당신의 직업은 없어질 수 있습니다 : GM으로 알아보는 자동화의 미래

완전 자동화 공장으로 돈복사기를 만들 수 있을까요?? - 출처 : pixabay

GM "미래 공장"의 결과

1980년대 초, 제너럴 모터스(GM)는 일본 자동차 회사인 도요타와 닛산과의 경쟁이 심화되고 있었습니다. GM은 앞서가기 위해 미시간주 새기노에 생산 자동화와 사업 활성화를 위한 '미래 공장'을 짓겠다는 계획을 밝혔지만 GM은 이 프로젝트에 12억 달러를 썼지만 예상했던 생산성 향상을 달성하지 못했습니다.

생산성 및 유연성 향상을 위한 투자

이 프로젝트의 목표는 생산성과 유연성을 모두 높이는 것이었습니다. GM은 5년간의 생산 주기를 2년 단축하고 다양한 GM 모델을 전환할 수 있기를 바랐습니다. 또한, GM은 직원 생산성이 300% 증가하고 수동 시스템과 인터페이스가 없어질 것으로 예상했습니다.

완전 자동화를 꿈꾼 GM

Saginaw 프로젝트는 생산을 운영하는 4,000대의 로봇 군대를 상상했습니다. GM은 로봇들이 너무 효과적이어서 불을 켤 필요조차 없을 것이라고 기대했다. 불행히도 GM의 '미래 공장' 실험은 계획대로 진행되지 않았습니다. 자동화 공장의 생산 비용은 수천 명의 노조원을 고용하는 공장의 생산 비용을 초과했으며, GM은 결국 이 프로젝트에 12억 달러를 지출했지만, 예상했던 생산성 향상을 달성하지 못했습니다.

공정 자동화의 몰락

1980년대에는 공장의 로봇을 포함한 산업 분야에 자동화의 물결이 밀려왔습니다. 생산 시설에서 로봇은 다양한 자동차 모델을 구별하기 위해 노력했습니다만 당시의 로봇들은 범퍼를 캐딜락에 붙이려고 했고, 그 반대도 마찬가지였습니다. 심지어 줄을 따라 내려오는 차들보다 서로를 스프레이로 칠하기 바빴습니다. GM은 결국 1992년에 Saginaw 공장을 폐쇄했습니다.

지난 30년간의 자동화 로봇의 눈부신 발전

공장이 폐쇄된 이후 30년 동안, 과학자들과 엔지니어들은 로봇 하드웨어(물리적 기계)와 자동화 소프트웨어(기계에 동력을 공급하는 컴퓨팅 인텔리전스)에서 놀라운 발전을 이루었습니다. 로봇과 다른 자동화 기술은 이제 안전성과 정확성을 높여 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 고장 없이 일관되게 금속을 절단하고 용접할 수 있습니다. 그들은 GM의 공장에서처럼 서로를 칠하지 않고 자동차를 칠할 수 있습니다.

자동화의 근본적인 한계

그러나 자동화 기술의 발전에도 불구하고, 최소한의 인력으로 생산적이고 유연한 자동화 공장의 가능성은 두 가지 주요한 이유로 현실과 동떨어져 있다는 평가를 받습니다. 첫째, 로봇과 자동화의 비용은 매우 비싸며, 비용측면에서 합리적인 생산방법이 아닐 수 있습니다. 둘째, 로봇 자동화는 아직 민첩성을 요구하는 제품 조립과 같은 많은 분야에서 인간 노동자를 대체할 수 있을 만큼의 요구조건을 달성하지 못했습니다.

자동화 기술 : 제한적인 생산 공정

생산성 향상이 기대됨에도 불구하고 자동화 기술을 채택하는 회사는 매우 적고 제한적이었습니다. 2018년 미국 인구조사 자료에 따르면 미국 제조업체의 10% 미만이 로봇을 사용한다고 보고되었습니다. 코로나 팬데믹과 재택 주문으로 공장 자동화 수요가 늘어날 것으로 예상됐던 2020년 미국, 독일, 일본의 로봇 구매는 2019년 수준 아래로 떨어졌습니다. 중국에서는 자동화를 추진하기 위한 국가 전략의 일환으로 로봇 채택에 대한 높은 보조금에도 불구하고, 로봇을 사용하는 제조업체의 점유율은 미국과 거의 동일한 것으로 추정됩니다.

