제4차 산업혁명의 진정한 개막은 2017년, 성공의 열쇠를 쥔 IoT 플랫폼

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IoT를 활용한 제4차 산업혁명의 움직임은 2016년에 빠른 속도를 내며 구체화되었다. 특히 제조업은 독일 ‘인더스트리 4.0’의 움직임 등을 참고하여 타 산업보다 일찍부터 대응 움직임을 보여왔다. 스마트 공장이나 서비타이제이션(Servitization, 제조업의 서비스화)의 실현을 목표로 실증실험이 이미 여러 곳에서 이뤄지고 있고 실제 성과도 다수 생겨나고 있다.

그러한 움직임 가운데서도 본격적인 도입이나 활용폭 확대에 장해가 되고 있는 것이 이종 시스템 간, 이종 조직 간, 이종 데이터 간의 연계다. 과거에는 사람이 개입해서 정보를 취득하고 그것을 분석해서 활용했지만, 이제는 사물에 데이터 취득과 통신 기능을 부여함으로써 사물로부터 얻은 정보와 사람이 얻은 정보를 조합하여 일원적인 정보로 만들어 기존에는 얻을 수 없었던 인사이트를 확보할 수 있게 되었다. 이것이 IoT가 만들어낸 구조다. 이 구조를 활용하여 단말기기나 디바이스 등이 ‘자율적인’ 행동을 할 수 있게 된다. 인간이 기존에 해왔던 작업의 상당 부분을 대체할 수 있게 되는 것을 목표로 하는 세계이며, IoT의 키워드가 ‘연결’이 되는 이유다.

IoT 활용을 가로막는 장벽

이런 구조를 구축하는 것은 간단치가 않다. IoT의 효과를 실현하기 위해서는 필요한 정보를 취득하는 센서 디바이스와 이들 데이터를 보내는 통신 기능, 또 보낸 데이터를 수집하여 저장하는 데이터 스토리지, 모은 데이터를 처리하는 연산능력을 가진 프로세서 등이 최소한의 필요한 하드웨어다.

IoT 디바이스에서 생긴 데이터는 각각의 현장에 최적화된 것이고 이들을 조합하여 활용할 수 있도록 고려되어 있는 것이 아니다. 기기나 시스템에 도입되어 있는 애플리케이션 소프트웨어도 연계를 고려하지 않았고 데이터를 일원화하여 활용할 때는 데이터 변환 등이 필요해진다. 그리고 이러한 데이터를 일원적으로 분석이나 해석하기 위한 빅데이터 분석 전문 소프트웨어나 애플리케이션도 필요하다.

또 빅데이터 분석의 구조는 데이터의 상관성을 해석하거나 패턴화하는 부분은 잘하지만 그것이 실제로 현장에서 어떤 도움이 되는지에 대해서는 각각의 업계나 현장 노하우를 조합하여 생각해야 하는 부분이다. 현장과 IT 부문 등이 협력하는 새로운 구조를 만들어야만 한다.

IoT 활용의 제1단계가 되는 ‘시각화(비주얼라이즈)‘만 생각해도 시각화를 위한 구조를 기존의 설비에 조합해야 한다. 현실적으로는 이것의 이전 단계에서 ‘무엇을 목표로 하는가’나 ‘원하는 결과를 얻기 위해 어떤 기기의 어떤 부분에 어떤 센서를 장착해야 하나’ 등에 대해 고민해야 한다. IoT를 활용하고 싶은 기업이라도 이런 구조를 처음부터 새롭게 만들기란 일부 대기업을 제외하면 쉽지 않을 것이다.

그래서 주목받는 것이 ‘IoT 플랫폼’이다. IoT 플랫폼은 IoT 활용에 필요한 시스템이나 하드웨어, 소프트웨어, 노하우 등을 조합해 IoT 도입을 용이하게 하는 구조다.

우후죽순 등장하는 IoT 플랫폼

2016년 한해 동안 IoT 플랫폼이 우후죽순처럼 많이 등장했다. 2017년에 이 움직임은 더 빨라질 것임에 틀림없다. 단 이런 움직임에는 알아둬야 할 포인트가 있다. 현재의 IoT 플랫폼은 각각이 목표로 하는 대상 범위가 다르다는 점과 현재 하나의 IoT 플랫폼을 채용하더라도 모든 것을 만족시킬 수는 없다는 점이다.

