인더스트리 4.0(제4차 산업혁명)은 비즈니스를 더 스마트하고 자동화하는 것입니다. 제3차 산업혁명이 기계·아날로그 공정을 디지털로 전환하는 데 초점을 맞췄다면, 제4차 산업혁명은 기계가 더 자율적이 되고, 서로 '대화'하며, 인간이 감당할 수 없는 방대한 데이터를 효율성과 성장을 위해 처리하도록 만드는 데 초점을 맞춥니다. 인더스트리 4.0 기술은 제2차 산업혁명의 증기 동력에서 전기로의 전환만큼 근본적인, 비즈니스 운영 방식의 근본적 변화를 나타냅니다.
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제조업에서 인더스트리 4.0은 광범위한 파급 효과를 가집니다. 운영 효율성 제고, 수요 예측 정교화, 데이터 사일로 해체, 예측 유지보수, 작업자 안전·가상 교육 강화 등 다양하게 활용됩니다. 디지털 전환이라는 더 넓은 개념의 일부로서, 인더스트리 4.0은 기획부터 납품까지 제조 전 과정을 아우르며, 심층 분석, 현장 데이터 센서, 스마트 창고, 시뮬레이션 변경, 제품·자산 추적 솔루션을 제공합니다.
제조업체에게 인더스트리 4.0 기술은 한때 분리됐던 공정들을 연결해, 실행 가능한 인사이트와 함께 조직 전체에 더 투명하고 가시적인 뷰를 제공합니다.
아래는 인더스트리 4.0이 가져온 주요 디지털 전환 기술입니다. 원하는 항목을 선택해 해당 섹션으로 이동하세요:
빅데이터는 말 그대로 방대한 데이터입니다. 인간과 팀이 수년간 수작업으로 분석해도 실질적 가치를 얻기 힘든 거대한 통계와 숫자의 산입니다. 하지만 기계가 주도하면 완전히 다른 이야기가 됩니다. 오늘날의 첨단 컴퓨팅 역량으로 이 거대한 순수 데이터 스트림을 정확하고 실행 가능한 인사이트로 변환해 제조 리더의 의사결정을 지원할 수 있습니다. 데이터 소스에는 공장 현장의 IoT 센서, 조명 시스템부터 판매 데이터, 날씨·정치 상황 같은 공급망 관련 요소까지 모두 포함됩니다.
빅데이터는 인더스트리 4.0의 다른 많은 기술을 뒷받침합니다. 더 많은 데이터가 활용될수록 효과 수준은 더 커집니다.
위스콘신주의 어느 공장 현장에 공장의 모든 기계에 작은 센서(산업용 IoT 센서, 곧 자세히 다룸)가 연결돼 있다고 상상해 보세요. 이 센서는 센서 현장과 클라우드(이것도 곧 다룸) 양쪽에서 기계 사용량 같은 정보를 지속적으로 기록·분석합니다. 이 작은 IoT 센서의 모든 데이터가 머신러닝 알고리즘에 입력됩니다.
수집된 기계 데이터를 분석해 품질 결함을 예측하고 공구 수명을 연장합니다.
이 알고리즘은 해당 설비의 유지보수 일정에 대한 결과를 출력합니다. "이 기계의 벨트가 2~3주 내에 끊어질 가능성이 높음." 이 정보를 바탕으로 유지보수를 일주일 내 근무 외 시간에 예약하면, 기계는 모든 근무 시간 동안 운영 효율성을 유지합니다. 이것이 '예측 유지보수'이며, 빅데이터 없이는 불가능합니다. 빅데이터는 이 공장이 자산을 관리하고, 비용을 줄이며, 다운타임 위험을 제한하도록 돕습니다.
자율 로봇은 인간 조작자 없이 작업을 지능적으로 관리하는 자립형 기계입니다. 복잡한 작업이라도 반복 작업을 빠르고 정확하게 수행하며, 유지보수 외에는 거의 다운타임이 필요 없습니다.
자율 로봇은 생산 라인에서 무거운 물건을 들어 옮기는 데 사용돼 용접, 조립, 팔레타이징 시 사람의 부상을 방지합니다. 창고 레벨에서는 여러 주문이라도 최적 경로를 빠르게 분석·선택해 오더 피킹을 도울 수 있습니다. 휴식이 반드시 필요하지 않으므로 연속 생산에도 활용 가능합니다.
디지털 트윈은 공상과학 영화에서 튀어나온 듯하지만, 실제 객체·개념·영역을 디지털 공간에서 시뮬레이션하는 매우 실재하는 기술입니다. 시설 내 모든 물리적 자산, 운영 시스템, 구조물의 3D 표현을 포함할 수 있습니다. 디지털 트윈 시스템의 활용 사례는 매우 광범위합니다.