생산성 향상과 반비례하는 유연성

기업들이 자동화 기술을 채택하더라도, 기업들이 자동화로 생산성 향상을 달성하더라도 생산 공정의 유연성을 잃는 경향이 있습니다. 로봇의 일상적인 유지보수(예: 센서 재보정)를 위해 타사 컨설턴트가 오는 동안 생산이 중단될 수 있습니다. 또한, 특정한 작업을 위해 프로그래밍된 로봇은 변화하는 고객 요구에 빠르게 적응하지 못하는 라인 직원과 다름없습니다.

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제로섬 자동화란?

제로섬 자동화는 자동화 기술이 직장에서 인간을 대체할 수 있어 일자리가 줄어들고 임금이 낮아질 수 있다는 생각입니다. 자동화가 항상 일자리 감소와 비용 절감으로 이어진다는 것은 일반적인 오해이며, 항상 그렇지는 않습니다. 실제로 자동화는 프로세스를 개선하고 인간 근로자를 위한 기회를 창출하는 데 사용될 수 있습니다.

제로섬 자동화의 예시 - 출처 : techcrunch

포지티브섬 자동화의 이점

포지티브섬 자동화는 생산성과 유연성을 향상하는 동시에 인간 근로자에게 기회를 제공하는 자동화 기술의 설계 및 배치입니다. 자동화에 대한 이러한 접근 방식은 기업이 목표를 달성하는 동시에 직원들에게 혜택을 제공할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 포지티브섬 자동화의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 향상된 생산성: 자동화를 통해 생산공정을 보다 효율적으로 수행하여 다른 작업에 소요되는 시간과 리소스를 확보할 수 있습니다.
• 향상된 유연성: 자동화를 통해 팀은 작업을 신속하게 전환하여 변화하는 고객 요구나 시장 상황에 대응할 수 있습니다.
• 향상된 작업 보안: 자동화를 통해 로봇과 인간이 협력함으로써 해고에 덜 취약하고 매력적인 일자리를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 향상된 품질: 자동화를 통해 프로세스가 정확하고 일관성 있게 준수되어 제품 및 서비스 품질이 향상됩니다.
• 향상된 혁신: 자동화는 새로운 제품과 서비스의 개발을 촉진하여 더 큰 혁신으로 이어질 수 있습니다.

포지티브섬 자동화의 과제

포지티브섬 자동화에는 많은 이점이 있지만, 몇 가지 과제도 있습니다. 다음은 자동화 기술을 구현할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 과제입니다:

• 비용: 자동화 기술은 비용이 많이 들 수 있으며, 기업은 현명한 투자를 하고 있는지 확인해야 합니다.
• 복잡성: 자동화 기술은 복잡하고 구현하기 어려울 수 있으므로 전문적인 기술과 전문 지식이 필요합니다.
• 직원들의 반대 : 직원들은 자동화가 그들을 대체하거나 고용 안정성을 떨어뜨릴 것을 우려하여 자동화에 저항할 수 있습니다.
• 위험 : 자동화 기술은 신중하게 관리해야 하는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제와 같은 위험을 초래할 수 있습니다.

포지티브섬 자동화는 생산성과 유연성을 향상하는 동시에 인간 근로자에게 기회를 제공할 수 있도록 로봇과 인간을 협력하도록 하는 접근 방식입니다. 기업은 비용과 위험을 신중하게 따져보고 직원들이 변화에 동참할 수 있도록 해야 합니다. 올바른 접근 방식을 통해 자동화는 기업과 직원 모두에게 윈-윈이 될 수 있습니다.

포지티브섬 자동화 최적화방법

• 더 쉬운 교육 및 디버깅을 위한 기술 설계: 생산성을 극대화하도록 설계된 자동화 기술은 외부 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어야 합니다. 라인 직원들이 로봇을 훈련시키고 디버깅하는 것을 더 쉽게 함으로써 해결할 수 있습니다.
• 자동화에 대한 상향식 접근 방식: 기업은 상향식 접근 방식을 사용하여 어떤 작업을 자동화해야 하는지 식별해야 합니다. 이를 통해 자동화가 가장 효과적이고 효율적인 방식으로 구현될 수 있습니다.
• 올바른 평가지표: 기업은 자동화 공장의 성공을 측정하기 위한 올바른 평가지표를 수립해야 합니다. 이를 통해 자동화가 원하는 결과를 제공하고 있는지 확인할 수 있습니다.
• 소등 공장: 일론 머스크는 테슬라의 모델 3을 양산하기 위해 자동화 공장을 되살리려 했습니다. 그러나 이 테슬라는 곧 생산 지연에 부딪혔고 로봇은 복잡한 컨베이어 벨트를 탐색하는 데 어려움을 겪었습니다. 다양한 자동화 공장의 케이스를 통해 인간 노동자의 유연성과 창의성, 즉흥성 및 기술의 중요성을 확인할 수 있습니다.

