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제조

플렉스 시스템, ‘스마트 제조 현황 보고서’ 발표…글로벌 제조 업계 인사이트 제공

로크웰 오토메이션의 계열사이자 클라우드 기반 스마트 제조 솔루션 전문 업체인 플렉스 시스템이 제7차 연례 조사보고서 ‘스마트 제조 현황 보고서(The State of Smart Manufacturing Report)’를 7일 발표했다.  이번 조사는 자동차, 항공우주, 식음료, 전자제품, 소비재, 플라스틱 및 고무, 정밀 금속 성형 등 다양한 산업의 300여 개 제조업체를 대상으로 진행됐으며 글로벌 제조업 동향과 과제, 향후 전망에 대한 인사이트를 담고 있다. 플렉스 시스템 최고기술책임자 제리 포스터는 “이번 조사보고서는 제조업체들이 자사의 기술 전략을 벤치마킹할 수 있도록 지원하고 스마트 제조의 우수사례를 채택해 경쟁력을 유지하고 발전할 수 있도록 하는데 도움이 될 것”이라며 “조사 결과, 프로세스 정비와 현안 문제 해결이 목표인 제조업체들은 스마트 제조 기술 활용에 역점을 둠으로써 비즈니스 문제에 대처하고 성과를 향상시키고 있음을 알 수 있었다”고 설명했다. 이번 보고서에 따르면, 스마트 제조 기술의 도입은 팬데믹 중에도 가속화된 것으로 나타났다. 스마트 제조는 2021년 전 세계적으로 50% 도입됐으며 향후 2022년 말까지 가속화돼 75%가 스마트 제조의 일부 구성을 채택할 것으로 예측된다. 또한, 제조업체들이 이미 안고 있던 문제들은 팬데믹으로 인해 노출됐고 더욱 악화된 것으로 나타났다. 특히 아태 지역 제조업체들은 숙련된 근로자 부족, 경쟁, 공급망 단절 등에 직면했으며 응답 기업의 93%가 스마트 제조가 기업의 미래 성공에 기여하는 핵심요소라고 답했다. 스마트 제조 기술은 업계의 주요 문제들을 해결하고 있는 것으로 드러났다. 팬데믹으로 인해 특히 아태지역 내 스마트 제조 도입이 가속화됐고, 아태지역의 제조업체들은 비즈니스 프로세스 자동화, 자동화된 프로세스 시행 및 공급망 기획을 구현할 계획이라고 답했다. 아태지역 기업의 93%는 스마트 제조 기술이 기업의 미래 성공에 중요한 요소라고 인식하고 있으며, 이 비율은 북미(84%), ...

플렉스 시스템

2022.07.07

로크웰 오토메이션의 계열사이자 클라우드 기반 스마트 제조 솔루션 전문 업체인 플렉스 시스템이 제7차 연례 조사보고서 ‘스마트 제조 현황 보고서(The State of Smart Manufacturing Report)’를 7일 발표했다.  이번 조사는 자동차, 항공우주, 식음료, 전자제품, 소비재, 플라스틱 및 고무, 정밀 금속 성형 등 다양한 산업의 300여 개 제조업체를 대상으로 진행됐으며 글로벌 제조업 동향과 과제, 향후 전망에 대한 인사이트를 담고 있다. 플렉스 시스템 최고기술책임자 제리 포스터는 “이번 조사보고서는 제조업체들이 자사의 기술 전략을 벤치마킹할 수 있도록 지원하고 스마트 제조의 우수사례를 채택해 경쟁력을 유지하고 발전할 수 있도록 하는데 도움이 될 것”이라며 “조사 결과, 프로세스 정비와 현안 문제 해결이 목표인 제조업체들은 스마트 제조 기술 활용에 역점을 둠으로써 비즈니스 문제에 대처하고 성과를 향상시키고 있음을 알 수 있었다”고 설명했다. 이번 보고서에 따르면, 스마트 제조 기술의 도입은 팬데믹 중에도 가속화된 것으로 나타났다. 스마트 제조는 2021년 전 세계적으로 50% 도입됐으며 향후 2022년 말까지 가속화돼 75%가 스마트 제조의 일부 구성을 채택할 것으로 예측된다. 또한, 제조업체들이 이미 안고 있던 문제들은 팬데믹으로 인해 노출됐고 더욱 악화된 것으로 나타났다. 특히 아태 지역 제조업체들은 숙련된 근로자 부족, 경쟁, 공급망 단절 등에 직면했으며 응답 기업의 93%가 스마트 제조가 기업의 미래 성공에 기여하는 핵심요소라고 답했다. 스마트 제조 기술은 업계의 주요 문제들을 해결하고 있는 것으로 드러났다. 팬데믹으로 인해 특히 아태지역 내 스마트 제조 도입이 가속화됐고, 아태지역의 제조업체들은 비즈니스 프로세스 자동화, 자동화된 프로세스 시행 및 공급망 기획을 구현할 계획이라고 답했다. 아태지역 기업의 93%는 스마트 제조 기술이 기업의 미래 성공에 중요한 요소라고 인식하고 있으며, 이 비율은 북미(84%), ...

2022.07.07

다쏘시스템, 삼성중공업과 스마트야드 관련 기술 협력 체결

다쏘시스템(www.3ds.com/ko)은 삼성중공업과 삼성중공업의 초격차 경쟁력을 가진 조선소 구축을 위해 디지털 전환 및 스마트화 신기술 기반의 스마트야드 완성을 목표로 업무 협약을 맺는다고 29일 밝혔다.   이번 기술 협력은 시공 기간 단축을 위해 야드 스케줄링 최적화 및 관련 정보 추적을 통해 최근 급격히 증가한 LNG선의 건조 대응 전략의 일환으로, MBSE(Model Based System Engineering) 기술을 선박 설계에 적용하여 실용적인 검증과 적용을 통해 복잡성이 증대되는 최신 선박을 시스템 레벨에서 통합 관리될 수 있는 기반을 구축하게 한다. 자동차 및 모빌리티, 항공우주, 하이테크 산업에서 활발하게 도입되고 있는 선진적인 MBSE 기술 확대 적용 검토를 통해 삼성중공업은 선박 개발 프로세스의 경쟁력을 한층 강화해 나갈 수 있게 된다고 업체 측은 전했다.  다쏘시스템은 삼성중공업의 스마트 SHI조직과 연합해, DT(Digital Transformation) 협의체를 구성하고 스마트 야드 구현을 위한 공동 개발 아이템 및 과제 발굴 등의 협력을 진행한다. 특히 이번 양사 협업을 위해 다쏘시스템은 한국 뿐 아니라 글로벌 본사의 전문 인력과 핵심 기술을 제공한다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 삼성중공업의 기존 CAD 및 레거시 시스템과 연계해 플랫폼 기반의 스마트야드를 구현할 수 있도록 지원한다. 또한 시공 최적화에 필요한 다양한 변수를 관리하고 계획과 실적의 정확성을 높여 글로벌 경쟁력 강화를 위한 공기 단축을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 외에도 시뮬레이션을 통한 다물리적 해석, 제어능력 향상을 통해 변경대응 시간의 최소화 등 업무 효율성과 시스템 모델 및 품질을 크게 개선할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 삼성중공업 관계자는 “조선업의 스마트 야드 시스템은 건조비를 절감하고 품질 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다”며 “다쏘시스템과의 협력을 통해 선박 건조의 디지털 혁신을 가속화할...

