산업화 및 기계 연구 | 로봇 공학 및 AI 동향

산업 자동화 및 기계 산업 개요

산업 자동화 및 기계 부문은 더 똑똑하고 효율적이며 탄력적 인 제조 시스템을 향한 글로벌 운동의 최전선에 서 있습니다. 생산성 향상, 운영 비용 절감 및 안전 개선에 중추적 인 역할을하는이 부문은 자동차, 전자 장치, 에너지, 식품 및 음료, 제약, 항공 우주 및 포장과 같은 산업의 발전에 중요합니다. 기본 제어 시스템에서 고급 로봇 공학 및 AI 중심 자율 기계에 이르기까지 산업 자동화는 최근 몇 년 동안 크게 발전했습니다. 디지털 기술, 데이터 중심 의사 결정 및 기계적 정밀도의 수렴은 공장 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 산업 자동화는 더 이상 수동 노동을 대체하는 것이 아니라 기업에 민첩성, 지능 및 확장 성을 강화하는 것입니다.

시장 가치와 성장 예측: 2024 년 현재, 세계 산업 자동화 및 기계 시장은 1.57 조 달러의 가치가있는 것으로 추정되며, 2032 년까지 2.94 조 미화에 도달 할 것이며, 2025 년에서 2032 년까지 8.1%의 복합 성장률 (CAGR)으로 성장할 예정입니다.

선진국에서 인건비 상승과 숙련 된 노동 부족.
제로 결함 제조 및 실시간 의사 결정에 대한 수요.
산업 4.0 및 스마트 팩토리 이니셔티브의 가속화.
공급망 탄력성 및 자원 최적화에 중점을 둡니다.
탄소 감소, 에너지 효율 및 규제 준수에 중점을 둡니다.

기술 기초 :이 부문은 지능형 제조의 중추를 형성하는 광범위한 기술 및 구성 요소에 걸쳐 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러 (PLC): 자동화의 빌딩 블록은 기계 및 프로세스를 높은 신뢰성으로 실시간으로 제어하는 데 사용됩니다.
감독 제어 및 데이터 수집 (SCADA) 시스템: 원격 모니터링 및 산업 공정 제어에 필수적입니다.
분산 제어 시스템 (DCS): 석유 및 가스 및 화학 물질과 같은 공정 산업에서 일반적으로 사용하여 지속적인 생산 흐름을 관리합니다.
컴퓨터 수치 제어 (CNC) 기계: 자동차 및 금속 제조에 중요한 정확하고 반복 가능한 가공 작업을 제공합니다.
사물의 산업 인터넷 (IIOT): 센서, 컨트롤러 및 클라우드 플랫폼 간의 기계 간 통신 및 연결을 활성화합니다.
인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML): 예측 분석, 자율적 의사 결정 및 로봇 적응성 추진.
HMIS (Human Machine Interfaces) : 직관적 인 그래픽 인터페이스를 통해 제어 시스템과의 운영자 상호 작용 향상.

이러한 기술의 수렴으로 인해 소프트웨어, 하드웨어 및 연결성이 모여 모든 생산 단계를 자동화하고 최적화하는 사이버 물리 생산 시스템의 개발이 가능합니다.

산업 4.0 및 디지털 공장: 네 번째 산업 혁명 인 산업 4.0으로의 전환은 제조 환경에 걸쳐 결정적인 추세였습니다. 실시간 데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅 및 고급 자동화를 통해 디지털 생태계와 물리적 운영의 융합을 나타냅니다. 스마트 공장에는 이제 자체 최적화 생산 라인, 디지털 쌍둥이 및 예측 유지 보수 시스템이 장착되어 다운 타임을 줄이고 자산 수명을 향상시킵니다. 이러한 시설은 Edge Computing에 의존하여 소스에 즉각적인 결정을 내리는 반면, 클라우드 플랫폼은 확장 성, 원격 액세스 및 중앙 집중식 데이터 분석을 가능하게합니다. 특히 Digital Twins를 통해 제조업체는 장비 및 프로세스의 가상 복제본을 만들어 운영을 시뮬레이션하고 이상을 감지하며 물리적 구현 전에 업그레이드를 평가할 수 있습니다. 이는 설계 최적화, 안전 및 유지 보수에 중대한 영향을 미칩니다.
공동 로봇 공학의 출현 (코봇): 자동화 공간에서 가장 중요한 혁신 중 하나는 공동 작업 로봇 또는 코봇의 상승입니다. 안전 케이지와 고립 된 작업 공간이 필요한 전통적인 산업 로봇과 달리 코봇은 인간 운영자와 함께 안전하게 작동하도록 설계되었습니다. 그들은 센서와 AI 알고리즘이 장착되어있어 근접성을 감지하고 작업에 적응하며 대체보다는 작업자 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 코봇은 전자 어셈블리, 의료 기기 제조, 식품 포장 및 물류와 같은 부문에서 정밀, 유연성 및 적응성이 필수적 인 트랙션을 얻고 있습니다. 그들의 상대적인 경제성과 프로그래밍의 용이성은 자동화 여행을 시작하려는 중소기업 (SMES)에게 특히 매력적입니다.
예측 유지 보수 및 자산 관리: 고급 센서, IIOT 장치 및 AI 알고리즘으로 구동되는 예측 유지 보수는 장비 유지에 대한 전통적인 접근 방식을 혁신하고 있습니다. 예정된 유지 보수에 의존하거나 실패에 반응하는 대신, 제조업체는 이제 실시간 성능 데이터 및 과거 트렌드에 따라 구성 요소가 실패 할 가능성이있는시기를 예측할 수 있습니다. 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하고 유지 보수 비용을 줄임으로써 예측 유지 보수는 전체 장비 효율성 (OEE)을 크게 향상시킵니다. 또한 자산 수명을 연장하고 예비 부품의 재고 요구 사항을 줄이며 사전 중재를 통해 안전을 향상시킵니다.
엔터프라이즈 시스템과의 통합: 산업 자동화 공간의 또 다른 중요한 개발은 OT (Operational Technology)와 정보 기술 (IT)을 완벽하게 통합하는 것입니다. 자동화 시스템은 더 이상 상점 바닥에 국한되지 않습니다. 이제 ERP (Enterprise Resource Planning), MES (Manufacturing Execution Systems) 및 고객 관계 관리 (CRM) 플랫폼과 크게 서로 연결되어 있습니다. 이러한 통합은 수요 예측을 생산 계획, 재고 관리 및 공급망 물류와 연결하는 전체적인 운영 관점을 가능하게합니다. 또한 정시 제조, 대량 사용자 정의 및 적응 형 생산 일정을 지원합니다.
지속 가능성 및 환경 준수: 환경 지속 가능성은 산업 자동화 전략의 핵심 목표가되고 있습니다. 제조업체는 에너지 효율적인 모터, 자동 재료 처리, 실시간 배출 추적 및 공장 내 재생 에너지 통합에 투자하고 있습니다. 자동화는 또한 폐기물 최소화, 수자원 보존 및 폐쇄 루프 재활용 공정에서 역할을합니다. 정부와 규제 기관은 배출, 에너지 사용 및 제품 수명주기 관리에 대한 엄격한 지침을 시행하여 제조업체가 녹색 기술을 채택하도록 강요하고 있습니다. 지능형 자동화는 운영의 모든 측면에서 환경 성능을 모니터링,보고 및 최적화하는 수단을 제공합니다.

산업 자동화 및 기계 산업 역학

산업 자동화 및 기계 시장은 파괴적인 기술, 진화 인력 요구, 환경 적 명령 및 소비자 기대를 변화시키는 역동적 인 변화를 겪고 있습니다. 제조업체가 생산성을 높이고, 운영 비용을 줄이며, 세계화 된 경제에서 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라 자동화 기술은 현대 산업 생태계에 필수화되고 있습니다. 이러한 변화는 운영 일뿐 만 아니라 전략적이고 구조적이며 공급망, 인력 계획 및 국가 산업 정책에 영향을 미칩니다. 이 섹션에서는 기술 혁신, 노동 변화, 지속 가능성 추세 및 유연성 및 탄력성에 대한 수요에 중점을 둔 산업 자동화 및 기계의 시장 역학을 형성하는 주요 동인과 과제를 탐구합니다.

기술 발전

산업 공정 재정의 : 현대 산업 변화의 핵심은 기술 혁신의 속도가 가속화됩니다. 로봇 공학, 인공 지능 (AI), 머신 러닝 (ML) 및 산업 사물 인터넷 (IIOT)의 수렴은 스마트 공장과 자율 생산 라인의 출현으로 이어졌습니다. 공동 작업 로봇 (COBOT)은 물리적 안전 장벽없이 작업자와 함께 일함으로써 인간-기계 상호 작용을 재정의했습니다. 이 코봇에는 센서 및 AI 알고리즘이 장착되어있어 특히 전자 장치, 의료 기기 및 자동차 조립과 같은 부문에서 손재주, 정확성 및 적응성이 필요한 작업을 수행 할 수 있습니다.

기계 또는 전체 생산 시스템의 상당한 복제본 (Digital Twins)은 제조업체가 프로세스를 시뮬레이션하고, 비 효율성을 감지하며, 실시간으로 작업을 방해하지 않고 실시간으로 테스트 할 수있게 해줍니다. 이 기술은 다운 타임을 줄이고 유지 보수 일정을 최적화하며 전반적인 장비 효율성 (OEE)을 향상시킵니다. 에지 컴퓨팅은 또 다른 중요한 발전입니다. 기계에 가까운 현지화 된 데이터 처리가 가능하여 더 빠른 의사 결정, 실시간 경고 및 대기 시간이 줄어 듭니다. 이는 모션 제어, 품질 검사 및 예측 유지 보수와 같은 시간에 민감한 애플리케이션에 중요합니다. 5G 네트워크는 자동화 시스템과 통합 될 때 산업 환경의 연결 및 신뢰성을 더욱 향상시켜 센서, 로봇 및 제어 시스템 간의 초대형 통신을 가능하게합니다.

인력 부족 및 안전 : 응답으로 자동화

노동 관련 과제는 자동화 채택을 주도하는 또 다른 중요한 요소입니다. 많은 선진국이 숙련 된 기술자와 엔지니어의 수축과 함께 노화 인력에 직면하고 있습니다. 동시에, 24/7 운영, 특히 물류, 식품 가공 및 전자 제품에 대한 수요는 육체 노동이 종종 불충분하거나 지속 불가능하다는 것을 의미합니다. 산업 자동화는 이러한 압력에 대한 해결책을 제공합니다. 로봇과 자율 시스템은 피로없이 작동하고, 인간의 오류를 줄이며, 육체적으로 까다로운 또는 위험한 작업을 취할 수 있습니다. 열, 화학 물질 또는 날카로운 구성 요소에 노출되는 제조 환경에서 자동화는 작업장 안전과 산업 건강 표준을 준수 할 수 있도록합니다.

또한 자동화를 통해 제조업체는 기존 근로자를 향상시킬 수 있습니다. 인간 운영자는 이제 감독 역할을 수행하고 디지털 대시 보드에서 로봇을 관리하고 분석을 해석하여 고가의 작업 기능을 초래합니다. 많은 정부와 조직은 메카트로닉스, AI 및 시스템 통합에 중점을 둔 재조사 프로그램 및 인력 개발 이니셔티브를 통해 이러한 변화를 지원하고 있습니다.

에너지 효율과 환경 지속 가능성

산업이 환경 발자국을 줄이려는 압력에 직면함에 따라 자동화 기술은 에너지 최적화, 폐기물 감소 및 배출 제어를 위해 점점 더 활용되고 있습니다. 스마트 자동화 시스템을 사용하면 전기, 물 및 압축 공기와 같은 자원 소비의 세분화 모니터링이 가능하여 에너지 효율적인 운영을 가능하게하는 통찰력을 제공합니다. 모터 제어 응용 분야의 가변 주파수 드라이브 (VFD)는 부하 수요에 따라 에너지 사용을 최적화하는 데 도움이되는 반면, 자동 조명, HVAC 시스템 및 압축 공기 관리는 공장의 에너지 폐기물을 더욱 줄입니다. 또한 자동화 된 재활용 시스템, 폐기물 추적 센서 및 최소한의 재료 손실 및 제품 거부를 보장하는 폐쇄 루프 제어 프로세스를 통해 지속 가능성이 촉진되고 있습니다. 예를 들어, 실시간 비전 시스템은 재료의 결함 또는 오염 물질을 감지하여 즉각적인 교정 및 폐기물 생성을 감소시킬 수 있습니다.

