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엔지니어는 오래된 시스템을 현대 기업의 디지털 환경에 통합하는 데 중요한 역할을 합니다.새로운 시대에 기업은 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 기타 기술로 인해 호황을 누리고 있습니다.이러한 기술을 최적화하기 위해 기업은 운영을 철저히 검토하거나 기존 장치를 비즈니스 요구 사항에 맞게 지능적으로 변환해야 합니다.이는 전략을 디지털 혁신에서 매우 중요한 부분으로 만듭니다.

정밀 검사는 비용이 많이 들 뿐만 아니라 생산의 연속성을 파괴할 수도 있습니다.따라서 기업은 일반적으로 후자의 방법을 선택하고 수명주기에 세심한주의를 기울이면서 구 시스템의 전환을 점진적으로 실현합니다.

산업화의 과정

지난 몇 세기 동안 산업화는 미래를 형성하기 위해 다양하고 중요하고 충분한 변화를 겪었습니다.급속한 기계화에서 전기화, 정보 기술(it)의 원활한 적용에 이르기까지 산업화의 처음 세 단계는 제조 기업에 급속한 발전을 가져왔습니다.4차 산업혁명(일반적으로 인더스트리 4.0이라고 함)이 도래하면서 점점 더 많은 제조 기업이 디지털 혁신을 실현해야 할 시급한 필요성을 느끼기 시작했습니다.

사물 인터넷(IOT) 및 고속 및 저지연 연결의 발전과 함께 디지털 변혁의 점진적인 심화는 산업의 미래 발전을 위한 새로운 기회를 가져올 것입니다.

디지털이 중심이 되면서 엔지니어링 솔루션의 원동력과 범위가 확대되고 있습니다.인더스트리 4.0은 세계적으로 부상하고 있으며 엔지니어링 서비스의 전망은 광범위합니다.2023년까지 시장 규모는 2018년의 77억 달러보다 더 높은 217억 달러가 될 것으로 예상됩니다. 엔지니어링 애플리케이션 및 솔루션의 급속한 발전은 시장을 거의 3배 성장시킬 것이며 2018년에서 2023년 사이의 복합 연간 성장률은 도달할 것입니다. 23.1%.

인더스트리 4.0은 현대 엔지니어링에 대한 수요 증가의 배후입니다.기업의 91%가 이 시대의 생존과 번영에 중요한 디지털 혁신을 달성하기 위해 노력하고 있다고 보고됩니다.

디지털 전환 과정에서 제조 기업이 직면한 주요 과제 중 하나는 기존 시스템의 통합입니다.도전에 직면하고 각 도전에서 기회를 찾는 데 용감한 것이 중요하며 전통적인 시스템도 예외는 아닙니다.

오래된 시스템에서 지능형 시스템으로

구형 시스템은 지능형 프로세스에서 요구하는 기능이 없기 때문에 엔지니어링 응용 프로그램의 구현이 매우 중요합니다.센서의 사용은 오래된 시스템을 최대한 활용하고 이를 디지털 생태계에 통합하는 데 매우 중요합니다.데이터 및 실시간 분석의 중요성을 감안할 때 이러한 센서는 성능, 생산성 및 구형 기계의 상태에 대한 중요한 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

즉각적인 통신을 위해 여러 장치에 의존하는 지능형 모드에서 센서는 주어진 시간에 모든 이해 관계자에게 가시성을 제공합니다.센서 데이터의 실시간 통찰력은 자율적이고 지능적인 의사 결정을 달성할 수도 있습니다.이러한 지능형 엔지니어링 응용 프로그램으로 인해 기존 시스템은 건강 진단을 기반으로 한 예측 유지 관리가 가능합니다.

스마트 머신과의 협업

성숙한 기술은 운영의 디지털 전환을 위한 기반을 마련하는 반면 신흥 기술은 대규모 운영을 디지털화하기 위해 프로세스를 가속화하고 있습니다.지능형 기계는 디지털 혁신의 급속한 발전을 주도합니다.이러한 지능형 기계는 인간 개입에 대한 의존도를 줄이고 기존 중장비의 단점을 제거할 수 있습니다.이러한 노력을 바탕으로 인간-기계 협력의 행동 아래 협동적이고 민첩한 미래 작업의 야망이 번성하고 새로운 시대와 미래 지향적인 엔지니어링 응용이 핵심 동력이 될 것입니다.

미래를 위해 오래된 시스템을 준비하는 것은 주요 결정에 달려 있습니다.첫째, 요구 사항에 대한 철저한 이해가 올바른 디지털 전략을 결정합니다.사업 계획은 디지털 전략에 의존하기 때문에 이를 단기, 중기 및 장기 목표에 맞추는 것이 중요합니다.전략이 수립되면 올바른 엔지니어링 애플리케이션이 전체 디지털 혁신 경험의 성공을 결정합니다.

디지털 트랜스포메이션의 규모

각계각층의 디지털 트랜스포메이션 계획은 트랜스포메이션의 규모를 전혀 줄일 수 없음을 보여줍니다.대신 각 프로젝트에 대해 구체적인 계획을 수립해야 합니다.예를 들어 ERP 시스템은 기계와 프로세스를 통합하는 데 도움이 될 수 있지만 장기적인 미래 지향적인 변화를 위한 옵션은 아닙니다.

디지털 혁신을 수행하는 회사는 내부 통합 솔루션을 작성, 테스트 및 배포하는 책임을 팀에 맡기는 경우가 많지만 결과적으로 감당할 수 있는 것보다 더 많은 비용을 지불하게 되는 경우가 있습니다.그러한 결정을 내리는 용감함에도 불구하고 그들이 치러야 하는 비용, 시간 및 위험 때문에 종종 그렇게 할 가치가 있는지 의문을 갖게 됩니다.프로젝트를 서두르면 큰 피해를 입히고 프로젝트가 중단될 가능성이 높습니다.

성공적인 디지털 트랜스포메이션의 중요한 측면 중 하나는 적은 양의 변경이 적시에 이루어질 수 있도록 하는 것입니다.데이터는 프로세스의 각 요소를 정렬하는 데 중요한 역할을 합니다.따라서 모든 기업이 각 터미널에서 데이터를 수집하기 위해 강력하고 완전한 데이터베이스를 만드는 것이 중요합니다.

지능형 장비로 가득 찬 디지털 환경에서 다양한 ERP, CRM, PLM 및 SCM 시스템에서 엔지니어링 응용 프로그램으로 수집되는 모든 데이터는 매우 중요합니다.이 접근 방식은 운영 기술(OT)에 큰 압박을 가하지 않고 점진적인 변화를 선택합니다.

민첩한 자동화 및 인간-기계 협력

제조 공정을 보다 민첩하게 만들기 위해서는 인간도 중요한 역할을 해야 합니다.급격한 변화는 특히 기계가 더 자율적으로 변하는 경향이 있을 때 저항을 야기할 수밖에 없습니다.그러나 직원들이 디지털화의 목적과 모두에게 이익이 되는 방법을 이해하도록 기업의 리더십이 책임을 지는 것이 중요합니다.본질적으로 디지털 트랜스포메이션은 기업의 미래 발전뿐만 아니라 인간의 삶을 위한 더 아름다운 경험을 만드는 것이기도 합니다.

디지털 혁신은 기계를 더욱 지능적으로 만들고 사람들이 보다 중요하고 미래 지향적인 작업에 집중할 수 있도록 하여 더 많은 잠재력을 불러일으킵니다.효율적인 인간-컴퓨터 협업은 작업 범위 및 디지털 변환을 결정하는 데 매우 중요하며 이는 전체 기업의 전반적인 생산 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.