CNC 기계의 디지털 트윈, 일종의 '스테로이드 맞은 3D 모델'.
산업용 IoT 센서를 사용해 제조업체는 전체 공장 현장을 가상 공간에서 '볼' 수 있습니다. 모든 자산의 위치, 가동 시간, 유지보수 필요 사항(아직 발생하지 않은 것 포함)을 확인할 수 있습니다. 실생활에서 열기 위험하거나 비용이 많이 드는 기계 내부를 '들여다볼' 수도 있습니다.
이 디지털 트윈과 머신러닝으로 제조 리더는 유지보수 작업을 예측하고 장비 활용도를 높여 병목을 줄일 시간을 찾을 수 있습니다. 직원들을 현장의 실제 기계에 투입하기 전에 안전한 거리에서 교육하고, 운영 변경 아이디어를 구현 전 시간·비용·에너지 투자 없이 테스트할 수 있습니다.
수평·수직 통합은 '인더스트리 4.0의 백본'이라 불립니다. 전제는 연결성과 가시성입니다. 이는 단일 조직 내부이거나 산업 파트너와의 외부 관계일 수 있습니다. 기계와 기업이 끊임없이 데이터를 통신·공유해 더 깊은 분석 기회, 더 큰 투명성, 모두를 위한 효율성 증대를 이룹니다.
한 기업 내 여러 생산 시설이 있다면, 수평 통합으로 재고 수준·지연 같은 데이터 이슈를 원활하게 공유할 수 있습니다. 제조업의 수직 통합은 R&D부터 조달, 제조, 영업까지 부서 간 사일로를 허물어 조직 전체가 하나의 단위로 작동하게 합니다. 모두가 데이터를 공유하고, 모두가 혜택을 보며, 모두가 역동적으로 운영됩니다.
산업용 IoT는 비즈니스 전반에서 실시간으로 데이터를 수집·모니터링하는 작은 센서(때로는 컴퓨팅 역량 탑재)를 배치하는 것을 의미합니다. IoT 센서는 조명, HVAC(난방·환기·공조), 공장 현장 기계 등 거의 모든 것과 연계해 배치할 수 있습니다. 산업용 IoT는 인더스트리 4.0의 기반 기술입니다. 연결된 설비의 혜택은 조직의 여러 레벨에서 더 나은 의사결정을 위한 인사이트를 제공한다는 점에서 엄청납니다.
완전히 연결된 산업 운영이 IoT를 포함한 인더스트리 4.0 기술을 활용해 성과에 대한 더 깊은 통찰을 얻습니다.
이미 예측 유지보수에서 산업용 IoT의 역할을 논했습니다. 또 다른 제조업 사례는 병목 해소와 생산 처리량의 대규모 증대입니다. 생산 현장의 각 기계에 생산 효율·사용량·가동시간 등을 모니터링하는 IoT 디바이스가 연결돼 있다면, 이 데이터를 머신러닝 알고리즘과 결합할 수 있습니다. 이를 통해 가장 우선순위 높은 병목을 나타내는 기계와 해결 방법을 파악할 수 있습니다. 기계 업그레이드가 필요한가? 단순히 하루 중 더 많은 시점에 활용하면 되는가?
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비즈니스 모든 레벨에 많은 기술이 관여한다면, 해커와 기타 악의적 행위자로부터 시스템을 지키기 위한 보호 장치가 필요합니다. 사이버보안 기술은 디지털 시스템을 내부·외부 공격 벡터로부터 보호하는 모든 것을 말합니다. 현대 사이버보안에는 블록체인, 인공지능 같은 기술이 관여하며, 산업용 IoT 디바이스 같은 신기술도 보호할 수 있습니다.
디지털화된 스마트 시스템이 갖춰지면, 충분한 사이버보안이 없는 제조업체는 지적재산권 도난, 사보타주에 의한 불량품 생산, 랜섬웨어, 신원 도용 등의 위협에 노출됩니다. 그러나 제조업체는 침해 사고 시 대응 계획 수립과 데이터·장비·IoT 시스템을 보호하는 사이버보안 조치 활성화로 보안 위협을 완화할 수 있습니다.
클라우드는 인터넷상의 광범위한 연결 시스템을 지칭하는 모호한 용어입니다. 보통 자사 외부에 위치한 서버를 의미합니다. '클라우드'는 로컬 머신이 아닌 인터넷상(예: 타사 서버)의 어딘가에 저장된 소프트웨어와 데이터에 사용될 수 있습니다.
