MES와 IoT 플랫폼: 제조 운영 관리의 미래 탐색

모든 산업에서 제품 혁신 주기의 가속화와 시장 수요의 변동성 증가는 대부분 효율성을 위해 설계된 제조 공장과 조직에 도전하고 있습니다. 맞춤형 제품에 대한 일반적인 추세를 더하면, '인더스트리 4.0(I4.0)' 혁명의 핵심 동력이 유연성임이 이해됩니다. 말할 필요도 없이 생산성과 품질 요구사항은 사라지지 않을 것입니다. 사실 오늘날 성공은 효율성과 유연성 모두를 요구합니다. 초기 개념 증명에서 대규모 구현으로 이동하면서 제조사들은 제조 운영 관리(MOM)에 대한 새로운 접근이 필요하며, 이는 우리가 알던 MES 생태계에 도전하고 있습니다.

MES의 미래

제품의 가속화된 갱신과 개인화 증가는 제품 수명주기 관리(PLM)와 제조 공정 간의 훨씬 더 긴밀한 통합을 요구합니다. 제품 정의 데이터의 원활한 흐름은 신제품이나 변형 도입을 가속화해 제품 또는 서비스 혁신의 시장 출시 시간을 수주 또는 수개월 단축시킵니다.

변동하는 시장 수요에 적응하려면 거의 즉시 램프 업/다운하고 전환할 수 있는 유연한 공장이 필요하며, 컴플라이언스나 고객 서비스 이유를 위한 엔드투엔드 추적성을 보장해야 합니다. 이 모든 이유로 MES의 'ERP 실행 팔'로서의 역할이 강화되며, 대부분의 인더스트리 4.0 리더들은 여전히 MES를 제조 운영의 백본으로 정당하게 간주합니다.

새로운 패러다임

잘 설계된 MES 핵심 시스템의 중요성을 인식하면서도, 대부분의 제조사들은 유사한 문제에 직면합니다. 대부분의 MES 구현은 IT/OT 격차가 여전히 넓고 많은 하드 와이어링이 필요했던 10년 전에 시작되었습니다. 결과적으로, 중단 없는 운영을 보장하기 위해 기능 추가나 진화는 여전히 다년 릴리스/업그레이드 주기에 묶여 있습니다. 둘째, 대부분의 MES 솔루션은 클라우드나 온프레미스에서 소프트웨어 솔루션을 유연하고 확장 가능하게 만드는 현재 표준 패턴이 아직 초기 단계였던 시기에 아키텍처되었습니다.

생산 임원들과 대화할 때 그들은 제조 운영 관리에 대한 두 가지 주요 요구사항을 강조합니다:

1. 더 복잡하고 빠르게 변화하는 운영을 통제하기 위해 시스템 경계를 넘어 엔드투엔드 가시성이 필요합니다. 올바른 결정을 내리기 위해 실시간 생산 데이터뿐만 아니라 PLM이나 ERP에서 오는 마스터 데이터 맥락도 필요합니다.
2. 변화 속도 증가에 대처하기 위해 안정적인 백본이 필요하지만, 결국 핵심 시스템을 풍부하게 할 이슈별 앱으로 유연하게 확장할 능력도 필요합니다.

전통적 역할 외에도 MES는 유연하고 강력한 통합, 분석, 앱 개발 역량을 제공해야 하며, 이는 분명히 아키텍처되지 않았던 것들입니다.

IoT의 역할

제품 연결과 이를 확장하는 서비스 제공을 위해 처음 개발된 IoT 플랫폼 — GE 프레딕스(Predix), 지멘스 마인드스피어(Mindsphere), PTC 씽웍스(Thingworx) 등 — 은 이러한 역량을 통합 솔루션으로 패키징하며, 보통 클라우드에서 쉽게 접근 가능합니다. 많은 제조사들이 이를 선택해 포인트 솔루션을 개발하며 IoT와 빅데이터 분석의 운영 최적화 잠재력을 탐구했습니다.

소규모 스타트업들도 기회를 보고 이 플랫폼을 사용해 예측 유지보수, 자산 성과 관리, 생산 최적화 영역에서 패키지 솔루션을 제공했습니다. 마침내 주요 클라우드 플레이어들도 쇼핑 플로어 연결부터 머신러닝까지 모든 기본 기능을 제공하는 IoT 전용 프레임워크를 제공하기 시작했습니다.

우리가 협력하는 대부분의 제조 고객들은 같은 갈림길에 있습니다. 초기 개념 증명 파일럿들은 자산과 심지어 전체 생산 라인의 신뢰성, 수율, 전반적 효율성에서 의미 있는 절감이 달성될 수 있음을 입증했습니다. 또한 이러한 파일럿 프로젝트들은 IoT 플랫폼의 유연성을 입증해 다양한 운영 과제에 대한 포인트 솔루션 개발 시간을 극적으로 단축할 수 있게 했습니다. 하지만, 이러한 대부분 바텀업 파일럿들은 종종 호환되지 않는 기술의 확산으로 이어졌고, 때때로 CIO들이 폭주하는 비용과 보안 문제를 막기 위해 개입하게 만들었습니다.

