자동화에 대한 오해 2가지를 함께 전달드립니다.
제조업에서 자동화의 도입이 효율성 향상, 생산성 증가, 그리고 전체적인 비즈니스 성장에 기여한다는 사실은 이제 널리 인식되고 있습니다.
2010년대 초반부터 기업들은 제조업에 자동화 시스템이 가져오는 혁신적인 이점을 강조하고 있습니다. Deloitte, McKinsey, Forbes와 같은 대형 컨설팅 기업들은 자동화의 이점을 강조하며, 산업 혁신을 위한 자동화의 잠재력을 부각시켰습니다.
하지만 일부 제조업체들은 여전히 자동화를 도입하는 데 주저합니다. 그 이유는 무엇일까요?
이번 시리즈에서는 제조업에서 자동화에 대해 잘못 이해되고 있는 부분과 실제 상황을 설명해 드리겠습니다. 이 글에서는 자동화를 도입하지 않아서 발생하는 문제, 자동화에 대한 두 가지 주요 오해와 그 진실을 살펴보겠습니다.
최근 몇 년간 제조업 자동화 기술은 크게 발전했지만, 아직도 확신이 부족한 일부 기업들은 점차 경쟁에서 뒤처지고 있습니다. 2023년 제조 기술 센터의 보고에 따르면, 영국 제조업체들이 자동화 및 로봇 공학에 대한 투자에 주저하면서 영국 생산성 향상에 부정적인 영향을 미치고 있다고 합니다.
또한 미국은 자동차 산업에서 자동화 공정에 있어 글로벌 리더로 인정받고 있지만, 비효율적인 수작업 공정으로 인한 제품 오류는 여전히 해결되지 않은 문제입니다. 2023년에는 라벨링 오류로 인해 미국에서 식음료 리콜의 절반이 미신고 알레르기 유발 물질과 관련된 문제였다고 보고되었습니다.
수동 프로세스는 잘 작동하기 때문에 자동화로 전환할 필요가 없다는 오해가 있습니다. 하지만 수작업은 본질적으로 오류를 일으키는 주요 원인입니다. 이로 인해 제조업체는 불필요한 낭비와 비용을 초래하게 됩니다.
수동으로 데이터를 입력하면 평균 1%의 오류가 발생합니다. 생산 라인에서 작업자가 데이터를 수종으로 입력하면, 그 오류는 제품에 빠르게 반영됩니다. 품질 관리에 수동 프로세스를 사용한다면 오류가 발견되기까지 수천 개의 품목을 폐기하거나 재작업해야 할 가능성이 큽니다.
일부 포장업체들은 비즈니스 예측 불가능성이 자동화 효과를 저하한다고 말합니다. 포장업체들은 여러 브랜드의 제품을 관리하고, 하루에도 수차례 제품을 교체하거나 계절에 따라 변동하는 수요에 맞춰 생산량을 조정해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 예측 불가능성을 자동화로 해결하기 어렵다고 생각하는 기업들이 많지만, 사실은 그렇지 않습니다.
간단한 자동화 솔루션만으로도 수동 데이터 입력을 줄일 수 있습니다. 그 예로 바코드 스캐너를 사용하면 기존 생산 지시에 맞춰 자동으로 제품 라벨에 데이터를 입력할 수 있습니다. 또한 마킹기를 설정하여 중앙 데이터베이스에서 라벨 템플릿에 자동으로 데이터를 입력하할 수 있습니다. 이와 함께 머신 비전 자동화 솔루션을 도입하면 실시간 품질 관리도 가능합니다.
제품 라벨링 오류가 공급망에 유입되면 그로 인한 비용과 낭비는 훨씬 더 커질 수 있습니다. 제품 리콜의 평균 비용은 약 1,000만 달러이며, 이는 브랜드 이미지 손상으로 인한 장기적 금전적 피해를 제외한 수치입니다.
이번 글에서는 '제조업 자동화 미도입 시 발생하는 문제'에 대해 알아보았습니다.
도미노코리아는 다음 포스팅에서도 더욱 유용하고 흥미로운 코딩&마킹 이야기로 돌아오겠습니다.
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