인더스트리 4.0이란?

인더스트리 4.0 기술, 이점 및 혁신 과제에 대해 알아봅니다.

인더스트리 4.0

인더스트리 4.0은 제조업에서 IoT, AI, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석과 같은 첨단 기술을 사용하여 자동화, 유지보수 및 효율성을 개선하는 것을 의미합니다. 이는 공급망에 큰 영향을 미쳐 공장과 창고를 더 스마트하게 만들고 제품이 고객에게 제때 도착하도록 돕습니다.

핵심 사항

인더스트리 4.0은 AI, IoT 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술을 사용하여 제조업에서 자동화를 촉진하고 효율성을 개선하며 프로세스를 최적화하는 변화를 의미합니다.
네 가지 산업 혁명에는 증기 기관을 통한 기계화, 새로운 에너지원으로 인한 대량 생산, 컴퓨팅 및 통신, 그리고 오늘날 AI, IoT 및 클라우드 기술의 사용이 포함됩니다.
인더스트리 4.0 기술은 IoT, 클라우드 컴퓨팅, AI, 디지털 트윈 및 사이버 보안과 같은 도구를 통해 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하여 운영 및 의사 결정을 개선합니다.
인더스트리 4.0은 생산성, 자동화, 자산 활용 및 품질을 개선하고 물류를 간소화하며 프로세스를 최적화하고 운영 연속성을 보장합니다.
인더스트리 4.0의 과제에는 구형 시스템에 적응하기, 기술 격차 해결하기, 사이버 보안 위험 관리하기, 대량의 데이터를 처리하는 복잡성과 비용을 다루는 것이 포함됩니다.
실제 사례에서는 기업들이 인더스트리 4.0 기술을 사용하여 효율성을 개선하고 프로세스를 향상시키며 더 빠른 통찰력을 얻고 있으며, 이는 미래 공장의 잠재력을 보여줍니다.

인더스트리 4.0 개요

인더스트리 4.0은 클라우드 컴퓨팅 및 분석, AI 및 기계 학습, IoT(사물 인터넷)와 같은 디지털 기술을 생산 시설 및 운영에 통합하기 위해 제조에서 발생하는 변환입니다. 4차 산업 혁명 또는 제조 4.0이라고도 불리는 인더스트리 4.0 제조는 자동화 증가, 예측(사전 예방적) 유지보수 및 자가 최적화 프로세스 개선과 같은 효율성 향상이 특징입니다.

인더스트리 4.0의 가장 큰 영향은 공장에 스마트 제조를 가져오고 물류에 스마트 창고를 가져오는 공급망에 있을 가능성이 높습니다. 그러나 인더스트리 4.0은 백 엔드 시스템과도 연결되므로 소프트웨어가 제품을 적시에 적합한 고객에게 가도록 보장하기 때문에 혁신은 여기서 끝나지 않습니다.

산업 혁명의 역사

1차 혁명: 기계화

1차 산업 혁명은 18세기 말과 19세기 초에 발생했습니다. 증기 기관의 발명은 철도 확장과 더 넓은 경제를 위한 토대를 마련했습니다.

2차 혁명: 대량 생산

19세기 말부터 시작된 2차 산업 혁명은 전기, 가스 및 석유를 포함한 새로운 형태의 에너지를 산업에 도입했습니다. 내연기관이 등장하면서 자동차와 비행기도 등장했습니다.

3차 혁명: 컴퓨터

20세기 말, 3차 산업혁명으로 컴퓨터와 통신이 등장했습니다. 또한 이 혁명은 우주 탐험과 생명 공학 분야의 발전을 가능하게 하는 새로운 기술을 위한 토대를 마련했습니다.

4차 혁명: IT 및 AI

우리는 지금 4차 산업 혁명을 경험하고 있습니다. 이 혁명은 클라우드, IoT, AI 및 증가하는 컴퓨팅 파워와 데이터 접근성에 의해 구동됩니다.

인더스트리 4.0 기술이란?

인더스트리 4.0 기술은 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 다리 역할을 하며, 스마트하고 자율적인 시스템의 기초가 됩니다. 기업 및 공급망은 이미 이러한 기술 중 일부를 사용하고 있지만 함께 사용될 때 모든 잠재력을 실현할 수 있습니다. 가장 중요한 인더스트리 4.0 기술 중 7가지는 다음과 같습니다.

