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비즈니스에 깊이 파고든 IoT, 실체부터 궁금증까지



IoT(Internet of Things)는 세계 경제에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되며 여전히 고공행진 중이다. 그러나 실질적으로 IoT를 도입하려는 기업은 시도에 앞서 과대 광고에 현혹되고 있다. IoT 프로젝트를 제대로 실현하려면 광고와 현실을 구별하고, 실제 필요한 단계를 식별하는 작업이 반드시 선행되어야 한다.

많은 기업들은 새로운 비즈니스 모델과 리소스를 어떻게 찾아낼 것인지부터 제품 생산의 간소화와 고객 경험 관리에 이르기까지 기업 운영 전반에 대해 IoT 활용을 극대화할 수 있는 방안을 찾고 있다.

포브스 인사이트(Forbes Insight)와 히타치 밴타라는 실현가능한 IoT를 위해 500명 이상의 전 세계 기업 임원을 대상으로 IoT의 현 주소와 관련 궁금증에 대해 풀어 보았다.


PART 01

IoT가 날개가 되는 비즈니스 5가지

IoT가 기업의 상품과 서비스 디자인, 생산, 판매 방식에 어마어마한 영향을 미칠 것이라는 사실은 누구나 알고 있다. 다음의 다섯 가지는 IoT가 현재 가장 강력하게 영향을 미치고 있는 비즈니스 분야들이다.


1. 생산 최적화

포브스 인사이트가 최근 기업 임원들을 대상으로 조사한 바에 따르면, 현재 기업 비즈니스의 우선 순위가 IoT인 기업은 45%, IoT를 제품 생산에 직접 활용 중인 기업은 21%로 나타났다. IoT가 거의 모든 제조업 분야에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있는 수치다. 예를 들어 IoT 기반 솔루션이 생산 현장에 도입되면 불량품을 탐지해 제품의 완전성을 보장하는 등 생산 품질 전반에 걸쳐 엄청난 성과를 얻을 수 있다. 브랜드 상품이라면 더 높은 수준의 품질이 보장되므로 제품 라이프 사이클 전체에서 비용 절감이 가능하다.

이뿐만이 아니다. 생산 최적화를 통해 추가적인 이점도 얻을 수 있다. 복잡한 생산 과정이 필수적인 할리 데이비슨(Harley-Davidson) 같은 기업은 IoT가 가능한 생산 설비 투자로 가시적 성과를 당장 얻을 수 있다. 일례로 펜실베니아 요크에 소재한 할리 데이비슨 생산 공장에서는 현재 각 생산 단계가 모두 추적 및 기록되는 실시간 성능 관리 시스템에 다양한 장비와 프로세스의 성능을 측정, 기록, 관리하는 소프트웨어와 센서를 도입했다. 예를 들어 페인트 공정에서는 온도와 습도가 모니터링 되어 측정 수치가 수용 가능한 범위를 벗어나면 소프트웨어가 이를 감지해 팬의 속도를 자동으로 조절한다.

대형 스크린, 컴퓨터, 스마트 디바이스를 통해 직원 및 매니저들에게도 실시간으로 데이터를 보내준다. 이 정보를 통해 가시성이 더욱 확보되면서 생산 현장을 보다 정확히 파악할 수 있고, 급변하는 환경에서도 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 생산 최적화를 위한 할리 데이비슨의 이러한 노력은 7% 비용 절감, 2.4% 업무 생산성 향상, 순익 19% 증가라는 성과를 이뤘다.


2. 공급망 관리

조사 응답자의 64%는 전반적인 공급망 관리를 최우선순위에 두고 있다고 답했다. 물류를 확장하고 있는 기업이라면 당연한 얘기다. 예를 들어 지난 몇 년간 급성장세를 나타냈던 아마존은 현재 5억 개의 SKU(Stock Keeping Units)를 관리하고 있으며(올 초만 해도 아마존의 SKU는 4억 개였다), 전 세계적으로 490개 이상의 고객 주문 처리센터, 허브 및 기타 센터를 두고 있다. 이들 중 일부는 규모가 100만 제곱피트 이상에 달한다. 아마존은 지난 2012년 물류 창고 효율성 향상을 목적으로 IoT가 가능한 물류 로봇 업체인 키바 시스템(Kiva System)을 인수했다. 현재 키바의 물류 로봇이 배치된 유통센터에서는 매년 2,200만 달러의 운영비가 약 20% 절감되고 있다. 키바의 물류 로봇이 아마존의 전 세계 255개 유통 센터에 배치된다면 매년 50억 달러 이상의 비용절감 효과를 얻게 될 것이다. 이는 아마존에만 해당되는 얘기는 아니다. IoT 활용 가능한 솔루션을 이용하면 다양한 산업 분야에서 유통과 물류 비용을 절감할 수 있다.


