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IIoT란 무엇인가요?

데이터 기반 산업 인텔리전스의 중요한 부분인 하드웨어 디바이스

산업용 사물 인터넷(IIoT)은 산업용 애플리케이션을 위한 실시간 데이터를 수집하기 위해 네트워크로 연결된 센서, 기계, 계측기, 자율 장치로 정의됩니다. 자동화 및 반자동 공장 제조의 경우 IIoT는 생산성 향상, 효율성 개선, 비용 절감을 위한 핵심 인사이트를 제공합니다. 이렇게 수집된 디바이스 데이터는 클라우드 또는 엣지 컴퓨팅 플랫폼에서 분석하여 사용자가 직접 측정 가능한 가치로 조치를 취할 수 있습니다:

  • 생산 최적화
  • 운영 효율성 향상
  • 리소스 재할당
  • 예측 유지보수 실행
  • 에너지 소비 감소
  • 오류 방지 개선
  • 다운타임 최소화
  • 비용 관리

IIoT는 공장 자동화, 조립 라인, 물류, 운송 및 유통, 기타 오늘날 제조의 핵심 요소에 도움이 되는 완전한 기술 생태계의 일부를 구성합니다. 본질적으로 온라인에서 서로 통신하도록 구축된 물리적 장치와 디지털 도구를 지칭하는 사물 인터넷(IoT)의 하위 집합이지만, 특히 산업과 이를 통해 얻을 수 있는 비즈니스 이점에 초점을 맞추고 있습니다.

IIoT 네트워크는 온라인 연결, 클라우드 서버 및 소프트웨어에 의존하지만 이러한 시스템의 하드웨어 구성 요소도 간과해서는 안 됩니다. 다행히도 Banner Engineering을 사용하면 맞춤형 IIoT 지원 자동화 시스템을 설계할 수 있을 뿐만 아니라 기존 제조 인프라를 업그레이드하여 포괄적인 IIoT를 구현할 수 있습니다.

IIoT가 중요한 이유는 무엇인가요?

IIoT는 인더스트리 4.0, 즉 4차 산업혁명의 핵심 요소입니다. 이는 네트워크 시스템과 데이터 분석의 힘을 활용하여 기업이 전략적이고 인사이트에 기반한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 현대 제조업의 개념입니다. 본질적으로 IIoT는 공장을 '스마트' 공장으로 전환하는 것입니다. 캡처한 데이터를 사용하여 기존 운영을 가속화하고 확장하거나 비즈니스 모델을 재정의하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 경쟁사보다 우위를 점할 수 있습니다. 이 용어는 또한 기업이 IIoT 기술 도입을 너무 늦추면 경쟁이 치열한 글로벌 시장에서 뒤처질 수 있다는 긴박함을 내포하고 있습니다.

한편, 장비에서 데이터를 지속적으로 수집하고 해석하는 기업은 뚜렷한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 자동화된 프로세스의 속도를 모니터링하여 생산 병목 현상과 같은 문제를 파악하고 그에 맞는 조정을 수행하며 기계 성능을 미세 조정하여 비효율성을 제거하고 처리량을 개선할 수 있습니다. 데이터를 활용하면 공급망이 중단된 상황에서 특히 필수적인 원자재 수량을 보다 쉽게 관리할 수 있으며, 완제품 포장 및 유통을 위한 보다 비용 효율적인 물류를 결정하는 데 활용할 수 있습니다.

