Industry 4.0은 기업의 제품 제조, 향상, 유통 방법을 혁신합니다. 제조업체는 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅과 분석, AI와 머신 러닝과 같은 새로운 기술을 생산 시설과 운영 전반에 통합합니다.
이러한 스마트 공장은 데이터를 수집하고 분석하는 최신 센서, 내장 소프트웨어, 로보틱스를 갖추고 있어 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 생산 운영 데이터를 ERP, 공급망, 고객 서비스 및 기타 기업 시스템과 통합하여 과거 사일로화되었던 정보로부터 한 차원 높은 가시성과 인사이트를 생성하여 더 높은 가치를 창출합니다.
이 디지털 기술은 자동화 향상, 예측 유지보수, 프로세스 개선의 자체 최적화로 이어지며, 특히 이전에는 불가능했던 새로운 수준의 효율성과 반응성을 고객에게 제공합니다.
스마트 공장 개발은 제조 산업이 4차 산업 혁명으로 진입할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 공장 현장의 센서에서 수집한 많은 양의 빅 데이터를 통해 제조 자산에 대한 실시간 가시성을 보장하고 장비의 가동 중단 시간 최소화를 위해 예측 유지보수 툴도 제공합니다.
스마트 공장 내 첨단 IoT 디바이스를 사용하면 생산성과 품질 향상으로 이어집니다. 수동 검사 비즈니스 모델을 AI 기반의 비주얼 인사이트로 대체하여 제조 오류를 줄이고 돈과 시간을 절약할 수 있습니다. 최소한의 투자로 품질 관리 직원이 클라우드에 연결된 스마트폰을 설정해 어디서든 제조 프로세스를 모니터링할 수 있습니다. 제조업체는 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 수리비가 증가하는 단계가 도래하기 전에 오류를 즉시 발견할 수 있습니다.
Industry 4.0 컨셉과 기술은 이산형 제조 및 프로세스 제조를 비롯한 석유, 가스, 채굴 및 기타 산업 부분을 포함한 모든 유형의 산업 기업 전반에 적용될 수 있습니다.
1차 산업 혁명
18세기 후반 영국에서 시작된 1차 산업 혁명으로, 인력과 가축력을 사용하는 대신 수력과 증기력을 활용한 대량 생산이 가능해졌습니다. 힘들게 수작업하는 대신 기계로 완제품을 만들기 시작한 것입니다.
2차 산업 혁명
100년 후, 2차 산업 혁명을 거치면서 조립 라인을 도입하고 석유, 가스 및 전기를 사용하기 시작했습니다. 이러한 새로운 동력원과 전화 및 전보를 통한 발전된 통신을 통해 대량 생산과 제조 프로세스가 어느 정도 자동화 되었습니다.
3차 산업 혁명
20세기 중반에 시작된 3차 산업 혁명으로 컴퓨터, 첨단 통신 및 데이터 분석이 제조 프로세스에 추가되었습니다. 프로세스를 자동화하고 데이터를 수집하고 공유하기 위한 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러(PLC)를 기계에 내장하여 공장의 디지털화가 시작되었습니다.
4차 산업 혁명
우리는 지금 Industry 4.0으로 불리는 4차 산업 혁명 중에 있습니다. 향상된 자동화와 스마트 기계, 스마트 공장을 특징으로 하는 Industry 4.0은 유용한 데이터가 가치 체인 전반에서 제품을 더 효율적이고 생산적으로 생산할 수 있도록 돕습니다. 유연성이 향상되어 제조업체가 대량 맞춤화를 사용해 고객의 수요를 더 잘 충족시킬 수 있습니다. 궁극적으로 대부분의 경우, 단일 로트 단위로 효율성을 달성하는 것을 추구합니다. 더 많은 데이터를 공장 현장에서 수집하고 이를 다른 기업 운영 데이터와 통합하는 스마트 공장은 정보 투명성을 확보하고 더 나은 의사 결정을 실현합니다.
사물 인터넷은 스마트 공장의 주요 구성 요소입니다. 공장 현장의 기계에는 기계를 다른 웹 지원 디바이스와 연결할 수 있도록 해주는 IP 주소가 부여된 센서가 장착되어 있습니다. 이러한 기계화와 연결성을 통해 방대한 양의 가치 있는 데이터를 수집하고 분석하고 교환할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅은 Industry 4.0 전략의 초석입니다. 스마트 공장을 완전히 구현하려면 엔지니어링, 공급망, 생산, 판매, 유통 및 서비스를 연결하고 통합해야 합니다. 클라우드가 이를 가능하게 합니다. 또한, 일반적으로 클라우드를 통해 저장 및 분석하는 대량의 데이터를 더 효율적이고 비용 효과적으로 처리할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 비즈니스가 성장하면서 니즈와 규모를 적절히 조절 가능해 중소 제조업체의 초기 비용도 낮출 수 있습니다.
