인간 + 기계: 제조 자동화의 새로운 시대

지난 20년 동안, 제조 자동화는 공장 현장, 제조 고용의 성격, 많은 제조 부문의 경제성을 변화시켜 왔습니다. 오늘날 우리는 새로운 자동화 시대의 정점에 서 있습니다. 로봇 공학, 인공 지능, 기계 학습의 급속한 발전으로 인해 기계는 인지 능력이 필요한 작업을 포함하여 다양한 작업 활동에서 인간과 같거나 인간보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 되었습니다. 이미 자동화를 채택한 기업, 이제 막 시작한 기업, 아직 이 새로운 자동화 시대의 의미를 완전히 이해하지 못한 기업의 경영진은 다음 세 가지 기본 관점을 고려해야 합니다. 자동화가 가능하게 하는 것 현재 기술로 가능하며 기술이 계속 발전함에 따라 가능해질 가능성이 높습니다. 자동화에 대한 결정을 내릴 때 기술적 타당성 외에 고려해야 할 요소는 무엇입니까? 장기적으로 자동화에서 가장 좋은 가치를 포착하기 위해 자동화할 위치와 규모에 대해 생각하는 방법을 알아보세요.

제조 부문 전체에서 가능한 자동화의 범위를 이해하기 위해 우리는 선진국과 개발도상국 모두 46개국(전 세계 인력의 약 80%에 해당)의 제조 작업에 대한 연구를 수행했습니다. 우리의 데이터와 분석에 따르면 2015년 현재 전 세계적으로 제조 관련 활동에 소비된 7,490억 작업 시간 중 4,780억 시간(64%)이 현재 입증된 기술로 자동화 가능했습니다.1 1. 어떤 제조 활동이 "자동화 가능"인지 결정하는 데 사용한 기준선 "는 미국 노동통계국에서 정의한 "현재 활동"입니다. 여기에는 현재 일부 자동화 요소가 포함된 활동(예: 이메일 보내기)이 포함됩니다. 이 4,780억 근무 시간은 정규직 직원 3억 7,200만 명 중 2억 3,600만 명(5조 1천억 달러 중 2조 7천억 달러)에 해당하는 노동력에 해당하며, 입증된 기술이 개별 사례에 맞게 조정되고 그런 다음 제거되거나 용도 변경될 수 있습니다. 채택 된. 이러한 수치는 제조가 전 세계적으로 가장 고도로 자동화된 산업 중 하나임에도 불구하고 제조 현장뿐만 아니라 공급망 및 조달과 같은 관련 기능 영역에도 여전히 상당한 자동화 잠재력이 있음을 시사합니다. McKinsey 연구에서 알 수 있듯이 제조업은 자동화 가능성 측면에서 숙박 및 식품 서비스 다음으로 산업 부문에서 두 번째입니다(도표 1).2 2. 자세한 내용은 McKinsey Global Institute의 "운영되는 미래를 위한 자동화 활용"을 참조하십시오. , 2017년 1월.

우리는 위에서 설명한 자동화의 잠재력이 현재 입증된 기술을 적용하고 통합함으로써 창출된다는 점을 강조합니다3. 우리는 "현재 입증된 기술"을 다음과 관련된 18개 기능 중 하나 이상을 자동화하는 데 필요한 성능 및 신뢰성 수준을 이미 보여준 기술로 정의합니다. 업무 활동을 수행합니다. 어떤 경우에는 해당 수준의 성능이 시중에서 판매되는 제품을 통해 입증되었고 다른 경우에는 연구 프로젝트를 통해 입증되었습니다. (사이드바 "자동화 잠재력 이해" 참조) 더욱이, 최근의 기술 발전이 로봇 공학과 자동화의 전통적인 한계를 많이 극복했다는 점은 주목할 만합니다. 오늘날 많은 제조 환경에서 사용되는 로봇보다 더 유연하고 다재다능하며 비용이 훨씬 저렴한 차세대 로봇을 일선 직원이 "훈련"하여 이전에는 기계로는 너무 어렵다고 생각했던 작업(예: 따기와 작업)을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 항공우주 산업과 같은 대규모 프로젝트에서 불규칙한 간격의 물체를 포장하고 배선 충돌을 해결합니다. 인공지능은 또한 많은 산업에서 업무 활동을 자동화할 수 있는 잠재력을 높이는 큰 진전을 이루고 있습니다. 예를 들어, 최근 한 테스트에서 컴퓨터는 전문가보다 입술을 훨씬 더 정확하게 읽을 수 있었습니다.