IT 대 OT:시스템 및 장치의 차이점 설명

IT 및 OT의 흐려짐으로 운영 가시성 확보

정보 기술(IT)은 수십 년 동안 제조 회사의 성공에 중요한 요소였습니다. 이를 통해 기업은 프로세스를 개선하고 사용 가능한 최고의 기술을 활용하는 자동화를 추가했습니다.

그러나 기술은 이동 중이며 운영 기술의 형태로 산업 제어 시스템을 실행하는 기계 및 장비의 데이터 확장성 , 또는 OT는 IT 시스템을 따라 잡았습니다.

산업용 사물 인터넷(II0T)과 결합하여 데이터를 수집하고 산업용 장비의 물리적 장치를 제어하는 ​​기능은 제조 개념에 혁명을 일으키고 운영 전반에 걸쳐 심층적인 가시성을 가능하게 합니다.

이 기사에서는 IT와 OT의 개념을 설명하고 IT와 OT 시스템, 장치 및 보안 간의 주요 차이점에 대해 설명합니다.

운영 기술이란 무엇입니까?

운영 기술은 물리적 장치를 제어하는 ​​데 사용되는 하드웨어 및 소프트웨어의 집합을 말합니다. 트리거, 제어, 모니터링 및 IT 시스템에 데이터 전송을 구성할 수 있습니다.

수십 년 동안 제조 OEM 장비가 더 많은 임베디드 기술, 자동화 및 모니터링 기능을 포함하도록 변경됨에 따라 운영 기술도 변경되었습니다. 과거에 제조 장비는 종종 기계적인 수단을 사용하여 장치를 조정하고 모니터링을 위해 수동 카운터를 실행했습니다.

데이터 수집은 일반적으로 분석을 위해 다른 시스템에 수동으로 입력해야 하므로 시간이 지연되고 오류가 발생할 수 있습니다. MES(Manufacturing Execution Systems), SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 등과 같은 대부분의 초기 OT 시스템은 네트워크로 연결되지 않았습니다. 디지털 기능을 갖춘 소수의 기업은 폐쇄된 시스템에서 독점 프로토콜을 자주 사용하여 데이터를 격리하고 가치를 떨어뜨렸습니다.

컴퓨팅이 발전함에 따라 고급 OT 시스템은 OT 장치가 이벤트를 모니터링하는 컴퓨터 시스템의 복잡한 네트워크에 연결되도록 도왔습니다. IIoT 및 광범위한 Industry 4.0 기술을 통해 OT 및 IT 라인은 매우 정확한 공장 모니터링 시스템을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

오늘날 OT 네트워크를 통해 기업은 에지 장치와 IoT 센서를 사용하여 물리적 장치를 제어하고 스핀들, 기계, 교대 또는 공장 수준에서 장비를 모니터링할 수 있습니다.

이 실시간 기능을 통해 고급 소프트웨어 플랫폼은 사람이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르고 훨씬 더 높은 정확도로 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 고도로 구성 가능하며 사용자 정의 구성 및 매개변수와 함께 작동할 수 있습니다.

정보 기술이란 무엇입니까?

정보 기술은 서버 및 소프트웨어와 같은 데이터 저장 장치, 케이블 및 스위치와 같은 네트워크 하드웨어, 통신 장치 및 프로토콜의 광범위한 모음을 의미합니다.

IT 네트워크와 IT 장치는 함께 작동하여 정보를 저장, 제어 및 전달하며 일반적으로 비즈니스 응용 프로그램의 데이터를 처리합니다. ERP 및 MRP 시스템은 IT에서 사용되는 소프트웨어의 예입니다. 이러한 유형의 소프트웨어는 비즈니스 결정을 내리거나 조정된 수준에서 산업 프로세스를 관리하는 데 사용되는 계획, 계산 및 기타 고급 기능을 제어하기 위해 거시적 수준에서 작동합니다.

이러한 시스템은 하드웨어 집약적이기 때문에 유지 관리 비용이 많이 듭니다. 그리고 정보를 분석하지 않고 처리하는 "길"을 허용하는 데 중점을 두었기 때문에 재무 프로그램, ERP 및 MRP의 데이터는 종종 사일로에 저장되었습니다. 또한 시스템은 상호 운용성 문제로 어려움을 겪었습니다.

