산업기술
산업 제조
기업은 수년 동안 정보 기술의 이점을 깨달았습니다. 그리고 II0T(Industrial Internet of Things) 기술의 도래와 함께 생산의 디지털화라는 새로운 혁명이 진행 중입니다. 그러나 이 두 기술이 계속해서 성숙해감에 따라 IT/OT 융합이 현실이 되고 있으며 IIoT 채택에 있어 둘 중 하나가 단독으로 제공할 수 있는 것보다 더 중요한 결합된 이점을 제공할 것을 약속합니다.
IT 시스템은 수십 년 동안 존재해 왔습니다. 데이터를 처리하고 배포하는 결합된 시스템의 소프트웨어, 시스템, 네트워크, 유지 관리 및 데이터 저장소의 집합으로 구성됩니다. 관리자와 의사 결정권자는 모든 수준에서 이 데이터를 사용하여 산업 환경에서 기업 수준 또는 공장 수준의 의사 결정을 내립니다.
소프트웨어의 경우 여기에는 독립형 MRP 시스템, ERP 시스템, 특수 재무 또는 품질 플랫폼 등이 포함될 수 있습니다. 처음에 이러한 소프트웨어 플랫폼은 정기적인 업데이트가 필요한 온프레미스 시스템이었고 이를 사용하는 사람들에게 비용이 많이 들었습니다.
정보 기술에는 네트워크도 필요합니다. 전통적으로 이것은 사내 서버, 케이블 또는 광섬유 배선, 네트워크 하드웨어를 설치 및 유지 관리하기 위한 유지 관리 기술을 의미했습니다. 시스템의 소프트웨어와 하드웨어를 연결하려면 다른 귀중한 기술이 필요합니다.
IT 시스템은 종종 장치가 다른 소프트웨어 프로그램과 통신할 수 없다는 문제로 어려움을 겪었습니다. 데이터는 사일로로 남겨져 입력의 편향과 데이터 수집에서 실행 가능한 배포까지의 시간 지연에 영향을 받습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 사내 네트워크의 필요성을 상당 부분 대체했지만 많은 레거시 하드웨어 시스템은 여전히 상호 운용성이 없을 수 있습니다.
기존 운영기술은 MES, SCADA 등 IT 시스템과 같은 플랫폼을 활용했지만, 이러한 운영기술 시스템이 항상 네트워크화된 것은 아니다. 클라우드 기반 컴퓨터 플랫폼과 고급 분석의 발전으로 OT 시스템은 더 짧은 시간에 중앙 집중식 분석, 처리 및 통합 플랫폼으로 통합 및 마이그레이션할 수 있습니다.
이러한 개선은 컴퓨터 분석, 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 장치 확산 및 기타 관련 기술의 발전으로 가능했습니다. IIoT(산업용 사물 인터넷) 운동의 일환으로, 보다 광범위하게는 Industry 4.0 기술의 일부인 OT는 이벤트를 모니터링하는 제어 시스템 세트입니다.
OT 데이터를 통해 기업은 센서, 온도 게이지, 진동 출력 및 고주파 데이터와 같은 프로세스 및 장치를 모니터링할 수 있습니다. 실시간 또는 거의 실시간으로 이러한 모니터링을 수행할 수 있기 때문에 기업 수준 및 공장 수준의 산업 조정을 수행할 수 있어 프로세스가 더욱 최적화됩니다.
실시간 데이터에 대한 OT의 의존도는 또한 조정이 인간 작업자보다 빠르게 감지되고 기계에 의해 수행되도록 합니다. 또한 고급 시스템은 AI 및 ML 지원 분석 엔진에서 사용자 정의 매개변수 또는 통찰력을 수신하여 자율 또는 반자동 조정을 수행할 수 있습니다.
IT와 OT의 가장 직접적인 차이점은 IT가 특히 데이터 중심 정보를 다룬다는 것입니다. 대조적으로 OT는 제조 프로세스와 같은 운영에서 더 나은 결정을 내리기 위해 기계 연결 및 수집된 데이터의 중앙 집중식 분석에 중점을 둡니다.
IT는 상호 운용 가능한 소프트웨어 플랫폼으로 구성되거나 구성되지 않을 수 있습니다. 즉, 공장 수준의 고품질 소프트웨어는 MRP 또는 수요 계획 소프트웨어 등과 통신하지 못할 수 있습니다.
