시장이 불확실하지만 산업계의 디지털 전환은 빠른 속도로 계속해서 진행되고 있다. 이러한 솔루션과 Industry 4.0 기술을 통해 수집한 데이터를 활용하여 업무를 간소화하고 오류 위험을 줄이며 새로운 제조 전략을 세우고 있다.

새로운 디지털 이니셔티브의 도움으로 제조기업들은 몇 가지 다양한 방식으로 비즈니스를 혁신하고 있다. 

다음은 산업계에서 디지털 전환 시 고려해야 할 중요한 사항이다.

1. Digital Twines를 통한 모니터링, 테스트 및 관리 간소화

사물인터넷 기술을 통해 개별 기계 설비의 성능에서 전체 공장 운영에 이르기까지 모든 것에 대한 방대한 양의 실시간 데이터를 수집할 수 있게 되었다.

그러나 이 정보에 억세스하여 사람이 읽을 수 있도록 하려면 특히 IoT 데이터 수집 솔루션의 규모에 따라 심각한 도전이 될 수 있다. 단일 제조업체가 새롭고 중요한 잠재적 데이터 포인트를 정기적으로 생성하는 수십만 개의 개별 IoT 센서를 관리할 수 있을지도 의문이다.

디지털 트윈은 기업이 수집하고 있는 정보에서 필요한 통찰력을 제공하는 데 도움이 된다.

디지털 트윈(digital twin)은 설비, 기계, 콤포넌트 등 기타 현실 세계의 목적물과 거의 세부적으로 동등한 모델을 표현하는 것을 목표로 하며 원본의 디지털 사본에 거의 가깝다.

기존 사물을 디지털 트윈화 하면 해당 사물의 데이터를 훨씬 쉽게 체계화할 수 있다. 

어떤 물리적 특성이 공장 내의 장소에 따라 상당히 다르다고 가정하자. 어느 한 지점의 공기 질은 다른 지점보다 훨씬 좋거나 특정 장비 근처는 상당한 온도 차이가 있는 등 패턴을 발견하기 아주 쉬워진다.

디지털 트윈은 또한 일일 가동 상황을 추적하기 쉽게 만들어 준다. 창고 또는 이와 유사한 시설의 트윈을 만들면 찾기 쉬워져 모델을 신속하게 찾아낼 수 있으며 문제가 되는 영역을 식별하고 특정 요소를 격리할 수 있다.

또한 디지털 트윈은 가상의 제품, 시설 또는 기계로 테스트하고 시뮬레이션할 수 있다.

설계 데이터로 다양한 시뮬레이션 도구를 사용 디지털 트윈을 만들면 부품이나 제품을 테스트할 수 있다. 

또한 디지털 트윈을 사용하여 제안된 주조 공장 설비의 레이아웃을 잠재적으로 배치 또는 내열성을 확인하여 주물의 흐름을 모델링할 수도 있다.

이러한 시뮬레이션의 정보를 통해 설계자는 설계단계에서 개발, 공정설계, 생산이 시작되기 전에 문제점이나 개선기회를 포착할 수 있어 설계의 완성도를 높일 수 있다.

2. 데이터 통합으로 데이터 가용성 향상 및 사일로화 완화

디지털 전환으로 인한 데이터 수집 및 분석은 기업이 자유롭게 사용할 수 있는 가장 귀중한 리소스 중 하나가 되었다. 따라서, 여러 데이터 소스에 대한 통찰력을 수집하고 이 정보를 활용하여 비즈니스를 확장할 수 있게 되었다.

그러나 이 정보를 필요로 하는 직원들이 억세스할 수 있는 경우에 한해 유용하게 사용된다. 특정 부서 또는 직원만 사용할 수 있는 사일로에 갇힌 데이터는 기업 전체 조직에 있어 그 가치를 충분히 활용하지 못하고 있는 것이다. 

예를 들어, CRM 플랫폼, 공급망 관리 툴, IoT 플랫폼, 제품 보고서 또는 이와 유사한 리소스에서 생성되거나 캡처된 데이터에 억세스할 수 없는 상태로 사일로화 되어 있으며 그 기업 내부의 다른 부서 직원에게 의미가 없는 자산이다.

