Industry 4.0 기술이 제조를 혁신하는 방법

Industry 4.0은 기업들이 자사 제품을 제조, 개선 및 공급하는 방식을 혁신합니다. 제조업체들은 자체 운영 전체에서, 그리고 생산 시설로 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 및 분석, AI 및 머신 러닝을 포함한 가용 기술들을 통합합니다. 이러한 스마트 공장에는 데이터를 수집 및 분석하고 보다 나은 의사결정을 가능하게 하는 첨단 센서, 내장형 소프트웨어 및 로봇이 장착되어 있습니다. 이전의 사일로형 정보로부터 완전히 새로운 수준의 가시성과 인사이트를 창출하기 위해 생산 공정의 데이터가 ERP, 공급망, 고객 서비스 및 기타 엔터프라이즈 시스템의 운영 데이터와 결합되는 경우 더 높은 가치가 창출됩니다. 이 기술은 향상된 자동화, 예측정비, 프로세스 개선의 자체 최적화 그리고 무엇보다도 이전에는 가능하지 않았던 고객에 대한 새로운 수준의 효율성과 응답성을 제시합니다.

스마트 공장을 개발하면 4차 산업혁명에 진입하는 제조업체들에게 놀라운 기회가 제공됩니다. 공장 현장의 센서에서 수집된 대량의 데이터를 분석하면 제조 자산의 실시간 가시성이 보장되며, 장비 가동 중단 시간을 최소화하기 위해 예측정비를 수행하기 위한 툴이 제공될 수 있습니다. 

스마트 공장에서 IoT 디바이스를 사용하면 생산성이 높아지고 품질도 향상됩니다. 수동 검사를 AI 기반 시각적 인사이트로 대체하면 제조 오류가 줄어들고 비용과 시간이 절감됩니다. 최소한의 투자를 통해, 품질 제어 담당자는 실제로 거의 모든 곳에서 제조 프로세스를 모니터하기 위해 스마트폰을 클라우드에 연결하도록 설정할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 적용함으로써 제조업체는 나중에 수리 작업의 비용이 늘어나는 시점이 아니라 즉시 오류를 감지할 수 있습니다.

Industry 4.0의 개념과 기술은 오일 및 가스, 광업 및 기타 산업 부문은 물론 개별 및 공정 제조를 포함하여 모든 유형의 산업 기업들에 적용될 수 있습니다. 
 

스팀에서 센서까지: Industry 4.0의 과거

1차 산업혁명

18세기 후반 영국에서 시작된 최초의 산업혁명은 순수한 인간 및 동물의 힘 대신에 물과 증기력을 이용하여 대량 생산이 가능하도록 했습니다. 완제품을 손으로 힘들여 생산하는 대신 기계를 사용하여 만들었습니다.

2차 산업혁명

한 세기가 지난 후, 두 번째 산업혁명에서는 조립 라인과 오일, 가스 및 전력의 사용을 도입했습니다. 이러한 새로운 전력원들은 전화와 전신을 통한 보다 진보된 통신 수단과 함께 대량 생산과 어느 정도의 자동화를 제조 공정에 가져왔습니다.

3차 산업혁명

20세기 중반부터 시작된 3차 산업혁명은 컴퓨터, 고급 통신 및 데이터 분석을 제조 공정에 추가했습니다. 공장의 디지털화는 일부 프로세스를 자동화하고 데이터를 수집 및 공유할 수 있도록 지원하기 위해 기계 장치에 PLC(Programmable Logic Controller)를 내장함으로써 시작되었습니다.

4차 산업혁명

우리는 이제 Industry 4.0이라고도 하는 4차 산업혁명의 한가운데에 있으며, 이는 보다 효율적이고 생산적으로 제품을 생산하기 위해 데이터로 정보를 받는 스마트 공장의 채택과 자동화의 증가를 그 특징으로 내세웁니다. 대량의 커스터마이징을 사용하여 제조업체가 고객의 요구를 보다 효과적으로 충족시킬 수 있도록 유연성이 향상되므로, 궁극적으로는 많은 경우에 하나의 로트 크기로 효율성을 달성할 수 있습니다. 공장 현장에서 더 많은 데이터를 수집하고 기타 엔터프라이즈 운영 데이터와 결합함으로써, 스마트 공장은 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다.