다쏘시스템 삼성중공업

2022.06.29

다쏘시스템(www.3ds.com/ko)은 삼성중공업과 삼성중공업의 초격차 경쟁력을 가진 조선소 구축을 위해 디지털 전환 및 스마트화 신기술 기반의 스마트야드 완성을 목표로 업무 협약을 맺는다고 29일 밝혔다.   이번 기술 협력은 시공 기간 단축을 위해 야드 스케줄링 최적화 및 관련 정보 추적을 통해 최근 급격히 증가한 LNG선의 건조 대응 전략의 일환으로, MBSE(Model Based System Engineering) 기술을 선박 설계에 적용하여 실용적인 검증과 적용을 통해 복잡성이 증대되는 최신 선박을 시스템 레벨에서 통합 관리될 수 있는 기반을 구축하게 한다. 자동차 및 모빌리티, 항공우주, 하이테크 산업에서 활발하게 도입되고 있는 선진적인 MBSE 기술 확대 적용 검토를 통해 삼성중공업은 선박 개발 프로세스의 경쟁력을 한층 강화해 나갈 수 있게 된다고 업체 측은 전했다.  다쏘시스템은 삼성중공업의 스마트 SHI조직과 연합해, DT(Digital Transformation) 협의체를 구성하고 스마트 야드 구현을 위한 공동 개발 아이템 및 과제 발굴 등의 협력을 진행한다. 특히 이번 양사 협업을 위해 다쏘시스템은 한국 뿐 아니라 글로벌 본사의 전문 인력과 핵심 기술을 제공한다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 삼성중공업의 기존 CAD 및 레거시 시스템과 연계해 플랫폼 기반의 스마트야드를 구현할 수 있도록 지원한다. 또한 시공 최적화에 필요한 다양한 변수를 관리하고 계획과 실적의 정확성을 높여 글로벌 경쟁력 강화를 위한 공기 단축을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 외에도 시뮬레이션을 통한 다물리적 해석, 제어능력 향상을 통해 변경대응 시간의 최소화 등 업무 효율성과 시스템 모델 및 품질을 크게 개선할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 삼성중공업 관계자는 “조선업의 스마트 야드 시스템은 건조비를 절감하고 품질 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다”며 “다쏘시스템과의 협력을 통해 선박 건조의 디지털 혁신을 가속화할...

2022.06.29

“6년 동안 10배 성장”··· 컴퓨터 비전, 온 누리에 날아오른다

지난 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 활용상이 확대됐다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확해졌다.  하지만 팬데믹이 그 잠재력을 가속화시켰음에도 불구하고 일부 기업들이 컴퓨터 비전의 가능성을 실증하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 팬데믹 이후 불거진 물류 문제 및 인력 문제가 주요 원인이다. 다양한 산업에 속한 기업들이 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하기 위해 컴퓨터 비전을 배치하는 방법을 살펴본다.   컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 분야다. 컴퓨터 비전의 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주요 동인은 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다. IDC의 분석가 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말하면서 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기를 지원하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하기 위한 사용 모니터링 등 컴퓨터 비전 도입이 가속화되었다고 덧붙였다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 (컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것이) 자연스러운 수순이었다. 정부 의무사항 또는 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 말했다. IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러의 시장 가치에 도달할 것이라고 IDC는 덧붙였다. 이 밖에 지금까지는 온프레미스 방식이 주류지만 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지...

컴퓨터 비전 머신 비전 이미지 처리 동영상 처리 전이 학습 질환 진단

2022.06.27

지난 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 활용상이 확대됐다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확해졌다.  하지만 팬데믹이 그 잠재력을 가속화시켰음에도 불구하고 일부 기업들이 컴퓨터 비전의 가능성을 실증하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 팬데믹 이후 불거진 물류 문제 및 인력 문제가 주요 원인이다. 다양한 산업에 속한 기업들이 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하기 위해 컴퓨터 비전을 배치하는 방법을 살펴본다.   컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 분야다. 컴퓨터 비전의 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주요 동인은 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다. IDC의 분석가 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말하면서 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기를 지원하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하기 위한 사용 모니터링 등 컴퓨터 비전 도입이 가속화되었다고 덧붙였다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 (컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것이) 자연스러운 수순이었다. 정부 의무사항 또는 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 말했다. IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러의 시장 가치에 도달할 것이라고 IDC는 덧붙였다. 이 밖에 지금까지는 온프레미스 방식이 주류지만 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지...

2022.06.27

클라우드 기반 AI·IoT로 자가진단… 美 오티스의 ‘스마트 엘리베이터’

세계 최초로 현대적 엘리베이터를 발명한 오티스엘리베이터(Otis Elevator)가 클라우드 기반의 IoT 센서와 AI를 활용하는 새로운 솔루션으로 회사를 디지털 시대로 이끌고 있다.    엘리베이터에 갇히고 싶은 사람은 없다. 오티스엘리베이터의 커넥티드 솔루션인 ‘오티스 원(Otis One)’의 목적이 바로 엘리베이터를 더 스마트하게 만들어 이런 사태를 예방하는 것이다.  IoT 센서, 빅데이터, AI, 클라우드 네이티브 애플리케이션이 통합된 이 솔루션(오티스 원)은 기존 오티스 엘리베이터에서 사용할 수 있다. 아울러 오티스의 Gen3 및 Gen360 엘리베이터에도 탑재됐다. 이 솔루션을 활용하면 관리자는 엘리베이터 상태에 대한 가시성을 실시간으로 확보할 수 있다. 뿐만 아니라 예측 유지 보수를 위한 데이터 인사이트를 얻을 수 있으며, 원격으로 문제를 해결하는 여러 옵션도 있다. 이러한 기능 덕분에 다운타임과 서비스 요청이 감소했다고 회사는 밝혔다. 오티스의 부사장 겸 CIO 리나 레오나르도는 “[고객들이] 제일 싫어하는 것이 엘리베이터 고장이다. 엘리베이터에 문제가 있는지 미리 확인하고 선제적으로 유지보수를 계획하는 기술로 고객들이 원하는 중단 없는 서비스를 제공할 수 있게 됐다”라고 말했다. 컨트롤러, 센서, 게이트웨이, 실시간 대시보드 그리고 ‘페르소나(Persona)’라는 명칭의 맞춤형 유지보수 시스템으로 설계된 오티스 원은 현재 12개국에 제공되고 있으며, 연말까지 8개국을 추가 확장하는 것이 목표라고 회사는 밝혔다.  특히 새 솔루션의 실시간 모니터링 기능과 대시보드는 고객 및 오티스 서비스팀이 신속한 수리를 위해 협업하고 특정 장치에서 잠재적인 어려움이 감지되는 경우 다음 단계를 계획할 수 있게 해준다고 레오나르도는 설명했다. 그는 “서비스 요청, 재문의, 반복적인 수리가 크게 감소했다”라며 "지난 2019년부터 오티스 원을 개발하기 시작해 최근에는 CIO 100 IT 혁신 및 리더십 상을...

오티스 오티스엘리베이터 IoT 자가진단 유지보수 예측 분석 애널리틱스 예측유지보수

2022.06.22

세계 최초로 현대적 엘리베이터를 발명한 오티스엘리베이터(Otis Elevator)가 클라우드 기반의 IoT 센서와 AI를 활용하는 새로운 솔루션으로 회사를 디지털 시대로 이끌고 있다.    엘리베이터에 갇히고 싶은 사람은 없다. 오티스엘리베이터의 커넥티드 솔루션인 ‘오티스 원(Otis One)’의 목적이 바로 엘리베이터를 더 스마트하게 만들어 이런 사태를 예방하는 것이다.  IoT 센서, 빅데이터, AI, 클라우드 네이티브 애플리케이션이 통합된 이 솔루션(오티스 원)은 기존 오티스 엘리베이터에서 사용할 수 있다. 아울러 오티스의 Gen3 및 Gen360 엘리베이터에도 탑재됐다. 이 솔루션을 활용하면 관리자는 엘리베이터 상태에 대한 가시성을 실시간으로 확보할 수 있다. 뿐만 아니라 예측 유지 보수를 위한 데이터 인사이트를 얻을 수 있으며, 원격으로 문제를 해결하는 여러 옵션도 있다. 이러한 기능 덕분에 다운타임과 서비스 요청이 감소했다고 회사는 밝혔다. 오티스의 부사장 겸 CIO 리나 레오나르도는 “[고객들이] 제일 싫어하는 것이 엘리베이터 고장이다. 엘리베이터에 문제가 있는지 미리 확인하고 선제적으로 유지보수를 계획하는 기술로 고객들이 원하는 중단 없는 서비스를 제공할 수 있게 됐다”라고 말했다. 컨트롤러, 센서, 게이트웨이, 실시간 대시보드 그리고 ‘페르소나(Persona)’라는 명칭의 맞춤형 유지보수 시스템으로 설계된 오티스 원은 현재 12개국에 제공되고 있으며, 연말까지 8개국을 추가 확장하는 것이 목표라고 회사는 밝혔다.  특히 새 솔루션의 실시간 모니터링 기능과 대시보드는 고객 및 오티스 서비스팀이 신속한 수리를 위해 협업하고 특정 장치에서 잠재적인 어려움이 감지되는 경우 다음 단계를 계획할 수 있게 해준다고 레오나르도는 설명했다. 그는 “서비스 요청, 재문의, 반복적인 수리가 크게 감소했다”라며 "지난 2019년부터 오티스 원을 개발하기 시작해 최근에는 CIO 100 IT 혁신 및 리더십 상을...

