산업용 사물인터넷(IIoT)이라는 변화에 적응하는 방법

IIoT 효율 향상과 인재 부족
현재, IIoT를 활용하고 있는 제조 회사의 목적은 효율성 개선입니다. 따라서 IIoT 통합의 확실한 타깃은 프로세스 간소화와 커넥티드 플랫폼입니다. 제조 분야의 IoT에 대한 최근의 조지아 공대의 워크숍에서, 이 대학의 공장 정보 시스템 센터(Factory Information Systems Center) 책임자인 앤드류 두겐스키는 IIoT가 잠재적으로 해결 할 수 있는 몇 가지 영역을 나열했습니다.

- 자산과 재고 관리
- 생산 능력과 실적 감시
- 품질 분석
- 실시간 경보
- 안전과 컴플라이언스
- 처리량 감시
- 창고 최적화

두겐스키는 기업 문화가 팀이 IoT를 구현 할 것인지 여부에 커다란 영향을 준다고 믿고 있습니다. 두겐스키는 “IoT의 이익을 인정하는 기업들 그리고 신 기술에 기꺼이 투자하려는 기업은 시기 적절한 보상과 경쟁 우위를 실현할 것”이라고 말했습니다. “구현을 미루는 기업은 극복하기 어려운 불리한 입장에 처하게 될 것입니다.

PwC의 맥커천도 이에 동의합니다. 맥커천은 “핵심 비즈니스 과제 또는 전략적 목표가 있음을 알게 된 몇몇 진보적인 기업은, 다른 기업들보다 조금 더 빨리 IoT라는 길을 걷도록 강요받고 있습니다”고 말했습니다. “그렇지만, IoT 전략 채택은 점차 주류가 되고 있으며, 도입할 것인지를 논의하는 대화를 흔히 볼 수 있습니다. 따라서 이루어 내는 성과와 발전도 기하급수적으로 늘어납니다. 현재 IoT는 정말 상승세에 진입하고 있습니다”라는 의견을 냈습니다.

그러나 점점 더 많은 기업들이 IIoT에 의지함에 따라, IIoT 기반 시스템을 설계, 구현, 그리고 유지보수하기 위한 자격을 갖춘 근로자를 찾는 문제에 더욱 자주 부딪히게 될 것입니다. 맥커천은 “제조업체들이 작업했던 과거의 아날로그 환경과는 다를 수도 있는 기술 활용 환경을 사용하고 구동하며 운영하기 위해서는 상이한 스킬 세트가 필요하게 될 것”이라고 말했습니다.

기업은 미래의 공장에서 일할 수 있는 기술자 파이프라인을 개발하기 위해 지방 자치단체와 직업 훈련 센터 같은 외부 이해당사자와 함께 작업할 수 있습니다. 그렇지만, 기업은 인식의 차이를 극복할 필요도 있게 될 것이라고 맥커천이 경고했습니다. 맥커천은 “역사적으로 제조업이 작업하기에 가장 첨단 기술 환경은 아니었다는 인식이 있다”며, “제조업체는 이런 인식을 바꿔야만 합니다. 기술적으로 가장 발전한 일자리 중 일부는 이제 제조분야에 있습니다. 결국, 교육뿐 아니라, 인재를 끌어들이는 것도 중요합니다.”라는 메시지를 보냅니다.

IIoT 데이터 관리 문제
IIoT 시스템은 방대한 양의 데이터를 생성합니다. IIoT가 갖춰진 석유 굴착 장치는 단 하루 만에 최대 8 TB의 데이터를 만들어 낼 수 있습니다. IIoT 센서를 장착한 운송 수단들은 자동차 (하루에 1 PB의 운행 데이터)에서 제트 비행기 (단 한 대의 보잉 737 엔진이 분당 333 GB의 데이터 생성)까지 훨씬 더 많습니다. 데이터 양은 갈수록 더 많은 기업이 IIoT 하부구조를 증축해가고, 더 많은 센서들이 온라인화 되어감에 따라 급등할 것입니다.
이 모든 데이터로 무엇을 해야 할까요? 최종 목표가 운영을 능률화하고, 책임자에게 정보를 제공하며, 조치를 취할 수 있는 통찰력을 만들어내는 것이라면, 데이터를 전송하고, 처리하며, 요약하고, 시각화해야 하며, 저장해야 합니다. IT 요구사항은 어마어마할 정도로 많습니다.

IIoT를 갖춘 건물이나 차량에 유무선 네트워크 연결로 데이터를 송신하는 수천 개의 센서와 기기가 있을 수 있습니다. 데이터는 작업 현장, 원격 지사, 차량 제어 시스템 상 칩이나 전용 하드웨어를 사용해서 처리할 수 있습니다. 데이터는 API나 맞춤형 소프트웨어 훅(Hook)를 사용해서 변환하거나 스토리지로 보내질 수도 있습니다.