AI와 머신 러닝으로 제조사들은 공장 현장에서 생성된 정보 뿐만 아니라 사업부 전반의 정보는 물론 파트너와 제3자 소스에서 생성된 다량의 정보도 활용할 수 있습니다. AI와 머신 러닝은 운영과 비즈니스 프로세스의 가시성, 예측 가능성, 자동화를 제공하는 인사이트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 산업용 기계는 생산 프로세스 중 고장나기 쉽습니다. 이러한 자산에서 수집된 데이터를 사용해 기업이 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 예측 유지보수를 수행할 수 있도록 도와 작동 시간을 늘리고 효율성을 높일 수 있습니다.
실시간 생산 운영의 수요는 특정 데이터를 "엣지", 즉 데이터가 생성된 곳에서 분석해야 한다는 것을 의미합니다. 이는 데이터가 생산되는 시점부터 응답이 필요한 시점까지의 지연 시간이 최소화합니다. 예를 들면, 안전성이나 품질 문제가 발견되면 장비를 사용하여 거의 실시간으로 행동을 취해야 할 수 있습니다. 기업 클라우드에 데이터를 전송하고 공장으로 다시 전송받는 데 소요되는 시간이 너무 길 수 있으며, 이 시간을 결정하는 것이 네트워크 안정성입니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터가 소스 근처에 머물게 되고 보안 위험이 감소합니다.
제조 기업이 사이버 보안 또는 사이버 물리 시스템의 중요성을 고려하지는 않는 경우가 많습니다. 하지만, 더 효율적인 제조 프로세스를 가능하게 하는 공장 또는 현장(OT) 내 운영 장비의 연결성이 악의적 공격 또는 멀웨어에 대한 새로운 진입 경로를 노출하기도 합니다. Industry 4.0으로 디지털 혁신을 진행하는 경우, IT와 OT 장비를 포함하는 사이버 보안 접근을 고려해야 합니다.
Industry 4.0이 제공하는 디지털 혁신은 제조업체가 프로세스, 생산 라인, 공장 및 공급망의 가상 복제물인 디지털 트윈을 생성할 수 있게 합니다. 디지털 트윈은 인터넷에 연결된 IoT 센서, 디바이스, PLC 및 기타 사물에서 데이터를 가져와 생성됩니다. 제조업체는 디지털 트윈을 사용해 생산성을 높이고 워크플로우를 향상하고 새로운 제품을 디자인하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들면, 제조업체는 생산 프로세스 시뮬레이션을 통해 프로세스 변경 사항을 테스트하여 운영 중단 시간을 최소화하거나 생산 역량을 향상할 방법을 찾을 수 있습니다.
내장된 센서 및 상호 연결된 기계는 제조 기업을 위해 엄청난 양의 빅 데이터를 생산합니다. 데이터 분석은 제조업체가 히스토리 추세를 조사하고 패턴을 확인하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 또한, 스마트 공장은 조직의 다른 부분이나 공급업체 및 유통업체의 확장된 에코시스템에서 수집한 데이터를 사용해 더 깊은 인사이트를 생성할 수 있습니다. 제조업체는 인적 자원, 판매 또는 재고 관련 데이터를 확인해 판매 마진과 인력을 기반으로 생산 결정을 할 수 있습니다. 운영에 대한 완전한 디지털 구상을 "디지털 트윈으로 생성할 수 있습니다."
스마트 공장의 네트워크 아키텍처는 상호 연결성에 따라 달라집니다. 공장 현장의 센서, 디바이스, 기계에서 수집한 실시간 데이터를 다른 공장 자산에서 즉시 소비하고 사용하거나 이를 기업 자원 계획(ERP) 및 기타 비즈니스 관리 소프트웨어를 포함한 기업 소프트웨어 스택 내 기타 구성 요소 전반에 공유할 수도 있습니다.
스마트 공장은 개별 고객의 니즈를 충족하는 맞춤형 제품을 더 비용 효율적으로 생산할 수 있습니다. 사실 많은 산업 부문에서 제조업체는 경제적인 방식으로 "단일 로트 단위"를 달성하고자 합니다. 제조업체는 첨단 시뮬레이션 소프트웨어 애플리케이션, 새로운 재료 및 3-D 프린팅과 같은 새로운 기술을 사용하여 쉽게 특정 고객을 위한 특정 아이템을 작은 배치로 생산할 수 있습니다. 1차 산업 혁명이 핵심이 대량 생산이었다면, Industry 4.0의 핵심은 대량 맞춤화입니다.
산업 운영은 투명성, 효율적인 공급망에 좌우되기 때문에, 견고한 Industry 4.0 전략의 일환으로 공급망을 생산 운영에 통합해야 합니다. 이는 제조업체가 원재료를 조달하고 완제품을 배송하는 방식을 완전히 바꿉니다. 제조업체는 공급업체와 생산 데이터를 공유하여 배송 일정을 더 효율적으로 조율할 수 있습니다. 예를 들어, 조립 라인이 장애를 겪고 있는 경우, 시간 또는 비용 낭비를 줄이기 위해 배송 일정을 변경하거나 미룰 수 있습니다. 또한, 기업은 날씨, 운송 파트너, 소매점 데이터를 연구한 후 예측 출하를 통해 완제품을 적시에 발송해 고객의 수요를 충족시킬 수 있습니다. 블록체인이 공급망의 투명성을 위한 주요 기술로 떠오르고 있습니다.
