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팬데믹의 영향과 현재 진행 중인 글로벌 기술 부족으로 인해 2023년까지 산업 자동화에 대한 투자가 계속 늘어날 것입니다. 이를 통해 기존 근로자 수를 늘릴 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 기회와 아이디어를 열 수 있습니다.
자동화는 1차 산업혁명 이후 진보를 이끄는 원동력이었지만, 로봇공학과 인공지능의 등장으로 그 영향력이 더욱 커졌습니다.Precedence Research에 따르면 전 세계 산업 자동화 시장은 2021년 1,966억 달러로 추산되며, 2030년에는 4,128억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.
Forrester 분석가 Leslie Joseph에 따르면 이러한 자동화 채택 붐은 부분적으로 모든 산업의 조직이 인력 가용성에 다시 영향을 미칠 수 있는 향후 사건에 영향을 받지 않기 때문에 발생합니다.
“자동화는 팬데믹이 발생하기 오래 전부터 직업 변화의 주요 동인이었습니다.이제 비즈니스 위험과 탄력성 측면에서 새로운 긴급 상황이 발생했습니다.위기에서 벗어나면서 기업은 위기가 공급 및 인간 생산성에 미치는 위험에 대한 향후 접근 방식을 완화하는 방법으로 자동화를 고려할 것입니다.그들은 인지 및 응용 인공 지능, 산업용 로봇, 서비스 로봇 및 로봇 프로세스 자동화에 더 많은 투자를 할 것입니다.”
처음에 자동화는 인건비를 줄이면서 생산성을 높이는 데 초점을 맞췄지만, 2023년 상위 5대 자동화 추세는 더 광범위한 비즈니스 이점을 제공하는 지능형 자동화에 점점 더 초점이 맞춰지고 있음을 나타냅니다.
Capgemini Research Institute의 2019년 연구에 따르면, 유럽 최고의 제조업체 중 절반 이상이 제조 작업에서 AI를 적어도 한 번 이상 구현했습니다.2021년 인공지능 생산 시장 규모는 29억6300만달러였으며, 2030년에는 787억4400만달러로 성장할 것으로 예상된다.
지능형 공장 자동화부터 창고 및 유통에 이르기까지 제조 분야에서 AI를 활용할 수 있는 기회는 풍부합니다.AI 제조업체의 여정을 시작하기 위한 적합성 측면에서 눈에 띄는 세 가지 사용 사례는 지능형 유지 관리, 제품 품질 관리 및 수요 계획입니다.
제조 운영의 맥락에서 Capgemini는 대부분의 AI 사용 사례가 기계 학습, 딥 러닝, 그리고 스스로 작업을 수행할 수 있는 협동 로봇 및 자율 모바일 로봇과 같은 "자율 개체"와 관련이 있다고 믿습니다.
사람과 함께 안전하게 작업하고 새로운 과제에 신속하게 적응하도록 설계된 협동 로봇은 작업자를 대체하는 것이 아니라 돕는 자동화의 잠재력을 강조합니다.인공 지능과 상황 인식의 발전으로 새로운 가능성이 열리고 있습니다.
협동 로봇의 세계 시장은 2021년 12억 달러에서 2027년 105억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. Interact Analysis는 2027년까지 협동 로봇이 전체 로봇 시장의 30%를 차지할 것으로 추정합니다.
“코봇의 가장 즉각적인 장점은 인간과 협력하는 능력이 아닙니다.오히려 상대적인 사용 편의성, 개선된 인터페이스, 최종 사용자가 다른 작업에 재사용할 수 있는 능력이 장점입니다.”
공장 현장을 넘어서 로봇공학과 자동화는 백오피스에도 똑같이 중요한 영향을 미칠 것입니다.
로봇 프로세스 자동화를 통해 기업은 전통적으로 사람이 수행했지만 성문화된 규칙을 사용하여 수행할 수 있는 데이터 입력 및 양식 처리와 같은 수동적이고 반복적인 프로세스 및 작업을 자동화할 수 있습니다.
기계 로봇과 마찬가지로 RPA는 기본적인 힘든 작업을 수행하도록 설계되었습니다.산업용 로봇 팔이 용접 기계에서 더 복잡한 작업을 수행하도록 진화한 것처럼 RPA 개선도 더 많은 유연성이 필요한 프로세스를 수행했습니다.
GlobalData에 따르면 전 세계 RPA 소프트웨어 및 서비스 시장의 가치는 2021년 48억 달러에서 2030년까지 201억 달러로 성장할 것입니다. 사례 연구 컨설턴트인 GlobalData는 Niklas Nilsson을 대신하여 다음과 같이 말했습니다.
“COVID-19는 기업 자동화의 필요성을 강조했습니다.기업이 독립형 자동화 기능에서 벗어나 RPA를 보다 광범위한 자동화의 일부로 사용함에 따라 RPA의 성장이 가속화되었으며, AI 툴킷은 보다 복잡한 비즈니스 프로세스에 대한 엔드투엔드 자동화를 제공합니다.”.
로봇이 생산라인의 자동화를 증대시키는 것처럼, 자율이동로봇은 물류의 자동화를 증대시킵니다.얼라이드 마켓 리서치(Allied Market Research)에 따르면 세계 자율 이동 로봇 시장은 2020년 27억 달러로 추정되며, 2030년에는 124억 달러에 이를 것으로 예상된다.
Gartner의 공급망 기술 부사장인 Dwight Klappich에 따르면 제한된 기능과 유연성을 갖춘 자율 제어 차량으로 시작된 자율 모바일 로봇은 이제 인공 지능과 향상된 센서를 사용합니다.
“AMR은 역사적으로 멍청한 자동화 차량(AGV)에 지능, 안내 및 감각 인식을 추가하여 인간과 함께 독립적으로 작동할 수 있도록 해줍니다.AMR은 기존 AGV의 역사적 한계를 제거하여 복잡한 창고 운영 등에 비용 효율적으로 더 적합하게 만듭니다.”
AI는 기존 유지 관리 작업을 단순히 자동화하는 대신 예측 유지 관리를 한 단계 더 발전시켜 미묘한 단서를 사용하여 유지 관리 일정을 최적화하고, 오류를 식별하고, 비용이 많이 드는 가동 중지 시간이나 손상으로 이어지기 전에 오류를 방지하고 오류를 예측할 수 있도록 합니다.
Next Move Strategy Consulting의 보고서에 따르면 글로벌 예방정비 시장은 2021년 56억 6천만 달러의 매출을 올렸으며 2030년에는 642억 5천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
예측 유지보수는 산업용 사물인터넷(Industrial Internet of Things)의 실제 적용입니다.Gartner에 따르면 IoT 기반 예방 유지 관리 솔루션의 60%가 기업 자산 관리 서비스의 일부로 출시될 예정이며 이는 2021년 15%에서 2026년까지 증가한 수치입니다.