Industry 4.0을 이끌고 있는 기술

기계를 나타내는 아이콘

IoT(Internet of Things)

사물인터넷(IoT) 은 스마트 공장의 핵심 구성요소입니다. 공장 현장의 기계들에는 해당 기계가 기타 웹 기반 디바이스와 연결될 수 있도록 해주는 IP 주소를 특징으로 하는 센서가 장착되어 있습니다. 이 연결을 통해 대량의 소중한 데이터를 수집, 분석 및 교환할 수 있습니다.

업로드를 나타내는 아이콘

클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 Industry 4.0 전략의 초석입니다. 스마트 제조의 완벽한 실현은 엔지니어링, 공급망, 생산, 판매와 분배 및 서비스의 연결과 통합을 요구합니다. 클라우드는 이를 실현할 수 있도록 지원합니다. 이와 함께, 저장 및 분석되는 전형적으로 많은 양의 데이터는 클라우드를 이용하여 보다 효율적이고 비용 효율적으로 처리될 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 또한 기업의 성장에 따라 자체 요구사항과 규모를 적절히 조정할 수 있는 중소형 제조업체의 창업 비용을 줄여줄 수 있습니다.

인공지능을 나타내는 아이콘

AI 및 머신 러닝

인공지능(AI) 및 머신 러닝은 제조 회사들이 공장 현장에서는 물론 자체 사업 단위, 심지어는 파트너와 써드파티 소스에서 발생하는 방대한 양의 정보를 최대한 활용할 수 있도록 해줍니다. AI 및 머신 러닝은 운영 및 비즈니스 프로세스의 가시성, 예측가능성 및 자동화를 제공하는 인사이트를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 산업용 기계들은 생산 과정 중에 고장이 나기 쉽습니다. 이러한 자산에서 수집된 데이터를 사용하면 기업들이 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 예측정비를 수행하는 데 도움이 될 수 있으며, 결과적으로 더 많은 가동 시간과 높은 효율성을 얻을 수 있습니다.

데이터 분석을 나타내는 아이콘

에지 컴퓨팅

실시간 프로덕션 운영의 요구사항은 일부 데이터 분석이 "에지"에서, 즉 데이터가 작성되는 위치에서 수행되어야 함을 의미합니다. 이는 데이터의 생성 시점에서부터 응답이 필요한 시점까지의 대기 시간을 최소화합니다. 예를 들어, 안전 또는 품질 문제의 감지는 장비에 대한 거의 실시간 조치를 필요로 할 수 있습니다. 데이터를 엔터프라이즈 클라우드에 전송한 후 공장 현장으로 재전송하는 데 필요한 시간은 너무 길고 네트워크의 신뢰성에 종속될 수 있습니다. 또한 에지 컴퓨팅의 사용은 데이터가 소스 가까이에 머물러 있으므로 보안 리스크가 감소됨을 의미합니다.

데이터 보안을 나타내는 아이콘

사이버 보안

제조사들은 사이버 보안의 중요성을 항상 고려하지는 않았습니다. 그러나 보다 효율적인 제조 프로세스를 가능하게 하는 공장 또는 현장(OT)의 작동 장비의 동일한 연결성은 악성 공격 및 멀웨어에 대한 새로운 진입 경로를 노출합니다. Industry 4.0으로 디지털 혁신을 진행하는 경우 IT 및 OT 장비를 포괄하는 사이버보안 접근 방식을 고려하는 것이 반드시 필요합니다.

디지털 트윈을 나타내는 아이콘

디지털 트윈

Industry 4.0이 제공하는 디지털 혁신은 제조업체들이 프로세스, 생산 라인, 공장 및 공급망의 가상 복제본인 디지털 트윈을 만들 수 있도록 했습니다. 디지털 트윈은 사물인터넷(IoT) 센서, 디바이스, PLC 및 인터넷과 연결된 기타 사물로부터 데이터를 가져와서 만들어집니다. 제조업체는 디지털 트윈을 사용하여 생산성을 향상시키고 워크플로우를 개선하며 신제품을 설계할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 제조업체는 생산 공정을 시뮬레이션하여 프로세스에 대한 변경사항을 테스트함으로써 가동 중단 시간을 최소화하거나 용량을 개선하는 방법을 찾을 수 있습니다.

스마트 공장의 특성

컴퓨터로 일하는 남성

최적의 의사결정을 내리기 위한 데이터 분석

내장형 센서 및 상호 연결된 기계는 제조 회사를 위한 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 데이터 분석을 통해 제조업체는 히스토리 동향을 조사하고 패턴을 식별하며 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 스마트 공장은 기업의 타 부분과 공급자 및 유통업체의 확장된 에코시스템의 데이터를 사용하여 심층 인사이트를 창출할 수도 있습니다. 인력, 판매 또는 창고의 데이터를 조사함으로써 제조업체는 영업 마진 및 인력을 기반으로 생산 의사결정을 내릴 수 있습니다. 운영의 완전한 디지털 표현은 "디지털 트윈"으로 생성될 수 있습니다.