산업계의 디지털 전환에 있어서 중요한 것은 데이터 통합(기업 전체의 가시성 및 액세스 용이성을 향상시키는 도구, 플랫폼 및 관행)이 이루어져야 한다.

데이터 통합은 다양한 물리적 시스템과 디지털 시스템을 연결하여 쉽게 정보를 교환할 수 있도록 하기 위한 것을 의미한다. 이렇게 통합하여 특정 사물이 웹이나 디지털 네트워크에 연결되어야 데이터에 원격으로 액세스할 수 있다.

공급망 관리 시스템이나 IoT 모니터링 플랫폼에서 캡처한 정보는 ERP같은 비즈니스 전체 시스템에서 사용할 수 있어야 이러한 고 수준의 시스템이 기업 및 생산 시설 전체에서 캡처한 데이터를 최대한 활용할 수 있게 된다.

또한 ERP, MES, CRM 및 이와 유사한 데이터 관리 솔루션을 통합하여야 중요한 정보를 최대한 많은 직원과 이해 관계자가 사용할 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있다. 즉, 데이터를 활용하고자 하는 회사 내 직원은 누구나 데이터를 사용할 수 있어야 한다.

3. 인공지능과 예측 유지보수를 통한 다운타임 감소 및 유지보수 비용 절감

기업이 생성하는 대규모 데이터 세트는 고 수준의 데이터 시각화 도구를 사용하더라도 활용하기 어렵고 분석하기 어려울 수 있다. 결국 이러한 기업은 수집한 정보에서 얻는 가치의 정확성이 완벽하지 못해, 귀중한 통찰력을 얻는데 뒤떨어질 수 있다.

빅데이터 분석은 인공지능(AI) 같은 기술과 결합하여 사람이 처리하기에 어려운 데이터를 분석하는 데 도움이 된다. 인공지능을 이용한 솔루션으로 방대한 데이터 세트에서 미묘한 패턴과 상관 관계를 찾아내 더 많은 가치를 창출할 수 있다.

AI와 실시간 분석으로 예측 유지 보수 업무를 효율화할 수 있다. 모니터링한 데이터를 알고리즘을 사용하여 장비의 유지보수가 필요하거나 장애가 발생할 위험을 예측할 수 있다. 예측 알고리즘으로 기계 센서의 현재 데이터를 지속적으로 분석하여 미래에 발생할 수 있는 문제 또는 잠재적인 유지 관리 문제의 징후를 파악하여 즉시 업무 관련자와 기술자에게 알릴 수 있다.

예방적 유지보수활동인 일정 중심 정비업무의 경우 그냥 넘어갔을 수도 있는 문제들을 즉시 대응하여 해결할 수 있게 된다.

예측 유지보수의 구체적인 효과나 이점은 비즈니스와 활용 사례에 따라 다르다. 미국 에너지부에 따르면 예방적 관리보다 예측적 관리를 채택하는 기업이 에너지 비용을 평균 8%-12% 절감하고 다운타임을 35%-45%까지 줄일 수 있다고 한다.

수요 예측 및 생산 관리 최적화에 AI 및 빅데이터 분석을 활용한 사례도 있다.

이러한 알고리즘 시스템은 기존 업무 흐름을 최적화하고 향후 가동 또는 시장 상황에 따라 기업이 방심하지 않도록 하는 예측 유지 보수 시스템과 유사한 특징과 이점을 가지고 있다.

디지털 전환으로 핵심 업무 효율화

디지털 전환으로 다양한 산업에서 중요한 업무나 어려운 작업을 매우 쉽게 개선하고 있다. 이러한 혁신으로 앞으로 수년간 산업 분야가 변화될 것이다.

데이터 통합, 디지털 트윈 및 AI 분석은 현재 산업계의 변화를 주도하는 대표적 솔루션이다. 이러한 기술은 정보에 보다 쉽게 억세스하고, 분석을 개선하며, 기업이 수집한 데이터에서 추출할 수 있는 가치를 높이는 데 중요한 역할을 한다.

데이터는 향후 몇 년 동안 많은 영역에서 더욱 중요해질 것이며, 기업이 수집하고 생성하는 정보를 최대한 활용할 수 있는 산업계의 디지털 전환은 가속화될 것이다. 

출처 : manufacturingtomorrow​