제조 분야의 혁명

1913년, Henry Ford는 최초의 조립 라인을 도입했습니다. 조립 라인을 도입하기 전에는 자동차 한 대를 생산하는 데 평균 12시간이 걸렸습니다. 이동 조립 라인을 통해 총 소요 시간을 약 1시간 30분으로 현저히 줄일 수 있었습니다. 이를 통해 Ford에서는 Model T를 대량 생산하면서도 공공 비용을 절감할 수 있었습니다. 오늘날의 자동차는 Model T보다 훨씬 복잡합니다. 필요는 혁신을 부르죠. 1961년, General Motors에서 작업 현장에 로봇 공학을 도입했습니다. 오늘날, 로봇 공학은 전체 제조 공정에 사용됩니다. IoT의 지원에 힘입어, 자동화된 제조를 통해 그 어느 때보다도 많은 일이 가능해졌습니다.

3부로 구성된 DigiKey 동영상 시리즈 Future Factories에서는 제조 산업의 현황과 미래에 나아갈 방향을 알아봅니다. 이 논의에 관련한 다양한 주제를 살펴보고 비즈니스 사용자와 궁극적으로 최종 고객의 혁신을 지원하는 데 핵심적인 역할을 하는 당사자들을 만나봅니다. 이 시리즈에서 다루는 주제는 다음과 같습니다.

엣지 컴퓨팅의 부상으로 생산 시설에서의 모든 공정 단계에 대한 심층적인 접근이 가능해졌습니다. 센서 및 모터 수명 주기부터 직원 일정 관리까지, 엣지 컴퓨팅을 통해 운영자는 효율성을 개선할 수 있는 영역을 파악하고, 직원 일정을 최고 실적 기간에 맞춰 조정하며, 필요에 따라 기계에 대한 유지보수를 수행할 수 있습니다.

제조에 있어 로봇 공학으로 인해 작업 현장의 생산성이 향상되었을 뿐 아니라 안전 및 전체적인 제품 품질도 개선되었습니다. 오늘날 작업 현장에서 협업 로봇 공학은 허드렛일과 반복적인 공정을 처리함으로써 지원을 제공하고 있습니다. 이를 통해 직원들은 더 복잡한 작업 및 절차에 집중할 수 있습니다. 현재 로봇 공학은 위험한 환경에서 휘발성 화학 물질과 위험한 퓸으로부터 작업자를 보호하기 위해 사용됩니다. 또한 로봇 공학을 통해 미국의 제조업체들은 품질을 유지하면서도 인건비를 절감하여 비용 경쟁력을 향상할 수 있었습니다.

인공 지능(AI)은 산업용 IoT 응용 분야에 사용되면서 주류 기술이 되었습니다. 무선 연결을 통한 사물 지능 통신은 엣지 컴퓨터와의 통신을 통해 프로세스 분석을 제공합니다. 머신 러닝을 통해, 최소한의 프로그래밍으로 공장이 프로세스를 지속적으로 조정하고 효율성을 향상할 수 있어 다양한 변화가 일어날 수 있습니다.

빠르게 변화하는 제조 분야에서 경쟁하기 위해, 제조업체들은 산업용 IoT 및 AI, 로봇 공학, 엣지 컴퓨팅을 구현해야 했습니다. 본 동영상 시리즈는 업계에 부는 변화의 바람을 바라보는 여러 관점과 향후 5~10년에 걸친 변화의 방향을 기록합니다.