산업기술
산업 제조
더 타이트한 마진, 상승하는 인플레이션, 그 어느 때보다 치열한 경쟁 속에서 많은 기업이 오늘날 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 디지털 전환을 진행하고 있습니다.
산업용 IoT는 스마트 팩토리를 구축하고 더 많은 시장 점유율을 확보하려는 기업에게 필수적인 기술입니다. 실제로 많은 기업이 이미 비용 절감과 더 효율적인 운영을 위해 연결 솔루션을 도입했습니다.
하지만 정확히 "산업용 IoT"란 무엇일까요? 이 개념이 어떻게 비즈니스 모델을 개선하고 더 높은 운영 효율성을 창출하는 디지털 전환을 촉진하는지, 은탄환(silver bullet)일까요? 제조업체는 실제로 이러한 솔루션을 어떻게 사용하여 가치를 창출하고 있을까요?
아래에서 산업용 IoT의 기술적 배경을 파헤치고, 일반적인 활용 사례, 과제, 이점을 강조하여 포괄적인 개요를 제공합니다.
산업용 사물인터넷(IIoT)은 산업 환경에서 사물인터넷(IoT)을 사용하는 것을 말합니다. 여기에는 스마트 연결 장비, 센서, 액추에이터, 시스템에서 데이터 수집이 포함됩니다.
수집된 이 데이터는 클라우드에서 정제, 구성, 분석되어 관리자, 작업자, 기타 최종 사용자에게 가치 있는 실시간 인사이트를 제공합니다. 고급 애플리케이션과 로봇 공학에서 이러한 인사이트는 예측 및 기술적 솔루션을 개발하고 심지어 기계의 자율적 또는 반자율적 행동을 유발할 수 있습니다. 이는 장비를 더 빠르고, 더 효율적으로, 사람의 실수가 덜 발생하게 만듭니다. 또한 작업자 안전, 품질 개선, 비용 절감에도 기여합니다.
산업용 IoT는 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 기타 소프트웨어 또는 계산 도구를 사용하여 장치와 플랫폼을 정렬합니다. 이는 기존 제조 모니터링 시스템보다 훨씬 더 높은 효율성과 역량을 가진 사이버-물리 시스템을 생성합니다.
통계에 따르면 2025년까지 309억 개 이상의 IoT 장치가 예상되며, 제조업은 수익성을 주도하는 비즈니스 모델 개발에 큰 역할을 할 것입니다. 이 모든 것은 제4차 산업혁명, 인더스트리 4.0이라 불리는 성장하는 전환의 일부입니다.
기계의 수작업 프로세스와 사후 유지보수에 얽매여 있는 제조업은 기계가 생성하지만 이전에는 활용되지 않았던 방대한 데이터를 활용하기에 완벽한 산업입니다. 데이터는 강력하며, 이에 접근하고 비즈니스 인텔리전스 기반 알고리즘을 통해 조작할 수 있는 능력은 인사이트 획득을 의미합니다. 단순히 숫자의 문제가 아니라 그 숫자가 의미하는 바가 중요합니다.
산업용 IoT를 통해 실시간으로, 시간과 장소를 초월하여 공장 현장에서 일어나는 일을 개별 기계와 생산 사이클 단위까지 알 수 있습니다. 예지보전과 자동화 프로세스에 참여하는 능력은 데이터와 상호작용이 사용될 수 있는 것의 시작에 불과합니다.
때로는 '첨단 제조'라고도 불리는 산업용 IoT의 미래에는 데이터를 전송하고 분석하는 수동적 센서뿐만 아니라 기계와의 연결을 생성하여 능동적 프로세스를 가능하게 하는 것, 예를 들어 정의된 매개변수 내에서 작동하지 않을 때 스스로 교정하는 기계 등이 포함됩니다.
기술이 다시 한번 인간의 개입 필요성을 없애는 것처럼 보일 수 있지만, IoT는 고객을 최우선으로 두는 제조 프로세스 변경을 가능하게 하는 것으로 보아야 합니다. 빠른 시장 출시, 주문형 생산, 더 쉬운 사용자 정의 수준은 IoT가 달성한 연결성이 차이를 만들 수 있는 단 세 가지 방법일 뿐입니다.