제조업에서 인간의 이점

인간은 특히 로봇과 인공지능(AI)의 능력과 비교할 때 복잡한 작업을 수행할 수 있는 잠재력에 관해서는 과소평가되는 경우가 많습니다. 전자 부품을 조작하고 조립하기 위해 광범위하게 로봇을 사용할 계획이었던 중국의 제조업에서 인간의 잠재력이 입증되었습니다. 이 로봇들은 인간이 할 수 있는 것만큼 전자 부품 조립에 필요한 섬세한 작업을 수행할 수 없다는 것이 밝혀졌습니다. 하버드대 사회학자 야웬 레이는 한 제조업체 임원의 말을 인용해 "로봇은 종종 섬세하고 값비싼 부품을 파손한다. 그 과정을 통해 저는 인간의 몸이 마법이라는 것을 깨달았습니다."라고 합니다.

대차게 까여버린 IBM 왓슨

의료 분야에서 AI 활용의 과제

제조 및 로봇 분야 외에도 MD Anderson Cancer Center는 의사들이 방대한 연구 데이터베이스 내에서 치료 옵션을 신속하게 찾을 수 있도록 돕기 위해 2013년 IBM의 Watson을 고용했습니다. 안타깝게도, 왓슨은 환자들의 복잡한 의료 기록을 이해하는 데 어려움을 겪었고 정확한 진단 조언을 제공하기 위해 인간의 많은 입력이 필요했습니다. 어떤 경우에는 왓슨이 신뢰할 수 없거나 불완전한 증거를 제시했고, 의학적 증거가 바뀌었을 때 (예를 들어, 새로운 임상 실험이 치료에 대한 새로운 접근법을 제안했을 때) 인간은 왓슨의 권고 사항을 수동으로 업데이트해야 했습니다.

이것은 로봇과 인공지능이 관련된 경우에도 복잡한 작업에서 인간의 중요성을 강조합니다. 인간은 더 비판적으로 생각할 수 있는 반면, 인공지능과 로봇은 주어진 데이터에 의해 제한됩니다. 따라서, 인간은 여전히 많은 산업에서 필수적인 존재이며, 인간의 능력을 과소평가해서는 안됩니다.

왓슨의 한계와 자동화의 현실

IBM의 왓슨이 2011년에 소개되었을 때, 인공지능(AI)에 대한 거대한 기대감이 일었습니다. 그러나 사용자들은 곧 왓슨의 능력이 제한적이라는 것을 알게 되었고, 2017년에 가장 저명한 사용자들 중 하나인 텍사스 대학교 MD 앤더슨 암 센터는 왓슨과의 계약을 취소했습니다.

자동화된 시스템을 재프로그래밍하는 데 드는 높은 비용

기업이 생산 공정을 업데이트하거나 새로운 버전의 제품 생산을 시작하려는 경우와 같이 로봇의 외부 조건이 변경되면 자동화된 시스템을 다시 프로그래밍하고, 다시 테스트하고, 다시 교육해야 합니다. 새로운 일을 하기 위해 자동화된 시스템을 전환하는 비용은 종종 인간 작업자 팀을 교체하는 것보다 훨씬 더 비쌉니다.

자동화 전환 비용이 높은 이유

전환 비용이 매우 높은 이유 중 하나는 자동화된 시스템을 조정, 수리 및 재프로그램하기 위한 전문 지식이 일반적으로 자동화된 시스템을 사용하는 팀 외부에서 제공되기 때문입니다. 운영 팀은 타사 통합업체 또는 수리 팀에 의존하여 자동화된 시스템을 다시 프로그래밍할 수 있으며, 병원의 회계 팀은 청구 시스템이 고장 났을 때 IT 부서에 소프트웨어 수정을 요청해야 할 수도 있습니다.

