미래의 디지털 공장을 만드는 데 있어 IoT와 산업 4.0의 역할

이전의 세 번의 혁명과 마찬가지로 Industry 4.0은 최신 기술을 사용하여 제조업을 혁신하는 것을 목표로 합니다. 이번에는 사물인터넷을 만드는 첨단 정보통신 기술이다. 인더스트리 4.0은 IoT와 인공지능, ML, 로보틱스를 결합해 제조업을 디지털화한다.

IoT는 시스템의 모든 부분 간 통신이 용이한 유연하고 연결된 디지털 공장을 만드는 Industry 4.0 전략의 핵심 부분입니다. IoT, AI, 빅 데이터와 같은 오늘날의 기술의 가장 좋은 측면은 애플리케이션 범위이다. 이러한 기술은 계획 및 관리와 같은 다른 영역뿐만 아니라 공장 바닥에서도 작동합니다. 제조업체는 고객과 비즈니스 파트너를 가치 및 비즈니스 프로세스에 통합할 수도 있습니다.

 

보시다시피, 산업용 IoT(IIoT)는 제조업을 개선할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 오늘날, 자동화와 로봇은 거의 모든 공장에 존재한다. 자동화와 제조 효율이 향상된 AI 사용도 속도를 내고 있다. 제조사들이 IoT와 인더스트리 4.0을 수용할 방안을 모색하면서 스마트 제조 시장은 2027년까지 2,282억 달러 규모가 될 것으로 예상된다. 다음은 업계가 이러한 목표를 향해 나아가는 몇 가지 방법입니다.

제조 자동화 분야의 IoT

인더스트리 4.0이 구상하는 스마트팩토리의 핵심은 사이버물리시스템(CPS)이다. CPS는 제조의 모든 부분에서 센서와 소프트웨어를 사용하는 시스템입니다. 이러한 부품은 기계, 차량, 경로, 재고 및 공장 건물 자체일 수 있습니다. 센서는 데이터를 기록하고 저장한 다음 컴퓨터가 결정을 내리기 위해 처리합니다. 이러한 결정은 액추에이터와 인간-기계 인터페이스(HMI)를 통해 물리적 시스템에 직접적으로 영향을 미친다.

CPS는 산업용 IoT를 사용하여 자동화된 기계를 개선합니다. 일반 자동화된 기계는 소프트웨어를 사용하여 격리되어 작동합니다. 대조적으로 CPS는 발전소의 모든 자산과 영역에서 데이터를 수집하고 공유합니다. 클라우드 컴퓨팅은 시스템을 최적화하는 결정을 내리기 위해 이 데이터를 분석하는 데 사용된다. 기업들도 AI와 ML을 활용해 기존 결과를 바탕으로 보다 스마트한 최적화를 할 수 있다.

CPS와 IoT는 서로 보완해 스마트 팩토리를 만든다. 이러한 경쟁력 있는 공장들은 다운타임을 줄이고, 효율성을 개선하며, 더 나은 제품을 만들고, 생산성을 높였습니다.  제조업에서 IoT를 구현하는 공장들은 비용 절감과 품질 향상을 보고한다.

 

IoT 및 Industry 4.0의 세 가지 이점

예측 유지보수

유지보수는 모든 공장 관리자들에게 큰 골칫거리이다. 이와 관련된 다운타임과 비용은 비용이 많이 들 수 있습니다. 정기적인 유지보수가 비효율적이라는 고전적인 접근방식은 공작기계의 파손과 마모 위험을 증가시키고, 이는 결국 비용을 증가시킨다.

예측 유지 관리 시스템은 IoT를 사용하여 각 서비스 중인 자산에 대한 실시간 정보를 얻습니다. 시스템은 정보를 기반으로 자산 유지 보수 시간을 예측합니다. 제조 공장에는 여러 요인이 작용하는 상호 연결된 시스템이 있습니다. 한 위치에서 로드, 설계 및 공정 변경은 전체 플랜트에 영향을 미칠 수 있습니다. IoT 기반 예측 유지보수 및 클라우드 컴퓨팅은 이러한 경우에 매우 유용합니다. 시스템은 공장 주변 자산의 데이터를 사용하여 유지관리 요구사항을 예측합니다. 

