(출처: ipopba - stock.adobe.com)

전 세계적인 사물 인터넷(IoT) 지출은 2022년 1조 달러(USD)에 이를 것으로 예상되며¹, 이는 2021년 대비 거의 두 배에 달하는 수치이다. 하지만 놀랍게도 커넥티비티는 기술력이나 웹 기반 서비스와 같은 이유로 채택되는 것이 아니다. HFS 리서치(HFS Research)에 따르면, 조사 대상 기업 중 사물 인터넷에 대한 채택률은 산업 제조 부문이 85%로 가장 높게 나타났다.

산업 제조 부문의 경우, 생산률 최적화 및 운영 능력 향상을 위해 데이터 수집을 확대하는 등 시간이 지날수록 독립적인 기능들이 향상됨에 따라 누릴 수 있는 이점이 매우 다양해졌기 때문이다. 그러나 제조 부문이 스마트 팩토리 구축에 있어 정보통신기술(IT) 인프라를 운영기술(OT)과 통합하는 등 갈수록 보다 전체론적 관점으로 접근하고 있기 때문에, 제조사들은 산업용 IoT(IIoT)가 제공하는 모든 이점을 활용한다면 자사의 산업 발전에 박차를 가할 수 있을 것이다.

IIoT가 인텔리전트 팩토리를 구현하기 위한 방법은 매우 다양하며, 그에 따른 해결 과제도 존재한다. 하지만 이를 살펴보기 전에 스마트 팩토리가 기존의 공장과 비교해 어떠한 차별성을 갖는지 살펴볼 필요가 있다.

스마트 팩토리의 가장 두드러지는 차별성은 디지털 정보와 물리적 자산의 결합으로, 이는 제조 역량을 더욱 강화시킨다. 가상물리시스템(Cyber-Physical System, CPS)은 추가 센서들을 통합하고 제조 프로세스에 제어를 자동화함으로써 자산 연결성, 성능/트렌드 가시성, 운영자 자율성 등 세 가지 주요 특성을 이끌어낸다.

디지털 도구와 물리적 도구의 통합은 운영자를 장비와 연결시켜준다. 이렇게 연결이 되면, 운영자들은 모니터를 통해 가상 화면을 보며 장비 상태를 실시간으로 확인할 수 있다. 작업 중 프로세스가 어떻게 실행되는지 실시간 확인이 가능해진다면, 운영자들은 일일이 장비가 작동하는 것을 지켜보지 않고 보다 간편하게 모니터링할 수 있게 되어 자율성을 확보할 수 있다.

스마트 팩토리의 또 다른 특성으로는 엔지니어가 프로세스 운영을 해독하는 데 필요한 데이터 수집 및 필수 분석을 들 수 있다. 또한 기존 인프라에서는 필요하지 않았던 더 많은 양의 데이터를 처리하고 수용하려면 현장 또는 클라우드 기반 서버가 있어야 한다.

산업 제조 부문의 IIoT 채택률이 85%에 이르는 것은 그만큼 많은 이점을 누릴 수 있기 때문이다. 우선, 제조사들이 기존의 프로세스와 대비했을 때 AI와 머신 러닝을 적용해 얻게 된 이점들에 대해 짚어보자.

• 향상된 인벤토리 제어– 생산 흐름에 대한 내용을 기록하면, 기록상 높은 우선순위의 핵심성과지표(KPI)인 인벤토리 감소와 적시 생산(Just-in-time, JIT)의 단점이라 알려진 복원력 향상/부품 가용성 등 두 가지에 있어 이점을 누릴 수 있다. 애널리틱스(Analytics) 기법은 공급 위험을 경감시키면서 그 균형을 최적화할 수 있다. 이 같은 개선 작업으로 주문 관리 및 자재 처리 비용이 절감된다.

• 높은 설비종합효율(OEE)을 통한 생산 비용 감축– 스마트 팩토리는 수집된 데이터와 AI를 활용하여 가동 시간을 최대화하고 패턴을 식별하며 수요 변동을 예측하기 위해 생산 흐름을 조정한다. 또한 이 같은 방식은 생산 및 에너지 효율성 향상을 위해 자산을 최적화한다.

• 품질 향상 및 폐기물 감소– 생산 중 상당량의 데이터를 수집함으로써 운영자는 장비의 수명 주기를 파악할 수 있다. 도구의 마모 추세를 파악하고 향후 고장 시점을 예측하는 것이 가능해지는 것이다. 또한 예방 정비를 통해 수리 비용과 가동 중지 시간을 모두 줄일 수 있으므로 운영률을 고려하여 린 전략(lean initiative, 부가가치 효과가 없는 불필요한 업무를 제거하는 전략)을 통한 프로세스 낭비 감소를 목표로 할 때 상당한 이점이 따를 수 있다.

