Aaron Ricadela | Content Strategist | 2023년 10월 12일
인더스트리 4.0이란 인터넷에 연결된 공정 현장 기계와 컴퓨터 생산 분석을 결합한 제조 접근 방식으로 효율성을 크게 향상할 수 있습니다. 인더스트리 4.0 제조 환경으로 전환하면 처리량을 높이고 비용을 절감하며 제품 품질을 향상시키고 시장 출시 시간을 단축하며 시스템 업타임을 늘릴 수 있습니다. 이뿐만 아니라 인더스트리 4.0 기술을 도입하면 제조업체의 경쟁력을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
인더스트리 4.0은 다양한 장점을 갖고 있지만, 제조업체는 인더스트리 4.0 방식 구현 시 직면할 수 있는 과제와 위험, 즉 레거시 IT 시스템에 새로운 기술을 통합하고 사이버 보안 위협이 증가될 수 있다는 것에 대해 명확하게 알고 있어야 합니다. 솔루션에는 안전하고 효율적인 제조를 지원하는 기술에 대한 계획, 협업 강화 및 투자가 포함됩니다.
인더스트리 4.0 방식은 자동화 및 데이터 분석 기술을 사용하여 작업자와 생산 데이터를 공유하는 네트워크로 연결된 시스템을 갖춘 스마트 공장을 구축합니다. 이 스마트 제조 접근 방식의 주요 이점은 고품질의 제품을 더 빠르게 많이 생산할 수 있다는 것입니다. 인더스트리 4.0의 중요한 구성요소로는 사물인터넷(IoT) 기술을 제조 분야에 접목한 산업용 IoT(IIoT)가 있습니다. 예를 들어 기계의 유지 보수 상태를 모니터링하고 분석을 위해 생산 데이터를 전송하는 센서 등이 있습니다. 또한 인더스트리 4.0은 공장, 포트 및 출하장의 무선 인터넷 서비스, 자동화된 로봇, 고급 데이터 처리 시스템 등의 기술을 사용합니다.
핵심 요점
인더스트리 4.0 접근 방식을 채택하는 제조업체는 공장 프로세스 자동화를 위한 기술을 구현할 때 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 많은 비용이 들어가므로 중소기업의 경우 새로운 장비, 센서 및 소프트웨어에 투자하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 공장 작업자는 사이버 물리 생산 시스템을 감독하고 휴대용 컴퓨팅 장치를 사용하며 소프트웨어 권장 사항에 따라 프로세스를 조정하는 기술이 부족할 수 있습니다. 제조업체는 또한 엔지니어, 데이터 과학자 및 소프트웨어 개발자 등 공급이 많지 않은 전문성을 갖춘 인력을 고용하는 것을 고려해야 할 수도 있습니다. 비용 및 인력 외 과제: 공장에 인더스트리 4.0 기술을 통합하면 기계와 네트워크가 데이터 침해 문제나 사이버 공격에 노출될 수 있습니다.
전 세계 800여 개 제조업체를 대상으로 한 2020년 McKinsey 설문 조사에 따르면 인더스트리 4.0 도입의 방해 요인은 스마트 이니셔티브에 대한 경영진의 동의 얻기와 같은 조직 내 과제와 필수 소프트웨어와 구축 파트너 선택과 같은 기술적 과제인 것으로 나타났습니다. 2022년 시장 조사 기관 IDC에서 IT 의사 결정자들을 대상으로 실시한 별도의 설문 조사에서는 IoT 프로젝트 구현의 주요 과제로 보안 문제(응답자 35%), 기술 역량 및 안정성 문제(27%), 배포 비용(26%) 등이 손꼽혔습니다.
그러나 각 과제에는 제조업체가 인더스트리 4.0의 이점을 누리는 데 사용할 수 있는 솔루션이 하나 이상 있습니다.
노후된 IT 인프라를 갖춘 제조업체는 최신 소프트웨어와 통합하여 생산 데이터를 분석할 수 없어 시간이 많이 걸리는 개조 작업을 진행해야 합니다.
많은 공장에서는 최신 장비와 스마트 공장에 중요한 센서와 인터넷 연결을 지원하지 않는 수십 년 된 장비를 함께 가동하지만, 오래된 기계를 개조하기란 불가능하며 제조업체 역시 교체를 원하지 않습니다. 연결된 시스템에서 제공되는 데이터를 평가할 수 있는 IT 시스템이 부족한 제조업체도 많이 있습니다.
스마트 공장을 이행하려면 다른 기술 표준이 사용될 수 있는 이전 제조 제어 및 실행 시스템과 IoT 시스템을 호환되게 만드는 데 투자해야 합니다. 기술 투자에 대한 제약으로 인더스트리 4.0 프로젝트를 파일럿 단계에서 여러 공장으로 구현을 확장하지 못할 수 있습니다. 배포 비용과 경영진의 동의를 얻는 데 어려움이 있음을 인더스트리 4.0 접근 방식의 광범위한 이행의 장애 요인으로 언급하는 제조업체도 많습니다.
