제품을 설계할 때, 특히 시장에 적합한 대체품이 있음에도 불구하고 새로운 부품을 생산할 때 발생합니다.
그 결과 서로 다르지만 동일한 기능을 수행하는 여러 부품이 존재하게 됩니다. 이로 인해 복잡한 애프터마켓 관리, 평판 손상 및 낭비가 발생할 수 있습니다. RPA는 인지 AI와 함께 이러한 문제를 줄이고 효율성과 리소스 사용을 개선하여 제조 부문 전반에서 수백만 달러를 절약할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 딜로이트 보고서를 읽어보세요.
#7. 인력 부족 문제 해결
제조 연구소(MI)에 따르면 2030년까지 제조 업계에 미충원 일자리가
2030년까지 제조 업계에 200만 개의 미충원 일자리가 발생할 것으로 예상합니다.
. 현재 영국의 상황은 그다지 나아지지 않았으며, 다음과 같은 추정이 있습니다. 36%의 일자리가 충원하기 어려운 일자리로 분류됩니다.
ML과 AI를 기반으로 하는 RPA는 이러한 많은 일자리를 채우고 기존 직원을 보강할 수 있습니다. 적절한 투자를 통해 제조 관리 팀은 인력 부족으로 인한 지연을 방지하고 더 많은 프로세스가 자동화됨에 따라 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.
RPA 자동화
제조 산업: 도전 과제
흥미로운 점은 제조 부문에서 로봇 기술이 거의 보편적으로 사용되고 있음에도 불구하고 RPA에서는 이와 비슷한 수준의 도입이 이루어지지 않았다는 점입니다. 통계에 따르면 제조 팀의 약 43%가 RPA 솔루션을 도입한 것으로 나타났지만, 자동화 기계 제조 분야에서도 비슷한 수준으로 성장할 여지가 있습니다.
여기에서는 업계에서 RPA를 도입할 때 직면하는 몇 가지 과제와 이를 해결할 수 있는 방법을 살펴봅니다.
#1. 도메인 전문성
제조업의 경영진은 RPA의 이점을 활용해야 한다는 절박한 필요성을 인식하고 있지만, 솔루션을 구현하는 데 필요한 지식이나 전문 지식이 부족할 수 있습니다. RPA를 가장 효과적으로 구현하려면 여러 부서의 동의를 얻고 각 팀이 솔루션을 중심으로 어떻게 조율할 수 있는지에 대한 이해가 필요합니다.
재프테스트 엔터프라이즈 고객은 요구 사항 수집부터 제품 사용까지 RPA 구현을 관리하고 설계할 수 있는 전담 ZAP 전문가를 이용할 수 있습니다. 유니티의 전문성을 활용하면 일반 제조업체의 자동화 지식에 의존하여 기술을 도입할 필요가 없습니다.
#2. RPA 제한 사항
RPA는 조직에서 반복적인 규칙 기반 작업을 처리합니다. 그러나 비정형 데이터를 처리하거나 사람의 의사 결정을 모방하는 등 RPA에 적합하지 않은 작업도 많이 있습니다. 그러나 AI로 보강된 인지 RPA는 사람과 컴퓨터 작업을 혼합하여 수행할 수 있으므로 제조 부문에서 가능한 혜택의 범위가 넓어집니다.
#3. 규정 준수
제조업은 지속적으로 진화하는 규정 준수 표준의 적용을 받습니다. 여러 지역에서 규칙과 규정이 수시로 바뀌는 상황에서 많은 글로벌 제조업체는 이러한 요구에 대응할 수 있는 디지털 인력을 관리하는 것이 너무 어렵다고 생각합니다. 그러나 이러한 시나리오는 인간 작업자를 보면서 빠르게 학습할 수 있기 때문에 RPA가 쉽게 탐색할 수 있습니다.
#4. 오래된 관행
지난 수십 년 동안 디지털 혁신으로 많은 산업이 성공적으로 변화했지만, 많은 제조 현장에서는 여전히 수작업과 심지어 펜과 종이 작업에 의존하고 있습니다. 실제로 많은 제조 팀에게 인쇄된 문서는 여전히 법적 요구 사항입니다.