오늘날 대부분의 회사는 클라우드 기반 네트워크를 사용하여 시스템 관리에 필요한 비용과 교육을 줄입니다. 그러나 보안 문제, 채택에 대한 두려움 또는 리소스 부족으로 인해 여전히 많은 레거시 또는 하이브리드 클라우드/사내 시스템이 있습니다.

IT와 OT의 차이점은 무엇입니까?

IT와 OT의 주요 차이점은 데이터가 사용되는 방식입니다. IT는 광범위한 비즈니스 요구 사항에 더 중점을 둡니다. 이는 트랜잭션, 음성 통신, 데이터 저장(종종 비정형 데이터베이스에 있음) 및 기타 메타 수준 데이터 요구 사항을 처리함을 의미합니다.

반면, OT는 사용자 또는 관리자 수준에서 실시간으로 사용되는 기계 기반 데이터를 처리합니다. 이 데이터는 프로세스 최적화 전용 고급 분석 엔진이 포함된 소프트웨어와 같은 디지털 기술을 통해 물리적 장치를 제어하는 ​​데서 비롯됩니다.

IT와 OT의 본질적인 관계는 물 시스템의 관계와 같습니다. IT는 물을 저장하고 파이프의 대규모 인프라를 통해 도시, 기업 및 기타 유지 시설로 전달하는 저수지 역할을 합니다. OT는 최종 사용에 필요한 형식으로 물을 공급하기 위해 장치 수준에서 작동하는 압력 펌프, 수도꼭지, 압력 게이지 및 기타 시스템의 모음입니다.

IT 대 OT 장치 사양

기계와의 초기 IT 상호 작용은 주로 단방향 방식으로 데이터를 수집하는 데 사용되었습니다. 데이터가 수집되어 ERP 시스템과 같은 프로그램에서 액세스할 수 있도록 사내 서버로 전송되었습니다. 기계 자동화가 성장함에 따라 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)의 과중한 사용은 종종 작업을 트리거하는 프로그래밍된 장치와 어느 정도 상호 작용이 있음을 의미했습니다. 그러나 모니터링은 기계를 제어하는 ​​것이 아니라 캡처하는 것으로 제한되었습니다.

PLC와 같은 이러한 장치는 현장 또는 PC 기반 프로그래밍이 필요했으며 네트워크에서 다른 장치의 사용을 제한하는 폐쇄형 통신 프로토콜을 자주 사용했습니다. IT 장치는 또한 PLC 수를 제한하는 트렁크 및 노드 시스템에 의해 제한되었습니다.

MachineMetrics Edge 장치는 PLC에 연결하여 데이터를 수집하고 정보를 표준화하고 클라우드로 보냅니다. 이는 운영 기술 데이터가 이제 ERP 또는 MES와 같은 클라우드 기반 애플리케이션에서 소비될 수 있기 때문에 OT와 IT가 겹치는 예입니다. MachineMetrics는 이러한 격차를 해소하여 작업 현장의 완전한 가시성을 보장합니다.

EtherNet/IP 프로토콜을 채택하고 DeviceNet 및 ControlNet과 같은 오픈 소스 프로토콜을 생성한다는 것은 다른 공급업체의 OT 장치를 구성하여 더 빠른 실시간 데이터 수집을 허용할 수 있음을 의미했습니다.

이 장치 변환은 IIoT 기술, 클라우드 기반 IT로의 이동, AI 및 ML을 통한 빅 데이터의 도래와 함께 발전하여 IT와 OT를 더 가깝게 만듭니다. 이제는 효과적으로 운영하고 소통할 수 없는 두 개의 시스템이 아니라 IT와 OT를 "계층"으로 보는 것이 가장 좋습니다. 이러한 계층은 비즈니스 기능과 머신 데이터 계층으로 구성되며 OT는 IIoT 기술과 함께 작동합니다.

다른 요구 사항 없이 데이터를 이동하기 위한 것이므로 IT 장치는 종종 OT 장치보다 유지 관리가 더 간단합니다. 또한 수명이 더 짧고 Windows 또는 Linux와 같은 표준 OS 시스템에서 작동할 수 있습니다.

OT 장치에는 제어 및 데이터 수집을 위한 특정 목적이 있습니다. 안전과 기계 상태에 매우 중요하기 때문에 매우 안정적이며 고장이나 교체 없이 수년 동안 24시간 작동할 수 있습니다. OT 장치는 또한 생산 기계에 통합할 수 있도록 더 작고 모듈화되어 있습니다. 또한 IT 장치가 처리할 수 없는 열, 습기, 진동 및 기타 마모를 견딜 수 있도록 견고하게 만들 수 있습니다.