3. 자산 추적 및 관리

IoT는 기업 경영진의 또 다른 주요 관심사 중 하나인 자산 추적과 관리 부문도 향상시킬 수 있다. 조사 응답자의 74%가 자산 추적과 관리를 주요 관심사 중 하나로 꼽았다. 상당한 규모의 자산 설비를 보유한 기업이라면 IoT를 통해 설비의 위치, 상태, 효율성에 관한 주요 정보를 얻을 수 있다.

설비 고장은 어떤 생산 공정이든 비용 손실로 이어질 수밖에 없기 때문에, 원격 모니터링을 통해 미처 예상치 못한 설비 고장 가능성을 제거할 수 있다면 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 또한 자산의 위치, 환경과 상태 등에 관한 정보를 거의 실시간으로 파악할 수 있다면 자산의 사용과 배치를 최적화할 수 있고, 이를 통해 ROI를 극대화할 수 있다.


4. 재무 의사결정

조사 응답자의 82%가 최우선 순위 중 하나로 재무분야를 꼽았다. 업종에 상관 없이 재무부서 임원에게 가장 중요한 과제는 현재 활용 가능한 통찰력의 이점을 최대한 누리면서 동시에 리스크를 피할 수 있는지다.

IoT는 실시간 가시성을 제공하므로, ERP 데이터와 회계 시스템을 보완하고 기업을 더 거시적인 관점에서 바라볼 수 있도록 한다. 인도 최대의 전력 생산업체 중 하나인 아트리아 파워(Atria Power)의 사례를 살펴보자.

아트리아 파워는 파트너십을 통해 최근 자사의 전력 생산 및 유통망 예측 모델을 개발했다. 이 회사는 풍력과 태양열 기술을 이용하는 생산 공장을 곳곳에 두고 있다. 예측 모델을 사용하기 위해 아트리아는 풍향, 구름 양 등 환경적 요인을 포함해 자사 설비에서 정보를 파악해 분석할 수 있도록 해주는 IoT 솔루션이 절실했다.

우선 아트리아는 센서를 사용하는 윈드 터빈에서의 데이터 수집으로 프로젝트를 시작했다. I oT 솔루션이 매 90분마다 장비와 환경조건에 대한 세부 사항을 전송했고, 이를 통해 향후 2 4시간 내 에너지 생산량을 예측할 수 있게 되었다. 이를 기반으로 아트리아 파워는 현재 제공 가능한 전력량과 향후 판매 가능한 여분의 전력량을 보다 정확히 예측할 수 있게 되었다.


5. 고객 경험

가장 광범위하게 적용될 수 있는 I oT 분야 중 하나는 아마도 고객 경험 향상일 것이다. 응답자의 90%가 잠재적인 고객 경험 향상이 IoT를 이용하는 가장 중요한 이유 중 하나라고 답하기도 했다. 일례로 건설 중장비 업체인 캐터필라(Caterpillar)는 IoT와 다른 디지털 기술의 결합을 통한 비즈니스 트랜스포메이션을 꾀하고 있다. 이 회사는 이미 10여 년 전부터 자사 설비에 센서와 임베디드 커넥티비티를 구현하기 시작했다. 현재는 기관차와 산업발전기부터 건설 및 광산 장비에 이르기까지 캐터필라가 생산하는 거의 모든 제품에서 중요한 데이터에 대한 측정과 커뮤니케이션이 가능하다. 그리고 현재 캐터필라는 56만 대 이상의 차량에 대한 데이터를 수집해 차량 소유주에게 전송하고 있다. 또한 고객이 자사 데이터를 검색, 프로세스 및 분석할 수 있는 소프트웨어와 분석 툴 그리고 API도 개발해 제공하고 있다.