IIoT 통합의 이점은 향상된 기능부터 첨단 기술, 상식적인 시간 절약에 이르기까지 다양합니다. 예를 들어 센서를 장착한 로봇은 자신과 주변 환경에 대한 정보를 수집한 다음 해당 데이터를 전송할 수 있습니다. 또한 재고 목록에서 도구나 부품을 온라인으로 추적하여 작업자가 일반적으로 검색하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.1

 

스페인의 다국적 전기 유틸리티 기업인 Iberdrola는 "옥스포드 이코노믹스(Oxford Economics) 데이터에 따르면 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 G20 국가 GDP의 62%를 차지하는 산업에 영향을 미칠 수 있습니다."라고 말합니다. "산업에서 IIoT의 적용은 향후 10년 동안 생산성과 혁신의 가장 큰 원동력이 될 것입니다."2 그리고 당연히 전 세계 기업들은 IIoT 기술을 진지하게 받아들이고 구현에 많은 투자를 하고 있습니다. 제조, 운송 및 에너지 애플리케이션은 2019년에 전 세계적으로 3,000억 달러 이상의 투자를 기록했으며, 2025년에는 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다.3

가이드 다운로드

IIoT가 운영에 영향을 미치는 3가지 방법 PDF를 다운로드하여 IIoT 도구가 데이터를 활용하여 제조 운영에 영향을 미치는 3가지 주요 방법에 대해 알아보세요.

  • 필요한 모든 사람이 장비 데이터를 볼 수 있도록 지원
  • 예측적 유지보수로 안정성 문제를 정확히 파악하고 다운타임 제거
  • 처리량 지표를 추적하여 생산성 최적화 및 수익성 증대
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15 Sep 2022
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IIoT를 사용하여 더 스마트한 기계 유지보수

IIoT 기술을 통합해야 하는 또 하나의 강력한 논거는 기업이 기존의 정기 예방 유지보수를 넘어 정보에 기반한 예측적 유지보수 를 실행할 수 있다는 점입니다. 공장 운영자는 기계 센서를 부착하여 진동과 온도 등의 요소를 모니터링함으로써 모터와 같은 중요한 메커니즘이 곧 소진되거나 고장날 조짐을 보일 수 있다는 징후를 포착할 수 있습니다. 잘못된 순간에 고장이 발생하면 생산 시간과 기대 수익에 치명적인 손실을 초래할 수 있습니다. 임박한 유지보수가 필요한 부품을 식별하는 센서 데이터는 해당 부품( )이 고장 나기 전에 수리 또는 교체( )를 예약할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 매우 귀중한 인사이트입니다.

예측 유지 관리의 재정적 영향은 정량화할 수 있습니다. 맥킨지 글로벌 연구소는 다음과 같이 보고합니다:

 

예측 유지보수를 통해 공장 장비의 유지보수 비용을 10~40%까지 절감할 수 있을 것으로 예상합니다. ... 또한 IoT를 사용하여 예측 유지보수를 개선하면 장비 가동 중단 시간을 최대 50%까지 줄이고 기계의 수명을 연장하여 장비 자본 투자를 3~5%까지 줄일 수 있습니다. 제조업의 경우 이러한 절감 효과는 2025년에 연간 약 6,300억 달러의 잠재적 경제 효과를 가져올 것으로 예상됩니다.4

어떤 종류의 공장 데이터를 캡처할 수 있나요?

이제 센서는 제조 자동화에서 매우 보편화되어 있어 센서가 없는 공장은 상상하기 어렵습니다. 대부분의 공장에서는 제품 수량을 계산하거나 자동화 프로세스의 단계별 타이밍을 맞추거나 최적의 제조 조건을 보장하기 위해 다양한 유형의 센서를 사용하지만, 센서의 특성상 센서가 이미 전송하는 전자 신호를 수집하여 통찰력 있는 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 센서의 기본 바이너리 펄스도 운영을 간소화하기 위해 모니터링할 수 있는 잠재적인 데이터 소스입니다. 예를 들어 컨베이어 위의 제품에 의해 광전 빔이 중단되는 빈도를 캡처하고 기록하여 작동 속도를 계산한 다음 더 큰 생산 공정의 일부로 생산성을 극대화하도록 조정할 수 있습니다.