대부분의 OT 기기에는 IT에서 사용하지 않는 다양한 네트워크 인터페이스와 통신 프로토콜이 있습니다. 여기에는 Modbus, CIP 및 Profinet이 포함됩니다. 이러한 다양성 덕분에 오늘날 대부분의 IoT 애플리케이션과 원활하게 작업할 수 있습니다.

IT와 OT의 주요 차이점은 무엇입니까?

IT는 데이터가 있다는 사실에 초점을 맞추고 OT는 데이터의 의미와 연결된 자산을 최적으로 구동할 수 있는 방법에 초점을 맞춥니다. IT와 OT의 다른 중요한 차이점은 다음과 같습니다.

1. 장치 성숙도:IT 장치에 대한 기술은 오래 전부터 확립되어 있습니다. 더 간단하고 쉽게 제작할 수 있습니다. OT 장치는 디지털 기술의 새로운 발전에 보조를 맞추기 위해 작동하는 끊임없이 변화하는 컬렉션을 나타냅니다. 두 팀 간의 필드 간 통신 요구 사항이 증가함에 따라 IT 팀과 OT 부서가 함께 협력하여 최적화를 위해 통합 시스템을 프로그래밍하는 것이 중요할 것입니다.
2. 비용:레거시 IT 네트워크를 보유한 많은 회사는 새로운 기술에 대한 상당한 학습 곡선을 수반하는 또 다른 CAPEX 사업을 희생하는 것을 주저합니다. 케이블, 서비스 제공자, 광섬유 및 기술 세트에 투자한 일부는 OT 및 산업용 IoT가 아닌 클라우드로의 이동을 경계합니다. 그러나 OT 장치와 산업용 IoT 플랫폼 모두에 대한 진입 비용은 크게 떨어졌습니다. 또한 시간이 지남에 따라 생산성 향상 및 총 소유 비용 절감과 함께 클라우드 기반 기계 모니터링 장치 및 플랫폼의 ROI는 기존 IT의 장기 유지 관리보다 훨씬 낮습니다.
3. 데이터 관리:OT는 실시간 데이터 처리에 중점을 둡니다. 기계 상태 및 상태를 중심으로 하기 때문에 모니터링 데이터, 제어 및 데이터 수집, 감독 데이터와 같은 다양한 데이터 유형이 포함됩니다. IT 부서는 사무실 커뮤니케이션, 비디오 처리 및 대량의 비정형 데이터로 구성될 수 있는 트랜잭션 데이터에 중점을 둡니다.
4. 안전:IT 장치가 고장날 경우 가장 큰 영향은 비즈니스에 영향을 줄 수 있는 데이터 손실입니다. 그러나 OT는 물리적 자산을 모니터링하기 때문에 비용이 많이 드는 치명적인 기계 고장을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IT 대 OT 보안 위협

IT는 항상 보안을 중요하게 생각했으며 기업은 네트워크 보안에 많은 투자를 했습니다. 기업이 IT 기능을 클라우드로 옮기기 시작하면서 이러한 우려는 더욱 커졌습니다. 그러나 클라우드 기반 보안은 훨씬 더 강력해졌습니다. 오늘날 IT 측면에서 가장 큰 위협은 네트워크가 사내에 있었을 때와 동일합니다. 암호, 액세스 및 인증 프로토콜은 공격보다 클라우드 기반 데이터에 더 큰 위협입니다.

OT는 외부 세계와 단절된 상태에서 시작되었습니다. 그러나 4차 산업혁명 시대에 IoT가 부상하면서 OT 디바이스는 외부 공격에 더욱 취약해졌습니다. 많은 OT 보안 이니셔티브는 액세스를 제어하기 위해 애플리케이션 계층에 중점을 둡니다. 반대로 IT는 직원의 안전을 보호하고 연결된 자산의 지속적인 운영을 보장하기 위해 엔터프라이즈 데이터를 보호하려고 합니다.

보안 위협은 계속될 것이며 OT 팀에 더 발전된 공격을 가할 것입니다. 그러나 IT와 OT의 경계가 모호해짐에 따라 많은 보안 변경 사항이 서로 다른 시스템 수준을 보호하기 위해 서로 다른 프로토콜을 사용하는 레이어로 설계됩니다.

IT와 OT의 융합이란 무엇입니까?

