잠재력 큰 예지 정비, 장점만큼 구현도 어렵다

Network World
예지 정비(Predictive Maintenance)는 확실히 현재 기업에서 사용할 수 있는 IoT 기술 중 가장 관심이 집중되는 애플리케이션이다. 이유는 분명하다. 산업용 기계나 보유 차량 등 디지털 계측이 가능한 요소에 대한 더 깊은 인사이트를 확보할 수 있어 유지보수 비용과 고장 시간을 줄여 비용을 절감하는 확실한 방안을 제공하기 때문이다.
 
ⓒ GettyImagesBank

하지만 전문가들에 따르면, 기존 장비에 센서를 심으면 끝나는 간단한 일은 아니다. 또 이런 IoT 구현으로 가장 큰 이득을 볼 수 있는 곳은 관리해야 할 자산이 많은 기업이지만, 예지 정보의 이점을 제대로 얻는 것은 저절로 되지 않는다.

ABI 리서치에 따르면, 해결해야 할 과제는 정유산업의 IoT 사용 기록에서 분명하게 드러난다. IoT 서비스 사용이 확산됐음에도 근해 기름 유출 사고는 비교적 흔한 일이며, 이런 일이 자주 발생하는 이유는 IoT의 AI/ML 부분이 아직 제대로 구현되지 않았기 때문이다.

ABI의 애널리스트 카테리나 두브로바는 “대형 정유회사는 자사의 기술 전문성과 함께 예측 분석이 핵심 투자 기술이라고 내세우지만, 컨설팅 회사와 몇몇 전문가를 채용하는 것만으로는 이들 기술을 제대로 운영할 수 없다. 이 때문에 실제 사고 방지 대책에는 차이가 없다”고 지적했다. 

포레스터의 애널리스트 프랭크 질레트는 데이터의 바다에서 진짜 가치를 얻기 위한 전사적인 계획이 없는 IoT 프로젝트는 기업이 예지 정보로부터 측정 가능한 성과를 얻지 못하는 가장 큰 이유가 된다고 말했다. 기업은 때로 큰 기대감을 가지고 설치할 수 있는 모든 곳에 센서를 심고 보상을 기대한다. 질레트는 “센서 데이터를 보고는 비즈니스 케이스를 세우려는 사례가 너무 많다. 망치를 들고 돌아다니는 데 못을 하나도 찾지 못하는 것과 같다”고 덧붙였다.

AI와 머신러닝을 정확하게 구현하기 어렵다는 것도 이유 중 하나이다. 학습 데이터가 모델을 정확하게 가르치기 위해서는 데이터 공학 전문지식이 필요하다. 게다가 산업군에 따라 데이터를 자유롭게 움직이는 것이 어려운 경우도 있어 운영 정보를 협력업체 넘겨주기를 꺼리기도 한다. 예를 들어, 제조업체는 공장 설비의 성능 정보를 내놓지 않으려 하는데, 외부로 유출될 경우 자사의 기밀 프로세스가 드러날 수도 있기 때문이다.

캠바시의 대표 컨설턴트 알란 그리피스는 사용자 역시 예지 정보가 어떻게 실질적인 비즈니스 가치를 끌어내는지 총체적으로 이해할 필요가 있다고 말한다. 또 IoT에서 제도 전문지식은 모든 것이 제대로 동작하는 데 더없이 귀중하다고 강조했다. 또 “필요한 기술을 보면, 상당히 정교하다. IoT의 각 구성요소는 비교적 이해하기 쉽지만, 이를 구현하는 것은 특히 기존 IT 부서에는 매우 복잡한 일이 될 수 있다”고 지적했다.

기업이 신중한 계획없이 기술 도입을 지나치게 서두르는 데는 이유가 있다. 간과할 수 없는 엄청난 이점이 잠재되어 있기 때문이다. 유지보수 정보를 추적하면, 기업은 장비의 교체나 수리에 쓰는 비용이 적재적소에 사용되고 있다는 것을 다시 한 번 보장할 수 있고, 불필요한 부분은 절감할 수 있다.

451 리서치의 부사장 크리스티안 르노는 장점은 과장할 필요도 없다고 말한다. 그래서 여러 장애물과 전문지식의 격차라는 우려에도 불구하고 예지 정보를 구현하고자 하는 기업은 많다. 451 리서치의 최근 조사에 따르면, 예지 정보는 OT 기술 기업이 가장 많이 사용하는 IoT 애플리케이션으로 나타났다. 그리고 이들 기업 대다수는 최소한 “다소의 긍정적인” ROI를 얻고 있다고 답했다. 

르노는 “이들 기계 설비의 원격 측정에서 얻을 수 있는 이점은 너무나 많다”고 강조했다. editor@itworld.co.kr