기업은 수년간 정보 기술(IT)의 이점을 실현해 왔습니다. 그리고 산업용 사물인터넷(IIoT) 기술의 도래로 생산 디지털화의 새로운 혁명이 진행 중입니다. 하지만 이 두 기술이 계속 성숙함에 따라 IT/OT 컨버전스가 현실이 되고 있으며, 이는 단독으로는 달성할 수 없는 더 큰 결합된 이점을 IIoT 채택에 약속합니다.
IT 시스템은 수십 년간 존재해 왔습니다. 데이터 처리와 배포를 위한 결합된 시스템에서 소프트웨어, 시스템, 네트워크, 유지보수, 데이터 스토리지로 구성됩니다. 관리자와 의사결정권자는 산업 환경에서 엔터프라이즈 또는 공장 수준의 결정을 내리기 위해 이 데이터를 모든 수준에서 사용합니다.
소프트웨어 측면에서 이는 독립형 MRP 시스템, ERP 시스템, 전문 재무 또는 품질 플랫폼 등을 포함할 수 있습니다. 초기에는 정기적 업데이트가 필요하고 사용자에게 비용이 많이 드는 온프레미스 시스템이었습니다.
정보 기술은 네트워크도 필요합니다. 전통적으로 이는 사내 서버, 케이블 또는 광케이블 배선, 네트워크 하드웨어 설치 및 유지보수 기술을 의미했습니다. 시스템의 소프트웨어와 하드웨어를 연결하는 데 다른 가치 있는 기술 세트도 필요합니다.
IT 시스템은 종종 다른 소프트웨어 프로그램과 통신할 수 없는 장치의 문제로 고통받았으며, 데이터를 사일로화하고 입력 편향과 데이터 수집부터 실행 가능한 배포까지의 시차에 노출시켰습니다. 클라우드 기반 플랫폼이 사내 네트워크의 많은 필요성을 대체했지만, 많은 레거시 하드웨어 시스템은 여전히 상호 운용성이 없을 수 있습니다.
원래 운영 기술은 MES, SCADA 및 기타 플랫폼을 활용했으며, IT 시스템처럼 이러한 운영 기술 시스템도 항상 네트워크화된 것은 아니었습니다. 클라우드 기반 컴퓨터 플랫폼과 고급 분석의 발전으로 OT 시스템은 더 짧은 시간에 중앙 집중식 분석, 처리, 통합 플랫폼으로 통합되고 마이그레이션할 수 있게 되었습니다.
이 개선은 컴퓨터 분석, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 디바이스 확산, 기타 관련 기술의 발전에 의해 가능해졌습니다. 산업용 사물인터넷(IIoT) 운동의 일부이자 더 넓게는 인더스트리 4.0 기술의 일부로서, OT는 이벤트를 모니터링하는 제어 시스템 세트입니다.
OT 데이터는 센서, 온도 게이지, 진동 출력, 고주파 데이터 같은 공정과 디바이스를 모니터링할 수 있게 합니다. 이 모니터링을 실시간 또는 준실시간으로 수행할 수 있으므로 엔터프라이즈 및 공장 수준의 산업 조정이 가능해 더 최적화된 공정을 초래합니다.
OT의 실시간 데이터 의존성은 조정이 인간 운영자보다 기계에 의해 더 빠르게 감지되고 수행될 수 있게 합니다. 고급 시스템은 사용자 정의 매개변수나 AI 및 ML 지원 분석 엔진의 통찰을 받아 자율적 또는 반자율적 조정을 수행할 수 있습니다.
IT와 OT의 가장 직관적인 구분은 IT가 구체적으로 데이터 중심 정보를 다루는 반면, OT는 기계 연결성과 획득된 데이터의 중앙 집중식 분석에 초점을 맞춰 제조 공정 같은 운영에서 더 나은 결정을 내리는 것입니다.
IT는 상호 운용 가능한 소프트웨어 플랫폼으로 구성될 수도, 아닐 수도 있습니다. 즉, 공장 수준의 품질 소프트웨어가 MRP나 수요 계획 소프트웨어 등과 통신하지 못할 수 있습니다.
이 사일로화된 데이터는 기능 그룹 간 커뮤니케이션이 투명하거나 최적화되지 않음을 의미합니다. 결정은 사용된 소프트웨어의 맥락 내에서만 내려지며, 이는 다른 부서와 상충하거나 모순될 수 있습니다.