규제 준수와 관련하여 제조업체는 자동화를 사용하여 EU 배출 거래 시스템 (ETS) 또는 미국 청정 항공법의 명령과 같은 엄격한 환경 규정을 충족하고 있습니다. 디지털 도구를 사용하면 투명한 배기 가스보고를 가능하게하고 감사 및 환경 인증에 대한 검증 가능한 데이터를 제공합니다. 재생 가능 에너지 통합 및 에너지 효율적인 기계로 지원되는 Net-Zero 제조업에 중점을두고 있으며 기후 저실 산업 시스템을 구축하는 데있어 자동화의 전략적 역할을 강조합니다.

생산의 사용자 정의 및 유연성

오늘날의 소비자 중심 시장에서 대량 사용자 정의에 대한 수요는 결정적인 추세가되었습니다. 고객은 자신의 선호에 맞게 조정되고 빠르게 전달되며 지속 가능하게 생산되는 제품을 기대합니다. 이러한 변화는 제조업체가 빠른 전환과 개인화 된 생산을 규모로 유연하고 모듈 식이며 확장 가능한 자동화 시스템을 채택하도록 강요하고 있습니다. 재구성 가능한 로봇, 소프트웨어 정의 머신 및 클라우드 기반 제어 플랫폼에서 지원하는 민첩한 제조 시스템은 대량 생산량과 동일한 효율성을 갖는 단일의 맞춤형 품목을 생산할 수있는 능력 인 로트 크기의 생산을 가능하게합니다.

예를 들어, 자동차 부문에서 스마트 어셈블리 라인은 이제 운영을 중단하지 않고 다른 차량 모델간에 전환 할 수 있습니다. 식품 산업에서 포장 라인은 다양한 제품 크기, 라벨 및 재료를 최소한으로 수용 할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하면 생산 데이터를 분석하여 설정을 동적으로 조정하고 다운 타임을 줄이며 품질을 향상시켜 유연성을 지원합니다. 이것은 정밀, 준수 및 변화 민첩성이 필수적인 의약품과 같은 부문에 중요합니다.

구현의 도전

많은 이점에도 불구하고 고급 산업 자동화 시스템의 채택에는 몇 가지 과제가 있습니다.

높은 초기 투자: 로봇, 컨트롤러, 소프트웨어 및 통합 자동화 인프라를 배포하려면 특히 예산이 한정된 중소기업의 경우 상당한 선결제 비용이 필요합니다. 유망한 투자 수익 (ROI)은 운영 규모와 복잡성에 따라 몇 년이 걸릴 수 있습니다.
사이버 보안 위협 :공장이 더욱 연결되면 사이버 공격에 더 취약 해집니다. 맬웨어, 랜섬웨어 및 산업 간첩은 독점 데이터 및 프로세스 무결성에 심각한 위험을 초래합니다. 이를 해결하려면 사이버 보안 도구, 직원 교육 및 IT 전문가와의 협력에 대한 투자가 필요합니다.
인재 부족: 복잡한 자동화 시스템을 구현, 운영 및 유지할 수있는 숙련 된 인력이 부족한 것은 지속적인 도전입니다. 자동화 엔지니어, 로봇 공학 프로그래머 및 IIOT 전문가는 수요가 많으며 많은 지역이 급성 인재 격차에 직면하고 있습니다.
통합 복잡성: 레거시 시스템은 종종 새로운 디지털 기술과 효과적으로 통신하지 않습니다. 스마트 제조로 마이그레이션하는 데는 종종 상당한 시간, 프로세스 재 설계 및 사용자 정의 인터페이스가 포함되어 통합의 복잡성이 향상됩니다.

인 에이 블러 및 전략적 대응

이러한 장벽을 극복하기 위해 몇몇 전략적 인 에이 블러는 추진력을 얻고 있습니다.

공공-민간 파트너십: 많은 정부가 세금 인센티브, 자금 지원 제도 및 인프라 프로젝트를 통해 디지털 혁신에 투자하고 있습니다. 독일 산업 4.0, 일본 사회 5.0 및 미국 제조 USA 이니셔티브와 같은 프로그램은 혁신, 교육 및 기술 액세스를위한 자원을 제공합니다.
산업-아카데미아 협력: 대학과 연구 센터는 자동화 커리큘럼을 개발하고 기술 스타트 업을 배양하며 학계, 기업 및 정책 입안자를 연결하는 개방형 혁신 플랫폼을 육성하는 데 중요한 역할을하고 있습니다.
클라우드 기반 자동화 플랫폼: AAAS (Automation-as-A-Service)와 같은 새로운 서비스 모델은 자본 지출을 줄이고 구독 기반 가격으로 전환함으로써 고급 기술을보다 쉽게 이용할 수있게 만들고 있습니다.
공급 업체 사용자 파트너십: 솔루션 제공 업체는 고객과 더 긴밀하게 협력하여 맞춤형 자동화 로드맵을 개발하고 위험 평가를 수행하며 복잡성을 최소화하고 성능을 극대화하는 턴키 솔루션을 제공합니다.

산업 자동화 및 기계 산업의 국가 분석

미국

미국은 2024 년에 약 3 천억 달러에 달하는 산업 자동화 시장의 가장 큰 시장으로 남아 있으며 2032 년까지 5,500 억 달러가 증가한 것으로 추정됩니다.이 성장은 기술 혁신, 디지털 혁신 및 고급 제조에 대한 뿌리 깊은 초점에 의해 뒷받침됩니다. 주요 산업 주행 자동화에는 자동차, 항공 우주, 전자 제품, 방어, 물류 및 의료 기기 제조가 포함됩니다. 미국은 산업용 소프트웨어, 로봇 공학, 기계 비전 및 AI-강화 제어 시스템을위한 글로벌 허브입니다. Rockwell Automation, Emerson Electric, Honeywell 및 General Electric과 같은 회사는 자동화 솔루션의 글로벌 리더이며 국내 및 국제 시장 모두에 서비스를 제공합니다.

미국 정부는 산업, 학계 및 연방 기관을 모아 로봇 공학, 고급 재료, 사이버 물리 시스템 및 디지털 쌍둥이를 홍보하는 혁신 기관 네트워크 인 Manufacturing USA와 같은 이니셔티브를 통해 스마트 제조를 지원합니다. 또한 AMNPO (Advanced Manufacturing National Program Office)는 국가 차원에서 정책 조정 및 투자 조정을 장려합니다. 전염병 기간 동안 노출 된 공급망 취약점에 대한 대응에서 최근 제조를 다시 해제하려는 노력은 제조업체가 생산성을 높이고 해외 노동에 대한 의존도를 줄이려고함에 따라 자동화 투자를 촉진했습니다. 또한 칩 및 과학 법을 통한 세금 인센티브 및 보조금은 미국 전역의 반도체 제조 및 자동화 인프라 개발을 지원하고 있습니다.

중국

세계의 제조 에피 센터 인 중국은 자동화 기술의 대규모 배치를 통해 산업 기반을 빠르게 변화시키고 있습니다. 2024 년에 2,200 억 달러에 달하는 중국의 자동화 시장은 2032 년까지 지능형 제조를 향한 정부 주도의 추진으로 인해 2032 억 달러로 급증 할 것으로 예상됩니다. 이 성장의 중심은 고급 장비, AI 통합, 로봇 공학, IIT (IIT) 및 고급 제어 시스템을 우선시하는 중국 2025 이니셔티브입니다. 이 나라는 저비용 대량 생산에서 특히 자동차, 전자 제품, 공작 기계 및 재생 가능 에너지 부문에서 고분비, 부가가치 제조로 전환하고 있습니다.

중국은 Estun Automation, Siasun Robot 및 Efort와 같은 강력한 국내 제조업체가 ABB, Kuka 및 Fanuc와 같은 글로벌 플레이어와 함께 지상을 차지하는 산업 로봇의 최대 소비자이자 생산 업체입니다. 5G 인프라의 빠른 롤아웃으로 인해 실시간 데이터 분석 및 기계 간 통신이 운영을 최적화하는 연결된 공장의 개발이 가능했습니다. 광동, 장부, 잔즈 장과 같은 지역의 지방 정부는 스마트 공장 업그레이드를 지원하기위한 보조금 및 인프라를 제공하고 있습니다. 산업 자동화 공간에 들어가는 Huawei, Baidu 및 Alibaba와 같은 AI 신생 기업 및 기술 거인의 부상은 또한 새로운 부문 협력의 시대를 나타냅니다. 이러한 발전에도 불구하고 중국은 레거시 공장에 걸쳐 인력 업무 및 사이버 물리 시스템 통합과 같은 과제에 직면 해 있습니다. 그럼에도 불구하고 강력한 정책 지원, 광대 한 산업 역량 및 기술 야망으로 중국은 다음 글로벌 자동화의 물결을 지배 할 준비가되어 있습니다.

독일

유럽의 산업 심장 인 독일은 엔지니어링 우수성, 정밀 기계 및 고급 제조 시스템으로 전 세계적으로 인정 받고 있습니다. 2024 년 현재 독일의 자동화 시장은 1,100 억 달러로 평가되었으며 자동차, 공작 기계 및 전기 공학의 거점에 의해 꾸준한 성장이 가해졌습니다. 독일은 산업 4.0의 발상지이며, 그 회사는 사이버 물리 시스템, 디지털 쌍둥이 및 예측 유지 보수를 공장 생태계에 통합하는 최전선에있었습니다. 공공-민간 이니셔티브 인 Plattform Industrie 4.0은 국가의 제조 기반을 디지털화하고 상호 운용성을 촉진하며 글로벌 표준 설정을 장려하기위한 전략적 프레임 워크를 제공합니다.

Siemens, Bosch Rexroth, Festo 및 Beckhoff와 같은 주요 산업 자동화 회사는 독일에 본사를두고 있으며 혁신 허브 및 R & D 센터는 AI, 로봇 및 스마트 센서에 중점을 둡니다. "Mittelstand"로 알려진 독일 중소기업은 특히 전문 기계 및 부품 제조에서 산업 혁신을 주도하는 데 중추적 인 역할을합니다. 독일의 수출 지향 경제는 효율성과 정밀도를 통해 경쟁력을 유지하는 데 크게 의존합니다. 따라서 녹색 자동화 기술, 모듈 식 생산 라인 및 작업자 재교육 프로그램에 빠르게 진화하는 글로벌 환경에서 앞서 나가고 있습니다.

인도

인도는 인도에서의 야심 찬 이니셔티브와 디지털 인프라 확장을 통해 글로벌 자동화 시장에서 중요한 플레이어로 등장하고 있습니다. 2024 년 인도의 산업 자동화 및 기계 부문은 1,000 억 달러로 평가되었으며, 2032 년까지 CAGR 7.9%로 성장할 것으로 예상됩니다. 2032 년까지 1,800 억 달러에 이르렀습니다. 인도의 자동화 성장은 전자 제조, 자동화, 소비재, 제약 및 재생 가능한 에너지에 대한 투자 증가로 인해 주도되고 있습니다. 정부의 PLI (생산 연계 인센티브) 제도는 스마트 공장 및 자동화 된 생산 라인에 대한 국내 및 외국인 투자를 장려하고 있습니다. Bengaluru, Pune 및 Chennai와 같은 도시는 IIT, PLC 프로그래밍 및 실시간 분석을 전문으로하는 시스템 통합 업체, OEM 및 IT 회사의 증가하는 생태계에 의해 지원되는 산업 자동화 클러스터가되고 있습니다. Tata, Larsen & Toubro 및 Godrej와 같은 인도 대기업은 강철, 항공 우주 및 엔지니어링 부서에서 자동화를 적극적으로 구현하고 있습니다.

인도는 또한 Skill India Mission 및 NAPS (National Apprenticeship Promotion Scheme)와 같은 스킬 프로그램을 통해 자동화 및 로봇 공학의 인재 격차를 해결하는 인력 개발을 촉진하고 있습니다. 글로벌 자동화 회사는 엔지니어링 인재와 비용 경쟁력을 활용하기 위해 인도에서의 입지를 확대하고 있습니다. 인프라와 정책 과제에도 불구하고 인도의 디지털화, 혁신 및 산업 자립에 대한 초점은 아시아 태평양 지역의 미래 자동화 리더로 자리 매김합니다.