그런 시스템이 주변 시설, 협력업체 소유지, 원격지 사이트, 차량, 그리고 직원의 개인 기기뿐 아니라 본사를 포함한 회사 전체로 확장되면, IIoT가 빅데이터 규모를 가지고 있음이 분명해집니다. 이는 데이터를 사용하기 위해서는 클라우드 기반의 애플리케이션과 스토리지에 의존하는 것 같은 빅데이터 접근방식이 필요하다는 의미입니다.

반대로 가용 데이터를 제대로 활용하지 못하는 기업들에는 실질적인 위험이 생깁니다. 맥킨지 보고서는 3만 개의 센서를 장착한 석유 굴착 장치에서 생성된 데이터 중에서 겨우 1%만이 검토될 것이라는 데 주목하고 있습니다. 센서는 최적화나 예측 분석이 아니라 주로 문제를 감지하기 위한 용도로 사용되기 때문입니다. 이 경우 빅 데이터 기회를 낭비하게 됩니다.

IIoT 보안 측면도 고려해야 합니다. 데이터센터, 사무실 시스템, 그리고 개인용 기기에 대한 네트워크 보안을 처리하는 데 익숙한 기업들에게는 미지의 영역입니다. IIoT 환경에서는 IT의 전통적인 관심 범위를 훨씬 벗어나는 지역에 있는 기기, 데이터, 통신, 그리고 처리 능력 보호 방법에 대해서 각별한 주의를 기울여야 할 것입니다.

IIoT 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 네트워크 연결의 속성 그 자체가 몇 가지 의도하지 않은 보안 결과로 이어졌습니다. 원격 카메라, 라우터, 그리고 심지어는 DRV까지 다수의 저가 기기는(하드코딩된 기본 암호와 텔넷 액세스를 포함해서) 제한적인 보안 특성을 가지고 있거나 또는 단 한번도 패치되지 않습니다. 일단 한번 공격당하면, 이런 기기들은 다른 문제보다도, DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격과 맬웨어 배포의 중심 무대가 됩니다. 미라이라고 알려진 끔찍한 IIoT 봇넷(Botnet) 하나가 전 세계 인터넷 중단의 씨앗이 되었으며 지금까지도 문제가 되고 있습니다.

IIoT 통합
예상했겠지만, 엔터프라이즈 전체에 대한 IIoT 시스템 배포는 극도로 복잡합니다. 여기에는 저가의 튼튼한 센서 그리고 기존 시스템과 통합될 수 있는 다른 기기가 필수적으로 포함된다. 책임자는 기기에 어떻게 전원을 공급할지, 또 데이터 네트워크에 어떻게 연결할지 등도 판단해야만 합니다. 실제로, IIoT를 수용하기 위해서는 시스템 아키텍처까지도 수정되어야만 할 수도 있습니다–그리고 통합에는 상당한 문제가 생길 수 있습니다.

조지아 공대의 두겐스키는 “센서, 대역폭, 처리 능력, 그리고 통신 기능 등에 대한 가격이 급락하고 있으며, 이것이 IoT를 추진력입니다”라고 말했습니다. 두겐스키는 “그렇지만, 각 기기가 어떻게 통신할지에 대한 합의 부재는 해소해주지 않습니다. 중요한 질문 한 가지를 던져보죠. 기저에서 사용되고 있는 구체적인 데이터 구조와 프로토콜은 무엇입니까? 이런 커다란 가격 유발 요인들은 대개 겉은 번지르르하게 마련이나, 성공을 위해서는 체계화되어야만 합니다”덧붙였습니다.

이론적으로, IIoT 표준이라면 사용자가 일반적인 컨트롤러를 사용하던 아니면 산업별 제품을 사용하건 관계없이 통합을 쉽게 해주어야 할 것입니다. 기업들은 (802.11ac 같은) 글로벌 IT 표준이나 유틸리티 미터(Utility Meter)용 IEEE 표준 1377-2012(각종 유틸리티 산업에서 활용되는 미터링 통신 프로토콜과 관련된 표준) 같은 산업 전용으로 만들어진 표준을 막론하고 존재하는 표준을 중심으로 만들어진 제품에 의존할 수 있습니다.

새로운 표준 개발을 촉진하는 단체를 형성하려는 노력도 있습니다. 이런 단체에는 IIC(Industrial Internet Consortium: 산업 인터넷 컨소시엄)이 포함되며, 이 단체는 에너지, 의료, 제조, 운송, 스마트 시티에 대한 공통적인 아키텍처, 상호운영성, 그리고 개방형 표준을 촉진하고 있습니다.