이렇게 격리된 데이터는 기능 그룹 간의 통신이 투명하지 않거나 최적화되지 않았음을 의미합니다. 결정은 사용된 소프트웨어의 맥락 내에서만 이루어지며, 이는 다른 부서와 상충되거나 심지어 모순될 수 있습니다.
OT는 기계에 중점을 두고 작업 현장 프로세스를 실행하고 제어하기 위해 장치별로 올바른 데이터를 수집하는 데 전념합니다. IT는 사일로화된 소프트웨어나 네트워크 범위 및 시스템에 대한 데이터 입력의 격차를 가질 수 있습니다. OT는 절대 데이터로 비사일로 데이터를 요구합니다.
기계 연결이 대규모 데이터 입력을 허용하기 때문에 고급 분석을 통해 OT 시스템은 제조 시스템 및 작업 현장 프로세스, 품질 프로세스, 재무, 영업 및 운영 계획(S&OP), 수요 계획과 같은 상위 수준 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다. OT 데이터 생태계는 단순히 지연 지향적인 데이터 처리 시스템이 아니라 데이터에 의해 구동되는 기계입니다.
OT는 여러 가지 이유로 IT와 여전히 다릅니다.
IT는 OT보다 훨씬 더 오랫동안 존재해 왔으며 더 성숙한 기술의 집합체로 구성되어 있습니다. OT는 소프트웨어의 성능을 작업 현장에 제공하려는 시도로 시작되었지만 기계 수준에서 수집한 데이터를 사용하여 단일 실시간 시스템 내에서 여러 기능을 결합하는 민첩하고 유연한 클라우드 기반 시스템을 발전시키는 데 도움을 받았습니다.
OT는 또한 많은 회사가 케이블, 광섬유, 서버 및 유지 관리 기술 세트의 복잡한 사내 네트워크에 상당한 CAPEX 달러를 투자했기 때문에 IT와 구별됩니다. 많은 투자를 한 회사는 오늘날 OT 시스템이 제공하는 낮은 진입 비용과 감소된 물리적 및 유지 관리 부담에도 불구하고 시스템을 폐기하는 것을 주저합니다.
제조 회사는 다양한 기업 문화를 가지고 있습니다. 그리고 그 결과 새로운 기술의 채택이 지연될 수 있습니다. 2020년에는 기업의 25%만이 기업 전체에 분산 클라우드 기반 시스템을 사용하는 것으로 추산됩니다. 또 다른 29%는 그러한 시스템을 소규모로 사용했으며 다른 모든 사람들은 그 뒤에 있거나 그 사이 어딘가에 있었습니다. 대부분의 제조 작업은 고가의 생산 장비 형태로 매년 상당한 CAPEX를 지출합니다. 일부는 즉시 채택하고, 일부는 점진적인 접근 방식을 취하고, 다른 일부는 "기다려보고" 접근할 것입니다.
IT와 OT 모두 공장 수준에서 효율성과 프로세스 최적화 개선에 엄청난 영향을 미쳤습니다. 각각은 소프트웨어를 사용하여 운영 데이터를 분석할 수 있습니다. 그러나 IT/OT 컨버전스는 각각의 가장 좋은 부분을 활용하고 각 부분이 개별적으로 생산할 수 있는 것보다 더 큰 가치를 제공하기 위해 연결하는 사이버-물리적 시스템을 만드는 것을 의미합니다.
이러한 수렴은 제조 시스템의 물리적 이벤트 및 프로세스가 제조를 디지털화하기 위해 레거시 IT 설치 및 소프트웨어, 고급 분석 및 기타 새로운 기술에서 이미 배치된 프레임워크 및 인프라로 제어할 수 있음을 의미합니다.
기계 데이터가 분석 엔진에 대한 방대한 데이터 흐름으로 제공됨에 따라 기계 제어, 시뮬레이션, 프로세스 통찰력 및 기타 정보가 프로세스 최적화를 강화하고 회사 내의 효율성, 품질, 재고 제어 및 기타 중요한 인프라에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
IT/OT 융합도 기업들이 신기술의 가치를 무시할 수 없다는 사실을 인식함에 따라 지난 몇 년 동안 가속화되고 있습니다. 2022년까지 IT 및 OT 공급업체의 40%가 협력하여 배포 및 통합 비용을 20% 절감하는 결합된 솔루션을 제공할 것으로 예상됩니다.
IT와 OT 시스템은 서로 다른 일을 했기 때문에 서로 다른 트랙에서 개발되었습니다. IT가 공장 수준에서 사용할 수 있고 자주 활용되는 데이터를 기반으로 했다면 OT는 소프트웨어의 힘을 사용하여 작업 현장 수준에서 프로세스를 개선하도록 설계되었습니다.
