제조업을 혁신하는 4대 산업용 IoT 핵심 적용 사례

인더스트리 4.0이 21세기 1분기를 관통하며 나아가면서, IIoT(산업용 사물인터넷)가 다음 산업 혁명임은 명백해졌습니다. 제조 분야에서 IoT의 예견된 이점을 실현하면서 글로벌 제조업체들은 기존 공장을 스마트 팩토리로 업그레이드하기 위해 설비 상호 연결에 막대한 투자를 하고 있습니다. 한 연구에 따르면 올해 말까지 제조업체들은 IoT 기술과 솔루션에 700억 달러를 투자할 것으로, 2015년 290억 달러에서 급격히 증가했습니다.

구현 후 3~4개월 이내에 제조 현장은 전체 설비 효율을 24% 개선하고, 제품 불량을 16% 줄이고, 인력 활용도를 12%포인트 높이고, 생산 라인 출력을 10% 증가시킨 것으로 나타났습니다.

인터넷상에는 IoT의 수많은 유스케이스가 논의되고 있습니다. 하지만 초기 도입자들이 제조 산업에 구현을 고려하는 4가지 핵심 IoT 유스케이스는 다음과 같습니다.

1. 자산 활용도 향상

IIoT 세계에서 미래 예측과 기술 적용은 포괄적이고, 위험은 불확실하며, 표준은 아직 수립되지 않았지만, 선정된 비즈니스 애플리케이션이 단기 도입의 동인으로 부상했습니다. 그러한 동인 중 하나가 자산 활용도 극대화입니다.

세계경제포럼의 산업용 인터넷 설문조사에 따르면, 자산 활용도 극대화가 IoT 기술 채택의 최우선 이유로 꼽혔습니다. 응답자의 79%가 이 이유를 '매우 중요함' 또는 '중요함'으로 평가했습니다.

자동 결함 코드가 있는 정교한 PLC부터 구형 라인의 연결성을 위한 저전력 배터리 구동 장치까지, 산업용 IoT는 자산 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 즉시 사용 가능한 클라우드 기반 자산 관리 애플리케이션은 데이터 분석을 자동화하여 주요 성과 지표(KPI)를 실시간으로 자동 생성합니다. 사상 최초로 중소 제조업체들도 '대기업'과 같은 방식으로 운영 분석에 접근하여 제조 운영을 최적화할 수 있게 되었습니다. 하지만 가장 중요하고 유일한 질문은 "이걸로 도대체 뭘 할 수 있나?"입니다.

많은 SaaS 기반 자산 관리 소프트웨어는 큰 자본 지출(CapEx) 없이 6~12개월 내 ROI를 홍보합니다. 하지만 단순히 자산 정보에 접근하는 것만으로는 자산 활용도가 향상되지 않습니다. (잠깐, IIoT 마법 지팡이가 없다고요?). 현실 세계에서 자산 관리 앱은 반드시 하이테크가 아닌 변화를 촉발합니다. 이 모순적인 설명을 더 명확히 하기 위해, 자산 관리 시스템 설치 불과 몇 주 후 문제를 겪은 일회용품 제조업체의 사례를 들 수 있습니다. 접착제 도포가 필요한 공정에서 작업자들이 불필요하게 여분의 접착제를 추가하고 있었습니다. (놀랍지 않으시죠) 이 추가 접착제가 연간 63,000달러의 비용을 초래하는 다운타임 이벤트의 주요 원인이었습니다.

2. 제품 개발

최종 제품의 결함과 결점은 제조 공정에서 지출을 증가시키고 직원을 과부하시킵니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 제조업체는 IIoT 기능을 활용할 수 있으며, 그중 하나가 디지털 트윈(Digital Twin)입니다. 이는 개발 중인 제품을 디지털 형태로 복제합니다. 센서를 리트로핏하여 제조업체는 설비의 전체 작동 메커니즘과 각 단위에서 예상되는 출력에 대한 데이터를 수집합니다. 디지털 복제본에서 수집된 데이터는 관리자가 시스템의 효율성, 효과성, 정확성을 분석할 수 있게 합니다. 또한 제품의 잠재적 병목 현상을 식별하여 관리자가 더 나은 버전의 제품을 만들도록 돕습니다.

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3. 공급망 관리

IoT 디바이스는 재고 상태를 실시간으로 추적하고 추적합니다. 제조업체는 사용 가능한 자원에 대한 실시간 통찰력을 통해 공급망을 모니터링할 수 있습니다. 여기에는 재공품(WIP), 설비 수집, 필요한 원자재 납기일 관련 정보가 포함됩니다. 일부 IoT 공급업체는 자사 IoT 솔루션을 제조업체의 기존 ERP 시스템과 통합하여 운영을 위한 수작업 문서화의 필요성을 없애기도 합니다. 여러 부서에 대한 교차 채널 가시성을 제공하여 이해관계자가 진행 중인 진행 상황을 검토할 수 있게 함으로써, 조직 내 관리 부실과 분석 부족으로 인한 지출을 줄입니다.

4. 예측 유지보수

설비를 가동 상태로 유지하는 것은 운영 지출을 크게 줄여 제조업체에 수백만 달러를 절약해 줍니다. 센서, 카메라, 데이터 분석을 사용하여 다양한 생산 라인의 관리자들은 이제 기계가 실제로 고장 나기 전에 언제 고장 날지 판단할 수 있습니다. IoT 지원 시스템은 데이터를 사용하여 경고 신호를 감지하여 관리자가 유지보수 일정을 수립하고 문제가 발생하기 전에 설비 서비스를 예약할 수 있게 합니다.

센서와 디바이스의 실시간 데이터를 활용하여 운영 관리자는 설비의 현재 상태에 빠르게 접근하고, 경고 신호를 인식하고, 문제에 대한 알림을 받고, 유지보수 일정 수립에 낭비되는 시간을 없앨 수 있습니다.

적시에 의미 있는 실시간 정보를 얻을 수 있는 가능성은 관리자가 어떤 설비에 유지보수가 필요한지 알 수 있게 하여 유지보수 작업 계획을 개선합니다. 이 모든 것이 더 높은 종합 설비 가용성(OEA)으로 이어집니다. 따라서 시스템은 온라인 상태를 유지하면서 작업자는 작업에 집중할 수 있습니다.

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운영 효율성 향상

제조 분야에서 IoT의 많은 이점 중 하나는 운영 효율성을 개선하는 방식입니다. 예를 들어, 기계가 양호하지 않은 상태에서 작동하거나 고장 직전이면 연결된 센서가 잠재적 고장을 판단하고 엔지니어에게 서비스 요청을 트리거할 수 있습니다. IoT는 예방 유지보수 접근법을 한 단계 끌어올려 제조업체가 불필요한 수리와 교체에 수천 달러를 절약하게 합니다.

하루에 한 번 부지를 돌며 16개 미터를 수동으로 확인하는 근로자에게 시간당 16달러를 지급하는 시설의 경우 월 3,840달러가 듭니다. 이 사람이 매시간 같은 미터를 확인하여 변화를 읽으려 한다면 92,160달러가 듭니다. 이제 매분 또는 매초마다 미터를 확인하는 것을 생각해 보세요. IoT 없이는 인간적으로 불가능한 일입니다.