근로자의 자동화 거부 사례

미국의 과학 감지 장비 조립 공장에서 로봇이 기술자와 긴밀하게 협력하여 작업합니다. 정비사가 페달을 밟으면 로봇이 조립품을 머리 위에서 조종해 왼쪽으로 회전시킨 다음 아래와 앞으로 기울이면 정비사가 고정 장치를 놓고 섬세한 센서를 설치하는 능숙한 작업을 수행할 수 있습니다. 로봇은 정비사가 너무 오래 걸리면 멈추고 기다리도록 프로그래밍되어 있지만, 위치를 변경해야 할 경우 정비사가 수동으로 로봇을 재설정해야 합니다. 이에 따라 고도의 기술과 경험을 갖춘 기술자는 조금의 편리함을 위해 큰 불편함을 감수할 필요는 없으며 수동으로 작업하게 됩니다. 이 예시를 통해는 쉽게 조정하고 미세 조정할 수 있는 자동화 시스템 설계의 중요성을 확인할 수 있습니다.

효율성을 위한 공동 작업

로봇은 기술자가 작업하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이를 통해 작업을 더 빠르고 부담 없이 완료할 수 있습니다. 그러나 현재 로봇의 엄격한 프로그래밍은 종종 수동 작업보다 기술자에게 덜 매력적으로 만듭니다. 새로운 로우 코드 자동화는 기술자들에게 로봇을 구성하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 제공할 뿐만 아니라 로봇에게 새로운 작업을 가르칠 수 있는 능력을 제공하면서 이를 변화시키고 있습니다.

로봇-기술자 협업의 이점

로봇은 기술자에게 큰 자산이 될 수 있으며, 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 줄이고 어색하거나 불편한 자세를 취할 필요가 없습니다. 예를 들어, 정비사와 로봇이 함께 작업하는 것은 정비사 혼자서 수행할 수 있는 시간과 같거나 더 짧은 시간 내에 작업을 완료할 수 있습니다. 로봇은 또한 기술자가 긴장을 유발할 수 있는 위치로 목을 돌리거나 손목을 비틀어야 하는 것을 막아줍니다.

현재 로봇 공학의 한계

로봇의 잠재적인 이점에도 불구하고, 기술자들은 종종 로봇보다 수동 작업을 선택합니다. 현재의 로봇 시스템이 로봇의 움직임을 구현하기 위해 매우 엄격하고 복잡하게 만들어졌기 때문입니다. 이는 정비사의 요구에 따라 로봇이나 작업 공간을 조정할 수 있는 능력을 제한합니다.

로우 코드 자동화: 로봇의 미래

스타트업과 연구소들은 현재 라인 직원들이 로봇을 구성하고 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 로우 코드 자동화 소프트웨어에 초점을 맞추고 있습니다. 로우 코드 도구는 로봇이 인간 전문가로부터 새로운 작업을 배울 수 있도록 합니다. 작업을 수행할 준비가 되면 인간은 로봇이 제대로 수행하고 있는지 확인하기 위해 프로세스를 관찰합니다.

로우코드를 활용한 개선 가능성

로봇은 기술자에게 큰 자산이 될 수 있으며, 작업을 더 빠르고 더 적은 부담으로 완료할 수 있는 잠재력을 제공하지만 현재의 로봇 시스템은 유연성과 조정성에 한계가 있습니다. 로우 코드 자동화는 기술자들에게 로봇을 재구성하고 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시할 뿐만 아니라 로봇에게 새로운 작업을 가르칠 수 있는 기능을 추가하면서 이를 변화시키고 있습니다. 로봇과 기술자의 능력을 결합함으로써 기업은 효율성과 생산성을 얻을 수 있습니다.

직원 교육에 투자

기업은 자동화 기술을 최대한 활용하기 위해 기술 운영뿐 아니라 새로운 애플리케이션을 위해 재구성하는 라인 직원의 독립성을 구축하기 위한 교육에 투자해야 합니다. 교육은 여러 역할에 걸쳐 여러 사람을 포함하여 단일 장애 지점이 없고 결과를 설계, 통합 및 측정하는 다양한 관점을 고려해야 합니다.

최신 기술 유지 자동화에 투자하는 기업은 기술이 어떻게 발전하고 있는지 최신 상태를 유지하고 기술이 개선됨에 따라 기술을 개선하거나 강화할 수 있는 새로운 기회를 파악해야 합니다. 이를 통해 조직은 자동화 기술의 최신 발전을 활용하고 경쟁사를 따라잡을 수 있습니다.

라인 직원들에게 피드백 요청 기업이 자동화에 대해 하향식 접근 방식을 사용할 때는 자동화 솔루션이 고객의 요구를 충족하는지 확인하기 위해 라인 직원의 피드백을 구하는 것이 중요합니다. 라인 직원들은 일상 업무를 더 잘 이해하고 잠재적인 문제를 파악하고 개선 사항을 제안할 수 있는 노하우나 지식이 있는 경우가 많습니다.