IIoT 기술의 도입이 IT/OT 융합에 가져오는 가장 중요한 역할은 IIoT가 둘 사이의 다리 역할을 한다는 것입니다. IT 및 OT 구성 요소가 생성되는 데이터에 액세스할 수 있도록 시간 지연을 줄임으로써 이를 수행합니다.
또한 IIoT 기술은 매우 유연하고 장치 설치 및 연결이 내장된 OEM 장비를 통해 아날로그 레거시 장비에 배포할 수 있기 때문에 장비 ROI를 연결합니다. 또한 도달하기 어려운 장비나 제한적이거나 다양한 공간을 사용하는 작업에 셀룰러 기술을 활용할 수 있습니다.
IIoT를 사용하는 새로운 분석 플랫폼은 모든 물리적 장비를 동일한 시스템 우산 아래에 가져오기 위해 새로운 장비를 구매할 필요가 없기 때문에 이 브리지를 통해 회사는 장비에 대한 더 높은 ROI를 실현할 수 있습니다.
마지막으로 브리지 역할은 프로그래밍 및 처리 유연성에 있습니다. 즉, 기업은 소프트웨어 상호 운용성이 기본이거나 API와 결합하여 정보를 분리할 수 있고 모든 기능 영역을 동일한 분석 플랫폼에 연결할 수 있는 전체 플랫폼을 구매할 수 있습니다.
제조업체가 작업 현장의 물리적 구성 요소와 디지털 구성 요소를 병합하려고 함에 따라 산업용 IoT 솔루션이 점점 더 많이 배포되고 있습니다.
기존 IT 및 OT 플랫폼은 "데이터 섬"을 기반으로 했습니다. 주기 시간과 같은 중요한 공장 작업의 경우 이러한 데이터 섬은 작업 표준 및 주기 시간을 수동으로 측정 및 기록해야 하고 모든 조정은 수동으로 수행해야 하므로 비효율성을 숨길 수 있습니다.
실시간 데이터를 활용하고 C-suite를 통해 작업 현장에서 의사 결정을 유도함으로써 운영 전반에 걸쳐 더 큰 가치를 창출하고 기업은 혁신의 길을 찾을 수 있습니다. 실시간 데이터 수집은 예상 성능 대신 기계의 실제 성능에 초점을 맞춥니다.
IT/OT 융합의 장점은 다음과 같습니다.
작업자 편향 및 가정은 실제 기계 조건으로 대체됩니다.
의사 결정권자는 실제 운영 상태를 파악하고 데이터 기반 솔루션을 개발합니다. 동일한 장비에서 증가된 용량을 실현할 수 있으므로 CAPEX 지출이 줄어듭니다.
데이터는 즉시 프로세스 개선을 추진할 수 있으므로 관리자가 자동화 개선, 공장 레이아웃 변경, 교육 요구 사항 및 노동 활용과 같은 솔루션을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
디지털 데이터는 설계 및 개발에 실시간 기능을 제공합니다. 이 기능은 값비싼 반복 프로젝트를 단축하고 신제품 및 서비스의 출시 시간을 단축합니다. 또한 CAD/CAM 및 프로젝트 수명 주기 관리(PLM) 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.
IIoT 기술을 사용한 진정한 IT/OT 통합은 고급 3D 모델링 및 성능 시뮬레이션을 활용할 수 있는 기능을 제공합니다. "디지털 트윈"의 생성은 디자이너가 생산에 최적화할 수 있는 제품을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
IT와 OT의 융합을 통한 비용 절감은 전체적인 수준에서 기계의 스핀들 수준에 이르기까지 다양합니다. IIoT 센서와 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 공장 수준에서 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 그러나 IIoT를 사용하면 실제 데이터를 기반으로 수리 및 교체를 기반으로 하는 예측 유지 관리 계획을 개발할 수 있습니다. 열 관리, 공작 기계 마모 및 최적 지점에서 교체되는 기타 요인이 이러한 비용 절감의 예입니다.
IT/OT 융합이 가속화되고 있지만 몇 가지 과제가 완전한 공장 디지털화를 향한 더 빠른 움직임에 영향을 미칩니다. 이러한 과제에는 다음이 포함됩니다.
IT와 OT의 융합은 IIoT 기술을 활용하기 때문에 데이터 보안은 많은 사람들의 관심사입니다.