2022.06.22

"업종불문 충격파··· 대다수 회사가 공급망 문제로 고심 중"

반도체 유통업체 에브넷 실리카(Avnet Silica)의 보고서에 따르면, 코로나의 여파가 가라앉고 있음에도 공급망 문제와 관련된 기업의 우려가 여전히 심각한 상태다.   에브넷의 컨설턴트 팀은 2018년 1월부터 2022년 4월까지 다양한 업계의 어닝콜 3만 111건을 분석했다. 보고서는 어닝콜 중 공급망 문제에 대한 논의 시간이 2022년에는 60%가 넘었다고 전했다. 2021년과 2020년에 각각 47%, 37%였다. 공급망 문제의 주된 원인으로는 반도체의 수급 불균형으로 꼽혔다. 반도체의 수요가 지속해서 공급을 초과하고 있기 때문이다. 팬데믹의 확산을 막으려 시행한 봉쇄 조치가 공급망 차질의 주요 원인이라는 일각의 분석과 대조된다.  에브넷 EMEA의 공급망 프로그램 책임자 맷 랜섬은 “팬데믹 기간에 시행된 봉쇄 조치가 항구와 공장의 문을 닫게 하는 등 공급망에 악영향을 끼친 것은 분명하다. 그러나 원인이 오로지 봉쇄 조치였다면 기업은 지금쯤 대부분 회복되었어야 한다. 현실은 그렇지 않다”라고 말했다. 그는 “오늘날 의류부터 자동차에 이르기까지 우리가 쓰는 제품에 점점 더 많은 전자 부품이 들어간다. 반도체 및 마이크로컨트롤러와 같은 전자 부품을 생산하는 속도가 소비자 수요가 증가하는 속도를 따라가기 힘든 것이 현재 상황이다”라고 덧붙였다. 반도체 제조업체의 더딘 생산 용량 증가 랜섬은 수요가 계속 공급을 초과하는 이유가 반도체 생산에 투입되는 연간 자본 투자 비율이 상대적으로 낮아 생산량 증대 유연성이 제한적이기 때문이라고 설명했다. 보고서에 따르면 반도체의 예상 투자 가치는 주요 반도체 제조업체에서 향후 4년 동안 발생할 수요의 약 15%로 책정된다.  랜섬은 “이로 인해 필수 전자 부품의 생산과 공급을 늘리는 과정이 느릴 수밖에 없다. 향후 5~6년 안에 새로운 반도체 공장이 여럿 가동될 예정이지만, 그동안 수요 역시 계속 증가할 것”이라고 말했다. 시장 조사 기관 IDC가 연초 발간한 별도의 보고...

공급망 반도체품귀 어닝콜 반도체

2022.06.08

반도체 유통업체 에브넷 실리카(Avnet Silica)의 보고서에 따르면, 코로나의 여파가 가라앉고 있음에도 공급망 문제와 관련된 기업의 우려가 여전히 심각한 상태다.   에브넷의 컨설턴트 팀은 2018년 1월부터 2022년 4월까지 다양한 업계의 어닝콜 3만 111건을 분석했다. 보고서는 어닝콜 중 공급망 문제에 대한 논의 시간이 2022년에는 60%가 넘었다고 전했다. 2021년과 2020년에 각각 47%, 37%였다. 공급망 문제의 주된 원인으로는 반도체의 수급 불균형으로 꼽혔다. 반도체의 수요가 지속해서 공급을 초과하고 있기 때문이다. 팬데믹의 확산을 막으려 시행한 봉쇄 조치가 공급망 차질의 주요 원인이라는 일각의 분석과 대조된다.  에브넷 EMEA의 공급망 프로그램 책임자 맷 랜섬은 “팬데믹 기간에 시행된 봉쇄 조치가 항구와 공장의 문을 닫게 하는 등 공급망에 악영향을 끼친 것은 분명하다. 그러나 원인이 오로지 봉쇄 조치였다면 기업은 지금쯤 대부분 회복되었어야 한다. 현실은 그렇지 않다”라고 말했다. 그는 “오늘날 의류부터 자동차에 이르기까지 우리가 쓰는 제품에 점점 더 많은 전자 부품이 들어간다. 반도체 및 마이크로컨트롤러와 같은 전자 부품을 생산하는 속도가 소비자 수요가 증가하는 속도를 따라가기 힘든 것이 현재 상황이다”라고 덧붙였다. 반도체 제조업체의 더딘 생산 용량 증가 랜섬은 수요가 계속 공급을 초과하는 이유가 반도체 생산에 투입되는 연간 자본 투자 비율이 상대적으로 낮아 생산량 증대 유연성이 제한적이기 때문이라고 설명했다. 보고서에 따르면 반도체의 예상 투자 가치는 주요 반도체 제조업체에서 향후 4년 동안 발생할 수요의 약 15%로 책정된다.  랜섬은 “이로 인해 필수 전자 부품의 생산과 공급을 늘리는 과정이 느릴 수밖에 없다. 향후 5~6년 안에 새로운 반도체 공장이 여럿 가동될 예정이지만, 그동안 수요 역시 계속 증가할 것”이라고 말했다. 시장 조사 기관 IDC가 연초 발간한 별도의 보고...

2022.06.08

구글 클라우드, 제조업 특화 ‘데이터 통합·분석 솔루션’ 공개한다

GCP(Google Cloud Platform)가 제조 산업을 대상으로 하는 새로운 솔루션 2종을 공개할 예정이다. 데이터 엔지니어링 및 분석 작업을 돕고, 다양한 설비에서 생성되는 데이터를 통합해 인사이트를 도출하기 위한 용도로 고안됐다.   제조 부문의 기업들이 불안하고 불확실하며 복잡하고 모호한(VUCA ; volatile, uncertain, complex and ambiguous) 환경에 대응하기 위해 기술 활용을 확대해가고 있다. GCP의 새로운 솔루션이 등장하는 배경이다. 컨설팅 기업 맥킨지(McKinsey)에 따르면 전 세계 제조사 중 약 2/3가 이미 클라우드 솔루션을 사용하고 있다. 마케팅 정보 기업 리포트링커(ReportLinker)는 IoT 등의 기술을 사용하는 기업들로 구성된 전 세계 스마트 팩토리 시장이 2026년까지 2,142억 달러 규모에 도달할 것으로 예상했다. 하지만 공장의 디지털 전환을 계획하거나 새로운 기술 구현 단계에 있는 기업들은 큰 문제에 직면하고 있다고 구글이 진단했다.  구글 클라우드의 글로벌 제조 기술 책임자 찰리 쉐리단은 한 블로그 게시물에서 “2가지 측면에서 확장성 문제가 나타나고 있다. 맥락화 된 운영 데이터에 대한 접근성이 부족하며, 공장 현장에서 복잡한 데이터 사이언스와 AI 도구를 사용하기 위한 스킬이 부족하다”라고 밝혔다. 그는 이어 데이터 정리를 돕고 이를 비즈니스 운영에 활용할 수 있도록 GCP가 MDE(Manufacturing Data Engine)를 발표한 바 있다고 강조했다. 엣지-클라우드 연결로 데이터 추출 회사에 따르면 GCP의 MDE는 엣지와 클라우드 사이를 안전한 사설 저비용 네트워크를 연결하고, 이를 활용해 원격 측정과 이미지 데이터 등의 데이터를 추출할 수 있도록 설계됐다. 이 엔진에는 데이터 정규화 및 맥락 강화 기능이 내장되어 있다. 쉐리단은 보편적인 데이터 모델과 함께 공장 최적화 데이터 레이크하우스를 제공한다고 덧붙였다. 하지만 대부분의 기업들...