앞의 사례에서 보는 것처럼 IoT는 거의 모든 기업의 비즈니스 성장을 지원하는 무한한 잠재력을 갖고 있다. 생산 최적화, 공급망 간소화, 더 나은 자산 추적과 관리, 향상된 재무 의사결정 그리고 더 나은 고객 경험까지. 어떤 분야에서 그 성과가 나타나든 I oT는 이제 거의 모든 산업 분야에서 기업의 수익을 증가시키고 있으며, 이는 앞으로도 계속될 것이다.



PART 02

성공적인 IoT 구현을 위한 선결 조건

전 세계 기업 대부분이 IoT의 중요성을 충분히 이해하고 있다. 앞서 언급했듯, 전 세계 500명 이상의 기업 임원을 대상으로 한 조사에서 응답자의 90% 이상이 IoT가 자사의 미래 비즈니스에 중요한 영향을 미칠 것이라고 답했다. 뿐만 아니라 응답자들은 현재 부상하고 있는 모든 신기술 중에서도 AI와 로봇을 제치고 IoT를 1순위로 꼽았다.

그럼에도 불구하고 IoT 도입은 여전히 초기 단계에 머물러 있다. 조사에서도 IoT 초기 단계이거나 이제 막 파일럿 프로그램을 시작했다고 답한 응답자가 무려 49%에 달했다. 히타치 밴타라 제품 및 솔루션 마케팅 부문 부사장 John Magee에게 IoT의 현재와 더불어 기업이 전반적인 운영 전략의 일부로 IoT를 도입할 수 있는 방법은 무엇인지 들어보았다.


Q. IoT 투자를 검토 중이고, IoT의 경제적 이점에 대해서도 충분히 알고 있는 경영자가 이와 관련해 중점을 둬야 할 사항이 있다면 무엇인가?

대부분 기업은 운영효율성 향상 또는 신규 매출 창출 중 하나를 목표로 IoT 프로젝트를 검토한다. 제품 생산 기업은 자사 제품의 생산 또는 사용법을 최적화하고, 새로운 서비스를 제공할 수 있는 방안을 모색 중이다.

이들 기업의 목표는 기업 운영 및 경쟁 방식을 변화시키는 것이다. IoT를 활용하고자 하는 기업의 경영진에게 가장 중요한 것은 성과 목표를 설정하고, 이 목표 달성을 지원하는 IoT 데이터를 결정하는 것이다. 비즈니스 가치는 새로운 데이터로부터 나온다. 따라서 모든 프로젝트는 바로 현재 지점에서부터 시작해야 한다.

예를 들어 제조업체라면 품질 문제가 왜 늘 한 생산 라인에서만 불거지는지 알고 싶을 수 있다. 물류업체라면 스케줄링 최적화를 위해 부품과 배송 위치 파악이 가장 중요할 수 있다. 또 상품 생산기업이라면 자사의 상품으로 고객이 더 많은 가치를 누릴 수 있도록 새로운 부가가치(혹은 서비스)를 판매하고 싶을 수 있다. 목표가 무엇이든 현재 취합해야 하는 데이터가 어떤 것이고, 누가 그 데이터에 액세스할 것인지만 결정한다면 기술에 대한 요구사항을 더 쉽게 파악할 수 있고 성공에 투자하는 시간도 단축될 수 있다.


Q. 경영진이 원하는 비즈니스 성과를 얻기 위해 어떤 데이터가 가장 중요한지 검토해야 한다. 이때 알아야 할 것은 무엇이며, 어떻게 접근해야 하나?

IoT의 근간은 새로운 비즈니스 데이터가 쌓이는 풍부한 데이터 소스다. 머신과 디바이스에서 취합된 데이터, 그리고 이들 머신이 동작하는 공간과 환경에서 취합된 데이터 말이다. 현재 진행 중인 상황 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있다면 그것만으로 충분히 혁신적일 수 있다. 이와 함께 비즈니스 가치를 제공하는 통찰력을 확보하려면 약간의 분석이 더해져야만 한다.

