[유니크 송 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국·일본 지역 총괄] 디지털 시대에서 성공을 만들어가는 기업들의 특징은 기존 구조를 재해석하고 쇄신하는 것이 어려운 과제임에도 새롭고 혁신적인 프로세스를 빠르게 도입했다는 것이다. 이미 많은 글로벌 기업들이 클라우드와 연관 아키텍처가 가져오는 혜택을 누리고 있음에도 일부 기업들은 통합의 어려움, 내부 전문성 부족, 데이터 사일로, 레거시시스템을 교체하는 리소스 투자 부재 등을 이유로 혁신적인 마이그레이션에 주저하고 있다. 오늘날의 디지털 경제에서 승리하고자 하는 조직이라면 이러한 우려는 극복돼야만 한다.

‘제조 4.0’의 잠재력을 모두 발휘하려면, 클라우드 기반 산업용 IoT 솔루션이 필수적이다. [사진=utoimage]

클라우드는 이미 디지털 전환을 이끌 뿐만 아니라 제조 공정과 IT시스템이 보다 유연하고 강력해지도록 뒷받침하는 핵심 기술로 자리 잡았다. IDC에서 산업용 IoT를 조사한 연구에서, 대상 기업의 절반 정도가 클라우드 솔루션에 의존하고 이를 통해 스마트 제조로 향하는 길을 마련할 것이라고 했다.

이러한 클라우드로의 도약은 예측 및 인지 기반 분석과 같은 디지털 기술이 가져오는 변혁의 힘을 활용할 수 있는 기회의 문을 열어 준다. 이런 기술은 조직이 디지털 우선, 데이터 주도 비즈니스로 전환하는데 필수적인 기술로, 경쟁에서 보다 효율성과 역동성을 발휘할 수 있게 해준다.

클라우드는 지리적인 경계, 그 자체에 얽매이지 않는 것이 상당한 장점이지만 제조업을 운영하는 당사자들에게 IT 시스템이 여러 장소에서 서로 상호 작용할 수 있도록 관리해야 하는 부담을 주기도 한다. 이러한 시스템의 연결성과 상호호환성은 비즈니스 생존에 필수적인 효율적이고, 탄력적인 네트워크 형성의 핵심이기에 반드시 고려돼야만 한다.

나아가 제조업계는 아날로그 정보의 디지털화뿐만 아니라, 업계별 운영 기술 (OT)도 그 과정에서 통합되야 한다는 고유의 도전과제가 있다. 즉, 효율적인 데이터 워크플로우를 구축하는 것이 클라우드 마이그레이션의 잠재력을 완벽하게 실현하는 데에 필수적이라는 것이다.

그렇기 때문에 효과적인 워크플로우를 구축하기 위해서는 IT와 운영 기술(OT)에서 형성되는 데이터가 호환 가능한 형태로 전송돼야 한다. 비즈니스의 의사결정에 도움이 되는 의미 있고 실행가능한 지능형 정보를 도출하는 방법에는 다음과 같은 요소를 고려할 수 있다.

우선 IoT 플랫폼을 통한 네트워킹으로 엔드-투-엔드 워크플로우를 구현해야 한다. 산업용 IoT 플랫폼의 중요성은 성공적인 정보 교환의 매개체라는 점에 있다. 예를 들면, 자사의 IoT 플랫폼을 통해 제조업 종사자들은 전 세계에 흩어진 수 백개의 기기장치를 동시에 적은 지연으로 관리할 수 있다. 이곳에서 플랫폼은 IoT 기능이 활성화된 엔드 디바이스와 연결해 실제 환경에서 만들어지는 정보를 수집하는 역할을 수행한다. 수집된 데이터는 클라우드에서 분석 가공돼 유의미한 정보로 도출되어 효율적 생산, 제품 개발 과정 개선, 매출 증대 등에 관련된 의사결정을 데이터 기반으로 할 수 있게 한다. 결과적으로 회사 내에 일관성과 신뢰성을 지닌 앤드-투-앤드 워크플로우를 증진하고 권장할 수 있게 해 회사의 전반적인 경쟁력을 강화할 수 있게 한다. 물론 이를 전적으로 활용하려면 현대적인 아키텍처에 기반한 플랫폼 구축과 최신 기술 호환은 필수다.

다음은 엣지 컴퓨팅을 활용한 실시간 애플리케이션의 탈중앙화다. 산업용 IoT 에코시스템에서 생산되는 데이터 볼륨 증가는 데이터 처리를 더욱 어렵게 한다. 하지만 클라우드 기술이라면 네트워크 엣지에서의 탈중앙화, 즉 데이터가 생성되는 지검에서의 판별이 가능하다. 실시간 처리와 신뢰성 향상을 위한 지연 단축이 가능하기에 보다 많은 기업이 엣지 컴퓨팅 솔루션을 선택하고 있다.

네트워킹 최적화를 위한 열린 통합 시스템도 빼먹을 수 없다. 고객 데이터(CRM)와 기업 자원 관리(ERP) 솔루션과 같은 핵심적 비즈니스 애플리케이션의 통합과 호환성의 간소화를 위해 산업용 IoT 플랫폼은 과정 중심의 멀티 레이어 생산 관리시스템(MES)을 지원할 수 있는 열린 통합 시스템으로 설계돼야 한다. 그렇게 되면, 기업은 자사 제조 솔루션이 외부 공급업체 애플리케이션 시스템과 함께 열린 설계를 지니도록 확인해 필요한 비즈니스 인사이트를 원활하게 생성할 수 있게 해야 한다.

마지막으로 유지 관리 4.0을 위한 AI 애플리케이션을 도입해야 한다. 계속되는 데이터의 흐름은 실시간 분석의 대상일 뿐만 아니라 인공지능 기반 예측 모델을 만드는 매우 중요하다. 이런 데이터에서 도출되는 인사이트는 스마트 제조와 예측 기반 유지 관리 방법론 확보에 필수적이다. 구체적으로 유지 관리 4.0은 기계 장치의 능동적인 유지 관리와 기반 시스템에 실시간 최적화에 필요한 조치와 시기를 판별하는데 생산 데이터를 활용하고 분석하는 것을 의미한다. 이를 통해 다운타임을 최대한 피하고 품질 기준을 일정하게 맞출 수 있게 도움을 줄 수 있다.

‘제조 4.0’의 잠재력을 모두 발휘하려면, 클라우드 기반 산업용 IoT 솔루션이 필수적이다. 새로운 비즈니스 기회를 열고, 보다 효율적인 프로세스를 만들고, 부가가치를 만들어내는 과정의 안정적 유지 관리를 도와 사업 연속성에 기여할 뿐 아니라 급변하는 시장 환경에 바르게 적응할 수 있게 해 비즈니스의 회복 탄력성에 기여한다.

[이건오 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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