어떤 면에서든 인간과 기계 간의 커뮤니케이션과 프로세스 개선은 인간이 반복적이고 수작업인 작업을 없애고, 제조업체의 비즈니스 가치를 향상시킬 예외 사항과 개선에 관심을 집중할 수 있게 해줍니다.
산업용 IoT에 대한 최초의 관심은 모두 효율성에 관한 것이었습니다. 제조업체는 예지보전 일정 구현, 계획되지 않은 가동 중단 방지, 과거 데이터 활용을 통한 향후 생산 사이클 결정 정보 제공으로 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 이 모든 것이 제조업체가 분주한 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추는 능력에 기여합니다.
하지만 효율성 외에도 혁신이 있습니다. 제조업체는 방대한 데이터를 축적함으로써 새로운 제품을 더 빠르고 저렴하게 설계할 수 있는 이점을 보고 있습니다. 궁극적인 동인은 고객입니다. 아이디어를 가져다가 고객의 구체적인 니즈를 충족시키는 제품을 만들 수 있게 되면 전례 없는 맞춤화가 가능해집니다.
또한 산업용 IoT는 '첨단' 제조 환경뿐만 아니라 '스마트' 제조 환경도 만듭니다. IoT가 생성할 수 있는 연결과 데이터는 단순히 공장 현장에 국한되지 않고 원자재, 재고 관리, 수요 예측부터 생산과 출하까지 전체 공급망으로 확장될 수 있습니다. 원시 데이터 수준까지 내려갈 수 있는 능력은 모든 비즈니스 프로세스의 최적화를 가능하게 하여 성장을 이끕니다.
클라우드 기반 소프트웨어에 연결된 모든 장치에서 IIoT는 이전에 데이터의 의미를 알아내는 느리고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스에 유연성과 속도를 만듭니다.
산업용 사물인터넷은 실시간 데이터 수집으로 생성된 인사이트를 기반으로 작동합니다. 제조 기업은 매초 엄청난 양의 트랜잭션 및 운영 데이터를 생성합니다. 이 데이터의 상당 부분은 손실되거나 비정형 상태라 의사결정자는 거의 가치를 얻지 못합니다. 하지만 산업용 IoT 플랫폼에서 수집되고 배포되면, 다양한 비즈니스 니즈를 위한 인사이트와 솔루션으로 전환될 수 있습니다.
프로세스는 산업용 장비, 즉 전 세계 모든 시장에 상품을 생산하는 기계에서 시작됩니다. 전통적인 기계 자동화는 종종 자사 장비를 수집하고 분석할 수 있는 독점 소프트웨어를 배포했습니다. 인터넷의 도래로 산업용 인터넷이 가능해졌고, 연결 배포가 더 쉬워졌습니다.
IIoT 장치는 더 작아지고, 설치가 쉬워졌으며, OEM에 구애받지 않게 되어 내장 센서가 있는 최신 생산 장비와 센서로 리트로핏된 구형 아날로그 장비를 연결할 수 있게 되었습니다. 이 혁신적인 기술은 장비의 정상적인 기능으로 생성된 데이터에 의존하는 무한한 산업 애플리케이션을 가능하게 했습니다.
전통적인 케이블과 T1 회선 외에도 오늘날의 IIoT 장치에는 셀룰러 또는 Wi-Fi로 연결할 수 있는 스마트 센서도 포함됩니다.
소프트웨어 플랫폼과 연결된 장치 확산의 결합은 제조 기업에 공장 현장과 제조 프로세스에 대한 완전한 가시성을 제공합니다. 실시간으로 데이터를 분석할 수 있는 능력은 통합 솔루션이 SOP를 변경하고 지속적 개선을 주도할 수 있음을 의미합니다.