구글 클라우드 MDE MC OT 제조업 리트머스 오토메이션

2022.05.10

GCP(Google Cloud Platform)가 제조 산업을 대상으로 하는 새로운 솔루션 2종을 공개할 예정이다. 데이터 엔지니어링 및 분석 작업을 돕고, 다양한 설비에서 생성되는 데이터를 통합해 인사이트를 도출하기 위한 용도로 고안됐다.   제조 부문의 기업들이 불안하고 불확실하며 복잡하고 모호한(VUCA ; volatile, uncertain, complex and ambiguous) 환경에 대응하기 위해 기술 활용을 확대해가고 있다. GCP의 새로운 솔루션이 등장하는 배경이다. 컨설팅 기업 맥킨지(McKinsey)에 따르면 전 세계 제조사 중 약 2/3가 이미 클라우드 솔루션을 사용하고 있다. 마케팅 정보 기업 리포트링커(ReportLinker)는 IoT 등의 기술을 사용하는 기업들로 구성된 전 세계 스마트 팩토리 시장이 2026년까지 2,142억 달러 규모에 도달할 것으로 예상했다. 하지만 공장의 디지털 전환을 계획하거나 새로운 기술 구현 단계에 있는 기업들은 큰 문제에 직면하고 있다고 구글이 진단했다.  구글 클라우드의 글로벌 제조 기술 책임자 찰리 쉐리단은 한 블로그 게시물에서 “2가지 측면에서 확장성 문제가 나타나고 있다. 맥락화 된 운영 데이터에 대한 접근성이 부족하며, 공장 현장에서 복잡한 데이터 사이언스와 AI 도구를 사용하기 위한 스킬이 부족하다”라고 밝혔다. 그는 이어 데이터 정리를 돕고 이를 비즈니스 운영에 활용할 수 있도록 GCP가 MDE(Manufacturing Data Engine)를 발표한 바 있다고 강조했다. 엣지-클라우드 연결로 데이터 추출 회사에 따르면 GCP의 MDE는 엣지와 클라우드 사이를 안전한 사설 저비용 네트워크를 연결하고, 이를 활용해 원격 측정과 이미지 데이터 등의 데이터를 추출할 수 있도록 설계됐다. 이 엔진에는 데이터 정규화 및 맥락 강화 기능이 내장되어 있다. 쉐리단은 보편적인 데이터 모델과 함께 공장 최적화 데이터 레이크하우스를 제공한다고 덧붙였다. 하지만 대부분의 기업들...

2022.05.10

'제조 넘어선 융합' 디지털 트윈 A to Z

디지털 트윈 기술은 제조업을 넘어 IoT, AI 및 데이터 애널리틱스가 융합된 세계로 옮겨갔다. 복잡한 ‘사물’이 데이터 생성 기능과 연결되면서 디지털 형태의 등가물을 보유하게 됐으며, 이런 디지털 등가물을 활용해 데이터 과학자와 기타 IT 전문가는 배포를 최적화해 최대 효율성을 끌어내고 기타 가상 시나리오를 만들 수 있는 능력을 갖추게 된다.     디지털 트윈이란 무엇인가 디지털 트윈은 물리적인 물체 또는 시스템을 디지털로 표현한 것이다. 디지털 트윈을 뒷받침하는 기술은 건물, 공장, 도시까지 확장되었고, 어떤 사람은 사람과 프로세스도 디지털 트윈을 보유할 수 있다고 주장하면서 개념을 더욱 확장했다. 디지털 트윈이라는 개념이 가장 먼저 시작된 곳은 NASA(National Aeronautics and Space Administration)다. NASA는 초창기 우주 캡슐의 실물 크기 모형을 만들어 지상에서 궤도 문제를 진단하는 데 사용했는데, 실물 크기의 모형은 결국 완전한 디지털 시뮬레이션으로 대체됐다.  그러다가 가트너가 디지털 트윈을 2017년 10대 전략 기술 트렌드로 선정하면서부터 디지털 트윈이라는 용어가 유행하기 시작했다. 가트너는 “수십 억 개의 사물은 물리적 사물 또는 시스템의 동적 소프트웨어 모델인 디지털 트윈으로 표현될 것”이라고 말했다. 1년 후, 가트너는 “2020년까지 약 210억 개의 센서와 엔드포인트가 연결될 것이고 가까운 미래에 디지털 트윈은 수십 억 개의 사물을 위해 존재할 것”이라고 전망하며, 디지털 트윈을 다시 한번 최고 트렌드로 지목했다. 본질적으로 디지털 트윈이란 물리적 대상 또는 시스템에 대한 실제 데이터를 입력으로 삼고, 해당 대상 또는 시스템이 이런 입력으로 인해 받는 영향을 예측 또는 시뮬레이션해 출력을 생성하는 컴퓨터 프로그램이다.  디지털 트윈이 작동하는 방법 전문가, 특히 데이터 과학자나 응용 수학 전문가가 디지털 트윈을 구축하면서 생명력을 부여한다. 이들 전...

디지털트윈 IoT ML AI

2022.03.23

디지털 트윈 기술은 제조업을 넘어 IoT, AI 및 데이터 애널리틱스가 융합된 세계로 옮겨갔다. 복잡한 ‘사물’이 데이터 생성 기능과 연결되면서 디지털 형태의 등가물을 보유하게 됐으며, 이런 디지털 등가물을 활용해 데이터 과학자와 기타 IT 전문가는 배포를 최적화해 최대 효율성을 끌어내고 기타 가상 시나리오를 만들 수 있는 능력을 갖추게 된다.     디지털 트윈이란 무엇인가 디지털 트윈은 물리적인 물체 또는 시스템을 디지털로 표현한 것이다. 디지털 트윈을 뒷받침하는 기술은 건물, 공장, 도시까지 확장되었고, 어떤 사람은 사람과 프로세스도 디지털 트윈을 보유할 수 있다고 주장하면서 개념을 더욱 확장했다. 디지털 트윈이라는 개념이 가장 먼저 시작된 곳은 NASA(National Aeronautics and Space Administration)다. NASA는 초창기 우주 캡슐의 실물 크기 모형을 만들어 지상에서 궤도 문제를 진단하는 데 사용했는데, 실물 크기의 모형은 결국 완전한 디지털 시뮬레이션으로 대체됐다.  그러다가 가트너가 디지털 트윈을 2017년 10대 전략 기술 트렌드로 선정하면서부터 디지털 트윈이라는 용어가 유행하기 시작했다. 가트너는 “수십 억 개의 사물은 물리적 사물 또는 시스템의 동적 소프트웨어 모델인 디지털 트윈으로 표현될 것”이라고 말했다. 1년 후, 가트너는 “2020년까지 약 210억 개의 센서와 엔드포인트가 연결될 것이고 가까운 미래에 디지털 트윈은 수십 억 개의 사물을 위해 존재할 것”이라고 전망하며, 디지털 트윈을 다시 한번 최고 트렌드로 지목했다. 본질적으로 디지털 트윈이란 물리적 대상 또는 시스템에 대한 실제 데이터를 입력으로 삼고, 해당 대상 또는 시스템이 이런 입력으로 인해 받는 영향을 예측 또는 시뮬레이션해 출력을 생성하는 컴퓨터 프로그램이다.  디지털 트윈이 작동하는 방법 전문가, 특히 데이터 과학자나 응용 수학 전문가가 디지털 트윈을 구축하면서 생명력을 부여한다. 이들 전...

2022.03.23

보스턴 다이내믹스, '연구 로봇에 필요한 4가지 요소' 제시

"로봇은 인간-로봇 상호 작용 연구를 위한 척박한 환경에서의 샘플 수집, 로봇 공학 및 인공지능의 새로운 상용 응용 프로그램 개발에 이르기까지, 다양한 연구 주제 및 응용 프로그램에 사용된다. 이러한 다양한 연구 목표는 모두 고유한 기능이나 사양을 요구할 수 있지만, 연구 맥락에서 효과적인 로봇을 만드는 몇 가지 일관된 요소가 있다. 그리고 무엇보다 연구 로봇은 연구를 수행해야 한다." 보스턴 다이내믹스(BOSTON DYNAMICS)가 연구용 로봇이 일관적으로 갖춰야 할 기본적인 요소 4가지로, 즉시 사용 가능한 기능, 쉬운 개발 플랫폼, 이동성 문제 해결, 응용 및 파트너십을 꼽았다. 네 개의 다리로 자연스럽게 걷고 뛰는 스팟(Spot)을 예를 들며, 연구용 로봇이라면 필수적으로 가지고 있어야 하는 조건을 블로그를 통해 소개한 것이다. 다양한 산업과 연구 현장에서 사용되고 있는 보스턴 다이내믹스의 4족 보행 로봇인 스팟(Spot). 산업과 연구 분야에서 모두 활용되는 로봇은 통일된 개발 도구와 자원을 활용하기 때문에서, 연구 과정에서 개발한 기능이나 아이디어를 산업현장에 바로 적용할 수 있는 것이 장점이다. (자료 : BOSTON DYNAMICS) 첫 번째, 연구용 로봇은 즉시 사용할 수 있으면서, 유지 및 관리가 간단해야 한다. 일반적인 연구환경에서 로봇을 연구에 활용하려면, 연구팀은 맞춤형 하드웨어, 전원, 제어보드 등을 만들고, 프로젝트에 필요한 센서와 소프트웨어 도구를 통합해야 한다. 결국 최종적으로 완성된 연구용 로봇은 실험실의 소수 연구원들만이 사용, 유지, 관리 방법을 이행할 수 있는 비싸지만 취약한 시스템이 되기 쉽다. 따라서 사용자 친화적이면서 즉시 사용 가능한 로봇 플랫폼은, 연구를 위한 로봇에 들어가는 시간과 비용을 줄일 수 있어 연구 효율을 높일 수 있다. 유연한 애플리케이션 프로그래밍과 페이로드 인터페이스(payload interface) 등을 갖춘 스팟의 경우는, 이런 조건을 만족시키면서 특정 기능을 학습시키거나 구축하는 데...