센서가 캡처할 수 있는 데이터의 종류는 사실상 무한합니다. 수량, 부피, 거리, 무게, 크기, 모양, 색상, 위치, 온도, 열 활동, 진동, 반사율, 곡률, 표면 변화, 재료 구성, 음파에 대한 반응, 물리적 장애물과의 근접성, 시각 또는 청각 정보, 질감 패턴, 프로그래밍된 시퀀스의 단계 등 거의 모든 것을 기록할 수 있습니다. 센서가 관찰할 수 있는 모든 값은 데이터 포인트가 될 수 있으며, 모든 데이터 포인트는 시간에 따라 측정할 수 있습니다.

이처럼 IIoT의 전체 철학은 인사이트 중심의 비즈니스 의사 결정을 내리기 위한 '빅 데이터' 분석 트렌드의 일부입니다. 간단히 말해, 제조업체가 설치된 센서에서 더 많은 데이터를 수집할수록 자체 시스템의 기능에 대해 더 많이 이해할 수 있습니다. 이러한 '실행 가능한' 데이터를 활용하여 모든 생산 단계에서 프로세스를 개선할 수 있습니다. 또한 이러한 개선은 더 간결하고 생산적인 결과로 이어져 경쟁사보다 뚜렷한 주문 처리 우위를 확보할 수 있습니다.

IIoT 구현 비용에 대한 사실과 오해

IIoT를 수용하기 위해 생산을 최적화하는 것은 명확한 방향과 조직 전체의 동의가 필요한 중요한 작업이지만, 처음에 생각하는 것만큼 비용이 많이 들지는 않습니다.

5 그중에는 IIoT가 온라인 대시보드일 뿐이라는 생각과 '그린필드' 사이트가 필요하다는 생각도 있습니다. 첫째, IIoT 애플리케이션은 산업 데이터를 캡처하고 표시하기 위해 일종의 온라인 기능이 필요하지만, 센서 및 컨트롤러 연결을 포함한 하드웨어도 필요합니다. 둘째, 신규 공장 부지에 IIoT 기능을 포함할 계획을 세우는 것은 분명 좋은 생각이지만, 기존('브라운필드') 부지에 IIoT를 구현하는 것도 가능할 뿐만 아니라 비용도 저렴합니다.

실제로 Banner의 Snap Signal 제품 라인을 사용하면 브랜드에 관계없이 기존 공장의 기존 장비 에 IIoT 데이터 수집 기능을 추가할 수 있습니다. 기본적으로 IIoT는 T-정션, 스플리터 케이블, 컨버터를 사용하여 이미 구축된 센서 인프라에서 신호를 캡처하는 오버레이 네트워크로 구현할 수 있습니다.

하드웨어에 의존하는 IIoT

IIoT와 인더스트리 4.0의 놀라운 잠재력에 대한 논의에서는 소프트웨어, 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능에 대해 자주 언급하지만, IIoT 하드웨어에 대한 세부 사항은 종종 무시되는 경우가 많습니다. 하드웨어 기술은 IIoT 시스템의 중요한 요소이며 산업 자동화 하드웨어의 발전은 그 자체로 혁명적이기 때문에 이는 안타까운 일입니다. 

IIoT의 이점을 실현하려면 공장 기계를 모니터링하는 센서와 같이 작업이 수행되는 곳에 직접 하드웨어 장치를 설치해야 합니다. 이러한 센서는 모니터링해야 하는 모든 기계 신호를 통합하는 중앙 컨트롤러에 연결해야 합니다. 마지막으로, 제조업체는 수집된 데이터를 보고 해석할 수 있는 인터페이스 또는 온라인 플랫폼이 필요합니다.

Banner Engineering은 50년 이상 산업 기술을 선도하는 공급업체로 전 세계 제조업체에 혁신적인 센서, 조명, 안전 장비 및 네트워킹 장치를 제공하고 있습니다. 또한 기업들에게 최첨단 IIoT 스마트 팩토리 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

IIoT 시작하기

제조업체는 산업 자동화를 위해 IIoT를 어떻게 구현할까요? 이 쉽고 간단한 프로세스는 신중한 계획이 필요하지만, 고객이 향후 또는 현재 생산 시설 전체에 센서, 허브 및 컨트롤러를 어디에 어떻게 설치할지 파악할 수 있도록 Banner 전문가가 대기하고 있습니다.