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하향식 접근과 상향식 접근 방법

자동화에 대한 하향식 접근 방식

자동화의 주요 목표는 종종 생산성을 극대화하는 것입니다. 고위 관리자는 조직의 프로세스를 분석하고 컨설팅 회사나 IT 팀의 도움을 받아 자동화를 위한 도구를 구축합니다. 그러나 고위 지도자들은 대개 프로세스가 수반하는 것이 무엇인지, 얼마나 많은 유연성이 자동화에 내장되어야 하는지, 그리고 어떤 유형의 상황을 처리할 수 없는지에 대한 자세한 이해가 부족합니다. 따라서 자동화가 조직의 요구에 맞게 조정되도록 하기 위해 라인 직원을 프로세스에 참여시키는 것이 중요합니다.

자동화에 대한 상향식 접근 방식

많은 기업에게 자동화는 하향식 프로세스입니다. 고위 경영진은 자동화할 작업과 자동화 방법을 결정합니다. 하지만 만약 회사가 다른 접근법을 취할 수 있다면 어떨까요?

자동화에 대한 상향식 접근 방식이란?

자동화에 대한 상향식 접근법은 자동화 방법을 추천하고 개발하는 과정을 담당하는 프로세스가 어떻게 실행되는지에 대한 가장 가까운 관점을 라인 직원들에게 제공합니다. 이 접근 방식은 작업에 가장 가까운 사람들이 자동화가 효율성과 정확성을 향상시킬 영역을 가장 잘 식별할 수 있다는 생각에 기초합니다.

상향식 접근 방식의 이점

우리의 연구에 따르면 라인 직원(작업장 직원, 청구 전문가, 고객 서비스 에이전트)이 유연하게 업무를 수행하고 지시할 수 있는 자동화는 직원과 회사의 혁신 능력을 향상하고 가속화합니다. 그리고 상향식으로 자동화를 구현하면 근로자들의 참여를 쉽게 얻을 수 있습니다.

브리검 장군의 사례

매스 제너럴 브리검은 병원 시스템 전반에 걸쳐 행정 자동화에 대한 상향식 접근법을 추구해 왔다. 적합한 기술을 파악하는 데 도움이 되는 컨설팅 회사를 고용하는 것으로 시작한 다음, 행정 부서의 분산된 팀에게 어떤 작업을 자동화해야 하는지 물어봤습니다.

그들은 반복적이고 일상적인 프로세스에 가까운 업무인 고객 정보를 추적하는 것, 직원 면허가 최신인지 확인하는 것, 들어오는 지불을 관리하는 것과 같은 업무를 자동화하길 원했습니다.

자동화 구현

그러고 나서 병원은 봇을 프로그래밍하는 방법을 배우기 위해 채용을 시작했고, 특히 자동화를 구현할 팀에서 인재를 찾는 데 초점을 맞췄습니다. 이를 통해 병원은 직원들의 요구에 맞게 자동화 프로세스가 조정되고 직원들의 자동화에 대한 이해를 도울 수 있었습니다.

자동화에 대한 상향식 접근 방식은 브리검 총사령관에게 상당한 시간 절약을 가져다주었습니다. 예를 들어, 고객 정보 추적은 3일에서 2시간으로 단축되었습니다. 또한 병원의 데이터 정확성과 일관성이 향상되었습니다.

상향식 접근 방식의 결과

자동화에 대한 상향식 접근 방식은 조직의 특정 요구에 맞춘 자동화를 만드는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 또한 직원의 참여를 유도하고 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 브리검 총사령관의 경험은 적절한 기술과 인력이 구현되면 상향식 접근이 성공할 수 있음을 보여줍니다.

G&T 제조업의 변혁

항공우주부터 농업까지 다양한 산업용 부품을 생산하는 오하이오주 소재 공장인 G&T 제조는 2016년 혁신을 시작했습니다. 20명 규모의 이 공장은 한때 금속 부품을 자르고 모양을 내는 선반에 40파운드짜리 기계 부품을 수동으로 넣고 빼는 작업을 1시간에 여러 번 반복했습니다. 이러한 노동 집약적인 프로세스를 자동화하기 위해 G&T는 자동화 프로세스 관리를 지원하는 타사 통합업체의 전문 지식에 의존했습니다.

