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2017.04.04 Suhas Sreedhar  |  Network World
* 본 기고문은 벤더 관계자가 작성한 것이지만 업체 솔루션이나 시각과 관련한 내용을 직접 포함하지 않는다. 또 네트워크 월드 편집진의 확인 및 편집 작업을 거쳤다.

몇 년 전만 하더라도 IoT는 강한 호기심을 불러 일으키는 화두였지만 정작 모호했던 측면이 있었던 것이 사실이다. 센서, 연결성, 빅데이터(Big Data) 기술의 통합이 초래할 가능성은 폭넓게 인정됐지만 진정한 잠재력, 이행, 사용례는 명확하지 않았다.

그동안 IoT가 정확히 언제 기업들에 “적용”될지에 대한 많은 이야기가 있었다. 이제 업계에서는 제조사들이 통째로 IoT를 도입하는 모습도 종종 볼 수 있다. IoT는 조용하면서도 꾸준히 제조공정의 여러 부분을 재구성해가고 있다.

항공학과 화학 등 산업의 사용례에서 IoT의 현실적인 잠재력이 확인되고 있다. IoT 도입에 대한 로드맵이 형성되고 있다. EAM(Enterprise Asset Management)으로부터 시작되는 경우가 많으며 시인성과 자동화의 과정에서 더욱 혁신적인 잠재력을 제시한다.

IoT 실험 및 배치에 대한 접근 방식은 기업마다 서로 다르기 마련이다. 그러나 IoT 성숙으로의 여정을 대략 4단계로 구분할 수 있다.



1. EAM(Enterprise Asset Management): EAM은 소프트웨어로 산업 자산을 관리하는 전체론적 접근방식이다. 장비에 유지보수가 필요하거나 망가질 위험이 있는 시기를 파악하고 예측하기 위해 IoT센서와 연결성을 활용해 ‘자산 성능 관리’를 수행한다.

산업용 기계에 IoT기술을 적용함으로써 기업들은 성능, 작업 부하, 응력, 기타 중요한 일련의 변수에 관한 실시간 데이터에 접근할 수 있다. 이 데이터를 분석함으로써 설비 고장으로 이어지는 요소(날씨와 온도 등의 외부 요소 포함)들을 연계시켜 유지보수 일정을 선제적으로 계획함으로써 값 비싼 다운타임(Downtime)을 방지할 수 있다.

이런 사용례는 여러 제조기업에게 IoT 도입의 통로로 활용되고 있다. 선제적 유지보수와 성능을 실시간으로 조정함으로써 즉각적인 비용 절감이 가능하며 생산량 및 효율성을 최적화하는데 도움이 된다.

EAM이라는 목표의 일환으로써 IoT를 도입하는 제조사들은 결국 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻게 될 것이다: 가까운 미래에 유지보수가 필요할 가능성이 가장 높은 설비는 무엇인가? 부담을 최소화하면서 생산량을 최적화하기 위해 작업부하를 어떻게 조정할 수 있는가? 고장에 가장 큰 영향을 끼치는 외부 요인은 무엇이며 그것들을 통제하는 가장 좋은 방법은 무엇인가?

2. 성능 보장을 통한 수익 창출: 자산 성능 관리를 한 차원 더 발전시킨 IoT는 단순히 고장을 방지할 뿐 아니라 생산량을 보장할 수 있다. IoT를 주로 자산 판매 수익 창출에 활용하던 기업들은 자사의 산업용 자산에 대해 일정 수준의 성능을 보장하는 계약을 체결함으로써 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있을 것이다.

또한 GE 같은 기업들은 고객들에게 이런 접근방식을 취하고 있다. 제대로 실행할 경우 구매자와 판매자 모두에 유리하다. 설비기업들은 IoT를 이용해 새로운 매출 스트림을 성장시키고 ‘스마트’ 설비를 도입하는 기업들은 투자를 통해 유형의 결과를 얻을 수 있다고 안심할 수 있다. 결국에는 수익성이 핵심 지표가 될 것이다. IoT를 통한 성능은 비용 절감 및 효율성과 직결되게 된다.

3. 앱을 통해 실현한 맞춤형 IoT 솔루션: 아이폰 같은 스마트폰이 데뷔했을 때는 하드웨어가 인상적이었다. 카메라가 통합된 터치화면과 인터넷 기능의 잠재력이 컸다. 하지만 앱 마켓이 등장하면서 스마트폰의 진정한 혁신 효과의 봉인이 해제되었다.

IoT도 비슷할 것이다. 하드웨어 측면에서 센서와 연결성이 적용된 스마트 기계는 인상적이다. 하지만 이런 기능을 사용하는 것은 소프트웨어일 것이며 이를 뒷받침하는 광범위한 데이터 네트워크를 통해 제조 부문에서 IoT의 잠재력이 십분 발휘될 것이다.