많은 근로자들이 생산 작업과 디지털 시스템을 통합하는 데 익숙하지 않습니다. 인재 유치 및 현재 직원 재교육은 인더스트리 4.0을 구현하는 제조업체의 HR 도전 과제 중 하나입니다. 제조업체는 작업자에게 터치 스크린, 태블릿 및 기타 장치 사용 방법을 재교육하여 연결된 시스템과 상호 작용하고 데이터 기반 통찰력을 사용하여 생산 프로세스를 개선하도록 해야 합니다.
인더스트리 4.0은 생산 현장에만 국한되지 않습니다. 제조업체는 프로세스 변경이 필요한 부분과 성공적인 인더스트리 4.0 파일럿 및 광범위한 이행을 위해 조정해야 하는 부서에 대해 조직 전체가 이해하도록 만들어야 합니다. 이를 위해서는 오랫동안 지속해 온 프로세스와는 다른 새로운 작업 방식이 필요합니다.
사이버 공격으로부터 공장 설비를 보호하는 전통적인 방법은 최소한으로만 개방된 인터넷에 연결하는 것이었습니다. 인더스트리 4.0은 인터넷을 통해 기계를 서로 연결하고 비즈니스 관리 시스템에 연결하는 다른 접근 방식을 사용합니다. IIoT 의사 결정자는 인더스트리 4.0 기술의 보안에 대한 우려를 자주 표시하며, 이는 실제로 발생한 바 있습니다. 10여 년 전 Stuxnet 맬웨어는 제조 및 전력 시설에 영향을 미쳤으며 2017년에는 Petya 바이러스로 인해 Nivea 스킨 크림 제조업체 Beiersdorf의 공장 수십 곳에서 생산이 중단되기도 했습니다.
Oracle의 인더스트리 4.0 소프트웨어를 사용하면 제조업체는 운영에 대한 더 많은 인사이트를 얻고 ERP 및 공급망 관리 소프트웨어를 생산 라인과 쉽게 통합할 수 있습니다.
Oracle Fusion Cloud Manufacturing이 공장 현장에서 데이터를 수집하면 관리자는 PC, 휴대폰, 태블릿에서 조치를 취할 수 있습니다. 이 데이터는 다른 공급망 관리 및 ERP 애플리케이션과 통합되어 제조업체가 인더스트리 4.0 프로젝트의 확장을 방해하는 정보 사일로를 제거하는 데 도움을 줍니다.
한편, Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applications를 통해 제조업체는 기계 센서 데이터를 사용하여 예측 유지 보수를 통해 가동 시간을 극대화할 수 있습니다. 자산 모니터링 및 유지보수 소프트웨어는 함께 작동하여 경보를 생성하고 구성요소를 시각화하여 검사할 항목을 보여주는 센서 데이터에 플래그를 지정합니다. Oracle Manufacturing Execution System for Discrete Manufacturing은 운영자에게 일상적인 활동 목록을 안내하여 생산을 모니터링하고 생산성을 높여줍니다. 이 소프트웨어는 중요한 활동의 우선 순위를 정하고 낭비되는 활동을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로, 혼합 모드 제조 소프트웨어는 동일한 공장에서 개별 및 배치 제조를 처리합니다. 예를 들어 소비재 제조업체는 공통 소프트웨어를 사용하여 간식 및 포장재 생산을 추적할 수 있습니다.
인더스트리 4.0 기술 도입으로 인한 위험으로는 어떤 것이 있나요?
제조 자동화로 일부 근로자의 역할이 없어지거나 재정의될 수 있으므로 제조업체는 다양한 기술을 갖춘 인력을 고용하거나 현재 직원을 재교육하는 데 투자해야 합니다. 인터넷에 연결된 센서가 장착된 기계는 센서가 없는 기계보다 사이버 공격에 더 취약할 수 있습니다. 기업은 인더스트리 4.0 프로젝트를 파일럿 단계에서 생산으로 확장하면서 예상 투자 수익을 실현하지 못할 수도 있습니다.
제조업체가 초기 파일럿에서 인더스트리 4.0 프로젝트를 더 효과적으로 확장할 수 있는 방법은 무엇인가요?
제조업체는 명확한 비즈니스 프로세스 및 네트워크 내 데이터 흐름을 정의한 다음 관리자에게 변경 사항을 전달해야 합니다. 리소스가 제한적이면 최소 기능 제품을 출시하고, 사용자의 피드백을 수집하고, 시스템을 개선하는 것이 규모를 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제조업체는 또한 인재를 채용하거나 현재 직원을 재교육하여 인더스트리 4.0 프로젝트를 확장해야 할 수도 있습니다.
인더스트리 4.0을 구성하는 기술은 무엇인가요?
인더스트리 4.0 이니셔티브는 센서 네트워크, 에지 컴퓨팅, 데이터 분석 소프트웨어 및 머신러닝 같은 기술을 기반으로 합니다. 여러 제조업체는 부품을 주조하기 위해 3D 프린팅(적층 제조)을 사용합니다. 또한 공장 레이아웃 및 생산 라인을 구현하기 전에 디지털 트윈을 사용하여 컴퓨터화된 모델에서 변경 사항을 테스트할 수 있습니다.