그러고 나서 G&T의 부사장인 콜린 커츠는 G&T의 기계공들에게 로봇을 프로그래밍하는 방법을 가르쳤습니다. 전문 프로그래머들의 도움으로, 팀은 프로세스의 복잡성에 맞추어 가장 적절한 소프트웨어를 구현할 수 있었습니다. 결과적으로, 그 봇들은 2018년에 가동되었고 팀원들이 자동화 프로젝트를 지원함에 따라 성공적인 결과를 이루어냈습니다.

자동화 기술의 이점

생산성의 향상은 기업이 자동화 기술을 채택하는 가장 일반적인 이유이지만 자동화를 통해 생산성의 향상뿐만 아니라 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 기업들은 자동화를 사용하여 위험한 작업을 처리하고, 지루한 작업을 제거하며, 낭비를 줄이고 프로세스 신뢰성을 개선할 수 있습니다. 일부 기업은 순전한 호기심 또는 경쟁업체가 자동화를 수행하기 때문에 자동화를 수용하기도 합니다.

자동화의 성공 측정

자동화의 성공을 측정하는 것이 항상 간단한 작업은 아닙니다. 자동화는 일반적으로 프로세스 리엔지니어링을 필요로 하기 때문에 수동 시스템과 자동 시스템을 쉽게 비교할 수 없습니다. 여기에는 비효율적인 단계를 제거하고 이전에는 불가능했던 새로운 단계를 추가하는 것이 포함될 수 있습니다. 향상된 생산성 및 프로세스 신뢰성과 같은 자동화의 실질적인 이점 외에도 제품 혁신, 직원 만족도 및 안전성 향상, 프로세스 재구상으로 이어질 수 있습니다.

자동화 성공을 위한 공식

• 기계 수준

• 기계 수준의 성공 측정 기준은 실제적인 유연성에 초점을 맞춰야 합니다.
• 자동화된 시스템은 인간 작업자에 비해 새로운 작업을 얼마나 빨리 학습할 수 있습니까?
• 업무를 전환하는 데 드는 비용은 얼마입니까?
• 로봇이나 자동화된 소프트웨어가 새로운 프로세스를 가동하는 데 얼마나 걸립니까?

• 시스템 레벨

• 시스템 수준의 성공 측정 기준은 작업 간 전환 비용에 초점을 맞춰야 합니다.
• 자동화된 시스템이 새로운 작업을 얼마나 빨리 학습할 수 있습니까?
• 자동화를 사용하여 시간과 비용을 얼마나 절약할 수 있습니까?
• 자동화된 시스템은 얼마나 신뢰할 수 있습니까?

• 팀 레벨

• 성공을 위한 가장 중요한 지표는 자동화된 시스템이 어떻게 인간 팀을 그들의 작업에서 더 낫게 만들고 있는지 측정하는 지표입니다.
• 팀원들이 이전보다 더 높은 수준의 성과를 내고 있습니까?
• 그들은 그들의 기술을 더 창의적으로 적용할 수 있을까요?
• 자동화 기술의 가용성으로 인해 팀은 다른 방법으로 할 수 없었던 일을 할 수 있습니까?

자동화의 이점

자동화 기술은 향상된 생산성 및 프로세스 신뢰성에서 제품 혁신 및 직원 만족도에 이르기까지 기업에 광범위한 이점을 제공할 수 있습니다. 자동화는 일반적으로 프로세스 리엔지니어링을 수반하기 때문에 성공을 측정하는 것이 항상 간단하지는 않습니다. 기업은 자동화의 잠재력을 평가할 때 유형 및 무형의 이점을 모두 고려해야 합니다. 자동화된 시스템은 단지 인간을 대체하는 것이 아니라, 그들이 할 수 있는 것을 증가시키는 것이다. 자동화 노력에 성공한 기업은 운영의 성공에 있어 인적 요소가 여전히 필수적이라는 것을 인식하고 있습니다.

인간과 기계가 함께하는 자동화의 미래

제너럴 모터스는 원래 인간 노동자가 필요 없는 완전 자동화 공장을 구상했습니다. 그러나 기업들이 발견한 것은 자동화된 시스템이 단순히 인간을 대체하는 것이 아니라 그들이 할 수 있는 것을 강화하는 것입니다. 자동화 기술은 팀의 생산성과 유연성을 향상해 이전에는 할 수 없었던 일을 할 수 있도록 지원합니다. 자동화를 성공한 기업은 운영의 성공에 있어 인적 요소가 여전히 필수적이라는 것을 인식하고 있습니다.