인더스트리 4.0으로의 이동은 작업장 내 레거시 시스템과 자산을 온라인 또는 클라우드 플랫폼에 얼마나 효과적으로 통합하느냐에 의해 정의될 것입니다. 이는 대다수 기업이 여전히 생산 니즈를 충족하기 위해 레거시 시스템과 장비에 의존하기 때문입니다. 한 연구에 따르면 의사결정자의 76%가 레거시 시스템이 데이터를 가둬 자동화와 운영 효율성을 크게 저해한다고 인정했습니다.
IIoT로 레거시 기계를 온라인으로 연결하면 새로 확보한 데이터로 작업장 성과를 더 잘 이해하기 시작할 수 있습니다. 연결된 장비와 시스템은 더 높은 가시성, 원격 기계 모니터링, 정확한 성과 보고를 가능하게 합니다.
인더스트리 4.0의 이점은 잘 알려져 있지만, 기계와 시스템 데이터에서 통찰력을 얻으려면 먼저 데이터를 정확하게 포착할 수 있어야 합니다. 걸림돌은 레거시 기계와 시스템이 이를 어렵게 만든다는 것입니다.
IIoT로 레거시 시스템을 온라인으로 가져오는 5단계를 소개합니다:
레거시 시스템을 온라인으로 가져오는 IIoT 솔루션 구현의 첫 단계는 프로젝트로 무엇을 달성할지 결정하는 것입니다. IIoT는 그 자체로 광범위한 이니셔티브이므로, 기업은 IIoT 프레임워크를 설계하기 전에 제공하는 하드웨어, 소프트웨어, 컴퓨팅 옵션을 이해해야 합니다.
이를 염두에 두고 IIoT 기반 디지털 전환 로드맵 수립 시 물어야 할 질문들:
브라운필드 제조 시설은 일반적으로 자재 처리와 기계 관리 전반에 걸쳐 여러 레거시 시스템과 운영으로 구성됩니다. 따라서 여러 레거시 시스템을 온라인으로 가져오는 것은 자본 집약적일 수 있습니다.
시설 내 레거시 시스템과 장비는 다음을 포함하여 몇 가지 항목을 기록하며 분석해야 합니다:
이 질문들은 특정 장비나 시스템에 IIoT 장치를 할당하는 비용과 가능한 경우 단순히 시스템을 LAN 기능으로 업데이트하는 비용을 결정하는 데 도움이 됩니다. 각 레거시 시스템을 온라인으로 가져올 때의 영향을 이해하면 제조업체가 희소 자원을 더 잘 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 자재 처리 시스템을 IIoT로 온라인으로 가져오는 것이 CNC 기계를 디지털화하는 것보다 작업장 효율을 더 개선한다면, 자재 처리 공정과 IIoT 통합을 우선순위에 두어야 합니다.
IIoT 시장은 현재 역대 최고이며 향후 5년간 지속 성장할 전망입니다. 이는 현재 수천 개의 IIoT 하드웨어 공급업체와 솔루션이 있어 프로세스를 복잡하게 만든다는 의미입니다. IIoT 하드웨어 평가 시 평가에 물어봐야 할 질문:
오늘날 IIoT 장치는 제조 시설에서 사용될 때 보호하는 다양한 침투 보호 등급(IP 코드)을 통합합니다. 작업장 환경과 시스템 구조에 대한 지식으로 IIoT 하드웨어 선택이 쉬워집니다. 위 질문에 대한 답은 단순 센서나 인간-기계 인터페이스를 갖춘 스마트 장치 중 무엇이 레거시 시스템을 온라인으로 가져오는 데 최적인지 결정합니다.
