현재, 스마트 제조는 이미 중국 제조업이 산업의 변화와 업그레이드를 촉진하는 주요 수단이 되었다. 그러나 전통적인 생산 방식에서 지능형 생산 방식으로의 전환을 실현하려면 전통적인 제조 과정에서 사람, 장비, 공장 간의 관계를 뒤엎고 시스템 차원에서 철저한 변화를 해야 합니다. 따라서 기업의 경우 지능형 제조를 추진하려면 전문적인 계획과 구현 인재뿐만 아니라 이러한 지능형 장비와 시스템을 능숙하게 조작할 수 있는 기술형 인재도 필요합니다.
제조 공정은 전통에서 지능까지 어떤 변화를 겪었습니까? 전통적인 제조 기업에서 e-works 는 제조 프로세스를 세 가지 수준으로 나눕니다. 첫 번째 레벨은 제품 설계, 계획 및 의사 결정, 제품 혁신 디지털화, 주로 제품 설계 및 혁신 프로세스를 포함합니다. 두 번째 수준은 기술, 생산 및 구현으로 주로 산업 설계, 제조 및 장비 유지 관리를 포함합니다. 세 번째 계층은 주로 생산 현장의 현장 작업 및 실행을 포함하는 기술 및 작업입니다. 그러나 지능형 제조 공정에서는 이러한 명확한 프로세스 구분이 모호해집니다. 지능형 제조 과정에서 모든 수준의 작업이 서로 융합되어 작업 구조가 평평해집니다. 이러한 다양한 차원의 융합은 기술 이론과 기술 운영을 융합하는 복합적인 인재를 많이 필요로 하며, 스마트 제조가 인재 수요 차원에서 전체적으로 이동하게 한다. 지능형 제조의 목표는 생산 프로세스의 자동화와 지능을 실현하는 것이며, 시스템, 장비, 사람은 최대한의 융합을 통해 시스템에 대한 운영 요구 사항을 크게 높여야 합니다. 이것은 주로 세 가지 측면에 반영됩니다: 첫째, 지능형 생산 시스템이 더 복잡하고 운영자의 능력에 대한 요구가 높기 때문에 운영자는 전체 생산 시스템에 대해 더 깊이 이해하고 유연한 생산을 위해 다양한 산업 소프트웨어를 능숙하게 사용할 수 있어야 합니다. 둘째, 지능형 생산 라인의 안정적이고 지속적인 운영을 위해서는 운영자가 운영 기술과 생산 라인의 설치, 디버깅 및 유지 관리를 갖추어야 합니다. 셋째, 아무리 복잡한 지능형 생산 시스템도 일반 제품만 생산할 수 있다. 기업은 경쟁력을 높이기 위해 이를 바탕으로 특수 가공 제품을 생산하는 경우가 많다. 이러한 제품은 지능형 장비로 완전히 가공되지 않을 수 있으며 수동으로 조작해야 하지만, 그 작업은 매우 복잡하여 운영 기술에 대한 요구가 크게 높아질 수 있습니다. 전통적인 제조에서 지능형 제조에 이르기까지 기업의 서비스 방식도 변화하고 있습니다. 생산 과정의 근본적인 변화만 빼고요. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 이것은 전통적인 생산과 서비스가 완전히 분리되어 있다는 것을 보여준다. 작업장은 생산을 책임지고, 판매는 마케팅을 책임진다. 공정 현장 운영자는 고객 요구 사항을 충족하는 제품을 생산하기 위해 판매 주문만 받을 책임이 있습니다. 판매는 비지니스 협상만 담당하고 생산 작업장에 피드백을 준다. 작업장 생산이 고객과 직접 도킹하는 개념이 부족하다. 스마트 제조는 이 점을 완전히 바꾸었다. 지능형 제조의 목표는 생산 라인을 재고, 제품 및 고객과 연결하여 지능형 생산, 지능형 공장, 지능형 물류 및 지능형 서비스를 포함한 대규모 시스템을 형성하는 것입니다. 이 제조 시스템에서 서비스와 생산은 일체이며 생산자는 직접 고객을 상대로 생산할 것이다. 이것은 새로운 작업 모델이며, 프로듀서는 고객과 소통할 수 있는 능력과 고객의 요구에 따라 생산을 맞춤형으로 구성할 수 있는 개념을 갖추어야 합니다. 스마트 제조 과정의 인재 수요 분석 전통 제조업과 스마트 제조는 생산 과정에서 큰 차이가 있다. 스마트 제조의 과정은 인재에 대한 수요가 더 높다는 것을 결정한다. 기업은 지능형 제조 계획, 구현 및 착륙을 촉진하기 위해 학제 간 배경을 가진 복합 인재, 즉 공통되고 전문적이며 통합된 기술을 갖춘 인재가 더 많이 필요합니다. 