보스턴 다이내믹스 연구용 로봇

2022.03.04

"로봇은 인간-로봇 상호 작용 연구를 위한 척박한 환경에서의 샘플 수집, 로봇 공학 및 인공지능의 새로운 상용 응용 프로그램 개발에 이르기까지, 다양한 연구 주제 및 응용 프로그램에 사용된다. 이러한 다양한 연구 목표는 모두 고유한 기능이나 사양을 요구할 수 있지만, 연구 맥락에서 효과적인 로봇을 만드는 몇 가지 일관된 요소가 있다. 그리고 무엇보다 연구 로봇은 연구를 수행해야 한다." 보스턴 다이내믹스(BOSTON DYNAMICS)가 연구용 로봇이 일관적으로 갖춰야 할 기본적인 요소 4가지로, 즉시 사용 가능한 기능, 쉬운 개발 플랫폼, 이동성 문제 해결, 응용 및 파트너십을 꼽았다. 네 개의 다리로 자연스럽게 걷고 뛰는 스팟(Spot)을 예를 들며, 연구용 로봇이라면 필수적으로 가지고 있어야 하는 조건을 블로그를 통해 소개한 것이다. 다양한 산업과 연구 현장에서 사용되고 있는 보스턴 다이내믹스의 4족 보행 로봇인 스팟(Spot). 산업과 연구 분야에서 모두 활용되는 로봇은 통일된 개발 도구와 자원을 활용하기 때문에서, 연구 과정에서 개발한 기능이나 아이디어를 산업현장에 바로 적용할 수 있는 것이 장점이다. (자료 : BOSTON DYNAMICS) 첫 번째, 연구용 로봇은 즉시 사용할 수 있으면서, 유지 및 관리가 간단해야 한다. 일반적인 연구환경에서 로봇을 연구에 활용하려면, 연구팀은 맞춤형 하드웨어, 전원, 제어보드 등을 만들고, 프로젝트에 필요한 센서와 소프트웨어 도구를 통합해야 한다. 결국 최종적으로 완성된 연구용 로봇은 실험실의 소수 연구원들만이 사용, 유지, 관리 방법을 이행할 수 있는 비싸지만 취약한 시스템이 되기 쉽다. 따라서 사용자 친화적이면서 즉시 사용 가능한 로봇 플랫폼은, 연구를 위한 로봇에 들어가는 시간과 비용을 줄일 수 있어 연구 효율을 높일 수 있다. 유연한 애플리케이션 프로그래밍과 페이로드 인터페이스(payload interface) 등을 갖춘 스팟의 경우는, 이런 조건을 만족시키면서 특정 기능을 학습시키거나 구축하는 데...

2022.03.04

'정비 직원에 애플 워치 지급하니...' 볼보가 고객 만족도를 개선한 비결

볼보(Volvo)가 1,500명의 서비스 엔지니어에게 업무 중 사용할 애플 워치(Apple Watch)를 지급한 후 고객 만족도가 크게 개선된 것으로 나타났다. 여기에는 표면적으로 사소해 보이는 변화지만 비즈니스 전반에 걸쳐 디지털 트랜스포메이션을 수행하는 기업 전반의 광범위한 문화 변화가 반영돼 있다.     애플 워치가 자동차 서비스를 개선한 비밀 볼보는 자사의 엔지니어(개인 서비스 기술자)가 이전보다 더 효율적으로 업무를 처리할 수 있도록 애플 워치와 아이폰(볼보 서비스 앱 구동)을 제공했다. 고객이 볼보 자동차를 주행하는 동안 가장 중요한 접점이 엔지니어라는 것을 간파하고 이를 통해 전반적인 고객 서비스를 개선하려는 목적이었다. 그렇다면 애플 워치는 어떻게 차량 정비소에서 고객 서비스를 개선할 수 있었을까?   애플 워치 사용 중 엔지니어는 고객이 차를 타고 정비소에 도착할 때 ‘알림’을 받는다. 애플 워치는 고객의 이름과 관련 메모, 자동차 세부 사항을 보여준다. 수리 중 엔지니어는 필요한 정보에 액세스할 수 있고 수리가 완료되면 고객에게 직접 전화해 알릴 수 있다. 후속 통화를 예약하고 발신할 수 있다. 애플 워치를 사용할 때의 장점은 이 모든 정보가 워치(그리고 수반되는 아이폰 앱)를 통해 제공되기 때문에 엔지니어가 최신 정보를 파악하기 위해 인쇄물을 보거나 PC에 액세스할 필요가 없다는 점이다. 정보를 찾거나 시스템 사용법을 배우는 시간을 없앨 수 있는 것이다. 실제로 애플 워치를 쓰기 전에는 새로 채용된 직원에게 볼보가 사용하는 15가지 IT 시스템을 교육하는 데만 최대 6개월이 걸렸다. 하지만 지금은 스마트 분석과 구형 시스템의 스마트 통합 덕분에 기술자가 알아야 할 것을 바로 확인할 수 있다. 볼보의 개인 서비스 기술자 조니 앤더슨은 “애플 워치를 통해 업무에 필요한 모든 것을 손목에서 알 수 있다. 또한 데스크톱 시스템보다 애플 워치 및 아이폰으로 새로운 기술자를 교육하기가 훨씬 쉽다”라고 말...

볼보 애플워치 협업

2022.03.03

볼보(Volvo)가 1,500명의 서비스 엔지니어에게 업무 중 사용할 애플 워치(Apple Watch)를 지급한 후 고객 만족도가 크게 개선된 것으로 나타났다. 여기에는 표면적으로 사소해 보이는 변화지만 비즈니스 전반에 걸쳐 디지털 트랜스포메이션을 수행하는 기업 전반의 광범위한 문화 변화가 반영돼 있다.     애플 워치가 자동차 서비스를 개선한 비밀 볼보는 자사의 엔지니어(개인 서비스 기술자)가 이전보다 더 효율적으로 업무를 처리할 수 있도록 애플 워치와 아이폰(볼보 서비스 앱 구동)을 제공했다. 고객이 볼보 자동차를 주행하는 동안 가장 중요한 접점이 엔지니어라는 것을 간파하고 이를 통해 전반적인 고객 서비스를 개선하려는 목적이었다. 그렇다면 애플 워치는 어떻게 차량 정비소에서 고객 서비스를 개선할 수 있었을까?   애플 워치 사용 중 엔지니어는 고객이 차를 타고 정비소에 도착할 때 ‘알림’을 받는다. 애플 워치는 고객의 이름과 관련 메모, 자동차 세부 사항을 보여준다. 수리 중 엔지니어는 필요한 정보에 액세스할 수 있고 수리가 완료되면 고객에게 직접 전화해 알릴 수 있다. 후속 통화를 예약하고 발신할 수 있다. 애플 워치를 사용할 때의 장점은 이 모든 정보가 워치(그리고 수반되는 아이폰 앱)를 통해 제공되기 때문에 엔지니어가 최신 정보를 파악하기 위해 인쇄물을 보거나 PC에 액세스할 필요가 없다는 점이다. 정보를 찾거나 시스템 사용법을 배우는 시간을 없앨 수 있는 것이다. 실제로 애플 워치를 쓰기 전에는 새로 채용된 직원에게 볼보가 사용하는 15가지 IT 시스템을 교육하는 데만 최대 6개월이 걸렸다. 하지만 지금은 스마트 분석과 구형 시스템의 스마트 통합 덕분에 기술자가 알아야 할 것을 바로 확인할 수 있다. 볼보의 개인 서비스 기술자 조니 앤더슨은 “애플 워치를 통해 업무에 필요한 모든 것을 손목에서 알 수 있다. 또한 데스크톱 시스템보다 애플 워치 및 아이폰으로 새로운 기술자를 교육하기가 훨씬 쉽다”라고 말...

