지금 바로 예지보전 서비스로 전환해야 하는 이유

맥도날드: 서비스와 A/S 시장은 오늘날의 제조 산업에서 중요한 측면으로 자리매김하고 있습니다. 고객들은 더욱 탁월한 가치를 요구하고 있으며, 제조업체는 장기적이고 밀접한 고객 관계를 유지하면 수익과 지속 가능성을 높일 수 있다는 점을 깨닫고 있습니다. 그리고 설령 그렇지 않다고 하더라도 최소한 이러한 고객 관계는 고객의 재구매율을 높여 일관된 매출을 창출하는 데 기여합니다.

제조업체가 제품 판매를 통해 누리는 마진은 갈수록 줄어들고 있습니다. 기업과 경영진들은 더 나은 가치를 제공하고, 더욱 밀접한 고객 관계를 구축하고, 회사의 솔루션을 고객의 운영 환경에 내장할 기회를 제공하고, 회사의 주력 오퍼링과 관련된 추가 제품과 서비스를 제공함으로써 서비스를 통해 이러한 마진 압박을 상쇄할 방법을 찾고 있습니다.

그러나 많은 제조업체들의 경우, 전통적으로 서비스 및 A/S 사업 대부분을 써드파티에 일임해 왔다는 것이 문제입니다. 아무래도 써드파티에서 수행하다 보니 원래의 지침을 정확하게 따르지 않거나 좀 더 다른 방식으로 서비스를 운영하는 경우가 있기 때문입니다. 예지보전 서비스로 전환하면 제조업체가 서비스 주도권을 다시 잡고 재정비할 수 있습니다. 서비스에 대한 가시성을 재확보하고 서비스에 대한 일정 수준의 제어력을 회복하여 서비스를 표준화할 수 있도록 해 줍니다.

서비스로 달성할 수 있는 마진은 신제품 판매 시보다 2.5배 높으며, 많은 제조업체들이 총 수익의 40~50%를 A/S 시장에서 창출하고 있습니다. 그러니 왜 제조업체들이 사전 대응 인사이트를 확보하여 예지보전 서비스를 시작하고자 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 이것이 가능해지면 고객 현장에서 장비와 자산을 모니터링하여 파악된 패턴에 따라 운영 동작을 조정할 수 있습니다. 예지보전 방식은 서비스 사어의 수익성을 보호하는 데에도 도움이 됩니다. 이렇게 되면 더욱 공격적인 SLA를 제공할 수 있습니다. 그 결과, 수익성 높은 사업을 수주하고 장기간에 걸쳐 사업을 유지할 가능성이 훨씬 더 높아집니다.

맥도날드: 비유적으로 설명해 볼게요. 한 걸음 뒤로 가 실제 자산이나 스마트 커넥티드 제품을 먼저 생각해 보죠. 원격측정 데이터 그리고 시스템에서 제공되는 그 외 서비스 관련 데이터가 있습니다. 이것을 '들을 수 있는 능력'에 비유해 볼게요. 여기서 문제는 어떻게 들을 것인가입니다. 주변 소음이 상당할 수 있기 때문에 내가 꼭 들어야 하는 중요한 소리만을 선별해서 들으려면 어떻게 해야 하는지가 관건인 것이죠.

예측적이고 처방적인 분석은 제쳐두고 성능과 관련된 기능과 통계적 유의성만을 생각해 보세요. 이를 통해 배경 소음 속에서 어떤 음이 이탈했는지 아니면 음정이 맞는지를 분명하게 들을 수 있습니다.

물론 비명소리도 아주 분명하게 들리긴 합니다. 그러나 보통 비명소리는 어떤 위기에 처해 있어 위험한 상황을 경험하는 사람(또는 사물)이 내는 소리입니다. 그러니 이러한 문제는 사후 대응 방식으로 처리하게 됩니다.

올바른 음을 제대로 들을 수 있을 경우에 한 가지 이점이 있습니다. 성능 패턴과 동작을 식별하여 현재 일어나는 일을 진단할 수 있는 것이죠. 고객들은 장비나 제품이 원활하게 작동하기를 기대합니다. 고객들은 예기치 않은 다운타임을 초래한 장본인으로 짐작되는 제조업체를 처벌하거나 불리하게 만드는 경향이 있습니다. 음 이탈이 들리면 비명소리로 이어지기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 장비에서 들리는 소리와 고객의 소리 모두에 해당하겠죠.