맞춤형 솔루션이 매우 요긴할 전망이다. 스마트폰 제조사와 노트북 제조사는 산업용 IoT 장비 중 일부를 공유할 수 있지만 각 제조 공급망은 특정 공정을 최적화하기 위해 개발된 일련의 맞춤형 앱으로 힘을 얻을 수 있다.

중요한 것은 스마트폰 앱이 자리를 잡은 플랫폼(iOS 또는 안드로이드) 위에 존재하는 것과 마찬가지로 맞춤형 IoT 앱은 제조 공급망의 이질적인 부분들을 연결하는 기존의 데이터 네트워크 위에 존재할 것이라는 점이다. 기업들이 부서 및 공급망 파트너들 사이에서 데이터 사일로(Silo) 및 호환성 문제를 겪지 않고 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있다는 점이 장점이다.

4. 제조 자동화의 발전: IoT의 초기 목표는 설비로부터 정보를 얻는 것이다. IoT가 제공하는 시인성의 증가로 공정에 대한 통찰이 커지고 효율성 및 비용 절감의 기회가 증가한다. 하지만 가장 성숙한 IoT 도입 단계는 정보의 양방향 흐름을 이용하는 단계다.

제조사들은 단순히 설비로부터 통찰을 얻는 대신에 정보를 되돌려 보내 설정, 주문, 작업 등을 안전하게 원격으로 변경할 수 있게 될 것이다. 정보와 통제 사이의 연결 고리를 통해 성능을 보장하기 위한 빅데이터 분석과 머신러닝 알고리즘으로 실시간 조건에 기초해 자동으로 작업을 조정할 수 있을 것이다.

따라서 IoT 설비는 네트워크, 빅데이터, 머신러닝의 구름 안에 존재하는 지능형 제조 시스템의 눈, 귀, 팔다리가 될 것이다. 결국 우리는 실시간 데이터, 분석, 제어 사이에서 완전한 피드백을 얻게 될 것이다.

이런 단계로 진행할 때 반드시 간단하고 선형적일 필요는 없다. 다양한 제조사들이 IoT 성숙을 위한 이런 전반적인 여정의 여러 측면을 실험할 것이다. 하지만 실질적인 데이터로 운용되는 완전 자동화 루프(Loop)의 최종 비전이 산업 부문에서 IoT에 대한 궁극적인 최종전이다.

다음의 시나리오로 이런 피드백 루프를 확인할 수 있다.

제조사는 특정 데이터에 기초해 하나의 설비가 특정 부품을 대량으로 생산하고 있기 때문에 부담이 되고 있다는 사실을 알게 된다. 잠재적인 고장을 방지하기 위해 제조사는 이 부품의 생산을 다른 설비로 전환하여 부하를 줄이기로 결정한다.

필요한 이해당사자들에게 승인을 받은 후 생산 변경 요청이 공급망 네트워크를 통해 제조 센터에 디지털로 전송된다. 그러면 변경 주문이 새로운 과업을 수행할 기계로 전달된다. 이 기계는 (아마도 지구 반대편에 위치한) 본래의 기계와 협력하여 생산을 매끄럽게 전환하고 본래의 의도대로 전체 수량의 부품을 생산하도록 한다.

빅데이터 분석은 두 설비의 작업 부하, 응력, 용량, 제품의 최종 목적지, 조정된 운반 비용, 인도 기간, 전체적인 수익성을 고려한다. 그리고 나서 시스템 전체가 작업을 자동으로 최적화하고 스마트 제조설비에 제어변경을 전달함으로써 생산 변경을 시작한다. 이 모든 작업은 공통 데이터 네트워크를 통해 연결되어 있기 때문에 관련된 모든 이해당사자들은 최신 변경사항을 인지하게 된다.

이것이 산업 부문에서 IoT의 자동화된 혁신적인 잠재력이다. 이 E2E(End to End) IoT 최적화 생산공정의 결정적인 전제 조건은 제조 공급망의 모든 부분을 연결할 수 있는 데이터 인프라다. 여기에서 네트워크의 힘이 중요하다. 더 이상 구글과 아마존 같은 대형 기술기업들이 광범위한 데이터 네트워크를 통제할 필요가 없다.

제조기업부터 소매기업까지 모두가 부서, 벤더, 사업 파트너를 연결하는 일정 수준의 연결성을 필요로 하게 될 것이다. 그렇게 되면 다양한 IoT 프로젝트를 통한 소규모 시범 운영 및 실험이 더욱 쉬워질 것이다.

2025년까지 전 세계 IoT 기술의 전체 가치는 최대 6조2천억 달러에 달할 것으로 관측된다. 그리고 여기에 동참하려는 기업들은 이미 희망에 투자하고 있다.

* Suhas Sreedhar는 GT 넥서스의 서플라이 체인 & 테크놀로지 쏘트 리더십 매니저다. ciokr@idg.co.kr
 
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