IIoT는 이와 같은 세 가지의 표면적 향상을 통해 분산화를 촉진하며 스마트 팩토리를 더욱 '스마트하게' 만들어준다. 근래에는 기업들이 글로벌 공급망 위기를 겪으면서, 비즈니스 모델을 보다 수직적으로 통합된 모델로 전환하여 공급업체 자격 부여에 소요되는 시간을 줄이고 품질 및 부품 납품에 대한 통제권을 확보했다. 보다 많은 기업들이 공급망에 IIoT 도구를 적용하고 있기 때문에, 인텔리전트 팩토리는 공급업체들의 자산을 공유 네트워크에 연결하면 수직 통합 없이도 더 많은 이점을 누릴 수 있게 될 것이다.

또한 IIoT의 활용은 새로운 파트너사들에게 시간이 많이 소요되는 품질 감사나 프로세스 검토 없이도 프로세스 기능에 대한 통찰력을 제공하기 때문에 공급업체들이 다른 회사와 협력할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있게 된다. 제조 전반에 걸쳐 IIoT 사용이 확대된다면, 새로운 파트너사가 신기능을 적절한 방법으로 활용하고 있는지 확인하기 위한 산업 표준이 보다 빠르게 제정될 것이다.

또한 IIoT는 기업들이 향상된 맞춤화 상품이나 제품 또는 MaaS(Manufacturing as a Service, 서비스로서의 제조) 등을 통해 새로운 비즈니스 생태계를 구축하는 데 일조할 것이다. 데이터 수집과 분석이 증가하면, 제조 프로세스는 애플리케이션에 관계없이 전반적으로 지속적인 개선을 통해 높은 품질을 제공할 수 있다.

마지막으로, 정보통신기술을 운영기술과 통합하면 가상 시뮬레이션을 통해 물리적인 부분을 나누기 전에 반복적으로 변경 작업을 가속화함으로써 제품 개발이나 프로세스 개선, 문제 해결에 대한 이니셔티브를 간소화할 수 있다.

비록 IIoT 기반 스마트 팩토리가 많은 이점을 제공한다고 할지라도, 기업들이 극복해야 할 과제가 다수 있다.

첫 번째는 데이터 수집 및 디지털 프로세싱 툴 마련에 드는 초기 비용이다. 그러나 앞서 언급한 바와 같이, 이 같은 향상은 제조 및 공급망의 측면에서 비용 절감으로 이어질 수 있기 때문에 기업들은 데이터 수집과 프로세싱 툴의 모듈화, 인벤토리 및 다운타임 감소 등 총체적인 영향을 고려해서 투자해야 한다.

또 다른 과제는 새로운 기술을 기존 인프라와 통합하는 것이다. 새로운 통합 아키텍처를 구축하는 것은 일반적으로 프로세스가 더 간단하지만, 실용성이 떨어질 수 있다. 공장에 IIoT 도구를 설치하려면 연결성, 네트워크 복원력 및 사이버 보안과 같은 타협 불가 사항들을 고려해야 하며, 이 같은 사항들은 모두 커넥티드 팩토리에 대한 의존도가 높아질수록 더욱 중요해진다.

마지막으로, 기술적 역량을 갖추어 네트워크 사용량 증가를 예측하고 데이터 처리 용량과 관련된 기술을 적절하게 구현하는 것이 중요할 것이다.

기업들이 산업 전환을 감행할 때는 극복해야 할 과제가 따르기 마련이지만, 산업 제조 부문은 전반적으로 IIoT를 채택하며 인더스트리 4.0으로 전환하고 있다. 결국 제조사들은 향상된 연결성, 가시성 및 자율성을 통해 인벤토리 최적화, 운영 비용 감소, 품질 향상을 실현할 수 있게 될 것이다. 또한 IIoT는 표준화되고 분산된 커넥티드 공급망을 향해 나아갈 수 있는 기회를 제공한다. 결국 IIoT는 더 빠른 제품과 프로세스 개발에서부터 시작하여 산업 제조 부문에 있어 커다란 변화를 만들어낼 것이다.

1.“Internet of Things (IoT) Spending Worldwide 2023.” Statista. Lionel Sujay Vailshery, 2022년 6월 28일. https://www.statista.com/statistics/668996/worldwide-expenditures-for-the-internet-of-things/.