IT 및 OT 융합은 포괄적인 데이터 관리, 모니터링 및 제어를 제공하는 통합 시스템을 나타냅니다. MachineMetrics와 같은 불가지론적 개방형 장치 및 IoT 플랫폼을 통해 기업은 값비싼 인프라를 추가하지 않고도 자산을 최대한 활용할 수 있습니다.

이러한 시스템은 사내 또는 클라우드 기반 플랫폼을 위해 레거시 IT와 함께 작동할 수 있습니다. 운영 수준에서 산업 자산을 모니터링하고 제어하면 엔터프라이즈 수준의 IT 기능에 데이터가 제공되며 둘 다 고급 분석, AI 및 기계 학습 알고리즘의 이점을 누릴 수 있습니다.

그 결과 IIoT 기술을 활용하는 기업에 단일 버전의 정보를 제공하는 간소화된 시스템이 탄생했습니다. 효율성, 재고 관리, 공급망, 품질 및 기타 생산에 중요한 기능은 실시간 데이터를 사용하여 가장 효율적인 프로세스에 최적화됩니다.

IoT는 어떻게 IT와 OT를 더 가깝게 만들까요?

산업용 IoT의 도입은 OT의 기계 및 공장 중심 기능과 IT의 엔터프라이즈 기능을 결합할 수 있는 기회를 제공합니다. 두 장치를 에지에서 생성된 장치 및 데이터와 연결하는 다리라고 생각하는 것이 가장 좋습니다.

IoT 기술은 설계 및 기능면에서 유연하기 때문에 MachineMetrics에서 제공하는 것과 같은 장치는 아날로그 장비 및 최신 OEM 장비에 적합합니다. 이는 기업이 시스템 획득 비용을 연결하고 둘 중 하나를 선택하는 대신 ROI를 함께 측정할 수 있음을 의미합니다.

IoT는 또한 정보 기술과 운영 기술을 상호 운용성의 매력으로 연결합니다. API와 유연한 소프트웨어는 데이터가 분리되지 않고 모든 사용자가 사용할 수 있음을 의미합니다.

IT 및 OT 융합의 이점

이 두 데이터 관리 시스템을 결합하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

• 실시간 데이터:아마도 가장 중요한 이점은 정보 기술 및 운영 기술을 IoT와 융합하는 기업이 실시간 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 갖게 된다는 것입니다.
• 의사결정:IT와 OT의 융합으로 의사결정은 더욱 날카로워지고 빨라집니다. 고급 IoT 시스템의 고급 분석은 예측 및 규범적 제안을 제공하거나 자율 또는 반자동 기계 제어를 구동할 수도 있습니다.
• 확장성:더 많은 기업이 클라우드로 이동함에 따라 IT 기능은 더욱 저렴해집니다. OT와 IoT는 방대한 양의 데이터를 생성하고 처리하기 때문에 클라우드 기반 IT 스토리지를 추가하여 비용 효율적인 시스템에서 데이터를 분석하고 반환할 수 있습니다. 그러나 기존 사내 시스템은 용량을 추가하는 데 어려움을 겪기 때문에 데이터에 휩싸일 수 있습니다.
• 개선된 비즈니스 프로세스:제조 운영은 항상 프로세스 개선을 추구합니다. 그러나 강력한 IoT 분석을 통한 IT 및 OT 융합은 기업 전체에서 모든 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있음을 의미합니다.
• 용량:IoT를 도입한 기업의 효율성이 향상되었습니다. 이러한 "숨겨진 용량"은 운영 비용을 낮추고 마진을 개선하며 추가 CAPEX 장비의 필요성을 완화합니다.

MachineMetrics를 사용한 IT 및 OT 융합

MachineMetrics 머신 데이터 플랫폼을 통해 기업은 IT와 OT 간의 격차를 해소할 수 있습니다. 실시간 생산 모니터링, 상태 모니터링 및 기타 기계 중심 데이터는 강력한 분석에 의해 구동되므로 작업 현장 및 기업 수준에서 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

자동으로 수집된 데이터는 MES 및 ERP와 같은 기존 IT 시스템 및/또는 레거시 솔루션을 지원하는 데 사용할 수 있으므로 이러한 중요 시스템에서 정확한 생산 데이터를 활용할 수 있습니다.

귀하의 IT 및 OT 시스템을 동급 최강의 IoT 플랫폼과 결합하는 데 도움이 될 수 있는 방법을 알아보려면 MachineMetrics에 문의하십시오.

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