완전히 연결된 공장이 실시간 데이터를 수집함으로써 제조업체는 개선 영역을 정확히 파악하고, 실행 가능한 인사이트에 접근하며, 처방 및 예측 분석을 통해 사전 예방적 전략을 개발할 수 있습니다.
산업용 사물인터넷(IIoT)은 사물인터넷(IoT)과 혼동되어서는 안 됩니다.
IoT는 유무선 통신을 사용하여 가정이나 비즈니스 내 장치를 연결, 제어, 서비스 제공하는 데 사용됩니다. 자동차, 온도조절기, 가전제품 등 인터넷에 연결하여 데이터를 수집하고 전송할 수 있는 소비자 기기에 가장 일반적으로 사용됩니다.
IIoT는 산업 환경 내 운영을 제어하고 최적화하는 데 사용되는 센서, 장비 통신, 자동화 시스템, 분석 플랫폼의 집합입니다.
IIoT 장치에서 연결성은 서비스이며, 데이터 수집을 통해 서비스가 사용자에게 맞춤화된 경험을 제공할 수 있게 합니다. 연결성은 고급 분석, 특수 엣지 장치, 센서, 통신을 결합하여 제조 환경 내에서 효율성을 최적화, 간소화, 개선하도록 설계된 생태계를 생성하고 제어하는 디지털 도구입니다.
산업용 IoT 솔루션은 실시간으로 생산 데이터를 수집하고 표준화함으로써 제조업체가 운영 데이터를 더 효과적으로 사용하기 시작할 수 있게 합니다. 이론적으로 이는 단순히 장비 가동 중단 모니터링부터 과거 데이터를 기반으로 한 트렌드 예측까지 무한한 활용 사례를 만듭니다. 효과적인 IoT 솔루션 배포의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
장비에 대한 사람의 개입은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 실시간으로 수집된 데이터를 분석함으로써 제조업체는 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
고급 분석은 그렇지 않으면 감지되지 않았을 트렌드를 식별하고 이를 전체 생산 프로세스 전반에 걸쳐 개선하는 처방 솔루션으로 후속 조치할 수 있습니다. 또한 작업자 성과 간 차이, 교대 간 편차 및 기타 영역을 식별하여 더 나은 인력 및 생산능력 활용을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 개선은 전반적인 생산성을 높이고 숨겨진 생산능력을 발굴합니다.
가격 상승과 더 높은 재고 보유 비용으로 재고는 불과 몇 년 전보다 공급망에서 훨씬 더 중요한 부분이 되었습니다. IIoT를 활용하는 산업 제어 시스템은 데이터 수집을 생산 현장 너머로 확장합니다. 이러한 시스템은 컨베이어 중심의 장치나 API를 통한 재고 소프트웨어 연동을 통해 기업 전체에서 데이터를 가져옵니다.
완제품을 추적할 수 있으며, 그 영향과 가용성이 플랫폼의 고급 분석에 포함됩니다. 거기서부터 재무 소프트웨어나 ERP 시스템으로 푸시되어 재고에 대한 정밀한 통제가 가능해집니다.
전통적인 품질 프로그램은 감사, 검사, 예방에 초점을 맞춥니다. CNC 가공과 같이 의료, 자동차, 항공우주 부품이 정확한 공차로 설계되는 산업에서는 사소한 편차가 현장에서 높은 불량률을 의미하거나, 검사를 통과하여 최종 사용자에게 도달할 경우 안전 사고로 이어질 수 있습니다.
IIoT 장치를 사용하여 정밀 절삭, 무게, 온도 및 기타 데이터를 측정하면 작업자가 데이터를 분석하고 생산 단위가 지정된 매개변수에서 벗어나기 전에 조정할 수 있습니다. 이 분석은 시간, 자재, 노동, 비용, 장비 마모를 절약합니다.