클라우드 컴퓨팅. 클라우드 컴퓨팅은 대부분의 인더스트리 4.0 기술을 구동하는 데이터가 클라우드에 있기 때문에 인더스트리 4.0의 중추입니다.
사물 인터넷. 사물 인터넷(IoT)은 지속적인 연결, 원격 제어 기능 및 데이터 공유를 포함하여 일반 인터넷의 이점을 실제 세계의 상품으로 확장하는 것을 목표로 하는 개념입니다. 장치, 머신, 로봇 및 제품과 같은 물리적 항목에는 상태, 성능 또는 위치에 대한 실시간 인사이트를 제공하는 센서가 포함되어 있습니다. IoT 신호를 가져옵니다. Manufacturing Spotlight 보고서.
Digital twins. 디지털 트윈은 컴퓨터, 프로세스, 공장, 시스템 또는 공급망 시뮬레이션과 같은 물리적 개체의 디지털 표현입니다. 때로는 물리적 자산의 3D 렌더링이 포함됩니다. 인더스트리 4.0의 핵심 구성 요소인 디지털 트윈을 통해 기업은 생산성을 높이고 워크플로를 개선하며 새 제품을 디자인합니다.
빅 데이터 및 분석. 빅 데이터 분석 시스템은 제조 작업의 모든 기능을 모니터링하여 생성된 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 기계 학습과 AI 기술을 사용하여 데이터는 실시간으로 신속하게 처리되어 전체 제조 운영의 의사 결정 및 자동화를 개선합니다.
에지 컴퓨팅. 에지 컴퓨팅은 데이터 원본 근처의 네트워크 에지에서 데이터 처리를 수행하여 클라우드 컴퓨팅 시스템을 최적화하는 방법입니다. 이는 대기 시간(데이터가 생성되는 시점부터 응답이 필요한 시점)을 줄이기 때문에 특히 유용합니다.
AI 및 기계 학습. AI 및 기계 학습은 인더스트리 4.0 혁신과 스마트 팩터리 및 제조로의 전환에 필수적입니다. AI는 스마트 팩터리에서 생성된 데이터를 사용하여 머신을 최적화하고 워크플로를 개선하며 물류를 간소화하여 효율성을 높입니다.
사이버 보안. 인더스트리 4.0에서는 물리적 환경과 디지털 환경 간의 연결성이 증가함에 따라 악의적인 공격 및 맬웨어로 인한 잠재적 위협도 증가하고 있습니다. 그러나 기계 학습과 같은 기술을 사용하면 네트워크 간 위반 및 생산 지연을 최소화하면서 위협 감지, 보호 및 대응을 자동화할 수 있습니다.

인더스트리 4.0의 이점

다음을 포함하여 인더스트리 4.0 기술의 많은 이점이 있습니다.

생산성. AI 및 자율형 시스템이 공장 작업자를 보강하여 생산 효율성과 품질을 높이고 가동 중지 시간을 줄이기 때문에 생산성이 향상됩니다.
자동화. 자동화는 생산 효율성을 극대화하는 솔루션인 경우가 많습니다. AI 및 기계 학습과 같은 기술은 자동화를 가능하게 합니다.
자산 이용. 인더스트리 4.0 기술에서 전체 제조 작업에서 유연성이 높으면 자산 이용이 향상되고 수익이 증가할 가능성이 있습니다.
최적화된 프로세스. 모든 인더스트리 4.0 기술은 제조 프로세스를 최적화하여 효율성을 높이고 고객 서비스를 개선하기 위해 한 용도로 배포됩니다.
작업 연속성. 가동 중지 시간으로 특히 제조 및 생산에 큰 비용이 발생하기 때문에 비즈니스 및 운영 연속성을 보장하는 것이 중요합니다.
향상된 품질. Agile 팩터리 및 스마트 제조 프로세스는 비용을 줄이면서 전반적인 처리량과 품질을 개선합니다.
간소화된 물류. 제조업체는 AI 및 데이터 분석으로 인해 전체 공급망을 파악하여 생산 및 배달을 최적화할 수 있습니다.

인더스트리 4.0 전환의 도전 과제

인더스트리 4.0으로 전환하는 데에는 여러 자체적인 과제가 따릅니다. 예를 들어 기존 자산을 디지털 변환 프로세스에 통합하면 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이겨내야 할 또 다른 장애물은 은퇴하는 직원의 손실과 데이터 과학, AI 및 사이버 보안과 같은 중요한 영역에서 신규 직원 간의 잠재적인 기술 격차입니다.

