산업용 IoT: 데이터 수집에서 실시간 의사결정으로

오늘날 산업 운영자는 방대한 양의 데이터를 생성하지만, 그중 극히 일부만 실제로 활용됩니다. 최근 GE와 액센추어(Accenture) 연구에 따르면 기업의 80~90%가 빅데이터 분석을 상위 3대 우선순위에 두고 있으며, 76%가 내년 투자 증가를 예상합니다.

데이터는 에너지, 헬스케어, 운송 등 전 분야에서 생산성 향상, 고객 경험 개선, 신규 수익원 창출로 새로운 효율을 개방할 수 있습니다. 하지만 데이터만으로는 부족합니다. 핵심은 이를 실행 가능한 인사이트로, 빠르게 전환하는 데 있습니다.

산업용 인터넷은 현대 공장의 신경계

건강한 신체에서 신경계는 환경을 지속적으로 모니터링하고 즉각 반응하며, 종종 의식적 사고 없이도 작동합니다. 기계 제어가 산업적 동등물인데, 전통적 폐루프 시스템은 한계가 있습니다: 고정 일정으로 작동하고, 소수 변수에만 반응하며, 고립되어 작동합니다. 결과적으로 레거시 제어를 사용하는 기업은 자산에서 사용 가능한 데이터의 약 3%만 활용합니다.

다음 생산성 물결을 달성하려면 로컬 데이터 수집·처리가 가능하면서도 클라우드 기반 분석에 데이터를 공급하고 실시간 결정을 수신할 수 있도록 연결된, 스마트한 제어가 필요합니다. 이 제어는 운영자가 기대하는 신뢰성과 결정성을 유지하면서 새로운 인텔리전스를 개방해야 합니다.

데이터를 자동화된 인사이트 주도 운영으로 전환

GE의 산업용 인터넷 제어 시스템(IICS)이 이 접근을 예시합니다. IICS는 수천 대 기계를 GE의 프레딕스(Predix) 플랫폼(산업용으로 목적 구축된 운영 체제)에 매끄럽게 연결하고 컴퓨팅을 엣지로 가져옵니다.

시스템은 지능형 컨트롤러, I/O 모듈, 보안 클라우드 연결, 고급 분석, 산업별 앱을 통합합니다. 예를 들어 터빈의 커넥티드 컨트롤러가 실시간 전기 가격을 조회해 출력을 피크 수요에 맞춰 조정할 수 있는데, 이는 전통적 제어로는 불가능한 능력입니다.

가스 화력 발전소에서 자동화된 제어는 모든 장치의 성능, 시장 상황, 수급 역학을 지속 모니터링합니다. 가격 예측, 잠재 수익과 마모·유지보수 비용 비교, 출력 조정 등을 수행하며, 각 자산의 정확한 건전성 데이터를 제공하는 디지털 트윈 모델을 활용합니다.

클라우드와 엣지 간 처리를 균형 있게 분배함으로써 커넥티드 제어는 자산 간 통신, 조정, 물리적·경제적 자극에 대한 반응을 가능하게 합니다. 결과는 예지 보전, 가동 중단 감소, 효율성 증대, 수익성 증가로의 극적인 전환입니다.

저자는 GE 오토메이션 앤 컨트롤스 사장 겸 CEO입니다.