데이터는 스핀들 및 모터 주파수까지 수집될 수 있습니다. 이는 제조업체가 품질 손실로 이어질 수 있는 고장을 감지하는 머신러닝 알고리즘을 개발하는 데 도움이 됩니다. 엣지 장치, 엣지 컴퓨팅 또는 IIoT 플랫폼 고유 기능을 사용하여 많은 품질 조정을 기계가 자율적 또는 반자율적으로 수행하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
IIoT 시스템은 제조 기업의 비용 절감을 주도할 수 있습니다. 첫째, 이상 징후를 감지하고 수정하는 능력은 인력, 자재 손실, 가동 중단을 절약합니다. 둘째, 고급 분석으로 데이터를 분석하면 사람이 놓치는 트렌드와 패턴을 산업용 IoT가 식별할 수 있습니다. 이 분석 능력은 프로세스 최적화와 운영 비용 절감으로 이어집니다.
또한 연결된 장치는 기업이 예지보전 전략을 개발하여 가동 중단을 줄이고, 예비 부품 비용을 낮추며, 장비 수명을 연장할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
자본 장비는 제조 기업의 가장 높은 비용 중 하나입니다. IIoT 기술로 실시간 모니터링, 예지보전 처방, 기타 도구를 통해 단일 공장 또는 전체 기업 전반의 자산 건전성 유지 전략을 개발할 수 있습니다.
MachineMetrics와 같은 고급 기계 데이터 플랫폼은 장비 데이터를 분석하여 공구 수명 문제, 기계 건전성 및 기타 변수를 감지할 수 있습니다. 또한 기계가 양호한 작동 상태를 유지하도록 조치를 처방할 수 있습니다.
전통적인 제품 설계는 제조 프로세스에서 분리되어 있었고 낭비적인 반복 과정을 거쳤습니다. 실시간 생산 데이터가 설계 프로세스에 포함될 수 없었던 것 외에도 R&D 및 개발 비용을 증가시켰습니다.
IIoT 기술은 실제 운영 조건에서 생성된 실시간 데이터와 설계 및 개발 프로세스를 연결할 수 있습니다. 이 데이터는 제품 수명을 모델링하고 문제 영역을 식별하는 디지털 트윈을 생성하는 데 분석될 수 있습니다. 이를 통해 설계자는 현재 설계의 결함을 수정하고 더 나은 성능의 신제품을 개발할 수 있습니다.
이러한 인사이트는 기업이 개발 비용을 낮추고, 매출을 개선하며, 새로운 제품이나 서비스를 개발하기 위한 사전 예방적이고 비즈니스 지향적인 전략을 개발할 수 있게 합니다.
많은 산업에서 IIoT 장치와 기술을 사용합니다. IIoT 솔루션을 사용하는 가장 일반적인 산업은 다음과 같습니다.
전력 산업은 생산 지점을 훨씬 넘어서는 방대한 자원을 보유하고 있습니다. 에너지 소비를 분석하고 트렌드를 예측하는 심층 분석을 배포하는 능력은 더 나은 생산과 에너지 관리를 가져옵니다. 성과와 건전성 측면에서 전체 네트워크를 시각화할 수 있는 디지털 도구는 판도를 바꾸었습니다.
산업 환경은 산업마다 크게 다릅니다. 가스 산업은 장거리에 걸친 대규모 생산 현장으로 구성됩니다. 이전에 대면으로 수행되던 작업을 자동화할 수 있는 능력은 이상 징후의 조기 탐지가 환경 재난을 예방하고 더 나은 작업자 안전을 보장하는 산업에서 매우 중요합니다.
자동차 산업은 제4차 산업혁명 기술을 빠르게 수용했습니다. 이 고부가가치 산업은 IIoT 시스템을 로봇 공학과 같은 기타 신기술과 연결하여 스마트 팩토리 환경을 만듭니다.
오늘날 자동차 산업은 소프트웨어에 깊이 투자하고 있습니다. IIoT는 판매, 마케팅, 공급망, 금융과 직접 연결된 생산 및 제조 모니터링 생태계를 만드는 것을 가능하게 했습니다. 이는 업계에 제조 조건의 완전한 그림을 제공하면서 끊임없이 증가하는 차량 내 연결성에서 데이터를 가져와 더 높은 가치를 위해 그들을 하나로 묶습니다.