기계를 조정 중인 공장 작업자

IT-OT 통합

스마트 공장의 네트워크 아키텍처는 상호연결성에 의존합니다. 공장 현장의 센서, 디바이스 및 머신에서 수집된 실시간 데이터는 다른 팩토리 자산에서 즉시 이용 및 사용할 수 있을 뿐만 아니라, ERP(Enterprise Resource Planning) 및 기타 비즈니스 관리 소프트웨어를 포함한 엔터프라이즈 소프트웨어 스택의 기타 구성요소 간에 공유될 수 있습니다.

공장 자동화로 작업 중인 남자

맞춤형 제조

스마트 공장은 개별 고객의 요구사항을 보다 비용 효율적으로 충족시키는 맞춤형 제품을 생산할 수 있습니다. 고급 시뮬레이션 소프트웨어 애플리케이션, 신재료 및 3D 프린팅 등의 기술을 사용하여 제조업체는 특정 고객을 위한 특화 상품의 소형 배치를 손쉽게 작성할 수 있습니다. 1차 산업혁명이 대량 생산과 관련된 혁명이었다면, Industry 4.0은 대량 주문 제작과 관련된 혁명입니다.

대형 스토리지 설비

공급망

산업 운영은 강력한 Industry 4.0 전략의 일환으로 생산 운영과 통합되어야 하는 투명하고 효율적인 공급망에 의존하고 있습니다. 이는 제조업체가 원자재를 리소싱하고 완제품을 공급하는 방법을 혁신할 수 있습니다. 일부 프로덕션 데이터를 공급업체와 공유함으로써 제조업체는 납품 스케줄을 보다 잘 계획할 수 있습니다. 예를 들어, 조립 라인이 중단되는 경우 낭비되는 시간이나 비용을 줄이기 위해 납품이 다시 라우팅되거나 지연될 수 있습니다. 또한 날씨, 운송 파트너 및 소매업체 데이터를 연구함으로써 기업들은 예측 가능한 배송을 이용하여 완제품을 적합한 시점에 발송하여 소비자 요구사항을 충족시킬 수 있습니다. 블록체인은 공급망의 투명성을 가능하게 하는 핵심 기술로서 부상하고 있습니다.

Industry 4.0 및 하이브리드 멀티클라우드 IT 아키텍처

하이브리드 멀티클라우드 IT 인프라의 구축은 Industry 4.0을 활용하고자 모색 중인 제조업체를 위한 디지털 혁신의 핵심 구성요소입니다. 하이브리드 멀티클라우드란 기업이 컴퓨팅 자체 워크로드를 관리하기 위해 둘 이상의 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드를 보유하는 경우를 의미합니다. 일부 환경이 특정 워크로드에 보다 적합하거나 보다 비용 효율적이므로, 이는 모든 자체 클라우드에서 자체 워크로드를 최적화할 수 있는 기능을 제공합니다. 디지털 혁신과 안전한 개방형 환경을 모색 중인 제조업체는 온프레미스 위치의 기존 워크로드를 최상의 가능한 클라우드 환경으로 이동할 수 있습니다. 

Industry 4.0 및 IBM

생산성 향상을 불러오는 AI 비주얼 인사이트

AI 기반 자동 검사로 수동 검사를 강화하면 제품 결함을 줄임으로써 효율성을 높이고 허위양성(false positive)을 최소화할 수 있습니다. 일반적으로 딥 러닝 모델은 기존 이미지와 동영상을 통해 신속하게 학습될 수 있습니다. 자동 검사 모델은 스마트폰 카메라에 연결된 후 생산 라인에 즉시 추가될 수 있습니다.

AI 기반 제조

Industry 4.0으로의 디지털 혁신은 데이터 수집에서 시작되며 해당 데이터를 파악하기 위해 인공지능이 추가됩니다. 스마트 공장은 기계와 컴퓨터를 연결하여 실시간 데이터로 제조 시설을 명확히 파악하는 IoT 디바이스를 채택합니다. 그런 다음 AI 및 머신 러닝을 사용하여 대량의 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 가져옵니다.