디지털 변환을 통해 사이버 보안 취약성은 많은 기술의 융합으로 공격 표면이 더 커진다는 점을 고려할 때 항상 우려되는 사항입니다. 데이터 보안은 계속 안전하고 효율적인 상거래를 보호하기 위한 주요 관심사가 될 것입니다. 마지막으로 디지털 변환에서 생성된 방대한 양의 데이터에는 더 많은 스토리지 및 처리 능력이 필요합니다. 데이터 경로 자체는 일반적으로 여러 계층으로 깊기 때문에 이러한 계층이 공개적으로 통신할 수 있도록 하는 것은 비용이 많이 들고 복잡할 수 있습니다.

인더스트리 4.0의 실제 사례

앞에서 설명한 것처럼 인더스트리 4.0으로 전환하면 많은 이점이 있습니다. 회사에서 인더스트리 4.0 기술이 사용되는 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

데이터 인사이트 확장

Dow는 Microsoft 솔루션을 통해 데이터 사일로를 허물고 디지털 제조를 가속화하여 장비 가동 시간, 생산 효율성 및 직원 협업을 개선했습니다. Dow 사례를 읽어보세요.

성능 향상

Novo Nordisk는 혼합 현실을 사용하여 현장 프로세스를 최적화하여 기술자가 보다 효율적이고 최적화된 공동 작업 방식으로 작업을 수행할 수 있도록 했습니다. Novo Nordisk 사례를 읽어보세요.

더 빠른 인사이트 얻기

Black & Decker는 다양한 성능 메트릭을 볼 수 있도록 여러 머신에 IoT 센서를 구현하여 더 빠른 인사이트를 얻었습니다.

이러한 실제 사례들은 미래의 공장의 잠재력을 보여줍니다. 미래의 공장을 상상할 때 자동화가 늘어나고 생산 환경에서 로봇 공학을 더 많이 사용할 수 있다고 예측하는 것은 어려운 일이 아닙니다. 이미 지능형 제조 솔루션 및 스마트 팩터리 전략을 통해 공장이 더 민첩해지고 있습니다. 예를 들어 Lighthouse 공장(World Economic Forum의 Global Lighthouse Network에 의해 정의됨)은 대규모로 고급 제조 및 AI 기반 기술을 구현하고 운영 및 재무상의 이익을 달성했습니다.

미래의 공장에 대해 자세히 알아보세요.

인더스트리 4.0은 클라우드 컴퓨팅 및 분석, AI 및 기계 학습, IoT(사물 인터넷)와 같은 디지털 기술을 생산 시설 및 운영에 통합하기 위해 제조에서 발생하는 변환입니다. 인더스트리 4.0은 4차 산업 혁명 또는 제조 4.0이라고도 알려져 있습니다.
인더스트리 4.0 기술 유형에는 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷, 에지 컴퓨팅, 빅 데이터 및 분석, 사이버 보안, 디지털 트윈, AI 및 기계 학습이 포함됩니다.
생산성, 자동화, 자산 사용률, 최적화된 프로세스, 운영 연속성, 향상된 품질 및 간소화된 물류를 포함하여 인더스트리 4.0 기술에는 많은 이점이 있습니다.
인더스트리 4.0 기술을 채택할 때 대비해야 하는 몇 가지 문제 또는 잠재적인 과제에는 기존 자산 통합, 신규 직원 간의 잠재적 기술 격차, 사이버 보안 취약성, 방대한 양의 데이터 관리 등이 있습니다.
인더스트리 4.0은 더 빠른 인사이트 달성, 성능 향상, 데이터 인사이트 확장 등 회사를 위해 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
먼저 자신의 디지털 변환 상태를 평가하여 인더스트리 4.0 기술을 시작하세요. 그런 다음, 추가 기술을 채택할 준비가 되었는지와 기존 시스템을 어떻게 통합할지를 결정합니다. 데이터 분석을 클라우드로 가져오기 위한 Azure Industrial IoT와 Azure Synapse Analytics 같은 Microsoft 솔루션으로 시작하세요. Azure SQL Database Managed Instance를 추가하여 대량의 데이터에 대한 성능을 최적화합니다.

인더스트리 4.0이란?