통합 예측 분석:

팬데믹에서 더디게나마 조금씩 벗어나고 있는 현재, 기업들은 이 기간 얻은 교훈의 상당 부분을 앞으로의 표준 운영 절차로 삼아야 한다는 것을 깨닫고 있습니다. 이 부분은 특히나 현장의 장비와 제품을 관리하고 서비스하는 환경에서 가장 명백합니다. 다행스럽게도 조직이 현장에 설치된 장비의 성능을 원격으로 실시간 모니터링할 수 있도록 하는 기술은 여기서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이렇게 수집된 데이터에 대한 예측 분석을 실시하면 진행 중인 문제를 감지해낼 수 있습니다. 이에 따라 조직은 시정 조치와 예지보전 유지보수를 수행하고, 다운타임이나 현장 서비스 방문 횟수를 최소화할 수 있습니다.

정상적인 운영 절차를 개편하기 위해 제품 제조업체와 현장의 제품을 서비스하는 기업의 필요성이 이번 팬데믹을 통해 더욱 부각되었다는 점은 분명합니다. 이동 제한령으로 인해 문제를 진단하고 해결하기 위한 장거리 출장이 어려워졌습니다. 같은 지역 내에 있는 엔지니어라면 원칙상으로는 시설을 방문하는 것이 가능할지라도, 지역 당국이나 회사 자체적으로 시설 출입을 금지했을 수 있습니다.

트랜스포메이션을 위한 기술 요소

이동 금지령이 내려진 기간 동안 이같은 제약을 겪으면서, 현장에서 사용되는 제품의 작동 상태에 대한 실시간 인사이트를 확보할 필요성이 더욱 커졌습니다. 이렇게 하기 위해서는 몇 가지 기술을 함께 활용해야 합니다.

가장 먼저 필요한 작업은 센서를 제품에 내장하여 제품의 현재 상태와 주요 성능 지표(KPI)를 모니터링 및 측정하는 것입니다. 측정되는 매개 변수에는 작동 속도(예: 모터의 작동 속도), 온도, 압력 등이 포함될 수 있습니다. 또한 프린터의 잉크, 엔진 내 오일, 영상 시스템 내 필름과 같은 소모품의 소비량과 상태 수준 등의 정보도 포함될 수 있습니다. 다행히 이미 광범위하게 배포된 스마트 센서와 사물 인터넷(IoT)이 데이터 액세스 같은 필수 기반 기술을 제공하고 있습니다.

예전에는 그러한 데이터를 현장에서만 이용할 수 있었고 감시 제어 및 데이터 취득(SCADA) 시스템이나 분산형 제어 시스템(DCS) 같은 산업 제어 시스템(ICS)에서만 액세스할 수 있었습니다. 일반적으로 센서는 사설 온프레미스 네트워크를 통해 그러한 시스템 내 하드웨어에 내장되어 왔습니다.

그러나 Wi-Fi와 3/4G 셀룰러 같은 기존의 무선 서비스의 사용이 증가하고 새로운 무선 연결 서비스(Wi-Fi 6, 5G 등)도 등장함에 따라 그러한 데이터를 더욱 광범위하게 이용할 수 있게 되었습니다. 이러한 연결성에 힘입어 ICS 시스템 외 다른 시스템에서도 데이터 액세스가 가능해졌습니다. 그리고 무선 연결은 데이터에 대한 원격 액세스를 허용하는 데에도 사용될 수 있습니다. 이에 따라 현재 장비를 공급하거나 모니터링하는 조직에서는 현장에서 작동되는 장치의 상태를 중앙에서 모니터링할 수 있습니다. 그러한 데이터에 대한 원격 액세스는 전략적으로 사용될 수 있습니다. 가령, 많은 조직에서는 이같은 역량을 활용하여 문제가 발생하면 해결하는 사후 대응적 유지보수에서 사전 예방적 유지보수로 전환했습니다.

이러한 3대 기술의 마지막은 바로 분석 기능입니다. 무선 연결을 통해 원격에서 확보된 IoT와 센서 데이터는 트렌드 파악을 위한 분석을 거치게 됩니다.