Snap Signal 제품군을 사용하면 설치된 센서 출력에서 분리하여 신호를 복사하고 산업 표준 M12 케이블을 통해 전송할 수 있습니다. 브랜드에 구애받지 않는 '오버레이' 네트워크로 제조업체의 기존 센서 및 장비와 통합하여 신호 형식을 쉽게 변환할 수 있으며, 모듈식 설계로 소규모로 시작하여 공장 운영이 확장 및 발전함에 따라 규모를 확장할 수 있습니다. Banner DXMR90과 같은 컨트롤러를 설치하면 여러 센서에서 동시에 실행되는 분기 신호를 결합하여 공장 전체에서 모니터링되는 모든 기계에 대해 잠재적으로 이러한 신호를 이더넷 데이터로 변환할 수 있습니다.

이 모든 공장 정보는 HMI 또는 산업용 PC에서 화면으로 모니터링할 수 있지만, 사용자는 고도로 사용자 정의 가능한 Banner의 클라우드 데이터 서비스 또는 Amazon AWS와 같은 클라우드 플랫폼을 포함한 온라인 컴퓨터 소프트웨어에서 더 자세히 살펴볼 수 있습니다. 셀룰러 연결 또는 DXM1200 무선 컨트롤러와 같은 엣지 장치를 사용하여 장거리에서도 무선으로 안전하게 클라우드에 데이터를 전송할 수 있습니다.

지금 바로 사용 가능한 IIoT 제품

Banner는 이미 전 세계 제조업체를 위한 최첨단 IIoT 솔루션을 제공하고 있습니다. 지속적으로 증가하는 제품 인벤토리에는 모든 산업 환경에 쉽게 결합하고 통합할 수 있는 여러 장치가 포함되어 있습니다. 

결론

IIoT와 인더스트리 4.0은 제조업의 큰 변화를 의미하며, 진화를 늦추는 공장은 향후 큰 경쟁 문제에 직면할 가능성이 높습니다. 다행히도 인사이트를 얻을 수 있는 기계 데이터를 수집하기 위해 제조업을 조정하는 것이 부담스럽거나 비용이 많이 들 필요는 없습니다.

기존 시설을 활성화하든, 새로운 공장 프로세스를 처음부터 설계하든, Banner가 여러분을 지원합니다. 당사는 기존 제조 운영을 보다 간결하고 생산적인 IIoT 지원 스마트 팩토리로 전환할 수 있는 디바이스 솔루션을 지속적으로 개발하고 있습니다. 이 모든 것이 민첩하고 확장 가능하며 실용적인 접근 방식을 통해 이루어집니다.

자주 묻는 질문

4차 산업혁명으로도 알려진 인더스트리 4.0은 제조 및 기타 산업 환경에서 네트워크 상호 연결과 '스마트' 자동화 기술을 향한 21세기의 움직임을 나타냅니다. '인더스트리 4.0'이라는 용어는 2011년 독일에서 이전의 산업 혁명을 한 단계 뛰어넘는 개념으로 만들어졌습니다:

1차 산업혁명 은 일반적으로 18세기 후반과 19세기 초반에 수작업으로 하던 작업에서 증기와 수력을 사용하는 기계로 하는 작업으로 전환된 것을 말합니다.

2차 산업혁명 은 19세기 후반부터 20세기 초반에 걸쳐 전기와 광범위한 철도 및 전신선을 활용한 비즈니스 운영이 이루어지면서 발생했습니다.

디지털 혁명으로도 알려진 3차 산업혁명 은 20세기 후반에 기존의 기계 및 아날로그 전자 프로세스를 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어로 대체하는 것을 포함했습니다.