브라질

브라질은 2024 년에 550 억 달러에 달하는 라틴 아메리카 최대의 자동화 시장을 대표하며, 산업 자동화에 대한 수요는 주로 식품 및 음료, 자동차, 석유 및 가스, 광업 및 물류와 같은 주요 부문에 의해 주도됩니다. 브라질의 대규모 국내 시장은 인건비 증가와 생산성 향상과 함께 제조업체가 로봇 공학, SCADA 시스템, 프로세스 자동화 및 자재 취급 솔루션에 투자하도록 촉구합니다. 자동화는 또한 브라질의 농업 가공 및 펄프 및 페이퍼 부문에서 중요한 역할을하며 회사는 수확, 모니터링 및 공급망 관리를위한 스마트 시스템을 배포하고 있습니다.

Brasil Mais Produtivo (보다 생산적인 브라질)와 같은 정부 지원 이니셔티브는 디지털 제조 도구 및 자동화 모범 사례를 도입하여 중소 기업의 생산성을 높이는 것을 목표로합니다. 또한 독일 및 일본과의 파트너십은 기술 이전 및 자동화 교육 프로그램을 지원하고 있습니다. 브라질의 자동화 성장은 때때로 규제 복잡성, 높은 수입 관세 및 인프라 격차로 인해 방해가됩니다. 그러나 시장은 클라우드 기반 자동화 플랫폼, 원격 모니터링 및 데이터 분석을 점점 더 통합하여 장기적으로 경쟁력과 지속 가능성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

산업 자동화 및 기계 산업의 주요 업체

지멘스 AG

독일에 본사를 둔 지멘스 AG는 산업 자동화 및 디지털 혁신 분야의 선구자로 널리 알려져 있습니다. 2024 년 에이 회사는 총 매출이 670 억 달러 이상을 창출했으며, 디지털 산업 부문은 160 억 달러 이상을 기여했습니다. 이 세그먼트는 공장 자동화, 모션 제어, 산업 소프트웨어 및 디지털 트윈 기술에 중점을 둡니다. Siemens의 포트폴리오에는 고객이 실시간으로 제조 데이터를 수집하고 분석 할 수있는 클라우드 기반 IoT 운영 체제 인 Simatic PLC, Sinamics Drive Systems, Tia Portal 및 Mindsphere가 포함됩니다. 이 도구는 유연하고 자체 최적화하며 확장 가능한 스마트 공장을 만드는 데 기초가됩니다.

지멘스는 또한 Edge Computing 및 AI 통합에 많은 투자를 해왔습니다. 산업용 에지 플랫폼은 기계 수준에서 분산 된 데이터 처리를 허용하여 대기 시간을 줄이고 사이버 보안을 향상시킵니다. 이 회사는 또한 자동차 공급망을위한 안전하고 표준화 된 데이터 교환 프레임 워크를 만드는 데 중점을 둔 유럽 이니셔티브 인 Catena-X Automotive Network에도 참여하고 있습니다. 지속 가능성에 대한 지멘스의 약속은 전기 화, 스마트 그리드 및 에너지 효율적인 자동화에 중점을두고 있습니다. Siemens는 Xcelerator Digital Business 플랫폼을 통해 사용자 정의 가능한 클라우드 용 자동화 솔루션을 제공하여 모든 규모의 비즈니스를위한 디지털 혁신을 단순화하는 것을 목표로합니다.

Abb Ltd.

스위스에 본사를 둔 ABB Ltd.는 로봇 공학, 산업 자동화 및 전기화의 글로벌 강국입니다. 2024 년에 ABB의 총 매출은 약 310 억 달러에 이르렀으며, 로봇 공학과 이산 자동화 및 프로세스 자동화 세그먼트에 의해 주로 주도되었습니다. ABB는 자동차, 물류, 석유 및 가스 및 화학 물질을 포함한 산업 전반에 걸쳐 고성능 로봇 암, 제어 시스템 및 전기 인프라 솔루션으로 유명합니다. ABB의 가장 주목할만한 기여 중 하나는 Yumi Collaborative Robot입니다.이 로봇은 정밀, 안전 기능 및 통합 용이성으로 인해 전자 및 조립 작업에서 널리 채택 된 Yumi Collaborative Robot입니다. ABB는 또한 AI-Enhanced Robotics로 봉투를 밀어서 로봇이 환경에서 배우고 지속적인 인간의 개입없이 성능을 최적화 할 수 있도록합니다.

ABB의 능력 디지털 플랫폼은 클라우드 컴퓨팅, 고급 분석 및 AI를 제조 작업에 통합합니다. 실시간 모니터링, 자산 관리 및 원격 진단을 지원하여 산업이 반응성에서 예측 및 예방 유지 보수로 전환 할 수 있도록 권한을 부여합니다. ABB는 글로벌 탈탄화 목표에 따라 에너지 효율적인 모터, 녹색 수소 제어 시스템 및 전기 자동차 충전 인프라를 개발하여 제품 라인을 환경 규정 및 지속 가능한 개발 목표와 정렬하고 있습니다.

로크웰 자동화

미국 밀워키에 본사를 둔 Rockwell Automation은 개별 및 하이브리드 산업 제어에서 가장 신뢰할 수있는 브랜드 중 하나입니다. 2024 년 에이 회사는 약 95 억 달러의 수익을 올렸으며 플래그십 Logix Control Platform과 FactoryTalk Software Suite는 주요 수익 원인이되었습니다. Rockwell의 포트폴리오는 스마트 제조에 중점을 두어 생산 환경에서 통합 제어 및 정보를 가능하게합니다. Allen-Bradley 범위의 PLC 및 모션 제어 제품은 북미 제조 공장, 특히 식음료, 생명 과학, 자동차 및 반도체 부문에서 널리 사용됩니다. PTC와 공동으로 개발 된이 회사의 FactoryTalk InnovationSuite는 고급 분석, IIOT 및 AR (Augmented Reality)을 결합하여 제조업체에 실행 가능한 통찰력과 몰입 형 교육 환경을 제공합니다. 이 제품군은 디지털 트윈 생성, 예측 분석 및 자산 최적화를 지원합니다.

Rockwell은 또한 Claroty 및 Microsoft와 같은 회사와의 파트너십을 통해 산업 제어 시스템을 위해 사이버 보안에 진출하고 있습니다. 연결된 공장에서 사이버 위협의 빈도가 증가함에 따라 Rockwell의 안전한 아키텍처에 대한 강조는 산업 IT/OT 수렴 분야의 리더가됩니다. Smart Manufacturing Hub 이니셔티브 및 LifecycleIQ 서비스를 통해 Rockwell은 제조업체가 운영을 현대화하는 동시에 맞춤형 교육 및 지원을 통해 인력 기술 격차를 해결하도록 돕고 있습니다.

미쓰비시 전기

일본 다국적 Mitsubishi Electric은 아시아 태평양 자동화 시장의 주요 힘입니다. 공장 자동화 부서는 2024 년에 전자, 자동차 및 에너지 관리 부문의 수요에 의해 주도 된 2024 년 약 140 억 달러의 수익을보고했습니다. Mitsubishi의 강점은 CNC (컴퓨터 수치 제어) 시스템, 서보 모터, 인버터 및 프로그래밍 가능한 컨트롤러를 포함하는 포괄적 인 포트폴리오에 있습니다. Melsec PLC 및 IQ-R 시리즈 컨트롤러는 고속 처리, 유연성 및 실시간 모니터링 기능으로 유명합니다. Mitsubishi의 눈에 띄는 혁신 중 하나는 E-F@Ctory Alliance입니다. E-F@Ctory Alliance는 공개 표준을 통해 OT 및 IT 시스템을 통합하여 원활한 데이터 수집 및 시스템 간 협업을 가능하게하는 스마트 제조 개념입니다. 이 생태계는 MES 통합, ERP 연결성 및 클라우드 분석을 지원하므로 고기 믹스가 적은 저용량 생산 환경에 이상적입니다.

Mitsubishi Electric은 또한 에너지 모니터링 센서, 건물 자동화 시스템 및 스마트 그리드 지원 기술을 포함한 에너지 최적화 솔루션에 투자하고 있습니다. 이러한 노력은 2050 년까지 탄소 중립성을 달성하겠다는 회사의 약속과 일치합니다. 동남아시아, 인도 및 중국에서 회사의 발자국은 신흥 시장 전반에 걸쳐 현명한 제조 채택을 지원하기위한 합작 투자, 혁신 센터 및 기술 교육 프로그램을 통해 계속 확대되고 있습니다.

슈나이더 전기

프랑스에 본사를 둔 Schneider Electric은 에너지 관리, 자동화 및 지속 가능성 중심 기술 분야의 글로벌 리더입니다. 이 회사는 2024 년에 약 420 억 달러의 수익을보고했으며, 자동화 부문은 북미, 유럽 및 아시아 태평양 지역에서 일관된 성장을 보여주었습니다. Schneider의 자동화 오퍼링 중심에는 산업, 건물 및 인프라 애플리케이션에서 가시성, 자동화 및 제어를 제공하는 개방형 IoT 지원 시스템 아키텍처 인 Ecostruxure ™ 플랫폼이 있습니다. Ecostruxure는 에너지 관리를 자동화 시스템과 통합하여 회사가 성능 및 환경 영향을 위해 운영을 최적화 할 수 있도록 도와줍니다. Schneider의 Modicon PLC, Altivar 가변 속도 드라이브 및 AVEVA 소프트웨어 제품군 (AVEVA 그룹의 대다수 지분)은 플랜트 운영의 엔드 투 엔드 디지털화를 가능하게합니다. 이 기술은 석유 및 가스, 수도 관리, 식품 가공 및 데이터 센터와 같은 부문의 고급 분석, 원격 모니터링 및 운영 지능을 지원합니다.

지속 가능성은 Schneider의 기업 전략의 핵심 기둥입니다. 이 회사는 순환 경제 관행, 저탄소 기술 및 녹색 공급망 관리의 리더십에 대한 글로벌 지속 가능성 지수에 대해 인정 받았습니다. 실제로, Schneider는 2040 년까지 전체 가치 사슬에 걸쳐 Net-Zero를 목표로합니다. Schneider Electric University와 Global Footprint Network와 같은 조직과의 파트너십을 통해이 회사는 전 세계적으로 지속 가능한 산업화를 촉진하는 데 옹호 역할을하고 있습니다.

산업 자동화 및 기계 산업의 하위 범주 분석

산업 자동화 및 기계 부문에는 현대 제조 및 산업 운영의 변화를 유도하는 여러 중추적 인 하위 범주가 포함됩니다. 이러한 하위 범주 (Factory 자동화, 로봇 공학, 모션 제어 시스템, CNC 기계 및 IIOT & Smart Sensors)는 공장 바닥의 생산성, 효율성 및 유연성에 기여하는 고유 한 기술적 업종을 나타냅니다. 아래는 이러한 각 세그먼트에 대한 심층적 인 모습입니다.

공장 자동화: 공장 자동화에는 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러 (PLC), 감독 제어 및 데이터 수집 (SCADA) 시스템, HMIS (Human Machine Interfaces) 및 분산 제어 시스템 (DCS)과 같은 핵심 기술이 포함됩니다. 이 시스템은 산업 공정의 운영 중추로 제조 환경에서 완벽한 제어 및 모니터링을 제공합니다. 공장 자동화 시장은 2032 년까지 자동차, 식품 및 음료, 에너지 및 제약 부문의 채택을 증가시켜 2032 년까지 7 천억 달러를 초과 할 것으로 예상됩니다.

