산업용 IoT & 예측 분석: 제조 효율성 가속화

산업용 사물인터넷(Industrial Internet of Things), 인더스트리 4.0, 디지털 팩토리(Digital Factory) 등은 모든 마케팅 임원이 좋아하는 유행어입니다. 하지만 오늘날 이들의 광범위한 채택으로 인해 이들은 적용 가능한 기술이 되었고, 제조업체들이 더 높은 생산성이라는 보편적 목표를 달성할 수 있게 했습니다.

처음부터 데이터에 관한 것이었습니다. 플랜트 플로어(plant floor)는 모든 면에서 데이터가 풍부합니다. 단지 그것을 포착하는 문제일 뿐입니다. 미국 제조업체의 거의 3%만이 운영 데이터에 접근해 유익한 정보를 추출하고 있는 것으로 나타났습니다. 모든 IIoT 전환을 성공시키기 위해서는 기업들이 목표와 이를 성공으로 이끌 인적 자원의 가용성에 대해 명확해야 합니다.

톱다운 방식으로 세분화된 목표가 가장 합리적이며, 팀들이 모듈식으로 접근할 수 있게 합니다. 또한 IIoT는 결국 다양한 기능의 결합이므로 학제 간 일관성을 허용하는 업무 관계를 형성하는 것이 중요합니다. 협력하는 리소스의 예로는 플랜트 엔지니어, 기술자, 시스템 통합업체(SI), 그리고 물론 경영진이 있습니다.

예측 분석(Predictive Analytics)은 IIoT의 필수적인 측면으로, 이것이 없으면 전환의 전체 목적이 무색해집니다. 데이터 덩어리들이 활용되고 진정한 의미에서 지능이 달성되도록 합니다. 간단히 말해 예측 분석은 프로세스 품질 개선과 수요 예측을 포함하며, 이 둘 모두 조직의 생산성 향상을 허용합니다. 그러나 디지털 팩토리에서는 그 역할이 훨씬 더 광범위해 기계 가동 시간과 장비 강제 고장 방지 같은 영역으로 확장됩니다.

공장 곳곳에 설치된 센서에서 수집된 실시간 데이터를 처리함으로써 예측 분석은 실제로 고장이 나기 전에 고장 날 가능성이 있는 기계에 대한 인사이트를 운영자에게 제공합니다. 이는 운영자가 공장 전체 중단을 초래하는 대신 유휴 시간에 수리를 예약할 수 있게 합니다.

수집되는 데이터 양이 증가함에 따라 자동화 범위도 증가하며, 수동 프로세스의 지능도 높아집니다. 예를 들어 시스템을 조정해 고장이 임박하면 기계 작동을 자동으로 느리게 하거나 수명을 연장하는 임계값을 설정할 수 있습니다.

마찬가지로 업스트림 데이터는 운영자가 더 정확하게 근본 원인 분석을 수행할 수 있게 하여 특정 오류 재발 가능성을 낮춥니다.

이 모든 이점은 이론적인 것이 아니라 전 세계 조직들이 실제로 누리고 있습니다. 예를 들어 아메리칸 일렉트릭 파워(AEP)에서 예측 분석을 사용해 가스 터빈 고장 전에 수리를 진행할 수 있었습니다. 조기 경보로 1,900만 달러를 절약했는데, 이는 터빈 완전 고장 시 발생했을 비용입니다.