2016년 화제가 된 산업용 IoT(미국에서는 IIoT, 독일에서는 Industrie 4.0으로 불린다)는 컨슈머용 IoT에 비해 비용 절감이나 생산성 향상 등에서 큰 장점이 있다는 것이 이미 밝혀졌었다. 그래서인지 작년에 Industrie 4.0이나 IIoT는 많은 전시회나 컨퍼런스에서 화제를 모았다. 하지만 디지털화의 중요성을 인식하고 있지만 적극적으로 투자하는 기업은 많지 않았다.
현재 IIoT의 대부분 사례가 구동 모니터링이나 예지보전 솔루션이다. 또 OT(Operational Technology, 운용 기술)와 IT를 통합하기 위해서는 양쪽 분야의 지식, 더 나아가 보안 지식이 필요하다. 그러나 이런 지식을 모두 갖고 있는 인재가 많지 않다 보니 컨설팅 서비스의 수요가 높다.
최근 경향을 살펴보면 솔루션 벤더나 시스템 인터그레이터를 비롯해 IIoT 솔루션을 전개하는 기업이 적극적으로 파트너십을 맺어 독자적 솔루션에 타사 제품이나 기능을 도입해 풀 서비스 프로바이더를 목표로 하는 상황이다. 예를 들어 Schneider Electric과 Accenture의 5년간 협력 협정, ABB와 IBM, Huawei와 GE, PTC와 마이크로소프트, SAP와 미츠비시 일렉트릭 유럽, SAP와 KUKA 등이 있다. 시장점유율을 확보하기 위해 대기업이 세계 각지에서 파트너십 프로그램을 전개하는 예로는 인텔 IoT 솔루션 얼라이언스, GE 글로벌 얼라이언스 프로그램, 미츠비시전기 e-Factory 얼라이언스 파트너 프로그램 등이 있다. 이런 통합 경향이 앞으로도 계속되면 미래에는 기준이 될 플랫폼이 나올지도 모른다.
또 IIoT의 최대 과제는 `보안`과 `통합 운용성/준비 부족`이지만, 2017년 내에 대책 솔루션이 등장할 것으로 기대된다. 보안 문제의 경우 설비가 해킹당하면 비용적인 손해뿐 아니라 목숨이 걸린 사고가 발생할 수도 있어 상당히 높은 장벽이 되고 있다. 또 IT의 라이프사이클이 빠르므로 선진적인 IT 솔루션을 레거시 시스템에 어떻게 연결할지도 과제가 되고 있다.
`표준화`의 경우 산업 설비 접속시 사용해야 할 규격이 아직 정해져 있지 않으므로 관망하는 기업이 많다. 또 산업 네트워크용 이더넷이나 통신 TCP/IP가 폭넓게 채용되었음에도 불구하고 OT나 IT 소프트웨어 애플리케이션 분야에서는 아직 상호 운용성이 없다. 이런 장벽을 극복하기 위해 몇 가지 솔루션이 존재한다.
Node-RED는 엣지 컴퓨팅으로서 산업용 제어장치 등을 클라우드 서비스에 접속해주는 오픈소스 비주얼 접속 툴이다. Node-RED를 사용하면 IIoT 애플리케이션 개발자가 기존의 소프트웨어 코드를 사용해 엣지 디바이스를 직접 독자적인 애플리케이션에 넣을 수 있다. MQTT는 Publish/Subscribe 아키텍처를 사용해 데이터를 송신하는 프로토콜이다. IIoT 용도로는 오픈 표준이나 원격통신 혹은 안정되지 않은 접속이나 방화벽으로 보호되고 있는 디바이스와 통신할 때도 사용 가능하다.
IIoT의 채용으로 기대되는 장점은 효율화와 최적화뿐 아니라 장기적으로 공급과 수요가 맞아떨어지는 경제를 완성하여 폐기물이 없는 사회를 만들어내는 것이다.
산업용 전시회인 하노버 메세 2017에서는 예지보전 툴 외에 디지털 트윈 디자인의 서비스를 제공하는 기업이 증가한 느낌이었다. 예를 들어 Bosch의 Rexroth, GE의 Predix, Siemens의 Mind Sphere, Dassault의 DELMIA 등이 그것이다. 디지털 트윈이란, 물리적인 설계 등의 자산을 디지털 상에 복사하여 그 설비의 모든 프로세스를 디지털로 시뮬레이션하고 실시간 상황이나 동작 상태 관리를 가능하게 하는 것이다.
그 외에도 산업용 IoT에 관한 발표는 많았다. SAP는 Leonardo IoT의 Distributed Manufacturing이라는 새로운 애플리케이션을 발표했다. 이 애플리케이션은 3D 기술을 공장 환경에 통합하고 디자인팀이나 조달팀이 3D 프린팅 서비스 프로바이더와 협력할 수 있게 한다. IBM은 Cognitive Visual Inspection이라는 Watson IoT 관련 솔루션을 발표했는데, 이것은 제조 현장에서 품질 검사 시간을 최대 80%까지 감소할 수 있게 한다.
