사물 인터넷 기술
인더스트리 4.0과 산업용 사물 인터넷(IIoT)이 모국어로 진입했지만 우리 중 많은 사람들은 사물 인터넷(IoT) 원칙이 공장 프로세스에 적용될 때 번역에서 무엇을 놓치게 되는지 알지 못합니다.
IIoT는 IT 발전을 가속화하는 기술이 OT(운영 기술)에서도 동일한 역할을 할 수 있다는 믿음을 바탕으로 구축되었습니다. 아이디어는 여전히 유효하지만 공장 현장에는 약간의 뉘앙스가 남아 있으며 두 환경은 여전히 서로 다른 세계입니다.
한편으로 무어의 법칙은 더 빠르고 강력한 프로세서에 대한 IT의 끝없는 욕구를 계속해서 만족시켜 왔습니다. 이어 인공지능(AI)이 등장했다. 딥 러닝이 기계 번역, 약물 설계, 체스와 같은 다양한 분야에 적용됨에 따라 제조 업계에서는 기계가 인간 전문가와 필적하는(경우에 따라 더 우수한) 결과를 생성할 수 있다는 것을 깨달았습니다.
한편, 산업화 시대에 갇힌 지금 OT 세계에 배치된 제어 시스템이 있습니다. 대부분의 공장과 유틸리티 시설은 네트워크로 연결되지 않았습니다. 독점 제어를 기반으로 하며 IT 인프라와 독립적으로 폐쇄된 환경에서 작동하도록 설계되었습니다.
공장 관리자는 IT 인프라의 발전이 산업 제어로 쉽게 이전되지 않는다는 사실을 발견하고 있습니다. IT 메커니즘을 먼저 OT로 변환해야 하며, 이를 수행할 수 있는 가장 좋은 회사는 이미 공장 현장에 익숙한 회사입니다. Infineon Technologies, Renesas Electronics, STMicroelectronics 및 Texas Instruments를 생각해 보십시오.
IT와 OT 시스템을 비교하면서 TI의 부사장 겸 커넥티드 마이크로컨트롤러 총괄 책임자인 Ray Upton은 OT가 에너지 소비 및 대기 시간과 같은 영역에서 크게 다른 요구 사항을 부과한다고 말했습니다. "우리는 가동 중지 시간이 허용되지 않는 공장 현장의 펌프와 모터 내부에 사용되는 수백 또는 수천 개의 센서에 대해 이야기하고 있습니다."라고 그는 말했습니다. "예측 가능성, 보안, 신뢰성 및 에너지 효율성은 산업 제어 시스템에 매우 중요합니다."
스마트 팩토리에는 일반 IT 인프라보다 훨씬 더 높은 수준의 견고성과 안정성을 갖춘 인프라가 필요합니다.
공용 인터넷 연결?
가장 까다로운 IIoT 과제 중 하나는 유선이든 무선이든 연결성입니다. 정의에 따르면 산업용 사물 인터넷은 인터넷 연결을 의미하지만 공장 관리자가 원하는 마지막 것은 제조 시스템을 사이버 공격에 취약하게 만드는 것입니다. 실제로, 수년 동안 대부분의 산업 제어 시스템(ICS) 환경은 해킹으로부터 보호하기 위해 IT 네트워크와 에어갭(air-gapped)되어 있다고 가정했습니다.
그러나 이제 대부분의 전문가들은 CyberX의 산업 사이버 보안 부사장인 Phil Neray가 말한 것처럼 원자력 시설과 같은 특수한 환경을 제외한 모든 환경에서 "에어 갭은 신화"라는 사실을 인정합니다.
Neray는 "IT 및 OT 네트워크는 산업용 장비의 원격 모니터링 및 유지 관리를 용이하게 하기 위해 점점 더 연결되고 있으며 이는 사용 가능한 공격 표면을 증가시킵니다."라고 말했습니다. CyberX의 "글로벌 ICS 및 IIoT 위험 보고서"에 따르면 OT 네트워크의 1/3이 공개 웹에 연결되어 있습니다.
그는 "설사적으로 대부분의 OT 프로토콜은 수년 전에 설계되었으며 설계상 안전하지 않습니다."라고 덧붙였습니다. 예를 들어, 그러한 체제는 컨트롤러에 새로운 래더 로직 또는 펌웨어를 업로드하기 위해 인증을 요구하지 않습니다. 간단히 말해서, OT 네트워크를 해킹하는 공격자는 일반적으로 많은 ICS 장치를 손상시킬 수 있는 자유 권한이 있습니다.
분명히 일반적인 OT 관리자가 인정하는 것보다 훨씬 더 많은 공장 보안 작업이 남아 있습니다.
사물 인터넷 기술
사물 인터넷이 계속해서 성장함에 따라 점점 더 많은 기업이 이 기술과 비즈니스 트렌드를 활용하여 비즈니스를 성장시키고 수익에 영향을 미치려고 노력하고 있습니다. 사물 인터넷이 제공하는 방대한 기회에도 불구하고 많은 기업이 IoT 제품을 구축하고 그에 따른 모든 복잡성을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 회사들에게 한 가지 놓치고 있는 것이 있습니다. 바로 수명 주기 전반에 걸쳐 IoT 제품의 복잡성을 관리할 수 있는 적절한 기술을 갖춘 사람들입니다. 이 과제는 많은 제품 관리자에게 친숙하게 들릴지 모르지만 반전이 있습니다.
산업 자동화는 컴퓨터나 로봇과 같은 제어 시스템과 정보 기술을 인간을 대체하기 위해 산업에서 다양한 프로세스와 기계를 처리합니다. 산업화의 범위에서 기계화를 넘어선 두 번째 단계입니다. 제조 공정의 품질 및 유연성 향상 이전에 자동화의 목적은 생산성을 높이고(자동화 시스템은 하루 24시간 작동할 수 있기 때문에) 인간 작업자와 관련된 비용(예:임금 및 수당)을 줄이는 것이었습니다. 그러나 오늘날 자동화의 초점은 제조 공정의 품질과 유연성 향상으로 이동했습니다. 자동차 산업에서 엔진에 피스톤을 장착하는 작업은 1~1.5%의 오류율로