이 지점이 바로 빅데이터 분석, 머신러닝, AI(인공지능)와 같은 기술이 제 역할을 하는 지점이다. 분석은 현재 발생하고 있는 상황에 대한 이해뿐 아니라 학습, 그리고 더 스마트한 결과를 얻기 위해서 중요한 핵심 요소다. 그래야만 IoT 솔루션이 문제 발생을 예측하거나 문제 원인을 찾아낼 수 있다. IoT가 제공하는 엄청난 양의 데이터에 대한 분석 없이는 이러한 문제들을 해결하기 어렵다.

IoT에 대한 가장 올바른 관점은 IoT를 ‘기업 내 다른 부분에서 이미 수행하고 있을지 모르는 비즈니스 분석의 확장’으로 보는 것이다. IoT데이터를 기존의 전통적인 비즈니스 데이터와 다르게 인지하는 법은 바로 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’이라는 개념에 있다. 디지털 트윈은 물리적인 디바이스에 대한 소프트웨어 버전을 의미한다. 물리적인 디바이스에서 데이터가 전송되면 그에 상응하는 데이터가 디지털 트윈에 취합·저장되는 것이다.

디지털 트윈은 해당 자산에 관한 모든 것을 알고 있다. 어디에서 생산됐고, 어떤 운영과정을 거쳤으며, 마지막으로 서비스 된 시점은 언제인지 등에 대해서 말이다. 데이터 사이언티스트들은 수십만 개에 달하는 이러한 디지털 트윈 데이터를 분석하기 위해 소프트웨어를 사용한다. 이를 통해 해당 데이터에 상응하는 물리적 자산을 최적화할 수 있는 강력한 분석 모델을 만들어낼 수 있다. 이러한 접근방식에 기반해 자산의 가동 시간과 성능을 강화하고, 주요 자산의 수명을 늘리며, 유지보수와 운영을 최적화할 수 있다.


Q. 데이터를 싱글 버전의 사실 정보로 취합해 결론을 도출하고 있는 상황이다. 이 정보를 보다 포괄적으로 통합시키는 방법이 있다면?

많은 IoT 시나리오에는 가치로 향하는 단계가 존재한다. 첫 번째 단계는 물리적 디바이스, 두 번째 단계는 이 디바이스의 운영이며, 마지막 단계는 운영과 관련한 비즈니스 프로세스와 에코시스템이다.

생산공장을 예로 들어보자. 중요한 공장 설비에 센서를 사용하고 있다면 해당 설비를 더 효율적으로 가동할 수 있도록 해주는 데이터를 취합할 수 있다. 데이터를 충분히 취합하면 설비 고장을 사전에 예측하고 대처할 수 있다. 이 단계가 바로 유지보수 및 관리 최적화를 위해 설비에 대한 데이터 통찰력을 사용해야 하는 다음 단계다.

축적된 데이터가 많을수록 가시성은 향상되고, 운영의 모든 부문을 최적화할 수 있는 기회도 증가한다. 공장에 대한 일종의 항공 교통 관제 시스템인 셈이다. 자산에서부터 운영, 그리고 비즈니스 프로세스에 이르는 이 단계들은 모든 업종에서 마찬가지로 작동한다.


Q. IoT 프로젝트라는 ‘복잡한 시도’를 기업 단독으로 수행하지 않는 것이 최선이라는 의견이 지배적이다. 프로젝트 파트너 선정 시 가장 중요하게 평가해야 하는 요소는 무엇인가?

기업이 속한 업종을 이해하고 기업의 데이터 전략에 도움이 되는 방법론을 갖고 있는 파트너와 협력하는 것이 최선이다. IoT는 가장 최신 기술이기 때문에 과대 포장된 홍보에 현혹될 수 있고, 이는 잘못된 투자로 이어질 수도 있다. IoT 데이터와 분석이 어떻게 원하는 비즈니스 성과를 가져다 줄 수 있는지에 대한 충분한 이해를 기반으로 실질적인 방법론과 풍부한 경험을 갖고 있는 파트너와 협력하는 것이 성공으로 향하는 핵심이다.





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