OT는 기계에 초점을 맞추고 쇼플로어 공정을 실행하고 통제하기 위해 디바이스별 정확한 데이터 획득에 전념합니다. IT는 사일로화된 소프트웨어나 시스템의 네트워크 커버리지 및 데이터 입력 간극이 있을 수 있지만, OT는 탈사일로화된 데이터를 절대적 요구사항으로 합니다.
기계 연결성이 방대한 데이터 입력을 허용하므로 고급 분석은 OT 시스템이 제조 시스템과 현장 공정, 품질 공정, 재무, 영업 및 운영 계획(S&OP), 수요 계획 같은 고수준 비즈니스 공정을 최적화할 수 있게 합니다. OT 데이터 생태계는 단순히 지연 지향적 데이터 처리 시스템이 아니라 기계 주도의 데이터에 의해 구동됩니다.
OT가 여전히 IT와 구별되는 데는 몇 가지 이유가 있습니다.
IT는 OT보다 훨씬 더 오래 전부터 존재해 왔으며 더 성숙한 기술 모음으로 구성됩니다. OT는 소프트웨어의 힘을 현장에 가져오려는 시도로 시작했지만, 기계 수준에서 획득된 데이터를 사용하는 단일 실시간 시스템 내 여러 기능을 결합한 민첩하고 유연한 클라우드 기반 시스템의 도움으로 발전해 왔습니다.
OT는 또한 많은 기업이 사내 케이블, 광케이블, 서버, 유지보수 기술 세트 등 복잡한 네트워크에 상당한 CAPEX 달러를 투자했기 때문에 IT와 구별됩니다. 막대한 투자를 한 기업은 오늘날 OT 시스템이 제공하는 낮은 진입 비용과 줄어든 물리적 및 유지보수 부담에도 불구하고 자사 시스템을 구식화하는 것을 주저합니다.
제조 기업은 다양한 기업 문화를 가집니다. 그리고 신기술 채택이 그 결과로 지연될 수 있습니다. 2020년 기준으로 기업의 25%만이 전사적으로 분산 클라우드 기반 시스템을 사용한 것으로 추정됩니다. 다른 29%는 소규모로 그런 시스템을 사용했으며, 나머지는 그 뒤이거나 중간에 있습니다. 대부분의 제조 작업장은 매해 비싼 생산 설비 형태로 상당한 CAPEX를 지출합니다. 일부는 즉시 도입하고, 많은 기업은 점진적 접근을 취하며, 다른 기업은 '지켜보기' 접근을 취합니다.
IT와 OT 모두 공장 수준에서 효율성 개선과 공정 최적화에 엄청난 영향을 미쳤습니다. 각자는 소프트웨어를 사용해 운영 데이터를 분석할 수 있습니다. 하지만 IT/OT 컨버전스는 둘의 장점을 활용하고 각 부분이 개별적으로 생산할 수 있는 것보다 더 큰 가치를 제공하는 사이버-물리 시스템을 생성해 둘을 연결하는 것을 의미합니다.
이 컨버전스는 제조 시스템의 물리적 이벤트와 공정을 레거시 IT 설치와 소프트웨어, 고급 분석, 기타 신흥 기술에서 이미 마련된 프레임워크와 인프라로 통제할 수 있음을 의미합니다. 이는 제조를 디지털화합니다.
기계 데이터가 분석 엔진에 방대한 데이터 흐름으로 공급됨에 따라 기계 제어, 시뮬레이션, 공정 통찰, 기타 정보가 공정 최적화를 증대시키고 효율성, 품질, 재고 관리, 기업 내 기타 중요한 인프라에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
IT/OT 컨버전스는 또한 기업이 신기술의 가치를 무시할 수 없다는 것을 깨닫게 되면서 지난 몇 년간 가속화되었습니다. 2022년까지 IT와 OT 공급업체의 40%가 협력해 배포 및 통합 비용을 20% 절감하는 결합 솔루션을 제공할 것으로 추정됩니다.
IT와 OT 시스템은 서로 다른 일을 했기 때문에 다른 트랙으로 개발되었습니다. IT가 공장 수준에서 사용될 수 있는 데이터를 기반으로 하고 종종 활용된 반면, OT는 소프트웨어의 힘을 사용해 현장 수준의 공정을 개선하도록 설계되었습니다.