PLC는 전자 기계 공정을 자동화하는 데 널리 사용되므로 어셈블리 라인에서 반복 가능하고 신뢰할 수있는 작업을 가능하게합니다. SCADA 시스템은 원격 위치에서 실시간으로 데이터를 수집하여 중앙에 표시하여 빠른 의사 결정을 가능하게합니다. HMI는 작업자가 기계 제어와 상호 작용할 수있는 직관적 인 인터페이스를 제공하는 반면, DCS 시스템은 오일 정유소 또는 화학 플랜트와 같은 연속 또는 복잡한 배치 공정에 가장 적합합니다. 산업 4.0에 대한 푸시로 인해 이러한 시스템은 클라우드 통합, 에지 컴퓨팅 및 AI 기반 이상 탐지를 포함하도록 발전하고 있습니다. 예를 들어, 차세대 SCADA 도구는 이제 ERP 및 MES 시스템과 통합되어 원자재에서 제품 전달에 이르기까지 엔드 투 엔드 가시성을 제공 할 수 있습니다. 또한 자동화 플랫폼은 점점 더 상호 운용화되고 개방형 프로토콜을 기반으로 구축되어 디지털 인프라를 발전시키는 데 적응할 수 있습니다.

로봇 공학: 2024 년에 850 억 달러에 달하는 로봇 부문은 산업 자동화 내에서 가장 역동적이고 빠르게 진화하는 하위 범주 중 하나입니다. 로봇은 용접, 어셈블리, 픽 앤-플레이스, 포장, 팔레팅 및 페인팅 작업을 통해 광범위하게 배포됩니다. 자동차, 전자, 항공 우주 및 물류와 같은 부문에서는 정밀하고 반복성으로 연중 무휴 24 시간을 운영하는 능력이 있습니다.

주목할만한 추세는 공동 작업 로봇 (COBOT)의 상승으로 광범위한 안전 펜싱없이 인간과 함께 안전하게 작동하도록 설계되었습니다. 코봇은 경제성, 배치 용이성 및 반복적이고 인체 공학적으로 도전적인 작업을 수행 할 수있는 능력으로 인해 중소 기업이 널리 채택하고 있습니다. 또한 AMRS (Autonomous Mobile Robots) 및 자동화 된 가이드 차량 (AGVS)이 창고 및 물류를 변화시키고 있습니다. 이 로봇은 LIDAR, 컴퓨터 비전 및 AI를 사용하여 고정 경로가 필요하지 않고 동적으로 변화하는 환경을 탐색합니다. AI 및 기계 학습과의 통합은 로봇 공학을 더욱 발전시키고 있습니다. 로봇은 이제 피드백에서 배우고, 구성 요소의 변형에 적응하고, 임베디드 비전 시스템을 사용하여 품질 검사를 수행 할 수 있습니다.

모션 제어 시스템: 모션 제어는 서보 모터, 인버터/드라이브, 액추에이터 및 모션 컨트롤러를 포함하는 자동화 장비 정밀도의 중심입니다. 이 시스템은 CNC 선반 및 로봇 암에서 컨베이어 벨트 및 병 링 라인에 이르기까지 모든 것에 사용됩니다. 에너지 효율, 정밀 제조 및 기계 신뢰성에 대한 강조로 인해 모션 제어에 대한 수요가 빠르게 확장되고 있습니다. 속도와 정확성으로 유명한 서보 모터는 고속 라벨링, 전자식 어셈블리 및 3D 프린팅에 사용되고 있습니다. 드라이브 (특히 가변 주파수 드라이브 또는 VFD)는 하중에 따라 운동 속도를 조정하여 지능적인 에너지 사용을 허용하여 소비를 줄이고 장비 수명을 확장 할 수 있습니다. 혁신에는 임베디드 진단, IoT- 연결 액추에이터 및 에너지를 되 찾는 재생 제동 드라이브와 통합 서보 드라이브가 포함됩니다. 예측 유지 보수 기능으로 모션 제어가 향상되어 사용자가 비용이 많이 드는 다운 타임을 피할 수 있습니다.

CNC 기계: CNC (Computer Numerical Control) 시스템은 밀링, 드릴링, 회전 및 연삭 기계의 작동을 자동화하여 정밀 엔지니어링에 혁명을 일으켰습니다. 항공 우주, 자동차, 의료 기기 및 툴링 산업에서 맞춤형 부품 및 복잡한 형상에 대한 수요가 증가함에 따라 CNC 공작 기계는 필수 불가결하게되었습니다.

최신 CNC 시스템은 더 이상 자동 도구 경로에 관한 것이 아닙니다. 이제는 다축 기능, 실시간 피드백 루프 및 재료 저항, 절단력 및 열 팽창에 기초하여 가공 조건을 조정하는 적응 형 제어 기능을 갖추고 있습니다. 이로 인해 표면 마감이 향상되고 처리량이 높으며 도구 수명이 길어집니다. 또한, 첨가제 및 빼기 기능을 결합한 하이브리드 CNC 기계는 프로토 타이핑 및 고정밀 구성 요소 제조에서 견인력을 얻고 있습니다. MES 및 ERP 시스템과의 통합은 실시간 생산 분석을 제공하고 스마트 스케줄링 및 원격 문제 해결을 용이하게합니다. AI 및 디지털 트윈 통합을 통해 CNC 시스템은 자율 최적화로 이동하고 있습니다.이 시스템에서 기계는 잠재적 도구 경로를 시뮬레이션하고 실제 가공이 시작되기 전에 가장 효율적인 도구 경로를 선택합니다.

IIOT 및 스마트 센서: 산업용 사물 인터넷 (IIOT) 및 스마트 센서는 다음 산업 자동화의 물결을 나타내므로 기계와 시스템이 자체 인식 및 데이터 중심이 될 수 있습니다. IIOT 장치는 온도, 압력, 진동, 토크 및 에너지 소비와 같은 매개 변수에 대한 실시간 데이터를 수집하여 상태 모니터링, 예측 유지 보수 및 프로세스 최적화를 허용합니다. 스마트 센서에는 마이크로 컨트롤러 및 통신 인터페이스가 포함되어있어 클라우드 플랫폼, MES 시스템 및 AI 알고리즘으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 예를 들어, 기어 박스의 진동 센서는 고장이 발생하기 전에 불균형을 감지하고 유지 보수 팀을 경고 할 수 있습니다.

IIOT의 중요한 장점 중 하나는 분산 된 지능에서의 역할입니다. Edge 컴퓨팅에 대한 감사는 이제 소스에 가깝게 처리되어 지연 시간을 줄이고 원격 또는 고속 환경에서도 실시간 의사 결정을 가능하게합니다. 무선 스마트 센서는 또한 레거시 장비를 개조하는 데 인기를 얻고 있으며, 주요 인프라 변화없이 수명주기를 확장하고 있습니다. 동시에 사이버 보안은 점점 더 많은 커넥 티드 장치가 악의적 인 공격에 대한 더 많은 잠재적 인 진입 포인트를 도입함에 따라 중요한 초점이되고 있습니다.

산업 자동화 및 기계 산업 미래 전망

글로벌 산업 자동화 및 기계 시장은 혁신적인 10 년의 위기에 처해 있습니다. 네 번째 산업 혁명 (Industry 4.0)이 잘 진행되면서 산업 자동화의 미래는 기술 혁신, 더 똑똑한 인프라, 더 큰 커스터마이즈 및 지속 가능한 생산 목표에 의해 형성 될 것입니다. 현재와 2032 년 사이 에이 시장은 글로벌 제조, 정책 지원 및 Edge Computing, AI, 5G 및 클라우드 플랫폼과 같은 새로운 기술의 통합으로 인해 실질적으로 성장할 준비가되어 있습니다.

디지털화의 지속적인 모멘텀: 산업 자동화 부문의 미래 성장을 추진하는 주요 동인 중 하나는 제조의 광범위한 디지털화입니다. 전 세계 산업은 매뉴얼, 고립 된 운영에서 데이터 중심의 상호 연결된 스마트 공장으로 전환하고 있습니다. 이러한 진화는 물리적 기계를 사이버 물리 시스템과 통합하여 실시간 데이터 교환, 지속적인 모니터링 및 예측 제어를 허용하는 것을 포함합니다.

제조업체는 임베디드 센서, 지능형 컨트롤러 및 빅 데이터 분석을 사용하는 자재 처리 및 검사에서 예측 유지 보수 및 품질 관리에 이르기까지 모든 것을 자동화하는 가치를 점차 인식하고 있습니다. 공급망이 더욱 복잡해지고 고객의 요구가 더욱 역동적이되면서 자동차 및 항공 우주에서 식품 및 음료 및 제약에 이르기까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 실시간 가시성 및 프로세스 유연성이 협상 불가능해질 것입니다.

에지 컴퓨팅 및 5G의 역할: 자동화의 다음 단계에서 Edge Computing 및 5G 연결은 중추적 인 역할을합니다. Edge Computing을 사용하면 클라우드 서버에만 의존하는 것보다 센서, 장치 또는 로컬 서버와 같은 데이터 생성 소스 또는 근처의 데이터 처리가 가능합니다. 이 아키텍처는 대기 시간을 크게 줄이고 매우 빠른 의사 결정을 가능하게하며, 이는 자율 로봇 공학, CNC 가공 또는 결함 감지와 같은 시간에 민감한 산업 운영에 필수적입니다.

한편, 5G 인프라의 출시는 기계, 시스템 및 인간 운영자 간의 통신에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. 매우 낮은 대기 시간, 높은 처리량 및 대규모 IoT 네트워크를 지원할 수있는 5G는 공장이 비교할 수없는 자동화 및 동기화 수준을 달성 할 수 있도록 강화할 것입니다. 예를 들어, AMRS (Autonomous Mobile Robot)를 탐색하는 창고 바닥을 탐색하면 클라우드 플랫폼 및 기타 장치와 실시간으로 매끄럽게 상호 작용하여 충돌을 피하고 즉시 경로를 최적화 할 수 있습니다. 석유 및 가스, 전력망 또는 반도체 제조와 같은 미션 크리티컬 운영이있는 산업은 특히 지속적인 모니터링, 실시간 경고 및 즉각적인 제어 응답을위한 Edge + 5G 통합의 이점을 얻을 수 있습니다.

AI 기반 적응 형 제어 및 소프트웨어 정의 자동화: AI 기술이 성숙함에 따라 AI 중심의 적응 형 제어 시스템이 점점 더 산업 플랫폼에 통합되고 있습니다. 이러한 시스템은 과거 데이터로부터 배우고, 입력 변화에 적응하며, 사람의 개입없이 프로세스를 최적화합니다. 예를 들어, AI는 CNC 가공의 도구 마모를 분석하고 속도 또는 공급 속도를 자동으로 조정하여 정확성을 유지하고 폐기물을 줄일 수 있습니다. 예측 유지 보수에서 기계 학습 모델은 발생하기 전에 고장을 예측하여 중대한 가동 중지 시간과 수리 비용을 절약 할 수 있습니다.

또 다른 주요 추세는 소프트웨어 정의 자동화 (SDA)입니다. 기계와 프로세스가 제어되는 방식의 패러다임 전환입니다. SDA는 하드웨어 기반 제어 로직에만 의존하지 않고 유연한 모듈 식 소프트웨어 시스템을 통해 제어 기능을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 생산 시스템을 주요 물리적 점검없이 동적으로 업데이트, 재 프로그래밍 또는 재구성 할 수 있습니다. 장기적으로 SDA는 플러그 앤 플레이 공장을 만들게 될 것입니다. 플러그 앤 플레이 공장을 만들어 새로운 기계 나 라인을 몇 주 안에 추가하고 통합 할 수 있습니다. 이 민첩성은 소비자 전자 제품 또는 맞춤형 자동차 부품과 같은 높은 제품 품종 및 짧은 생산주기를 제공하는 데 중요합니다.

중소기업을위한 클라우드 네이티브 ME 및 확장 가능한 디지털 쌍둥이: MES (Manufacturing Execution Systems)는 클라우드 네이티브, 구독 기반 및 모듈식이되어 중소 기업 (SME)의 요구를 충족시키기 위해 발전하고 있습니다. 이전에는 MES 플랫폼이 높은 비용과 구현 복잡성으로 인해 대규모 제조업체에만 액세스 할 수있었습니다. 그러나 클라우드 기반 MES의 출현으로 소규모 운영자조차도 웹 기반 인터페이스를 통해 실시간 제작 대시 보드, 인벤토리 추적, 품질 관리 및 규정 준수 기능에 액세스 할 수 있습니다.