2022.03.03

인터뷰 | “‘AI 노멀’ 시대, 제조 산업에 열립니다 ” 마키나락스 심상우 CTO

AI와 머신러닝이 비즈니스 활동에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이라는 데에는 의심의 여지가 없다. IDC에 따르면 2021년 전 세계 AI 시장(소프트웨어, 하드웨어, 서비스 포함) 규모는 이미 미화 3,418억 달러에 이르며, 2024년에는 5,000억 달러를 돌파할 전망이다. 연간 18.8%에 이르는 성장률이다. 2026년이면 기업의 약 30%가 AI/ML로 도출한 인사이트를 사용해 비즈니스 성과를 60%가량 향상시킬 것이라는 전망도 있다. 수십 년 전에 등장한 머신러닝이 마침내 산업계 전반에 걸쳐 본격적으로 개화하는 형국이다.  하지만 업종별로 체감되는 차이는 몹시 크다. 머신러닝 활용이 이미 주류화된 업종이 있는 반면, 이제 갓 활용을 도모하는 분야들도 있다. 디지털 네이티브 플랫폼 기업들이 대개 전자에 속하며, 전통적인 기업들 상당수가 후자에 속한다. 특히 제조 및 산업 분야의 기업 중 다수는 머신러닝과 사뭇 거리를 둔 상태라고 표현해도 무리가 아니다. 머신러닝의 연료라 할 수 있는 각종 데이터가 상대적으로 풍부한(또는 풍부할 수 있는) 업종임에도 불구하고 그렇다. 제조업은 그러나 우리나라 전체 GDP의 약 28%를 차지한다는 점에서 의미가 큰 산업이다. 제조강국이라 일컬어지는 독일의 22%보다도 높은 비중이다. ‘산업용 AI 솔루션’를 기치로 내세운 마키나락스에 유독 관심이 간 이유다. 강남역 마키나락스 사옥에서 회사의 기술 전략과 개발을 책임지고 있는 심상우 CTO를 만났다.   제조산업과 AI “전 세계 제조 및 산업 분야에서 연간 생성하는 데이터 볼륨은 연간 1,812PB로 추정되며, 이는 전 업종을 아울러 가장 방대한 수준입니다. 2위인 공공 분야와 비교해 약 두 배에 달합니다. 그러나 제조업을 비롯한 각종 산업 업종에서는 AI가 잠재력을 제대로 발휘하고 있지 못한 것이 현실입니다. 여러 이유가 있습니다.” 그가 언급한 자료에 따르면, 제조 기업의 무려 93%가 AI를 활용해 성장과 혁신을 이끌어낼 수 있다고 기대...

마키나락스 심상우 제조업 링크 런웨이

2022.02.16

AI와 머신러닝이 비즈니스 활동에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이라는 데에는 의심의 여지가 없다. IDC에 따르면 2021년 전 세계 AI 시장(소프트웨어, 하드웨어, 서비스 포함) 규모는 이미 미화 3,418억 달러에 이르며, 2024년에는 5,000억 달러를 돌파할 전망이다. 연간 18.8%에 이르는 성장률이다. 2026년이면 기업의 약 30%가 AI/ML로 도출한 인사이트를 사용해 비즈니스 성과를 60%가량 향상시킬 것이라는 전망도 있다. 수십 년 전에 등장한 머신러닝이 마침내 산업계 전반에 걸쳐 본격적으로 개화하는 형국이다.  하지만 업종별로 체감되는 차이는 몹시 크다. 머신러닝 활용이 이미 주류화된 업종이 있는 반면, 이제 갓 활용을 도모하는 분야들도 있다. 디지털 네이티브 플랫폼 기업들이 대개 전자에 속하며, 전통적인 기업들 상당수가 후자에 속한다. 특히 제조 및 산업 분야의 기업 중 다수는 머신러닝과 사뭇 거리를 둔 상태라고 표현해도 무리가 아니다. 머신러닝의 연료라 할 수 있는 각종 데이터가 상대적으로 풍부한(또는 풍부할 수 있는) 업종임에도 불구하고 그렇다. 제조업은 그러나 우리나라 전체 GDP의 약 28%를 차지한다는 점에서 의미가 큰 산업이다. 제조강국이라 일컬어지는 독일의 22%보다도 높은 비중이다. ‘산업용 AI 솔루션’를 기치로 내세운 마키나락스에 유독 관심이 간 이유다. 강남역 마키나락스 사옥에서 회사의 기술 전략과 개발을 책임지고 있는 심상우 CTO를 만났다.   제조산업과 AI “전 세계 제조 및 산업 분야에서 연간 생성하는 데이터 볼륨은 연간 1,812PB로 추정되며, 이는 전 업종을 아울러 가장 방대한 수준입니다. 2위인 공공 분야와 비교해 약 두 배에 달합니다. 그러나 제조업을 비롯한 각종 산업 업종에서는 AI가 잠재력을 제대로 발휘하고 있지 못한 것이 현실입니다. 여러 이유가 있습니다.” 그가 언급한 자료에 따르면, 제조 기업의 무려 93%가 AI를 활용해 성장과 혁신을 이끌어낼 수 있다고 기대...

2022.02.16

AI옵스 적용 영역 ‘잘 맞는 3가지, 아직은 미흡한 2가지’

인공지능(Artificial Intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 허위 경보의 수를 줄일 수 있고, 문제 해결 속도를 높일 수 있다. 또 신속히 변화 중인 클라우드 기반 IT 환경을 이해하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 CIO는 이른바 ‘마술적’ 결과를 기대해서는 안 된다. 인지할 수 있는 IT 문제라면 무엇이든 자동으로 예측하고 해결해줄 것을 기대하거나, 각종 로그 또는 이벤트 스트림 등을 수용해 손쉽게 분석하는 것을 기대해서는 안 된다.   AI옵스(AIops)는 인공지능을 이용해 IT시스템을 더 효율적이고 효과적으로 관리하고 최적화하고 방어할 수 있게 해준다. 시장조사회사인 가트너는 AI옵스의 시장 규모가 2020년 9억 ~ 15억 달러 범위였고, 2020년 ~ 2025년 사이의 연평균 성장률은 약 15%일 것이라고 예측했다. 독립형 AI옵스 플랫폼도 있고, AI옵스 플랫폼을 통합하거나 AI 기능을 추가한 IT관찰가능성, 관리 및 모니터링 툴도 많다.  고객과 전문가들에 따르면 AI옵스는 수백 또는 수천 곳의 출처에서 나온 대량의 데이터를 신속히 검사한다. 이를 통해 중요한 경보를 선별하거나 기저의 추세를 식별하는 데, 그리고 애플리케이션들을 연결하는 API 등의 새 요소를 신속하게 검출하는 데 지극히 탁월하다. 세계적인 연구 및 교육 단체인 와일리(Wiley)의 CIO 겸 CISO인 션 맥은 한마디로 인간의 지성이 감당할 수 있는 수준을 넘어선다고 말했다. 그는 “시스템과 서비스의 복잡성이 기하급수적으로 커지는 와중에 IT 문제에 대한 통찰을 제공하는 데 이상적이다”라고 말했다. 그러나 AI옵스를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 AI옵스의 한계를 이해할 필요가 있다. AI옵스가 탁월한 분야  패턴 식별. AI옵스의 효과적인 이용 분야 중 하나는 다른 경고를 복제한 중복 경고, IT 인프라의 정상적 변경에 반응하는 경고, 또는 중대한 비즈니스 프로세스에 영향을 주지...

