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2017.06.05 Thor Olavsrud  |  CIO


융합의 위험
기술을 중심으로 새로운 비즈니스 모델을 구현하면 '빠진 고리'가 생기기 마련이다. OT와 IT가 융합하면서, 조직에는 제품이 아닌 결과를 판매하는 '함의', 즉 기술을 이용해 비즈니스 위험을 정량화해 이를 줄일 방법을 아는 사람이 필요하다.

제약 및 화학 산업의 생산 시설, 광산 등 원재료로 완제품을 만드는 프로세스 산업은 특히 위험을 인식하는 것이 아주 중요하다.

그는 "이런 산업의 많은 고객에게 프로세스와 공장, 자동화, 공장의 워크플로는 코카콜라의 비밀 '레시피'나 다름없다. 이들은 경쟁력의 원천이 비즈니스의 OT라고 확신한다"고 말했다.

분석과 머신러닝 기술은 계획에 없던 유지관리를 줄이고 효율성을 높이는 데 도움을 주며 운영 측면의 값진 인사이트를 제공할 수 있다. 또 기업의 비밀 '레시피'에 전례 없는 가시성을 제공하는 ABB 같은 서비스 공급 업체를 활용할 수도 있다. 주레트에 따르면, CDO의 중요한 역할 중 하나는 고객에게 디지털 솔루션의 잠재력, 관련 위험, ABB가 고객 데이터와 자산을 보호하기 위해 취한 조치를 알려주는 것이다.

IT업체가 구축한 시스템이 프로세스의 근간이 되면, 고객은 해당 프로세스에 대해 학습하고 차별점이 존재하는 곳에 가까이 갈 것이다.

그는 "생산성 및 효율성 향상, 낭비를 줄이는 것, 운영을 능률화하는 것, 생산 시설을 더 민첩하게 만드는 것에 관심 있는 고객들이 많다. 이를 잠재력으로 판단하고 있다. 사이버보안은 어떨까? 공장의 데이터를 클라우드로 이전하면 어떻게 될까? IT업체에게 머신러닝을 이용해 공장 효율성을 높이는 방법을 알려줄 경우, 경쟁자에게 동일한 인사이트를 제공하는 것일 수 있다. 경쟁자가 더 나아지도록 교육하고 있는 것일까?"라고 이야기했다.

그는 "그러나 이것이 새로운 기준이다. 고객은 계속 운영할 수 있어야 한다. 또 더 빨라져야 한다. 공장 자동화를 IT업체와 연결하고, 머신러닝을 적용할 경우 IT업체가 공장 운영 방법을 알게 된다. IT업체는 공장이 더 효율적으로, 더 빠르게 운영되도록 만들 것이다. IT업체의 도구를 더 좋게 만들어 더 '스마트'해 지도록 허용하지 않는다면 결과가 훨씬 나쁠 것이다. 우리가 후퇴하는 동안, 경쟁자는 학습하고, 더 빨라지고, 더 나아질 것이다"고 지적했다.

결론
산업계에는 도입된 지 오래된 제품이 많다. 예를 들어, 변전기의 수명은 40~60년이다.

주레트는 "급하게 제품을 교체하지 않는다. 서비스 경험, 해당 기술을 훈련받은 기술자가 필요하다. 교체에 큰 비용이 든다. 그렇지만 장기적으로 경쟁력을 계속 유지하기 위해 우리가 필요하다"고 강조했다.

주레트에 따르면, OT와 IT가 융합하면서 CIO에게 제공될 가장 큰 기회는 전세계적으로 서로 연결된 클라우드에서 데이터 교환을 중개하고 관리하는 역량에 기반을 두게 될 것이다.

주레트는 "CIO가 CDO와 협력하거나, 이들의 역할을 확대 수행할 기회가 있다고 생각한다. 그는 "사물인터넷 분야의 실수 중 하나는 '언제쯤 모든 장치가 서로 대화를 할까?'라고 묻는 것이다. 이로 인해 속도가 아주 느리다. 더 나은 방법이 있을 것이다"고 말했다.

산업 장비와 기계류는 오래됐다. 통합을 위해서는 프로토콜 수준에서 장치를 업그레이드해야 한다. 이는 어려운 프로세스이다. 기계류는 아주 중요한 운영을 책임지고 있다. 다운타임(정지)이 수백만 달러의 비용을 발생시킨다. 따라서 게이트웨이 수준에서 이를 바꾸는 것도 어려운 일이다. 그러나 제어 시스템을 클라우드에 연결할 경우, 훨씬 쉽게 변경할 수 있다.

그는 "공장 자동화용 ABB 애빌리티(ABB Ability) 솔루션은 SAP 클라우드와 ERP 업데이트를 이용해 이를 처리할 수 있다. 이사회와 제어실을 서로 연결할 때 이용하게 될 것이다. IT와 OT가 클라우드에서 연결되는 사례가 증가할 것이다. 다양한 파트너가 조사할 수 있는 지울 수 없는 트랜잭션 기록과 블록체인 같은 기술을 이용하는 클라우드와 클라우드 연결이 구현될 것이다"고 전망했다. ciokr@idg.co.kr 

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