완전한 IoT 아키텍처에서 제조업체는 클라우드와 엣지를 모두 활용해 깊은 처리 능력과 확장성으로 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
클라우드는 제조업체에 많은 혜택을 줍니다. 센서 방대한 데이터를 내장된 중복 시스템으로 안전하게 보관할 수 있습니다. 고객 데이터도 안전하게 보관 가능합니다. 컴퓨팅에도 활용할 수 있습니다. 머신러닝을 이용한 리스크 모델링 같은 계산 집약적 작업을 클라우드에서 수행해 고성능 기계의 오버헤드 비용을 줄일 수 있습니다. 최근에는 '클라우드 제조'에도 사용되는데, 이는 소프트웨어를 뜻하기도 하고, 지리적으로 분산된 장소에서의 진정한 분산 제조를 뜻하기도 합니다.
적층 제조는 재료를 깎아내는 대신 층층이 쌓아 올리며 아이템을 만드는 방식입니다. 이는 목재 절단·조각 같은 기존 방식(절삭 제조)과 대비됩니다.
3D 프린팅은 적층 제조의 한 형태입니다. 주류 도입 사례로는 빅데이터 기반으로 설계된 신발을 3D 프린팅하는 아디다스가 있습니다.
인공지능과 머신러닝은 인간 개발자가 프로그래밍하지 않은 결론에 도달하기 위해 알고리즘으로 데이터를 처리하는 기계를 말합니다. 이 기계들은 데이터로부터 학습해 점점 더 정확한 예측을 생성합니다.
인공지능과 머신러닝은 제조업에서 수요 예측과 예측 유지보수에 널리 사용됩니다. AI가 센서와 기타 소스에서 방대한 데이터 배열을 고려할 수 있으므로, 인간이 할 수 없는 방식으로 변동성 크고 복잡하며 동적인 상황을 준실시간으로 예측하는 완벽한 후보입니다. AI는 제조업체의 시장 변화 예측과 전망에 효과적입니다.
증강현실은 실제 세계에 추가 감각 입력(주로 시각)을 오버레이하는 기술입니다. 일반적인 예로 구글 글래스와 게임 포켓몬 고가 있습니다.
제조업에서 증강현실은 작업자 교육과 유지보수에 모두 활용될 수 있습니다. 신입 직원은 공장 현장에 들어가기 전 위험할 수 있는 기계 사용법을 안전한 가상 환경에서 배울 수 있습니다. AR은 유지보수 작업 시 툴팁, 수리 매뉴얼, 기타 주석이 기술자의 시야에 바로 보이게 해줍니다. 증강현실은 기술자가 위험하고 복잡한 기계 내부를 열기 전에 '안쪽을 들여다보게' 해, 정확히 무엇을 찾아야 하고 무엇을 해야 할지 작업 시작 전에 알 수 있게 합니다.
MachineMetrics는 직관적이고 유연한 산업용 IoT 플랫폼을 제공해 모든 제조 장비에서 데이터를 쉽게 수집·변환하고, 팩토리 작업자를 위한 강력하고 실행 가능한 애플리케이션으로 만들어 디지털 팩토리 전환을 가속화합니다.
현재 수백 개의 제조업체가 전 세계 공장에서 수천 대의 기계를 MachineMetrics에 연결해 기계 다운타임을 줄이고, 가용 용량을 최적화하며, 제조 운영의 처리량과 수익성을 높이고 있습니다.
산업기술
2021년 5월 13일 업데이트 인더스트리 4.0을 따라다니는 수많은 유행어와 트렌드가 있습니다. 제조업체가 개념을 파악하고 인더스트리 4.0 솔루션을 어떻게 도입할 수 있는지 결정하기란 어려울 수 있습니다. 결국 인더스트리 4.0은 모호한 포괄적 개념입니다. 실용적인 관점에서 생각하고 비즈니스 비전에 통합하기 위한 로드맵을 시작하기란 어려울 수 있습니다. 인더스트리 4.0을 어떻게 시작할 수 있는지 논의하면서, 먼저 그것이 무엇인지 정의해야 합니다. 우리의 주제에 대한 전체 가이드에서: 인더스트리 4.0은 제4차 산업
2021년 2월 25일 업데이트 제조업체를 위한 제4차 산업혁명 가이드: 인더스트리 4.0이란? 인더스트리 4.0이 중요한 이유 인더스트리 4.0로의 이동을 이끄는 동인 제조업의 진화 인더스트리 4.0 솔루션 성공적 구현 방법 인더스트리 4.0의 이점 인더스트리 4.0의 과제 인더스트리 4.0 기술 인더스트리 4.0이란? 인더스트리 4.0은 제4차 산업혁명, 또는 4IR이라고도 불리며, 컴퓨터, 데이터, 자동화가 진화하고 융합되어 업무 방식, 특히 제조업을 변화시키는 포괄적인 용어입니다. PC와 인터넷의