경쟁관계에 있는 표준이 생겨나거나, 한 공급업체가 같은 분야에 있는 다른 공급업체와 호환되지 않는 제품이나 시스템과 호환되지 않는 IIoT 기기를 판매할 때, 불확실성이 발생할 수 있습니다. LPWAN(Low Power Wide Area Network: 저전력 장거리 통신 네트워크)에 대한 Weightless-P 개방형 표준을 예로 들어봅시다. 더 적은 배터리 전원을 사용하면서도 기존 LPWAN 기술 상에서 더 빠른 속도를 제공할 수 있는 표준을 갖는다는 것은 IIoT 공급업체와 고객 모두에게 중요합니다. 그렇지만, 업체 고유의 LoRa 표준과 3GPP 통신 표준 그룹(Telecommunications Standard Group)이 승인한 협대역 무선 기술인 NB-IOT를 포함하여 다른 몇 가지 LPWAN 프레임워크가 존재합니다.

어떤 표준이 지배하게 될지는 확실하지 않지만, 2020년 LPWAN을 통해서 3억 4,500만 개의 연결(또는 전체 연결 수의 약 26%)이 이루어질 IIoT에 대해서는 커다란 의미를 갖는 질문입니다. 불확실성은 앞으로 잠정적인 통합 골칫거리를 만들어 낼 것이며, 일부 제조 업체가 특정 제품 라인이나 기술 표준에 투자하기 전에 “관망하는” 접근방식을 취하도록 조장할 수 있습니다.

IIoT의 미래
제조업은 IIoT, 빅데이터, 다른 신 기술이 주도하는 기술적 변화의 파도에서 아직은 아주 초기 단계에 있습니다. 과대 광고라기보다는 글로벌 경제의 거의 모든 부문에 영향을 주는 소프트웨어, 하드웨어, 네트워킹, 그리고 시스템의 발전에 따른 불가피한 결과입니다.

몇몇 기업은 생산성을 높이고 신제품과 서비스를 개발하기 위해 이미 IIoT를 활용하고 있습니다. 전보다 더 발전한 센서, 처리 능력, 그리고 데이터 스토리지에 대한 가격이 계속해서 하락함에 따라, 주류 제조 업체–이들보다 더 작은 경쟁업체와 공급업체는 말할 것도 없고–는 경쟁력을 유지하고 성장을 위한 새로운 기회를 찾기 위해 IIoT에 의존할 것입니다.

그렇지만, 심각한 장애물이 남아있습니다. 보안, 스태프 채용, 상호운용성에 대한 우려는 일부 기업을 참여자가 아닌 방관자로 남겨두는 장애물입니다. 다른 업체도 투자 대비 이익, 비용, 그리고 수익에 대해서 현실적인 질문이 있을 것입니다. 일부 기술은 아직 개발 초기 단계이며, 표준에 대한 불확실성이나 기술적, 물리적인 한계(배터리)에 의해 방해 받고 있습니다.

신기술을 작업 현장이나, 조립 라인, 차량 유지보수 구역, 그리고 원격지 사이트에 도입할 때 생기는 문제도 있습니다. 최신 제조 장비는 정교하고 강력하겠지만, 대부분은 아직 IP 네트워크에 연결되지 않고 있습니다. 게다가, 주로 잘 알려지지 않은 수직 산업이나 매우 전문적인 용도의 특정 산업용 기기류는 앞으로도 몇 년 동안은 IIoT 기능이 추가되지 않을 것입니다. 대체나 신규 장착은 가능합니다–그리고 실제로, 변화 속도가 가속화됨에 따라, 이것은 필수 사항이 될 것입니다. 그렇지만 지금의 운영부서나 IT 책임자에게 이런 시기는 아주 멀어 보입니다. 2015년 제조업체 대상 설문에서, 거의 절반이 제조와 운영을 개선하기 위해 스마트 센서로부터 유입된 데이터를 사용할 예정이나 계획이 없다고 응답한 바 있습니다.

일부가 신중해야 할 이유를 찾을 때, 다른 이들은 엄청난 기회를 보고 있습니다. 진보적인 제조회사, 더불어 에너지, 운송, 그리고 제조업 신생 기업들은 IIoT와 빅 데이터에 엄청난 투자를 하고 있습니다. 이런 기업들은 미래를 대비하고 싶어합니다. 경쟁 우위 확보나 완전히 새로운 제품, 서비스 개발을 위해 IIoT를 활용하는 것은 거역할 수 없는 선택이 될 것입니다.

센서, 시스템, 데이터, 그리고 심지어는 로보틱스와 인공 지능이 어디에나 있는 세상을 상상해보십시오. 조립 라인, 공급망, 그리고 원격지 사이트는 주로 자율 장비와 알고리즘으로 구동하고, 동시에 작업자의 안전을 강화하면서 지연 시간을 없앨 것입니다. 도로 위와 하늘에 있는 자율 주행 운송수단은 내용물을 더 잘 감시하고 배달을 조율하기 위해 운송하고 있는 팔레트와 “통신”할 수 있게 됩니다. 이제 더는 공상 과학소설의 영역이 아니라, IIoT를 사용할 때 따르는 실제적인 이익입니다.