‘IoT 플랫폼’은 현재로선 ‘IoT로 얻을 수 있는 성과에 대한 기반’이 되진 못한다. 지금 실현할 수 있는 것은 이종 시스템 간, 이종 조직 간, 이종 데이터 간의 연계를 부분적으로 대체할 수 있고 개개 시스템 도입을 하는 부담을 경감시킬 수 있는 구조다. IoT를 활용하는 데 필요한 시스템이나 하드웨어, 소프트웨어, 노하우 중 몇 가지를 하나의 패키지화하고 이종 환경을 극복하게 하는 것이라고 할 수 있다.

따라서 제조업을 포함한 유저 기업이 주의해야 하는 것은 ‘어떤 영역을 다루는 IoT 플랫폼인가’라는 점이다. 그리고 각종 IoT 플랫폼을 어떻게 조합하여 도입하고 어떤 영역을 직접 회사에서 담당해야 할지 생각해야 한다.

수평통합에서 ‘설계축’과 ‘생산축’

IoT를 활용하기 위한 이종 환경의 연계로는 다음의 두 가지 연계가 필요하다. 밸류체인이나 공정 흐름에 맞춘 시스템 통합을 실현하는 수평방향의 연계와 기업의 제조현장에서 경영 단계까지의 시스템을 묶는 수직방향의 연계다. IoT 플랫폼에도 이러한 수평 간의 애플리케이션 통합 움직임과 수직 간의 기업 내 시스템 연계 움직임이 나타나고 있다.

제조업에서 수평방향 연계의 한 예로서 PLM(프로덕트 라이프 사이클 매니지먼트) 시스템의 확대가 진행하고 있다. IoT 플랫폼이라는 명칭은 붙어 있지 않지만, 기업이 만드는 제품이라는 사물의 정보를 PLM을 축으로 일원화하고 엔지니어링 플랫폼을 만드는 움직임이다. 대형 CAD 벤더인 프랑스의 다소시스템이나 독일의 지멘스, 미국 PTC 등은 모두 엔지니어링 정보를 일원화하는 플랫폼을 구축하고 있다. 제품이 IoT화되면 제품 판매 후 유저의 사용 정보를 항상 취득할 수 있게 되어 AS 연계나 설계 고도화 등을 실현할 수 있기 때문이다.

단, IoT 플랫폼으로서 수평통합 움직임은 반드시 CAD 벤더가 제시하는 ‘설계’를 축으로 진행될지는 알 수 없다. ‘생산’을 축으로 생각한 경우 MES(제조 실행 시스템)와 ERP(엔터프라이즈 리소스 플래닝, 업무 기간 시스템)를 축으로 확대시켜 플랫폼화하는 것도 생각할 수 있기 때문이다. 설계축과 생산축의 둘 중 어느 하나의 경우라도 현실적으로 개개 시스템이 단절되어 있는 상황이 존재하고 이것들을 연계시키는 움직임이 2017년에 확대될 것이다.

데이터 저장소로 보는 IoT 플랫폼

수직방향의 연계로 생각할 때 중요해지는 것은 데이터 저장소와 그것을 중심으로 한 IoT 플랫폼의 전개다. IoT가 만들어내는 궁극적 가치는 ‘모든 기업 활동을 데이터화해서 그것을 활용하는 것’인데, 가치의 원천이 되는 ‘데이터’를 어디에 위치시킬 것인지가 논점이 된다.

IoT가 화제로 떠오르기 시작한 몇 년 전에는 데이터를 클라우드에 저장해둔다는 생각이 지배적이었다. IoT로 모든 기기에서 정보를 모은다면 확장성 있는 클라우드가 장점을 발휘할 것이라고 봤기 때문이다. 게다가 데이터를 클라우드에서 일원적으로 관리한다면 클라우드 상에서 분석도 할 수 있고 유저의 부하를 줄일 수도 있다. 단 CPS(사이버 피지컬 시스템)를 고려했을 때 클라우드 상에서 분석한 결과를 현실 세계에 피드백할 경우 통신상황에 따른 지연이 생기는 클라우드에서의 처리는 실시간성이 요구되는 환경에서는 사용할 수 없게 된다.

그래서 중요해지는 것이 현장에서 데이터를 일원화해서 처리하는 구조다. 현장에서 실시간성이 요구되는 것에 대해서는 그 장소에서 처리해서 현실 세계에 피드백하고, 실시간성이 필요없이 대규모의 연산력에 의한 데이터 분석이 필요한 것은 클라우드에 올리는 구조다.

 

 

 

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