디지털 전환 로드맵 분석은 작업장에 컴퓨팅 리소스를 제공하는 최적 옵션 선택의 기초가 되어야 합니다. 여기서 컴퓨팅 리소스는 시스템의 데이터 처리 능력을 의미합니다. 이는 데이터 저장 같은 단순 작업부터 데이터 분석 같은 복잡한 작업까지 포함할 수 있습니다. 레거시 시스템에 컴퓨팅을 제공하는 옵션:
클라우드 컴퓨팅은 데이터 분석을 처리하는 중앙 집중식 컴퓨팅 솔루션을 제공하지만 처리 지연 문제를 겪을 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 분산 모델로 배포된 IIoT 장치나 레거시 시스템에 컴퓨팅 리소스를 가져옵니다. 반면 하이브리드는 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 통합하여 IIoT를 통해 온라인으로 가져온 레거시 시스템을 모니터링하고 관리합니다.
유용한 읽을거리: 제조 분야 엣지 컴퓨팅 vs 클라우드 컴퓨팅
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제조 작업장 내 IIoT 통합은 다양한 사이버보안 질문과 과제를 제기합니다. 이러한 과제에는 데이터 절취, 랜섬웨어, 피싱 공격이 포함되며 이는 레거시 프로세스를 마비시킬 수 있습니다. 이로 인해 가동 중단이나 영구적 데이터 손실이 발생합니다. 가동 중단의 영향은 널리 문서화되어 있으며 금전적 손실과 극단적인 경우 비즈니스 실패를 포함합니다.
따라서 레거시 시스템을 온라인으로 가져오는 최종 프로세스는 작업장 자산과 비즈니스를 보호하는 보안 정책 개발입니다. 클라우드 고려 시 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 도구가 위협 인텔리전스에 도움이 되며, 엣지 컴퓨팅의 분산적 특성은 자체적인 사이버보안 탐지 조치를 제공합니다. 더 깊이 있는 내용은 산업용 IoT 보안 기사에서 확인하세요.
MachineMetrics 같은 IIoT 플랫폼은 레거시 시스템 내에 배포된 IIoT 장치를 모니터링하고 관리하기 위한 실행 가능한 생태계를 제공하는 하이브리드 컴퓨팅 환경입니다. 이 플랫폼은 광범위한 데이터 보안 적용 범위를 제공하여 작업장 데이터 보안이라는 막중한 책임을 당신의 어깨에서 경험 많은 엔지니어에게 단단히 맡깁니다. 우리 팀과 데모 예약으로 MachineMetrics IoT 플랫폼에 대해 더 알아보세요.
산업기술
기계가 공정 중 및 라인 끝에서 이상 징후를 학습하여 감지 새 차량이 조립 라인에서 나오면 일부 완성차 업체는 가상 눈(카메라+AI)으로 최종 검사를 수행해 품질을 보장하고 스크래치, 찍힘, 누유가 없는지 확인합니다. 이 눈 뒤에는 인공지능(AI)과 그 하위 집합인 머신 러닝(ML)이 있습니다. 이 기술들은 UVeye(이스라엘 텔아비브-야포)의 자동화된 컴퓨터 이미징 기술에도 적용됩니다. AI 외에도 독자 알고리즘, 클라우드 아키텍처, 센서 융합을 통해 몇 초 만에 차량 전체를 검사하고 결함을 지적합니다. 머신 러닝과 AI는 이
분석 샘플링 시스템 Q&A: 필드 엔지니어링 지역 매니저 마이크 프로스트 분석 샘플링은 석유·가스 추출, 화학·석유화학 공정, 발전 등 수많은 산업에서 핵심 공정입니다. Swagelok 아시아태평양 필드 엔지니어링 지역 매니저 마이크 프로스트가 분석 샘플링의 흔한 과제들을 짚어줍니다. Swagelok Reference Point (SRP): 마이크님, 본인과 Swagelok에서의 역할 소개를 부탁드립니다. 마이크 프로스트: 필드 엔지니어링 지역 매니저로서 지역 내 34명 필드 엔지니어 코칭·리더십을 맡고 있습니다. 또 엔지니어들이
