예지진단(Prognostics): 인더스트리 4.0의 최대 잠재력 열기

인더스트리 4.0과 사물인터넷(IoT, 또는 산업용 IIoT)은 밀접하게 연관되어 있어 거의 동의어로 쓰입니다. 매일 IoT가 모든 것을 바꿀 것이라는 뉴스가 쏟아집니다. 커넥티드 카, 커넥티드 피플, 심지어 커넥티드 세탁기까지. 하지만 그런 연결만으로는 실제 유스케이스 없이는 큰 의미가 없습니다. 냉장고가 휴대폰과 통신할 수 있게 되었지만, 그건 아무도 묻지 않은 질문에 답하는 것이고, 아무도 신경 쓰지 않는 문제를 푸는 것입니다(5년 뒤 우리 모두 냉장고 통계를 공유하는 핫한 냉장고 기반 소셜 네트워크가 생기면 제 말을 먹겠습니다).

제조업에는 잘 정의된 문제들이 있습니다. 고객은 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 높은 품질의 제품을 원합니다. 비계획 다운타임 때문에 이 요구를 충족 못 하면 결과는 비쌉니다. IoT 기술로 이런 문제를 푸는 건 설득력 있습니다. 예를 들어 RFID 태그로 공급 추적을 개선하면 공급망 지연을 줄이고 품질을 높일 수 있습니다. 하지만 그게 진짜 흥미로운 건 아닙니다.

데이터 저장 비용이 싸지고, 대역폭은 늘어나고, 센서 기기 비용은 지속 하락하면서 성능은 향상(클라우드 직전송, 다중 센싱 등)되고 있습니다. 머신 데이터를 기본 분석을 넘어 지능적으로 활용하는 것이 점점 더 현실화되고 있습니다.

제조 기업이 필요할 때 생산하지 못하면 목적을 다하지 못하는 것입니다. 수익을 못 냅니다. 머신 데이터에 진단·예지 기법을 적용하면 현재 머신 성능(진단)과 미래 성능(예지)을 알 수 있습니다. 즉, 필요할 때 생산할 수 있을지 알 수 있습니다. 앞서 언급했듯 처방적·달력 기반 유지보수는 불필요한 지출의 지름길이고, 예지보전이 돈을 아끼는 스마트한 방식입니다.

예지진단(Prognostics)은 머신이 의도한 기능을 수행할 수 없게 될 시점을 예측하는 과학으로, 예지보전을 직접 가능케 합니다. 머신 데이터가 적절한 애플리케이션으로 처리되면 머신이 언제 고장날지 알려주므로, 그 전에 유지보수해 다운타임과 고객 실망, 과도한 유지비용을 피할 수 있습니다. 이 '고장 시점 지식'은 잔여유용수명(RUL, Remaining Useful Life)으로 계산됩니다.

정확한 RUL 예측으로 유지보수 담당자는 어떤 머신이 언제 유지보수 필요한지 우선순위를 정할 수 있어, 머신 고장 위험을 크게 줄이고 불필요한 과잉 유지보수를 피할 수 있습니다. 유지보수 담당자의 효과를 높여주는 또 하나의 도구로 생각하면 됩니다.

RUL을 주는 예지 모델은 전통적으로 계산이 어렵고, 재능 있는 데이터 과학자가 맞춤형으로 구현해야 했습니다. 이 접근법의 높은 비용이 광범위한 도입을 가로막았습니다. 다행히 첨단 머신러닝과 저렴한 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 예지진단이 더 접근 가능해졌고, 예지보전도 확장성을 갖추게 되었습니다.

보안, 컴플라이언스, 통합, 프로세스 인지 및 개선은 모두 인더스트리 4.0이 가능케 하는 중요한 것들입니다. 하지만 신뢰할 수 있는 처리량과 최소 다운타임으로 효과적으로 작동하는 머신이 없으면 그 어떤 것도 소용없습니다. 이 모든 게 예지진단으로 가능해집니다.

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