공장의 에너지 비용은 생산 비용에서 큰 비중을 차지하며, 특히 전력, 가스, 압축공기 등의 사용량은 공정 안정성과 직결된다. 그러나 많은 기업이 에너지 사용을 ‘필요한 만큼 쓰는 자연스러운 결과’로만 이해한다. 스마트 제조 시대에는 에너지 사용 자체를 최적화해야 경쟁력이 유지된다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 디지털 기반 에너지 효율화 전략이다. 첫 번째 전략은 IoT 기반 에너지 데이터 실시간 수집이다. 설비별 전력 소비량, 부하 패턴, 피크 발생 시점, 공정별 에너지 사용 비율을 센서로 자동 기록하면 눈으로는 보이지 않던 낭비를 즉시 확인할 수 있다. 예를 들어 특정 설비가 쉬는 시간에도 높은 전력을 사용한다면, 단순 설정 문제일 수 있으며 즉시 개선 가능하다. 두 번째는 에너지 사용 패턴 분석과 비효율 진단이다. 데이터 분석을 통해 설비 가동률 대비 에너지 소비가 과도한 곳, 피크 부하가 반복되는 시간대, 불필요한 대기 전력 등을 찾아낼 수 있다. 이는 단순한 절감이 아니라 공정 조건의 최적화로 이어진다. 세 번째는 AI 기반 에너지 예측 및 운영 자동화이다. AI가 과거 사용 기록과 생산계획을 학습하면, “언제 전력 피크가 올지”, “어떤 설비가 과
기업이 생산 활동을 하면서 가장 고민하는 것 중 하나는 재고관리이다. 재고는 곧 돈과 직결되기 때문이다. 재고가 많으면 창고에 쌓여 있는 동안 자금이 묶이고, 팔리지 않으면 손실로 이어진다. 반대로 재고가 너무 적으면 주문을 제때 처리하지 못해 납품 지연이나 고객 불만을 불러온다. 따라서 재고관리는 단순히 물건을 쌓아두는 일이 아니라, 기업의 생존과 직결되는 중요한 경영 활동이다. 재고관리는 보통 원재료 재고, 재공품 재고, 완제품 재고로 나눌 수 있다. 원재료 재고는 제품을 만들기 위해 확보해두는 자재이고, 재공품 재고는 생산 과정 중에 있는 제품, 완제품 재고는 고객에게 출하하기 전의 제품을 말한다. 이 세 가지가 균형 있게 유지되지 않으면 생산 효율이 크게 떨어진다. 예를 들어 원재료가 부족하면 생산이 멈추고, 완제품이 과도하면 창고 비용이 늘어난다. 효율적인 재고관리에는 여러 기법이 있다. 대표적인 것이 ABC분석이다. 이는 재고 품목을 중요도에 따라 A, B, C로 나누어 관리하는 방식이다. A품목은 가치가 크므로 철저하게 관리하고, C품목은 상대적으로 단순하게 관리한다. 또 다른 기법은 적시생산(JIT, Just In Time)이다. 필요한 시점에