분석 기능은 제가 말씀드렸던 진단에 관한 인사이트를 제공합니다. 모범 사례에서 벗어나는 부분을 감지하거나 설치 환경에서 장비의 예상 작동 또는 사용 방식에서 달라지는 부분을 감지합니다. 예지보전 서비스는 이러한 분석을 바탕으로 하므로 문제가 발생하기 전에 미리 감지할 수 있습니다.

커넥티드 제품을 사용하는 경우, 자산이 운영 중인 환경에서 어떤 일이 일어나고 있는지를 확인할 수 있습니다. 분석 중에서도 특히 고급 분석을 사용하면 데이터를 처리하여 통계적인 연관성이 있는 비정상 동작, 패턴 및 이벤트를 식별할 수 있습니다. 그 결과 보다 객관적인 시각으로 진짜 문제가 무엇인지를 파악할 수 있습니다.

서비스 효율성은 더 나은 계획 및 리소스 할당을 통해 개선될 수 있습니다. 제조업체가 사후 대응 서비스 또는 정기 서비스 모델에서 탈피하도록 도와주는 예지보전 인사이트는 서비스 호출이 보다 효율적으로 이루어지도록 하여 전반적인 출장 서비스 횟수와 고객 콜백 횟수를 줄이는 데 기여합니다.

반면 커넥티드 제품을 사용하지 않는 경우에는, 기술자가 고객 현장을 방문해 진단을 수행했지만 막상 문제 해결에 필요한 부품이 없거나 문제 해결을 위해서는 다른 전문가의 도움이 필요한 상황이 종종 발생합니다. 고객이 운영상의 다운타임을 겪고 있는 경우에는 수리에도 지연이 발생합니다. 실패 자체를 피하는 것도 물론 매우 중요합니다. 그러나 벨트 교환이나 윤활제 도포 같은 작업보다는 운영 또는 동작에 대한 정기적인 유지보수 서비스를 효율적으로 제공하는 것 또한 매우 중요한 부분입니다. 기술적으로 유지보수가 필요할 때까지 기다리지 않고 정기적으로 유지보수를 수행하는 것이 더욱 효율적인 경우가 많습니다. 이렇게 하면 평범한 서비스 호출을 더 높은 가치를 창출하는 고객 접점으로 승화시킬 수 있습니다.

또한 올바른 분석 기능을 활용하는 유능한 기술자는 동시에 살펴봐야 할 다른 문제들도 알고 있습니다. 올바른 진단을 수행하여 문제를 빠르게 해결하고 추가 데이터 포인트를 수집하여 고객 환경에서 작동 중인 장비에 관한 더 나은 인사이트를 제공할 수 있습니다.

그러한 원격 셀프서비스 기능의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 특히 요즘 같은 팬데믹 시기에서는 더욱 그렇습니다.

맥도날드: 맞아요. 이미 사용 중인 기업들이 있습니다. 그러나 이것은 제조 운영 쪽이라기 보다는 장비 제작 쪽에서 더 많이 고려되고 있어요. PTC에서 아주 중요한 분석 사용 사례로 꼽는 기업 중에는 타이어 제조업체가 있습니다. 타이어 제조 장비에는 다양한 설정 지점이 있어요. 이것이 제대로 이루어지지 않으면 재작업이나 폐기 처분이 불가피해 비용 손실이 어마어마하게 발생하고 이는 곧 매출에도 큰 타격을 입힙니다.

처방적 분석에 대한 개념이 구체화되었습니다. 데이터가 제공되었고 데이터를 알고 있었기 때문이죠. 예측적인 시각에서 이러한 데이터를 운영 결과에 연결시킬 수 있었습니다. 이들은 그러한 결과를 초래하는 한 단계 전의 동작이나 양상을 이해합니다. 그러나 여기에는 지렛대 역할을 하는 것도 있었습니다. 장비 제조라는 맥락에서 볼 때, 설정 지점이 데이터에서 실질적인 지렛대 역할을 합니다. 최적화를 실행하고 서로 다른 설정 지점을 처방하여 특정 문제를 방지할 수 있는 것이죠. 수억 달러의 ROI를 달성한 사용 사례도 있습니다.