하지만 이러한 의무를 이행하기 위해 업무를 디지털화하고 운영을 개선하고 최적화할 수 있는 데이터를 생성하는 대가를 지불해서는 안 됩니다. RPA는 팀이 두 가지 형식 모두에서 작업할 수 있도록 지원합니다.
#5. 레거시 시스템
많은 제조 공장에서 최첨단 기술을 사용하여 기계를 가동하지만 백엔드 프로세스에는 이와 같은 정교함이 부족합니다. 사실 레거시 시스템은 업계에서 여전히 의외로 흔하게 사용되고 있습니다. 이러한 오래된 시스템을 현재로 끌어오는 것은 비용과 다운타임을 초래하는 엄청난 작업으로 여겨집니다. 하지만 RPA는 레거시 시스템과 최신 인프라 간의 격차를 해소하는 데 능숙합니다.
제조 부문에서 RPA의 미래
RPA가 향후 제조 부문을 어떻게 변화시켜 더 나은 제품을 더 낮은 비용으로 제공할 수 있을지 상상해 보면 흥미롭습니다.
고려할 가능성이 높은 영역 중 하나는 원자재 구매입니다. AI 및 머신러닝(ML) 도구는 과거 가격 데이터 및 기타 요인을 포함한 방대한 데이터 세트를 분석하여 전 세계 수요를 예측할 수 있습니다. 가격 모니터링 도구, 적시 구매 관행, 공급망 효율성과 함께 사용하면 최적의 구매 시기를 예측하고 그에 따른 생산 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 지원 RPA 도구가 성공할 수 있는 또 다른 큰 영역은 예측 유지보수입니다. 기계 다운타임은 생산성의 적이며, 정교한 알고리즘은 다양한 신호를 사용하여 유지보수를 예측하고 예약하여 작업으로 인해 생산성이 중단되지 않도록 할 수 있습니다.
제조 부문에서도 컴퓨터 비전 기술(CVT)과 센서를 사용하여 더 높은 수준의 제품 품질 보증을 보장하고 폐기물을 줄일 수 있습니다.
제조 부문의 인더스트리 4.0
인더스트리 4.0은 인간 생산의 다음 단계를 의미합니다. 여기에는 클라우드 컴퓨팅, AI, ML, 데이터 분석, IoT, 센서 기술과 같은 도구를 사용하여 사람의 개입을 최소화하면서 운영할 수 있는 스마트 팩토리를 구축하는 것이 포함됩니다.
초자동화조직 내에서 가능한 모든 프로세스를 자동화한다는 철학은 인더스트리 4.0의 일부가 될 것입니다. 지능형 자동화는 제조업체가 부서 전반에서 새로운 차원의 효율성을 실현하여 비즈니스 프로세스를 마이닝하고 솔루션을 자동화하여 자동화된 생산을 추진하는 상시 가동 및 지속적인 개선이 가능한 중앙 집중식 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.
이 프로세스의 중요한 요소에는 컴퓨터 또는 프롬프트 엔지니어링으로 코딩하고 다음을 통해 검증하는 새로운 맞춤형 소프트웨어 생성이 포함됩니다.
테스트 자동화 도구
.
다른 인더스트리 4.0 기술과 결합하여 공장은 현재 시장 수요와 다른 상품 및 서비스의 예측 생산 간의 균형을 맞추는 유연하고 맞춤화된 제조가 가능해질 것입니다.
마지막 생각들
제조 산업에서 RPA 자동화를 통해 얻을 수 있는 실질적인 이점은 무궁무진합니다. 공급망 관리부터 백오피스 업무 처리, 숙련된 작업자 부족에 대한 대응에 이르기까지 RPA는 오늘날 제조업체가 직면한 여러 가지 가장 큰 과제를 해결하는 솔루션입니다.
그러나 공장 RPA 자동화는 단기적인 문제 해결을 넘어 제조업체가 최첨단 AI 도구를 사용하여 미래에 적응하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 제조업은 경쟁이 치열한 분야입니다. 시장 출시 기간 단축, 비용 절감, 낭비 감소는 경영진이 무시할 수 없는 이점입니다.
제조와 자동화는 이미 강력한 연관성을 가지고 있습니다. 그러나 제조업체가 미래로 나아가고자 한다면 뒤처지기 전에 RPA 솔루션을 도입해야 합니다.