CNC 기계 회사는 이산형 제조업체입니다. 독자적인 품목을 생산하기 때문에 설정 시간, 설정값, 프로세스 최적화, 인력 교육 및 활용 등과 관련된 고통 포인트가 있습니다. 바로 이곳에서 빅데이터 분석과 고급 IIoT 애플리케이션이 수익성에 상당한 차이를 만들 수 있습니다.
통합 센서, 리트로핏 장치, 주파수 데이터 및 기타 입력에서 데이터를 분석함으로써 CNC 기계 회사는 생산능력을 극대화하고 비용을 절감하는 방법을 찾을 수 있습니다. 이는 최적화된 프로세스, 새로운 현장 레이아웃, 예지보전, 최적화된 공구 수명 등을 통해 달성될 수 있습니다.
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산업용 IoT와 관련된 몇 가지 문제가 있습니다. 비용, 경험, 보안 등이 포함됩니다. 아래에서 이 위험과 과제를 심층적으로 살펴보겠습니다.
어떤 신기술이든 도입 및 구현 비용은 고려 사항 목록의 상위에 있습니다. 모든 산업과 마찬가지로 제조 기업도 새로운 기술을 전통적인 IT 관점에서 이해하는 경향이 있습니다. 폐쇄형 온프레미스 시스템의 인프라, 교육, 유지보수 비용은 상당했습니다. 이러한 시스템을 대체하거나 구식으로 만드는 생각은 벅찹니다.
나중의 ROI가 어떨지에 대한 이해 부족도 있습니다. 약속이 맞다면 IIoT의 이점이 비용을 압도할 것입니다. 장치 확산과 소프트웨어 개발이 계속됨에 따라 투자 비용은 계속 떨어질 것입니다. 이미 임시 시스템을 위한 저렴한 장치, 소프트웨어, 클라우드 기반 서비스 제공업체가 있습니다.
작업자와 사내 IT 직원은 수많은 '차세대 대박' 프로젝트와 교육을 겪었기 때문에 IIoT에 주저하며 접근하는 경우가 많습니다.
직원들은 비용 섹션에서 언급한 것과 같은 문제를 겪습니다. 그들의 지식이 IT 인프라가 어떻게 구축되었는지에 기반하기 때문입니다. 이러한 직원들에게 디지털 도구와 고급 분석이 모든 사람이 더 스마트하게 일하도록 돕는다는 것을 보여주어야 합니다.
IT 전문가는 MachineMetrics 같은 플랫폼이 기존 IT 구조의 다재다능함을 향상시킨다는 것을 이해할 것입니다. 우리 플랫폼은 기존 케이블과 하드웨어를 사용하여 통신하면서 Wi-Fi와 셀룰러 같은 새로운 연결성을 제공하여 네트워크의 영향을 증가시킵니다.
잠재적 IIoT 도입 기업을 가장 걱정시키는 문제는 아마도 보안일 것입니다. IIoT의 보안 문제는 약한 암호화, 안전하지 않은 모바일 인터페이스, 안전하지 않은 웹 인터페이스, 네트워크 서비스 등으로 인해 발생할 수 있습니다. 중요 인프라 운영의 최대 50%가 구식 소프트웨어를 사용한다는 점을 고려하면 이러한 보안 우려는 이해할 만합니다.
IIoT 보안 논쟁에는 은빛 테두리와 주의할 점이 모두 있습니다. 은빛 테두리는 클라우드 기반 보안과 이러한 서비스를 통해 플랫폼을 제공하는 서비스 제공업체가 지난 몇 년간 보안을 급격히 강화하여 침해를 크게 줄였다는 것입니다.
단점은 대부분의 침해가 클라우드 제공업체 자신이 아닌 약한 비밀번호나 기타 기업 행동으로 인해 발생한다는 현실입니다. 이는 결국 보안이 항상 필수적이지만, 데이터와 접근이 통제되도록 보장하는 책임은 사내 시스템에서 요구되었던 것과 마찬가지로 기업 자체가 채택한 프로토콜에 달려 있다는 것을 의미합니다.