IIoT 기술 도입이 IT/OT 컨버전스에 가져오는 가장 중요한 역할은 둘 사이의 다리 역할을 한다는 것입니다. 이는 시간 지연을 줄여 IT와 OT 구성 요소 모두 데이터가 생성됨에 따라 접근할 수 있게 함으로써 수행됩니다.
또한 IIoT 기술은 디바이스 설치로 아날로그 레거시 설비에, 연결성이 내장된 OEM 설비에 배포될 수 있어 설비 ROI를 연결합니다. 제한적이거나 다양한 공간을 사용하는 작업에서 셀룰러 기술도 활용할 수 있습니다.
이 다리는 회사가 동일한 시스템 우산 아래 모든 물리적 설비를 가져오기 위해 새로운 설비 구매를 요구하지 않는 IIoT를 사용하는 새로운 분석 플랫폼으로 설비 ROI를 더 높게 실현할 수 있게 합니다.
마지막으로, 프로그래밍과 처리 유연성에서 다리 역할을 합니다. 이는 기업이 소프트웨어 상호 운용성이 네이티브이거나 API와 결합해 정보를 탈사일로화하고 모든 기능 영역을 같은 분석 플랫폼에 연결할 수 있는 전체 플랫폼을 구매할 수 있음을 의미합니다.
제조업체가 현장의 물리적 및 디지털 구성 요소를 병합하려 함에 따라 산업용 IoT 솔루션이 증가하는 속도로 배포되고 있습니다.
전통적 IT와 OT 플랫폼은 '데이터 섬'을 기반으로 했습니다. 사이클 타임 같은 중요한 현장 작업에서 이러한 데이터 섬은 작업 표준과 사이클 타임이 수동으로 측정되고 기록되며 조정도 수동으로 이뤄져야 하므로 비효율을 숨길 수 있습니다.
현장에서 C-스위트까지 실시간 데이터를 활용해 의사결정을 주도함으로써 운영 전반에 더 큰 가치가 주도되고 기업은 혁신으로의 길을 찾을 수 있습니다. 실시간 데이터 획득은 예상 성과 대신 기계의 실제 성능에 초점을 맞춥니다.
IT/OT 컨버전스의 이점은 다음과 같습니다:
운영자 편향과 가정이 실제 기계 조건으로 대체됩니다.
의사결정권자는 작업의 실제 상태를 파악하고 데이터 기반 솔루션을 개발합니다. 동일한 설비에서 생산 능력을 실현해 CAPEX 지출을 줄일 수 있습니다.
데이터가 즉각적으로 공정 개선을 주도할 수 있으므로 관리자가 개선된 자동화, 공장 레이아웃 변경, 교육 니즈, 인력 활용 같은 솔루션을 개발하는 데 도움을 줍니다.
디지털 데이터는 설계와 개발에 실시간 기능을 가져옵니다. 이 기능은 비용이 많이 드는 반복 프로젝트를 단축하고 신제품 및 서비스의 시장 출시 시간을 단축합니다. 또한 CAD/CAM과 프로젝트 수명주기 관리(PLM) 소프트웨어 사용을 가능하게 합니다.
IIoT 기술을 사용한 진정한 IT/OT 통합은 고급 3D 모델링과 성능 시뮬레이션 활용 능력을 열어줍니다. '디지털 트윈' 생성은 설계자가 생산에 최적화된 제품을 만들 수 있게 돕습니다.
IT와 OT 컨버전스를 통한 비용 절감은 전체 수준부터 기계의 스핀들 수준까지 범위가 있습니다. IIoT 센서와 실시간 데이터 수집 및 분석은 공장 수준에서 공정을 최적화할 수 있게 합니다. 하지만 IIoT는 실제 데이터를 기반으로 수리와 교체를 수행하는 예지보전 계획 개발을 가능하게 합니다. 열 관리, 기계 공구 마모, 기타 요소가 최적 지점에서 교체되는 것이 이러한 비용 절감의 예입니다.
IT/OT 컨버전스가 가속화되고 있지만 완전한 공장 디지털화로의 더 빠른 이동에 영향을 미치는 몇 가지 과제가 있습니다. 이러한 과제는 다음과 같습니다:
IT와 OT 컨버전스가 IIoT 기술을 활용하므로 데이터 보안은 많은 이의 우려 사항입니다.