이 플랫폼은 사용을 사용하는 모델을 제공하여 중소기업이 필요와 예산에 따라 디지털 성숙도를 점진적으로 확장 할 수있게합니다. 모음에서는 물리적 생산 환경의 상당한 복제품 인 디지털 쌍둥이의 사용은 모든 규모의 비즈니스에서 더욱 주류가 될 것입니다. 디지털 쌍둥이를 통해 제조업체는 생산 공정을 시뮬레이션하고, 병목 현상을 식별하고, 새로운 구성을 테스트하며, 직원들을 위험없는 환경에서 훈련시킬 수 있습니다. 이러한 기술의 민주화는 중소기업이 산업 환경을 지배하는 개발 도상국의 포용 적 성장의 주요 가능성이 될 것입니다.

정부 정책, 인센티브 및 공공-민간 파트너십: 공공 정책과 정부 개입은 산업 자동화의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 전세계 정부는 이미 자동화 흡수를 가속화하기 위해 디지털 인프라, 교육 프로그램 및 산업-아카데미아 협력에 투자하고 있습니다.

예를 들어:

독일의 "Industrie 4.0"이니셔티브는 사이버 물리 시스템, AI 및 분산 생산 네트워크의 경계를 계속 추진하고 있습니다.
인도의“Make in India”및 PLI (생산 연관 인센티브) 제도는 자동화 투자를위한 인센티브로 국내 제조를 촉진하도록 설계되었습니다.
중국의“Made in China 2025”전략은 로봇 공학, 스마트 센서 및 공장 자동화에 크게 보조금을 지급합니다.
미국의 칩 법과 제조 탄력성 기금은 국내 첨단 기술 제조를 활성화하는 것을 목표로합니다. 또한 정부는 업계 이해 관계자와 협력하여 스마트 제조 허브, 인큐베이터 및 테스트 베드를 설립하여 회사가 전체 생산 시스템을 위험에 빠뜨리지 않고 새로운 기술을 실험 할 수 있도록 도와줍니다.
STEM 교육, 로봇 공학 기술 센터 및 업무 이니셔티브에 대한 투자는 자동화 혁명을 방해 할 수있는 인재 부족을 해결하는 데 필수적입니다. 정부는 또한 자동화 생태계를 보호하기 위해 사이버 보안, 상호 운용성 및 데이터 주권에 대한 규제 프레임 워크를 형성해야합니다.

지속 가능하고 탄력적 인 제조: 지속 가능성이 세계적인 명령이되면서 산업 자동화는 점점 녹색 제조 관행과 일치 할 것입니다. 에너지 효율적인 모터, 재생 드라이브, AI 구동 에너지 분석 및 탄소 발자국 모니터링이 자동화 솔루션에 구축되고 있습니다. 또한 자동화는 정밀도를 향상시키고 결함을 줄이며 자원 활용을 최적화하여 제로 폐기물 제조를 가능하게합니다. 코비드 후 시대에는 공급망 탄력성이 최우선 과제가되었습니다. 자동화는 파괴에 대한 응답으로 빠르게 재구성 할 수있는 유연한 유연한 제조 시스템을 허용합니다. 클라우드 기반 가시성, 원격 진단 및 예측 유지 보수는 예측할 수없는 시나리오에서 비즈니스 연속성을 보장합니다. 가까운 시일 내에, 우리는 또한 재생 에너지에 의해 구동되고 자율적으로 운영되며 순환 경제 원칙에 의해 규제되는 순 제로 스마트 공장을 기대할 수 있습니다.

산업 자동화 및 기계 산업 : 규제 고려 사항

산업 자동화 및 기계 부문이 디지털화, 상호 연결성 및 AI 중심 운영으로 전환함에 따라 포괄적 인 규제 프레임 워크의 중요성이 상당히 커졌습니다. 이러한 규정은 인적 안전 보장, 기술 상호 운용성을 가능하게하고, 중요한 인프라를 사이버 위협으로부터 보호하며, 조화 된 표준을 통해 세계 무역을 촉진하는 여러 목표를 제공합니다. 이러한 표준을 준수하는 것은 대부분의 국가에서 법적 요구 사항 일뿐 만 아니라 세계화 된 산업 환경에서 안전하고 효율적이며 경쟁적으로 운영하려는 회사의 전략적 필요성입니다.

안전 규정: 인간 운영자 보호 : 고급 자동화 시스템의 통합, 특히 협업 로봇, 자율 모바일 로봇 및 지능형 기계의 통합은 복잡한 안전 문제를 도입합니다. 정부와 국제기구는 운동 기계, 고전압 시스템, 열 위험 및 운영 오류로 인해 발생하는 위험으로부터 노동자들이 보호를받을 수 있도록 엄격한 산업 안전 표준을 도입했습니다.

이와 관련하여 가장 중요한 안전 표준 중 하나는 국제 표준화기구 (ISO)가 개발 한 ISO 10218입니다. 이 표준은 산업용 로봇의 안전 요구 사항과 제조 시스템에 통합해야합니다. 로봇이 인간 근로자 근처에서 작동 할 때 안전한 로봇 설계, 제어 시스템 무결성, 비상 정지, 비상장 측정 및 안전한 작동 속도의 주요 원리를 간략하게 설명합니다.

ISO 10218을 보완하는 것은 ISO/TS 15066 기술 사양이며, 공동 로봇 응용 프로그램 (COBOT)에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 인체의 다양한 부분에 대해 허용되는 힘 임계 값을 설정하고, 안전 구역을 식별하며, 인간-로봇 상호 작용 시나리오에서 위험 평가, 속도 모니터링 및 센서 기반 충돌 감지를 강조합니다.

또한 미국의 EU 기계 규정 (2023/1230) 및 OSHA 표준과 같은 기계 지침은 모든 자동 시스템에 대한 포괄적 인 위험 분석, 보호 시스템 및 작업자 교육을 지시합니다. 장비 제조업체와 통합자는 기술 문서를 제공하고 준수를 인증하기 위해 적합성 평가를 수행해야합니다.

프로그래밍 및 기능 표준: 상호 운용성 보장 : 다양한 하드웨어 플랫폼 및 산업 네트워크에서 자동화 된 시스템의 원활한 통합 및 통신을 위해 프로그래밍 및 제어 표준이 중요합니다. 가장 널리 채택 된 표준 중 하나는 IEC (International Electrotechnical Commission)가 발행 한 IEC 61131로, 프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러 (PLC)를위한 표준 언어 및 구조를 지정합니다.

IEC 61131은 래더 다이어그램 (LD), FBD (Function Block Diagram) 및 구조화 된 텍스트 (ST)와 같은 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 제어 엔지니어는 친숙한 도구를 사용하여 다른 공급 업체의 PLC가 함께 작동 할 수 있도록합니다. 이 개방형 아키텍처는 상호 운용성, 코드 재사성을 장려하며 공급 업체 잠금 장치를 줄여 확장 가능한 자동화 솔루션을 지원합니다. 다른 중요한 제어 관련 표준은 다음과 같습니다.

조절 가능한 속도 전력 구동 시스템을위한 IEC 61800.
기계에서 전기/전자 시스템의 기능적 안전을위한 IEC 61508 및 IEC 62061.
배치 제어 및 엔터프라이즈 제어 시스템 통합을위한 ISA-88 및 ISA-95 (국제 자동화 협회).

이러한 프레임 워크는 기계 행동을 표준화하고 생산 라인을 조정하며 Shop Floor와 ERP 및 MES와 같은 엔터프라이즈 수준 시스템 간의 수직 통합을 용이하게하는 데 필수적입니다.

사이버 보안 규정: 스마트 공장 보안 : 산업 자동화 시스템이 엔터프라이즈 네트워크 및 클라우드 플랫폼에 연결됨에 따라 랜섬웨어, 맬웨어 및 데이터 유출과 같은 사이버 위협에 취약 해집니다. 특히 중요한 인프라 및 제조 시설에 대한 사이버 공격이 전 세계적으로 증가함에 따라 강력한 사이버 보안 규정의 필요성이 시급 해졌습니다.

이러한 위험을 완화하기 위해 IEC 62443과 같은 규제 프레임 워크가 도입되었습니다. 이 표준은 네트워크 세분화, 액세스 제어, 암호화, 시스템 경화 및 입사 응답을 다루는 산업 자동화 및 제어 시스템 (IACS)의 보안 요구 사항을 정의합니다. 구성 요소 제조업체 및 시스템 통합 업체에서 플랜트 운영자에 이르기까지 여러 수준에서 사이버 보안을 다룹니다.

미국에서는 CISA (Cybersecurity & Infrastructure Security Agency)의 NIST 사이버 보안 프레임 워크 및 지침이 산업 환경을 보호하기위한 모범 사례를 제공합니다. 마찬가지로 유럽 연합의 NIS2 지침 (네트워크 및 정보 시스템)은 적절한 사이버 방어 조치를 유지하고 위험 평가를 수행하며 위반을보고하기 위해 제조업체를 포함한 필수 서비스 운영자에 대한 의무를 부과합니다. 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)은 개인 데이터에 중점을 두지 만 직원 정보를 처리하거나 스마트 빌딩 프레임 워크 내에서 운영하는 자동화 시스템에도 영향을 미칩니다. 제조업체는 데이터 익명화, 사용자 동의 메커니즘 및 설계 별 데이터 보호를 통한 준수를 보장해야합니다.

환경 및 에너지 준수: 자동화 솔루션은 종종 운영 효율성뿐만 아니라 에너지 사용, 배출 및 재료 폐기물을 줄이기 위해 구현됩니다. 따라서 환경 준수는 특히 유럽과 북미에서 탄소 중립성과 지속 가능성보고가 두드러지는 규제 환경의 일부가됩니다.

EU Ecodesign 지침 및 에너지 관련 제품 지침 (ERP)과 같은 규정에는 최소한의 에너지 성능 표준을 충족하기 위해 모터, 드라이브, HVAC 시스템 및 변압기와 같은 산업 장비가 필요합니다. 자동화 된 시스템은 또한 제조에서 유해 물질의 사용을 제어하는 도달 범위 (등록, 평가, 승인 및 화학 물질의 제한) 규정을 준수해야합니다.

미국에서 EPA (Environmental Protection Agency)는 특히 시멘트, 철강 및 화학 물질과 같은 에너지 집약적 인 산업에서 특정 유형의 자동화 된 시설에 대한 배출량 모니터링 및보고를 의무화합니다.

자동화 공급 업체는 클라이언트가 환경 법칙을 준수하면서 운영 비용을 줄이는 데 도움이되는 녹색 인증, 탄소 회계 소프트웨어 및 에너지 최적화 알고리즘을 점점 더 많이 제공하고 있습니다.

준수 및 인증 프로세스:이 규정을 준수하기 위해 많은 제조업체는 타사 기관을 통해 자발적인 인증을받습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

유럽 시장 접근을위한 CE 표시 (EU 지침 준수를 보여줍니다).
UL (Underwriters Laboratories) 북미의 장비 안전 인증.
ISO/IEC 표준에 대한 기계 테스트 및 인증을위한 Tüv Süd 또는 Tüv Rheinland.
품질 관리 시스템의 경우 ISO 9001 및 환경 관리를위한 ISO 14001.
인증은 시장성을 향상시키고, 책임을 줄이며, 국제 시장에 대한 액세스를 간소화합니다. 점점 더 구매자, 특히 큰 OEM은 공급 업체와 공급 업체가 조달 계약을 체결하기 전에 이러한 도메인에서 완전히 인증되도록 요청합니다.

규제 동향 및 향후 고려 사항: 산업 자동화의 규제 환경은 앞으로 10 년 동안 크게 발전 할 것으로 예상됩니다. 향후 규정은 다음과 같습니다.

AI 윤리 및 투명성, 특히 자율 시스템이 의사 결정력을 얻을 수 있습니다.
상호 운용성 의무는 오픈 소스 및 공급 업체 중립 자동화 프레임 워크를 홍보합니다.
탄소 공개, 기업은 자동화 관련 환경 영향을보고하도록합니다.
산업 클라우드 애플리케이션이 여러 관할 구역에 걸쳐 있기 때문에 국경 간 데이터 흐름법.
디지털 트윈 거버넌스, 가상 표현이 물리적 시스템 동작과 일치하고 변조로부터 보안되도록합니다.