IIoT는 오늘날 세계에서 가장 흥미로운 기술 트렌드 중 하나지만, 많은 기업이 여전히 도입 초기 단계에 있습니다.
IIoT의 미래는 더 많은 연결 장치, 더 강력한 보안, 도입 비용 하락을 볼 것입니다. IIoT는 2022년과 2027년 사이에 16.7%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장하여 2,634억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
더 많은 장치 제조업체와 소프트웨어 솔루션이 시장에 진입함에 따라 도입 비용은 하락할 것입니다. 그러나 많은 기업이 두 자릿수 생산성 향상을 실현함에 따라 비용과 이익에 대한 인식이 기업들이 경쟁 우위를 추구함에 따라 빠르게 바뀔 수 있습니다.
산업용 IoT가 잘 활용되는 완벽한 예는 기계 모니터링입니다. 이전에 고도로 수작업이었던 프로세스에서, IoT는 기계가 실시간으로 생성하는 데이터에 접근할 수 있게 하고, 조직 내 기능적 사일로를 초월함으로써 모든 수준에서 더 빠르고 표적화된 의사결정을 가능하게 합니다.
"IoT의 힘을 활용하여 데이터가 기계에서 자동으로 수집되어 실시간 시각화 및 알림, 과거 분석을 제공함으로써 공장 작업자가 더 빠르고 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다." (출처)
제조 부문에서 성공적인 IoT 구현의 열쇠는 내재된 과제를 이해하고 해결하기 위해 노력하는 것입니다.
MachineMetrics는 제조 장비 데이터를 수집, 관리, 분석, 조치하는 선도적인 플랫폼입니다. 플러그 앤 플레이 기계 연결, 사용하기 쉬운 애플리케이션, 전선 작업자와 기타 공장 시스템이 효율적이고 효과적으로 운영할 수 있도록 지원하는 강력한 통합으로 기계 데이터 기반 인사이트를 행동으로 전환하세요.
오늘날 전 세계 수백 개의 제조업체가 수천 대의 기계를 MachineMetrics에 연결하여 생산성 모니터링, 병목 현상 식별, 기계 고장 예측, 제조 장비 운영 주변 워크플로 자동화를 수행하고 있습니다. MachineMetrics의 실제 작동 모습을 보여드리고 싶습니다. 우리 팀과 데모를 예약하거나 플랫폼 페이지를 방문하여 자세히 알아보세요.
데모 예약
산업기술
사물인터넷(IoT)이란 무엇인가? 사물인터넷은 기본적으로 이 물리적 세계에서 서로 다른 컴퓨팅 디바이스 간의 인터넷워킹입니다. IoT는 고유 식별자를 사용하여 컴퓨팅 디바이스, 객체, 동물, 사람, 기계적 및 디지털 기계를 상호 연결합니다. IoT 기반 디바이스는 인간 대 인간 또는 인간 대 컴퓨터 상호작용 없이 네트워크를 통해 데이터를 전송할 수 있는 능력을 가집니다. 사물인터넷(IoT) 응용 분야 사물인터넷, 머신 투 머신(M2M), 커넥티드 객체 분야에는 산업 세계나 일상생활에서 광범위한 응용 도메인이 있습니다. IoT의 응
산업용 사물인터넷(IIoT) 기술로서, 제조 IIoT 플랫폼에 대한 글로벌 지출은 2018년 16.7억 달러에서 2024년 124.4억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 포브스에 따르면 이는 7년간 연평균 성장률(CAGR) 40%를 기록할 것입니다. 가장 큰 혜택을 볼 산업 중 제조업이 향후 몇 년간 최고 수준이 될 것으로 예상됩니다. 이러한 기술 활용은 전례 없는 높은 연결성을 보장하며 맞춤 가공 분야에 특별한 응용이 있습니다. 향후 몇 년간 컴퓨터 수치 제어(CNC) 장비 시장은 지속 성장해 2024년까지 930억 달러 가치에