맥도날드: 맥도날드: 네 맞아요. 운영이라는 관점에서 본다면 특히 그렇죠. 제가 타이어 제조 장비나 제조 운영에 사용되는 장비의 부품을 제조하는 업체를 소유하고 있다고 가정해 볼게요. 제 고객이 장비의 활용도를 높이기 위해서는 지금껏 사용했던 방식에 변화를 주어야 합니다. 이쯤에서 잠깐, 장비의 엔지니어링 사양이 장기적인 사용을 고려하여 개발되지 않았거나 올바른 상태에서 시뮬레이션되지 않은 것은 아닐까?하는 의문이 들게 됩니다. 설정 지점이 우리의 예상보다 더욱 동적이었기 때문입니다.

이렇게 되면 '고객에게 이러한 설정 지점을 분석한 정보와 응용 프로그램을 제공하는 것이 필요할 수 있겠다'라는 생각이 들게 됩니다. 또한 '어쩌면 장비가 작동 중에 어떤 가치를 제공하고 어떤 어려움에 부딪히게 되는지를 파악할 수 있으면 고객에게 이러한 인사이트를 서비스로 제공하여 기대를 충족하는 운영 결과를 달성할 수 있지 않을까?라는 생각으로도 이어질 수 있습니다.

맥도날드: 가장 중요한 기술은 물론 '연결성'입니다. 연결성은 자산의 위치를 컨텍스트화하고 데이터에 관한 실제 환경을 알려주는 역할을 합니다. 올바른 기술이 갖추어진다면 컨텍스트에 맞는 데이터를 모델링할 수 있습니다.

물론 그 외에도 중요한 기술이 많습니다. 센서의 에지 연결에 관여하는 시스템 통합 기술이 있을 것이고, 전체적인 예지보전 서비스 구현 환경의 일부를 차지하는 다른 시스템 또는 서비스 시스템도 있습니다. 다양한 기능과 툴을 많이 제공할수록 더 우수한 시스템 통합을 보다 단순하게 실현할 수 있습니다.

가장 먼저 시작해야 할 부분은 원격 모니터링입니다. 원하는 음을 제대로 듣기 위해서는 일단 소리라는 소리는 모두 들을 수 있어야 하는 것처럼 말이죠.

증강 현실을 기반으로 하는 원격 지원, 3D 작업 지침 그리고 전문가 캡처가 매우 중요하다고 생각합니다. 서비스, 부품 관리, 워크플로 관리 같은 부분들은 분석을 통해 인사이트를 도출할 수 있습니다. 통계 계산 및 머신 러닝 또한 이러한 분석을 더욱 수월하게 해 줍니다.

자동화된 머신 러닝을 사용하면 데이터를 표현하는 모델을 보다 빠르게 생성하고 조정할 수 있습니다. 따라서 더 나은 예측과 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다. 그리고 이 모든 것들은 반드시 일반 분석을 통해 개선되어야 합니다.

또한 응용 프로그램 개발 플랫폼도 필요합니다. 이러한 예지보전 서비스 사용 사례를 구축하는 데에는 사실 정말 많은 부분이 필요합니다. 그 중에서도 가장 중요한 기능은 특히 모델을 구축하여 예측을 하는 머신 러닝 같은 분석 기술을 사용하여 데이터를 연결, 저장, 활용하는 능력입니다.

이러한 부분은 장비를 가동하기 전에 모두 완료해야 합니다. 데이터를 그러한 모델로 전송할 실시간 시스템과 응용 프로그램이 반드시 필요합니다. 예측을 수행하고 이러한 정보를 활용하여 조치를 취할 수 있는 시스템과 응용 프로그램도 꼭 필요하겠죠.

아래에서 위로 전파되는 인사이트와 비즈니스 가치는 실로 엄청납니다. 언제 어디서나 존재하는 유비쿼터스 연결 기능을 구축하지 않고서 예지보전 서비스 이니셔티브를 파일럿 규모 이상으로 확장하는 것은 불가능합니다. 일관되지 않은 수작업에 의존해 데이터를 추출하는 방식은 더 이상 이렇다 할 실효성이 없습니다.

마찬가지로, 유용한 인사이트를 제공하기 위해서는 프로세스의 각 단계에서 사용 가능한 다양한 분석 기법도 마련해야 합니다. 제조업체는 가장 먼저 센서를 추가하고 고객 현장에 설치된 장비에 원격으로 연결하는 작업을 수행하게 됩니다. 그리고 작업자, 원격 기술자, 서비스 조직에게 경보를 표시할 임계값을 먼저 설정하여 장비에 잠재적인 문제가 있는 부분이 있는지 조사할 수 있도록 합니다.