IT와 OT를 통합하려는 회사는 확장 방법도 고려해야 합니다. 많은 양의 데이터로 인해 많은 장치와 센서가 너무 많은 정보를 처리하여 대역폭 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 클라우드 기반 분석 플랫폼에 가장 관련성이 높고 부분적으로 처리된 데이터만 필요하도록 처리의 많은 부분을 수행하여 대기 시간 및 대역폭 문제가 감소되는 에지 컴퓨팅을 위한 기술이 발전하고 있습니다.
많은 장치는 통신 측면에서 단방향입니다. IT 및 OT 시스템에는 일반적으로 양방향 통신 기능이 필요합니다. 많은 OT 장치에 비표준 프로토콜이 있기 때문에 IT 및 OT 시스템의 유형도 통신 프로토콜로 인해 중요합니다.
IT/OT 융합에서 직면한 많은 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기술 발전이 온라인에 등장하고 있습니다. 이러한 기술은 다음과 같은 발전을 제공합니다.
많은 새로운 장치와 센서에서 자연어 프로그래밍을 사용할 수 있습니다. 이 프로그래밍은 코딩 전문 지식이 필요하지 않음을 의미합니다.
디지털 트윈은 객체의 디지털 복제본을 구축함으로써 많은 이점을 제공합니다. 전체 기계 또는 기계 시스템이 될 수 있습니다. 또한 스트레스에서 실패 테스트까지 시뮬레이션할 수 있는 단일 부품 또는 어셈블리일 수도 있습니다. 또는 신제품 개발일 수도 있습니다.
CNC 기계의 디지털 트윈
증강 현실을 검사에 사용할 수 있습니다. 그러나 이는 훈련을 개선하거나 원격지에 있는 숙련된 기술자가 비숙련 작업자가 수행하는 수리를 돕도록 하는 방법이기도 합니다.
방대한 데이터 스트림은 클라우드에 병목 현상을 일으킵니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하여 데이터는 클라우드에 들어가기 전에 부분적으로 처리됩니다. 이 처리는 분석 플랫폼이 분석을 위해 더 나은 작업을 수행할 수 있음을 의미하며, 이는 기계 측에서 대기 시간이 감소됨을 의미합니다.
MachineMetrics는 머신 데이터의 힘과 레거시 IT/OT 기능을 제조업체를 위해 구축된 동급 최고의 IoT 플랫폼에 통합해야 할 필요성을 이해합니다. MachineMetrics 플랫폼은 장비의 모든 제조사와 모델에 연결되며 설치가 빠릅니다.
생산 모니터링, 상태 모니터링 및 기타 강력한 솔루션을 통해 생산의 병목 현상을 식별하고 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. 실시간 데이터 분석을 통해 실행 가능한 통찰력으로 프로세스를 최적화하고 품질, 유지 관리 및 견적과 같은 다른 시스템의 데이터를 활용할 수 있습니다.
MachineMetrics가 IT/OT 통합 및 컨버전스 프로젝트를 완벽하게 상호 운용할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보려면 지금 문의하십시오.
산업기술
산업용 사물 인터넷(IIoT)은 데이터를 모니터링, 수집, 분석 및 공유하는 지능형 센서와 액추에이터를 사용합니다. 인더스트리 4.0과 함께 IIoT는 센서를 사용하여 프로세스를 자동화하고 인간의 간섭을 줄여 효율성을 높이는 스마트 기계의 사용을 증가시켰습니다. 이러한 센서에서 생성된 엄청난 양의 데이터는 산업 프로세스에 대한 중요한 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. 다양한 AI/ML 기반 모델이 이 데이터에 대해 훈련되고 이러한 모델의 출력은 효율성을 개선하기 위해 시스템에 수행할 수 있는 업그레이드 및 변경의 형태입니다. 이러한 업
사물 인터넷(IoT) 사물 인터넷은 물리적 장치, 차량, 가전 제품 및 전자 제품, 소프트웨어, 센서, 액추에이터 및 이러한 개체가 데이터를 연결하고 교환할 수 있도록 하는 네트워크 연결이 내장된 기타 항목의 네트워크입니다. 커넥티드 스마트 홈에서 웨어러블 기기에 이르기까지 스마트 시티를 형성하는 우리 주변의 세상을 형성하고 있습니다. 많은 생산 시설에서 이미 연결성이 있는 처리 및 감독 제어 시스템을 사용하고 있습니다. 제조업체를 위한 IoT는 클라우드에서 데이터를 수집, 교환하고 IoT 플랫폼을 관찰하여 공장 전체의 운영 효율성