또 데이터 처리나 AI는 엣지에서 실시되는 경향이 계속되고 있고, Dell과 Linux Foundation은 일반 IoT 엣지 컴퓨팅 프레임워크 개발을 위해 오픈소스 소프트웨어 이니셔티브가 되는 EdgeX Foundry를 공개했다. EdgeX Foundry는 라우터, 게이트웨이, 서버 등의 엣지 디바이스에서 가동하는 플랫폼으로 대신할 수 없는 산업용 소프트웨어로 개발되었다.
보안 분야에서 스위스의 WiSeKey는 접속되어 있는 디바이스용 디지털 공개키 암호 기반(PKI) 증명서를 제공하는 프레임워크 WiSeKeyIoT를 소개했다. 이 프레임워크는 인증 실리콘 칩에 의해 보호되고 있고 디바이스 라이프 사이클 관리를 포함하고 있는 인증서 관리 시스템을 제공하고 있다.
마이크로소프트는 Azure IoT suite 관련 신제품인 Connected Factory를 소개했다. Connected Factory는 현장의 OPC unified 아키텍처와 OPC 디바이스의 접속을 마이크로소프트 클라우드로 촉진하는 솔루션인데 클라우드에서 인사이트 취득, 안전한 감시나 디바이스 설정을 가능하게 한다. 동시에 마이크로소프트는 Time Series Insights라고 하는 분석/스토리지로 시각화 서비스를 전개하고 있다.
GE 디지털은 산업용 예측 클라우드로 가동하는 메인터넌스 솔루션 개발을 위해 화웨이와 연계했다. 화웨이의 Edge Computing IoT와 GE의 클라우드형 산업용 플랫폼을 통합하여 빠른 산업 자산과 클라우드 애플리케이션의 접속/기계 관리, 데이터 분석 서비스 등을 고객에게 제공하는 것을 목표하고 있다.
시스코는 3가지 새로운 IIoT 관련 제품을 소개했다. IoT 인텔리전스용 커넥티드 자산관리(CAM) 솔루션은 다양한 자원에서 데이터를 추출하고 모든 레거시 시스템에서 복수 데이터 스레드를 통합한다. Industrial Network Director는 공장 전체 네트워크를 관리하는 솔루션이다. 또 시스코의 산업용 IE4000 스위치 타입은 센시티브 네트워킹에 대응하고 데이터를 보호하면서 네트워크 상에서 움직이고 있는 중요한 애플리케이션의 원활한 가동을 확보한다.
프랑스의 Schneider Electric은 Accenture와의 연계로 Digital Service Factory를 개발했다. 이 솔루션은 제품개발 과정에서의 구상에서 제조까지의 기간을 3년에서 8개월로 단축하는 것을 목표로 하고 있다. Digital Factory는 Schneider Electric의 인프라스트럭처나 고객공장의 수백만이나 되는 커넥티드 디바이스의 데이터를 수집하여 새로운 산업 IoT 서비스 개발을 촉진한다. 이 협력은 산업 IoT나 디지털 서비스 전개를 지원하는 목적으로 2016년 양사에서 5년간 계약했다.
IIoT는 공동 이노베이션에 의해 촉진된다고 타이완의 어드밴텍은 생각하고 있다. 그래서 2017년 5월에 iFactory SRP 오픈 플랫폼을 독립 개발자에게 공개했다. PTC가 제공하는 Keyware라는 산업통신용 소프트웨어는 마이크로소프트 Azure Cloud와 통합이 가능해졌다. Keyware의 KEYServerEX 소프트웨어는 산업제어 장치로부터 Azure Cloud 플랫폼에 데이터를 이동할 수 있도록 업그레이드되어 산업 환경에서 IoT 자산의 접속이나 관리를 더욱 효율적으로 실현한다.
SAP는 SAP Cloud Platform 전개 확대를 목표로 하고, 미쯔비시전기와 KUKA AG와의 파트너십을 발표했다. SAP는 미쯔비시전기의 e-Factory Alliance 파트너 프로그램에 참가한다고 했다.
2017년 5월에는 에릭슨과 마이크로소프트가 제휴를 발표했다. Ericsson IoT Accelerator를 마이크로소프트 Azure에 연결하고 Azure의 클라우드를 통해 기업을 직접 에릭슨의 Device Connection Platform을 이용하는 모바일 오퍼레이터의 에코시스템에 연결하는 구조다.
또 다양한 분석을 엣지 측에서 행하는 경향이 강해졌다. 그래서 엣지에서 이더넷, 게이트웨이, 이더넷 스위치, 라우터, 라즈베리파이와 같은 소형 컴퓨터의 수가 증가하고 있다. 엣지에서 수집한 데이터를 필터링하거나 중계하여 현장에서 데이터 분석이나 이상을 검출하고, 만약 이상이 있는 경우 관리자에게 알려서 즉시 대응하게 한다. 이런 대응의 결과, 제조 과정의 품질이나 생산수율을 향상시킬 수 있는 외에 클라우드에 송신하는 데이터량을 삭감하고 비용도 절감할 수 있다.
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