규제 당국은 또한 운영을 디지털화하려는 중소기업을위한 정책 인센티브, 세금 리베이트 및 자금 지원 프로그램을 통해 자동화 채택을 지원할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 독일의 Mittelstand-Digital Initiative와 Japan 's Society 5.0 전략은 스마트 팩토리 원칙을 채택하는 비즈니스에 구조화 된 지원을 제공하고 있습니다.

산업 자동화 및 기계 산업 : 공급망 탄력성

COVID-19 Pandemic은 전 세계적으로 모닝콜으로 사용되었으며, 복잡한 공급망의 취약성과 단일 구성 요소 또는 계층의 혼란의 계단식 결과를 강조했습니다. 복잡한 제조 네트워크, 전자 부품 및 글로벌 유통 시스템에 의존하는 산업 자동화 및 기계 부문의 경우 위기는 심각한 취약점을 노출 시켰습니다. 파급 효과는 생산 지연 및 구성 요소 부족에서 물류 병목 현상 및 고객 불만에 이르기까지 모든 수준에서 느껴졌습니다.

전염병의 여파로 탄력성은 최고의 전략적 우선 순위로 등장했습니다. 기업은 글로벌 공급 네트워크를 재구성하고, 중복성에 투자하고, 중요한 생산 프로세스를 재조정하고, 가시성, 민첩성 및 대응 성을 얻기 위해 최첨단 디지털 기술을 배포하고 있습니다. 공급망 탄력성 구축은 더 이상 위험 완화에 관한 것이 아닙니다. 휘발성과 상호 연결된 산업 환경에서 경쟁력있는 차별화 요소가되었습니다.

세계화에서 지역화로 이동: 수십 년 동안 글로벌 공급망은 비용 효율의 원칙에 따라 구축되었습니다. 저비용 국가에 생산을 시작하고 JIT (Just-In-Time) 전략을 통해 린 인벤토리를 유지했습니다. 그러나 러시아-우크라이나 분쟁, 수에즈 운하 막힘 및 반도체 부족과 같은 전염병 및 후속 위기는 순수한 비용 최적화에서 위험 인식 지역화로 전환을 촉발시켰다.

많은 제조업체들이 이제 지리적 의존성을 줄이고 리드 타임을 단축하기 위해 운영을 적극적으로 재조정하거나 가깝게 보냈습니다. 미국, 독일, 인도 및 멕시코와 같은 국가는 해외 혼란에 대한 노출을 최소화하기위한 전략의 일환으로 국내 또는 지역 제조에서 부활을 목격하고 있습니다. 자동화 및 기계 공간에서 회사는 PLC, 드라이브 시스템 및 센서와 같은 중요한 구성 요소를 최종 시장에 가깝게 이동하고 있습니다. 이 추세는 다음과 같은 정부 지원 정책에 의해 뒷받침됩니다.

미국의 칩 및 과학 법은 국내 반도체 생산을 장려합니다.
독일의 산업 4.0 이니셔티브는 지역 스마트 공장을위한 보조금을 제공합니다.
인도의 PLI 제도, 현지 전자 제품 및 기계 제조 인센티브.

탄력적 인 공급망의 미래는“중국 + 1”또는 다중 지역 전략에 있으며, 기업은 중국 운영을 유지하면서 동남아시아, 동유럽 또는 라틴 아메리카에서 지역 대안을 추가합니다.

공급 업체 다각화 및 계층 매핑: 유행병의 가장 심오한 교훈 중 하나는 단일 공급 업체 나 국가에 대한 과도한 관계의 위험이었습니다. 예를 들어, 한 지역에서 서보 모터 또는 PLC 보드의 90%를 소싱하는 회사는 해당 지역이 잠금을 부과했을 때 위기에 처해있는 것으로 나타났습니다.

이에 따라 회사는 현재 1 단계뿐만 아니라 Tier 2 및 Tier 3 공급 업체에서 공급 업체 기반을 다각화하고 있습니다. 공급 업체의 중복성은 중요한 구성 요소뿐만 아니라 운송 경로, 물류 제공 업체 및 창고 네트워크를 위해 구축되고 있습니다.

또한 공급 업체 매핑 도구는 기업이 여러 계층의 의존성을 이해하도록 도와주고 있습니다. AI 기반 분석을 사용하여 비즈니스는 이제 공유 하위 공급 업체 또는 단일 실패 지점과 같은 숨겨진 위험을 발견 할 수 있으며, 이전에는 기존 조달 모델에서 보이지 않았습니다.

예를 들어, 기계 회사는 독일의 1 단계 공급 업체로부터 모션 컨트롤러를 공급할 수 있으며, 그 결과, 아프리카의 희토류 금속에 의존하는 대만의 2 단계 칩 메이커에 의존합니다. 이 전체 체인의 가시성은 선제 적 위험 관리에 중요합니다.

재고 전략 및 버퍼 스타킹: 한때 제조를 지배하는 린 인벤토리 모델 (저장 비용을 모방하고 재고에 연결된 자본)이 이제 재검토되고 있습니다. JIT 시스템은 안정적인 환경에서 잘 작동하지만 외부 충격에 매우 취약합니다.

새로운 패러다임에서 기업들은 특히 산업 반도체, 모터 및 주물과 같은 고가의 고가 및 오랜 구성 요소에 대해 "사례"인벤토리 전략을 수용하고 있습니다. 전략적 버퍼 스타킹은 필수 품목의 표준이되고 있으며, 종종 지역 유통 허브 또는 제조 시설에 가까운 다중 공장 창고에 저장됩니다. 그러나 이러한 변화에는 스마트 인벤토리 최적화, 서비스 수준 균형 및 비용 영향이 필요합니다. 머신 러닝을 사용한 고급 수요 예측 도구는 주문 패턴, 리드 타임 및 재고 위험을 예측하는 데 사용되어 버퍼 재고 결정이 데이터 중심 및 동적으로 조정되도록합니다.

디지털 공급망 가시성 및 제어 타워: 공급망 탄력성의 주요 인 에이 블러 중 하나는 실시간 디지털 가시성입니다. 현대 제조업체는 조달 및 인벤토리에서 운송 및 마지막 마일 배송에 이르기까지 글로벌 운영에 대한 통일 된 실시간보기를 제공하는 클라우드 기반 플랫폼 인 공급망 제어 타워에 많은 투자를하고 있습니다. 이 컨트롤 타워는 IoT, RFID, GPS, Blockchain 및 AI로 구동되어 다음을 활성화합니다.

배송의 실시간 추적.
지연 또는 혼란에 대한 자동 경고.
재료 부족을 예상하기위한 예측 분석.
공급 업체 및 물류 파트너의 성능 벤치마킹.

예를 들어, 스마트 컨트롤 타워는 로봇 액추에이터의 배송이 세관 체크 포인트에 갇혀있어 생산 일정을 재 할당하거나 대체 창고에서 재배치 할 수 있음을 공장에 경고 할 수 있습니다.

Control Towers는 또한 What-IF 시나리오 모델링을 촉진하여 공급망 관리자가 포트 폐쇄, 사이버 공격 또는 원자재 가격 서지 등 다양한 중단 시나리오에 대한 우발 계획을 테스트 할 수 있도록 도와줍니다.

사이버 보안 및 공급망 무결성: 자동화 시스템이 점점 더 디지털화되고 연결되어 전체 공급망을 방해 할 수있는 사이버 위협에 취약 해집니다. 공급 업체의 ERP 시스템에 대한 랜섬웨어 공격 또는 물류 파트너의 클라우드 플랫폼에서의 데이터 위반은 운영을 마비시킬 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 공급망 탄력성은 이제 강력한 사이버 보안 거버넌스를 통합해야합니다.
사이버 보안 성숙도를 기반으로 한 공급 업체.
체인 전체의 데이터 공유를위한 보안 프로토콜 구현.
산업 자동화 보안을 위해 IEC 62443과 같은 표준을 적용합니다.
사이버 혼란 시나리오의 정기 감사 및 시뮬레이션 수행.

사이버 기타 공급망은 기술뿐만 아니라 이해 관계자 간의 협업 및 신뢰에 관한 것이며, 공유 표준 및 응답 프로토콜을 통해 강화됩니다.

지속 가능성과 탄력성은 함께 진행됩니다: 현대 공급망은 탄력적 일뿐 만 아니라 지속 가능하도록 설계되었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

저 방출 전송 모드 선택.
자동화를 사용하여 폐기물 및 에너지 사용을 줄입니다.
윤리적으로 책임이 있고 환경 인증 된 공급 업체의 자료를 소싱합니다.
재 제조, 재활용 및 역 물류와 같은 순환 경제 원칙을 구현합니다.

디지털 도구를 사용하면 회사가 범위 1, 2 및 3 배출량을 추적하고, 지속 가능성 표준을 준수하는 공급 업체를 모니터링하며, ESG보고를 자동화 할 수 있습니다. 탄력성과 지속 가능성은 더 이상 트레이드 오프가 아닙니다. 공급망을 미래에 준비하고 위험을 방지하며 글로벌 이해 관계자의 기대와 일치함으로써 서로를 강화합니다.

산업 자동화 및 기계 산업 : 지속 가능성 이니셔티브

세계 기후 위기가 강화되고 규제 환경이 진화함에 따라 지속 가능성은 기업 유행어에서 산업 변화의 중요한 기둥으로 전환되었습니다. 높은 에너지 사용, 배출 및 재료 폐기물과 역사적으로 관련된 산업 자동화 및 기계 부문은 더 친환경적이고, 더 똑똑하며, 지속 가능한 운영으로 중대한 변화를 겪고 있습니다. 에너지 효율적인 모터 및 지능형 스케줄링 알고리즘의 배치에서 스마트 그리드 및 순환 경제 원리와 통합에 이르기까지 제조업체는 이제 모든 생산 및 자동화 계층에 지속 가능성을 포함하고 있습니다.

규제 명령, 투자자 기대 및 소비자 압력의 조합으로 인해 자동화 스펙트럼 전반의 회사는 수익성과 생산성을 유지하면서 환경 영향을 줄이기 위해 혁신적인 전략을 배치하고 있습니다. 이 변화는 산업 활동이 전 세계 에너지 소비의 거의 30%와 비슷한 온실 가스 (GHG) 배출량을 차지하기 때문에 특히 중요합니다.

에너지 효율적인 장비 및 녹색 자동화: 지속 가능성 초점의 주요 영역 중 하나는 산업 장비의 에너지 효율입니다. 모터, 압축기, 드라이브 및 HVAC 시스템은 제조에서 가장 큰 에너지 소비자 중 하나입니다. 자동화 제공 업체는 이제 하중 조건에 따라 속도와 토크를 정확하게 조절하는 고효율 전기 모터 (IE4 및 IE5 클래스), 가변 주파수 드라이브 (VFD) 및 서보 시스템을 제공하고 있습니다.

예를 들어, 고정 속도 모터를 VFD로 교체하면 특히 펌프 및 컨베이어와 같은 응용 분야에서 에너지 절약이 최대 60%의 에너지 절약으로 이어질 수 있습니다. 자동화 플랫폼 (Schneider Electruxure 또는 Siemens의 Sirius Act)에 포함 된 스마트 에너지 관리 소프트웨어를 통해 제조업체는 실시간 전력 소비를 모니터링하고 비 효율성, 누출 및 피크를 식별 할 수 있습니다. Green PLC와 저전력 산업 컨트롤러는 또한 전력 발자국 감소로 인기를 얻고 있습니다. 이 시스템은 수면 모드, 저전압 작동 및 원격 전력 사이클링에 최적화되어 가동 중지 시간 동안 에너지를 절약합니다.

스마트 스케줄링을 통한 탄소 발자국 감소: 또 다른 주요 이니셔티브는 에너지 집약적 프로세스를 최적화하기 위해 지능형 생산 일정 및 디지털 쌍둥이를 사용하는 것입니다. 센서 및 AI 알고리즘의 실시간 데이터를 활용하여 제조업체는 배치 크기, 기계 시작 단계주기 및 전환 할당을 동적으로 조정하여 유휴 시간을 줄이고 피크 시간 에너지 가격을 피하고 리소스 사용량을 균형을 잡을 수 있습니다.