이처럼 4차 산업혁명( 4차 산업혁명 )은 IoT, IIoT, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝, 인공지능 및 관련 기술의 활용을 통해 또 한 번의 도약을 의미합니다.

IIoT 플랫폼의 한 예로 Banner의 Snap Signal 제품 라인을 들 수 있습니다. 오버레이 솔루션인 Snap Signal 제품에는 기존 센서를 중앙 집중식 허브 및 컨트롤러에 연결할 수 있는 다양한 어댑터, 필터, 변환기가 포함되어 있으며, 이를 통해 PLC, HMI 또는 온라인 클라우드 대시보드와 실시간 공장 데이터를 통신할 수 있습니다. 스냅 시그널은 IIoT를 쉽게 만들어줍니다.

IIoT 기술을 도입한 제조업체는 공장 전반의 센서 데이터를 실시간으로 수집, 관리 및 대응할 수 있습니다. 병목 현상이나 속도 저하가 발생하는 위치를 파악하고 해당 영역에 필요한 조정을 수행하여 전체 처리량을 개선할 수 있습니다. 또한 IIoT를 통해 공장은 정적 생산 라인에서 '셀' 제조로 전환할 수 있으며, 대량 맞춤화를 제공할 수 있는 충분한 유연성을 제공합니다. 공장 운영의 모든 단계에서 센서로부터 데이터를 자동으로 수집하면 인적 오류와 제품 결함을 줄이고 예방하여 반품이나 리콜로 인한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

MPI Group 의 2020년 연구( )에 따르면 인더스트리 4.0을 도입한 제조 리더 중 대부분이 상당한 긍정적인 결과를 얻었다고 보고했습니다. 이들은 IIoT가 이미 존재하거나 존재할 것이라는 점을 공유합니다:  

  1. 생산성 향상(88%)
  2. 수익성 향상(74%)
  3. 제품 품질 향상(48%)
  4. 고객 만족도 향상(43%)
  5. 기계 안정성/가동 시간 개선(42%)
  6. 작업자 안전 강화(41%)6

스마트 팩토리 는 자동화된 프로세스에 대한 데이터를 캡처하여 분석 및 인사이트 기반 의사 결정을 위해 운영자에게 해당 정보를 전송하는 제조 시설입니다. 스마트폰이 셀룰러 네트워크와 WiFi를 통해 지속적으로 원격 측정 데이터를 주고받는 것처럼, 스마트 팩토리도 온라인 상태가 유지되는 한 기계 데이터를 지속적으로 전송합니다. 이러한 연결성을 활용하는 공장은 순수하게 기계 및 디지털 기술에 의존하는 기존 공장보다 생산성, 민첩성, 수익성이 더 높을 수 있습니다. 

참조

  1. Andy Chang, "IIoT 질문에 대한 답변," IndustryWeek, May 14, 2019. https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/article/22027595/your-iiot-questions-answered.
  2. "IIoT란 무엇인가요? 산업용 사물 인터넷에 대해 알아보기," Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovation/what-is-iiot.
  3. Ibid.
  4. 제임스 마니카 외, "사물 인터넷: 과대광고 너머의 가치 매핑", McKinsey Global Institute, 2015년 6월 1일 (70페이지). https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world.
  5. 매즈 라우리첸 외, "산업용 IoT가 창출하는 진정한 가치-기업이 6가지 통념을 극복한다면," McKinsey & Company, 2020년 6월 2일. https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/industrial-iot-generates-real-value-if-businesses-overcome-six-myths.
  6. Richard Howells, "인더스트리 4.0이 지능형 공장의 생산성과 수익성을 높이는 방법" Forbes, July 1, 2020. https://www.forbes.com/sites/sap/2020/07/01/how-industry-40-boosts-productivity-and-profitability-in-intelligent-factories/?sh=67988fb848ec.

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