하이브리드 멀티클라우드 IT 인프라 구축은 Industry 4.0의 혜택을 누리고자 하는 제조업체를 위한 디지털 혁신의 주요 구성 요소입니다. 하이브리드 멀티클라우드란 기업이 컴퓨팅 워크로드를 관리하기 위해 2개 이상의 공용 클라우드 및 사설 클라우드를 운영하는 경우입니다. 어떤 환경이 특정 워크로드에 더 적합하거나 비용 효과적일 수 있기 때문에, 기업은 이를 통해 모든 클라우드 전반의 워크로드를 최적화할 수 있습니다. 디지털 혁신과 안전한 개방형 환경을 추구하는 제조업체는 기존의 워크로드를 온프레미스에서 최적의 클라우드 환경으로 이전할 수 있습니다.
AI 기반 자동 검사로 수동 검사 및 기술 지원을 강화하면 제품 결함이 줄이고, 효율을 높이며, 오탐을 최소화할 수 있습니다. 일반적으로 기존 이미지와 영상을 활용해 딥 러닝 모델을 빠르게 훈련시킬 수 있습니다. 스마트폰 카메라에 연결하기만 하면, 자동화 검사 모델을 생산 라인에 추가될 준비가 끝납니다.
Industry 4.0을 향한 디지털 혁신은 데이터 수집에서 시작한 후 데이터를 이해하기 위해 인공 지능을 추가하는 순서로 진행됩니다. 스마트 공장은 실시간 데이터에서 제조 시설에 대한 명확한 가시성을 확보하기 위해 기계와 컴퓨터에 연결된 IoT 디바이스를 활용합니다. 그리고 나서, AI와 머신 러닝을 통해 다량의 데이터에서 모든 실행 가능한 인사이트를 얻습니다.
Industry 4.0은 정보 기술(IT)과 운영 기술(OT) 시스템의 융합을 가져오고, 자율 제조 장비 및 폭넓은 컴퓨터 시스템 간의 상호 연결성을 생성합니다. 센서, PLC 및 SCADA 시스템에서 가져온 OT 데이터를 MES와 ERP 시스템에서 가져온 IT 데이터와 통합합니다. 머신 러닝으로 강화된 이 통합은 엔지니어링부터 운영, 판매, 품질에 이르기까지 기업 전체에 영향을 줍니다.
IBM 전문가의 도움을 받아 IoT를 지원하는 비전을 만들고 배포하여 한 차원 높은 민첩성과 유연성을 달성할 수 있습니다.
AI 및 IoT 컴퓨터 비전 기술을 운영 환경에 도입하여 자산을 모니터링하고 제품 문제를 빠르게 발견합니다.
IBM 전문가의 도움을 받아 생산량을 높이고 공급망 가시성과 자산 작동 시간을 높여 SAP 데이터와 트랜젝션을 최대한 활용하세요.
IBM 솔루션은 AI를 통한 자동화와 인더스트리얼 사물 인터넷(IIoT)을 활용하여 더 나은 공급망을 구축하고 복잡성을 줄일 수 있도록 돕습니다.
어디서든 운영을 자동화하고 경험을 개선하며 안전 조치를 강화하세요.
기업 자산 관리(EAM)는 중단 없는 운영을 위해 필수입니다. Industry 4.0 기술을 도입한 제조업체는 스마트 공장에 수천 개의 IoT 연결 디바이스를 운영할 수 있습니다. Industry 4.0의 요구사항을 충족시키려면, 효율성 확보를 위해 가동 시간을 극대화해야 합니다. 기업 자산 관리는 원격 장비 모니터링, 자산 라이프사이클 연장을 위한 기능, 예측 유지보수를 위한 분석을 제공하여 운영 복원력과 민첩성을 견인합니다.
Industry 4.0의 약속을 이행하세요. IoT 디바이스를 연결하고 실시간 데이터를 수집하고 제조 프로세스를 최적화하여 레거시 생산 기술을 혁신하세요.
경영진의 36퍼센트는 IoT 플랫폼 확보가 조직의 최우선 과제라고 생각합니다.
영국에 있는 항공 우주용 부품 제조업체 Meggitt는 매끄러운 운송과 무결함을 위해 Industry 4.0의 잠재력을 받아들였습니다.
인더스트리얼 사물 인터넷(IIoT)을 통해 수집한 데이터를 결합하여 예측 유지보수 역량을 개발하고 주요 제조 인력의 협력을 견인하세요.
IBM 전문가가 효율 향상과 자원 투자 극대화를 위해 IoT 지원 센서 및 장치를 활용해 물리적 자산과 장비 관리를 지원합니다.
AI 기반 제조, 지능형 비주얼 검사 및 산업 사물 인터넷을 포함한 다양한 Industry 4.0 주제를 다루는 블로그 포스트를 읽어보세요.