이러한 임계값에 추가적인 인사이트가 더해지면 정상적인 사용 및 운영 패턴을 고려하는 이동 평균 및 벤치마크와 같은 상황으로 발전할 수 있습니다. 플래그가 지정된 조사는 머신 러닝 알고리즘으로 전송됩니다. 이에 따라 잠재적인 원인이 되는 패턴을 밝혀내고 자동화된 풍부한 진단 정보를 생성할 수 있습니다. 이 작업이 이루어지면 예측하고 처방을 하는 단계로 넘어갈 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스와 운영 프로세스를 철저하게 재고할 기회를 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 서비스 운영을 혁신하는 기본적인 방법이라고 생각해요.

맥도날드: 기본적으로 처음 시작하는 시점에서 연결하는 것 자체가 예지보전 서비스를 구축하는 데 있어 부딪히게 될 첫 번째 난관이라고 생각합니다. 서로 다른 무수한 장치와 다양한 버전의 유사 장치를 서로 연결해야 하는데, 특히 이러한 장치들이 하나의 제조업체 그리고 해당 제조업체의 고객 기반 전체에 걸쳐 각기 다른 조건 속에서 운영될 가능성이 높다는 점까지도 고려해야 합니다. 데이터 측정 및 기술적인 연결 프로토콜은 근본적으로 차이가 날 수밖에 없습니다. 이에 PTC는 에지부터 클라우드까지 연합된 위계를 지원하는 기능을 제공함으로써 이러한 디지털 자산을 보다 쉽게 정의하고 반복할 수 있도록 돕습니다.

제조업체들은 고객의 운영 환경에 관한 제한적인 데이터를 확보한다는 점에서 고유한 과제에 직면합니다. 이들 업체가 판매하고 서비스를 제공하는 커넥티드 장비 외적으로 데이터를 공급받는 경우는 드물다고 할 수 있죠. 이것은 제조업체에 전송되는 데이터가 항상 라벨링되지는 않음을 의미합니다. 그래서 결과 데이터에 대한 라벨링에 대해 특히 고심해야 합니다. 이 결과가 운영 상태를 알려주는 한 정보일 수 있기 때문입니다.

비정상 감지 및 통계 모니터링 같은 다른 기법을 활용해야 할 수도 있습니다. 이러한 기법은 예측적 인사이트를 확보할 수 있도록 도와주는 든든한 디딤돌 역할을 합니다. 문제 상황이나 실패 모드가 명확하게 저장되지 않거나 지속되지 않는 경우에 더욱 그렇습니다.

마지막으로, 예지보전 서비스를 위해서는 서로 다른 시스템 내로 통합하여 예지보전 인사이트 또는 기타 획득한 정보에 따라 시각화 경보부터 워크플로나 다른 시스템을 실행에 이르는 필요한 조치를 수행할 수 있도록 해야 합니다. 사용하는 플랫폼과 소프트웨어 내에서 API 통합이 이루어지고 워크플로 툴을 사용할 수 있도록 하는 것이 절대적으로 필요합니다.

이러한 모든 것을 구축하여 궁극적으로 디지털 트랜스포메이션을 실현하기 위해서 반드시 필요한 한 가지는 바로 헌신적인 노력입니다. 배우고 반복하려는 의지가 있고 협력이 이루어져야 합니다. 이러한 자세가 바탕이 되어야 기술 구축이라는 힘든 과정을 헤쳐나갈 수 있습니다.

마법 같은 건 없습니다. 단순히 기술만이 성공을 위한 핵심은 아닙니다. 프로젝트의 방향이 이처럼 중요한 비전과 일치해야 합니다. 그리고 다양한 관계자들이 공통의 데이터 정의에 반드시 동의해야 하며, 엔지니어, 아키텍트, 데이터 과학자, 작업자들이 협업할 방법을 반드시 찾아야 합니다. 이들은 전통적으로 서로 다른 환경 속에서 작업해 왔지만 이제는 서로 협력하고 인사이트를 이해하고 도출하기 위한 노력을 반복해야 하는 상황이 되었습니다. 또한 더 나은 조치를 취해 그러한 데이터가 궁극적으로 실제 프로세스에 어떤 영향을 주는지를 이해해야 합니다.