고급 제조 실행 시스템 (MES)에는 이제 각 배치 또는 SKU에 배출량을 할당하는 탄소 회계 모듈이 포함되어 있습니다. 이 세분화를 통해 회사는 처리량을 희생하지 않고 에너지 강도를 최소화하는 워크 플로를 재 설계 할 수 있습니다. 예를 들어, 재생 가능한 에너지 가용성과 단조 또는 성형과 같은 고 에너지 공정을 동기화하면 화석 연료에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 조건 모니터링 센서 및 AI에 의해 활성화 된 예측 유지 보수는 치명적인 장비 고장을 방지하고, 스크랩 속도를 줄이고, 자산 수명을 확장하여 생산 라인의 전반적인 환경 발자국을 낮추어 지속 가능성에 더 기여합니다.

스마트 그리드 및 재생 에너지와의 통합: 산업 지속 가능성의 다음 전두는 스마트 그리드 및 재생 가능 에너지 인프라와의 원활한 통합입니다. 공장 옥구 및 캠퍼스의 태양, 바람 및 배터리 저장 시스템이 부상함에 따라 자동화 시스템은 소비뿐만 아니라 그리드에 에너지를 공급하는 프로소머 역할을하도록 설계되었습니다. 스마트 에너지 자동화 시스템은 다음과 같습니다.

태양열 생성이 가장 높은시기로 이동 작업.
최고 가격 책정 또는 그리드 스트레스 중에 배터리 에너지 저장 시스템 (BESS)을 사용하십시오.
공장이 그리드 비상 사태 동안 인센티브와 교환하여 에너지 사용량을 줄이는 수요 대응을 가능하게합니다.

자율적으로 작동 할 수있는 국소화 된 에너지 네트워크 인 마이크로 그리드도 대형 산업 단지에서 등장하고 있습니다. 이 생태계는 공장이 실시간로드 밸런싱 및 산업 제어 시스템 (ICS)에서 관리하는 자율 스위칭으로 지원되는 클리너의 분산 전력으로 운행 할 수 있도록합니다.

원형 제조 및 재료 효율성: 자동화의 지속 가능성은 에너지에만 국한되지 않습니다. 기계 수명주기 동안 재료 효율성, 폐기물 감소 및 재활용성에주의를 기울이고 있습니다.

주요 이니셔티브에는 다음이 포함됩니다.

DFD (Design for Disassembly) : 기계 및 구성 요소는 쉬운 종료 해체, 재사용, 재활용 또는 보수를 위해 쉽게 해체 할 수 있도록 설계되었습니다.
3D 프린팅 (첨가제 제조) : 전통적인 빼기 방법과 달리 필요한 경우에만 부품 층을 구축하여 재료 폐기물을 줄입니다.
모듈 식 디자인 아키텍처 : 제조업체가 전체 시스템이 아닌 특정 부품을 교체 할 수 있도록하여 전자 폐기물을 줄이고 운송 및 원료 추출로부터 배출량을 낮출 수 있습니다.

ABB 및 Mitsubishi Electric과 같은 자동화 회사는 이제 재생 된 로봇을 제공하고 보증을받는 운전을 제공하여 비용과 환경 영향을 줄입니다. 회사는 또한 생산 중에 생성 된 포장, 전자 제품 및 금속 폐기물을위한 폐쇄 루프 프로그램을 만들고 있습니다.

지속 가능한 공급망 및 조달 관행: 지속 가능성을위한 푸시는 공장 바닥을 넘어 글로벌 공급망으로 확장됩니다. 회사는 원자재, 전자 부품 및 기계 조립품이 인증 된 환경 관행을 가진 공급 업체로부터 공급되도록 책임있는 소싱 정책을 채택하고 있습니다.

주요 개발에는 다음이 포함됩니다.

기계 하우징 및 케이블에서 재활용 금속 및 바이오 기반 플라스틱 사용.
운송 배출량을 줄이기 위해 현지 공급 업체와 파트너십을 맺습니다.
환경 준수 및 탄소 공개를위한 감사 공급 업체.

과학 기반 Targets Initiative (SBTI) 및 CDP 공급망 프로그램은 공급 업체 배출량을 평가하고 자신의 관행을 글로벌 기후 목표에 맞추는 데 회사를 인도하고 있습니다. 디지털 플랫폼은 이제 공급망 투명성을 가능하게하고 있으며, 공급망의 각 계층에 대한 배출, 에너지 사용 및 윤리적 준수를 모니터링하여 블록 체인 또는 클라우드 기반 대시 보드를 통해보고 할 수 있습니다.

자동화 소프트웨어 및 AI의 지속 가능성: AI 및 소프트웨어 자동화는 지속 가능성을 강력하게 활성화합니다. 에너지 예측에서 프로세스 최적화에 이르기까지 지능형 시스템은 산업 전반에 걸쳐 측정 가능한 영향을 제공하고 있습니다. 예제는 다음과 같습니다.

품질을 손상시키지 않고 오븐주기 시간을 최소화하는 AI 알고리즘.
압축 공기 누출을 감지하는 실시간 분석-공장의 주요 에너지 배수.
연료 소비 및 배출을 줄이기위한 물류 차량의 경로 최적화 소프트웨어.

기계 학습 모델은 제조업체가 구현하기 전에 신제품 또는 프로세스의 환경 영향을 시뮬레이션하여 혁신주기 초기에 친환경 의식 설계 선택을 허용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업의 약속 및보고: 세계 최고의 산업 자동화 회사는 현재 비즈니스 전략을 환경, 사회 및 거버넌스 (ESG) 목표와 일치시키고 있습니다. 많은 사람들이 Net-Zero 목표, 녹색 제품 포트폴리오 및 지속 가능성 연결 금융 상품에 전념했습니다.

예를 들어:

Schneider Electric은 2025 년까지 카본 중립성을 약속했으며 2030 년에는 전체 가치 사슬에 걸쳐 Net-Zero를 서약했습니다.
Siemens AG는 범위 1, 2 및 3 배출에 대한 포괄적 인 데이터를보고하며 Executive 보상을 환경 KPI에 연결합니다.
Rockwell Automation에는 연례 성과 검토에 지속 가능성 메트릭이 포함되어 있으며 ESG 고려 사항을 M & A 결정에 통합합니다.
GRI (Global Reporting Initiative), SASB 및 기후 관련 재무 공개 (TCFD)와 같은 표준화 된 프레임 워크가 투명성과 비교 가능성을 보장하기 위해 채택되고 있습니다.

산업 자동화 및 기계 산업 : 최근 개발

공동 로봇 (COBOTS)의 급증 : 공동 작업 로봇 또는 코봇은 공장 바닥에서의 인간-기계 협력에 혁명을 일으키고 있습니다. 고립 된 구역에서 작동하는 전통적인 산업 로봇과 달리 코봇은 안전 케이지가 필요없이 인간 근로자와 나란히 작업합니다. Universal Robots, ABB 및 Fanuc와 같은 회사는 중간 규모의 기업에서 조립, 검사 및 포장과 같은 복잡한 작업을 수행 할 수있는 차세대 코봇을 출시했습니다.
2023-2024 년에 COBOT 설치는 노동 부족, 고형물 저용량 생산에서 유연한 자동화의 필요성, 수동 프로세스에 대한 인체 공학적 지원에 대한 수요 증가로 인해 25%이상 증가했습니다. 주요 자동차 및 전자 제조업체는 안전, 민첩성 및 확장 성을 요구하는 정확한 운영을 위해 코봇을 통합하고 있습니다.

디지털 쌍둥이의 주류 채택: Digital Twins (물리적 시스템의 일반적인 복제본)는 파일럿 응용 프로그램에서 주류 배포로 이동했습니다. 기계, 생산 라인 또는 전체 공장의 실시간 운영을 반영하여 디지털 쌍둥이는 예측 유지 보수, 품질 최적화 및 운영 시뮬레이션을 가능하게합니다.

Siemens, Dassault Systèmes 및 PTC는 디지털 트윈 플랫폼을 상용화하는 리더 중 하나입니다. 2024 년에 Siemens는 Xcelerator 포트폴리오를 향상시켜 소규모 제조업체가 사전 구성된 템플릿 및 에지 컴퓨팅 도구를 사용하여 디지털 쌍둥이를 구축하고 확장 할 수 있도록했습니다. 이러한 모델은 IIOT 센서 및 AI 중심 분석 엔진의 실시간 데이터와 점점 더 통합되어 기계 동작에 대한 360도 가시성 및 비용이 많이 드는 고장을 방지하는 예측 경고를 제공합니다.

AI 중심 예측 유지 보수 및 분석: 인공 지능 (AI)은 스마트 공장 운영의 중심이되었습니다. 역사적 기계 데이터에 대한 교육을받은 AI 모델은 이제 잠재적 인 고장을 정확하게 예측하고 유지 보수 일정을 최적화하며 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. Rockwell Automation, GE Digital 및 Uptake와 같은 회사는 계획되지 않은 다운 타임을 최대 40%까지 줄이는 AI 지원 유지 보수 시스템을 배포하고 있습니다. 이 플랫폼은 진동 센서, 온도 모니터 및 PLC 로그의 데이터를 처리하여 인간 운영자가 보이지 않는 미묘한 이상을 감지합니다. AI 기반 프로세스 최적화는 또한 야금, 화학 처리 및 에너지 집약적 산업에서 실시간 권장 사항이 에너지 소비를 줄이고, 수율을 향상 시키며, 환경 영향을 줄이는 데 근거가 있습니다.

산업 자동화의 에지 및 안개 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅은 장기 저장 및 전략 분석에 필수적이지만 실시간 산업 운영은 소스에서 로컬 또는 근처에 데이터를 처리하는 Edge Computing에 점점 더 의존하고 있습니다. 이는 대기 시간을 최소화하고 모션 제어, 기계 비전 및 로봇 내비게이션과 같은 미션 크리티컬 프로세스에서 더 빠른 응답 시간을 보장합니다.

2024 년에 Schneider Electric과 Aveva는 내장 된 사이버 보안, AI 추론 기능 및 클라우드 기반 SCADA 시스템과의 원활한 통합으로 새로운 에지 자동화 컨트롤러를 출시했습니다. Edge와 Cloud 사이의 중간 계층 인 Fog Computing은 로컬 네트워크 수준에서 부분 분석 및 조정이 필요한 작업을 위해 활용됩니다. 이러한 분산 컴퓨팅 아키텍처는 자율 제조 셀과 반응 형 제어 시스템을 가능하게하는 데 핵심입니다.

산업 네트워크의 5G 통합: 산업 캠퍼스 전체의 개인 5G 네트워크의 롤아웃은 가속화되어 무선 연결의 새로운 차원을 잠금 해제했습니다. 5G의 초저 대기 시간, 높은 안정성 및 대규모 장치 용량은 실시간 기계 간 (M2M) 통신에 이상적입니다.

2023-2024 년에 Bosch, Ericsson 및 Huawei와 같은 산업 거인은 제조업체와 제휴하여 5G 지원 스마트 공장을 배치했습니다. 이 시설은 동적 인벤토리 관리, 원격 지원 및 적응 형 품질 관리를 위해 5G를 통해 연결된 모바일 로봇, 스마트 센서 및 AR (Augmented Reality) 장치를 사용합니다. 오염 및 추적 성이 중요 한 약제 및 반도체와 같은 부문에서 5G는 준수 및 성능 목표를 모두 충족하는 무선 자동화를 가능하게합니다.

지속 가능한 자동화 이니셔티브의 확산: 환경 규제가 강화되고 ESG (환경, 사회, 거버넌스) 지표가 두드러지면 지속 가능성이 전략적 명령이되었습니다. 최근 몇 년 동안 자동화 및 기계 공급 업체는 글로벌 기후 목표와 일치하는 이니셔티브를 시작했습니다.

Siemens는 2030 년까지 탄소 중립성을 약속했으며, 저탄소 드라이브, 에너지 최적화 PLC 및 디지털 탈탄화 도구를 포함한 제품 포트폴리오를 사용했습니다. ABB의 새로운 "생태계"라인에는 재활용 가능한 로봇 부품, 감소 에너지 회로 차단기 및 에너지 효율적인 서보 모터가 포함됩니다. 또한 Schneider Electric의 생태계와 같은 플랫폼은 실시간 탄소 추적을 산업 제어 시스템에 통합하여 회사가 일정, 소싱 및 기계 활용에 대한 배출량을 인식 할 수 있도록합니다.