AI옵스 다이나트레이스 스택스테이트 관찰가능성 데브섹옵스

2022.01.25

인공지능(Artificial Intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 허위 경보의 수를 줄일 수 있고, 문제 해결 속도를 높일 수 있다. 또 신속히 변화 중인 클라우드 기반 IT 환경을 이해하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 CIO는 이른바 ‘마술적’ 결과를 기대해서는 안 된다. 인지할 수 있는 IT 문제라면 무엇이든 자동으로 예측하고 해결해줄 것을 기대하거나, 각종 로그 또는 이벤트 스트림 등을 수용해 손쉽게 분석하는 것을 기대해서는 안 된다.   AI옵스(AIops)는 인공지능을 이용해 IT시스템을 더 효율적이고 효과적으로 관리하고 최적화하고 방어할 수 있게 해준다. 시장조사회사인 가트너는 AI옵스의 시장 규모가 2020년 9억 ~ 15억 달러 범위였고, 2020년 ~ 2025년 사이의 연평균 성장률은 약 15%일 것이라고 예측했다. 독립형 AI옵스 플랫폼도 있고, AI옵스 플랫폼을 통합하거나 AI 기능을 추가한 IT관찰가능성, 관리 및 모니터링 툴도 많다.  고객과 전문가들에 따르면 AI옵스는 수백 또는 수천 곳의 출처에서 나온 대량의 데이터를 신속히 검사한다. 이를 통해 중요한 경보를 선별하거나 기저의 추세를 식별하는 데, 그리고 애플리케이션들을 연결하는 API 등의 새 요소를 신속하게 검출하는 데 지극히 탁월하다. 세계적인 연구 및 교육 단체인 와일리(Wiley)의 CIO 겸 CISO인 션 맥은 한마디로 인간의 지성이 감당할 수 있는 수준을 넘어선다고 말했다. 그는 “시스템과 서비스의 복잡성이 기하급수적으로 커지는 와중에 IT 문제에 대한 통찰을 제공하는 데 이상적이다”라고 말했다. 그러나 AI옵스를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 AI옵스의 한계를 이해할 필요가 있다. AI옵스가 탁월한 분야  패턴 식별. AI옵스의 효과적인 이용 분야 중 하나는 다른 경고를 복제한 중복 경고, IT 인프라의 정상적 변경에 반응하는 경고, 또는 중대한 비즈니스 프로세스에 영향을 주지...

2022.01.25

FAQ로 알아보는 디지털 트윈의 실체와 구축 고려사항

이제 디지털 트윈(Digital Twin)을 빼놓고는 미래 지향적인 기업 개념을 논할 수 없는 것 같다. 디지털 트윈 덕분에 기업은 유연성을 높이고 관리자는 잘못된 의사 결정을 피할 수 있으며, 제품 개발을 혁신하고 더 효율적인 생산 운영이 가능하다. 간단히 말해, 디지털 트윈은 디지털화를 위한 도구다.   기업에서 디지털 트윈을 구축하려면 어떻게 해야 할까? 어떤 점을 유의해야 할까? 바로 사용할 수 있는 제품 형태의 디지털 트윈이 있을까? 디지털 트윈이 IT 환경에 미치는 영향은 무엇일까? 이와 같은 디지털 트윈에 대한 질문에 답하기 위해 파바소프트(Fabasoft) AG의 AI 및 클라우드 컴퓨팅 전문가 안드레아스 댕글의 의견을 구했다. Q. 디지털 트윈이 실제로 제공하는 구체적인 혜택은 무엇이고, 그 혜택을 수치로 입증할 수 있는가? 디지털 트윈이라는 용어는 일반적으로 사물 인터넷에서 사물의 디지털 표현을 지칭하는 데 사용된다. 이 말은 모든 산업 제품의 동적인 디지털 매핑이 가능하다는 의미이다. 그러나 2018년 가트너가 제안한 조직 전체의 디지털 트윈 접근법(Digital Twin of an Organization, 이하 DTO)은 그 이상을 추구한다. DTO를 통해 기업 조직 전체를 매핑하면 모든 기업 프로세스의 종합적인 최적화가 가능하다.  혜택은 수치화할 수 있다. 디지털 트윈은 처리 시간을 최대 30% 줄여주고, 인더스트리 4.0에서 지속적인 프로덕션의 실시간 데이터 분석을 통해 예를 들어 기계 사용의 효율성을 약 20% 높여준다. Q. 기업의 어느 영역에서 디지털 트윈으로 혜택을 얻는가? 전체 조직 구조와 그 시스템, 프로세스와 워크플로우가 디지털 트윈에 미러링되므로 기업의 모든 영역이 디지털 트윈의 혜택을 얻는다. 모든 프로세스와 시퀀스를 전체적인 시야에서 보고 정의된 프로세스 규칙에 따라 제어할 수 있다. 특히 제품 개발, 마케팅, 판매 간의 상호 연결이 개선되는 혜택이 있다. 또한, 모든 기업은 디지털 트...

디지털트윈 FAQ

2022.01.05

이제 디지털 트윈(Digital Twin)을 빼놓고는 미래 지향적인 기업 개념을 논할 수 없는 것 같다. 디지털 트윈 덕분에 기업은 유연성을 높이고 관리자는 잘못된 의사 결정을 피할 수 있으며, 제품 개발을 혁신하고 더 효율적인 생산 운영이 가능하다. 간단히 말해, 디지털 트윈은 디지털화를 위한 도구다.   기업에서 디지털 트윈을 구축하려면 어떻게 해야 할까? 어떤 점을 유의해야 할까? 바로 사용할 수 있는 제품 형태의 디지털 트윈이 있을까? 디지털 트윈이 IT 환경에 미치는 영향은 무엇일까? 이와 같은 디지털 트윈에 대한 질문에 답하기 위해 파바소프트(Fabasoft) AG의 AI 및 클라우드 컴퓨팅 전문가 안드레아스 댕글의 의견을 구했다. Q. 디지털 트윈이 실제로 제공하는 구체적인 혜택은 무엇이고, 그 혜택을 수치로 입증할 수 있는가? 디지털 트윈이라는 용어는 일반적으로 사물 인터넷에서 사물의 디지털 표현을 지칭하는 데 사용된다. 이 말은 모든 산업 제품의 동적인 디지털 매핑이 가능하다는 의미이다. 그러나 2018년 가트너가 제안한 조직 전체의 디지털 트윈 접근법(Digital Twin of an Organization, 이하 DTO)은 그 이상을 추구한다. DTO를 통해 기업 조직 전체를 매핑하면 모든 기업 프로세스의 종합적인 최적화가 가능하다.  혜택은 수치화할 수 있다. 디지털 트윈은 처리 시간을 최대 30% 줄여주고, 인더스트리 4.0에서 지속적인 프로덕션의 실시간 데이터 분석을 통해 예를 들어 기계 사용의 효율성을 약 20% 높여준다. Q. 기업의 어느 영역에서 디지털 트윈으로 혜택을 얻는가? 전체 조직 구조와 그 시스템, 프로세스와 워크플로우가 디지털 트윈에 미러링되므로 기업의 모든 영역이 디지털 트윈의 혜택을 얻는다. 모든 프로세스와 시퀀스를 전체적인 시야에서 보고 정의된 프로세스 규칙에 따라 제어할 수 있다. 특히 제품 개발, 마케팅, 판매 간의 상호 연결이 개선되는 혜택이 있다. 또한, 모든 기업은 디지털 트...

2022.01.05

실시간 가상 재현하는 이유는?··· '디지털 트윈' 따라잡기

디지털 트윈(digital twin)은 객체, 프로세스, 시스템의 실시간 가상 재현물이다. 디지털 트윈은 물리적 및 디지털 영역 사이의 가교 역할을 한다. 예를 들어 공장의 가동, 통신 네트워크, 또는 물류 시스템을 거치는 소포의 흐름에 대한 디지털 시각을 제공할 수 있다. 가트너는 “디지털 트윈 구현물이란 개별 물리적 객체, 프로세스, 조직, 사람, 또는 다른 추상물을 반영하는 캡슐형 소프트웨어 객체 또는 모델이다. 여러 디지털 트윈에서 나오는 데이터는 취합되어 예를 들어 발전소, 도시 등 수많은 현실 세계의 개체와 연관 프로세스에 대한 복합적 시각을 얻을 수 있다”라고 정의한다.   혜택  이들 물리적 운영의 가상 복제물은 운영을 모니터하고, 예방 정비를 수행하고, 중대한 구매 결정을 위한 통찰을 제공할 수 있다. 또한 물리적 자산을 가지고 시험하기에는 너무 시간이 많이 걸리거나 값비싼 시나리오를 가상으로 시험하고, 장기적 사업 계획을 생성하고, 새 발명품을 식별하고, 프로세스를 개선하는 데에도 유익하다.  디지털 제품 엔지니어링 회사인 글로벌로직(GlobalLogic)에 따르면 디지털 트윈은 아래와 같이 5가지 핵심 혜택을 제공한다.  1. 위험 평가 및 생산 시간의 단축. 디지털 트윈은 제품이 현실에 존재하기 전에 이를 가상으로 시험하고 검증하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 엔지니어가 프로세스 실패를 규명하는 데 쓰일 수 있다.  2. 예방 정비. 디지털 트윈을 이용해 장비와 시스템을 선제적으로 모니터해 이들이 고장 나기 전에 예방 일정을 정해 생산 효율을 높일 수 있다.  3. 실시간 원격 모니터링. 시스템을 원격으로 모니터하고 제어할 수 있다.  4. 팀 협업 향상. 글로벌로직은 공정 자동화와 시스템 정보로의 24시간 액세스에 의해 기술 전문가는 협업에 더 많은 시간을 집중할 수 있다.  5. 재무적 의사 결정 개선. 재무 데이터를 통합함으로써 디지털 트윈을 이...