이들 모두 이러한 데이터 중심 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 그리고 경영진의 리더십은 성공을 위한 필수 조건입니다. 비현실적인 기대치로 잘못 정의된 프로젝트를 지시하는 리더는 실패할 위험에 처할 수밖에 없습니다. 비즈니스 목표를 먼저 세우고 이를 바탕으로 디지털 트랜스포메이션 비전을 실현하기 위한 작업을 진행해 나가야 합니다. 디지털 트랜스포메이션 전략의 기초로 활용할 우수한 프로젝트를 식별하는 일보다 선행되어야 합니다.

즉, 오늘날의 리더는 관련 활동을 체계화할 수 있을 정도로 명확하면서 동시에 트랜스포메이션 달성을 위해 정확하게 반복하는 방법에 내재된 불확실성에 대처할 수 있을 정도로 유연한 비전을 갖고 있어야 합니다. 이러한 균형을 완벽하게 맞추기란 사실 지난 뒤에서야 분명해지지만 앞을 내다보아야 하는 상황에서는 상당히 어려운 것 중 하나입니다.

맥도날드: 고객의 운영에 핵심적인 역할을 하는 장비를 제공하는 제조업체라면 큰 도움이 될 것입니다. 다운타임을 방지하는 것이 무엇보다 중요한 환경에서 말입니다. 예지보전 서비스는 최적화를 달성하고자 하는 경우에도 널리 적용되고 있습니다. 그러나 비즈니스 사례에서 많은 이점이 있다고 말씀드리고 싶네요. 다운타임을 방지하는 것이 매우 중요한 장비나 자산에 활용될 경우에 그 기회는 어마어마합니다. 서비스 비용이 많이 들고 특히 안전과 규정 준수가 우선적인 곳에서 특히 그렇습니다.

대표적인 사례가 바로 하우덴(Howden)이에요. 하우덴은 공기와 가스 취급용 솔루션을 제조하는 세계적인 리더 기업으로, 이 회사의 장비는 인프라, 발전, 정유 및 가스, 폐수 처리, 금속, 채광, 운송을 비롯한 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다.

이 회사의 자산은 시스템 상태에 매우 중요한 역할을 합니다. 이 기업은 처음에 하이엔드 맞춤형 자산을 위해 커넥티드 IoT 솔루션인 Howden Uptime 솔루션을 개발했습니다. 그 결과, 하우덴의 서비스 조직은 물론이고 최종 고객까지도 제품에 관한 심층 정보를 파악할 수 있게 되었습니다.

수중 농도는 이 솔루션을 통해 알 수 없었습니다. 이 정보는 장비나 자산 내부에서 모니터링되는 것이 아니었기 때문입니다. 따라서 기술자들은 수작업으로 수중 농도를 측정하는 작업을 정기적으로 수행해야 했습니다. 그런데 이 기업의 가스 및 정유 고객 중 하나가 이 문제를 겪었습니다. 이 고객은 하우덴의 장비가 작동하지 않기 때문에 이것이 바로 다운타임의 원인이라고 생각했습니다. 고객의 입장에서 이렇게 생각하는 것도 사실 무리는 아닙니다. 그러나 이 상황에서 하우덴은 문제가 무엇인지 제대로 파악하기를 원했습니다. 그래서 물 예측 모델을 자사의 응용 프로그램에 내장하여 이것이 장비 자체의 문제가 아니라 조작하는 과정에서 발생한 문제였다는 점을 밝혀낼 수 있었습니다. 아울러 이 모델은 고객의 작동 환경에서 장비를 좀 더 잘 활용하는 방법에 관한 인사이트도 제공했습니다.

하우덴의 주요 고객을 통해 얻게 된 이러한 기회는 이 기업이 전반적인 IoT 솔루션을 발전시키고 진단 및 예측 인사이트를 계속해서 제공하는 방법을 찾을 수 있도록 한 엄청난 기회가 되었습니다. 그리고 이러한 솔루션을 다른 고객에게도 활용할 수 있었죠.

그리고 만약 하우덴에게 이 기업의 중요한 성공 요인을 물어본다면 아마도 자사가 하는 일의 교차 지점에서 창출되는 가치를 이해하는 것을 무엇보다 중요한 성공 요인으로 꼽지 않을까 싶습니다. 데이터 분석 및 예측 모델링은 서비타이제이션을 향한 글로벌 이전을 가속화하는 데 있어 기반이 되는 부분입니다. 그리고 예지보전 서비스 프로젝트가 선사하는 가장 큰 가치는 아주 성숙한 산업 시장에서 전략적이고 차별화된 경쟁력을 제공하는 청사진을 구축하는 데 있습니다.