지능형 자산 관리 및 유지보수

엔터프라이즈 자산 관리(EAM)는 운영을 유지하기 위한 핵심 요소입니다. Industry 4.0 기술을 구현 중인 제조업체들은 자체 스마트 공장에서 수천 개의 사물인터넷(IoT) 연계 디바이스를 손쉽게 보유할 수 있습니다. Industry 4.0의 요구사항을 충족시키려면 효율성을 보장할 수 있도록 각각 최대 가동 시간을 확보해야 합니다. 엔터프라이즈 자산 관리는 장비의 원격 모니터링을 허용하고 자산 라이프싸이클을 연장하는 기능을 제공하며 예측정비를 위한 분석을 제공함으로써 운영 탄력성 및 민첩성을 촉진합니다.

Industry 4.0의 초석인 IT 및 OT의 융합

Industry 4.0은 정보 기술(IT) 및 운영 기술(OT) 시스템의 융합을 가져옴으로써 자율형 제조 장비와 보다 광범위한 컴퓨터 시스템 간의 상호 연결성을 창출합니다. 센서, PLC 및 SCADA 시스템의 OT 데이터는 MES 및 ERP 시스템의 IT 데이터와 통합됩니다. 머신 러닝으로 보강된 이러한 통합은 엔지니어링에서부터 운영, 판매 및 품질에 이르기까지 전체 엔터프라이즈에 영향을 줍니다.

리소스

디지털 혁신의 제조 측면: 스마트 공장

Industry 4.0의 약속을 이행합니다. IoT 디바이스를 연결하고 실시간 데이터를 수집 및 분석하며 제조 프로세스를 최적화하여 레거시 프로덕션 기술을 혁신합니다.

사물인터넷(IoT) 확보

경영진의 36%는 자체 IoT 플랫폼을 확보하는 일이 자체 조직의 최상위 과제라고 믿고 있습니다.

한 회사에서 이 워크벤치가 스마트 공장의 핵심이라고 믿는 이유

영국에 기반을 둔 항공기 부품 제조업체인 Meggitt는 Industry 4.0의 잠재력을 활용하여 결함 없는 딜리버리와 제로(0) 결함을 보장합니다.

새로운 시대를 대비하여 스마트 제조가 공장을 최적화할 수 있는 방법

산업용 사물인터넷(IIoT)을 통해 수집된 데이터를 결합하여 예측정비 기능을 개발하고 핵심 제조 인력 간의 협업을 추진합니다.

제조 효율성 향상을 추진하는 AI 비주얼 인사이트

운영 환경에 대한 AI 기반 비주얼 검사를 사용하여 프로세스 효율성 및 제품 품질을 상당히 개선합니다.

Industry 4.0 블로그 게시물

AI 기반 제조, 지능형 비주얼 검사 및 산업용 사물인터넷(IoT) 등을 포함하여 다양한 Industry 4.0 주제를 다루는 블로그 게시물을 읽습니다.

솔루션

IoT 컨설팅 서비스

새로운 수준의 민첩성과 유연성에 도달할 수 있도록 IoT 기반의 연결형 운영에 대한 비전을 모델링하고 구축할 수 있도록 도와주는 IBM 전문가들과 상담해 보세요.

엔터프라이즈 자산 관리(EAM)란?

효율성을 향상시키고 리소스 투자를 극대화할 수 있도록 IoT 기반 센서 및 디바이스를 활용한 물리적 자산과 장비의 관리는 IBM 전문가에게 맡기세요.

IBM Maximo Visual Inspection—AI를 이용한 비주얼 검사 강화

운영 환경 내에 AI 및 IoT 컴퓨터 비전 기술을 배치하여 자산을 모니터하고 생산 문제를 보다 빠르게 감지합니다.

SAP 애플리케이션을 사용한 엔터프라이즈 애플리케이션의 현대화

제조 성과를 개선하고 공급망 가시성과 자산 가동 시간을 늘려서 SAP 데이터 및 트랜잭션을 최대한 활용할 수 있도록 IBM 전문가들의 도움을 받으세요.

제조 공급망 관리 및 물류 개선

IBM 솔루션은 AI를 통한 자동화를 채택하고 산업용 사물인터넷(IIoT)을 배치함으로써 복잡성을 줄이고 보다 나은 공급망을 구축할 수 있도록 지원합니다.

IBM Cloud의 사물인터넷(IoT)

IBM Cloud에 IoT 디바이스를 배치함으로써 손쉽게 데이터를 수집 및 처리한 후 비즈니스를 개선할 수 있는 소중한 AI 기반 인사이트를 얻을 수 있습니다.