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기계에 센서를 부착하거나 우수한 성능의 도구를 부착하게 되면서 이 모든 것이 시작됐다. 이를 통해 기계의 성능을 향상시키고 기계를 연결하는 시스템과 네트워크의 효율성을 증대시키는 데이터의 수집과 분석이 가능해졌다.
IT컨설팅 아웃소싱 회사인 와이프로 테크놀로지스(Wipro Technologies)에 따르면 보잉 737 엔진은 비행 30분마다 10TB의 데이터를 생성시킨다.
“뉴욕에서 LA까지 6시간이 소요되는데 그 동안 쌍발엔진의 기체는 240TB의 데이터를 생성시킨다. 데이터 분석을 통해 엔진의 상태와 성능을 다방면으로 분석할 수 있다” 라고 와이프로 테크놀로지스의 제조기술부문의 선임연구원인 폴 마타이는 말했다.
제너럴 일렉트릭의 에반스와 아누지아타는 현재 항공업에서 2만여 개의 상용 비행기가 운항 중이며 이중 4만 3,000대의 제트엔진이 사용되고 있다고 전했다.
그들은 “게다가 15년 후에는 항공업에서의 수요확산에 따라 3만개의 제트엔진이 추가로 투입될 것이다. 소위 ‘인텔리전트 항공기’가 정보를 제공하게 됨으로써 나타나는 엔진 정비, 연료소비, 승무원 할당과 스케쥴링 등에서의 효율성을 생각해보아야 한다”라고 말했다.
1% 절감의 위력
데이터 수집을 통해 얻을 수 있는 잠재적인 이득은 실로 크다. 민간 항공에서 1%의 유류비 절감은 15년 동안 300억 달러의 비용 절감으로 이어진다. 그리고 이는 단순히 민항업계의 비용절감으로 끝나는 것이 아니다. 제너럴 일렉트릭의 에반스와 아누지아타는 전세계 화력발전소에서 1%의 에너지 효율성의 상승은 660억 달러의 연료절감효과로 이어질 수 있다고 설명했다. 헬스케어 산업에서의 절차적 비효율성을 1%만 줄여도 630억 달러의 의료보험 비용 절감으로 이어진다.