예측 정비의 미래: 트렌드, 과제, 그리고 기회

지난 세 차례의 글을 통해 예측 정비(PdM)의 부상, 수많은 공급업체와 고객이 PdM을 잘못 접근하는 이유, 그리고 수년간 축적한 PdM 지식을 Senseye PdM에 어떻게 적용해 시장을 선도하는 제품으로 만들었는지 살펴보았다. 이번 시리즈의 마지막 글에서는 예측 정비의 미래가 어떤 모습일지 전망해본다.

우아한 통합(Elegant Integration)

전 세계 예측 정비 시장은 빠르게 성장하고 있다. 애널리스트들에 따르면 유지보수 비용과 가동 중단 시간을 줄여야 하는 필요성이 증가함에 따라 향후 5년 내 시장 규모가 120억 달러(약 16조 원)를 넘어설 것으로 예상된다. 이는 현재 가치의 3배에 달한다. 그러나 이러한 수요에도 불구하고 시장이 이 수준의 성장을 달성하려면 아직 해결해야 할 과제가 많다.

이전 글에서 강조했듯 시장은 여전히 파편화되어 있다. 표준화를 이루려면 시간이 걸릴 것이다. 하지만 궁극적으로 이상적인 솔루션은 통합적이고 전체적이며, 무엇보다 사용자 중심적인 관점을 취하는 솔루션이 될 것이라 믿는다.

광범위한 소스에서 정보를 수집하는 미래의 시스템은 사용자와 시스템 간의 '대화'를 촉진해 지식과 경험으로 정보를 보강해야 하며, 모든 모델과 알고리즘에 구애받지 않는(agnostic) 구조여야 한다. 우리는 단일 '마스터 알고리즘'의 개념을 믿지 않는다. 공장 현장은 역동적인 환경이며, 두 대의 기계가 완전히 똑같을 수는 없기 때문에 맞춤형 모델과 데이터 사이언티스트의 필요성은 항상 존재할 것이다.

따라서 미래의 예측 정비 시스템은 이러한 모든 기능과 미묘한 차이를 단일 제품에 우아하게 통합할 수 있는 시스템이 될 것이다.

변화하는 조건(Changing Conditions)

기업의 PdM 시스템을 더 넓은 디지털 생태계로 성공적으로 확장하고 통합하려면 사고방식의 전환이 필요하다. 과거에는 OT(운영 기술) 팀의 영역이었던 PdM 배포의 책임과 소유권이 IT 팀으로 넘어오게 될 것이다.

전사적 확장을 지속하려면 클라우드로의 지속적인 전환이 필수적이며, 현장의 엣지 디바이스가 무거운 연산을 담당하게 될 것이다. 시간이 지날수록 온프레미스 리소스는 점점 더 제한적으로 사용되며, 주로 민감한 영역에 국한될 것이다.

더 다양하고 저렴한 센서, 특히 진동 센서(AWS Monitron 첫인상 참조)가 보급될 것으로 예상되며, 전류 등 다른 데이터 소스도 현재보다 훨씬 더 적극적으로 활용될 것이다.

마지막으로 PdM 시스템 자체의 효율성과 비용 절감 효과 외에도, 이는 기업의 인더스트리 4.0 이니셔티브의 한 구성 요소라는 점을 기억해야 한다. 따라서 이것이 전체 그림에 어떻게 들어맞는지, 그리고 PTC ThingWorx, Siemens MindSphere, Schneider Electric EcoStruxure 같은 IoT 플랫폼이 제공하는 연결성과 아키텍처가 어떻게 전사적 혜택을 가능하게 하는지 살펴보는 것이 중요하다.

장애물 극복(Overcoming Obstacles)

하지만 순탄하지만은 않다. PdM 시장이 진정으로 꽃피우기 전에 넘어야 할 장애물들이 여전히 존재한다. 숙련된 인력 부족, 데이터 프라이버시 및 보안 우려, 대규모 배포의 어려움 등이 예상 성장을 저해하고 있다. 또한 마케팅 과장 광고와 PdM의 실제 역량 사이의 혼란도 크다. 이로 인해 많은 기업이 내부적인 방향성을 명확히 하지 못하고 있으며, 전략 없이 자사에 가장 적합한 시스템을 식별하기 어렵다.

기술과 문화적 문제는 시간이 지나면 해결되겠지만, 불확실성 문제는 더 오래 걸리며 시장 성장 속도에 가장 큰 영향을 미칠 것이다. 그럼에도 우리는 애널리스트들의 낙관론을 공유한다. 예측 정비는 새로운 개념이 아니지만, 그 지속적이고 빠른 진화는 전 세계 조직이 더 높은 효율성과 비용 효율성을 향해 나아가는 동력을 가속화하는 근본적인 요소이기 때문이다.

시장 리더로서 Senseye는 수년간의 PdM 경험과 지식 덕분에 이 흥미진진한 진화의 방향을 이끄는 핵심적인 역할을 하고 있음을 자랑스럽게 생각한다.

PdM에 대해 우리가 배운 가장 중요한 교훈과 그것이 현재와 미래의 우리의 모든 것을 어떻게 형성했는지에 대한 자세한 내용은 백서 'Senseye in Depth: Why is Predictive Maintenance so hard?'를 다운로드하여 확인하시기 바랍니다.