재현 글로벌로직 SL 컨트롤즈 IBM 롤스로이스 마즈 TIAA 바이엘 크롭 사이언스 예지정비

2021.12.16

디지털 트윈(digital twin)은 객체, 프로세스, 시스템의 실시간 가상 재현물이다. 디지털 트윈은 물리적 및 디지털 영역 사이의 가교 역할을 한다. 예를 들어 공장의 가동, 통신 네트워크, 또는 물류 시스템을 거치는 소포의 흐름에 대한 디지털 시각을 제공할 수 있다. 가트너는 “디지털 트윈 구현물이란 개별 물리적 객체, 프로세스, 조직, 사람, 또는 다른 추상물을 반영하는 캡슐형 소프트웨어 객체 또는 모델이다. 여러 디지털 트윈에서 나오는 데이터는 취합되어 예를 들어 발전소, 도시 등 수많은 현실 세계의 개체와 연관 프로세스에 대한 복합적 시각을 얻을 수 있다”라고 정의한다.   혜택  이들 물리적 운영의 가상 복제물은 운영을 모니터하고, 예방 정비를 수행하고, 중대한 구매 결정을 위한 통찰을 제공할 수 있다. 또한 물리적 자산을 가지고 시험하기에는 너무 시간이 많이 걸리거나 값비싼 시나리오를 가상으로 시험하고, 장기적 사업 계획을 생성하고, 새 발명품을 식별하고, 프로세스를 개선하는 데에도 유익하다.  디지털 제품 엔지니어링 회사인 글로벌로직(GlobalLogic)에 따르면 디지털 트윈은 아래와 같이 5가지 핵심 혜택을 제공한다.  1. 위험 평가 및 생산 시간의 단축. 디지털 트윈은 제품이 현실에 존재하기 전에 이를 가상으로 시험하고 검증하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 엔지니어가 프로세스 실패를 규명하는 데 쓰일 수 있다.  2. 예방 정비. 디지털 트윈을 이용해 장비와 시스템을 선제적으로 모니터해 이들이 고장 나기 전에 예방 일정을 정해 생산 효율을 높일 수 있다.  3. 실시간 원격 모니터링. 시스템을 원격으로 모니터하고 제어할 수 있다.  4. 팀 협업 향상. 글로벌로직은 공정 자동화와 시스템 정보로의 24시간 액세스에 의해 기술 전문가는 협업에 더 많은 시간을 집중할 수 있다.  5. 재무적 의사 결정 개선. 재무 데이터를 통합함으로써 디지털 트윈을 이...

2021.12.16

기고 | 산업 조직에게 전하는 AIoT 조언

AI, 클라우드 및 산업용 사물인터넷(IoT)과 같은 신기술을 도입하기 위해 서두르는 산업 조직은 수많은 레거시 및 포인트 솔루션으로 가득 찬 기술 스택을 갖추게 되곤 한다. 그 결과 서로 고유한 방식으로 데이터를 저장, 포맷 및 보호하는 여러 사일로화된 데이터 소스가 있는 환경이 출현한다.  심각한 결과는 또 있다. 해당 데이터를 전사적으로 실행가능한 무언가로 활용하는 방법을 이해하기 위해 사일로화 된 접근 방식이 출현하게 된다. 그 결과 특정 프로세스나 워크플로우를 이해하기 위해서는 도메인 전문가의 도움이 절실해진다. 인력 전환이 산업용 데이터 값 캡쳐를 위태롭게 만들다  빠르게 디지털화 되는 조직에서 이러한 현상은 세대 교체를 고려할 때 특히 역효과를 낳는다. 베테랑 도메인 전문가들이 점점 은퇴하면서, 새로운 직원들로 대체되고 있다. 특정 레거시 기술을 다루도록 학술적인 훈련을 받지 못했고, 이전 세대의 도메인 지식과 운영 전문성을 갖추지 못한 이들이다. 이러한 운영 전문성 격차 문제는 데이터의 가시성을 크게 떨어뜨리게 된다. 이러한 상황에서 산업 데이터를 유용하고 실행 가능하게 만드는 것은 2단계 프로세스가 있다. 1단계는 차세대 데이터 히스토리안(Data historians)을 활용하는 것이다. 그들을 통해 데이터 액세스를 민주화하고, 기업의 모든 사람이 엣지에서 클라우드에 이르기까지 데이터에 동등하게 액세스하고 활용할 수 있도록 하는 것이다.  데이터를 제대로 범용화 한다는 것은 엣지 투 클라우드 통합 데이터 히스토리안을 사용하여, 사일로를 제거하고, 데이터 호수를 정리하고, 비정형 데이터에 구조를 부여하고, 데이터 세트를 더 쉽게 찾을 수 있도록 태그를 적용하고, 산업 인텔리전스를 주도할 수 있도록 산업 데이터를 AI가 준비된 상태로 액세스 가능하게 만드는 것을 의미한다.  2단계는 데이터를 실행 가능하게 만들어 생산 현장부터 경영 수준까지의 의사 결정권자들이 데이터가 무엇을 말하고 있는지 뿐만 아니라...

AIoT 산업 AI 데이터 히스토리언 아스펜테크

2021.12.01

AI, 클라우드 및 산업용 사물인터넷(IoT)과 같은 신기술을 도입하기 위해 서두르는 산업 조직은 수많은 레거시 및 포인트 솔루션으로 가득 찬 기술 스택을 갖추게 되곤 한다. 그 결과 서로 고유한 방식으로 데이터를 저장, 포맷 및 보호하는 여러 사일로화된 데이터 소스가 있는 환경이 출현한다.  심각한 결과는 또 있다. 해당 데이터를 전사적으로 실행가능한 무언가로 활용하는 방법을 이해하기 위해 사일로화 된 접근 방식이 출현하게 된다. 그 결과 특정 프로세스나 워크플로우를 이해하기 위해서는 도메인 전문가의 도움이 절실해진다. 인력 전환이 산업용 데이터 값 캡쳐를 위태롭게 만들다  빠르게 디지털화 되는 조직에서 이러한 현상은 세대 교체를 고려할 때 특히 역효과를 낳는다. 베테랑 도메인 전문가들이 점점 은퇴하면서, 새로운 직원들로 대체되고 있다. 특정 레거시 기술을 다루도록 학술적인 훈련을 받지 못했고, 이전 세대의 도메인 지식과 운영 전문성을 갖추지 못한 이들이다. 이러한 운영 전문성 격차 문제는 데이터의 가시성을 크게 떨어뜨리게 된다. 이러한 상황에서 산업 데이터를 유용하고 실행 가능하게 만드는 것은 2단계 프로세스가 있다. 1단계는 차세대 데이터 히스토리안(Data historians)을 활용하는 것이다. 그들을 통해 데이터 액세스를 민주화하고, 기업의 모든 사람이 엣지에서 클라우드에 이르기까지 데이터에 동등하게 액세스하고 활용할 수 있도록 하는 것이다.  데이터를 제대로 범용화 한다는 것은 엣지 투 클라우드 통합 데이터 히스토리안을 사용하여, 사일로를 제거하고, 데이터 호수를 정리하고, 비정형 데이터에 구조를 부여하고, 데이터 세트를 더 쉽게 찾을 수 있도록 태그를 적용하고, 산업 인텔리전스를 주도할 수 있도록 산업 데이터를 AI가 준비된 상태로 액세스 가능하게 만드는 것을 의미한다.  2단계는 데이터를 실행 가능하게 만들어 생산 현장부터 경영 수준까지의 의사 결정권자들이 데이터가 무엇을 말하고 있는지 뿐만 아니라...

2021.12.01

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