우리가 자주 받는 질문은 기술 확산을 억제하면서 로컬 프로세스 혁신을 억누르지 않고 어떻게 그 실험들을 넘어 확장할 것인가입니다.

단순 기술이 아니다

파일럿 프로젝트들은 또한 I4.0이 더 스마트한 자동화 배포보다 훨씬 더 깊은 변혁임을 확인시켜 주었습니다. 데이터를 기반으로 즉석에서 운영을 최적화하는 것은 관리 문화의 심오한 진화입니다. 직관적 운영 이해에 가치를 두는 생산 관리자는 분석이 자신의 직관을 지원하고 향상시키며 점진적으로 자동화할 것임을 받아들여야 합니다.

I3.0의 자동화 드라이브가 용접공을 로봇 프로그래머로 진화시켰던 것처럼, 고급 기술을 사용해 로봇을 더 똑똑하고 자율적으로 만들었듯이, I4.0은 생산 관리에도 같은 진화를 의미합니다. 공장 운영에 80% 시간을 쓰던 역할이 시스템을 미세 조정해 더 똑똑하고 결국 자율적으로 만드는 것을 요구하게 될 것입니다.

이것이 사소한 변혁이라고 믿는다면, 다음 공장 방문 때 최근 배포된 생산 대시보드가 쇼핑 플로어 현실을 진정 반영하고 생산을 주도하는지 확인해 보십시오. 하지만 드문 경우를 제외하고, 감독자는 여전히 자신의 XL 스프레드시트로 운영을 주도하고 일일 생산 회의를 운영해야 하는 이유를 꽤 설득력 있게 설명할 것입니다.

더 깊이 파고들면 그의 최신 요청인 몇 개 더 센서와 지속적 이슈를 더 잘 이해하기 위한 간단한 분석이 6개월이 걸려 이뤄졌고, 그가 결국 해결한 솔루션을 자동화하는 것은 기존 IT/OT 환경 기반의 비용과 시간 때문에 불가능함을 알게 될 것입니다.

미래의 MES

모든 산업에서 CIO들은 이제 MES와 IoT 플랫폼이 나란히 배포되고 시간이 지남에 따라 향후 10년간 그들의 I4.0 전략을 지원할 유연하고 확장 가능한 플랫폼으로 통합되는 미래를 고려하고 있습니다.

기업의 초기 상태는 꽤 다르지만, 일반적인 방향은 꽤 유사합니다. 첫째, 특정 개발을 MES에서 정리하고 프로세스 측면에 집중한 간소화된 핵심 시스템을 배포하며, 표준/규제 보고 요건을 포함해 ERP와 긴밀히 통합합니다. 표준 '노 모드(No mods)' 구현으로 돌아가 비용을 제한하면서 정기적 업그레이드를 통한 공급업체 혁신 활용을 가능하게 합니다. 일반적인 방향이 클라우드 표준 기반의 더 개방성으로 향함에 따라 MES 시스템도 현대적 아키텍처에 더 쉽게 통합될 것입니다. 둘째, IoT 플랫폼을 활용해 지속적 진화와 훨씬 더 빠른 라이프사이클이 필요한 성과 모니터링과 최적화 애플리케이션을 개발합니다. 플랫폼은 정확한 이슈를 이해, 해결, 자격 검증하는 데 사용되며, 자격 검증된 솔루션은 다음 MES 릴리스 요건으로 피드됩니다. 플랫폼이 임시 솔루션 구현을 허용해 업그레이드 비용을 충당하기 시작한다면 분명히 해가 되지 않습니다.

위에서 언급한 새 기술 개발을 위한 올바른 투자로 적절히 지원된다면, IoT 플랫폼 배포는 I4.0 변혁을 크게 가속화할 수 있습니다. 플랜트 간 이동하며 파일럿과 롤아웃을 지원하는 선견지명 있는 공정 전문가와 데이터 과학자로 구성된 전담 데이터 팀 창설은 대부분의 리더들이 투자한 영역 중 하나입니다. 이러한 데이터 팀 중 일부는 공정 엔지니어와 생산 감독자와 긴밀히 협력해 높은 영향 이슈를 다루는 앱의 연속적 릴리스를 생산할 수 있는 애자일 개발 팀도 포함합니다.

기성 MES 구현과 플랫폼 기반 맞춤형 분석 애플리케이션 간 원활한 통합을 허용하는 아키텍처 패턴 개발은 선도 고객들과의 공동 혁신의 주요 축입니다. 좋은 소식은 이들이 CRM 패키지 프론트엔드에서 성공적으로 배포한 것과 같은 패턴이라는 것입니다.

공정 엔지니어, 데이터 과학자, 클라우드 아키텍트들로 구성된 다학제 팀들이 클라우드 기술의 힘을 활용해 한 번에 하나의 앱으로 자율 운영 상태에 도달할 가능성을 탐구하고 있습니다. 그리 멀지 않은 미래에 '제조 앱 스토어(Manufacturing App Store)' 개념이 현실이 될 수 있습니다.

파스칼 브로세(Pascal Brosset), 캡제미니(Capgemini) 디지털 제조 CTO