IoT가 적용된 스마트 유지관리 시스템은 AI와 ML도 사용할 수 있다. 이것들은 시간이 지남에 따라 더 정확한 예측을 하기 위해 모든 시스템이 제조에 미치는 영향을 고려할 수 있다.

예측 유지보수는 수익에 미치는 영향 때문에 특별한 관심을 받습니다. McKinsey 보고서에 따르면 예측 유지보수를 통해 비용을 10-40% 절감하고 다운타임을 50% 줄일 수 있습니다. 이러한 개선은 플랜트 효율성에 영향을 미치고 심지어 간접 비용을 절감합니다. 미래의 디지털 공장들은 경쟁력을 유지하기 위해 예측 정비가 불가피하다는 것을 알게 될 것이다.

 

스마트 물류 관리

코로나19 범유행 기간 동안 제조업은 사회적 거리두기 요건, 인력 부족, 인력 규모 제한 등 전례 없는 상황에 직면했다. 이 모든 조건은 공장과 창고에 큰 영향을 미쳤다.

물류는 모든 사업의 생명선이다. 여러 부문의 물류가 어려움에 직면했을 때, 세계는 공급망 혼란을 겪었다. 이러한 대규모 혼란은 보다 현명한 물류 관리를 위한 움직임을 요구했다.

공장은 물류의 많은 분야에서 IoT를 사용할 수 있다. IoT는 재고 및 자재 처리부터 내부 운송 및 운송에 이르기까지 물류 관리의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 영역에서 IoT가 도움이 되는 주요 방법은 자산의 실시간 위치 및 상태 데이터를 통해 이루어집니다. 이를 통해 최적의 사용 및 재고 관리, 자산 추적 개선 및 자재 처리 시스템을 통해 사고 및 자산 손실을 줄일 수 있습니다. 생산 및 배송에 대한 정보를 파트너 및 고객과 공유할 수 있습니다.

아마존의 창고는 IoT와 로봇 공학을 사용하여 시스템을 최적화하고, 인간은 상호 연결된 로봇과 함께 작업한다. 사람과 기술을 결합하는 접근법은 아마존을 창고업의 선두주자로 만들었다. 다른 기업들도 앞으로 성공적인 모델을 따를 것으로 예상됩니다. 인더스트리 4.0의 성장으로 예측 정비 시장은 2021년부터 2030년까지 연평균 31%의 성장률을 보일 것으로 예상된다.

 

빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅

실시간 데이터 수집은 디지털 공장과 IoT 채택의 주요 이점이다. 모든 공장 자산의 센서는 대량의 귀중한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 공장 성능에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

현재, 의사 결정에 실제로 활용되는 데이터는 극히 일부에 불과합니다. 이러한 결정은 생산, 재고 수준 또는 예측의 변화와 관련이 있을 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터를 통해 기업은 데이터로부터 귀중한 통찰력을 얻을 수 있다.

공장에서 IoT 및 CPS를 사용하면 모든 시스템의 데이터를 확보할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 그 데이터를 유용한 정보로 변환한다. 시각화 및 상관 분석을 통해 문제를 식별하고 원인에 대한 가설을 만듭니다. 문제를 해결하기 위해 생성된 솔루션은 가설을 테스트하기 위해 구현된다. AI는 변화의 영향과 매개 변수에 대한 최적 범위를 계산하는 데 사용된다. 이러한 데이터 스트림과 고급 분석을 통해 복잡한 제조 프로세스와 시스템을 디코딩할 수 있습니다.

디지털 공장의 미래: IoT & Industry 4.0

IIoT와 Industry 4.0은 제조 산업에 새로운 기회와 가능성을 창출하고 있다. 디지털 공장은 제조업의 미래이며 얼리 어답터가 유리할 것이다. 그럼에도 불구하고, 이러한 기술 중 많은 것들이 지속적으로 개선되고 있다는 것을 기억하는 것이 중요하다. 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 사전에 계획을 세우고 기술 채택을 전략화해야 합니다.