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IoT 기술이 제조업 운영을 혁신하는 3가지 방법
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제조업의 운영 방식을 혁신적으로 바꾸기 위해선 어떻게 해야 할까요? IoT는 스마트한 데이터 기반 시스템으로 효율성, 품질, 수익성에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다. 생산 공정에서 발생하는 에너지 소비를 줄이고, 자원을 최적화하여 생산 능력을 증대시키죠. 이번 포스팅에서는 IoT가 무엇인지, 실제 사례를 통해 제조 공정을 어떻게 개선할 수 있는지 살펴봅시다. 제조업이 지속 가능한 성장을 이루는 방법을 확인해보세요.
제조업이 빠르게 변화하면서 변화에 앞서 가는 것이 중요해졌습니다. 최신 제조업 트렌드 보고서에 따르면, 제조업체의 85%는 경쟁력을 유지하기 위해 일상적인 운영 방식을 혁신해야 한다고 느끼고 있습니다.
IoT는 이러한 운영을 혁신할 수 있는 유망 기술 중 하나로, 무선 통신을 통해 각종 사물을 연결하는 기술입니다. 이처럼 스마트한 데이터 기반 시스템은 단순한 자동화 도구를 넘어, 효율성, 품질, 수익성에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다.
이번 포스팅에서는 IoT 기술이 무엇인지 살펴보고, 실제 사례를 통해 이러한 혁신이 제조 공정을 어떻게 개선할 수 있는지 알아보겠습니다.
학습 내용
- IoT의 작동 원리
- IoT 데이터 활용
- AI를 강화하는 IoT 데이터
- 영업 및 서비스에 활용되는 제조업 IoT 활용 사례
- Salesforce로 혁신적인 IoT 경험과 서비스 제공
IoT의 작동 원리
IoT는 제조업의 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 이 기술에는 첨단 센서가 탑재되어 온도, 진동, 에너지 소비량 등과 같은 운영 데이터를 수집합니다. 이를 통해 기술의 성능과 상태를 종합적으로 파악할 수 있습니다.
데이터가 수집되면 중앙 서버로 전송되어, 고급 알고리즘과 분석 도구를 통해 트렌드와 패턴을 찾아냅니다. 이 정보는 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하기 때문에 매우 중요합니다. 이를 통해 제조업체는 운영에 대해 더 깊이 이해하고, 개선이 필요한 부분을 파악하여 프로세스를 개선하고, 효율성을 높일 수 있습니다.
IoT에서 수집된 데이터는 제조 운영의 효율성을 높이는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어 데이터 기반의 예측 유지보수는 기계의 고장을 미리 예측하여, 다운 타임 발생 전에 수리나 교체 작업을 진행할 수 있게 합니다. 이를 통해 작업의 운영 중단을 줄이고 장비의 수명을 늘리며, 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
IoT의 데이터는 제조업 생산 공정을 개선하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 자원을 최적화하여 에너지 소비를 줄이고, 제품 품질을 향상시키며, 생산 능력을 증대시킬 수 있습니다. 이러한 개선은 운영 효율성을 강화하고 변화하는 시장 환경에서도 경쟁력을 유지하는 데 기여합니다.
IoT 데이터 활용
제조업은 데이터 활용도가 높은 산업으로, 2023년에서 2024년까지 제조 기업의 데이터 양이 22% 증가할 것으로 예상됩니다.
IoT 기술을 도입할 때 고려해야 할 사항 중 하나는 데이터의 접근성입니다. 데이터를 보유하는 것도 중요하지만, 이를 제대로 활용하려면 적절한 팀이 데이터에 접근할 수 있어야 합니다.
최신 제조업 트렌드 보고서에 따르면, 자산 데이터의 45%가 접근 가능하지만, 각각의 시스템에 분산되어 있는 것으로 나타났습니다. 또한, 제조업 의사 결정권자의 78%는 여러 시스템에서 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간을 소비한다고 답했습니다.
제조 자산의 데이터를 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼에 연결하면 운영을 개선하고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 모든 데이터를 한 곳에 통합하면 데이터 분산 문제를해결하고, 모든 팀원이 필요한 정보에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이를 통해 더 효율적으로 업무를 처리하여 빠르고 현명한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
AI를 강화하는 IoT 데이터
CRM 기능을 활용하면 기술 성능을 모니터링하고 분석하여 운영에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. IoT 기술 데이터를 CRM 플랫폼에 통합하면, AI와 고급 분석 도구를 통해 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.
IoT와 데이터의 통합은 AI 에이전트를 더욱 스마트하게 만듭니다. AI 에이전트는 인간의 개입 없이도 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있는 지능형 시스템입니다. 이들은 머신러닝과 자연어 처리(NLP)를 활용해 간단한 질문에 대한 답변부터 복잡한 문제 해결, 심지어 멀티태스킹까지 다양한 작업을 처리합니다. 무엇보다 AI 에이전트는 자기 학습을통해 지속적으로 성능을 개선하며, 이는 특정 작업에 인간의 개입이 필요한 기존 AI와는 차별화된 점입니다.
제조업은 AI 에이전트를 활용해 효율성을 높이고 고객 만족도를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 특정 자산 데이터에 접근할 수 있는 제조 AI 에이전트는 결함 코드를 감지하고 관련 부품을 식별할 수 있습니다. 이후, 가격표를 참고해 견적을 생성하고, 해당 기술 관련 세부 항목이 포함된 작업 지시서를 작성할 수 있습니다.
영업 및 서비스에 활용되는 제조업 IoT 활용 사례
현장 서비스: 기술자 효율성 향상
한 풍력 터빈 제조업체가 터빈에 IoT 센서를 설치했다고 가정해봅시다. 이 센서들은 각 터빈의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링하여 수집된 데이터를 중앙 시스템으로 전송합니다.