첫째, 지능형 제조는 전통적인 생산 과정에서 사람에 대한 요구를 변화시키고 직원들의 전문성, 능동성, 유연성, 협력성 등 일반 기술에 대한 요구 사항을 높였습니다. 예를 들어, 지금 모두들 기계 교체가 기계화되고 저기능 조작에서 실현될 수 있다고 말하고 있습니다. 그러나 구현 후, 지능형 생산 라인과 대형 데이터 시스템의 지휘, 운영, 운영에는 더 전문적인 인재가 필요한데, 이것들은 모두 기계가 대체할 수 없는 영역이다. 실무자들은 자동화 시스템 고장을 처리하기 위해 배운 지식과 기술을 실제 산업 시스템 구축에 적용할 수 있어야 합니다. 또한 지능형 제조 작업 내용의 변화는 직원들이 복잡한 작업 요구 사항에 적극적으로 대응할 수 있도록 다양한 작업 기술을 갖추어야 합니다. 시장 수요에 따라 생산 적응성을 신속하게 조정하여 인간-기계 협력을 실현할 것을 요구하다. "스마트 공장에서 사람, 기계, 자원은 소셜 네트워크처럼 소통하고 협력하며, 서로 협력하고, 전통적인 제조 모델에서 사람과 장비의 기계적 관계를 재창조합니다. 둘째, 지능형 제조를 추진하는 과정에서 많은 전문가들은 기업이 자신의 요구와 프로세스 및 내부 비즈니스 관계를 명확히 할 수 없다는 문제를 인식하고 있습니다. 전통적인 제조업에는 CIO 나 CIO 가 있다. 이러한 CIO 는 IT 배경에서 나올 수 있지만 기본 데이터를 통합하고 지능형 분석을 수행하는 방법에 대한 이해가 부족합니다. 기술의 부족은 스마트 제조의 진행에 영향을 줄 수 있다. 따라서 기업은 상위 정보 시스템 및 자동화 기술 및 솔루션에 대한 깊은 이해를 가진 전문가를 찾거나 양성하는 데 주력해야 합니다. 또한 자동 연결 기계 제어 및 데이터 수집에는 PLCopen 기반 표준화 프로그래밍, OPC UA, 로봇 애플리케이션 및 통합 시스템 계획 및 개발 등의 기술 인력이 필요합니다. 기계의 지능화와 통합도가 높아짐에 따라 자동화 자체의 인재에 대한 수요가 이전과 크게 다르며 소프트웨어 개발, 소프트웨어 품질, 진도 통제를 포함한 소프트웨어 엔지니어링 능력에 대한 요구가 이전보다 높아졌다. 셋째, 기업은 IT 와 OT 의 융합을 깊이 이해할 수 있는 기획자가 필요하다. 이러한 인재는 주로 지능형 제조 시스템의 설계 및 계획을 담당하고 있으며, 운영 및 계획을 총괄할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 계층 구조로 인재에 대한 기술 요구도 높다. 이러한 인재들은 먼저 린 (Lean) 생산, 생산 프로세스 및 기술을 이해하고, 정보의 조직과 분류를 통해 기업의 제조 목표를 설정하고, 자동화, 정보 및 통신 프로세스를 계획하고, 구현 로드맵을 개발하고, 프로젝트 진행을 촉진하고, 설계 개선을 지속적으로 추진할 수 있어야 합니다. 내부 부서 간의 의사 소통과 외부 역량의 조정을 포함한 자원도 통합할 수 있습니다. 이는 모든 당사자를 조정하고, 각 당사자에 대한 목표를 설정하고, 요구 사항을 제시하고, 표준 인터페이스를 정의하고, 프로세스와 검사를 설계하고, 정기적인 목표 모니터링을 수행하는 중앙 노드와 유사합니다. 요약하자면, 우리나라의 스마트 제조 전략이 대대적으로 추진됨에 따라 점점 더 많은 기업들이 스마트 공장의 개조를 실시하여 스마트 제조의 전환을 추진하기 시작했다. 최근 조사에 따르면 우리나라 대부분의 제조업체들은 여전히 공업 2.0 의 화장 단계에 있는 것으로 나타났다. 지능형 제조 계획 단계에서 그들은 일반적으로 개념과 지식 비축이 부족한 문제에 직면해 스마트 제조 구현 프로세스를 추진할 수 없게 되었다. 이는 현재 스마트 제조 전략의 주요 장애물이기도 하다. 필자는 이런 상황에 직면하여 현재 해결해야 할 것은 교육과 업계 차원에서 스마트 제조 전문가를 양성하는 방법이라고 생각한다.