산업용 IoT: 공급망의 효율성과 회복 탄력성 제고

공급망 비효율성은 전 세계적으로 막대한 영향을 미치고 있습니다. 영국에서만 매년 최소 19억 달러의 생산성 손실 비용이 기업에 발생합니다.

공급망 마찰의 원인과 영향

마찰의 원인은 다양하며, 제조업체들은 이를 제거하기 위해 린(Lean) 관리 도구를 지속적으로 도입하고 있습니다. 비효율성(자산 대기 시간 포함)으로 인해 제조가 지연되면 비용 증가, 고객 및 공급업체 관계의 장기적 손상 등 공급망 전체에 큰 파급 효과가 발생합니다.

현장 경험에 따르면 직원들은 도구, 자재, 자산을 기다리는 데 수많은 시간을 소비합니다. 자산 추적, 상태 정보 확인, 회수, 서비스 또는 교체 등에 시간이 낭비됩니다.

IoT와 고급 분석의 역할 확대

사물인터넷(IoT)과 고급 분석 도입은 제조 및 공급망 운영에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. DHL의 최근 보고서에 따르면 IoT, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 현실 기술의 발전이 물류 분야에서 '디지털 트윈'의 부상을 견인했습니다. 이는 사용자가 물리적 세계의 디지털 대응체와 상호작용할 수 있는 기술입니다.

이 보고서는 고무적입니다. IoT는 제조 및 공급망 과제 다수를 해결할 잠재력을 지니고 있습니다. 센서를 제조 공급망 내 모든 도구, 부품, 자산에 부착하면 운영 가시성을 확보하고 성과를 크게 개선하며 비효율을 줄이는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이것이 '공급망 4.0'의 비전이지만, 아직 모든 제조 현장에 정착하지는 못했습니다.

변화의 걸림돌과 자산 인텔리전스

시장 사정을 아는 이들은 변화가 느리다는 것을 압니다. 디지털 시스템의 복잡성 인식, 레거시 장비의 만연, 신규 시스템 통합의 어려움 때문입니다. 실질적 변화를 위해서는 기술과 인력에 대한 대규모 투자가 필요합니다.

의사소통 오류와 제조 시간 낭비는 관리자들의 지속적인 골칫거리입니다. 제조 부문은 운영 전반에서 얼마나 많은 시간이 대기하는 데 쓰이는지, 왜 그런지, 비용은 얼마인지, 누가 영향을 받는지 면밀히 검토해야 합니다.

개별 제조업체의 문제는 시간과 자원이 낭비되고 있다는 인식에서 발생합니다. 예를 들어 자산 X가 사용자 Y에 의해 사전에 반납되거나 충전되지 않으면, 후속 사용자는 자산을 찾고 충전해야 하므로 다중 공정 비효율이 발생합니다. 마찬가지로 자산이 계획되지 않은 경로로 이동하거나 교정을 위해 현장 외부로 반출되는 경우도 있습니다. 이때 자산의 도착 또는 반환 시점을 정확히 알면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

자산 인텔리전스: 산업용 IoT의 핵심 부분집합

자산 인텔리전스는 산업용 IoT 내에서 인정받는 부분집합으로, 자산에 센서를 부착해 지원 소프트웨어가 위치를 정확히 파악하도록 하는 프로세스입니다. 제조 운영이나 공급망 특성에 따라 실내 또는 실외 추적이 이루어집니다. 실외/현장 외 추적은 GPS 기술에 의존하며, 전 세계 어디에서든 자산 위치를 식별할 수 있습니다.

이 접근법은 제조 조직의 모든 부분으로 운영 가시성을 확장하고, 나아가 공급업체(상류)와 최종 고객(하류)까지 확장하기 때문에 주목받고 있습니다. 본질적으로 폐기를 최대한 제거하는 셀룰러 제조의 근본적 접근을 지원하며, 자산의 신속하고 유연한 재배치가 요구되는 타 산업에도 가치를 더합니다. 이런 상황에서 동적 위치 정보와 관련 인텔리전스는 위험 감소, 속도 향상, 비용 절감을 가져옵니다.

자산 인텔리전스의 추가 효과

• 분실 서류로 인한 고가 자산 폐기 방지
• 문제 발생 전 엔지니어 알림
• 분 단위 위치, 환경, 사용 데이터 제공으로 기계적 문제 사전 예방 및 자산 수명 연장

제조업의 미래: 개방적이고 고객 중심적인 비즈니스로

이 접근법은 제조 부문이 어떻게 발전할 수 있는지 시사합니다. 제조업체는 폐쇄적인 '붉은 벽돌' 생산 중심 시설에서 벗어나 개방적이고 책임지며 협력적이고 고객 중심적인 비즈니스로 변모해야 합니다. 디지털 트랜스포메이션은 GPS 추적이 제조 수명주기를 넘어 완제품에 내장된 기능으로 작동하는 경우, 서비스 제공을 추가할 기회를 줍니다.

한 선도적인 엔지니어링 회사는 대형 엔진에 GPS 추적 기능을 통합해 평생 모니터링하며 고장 예측과 유지보수 시점을 파악합니다. 이는 새로운 수익원을 창출하고, 하드웨어 자산 판매를 넘어 고객 관계를 심화합니다.

자산 인텔리전스는 아직 초기 단계지만, 미래는 핵심 엔터프라이즈 시스템 전반에서 활용 가능한 고급 분석, 머신러닝, 처방적 인사이트에 의해 주도될 것입니다.

성공적인 IoT 통합을 위한 제언

공급망이 복잡하고 다국적일 때 IoT 시스템 통합은 벅찬 과제로 보일 수 있습니다. 성공은 제조업체가 이니셔티브를 수행하는 이유와 구체적 운영 목표와의 부합성을 제대로 평가했을 때 옵니다.

대부분 조직은 자산 위치 파악을 위해 IoT를 도입한 후, 기술이 어디까지 나아갈 수 있는지 고민합니다. 원격 위치 파악이 가능해지면 다음 질문은 '온도 등 환경 조건이 자산의 속성이나 성능에 어떤 영향을 미치는가?'가 됩니다. 이런 질문을 던짐으로써 제조업체는 공급망 하류와 그 너머에서 훨씬 더 지능적이고 효율적으로 운영할 수 있습니다.

Matt Isherwood는 Pathfindr의 전무이사입니다.