수집된 데이터는 진동, 온도, 회전 속도 등 다양한 항목을 포함하며, 분석을 통해 이상 징후나 잠재적인 문제를 확인합니다.
이상 징후가 감지되면 현장 서비스 팀에 경고 알림이 전송됩니다. 그러면 기술자는 문제와 관련된 상세 정보, 필요한 도구와 부품을 가지고 현장으로 출동합니다.
고장이 발생하기 전, 사전에 문제를 해결하면 터빈의 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 고객 데이터와 IoT 데이터를 활용하면 기술자가 문제를 정확히 이해한 상태로 출동해, 진단 시간을 단축하고 수리 효율성을 높일 수 있습니다.
현장 서비스에서는 자율형 AI 에이전트를 활용해 배치 과정을 효율적으로 관리하고 최적화할 수 있습니다. AI 에이전트는 IoT 기술 데이터를 활용해 기술자의 전문성, 위치, 가용성을 분석합니다. 이를 통해 가장 적합한 인력을 자동으로 배정하여 신속하고 효과적인 대응을 보장합니다.
서비스 운영: 새로운 수익원 창출
산업용 HVAC 시스템을 제조하는 회사가 있다고 가정해봅시다. 이 시스템에는 성능을 모니터링하고 유지보수 시기를 예측하는 센서가 장착되어 있습니다.
이 센서는 자산 상태, 사용 패턴, 환경 조건 등의 정보를 분석하여 부품 고장 시점을 예측합니다. 이를 기반으로 회사는 사전 유지보수 서비스를 제공하는 캠페인을 진행하며, 고객이 문제 발생 전에 정기적인 점검을 받을 수 있도록 안내합니다. 또한, 고객은 이메일과 모바일 앱 등 다양한 채널을 통해 유지보수 서비스에 대한 알림을 받을 수 있습니다.
이 전략은 고객에게 정기적인 유지보수 서비스 계약을 제공할 수 있어 매출 증대에 기여합니다. 또한, 사전 유지보수를 통해 HVAC 시스템의 수명이 연장되어 고객 만족도를 높이고 재구매로 이어질 수 있습니다.
서비스 담당자는 AI 에이전트와 협력하여 고객과의 상호작용과 서비스 캠페인을 관리할 수 있습니다. 상담원은 고객 데이터와 예측 분석을 활용하여 커뮤니케이션을 개인화하고, 유지보수 일정을 잡을 수 있습니다. 또한, 서비스 계약 갱신을 관리하여 고객 참여와 충성도를 높일 수 있습니다.
영업 운영: 자산 가치 극대화
한 디젤 엔진 제조업체는 현장에 4,000만 개의 자산을 보유하고 있으며, 각각 연간 3,000달러의 수익을 창출합니다. 평균 수명이 20년인 점을 고려하면, 잠재적인 총 수익은 1,200억 달러에 달합니다.
각 엔진에는 사용량, 성능, 유지보수 이력을 추적하는 센서가 장착되어 있습니다. 제조업체는 고객이 엔진의 실제 사용량에 따라 비용을 지불하는 사용량 기반 요금제를 제공합니다. 엔진에서 수집된 데이터는 성능을 최적화하고 연료 소비와 배출량을 줄이는 데 사용됩니다.
이 데이터를 기반으로 다양한 서비스에 가입할 수 있는 구독형 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 기본 모니터링 서비스부터 종합 유지보수 패키지까지 다양한 서비스 옵션을 선택할 수 있습니다. 또한, 제조사는 고객이 엔진 사용을 최적화할 수 있도록 프리미엄 서비스를 제공해 부가가치를 높일 수 있습니다.자율형 AI 에이전트는 고객 사용 패턴 분석, 특정 서비스 및 교체 요구 사항 식별, 견적 작성, 고객 접촉용 이메일 초안 작성 등을 통해 영업 담당자의 판매 프로세스를 간소화하는 데 기여합니다.
Salesforce로 혁신적인 IoT 경험과 서비스 제공
IoT 기술의 도입으로 제조업은 그 어느 때보다 많은 양의 데이터를 수집하고 있습니다. 이 데이터는 제조업의 효율성, 품질, 고객 만족도를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 하지만 그 전에 데이터를 효과적으로 이해하고 분석할 때 효과를 발휘할 수 있습니다.
이를 실현하기 위해 제조업은 다음을 수행해야 합니다.
데이터 통합 및 관리: 사물 인터넷(IoT) 기기, ERP(전사적 자원 관리) 시스템, CRM 플랫폼 등 다양한 소스의 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하여 관리하세요. 이는 보다 정확한 의사결정을 내리고, 운영의 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
실시간 자산 관리: 자산을 실시간으로 추적하고 관리할 수 있는 시스템을 도입하세요. 이를 통해 자산 성능과 상태에 대해 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이는 사전 유지보수를 가능하게 하며 기기 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다.
제조 라이프사이클 통합: 전체 제조 과정에 대해 종합적으로 파악할 수 있는 솔루션을 도입하세요. 통합된 가시성은 운영을 최적화하고, 생산 일정을 시장 요구에 맞게 조율하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 고객 서비스 개선: AI와 자율형 AI 에이전트를 활용하여 고객 서비스를 개선하세요. 반복적인 작업을 자동화하고 스마트한 추천을 통해 빠른 문제 해결과 높은 고객 만족도를 실현할 수 있습니다.
제조업이 Salesforce Connected Assets을 활용해 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 향상시키며, 모든 것이 연결된 세상에서 지속 가능한 성장을 이루는 방법을 알아보세요.
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