인간-기계 인터페이스 (HMIS)의 발전: HMI (Human-Machine Interfaces)의 진화는 연산자가 기계와 상호 작용하는 방식을 재구성하고 있습니다. 최신 HMI는 터치 기반, 제스처 제어 및 음성 활성화로 스마트 폰과 유사한 직관적 인 사용자 경험을 제공합니다. Beckhoff, Siemens 및 Advantech와 같은 회사는 증강 현실 (AR), 원격 진단 및 통합 사이버 보안 기능을 지원하는 HMI 패널을 소개했습니다. 하드웨어 중심의 HMI에서 소프트웨어 정의 된 HMI로 전환하면 운영자는 안전한 액세스가있는 모든 장치의 프로세스 대시 보드에 액세스 할 수 있습니다. 이러한 개선은 특히 위험하거나 대규모 제조 환경에서 작업자 안전, 교육 효율성 및 운영 투명성을 향상시킵니다.

사이버 보안은 자동화 설계의 중심이됩니다: 산업 환경의 디지털화가 증가함에 따라 사이버 위협에 대한 취약성이 증가합니다. 랜섬웨어, 맬웨어가 주입 된 펌웨어 및 SCADA 시스템에 대한 무단 액세스가 주요 위험으로 등장했습니다. 이에 대한 응답으로 2024 년은 사이버 보안 우선 자동화 설계가 급증하여 다음과 같은 기능을 통합했습니다.

보안 부팅 및 암호화 펌웨어.
네트워크 세분화 및 이상 탐지.
IEC 62443 및 NIST 800-82와 같은 표준 준수.

공급 업체는 또한 OT (운영 기술) 환경을위한 SAAS (Security-as-A-Service) 플랫폼을 제공하여 압도적 인 플랜트 IT 팀없이 지속적인 패치, 모니터링 및 위협 대응을 보장합니다.

합병, 인수 및 전략적 파트너십

통합과 전략적 제휴는 산업 자동화 환경을 계속 재구성했습니다. 2023 ~ 2024 년 :

Siemens는 AI 중심 예측 유지 보수 회사 인 Senseye를 인수하여 디지털 공장 제품을 강화했습니다.

Rockwell Automation은 Microsoft와 제휴하여 산업 메타 버스 응용 프로그램을 확장했습니다.
ABB는 ASTI 모바일 로봇 공학을 인수하여 풀 스택 솔루션으로 AMR (Autonomous Mobile Robot) 시장에 진입했습니다.

이러한 움직임은 하드웨어, 소프트웨어, 연결 및 AI가 원활한 플랫폼으로 수렴하는 통합 생태계를 향한 부문의 피벗을 강조합니다.

산업 현대화에 대한 정부 및 정책 지원: 전 세계에서 정부는 산업 디지털화를 가속화하는 데 적극적인 역할을하고 있습니다. 정책과 인센티브는 재조정, 기술 개발 및 녹색 전환에 중점을두고 있습니다.

주요 예는 다음과 같습니다.

반도체 및 자동화 인프라를 지원하는 미국 Chips and Science Act.
독일의 첨단 기술 전략 2025, AI, IIOT 및 Robotics 홍보.
인도의 PLI (생산 연계 인센티브) 제도, 자동화 장비 및 전자 제품의 현지 생산 촉매.

공공-민간 협력은 또한 지역 스마트 제조 허브, R & D 센터 및 작업자 업 스킬링 이니셔티브에 자금을 지원하여 자동화 혜택이 경제 전반에 공평하게 배포되도록 자금을 지원합니다.

결론

산업 자동화 및 기계 부문은 제조, 물류 및 인프라 도메인에서 진행중인 글로벌 혁신의 정의 기둥으로 나타납니다. 세계가 산업 4.0이라고 불리는 네 번째 산업 혁명의 시대에 더 깊이 발전함에 따라, 자동화 기술은 운영을 간소화 할뿐만 아니라 산업이 어떻게 혁신하고, 경쟁하고, 성장을 유지하는지 재구성하고 있습니다. 프로그램 가능한 논리 컨트롤러 (PLC) 및 로봇 공학에서 인공 지능 (AI), 에지 컴퓨팅 및 예측 분석에 이르기까지 현대 자동화 도구는 운영 우수성의 경계를 빠르게 확장하고 있습니다.

세계 경제를 재구성하는 데 있어이 부문의 중심성은 과장 될 수 없습니다. 2024 년에 시장 가치가 1.57 조 달러이며 2032 년까지 8.1%의 CAGR에서 2.94 조 미화로 예상되는 성장으로 인해 산업 자동화는 틈새 이상입니다. 전략적 명령입니다. 이를 통해 제조업체는 글로벌 공급망의 증가, 제품 커스터마이즈에 대한 소비자 기대를 발전 시키며 환경 지속 가능성에 대한 규제 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 중요한 것은 또한 스마트 공장, 자율 시스템 및 연결된 생산 네트워크와 같은 고급 응용 프로그램을위한 기술 재단도 제공합니다.

시장의 원동력 :이 부문의 지속적인 확장은 몇 가지 인터 로킹 요인에 의해 주도됩니다. 첫째, 자동화는 노동 부족과 노후화 인력 딜레마, 특히 젊은 인구가 디지털 직업에 점점 더 중력을주는 선진국에서는 노동력 부족을 해결합니다. 둘째, 더 큰 에너지 효율, 폐기물 감소 및 실시간 프로세스 최적화를 추구함으로써 회사를 데이터 중심 자동화 솔루션으로 향하게하고 있습니다. 셋째, 지정 학적 불확실성과 공급망 중단으로 인해 산업화 및 재조정이 촉발되었으며, 이는 비용 경쟁력과 유연성을 유지하는 데 자동화가 중요합니다.

이 변화의 중심에는 기술의 수렴이 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석과 산업 사물 인터넷 (IIOT)의 통합은 예측 유지 보수, 자율적 의사 결정 및 시스템 전체 최적화를 야기합니다. 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘은 제어 시스템에 포함될 때 공장이 IT 원자재 품질, 수요 변동 또는 장비 건강에 동적으로 적응할 수 있도록합니다. 또한 Edge Computing은 탈 중앙화, 실시간 제어를 허용하여 클라우드 전용 아키텍처와 관련된 지연을 제거하고 안전성에 중요한 응용 프로그램을 지원합니다.

경쟁 환경 및 생태계 협업 : 산업 자동화 환경은 경쟁이 치열하며 Siemens, ABB, Rockwell Automation, Mitsubishi Electric 및 Schneider Electric과 같은 산업 대기업과 빠르게 성장하는 신생 기업 및 기술 제공 업체의 생태계와 같은 산업 대기업으로 채워져 있습니다. 이 플레이어는 센서 수준의 제어에서 엔터프라이즈 통합에 이르기까지 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 플랫폼 기반 접근 방식에 중점을두고 있습니다.

더 중요한 것은 자동화 회사가 클라우드 제공 업체, 사이버 보안 회사, 학술 기관 및 경쟁 업체와 협력하여 솔루션을 공동으로 만드는 경쟁 업체와 제휴하는 생태계 협업에 대한 추세가 점점 커지고 있습니다. Open Industry 4.0 Alliance 및 Industrial Digital Twin Association과 같은 이니셔티브는이 협력 적 접근법을 보여줍니다. 상호 운용성 표준, 오픈 소스 플랫폼 및 공유 혁신은 특히 독점적 인 모 놀리 식 시스템에 투자 할 자원이없는 중소기업 (SME)의 채택을 가속화하고 있습니다.

지속 가능성 및 환경 책임 : 기후 변화 문제를 강화하고 환경 규제를 강화하기 위해 지속 가능성 목표 달성에있어 자동화의 역할이 더 세분화되었습니다. 자동화 된 시스템은 생산 매개 변수를 동적으로 조정하여 에너지 소비를 줄이는 데 도움이됩니다. 정밀도 및 공정 제어를 개선하여 재료 폐기물을 최소화합니다. 또한 재생 가능 에너지 원 및 에너지 저장 솔루션과의 통합은 자동화 시스템이 효율적 일뿐 만 아니라 환경 적으로 책임이 있음을 보장합니다.

탄소 배출량을 추적하는 스마트 에너지 대시 보드에서 산업 환경에서 냉각 및 가열을 최적화하는 AI 알고리즘에 이르기까지 녹색 자동화는 추진력을 얻고 있습니다. 자동화 전략을 ESG (환경, 사회 및 거버넌스)와 맞추는 회사는 미래의 운영을 방지 할뿐만 아니라 투자자, 규제 기관 및 점점 더 친환경적인 소비자에게 호의를 얻고 있습니다.

디지털 기술 및 인력 혁신 : 기술의 확산에도 불구하고 인적 요소는 여전히 중요합니다. 산업 자동화의 미래는 기계와 소프트웨어뿐만 아니라 디지털 숙련 된 인력의 가용성에 달려 있습니다. 로봇 프로그래밍, 디지털 트윈 모델링, 운영 기술을위한 사이버 보안 및 AI 기반 의사 결정과 같은 차세대 도구를 처리 할 수 있도록 재조정 및 업무를 수행 해야하는 긴급한 필요성이 있습니다.

정부, 학계 및 업계 플레이어는 강력한 훈련 생태계를 구축하기 위해 협력해야합니다. 독일의 이중 직업 훈련 모델, 미국 국립 로봇 공학 이니셔티브 및 인도 스킬 인디아 프로그램과 같은 이니셔티브는 유망한 프레임 워크를 제공합니다. 또한, 노 코드 및 저 코드 플랫폼의 상승은 자동화를 민주화하여 비 엔지니어가 생산 시스템을 구성하고 최적화 할 수 있도록합니다.

극복해야 할 도전과 장벽 : 기회는 엄청나지만 앞으로 나아가는 길은 장애물이 없습니다. 높은 선불 자본 투자는 특히 중소기업의 억제력으로 남아 있습니다. 레거시 인프라, 이질적인 프로토콜 및 상호 운용성 부족으로 인한 통합 복잡성은 확장 성을 방해합니다. 디지털 연결 환경의 공격 표면이 확장됨에 따라 사이버 보안 문제가 커지고 있습니다. 그러나 이러한 과제는 모듈 식 자동화 솔루션, GO가 구독 모델 및 임베디드 보안 프로토콜을 통해 해결되고 있습니다. 전 세계 정부는 재정 인센티브, 세금 리베이트 및 국가 디지털화 임무를 통해 채택을 지원하여 자동화 전환과 관련된 재무 및 운영 위험을 완화하는 데 도움이됩니다.

글로벌 정책 및 규제 지원 : 미래 성장의 또 다른 중요한 가능성은 정책 개입입니다. 정부는 보조금, R & D 자금 조달, 인프라 개발 및 기술 창출을 통해 산업 현대화를 적극적으로 지원하고 있습니다. 예를 들어, 유럽 연합의 Horizon Europe 프로그램과 미국 칩 및 과학 법은 자동화 연구 및 반도체 제조에 연료를 공급하고 있습니다. 중국의 중국 2025 년 전략은 고급 자동화 및 AI 통합을 통해 산업 기반을 업그레이드하는 것을 목표로합니다. 이러한 정책 노력은 새로운 채택 자의 진입 비용을 줄일뿐만 아니라 Edge AI, 차세대 무선 통신 및 자율적 이동성과 같은 중요한 기술의 혁신을 촉진하고 있습니다.

미래를위한 로드맵 : 앞으로, 다음 단계의 산업 자동화 단계는 수렴과 맥락 지능으로 정의됩니다. 시스템은 더 이상 사일로 나 반응하지 않지만 완전히 통합 된 적응 형 생태계로 진화합니다. 스마트 공장은 공급망, 물류 네트워크 및 고객 수요 신호와 동적으로 상호 작용하여 실시간 수요 중심의 생산 모델을 생성합니다.

참조 :

https://www.mckinsey.com/

https://www.deloitte.com/in/en.html

https://ifr.org/https://www.statista.com/

https://www.ibisworld.com/

https://www.cria.org.cn/

https://www.vdma.org/

https://www.statista.com/

https://www.ibef.org/

https://www.globaldata.com/

https://www.cria.org.cn/

https://www.mckinsey.com/cn