산업 클라우드 플랫폼을 통한 ‘혁신’과 ‘지속가능성’

[아비바코리아=오재진 대표] 최근 거시경제의 불확실성 속에서도 디지털 역량 강화를 위한 기업들의 움직임이 심상치 않다. 정부의 DNA(데이터, 네트워크, AI) 정책, 데이터 기반 제조 혁신 고도화로 클라우드 도입 증대 및 마이데이터 서비스 본격화되고 있으며 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 시장의 고속 성장세가 디지털 트랜스포메이션 가속화 추세를 뒷받침하고 있다.

조직의 회복탄력성, 혁신 및 수익창출 역량을 결정짓는 요소로 데이터 처리, 분석 및 자동화 도구의 전사적 활용 여부와 관련 스킬을 보유한 인재도 부각된다. 철강, 화학, SOC 등 자본집약적 산업의 스마트 탈탄소화 이니셔티브에 적용 가능한 디지털 트윈 예측, 모델링 및 최적화 기술 등 탄소중립을 지향한 디지털 투자의 증가가 예상된다.

제조, 공급, 유통 시설을 운영하는 모든 기업의 디지털 트랜스포메이션의 주된 목표는 심층적인 비즈니스 통찰력을 도출해 혁신을 달성하는 일이다. 탄소 변환, 원자력 발전, 시추 설비 설계·구축과 같은 자본집약적 프로젝트 추진 시, 프로젝트 및 자산 관련 기존 소프트웨어로는 처리하기 힘든 최대 약 수백만 유형의 방대한 데이터를 생성하며, 데이터는 분석을 거쳐 프로젝트 간소화 및 효율화에 활용 가능하다.

IDC에 따르면 2020년 말 기준 전 세계적으로 64.2조 GB(기가바이트)의 데이터가 발생했고 앞으로 데이터의 양이 계속해서 폭증할 것으로 예상된다. 우주에서 관측할 수 있는 별보다 약 58배 더 많다.

다만 많은 산업의 레거시 인프라 및 소프트웨어 상에 존재하는 다수의 사일로는 온프레미스에 국한된 데이터 접근성, 불충분한 확장성으로 인해 데이터 수집·저장·분석에 있어서 제약을 야기하고 있다.

산업 데이터의 잠재력을 충분히 발휘하기 어려운 상황이다. 산업 데이터 가치 극대화를 위해서는 최대한 다수의 의사결정자가 위치에 관계없이 소프트웨어로 데이터와 연결돼 구체적 통찰력을 기반으로 중요한 의사결정을 빠르게 내릴 수 있어야 한다.

여기서 더 나아가, 미래의 효율성 및 지속가능성 요구사항을 충족시키기 위해선 운영 라이프사이클 전체에 걸쳐 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)을 적용해 미래의 운영 및 이슈를 예측하고 사람, 프로세스, 자산 최적화로 이어지는 통찰력을 도출하는 일이 필수적이다. 아직까지 이러한 첨단 기술을 도입하고 만족스러운 결과를 얻은 기업의 수는 많지 않다.

산업 데이터의 디지털화 도전과제를 해결할 수 있는 최적의 접근방법은 전 세계 어디서든 협업 가능한 개방형 3D 산업 클라우드 플랫폼을 구축하는 것이다. 공유 가능한 산업용 데이터, 즉 기업의 운영 사일로 밖의 영역에 존재하는 데이터는 4차 산업혁명 시대 비즈니스 활용사례에 적용돼 임원진, 현장작업자, 비즈니스 파트너, 공급업체 등 이해관계자들에게 즉각적인 혜택을 제공하고 있다.

산업용 데이터 관리와 AI 및 ML 툴이 결합된 클라우드 플랫폼은 유연성, 통찰력 및 즉각적인 대응을 지원함으로써 새로운 기회를 창출할 수 있도록 한다. 산업 데이터가 2025년 181조 GB로 폭증할 것으로 예상되는 가운데 클라우드 네이티브 데이터 관리 솔루션은 분산된 멀티 벤더 환경에 걸쳐 뛰어난 확장성을 통해 점증하는 산업 데이터도 빠르게 수집, 저장, 보강, 분석할 수 있도록 돕는 산업 트랜스포메이션의 기반 역할을 한다.

신뢰도 높은 디지털 트윈 환경 안에 자산 유형별 운영, 엔지니어링, 퍼포먼스 관련 실시간 데이터 스트림을 모두 자동적으로 통합해 직관적인 뷰를 구성할 수 있다. 데이터의 통합된 가시성을 확보하게 되면, AI 및 ML 툴은 비즈니스 분석가와 데이터 과학자가 운영효율 향상·비용절감으로 이어지는 통찰력을 보다 쉽게 도출하고, 알고리즘 개발을 통해 빠르게 대응하도록 돕는다. 단일 산업 클라우드 플랫폼 안에서 데이터 보안도 보장할 수 있다.

예를 들어, 에너지 연결 관리 및 자동화 솔루션 분야 글로벌 선도 기업 슈나이더일렉트릭은 산업용 사물인터넷(IIoT), 클라우드, 엣지 컴퓨팅 및 하이브리드 산업용 SaaS 솔루션을 통해 미국, 아시아, 유럽 총 11 곳의 스마트팩토리에서 린(Lean, 고객의 주문이 있을 때만 제품을 생산하는 적기생산방식을 통해 인력·설비·재고 등 생산능력의 낭비를 최소화하는 한편 효율을 최대화한 생산방식) 시스템을 구동하고 공정효율성뿐만 아니라 지속가능성을 높이고 있다.

대표적인 예로, 미국 켄터키 주 스마트팩토리는 에너지 사용량을 26%, 물 사용량을 20%, 이산화탄소(CO2) 배출량을 78%만큼씩 대폭 감소시켰다. 또한 예상치 못한 가동중단(다운타임)을 6%, 중요 장비 평균 수리 시간(Mean Time To Repair, MTTR)을 20%씩 감소시켜 손실을 방지했다. 인도네시아에 위치한 바탐(Batam) 스마트팩토리는 적시 납기율을 40%나 개선했다.

클라우드 환경에서 공장 퍼포먼스 데이터를 실시간 추적할 수 있게 됨으로써 더욱 민첩한 의사결정이 가능해졌다. 일례로, 품질 이슈 발생 시 디지털 에스컬레이션(digital escalation, 사고 관리 프로세스)을 통해 공장 라인 작동을 중단시킬 수 있다.

스위스 국제경영개발대학원(IMD)의 ‘2022년 세계 디지털 경쟁력 평가’ 순위에 따르면 우리나라가 63개국 중 8위를 차지했고, 특히 ‘미래 준비도’, ‘기업가의 실패공포’ 부문에서 2위로 떠올랐다.

산업용 데이터에 최적화 설계된 클라우드 및 SaaS 도입은 혁신을 실현하고, 협업을 강화하며, 데이터 기반 통찰력을 통해 한 단계 더 높은 수준의 생산성 및 효율성을 달성하고 향후 성장성 및 지속가능성을 강화할 수 있게 한다. 산업의 디지털 트랜스포메이션 성공에 필수인 통합 연결 데이터 생태계를 통해 번뜩이는 아이디어와 혁신적인 마인드가 좋은 결실을 맺을 수 있다.