IT와 OT 병합을 모색하는 기업은 확장 방법도 고려해야 합니다. 많은 디바이스와 센서가 방대한 양의 정보를 푸시해 대역폭 병목 현상을 만들 수 있기 때문입니다. 기술은 엣지 컴퓨팅으로 발전해 지연 시간과 대역폭 이슈를 줄이고, 클라우드 기반 분석 플랫폼에 가장 관련성 높고 부분적으로 처리된 데이터만 필요하도록 많은 처리를 엣지에서 수행합니다.
많은 디바이스는 통신 측면에서 단방향입니다. IT와 OT 시스템은 보통 양방향 통신 역량을 요구합니다. 제자리에 있는 IT와 OT 시스템 유형도 통신 프로토콜 때문에 중요합니다. 많은 OT 디바이스가 비표준 프로토콜을 가지기 때문입니다.
IT/OT 컨버전스에서 직면한 많은 과제를 완화하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기술 발전이 온라인으로 제공되고 있습니다. 이 기술들은 다음과 같은 발전을 제공합니다:
많은 새로운 디바이스와 센서는 자연어 프로그래밍 사용을 허용합니다. 이 프로그래밍은 코딩 전문 지식 없이도 온라인으로 가져올 수 있음을 의미합니다.
객체의 디지털 복제본을 구축함으로써 디지털 트윈은 많은 이점을 제공합니다. 전체 기계나 기계 시스템일 수도 있고, 스트레스-투-페일 테스트 하에서 시뮬레이션될 수 있는 단일 부품이나 어셈블리일 수도 있습니다. 또는 신제품 개발일 수도 있습니다.
CNC 기계의 디지털 트윈.
증강 현실은 검사에 사용될 수 있습니다. 하지만 원격 위치의 숙련 기술자가 비숙련 운영자가 수행하는 수리를 지원하도록 훈련을 개선하거나 허용하는 방법이기도 합니다.
방대한 데이터 스트림이 클라우드로의 병목을 만듭니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터가 클라우드에 들어가기 전에 부분적으로 처리됩니다. 이 처리는 분석 플랫폼이 분석에 더 잘 집중할 수 있게 하고, 기계 단에서 지연 시간을 줄이는 것을 의미합니다.
MachineMetrics는 머신 데이터의 힘과 레거시 IT/OT 기능을 제조업체를 위해 목적 구축된 최고 수준의 IoT 플랫폼 아래 병합해야 할 귀사의 니즈를 이해합니다. MachineMetrics 플랫폼은 모든 제조사와 모델의 설비에 연결되며, 설치가 빠릅니다.
생산 모니터링, 상태 모니터링 및 기타 강력한 솔루션으로 생산 병목 현상을 식별하고 신속히 대응할 수 있습니다. 실시간 데이터 분석으로 실행 가능한 통찰이 발생할 때 공정을 최적화하고, 품질, 유지보수, 견적 같은 다른 시스템에서 데이터를 활용할 수 있습니다.
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산업기술
산업용 사물인터넷(IIoT)은 지능형 센서와 액추에이터를 활용해 데이터를 모니터링, 수집, 분석, 공유합니다. IIoT와 인더스트리 4.0은 센서로 공정을 자동화하고 사람의 개입을 줄여 효율을 높이는 스마트 기계 활용을 가속화했습니다. 센서들이 생성하는 방대한 데이터는 산업 공정에 대한 중요한 통찰을 얻는 데 쓰입니다. 이 데이터로 다양한 AI/ML 모델을 훈련시키고, 그 출력은 시스템 효율을 높이는 업그레이드와 변경 사항으로 나타납니다. 하지만 이러한 변경 사항을 실제 미션 크리티컬 시스템에 적용하는 것은 실패나 손상 위험을 수반
사물인터넷(IoT) 사물인터넷은 전자장치, 소프트웨어, 센서, 액추에이터, 네트워크 연결이 내장된 물리적 디바이스, 차량, 가전제품 및 기타 물품의 네트워크로, 이러한 객체들이 데이터를 연결하고 교환할 수 있게 합니다. IoT는 커넥티드 스마트홈부터 웨어러블 디바이스, 스마트 시티까지 우리 주변 세상을 형성하고 있습니다. 많은 생산 시설이 이미 연결성을 갖춘 처리 및 감시 제어 시스템을 사용하고 있습니다. 제조업체에게 IoT는 클라우드에서 데이터를 수집하고 교환하는 기능과 IoT 플랫폼을 모니터링하여 공장 전반의 운영 효율성을 높이
