[헬로티]

 

2020년 10월, 아나로그디바이스(Analog Devices)는 네트워크 신뢰성 향상을 위한 노력 등을 포함한 산업계의 현대화 현황에 대한 조사를 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰했다. 이에 포레스터는 기업에서 산업용 연결성 전략을 담당하고 있는 312명의 임원들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시했다. 응답자들의 답변을 토대로 기업의 성숙도를 낮은 수준, 중간 수준, 높은 수준으로 분류했다. 분류의 기준은 해당 기업이 비즈니스를 디지털 중심으로 추진하기 위해 전략적 혁신 노력을 얼마나 중시하는가로 삼았다. 누구나 예상할 수 있듯이, 성숙도가 높은 기업일수록 혁신의 여정에서 더욱 앞서 나가고 있으며, 연결성을 위한 투자도 이미 상당 수준 진행해 온 것으로 나타났다. 여기에는 연결된 자산과 기술에 대한 투자와 5G 등을 지원하기 위한 유·무선 네트워크에 대한 투자도 포함된다. 본 조사보고서는 3회에 걸쳐 연재한다.

 

 

요약

 

열악하고 복잡하며, 때로는 멀리 떨어져 있기도 한 제조 환경에서 신뢰할 수 있는 네트워크 연결성 요구가 커지고 있다. 데이터에서 유용한 통찰을 끌어내고, 효과적인 의사결정을 통해 생산성을 높이기 위해서는 네트워크 신뢰성이 중요하기 때문이다.

 

역사적으로 볼 때, 산업 분야의 많은 운영 프로세스는 작업자가 늘 옆에서 지켜보고 있다는 것을 전제로 설계돼 왔다. 코로나 팬데믹 상황이 발발하면서 산업 분야에서 지체되어 왔던 현대화와 디지털화가 급진전하고 있는 상황이다.

 

최근 제조 분야 글로벌 선도기업들은 비용 관리, 효율, 예측가능성을 떨어트리는 프로세스들을 유연성과 혁신성, 민첩성을 높이는 프로세스로 교체하고 있다.

 

주요 시사점

 

· 경쟁력은 이들이 수집한 데이터로부터 실행 가능한 통찰을 끌어내는 능력으로부터 나온다 : 성숙도에 상관없이, 모든 응답자들이 경쟁에서 앞서 나가려면 의사결정을 위해서 실시간으로 유용한 통찰을 도출해 낼 수 있어야하고 데이터를 적절히 보호해야 한다고 응답했다. 

 

· 전문 인력 부족과 상호운용성 문제 때문에 혁신이 지체되고 있다 : 포레스터 리서치는 전문 인력 부족이 종종 제조 현대화에 있어서 걸림돌이 된다고 지적해 왔다[2]. 이는 이번 조사에서도 여실히 드러났다. 많은 기업이 첨단 네트워크를 구축하고 연결된 공장을 달성하기 위한 자체 전문 인력이 부족하다. 혁신을 가로막는 또 다른 어려움은, 기존 장비들이 전용 채널로만 통신할 수 있다는 폐쇄적인 부분이다.

 

· 보안과 네트워크 신뢰성을 동시에 발전시키는 기업들이 미래가 밝다 : 네트워크 신뢰성을 향상시키기 위해서는 유용한 통찰을 실시간으로, 대규모로 도출해 낼 수 있어야 한다. 기업들은 5G 등을 사용해 산업용 연결성을 향상시키기 위해서 노력하고 있다. 그러나 보안 대책을 마련하는 데 어려움을 겪고 있다. 무엇보다 내부 전문가 부족과 외부 파트너를 선정하는 능력이 부족하다.

 

연결된 공장은 보다 향상된 기술과 네트워크를 요구한다

 

다양한 장비들이 사용되는 제조 분야는 산업용 IoT(IIoT)를 사용해서 물리적 사물과 디지털 시스템을 연결할 수 있다. 이런 연결을 통해서 원격 모니터링을 할 수 있다. 머신러닝 같은 첨단 기술을 결합해서 ‘서비스로서의’ 사업 모델 같은 새로운 것들을 할 수 있다. 산업용 연결성 담당 임원들의 응답 결과를 보면, ‘연결성’은 혁신을 가능케 하는 토대라는 것을 알 수 있다.

 

1. 연결성은 혁신을 가능케 하는 통찰력의 토대이다.

기업들이 현재 우선적으로 집중하고 있는 기술 투자(질문 1)와 현재 공장 환경에 사용되는 기술(질문 2)을 비교해 보면, 연결된 자산들 간의 관계가 새로운 기술을 활용할 수 있는 토대를 형성한다는 것을 알 수 있다.

 

▲ 질문 1. 다음 기술 중 귀사가 우선적으로 투자하고 있는 기술은?