다운타임 감소, 성능 최적화

제품 제조업체와 현장의 제품을 서비스하는 기업들은 센서와 연결성을 활용함으로써 날짜를 기준으로 하는 유지보수 방식에서 상태를 기준으로 하는 모니터링 및 유지보수 방식으로 전환할 수 있게 되었습니다. 기업은 과거 데이터를 분석하여 벤더 A의 부품이 제조업체가 회사 시설에서 평균 고장 시간(MTTF)이라고 언급한 기간보다 일반적으로 2배 더 길다는 점을 발견할 수 있습니다. 이 경우 제조업체가 정한 기간에 따라 부품을 교체하지 않고 좀 더 오래 사용할 수 있을 것입니다. 따라서 장기적으로 볼 때 부품 교체 비용을 줄여 예비 부품과 교체 부품에 대한 연간 총 지출을 줄이는 효과를 기대할 수 있습니다.

앞서 지적했듯, 예전에는 기업들이 정해진 유지보수 기간에 따라 부품을 정기적으로 교체했습니다. 장치나 부품에서 수집된 성능 관련 인사이트를 통해 기업은 이 장치가 성능 저하의 징후를 보여주고 있는지 여부를 직접 판단할 수 있습니다. 잠재적인 문제를 감지하는 예측 기능에 힘입어 기업들은 진행 중인 상황이 심각한 문제가 되기 전에 미리미리 해결할 수 있으며 이에 따라 비용 회피에 따른 추가적인 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다. 이것은 계획되지 않은 다운타임을 방지하는 데에도 큰 도움이 됩니다. 또한 긴급 수리 비용도 피할 수 있습니다. 예고 없이 기술자를 파견해야 하는 경우 높은 출장 비용을 부담해야 합니다. 장비가 고장 난 후에 수리를 하는 모델에서는 현장으로 부품을 긴급 발송해야 하므로 높은 배송비가 발생할 수밖에 없습니다. 분석을 통해 도출된 성능 및 상태 인사이트를 활용하면 이같은 모든 어려움을 최소화할 수 있습니다.

이러한 기능의 가치를 제대로 실현한 대표적인 기업 사례로는 공기와 가스 취급용 솔루션을 제조하는 세계적인 리더 기업, 하우덴(Howden)이 있습니다. 이 회사의 장비는 인프라, 발전, 정유 및 가스, 폐수 처리, 금속, 채광, 운송을 비롯한 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다.

하우덴은 디지털 트랜스포메이션을 가속화하도록 설계된 IoT 플랫폼을 제공하는 PTC의 ThingWorx를 사용하여 Howden Uptime 솔루션을 개발했습니다. Howden Uptime 플랫폼은 전 세계 고객 시설에서 실행 중인 다양한 종류의 회전 장비(컴프레서, 팬, 터빈 등)에 사용되는 원격 성능 모니터링 및 최적화 응용 프로그램입니다.

이 솔루션은 북해를 비롯한 여러 원격 위치에서 실행되는 장치를 사전 대응적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 하우덴은 이 솔루션에 힘입어 마치 장비 바로 옆에 있는 것처럼 장비의 상태를 원격에서 모니터링할 수 있게 되었습니다.

새로운 비즈니스 모델 지원

장비에 연결 기능을 제공함으로써 제조업체나 장비 서비스 회사는 운영 방식과 비즈니스 모델을 혁신할 수 있습니다.

사후 대응적인 운영에서 벗어나 예측 운영이 가능하므로 유지보수 직원 효율성을 높이고, 예기치 않은 다운타임을 줄일 수 있습니다.

그리고 이러한 연결 기술과 수집된 데이터는 인더스트리 4.0, 디지털 트윈 등의 미래 산업 이니셔티브에 동참하기 위한 필수 요소라는 점에서 특히 중요한 의미를 갖습니다.

이것이 왜 이토록 중요할까요? 인더스트리 4.0 및 디지털 솔루션을 사용하여 다음 단계로 나아가는 기업은 현재의 경제 위기를 무사히 헤쳐나가기 위한 더욱 유리한 고지를 점할 수 있기 때문입니다. 즉, 위기 상황에서 타 업체에 비해 신속하게 사업 범위를 확장할 수 있습니다. 그러한 이점은 코로나 위기 속에서도 드러날 만큼 산업에 분명한 영향을 미칩니다.