 

성숙도가 높은 기업의 85%는 자사 공장 플로어의 대부분에 IIoT 기술을 사용하고 있다는 응답에 비해, 중간 성숙도의 기업들은 66%, 낮은 성숙도의 기업들은 17%였다. 성숙도가 낮은 기업들도 IIoT를 우선적으로 투자해야 할 기술이라고 응답했다. 따라서 성숙도가 낮은 기업들도 더디지만 IIoT를 향한 여정을 걷고 있다는 것을 알 수 있다.

 

▲ 질문 2. 현재 귀사의 공장에서 많이 사용되고 있는 기술은?

 

제조 기업들은 갈수록 더 많은 자산을 연결하기 위해서 유선/무선 복합 네트워크를 사용할 것이다. 대부분의 중간 성숙도 및 높은 성숙도의 기업들에게 유선(산업용 이더넷 등)과 무선(5G 등) 기술 모두 중요하고 우선적인 투자 대상이다.

 

높은 성숙도의 기업들은 우선적인 투자 기술로서 △연결된 자산으로부터 얻은 통찰을 활용하기 위한 클라우드 기반 분석(77%) △장비와 생산성에 대한 실시간 모니터링(76%)을 꼽았다. 높은 성숙도의 기업은 증강현실(AR)과 가상현실(VR), 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에도 좀 더 투자하려 한다고 응답했다. 따라서 코로나 팬데믹을 계기로 2021년 이후에는 AR 같은 첨단 기술이 더 빠르게 도입될 것으로 전망된다.

 

2. 디지털 전환은 하루아침에 이루어지지 않는다

앞서 있는 기업이라 해도 해결해야 할 과제가 많이 있다고 답했다. 실제로 경쟁사들과 비교했을 때 높은 성숙도의 기업의 39%만이 자사가 ‘디지털 전환에 있어서 잘하고 있다’고 응답했다(질문 3). 중간 성숙도와 낮은 성숙도의 기업들 중에서는 잘하고 있다는 응답 비율이 더 낮았다.

 

▲ 질문 3. 경쟁사들과 비교할 때, 귀사는 얼마나 잘 하고 있다고 생각하나? (그래프는 “매우 잘함” 응답을 나타냄)

 

제조 분야는 특성상 많은 장비들이 사용된다. 디지털화를 위해서는 이런 물리적 자산과 디지털 자산을 신뢰할 수 있고 보안상 안전한 네트워크를 통해 연결해야 한다. 그래야 현장 작업자와 플랜트 관리자, 경영 임원 모두가 데이터로부터 신뢰할 수 있는 유용한 통찰을 끌어내 중요한 의사결정을 내릴 수 있다.

 

높은 성숙도의 기업의 68%가 경쟁사들에 비해 산업 데이터로부터 실시간으로 유용한 통찰 도출을 매우 잘 하고 있다고 응답했다. 선도 기업들은 이런 통찰을 바탕으로 빠르게 혁신을 이루고 변화하는 고객의 요구에 부응할 수 있다.

 

3. 어떤 활용 사례도 사람과 관련한 활용 사례만큼 복잡한 것은 없다

높은 성숙도와 중간 성숙도의 기업들은 공급이나 재고관리 의사결정을 위한 통찰을 끌어내는 것은 쉽다고 응답했다(질문 4). 공장 가동이나 자산 유지관리와 관련한 의사결정은 좀 더 까다롭다.

 

▲ 질문 4. 다음과 같은 상황에서, 신속한 의사결정을 내리는데 필요한 통찰에 얼마나 쉽게 접근할 수 있나?

(그래프는 “매우 쉬움” 응답을 나타냄)

 

그렇다면 가장 까다로운 활용 사례는 무엇일까? 바로 사람과 관계된 것이다. 인력 계획 의사결정이나 인력 자원을 배치하는 것이 쉽다고 한 응답자는 성숙도에 상관없이 극소수였다.

 

팬데믹의 여파 속에 고객들의 맞춤화 요구사항이 점점 더 많아지고 있다. 제조사들은 내부 인력을 효율적으로 관리하는 것 뿐 아니라, 갈수록 커지는 고객들의 유연성과 맞춤화 요구를 충족하기 위해 비즈니스를 재구성하고 있다.

 

▲ 질문 5. 기존 시스템으로 다음 작업을 수행하기가 얼마나 쉽나? (그래프는 “매우 쉬움” 응답을 나타냄)

 

높은 성숙도의 기업들은 다품종 소량 생산(53%), 민첩한 변경(45%), 제품 맞춤화(50%) 같은 것들을 잘 처리하고, 시스템들 간에 데이터를 일관되고 신뢰성 있게 전송하는 것도 잘 하고 있다고 응답했다. 제조 기업들이 소량에 더욱 맞춤 생산을 하기 위해서는 데이터 신뢰성에 대한 확신을 가질 수 있어야 한다(질문 5).