인더스트리 4.0(Industry 4.0)이란?

인더스트리 4.0(Industry 4.0)이란?

인더스트리 4.0은 제4차 산업 혁명으로도 알려져 있으며 제조업과 공급망을 혁신하기 위해 스마트 기술을 활용하는 국가 전략입니다. 인더스트리 4.0은 현재 진행 중인 산업혁명으로 독일 총리가 처음 주도하여 2011년에 제안되었으며, 산업용 사물인터넷 (IIoT)과 사이버-물리 시스템 (CPS)을 중심으로 스마트 기술을 활용하여 자동화, 모니터링, 공급망 분석 등 다양한 분야에서 혁명적인 변화를 일으키고 있습니다.

 

이러한 변화는 기업의 생산과 공급 체인을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있으며 IIoT는 기계, 로봇, 차량 등의 실제 사물들을 인터넷에 연결하여 실시간 데이터 수집과 공유를 가능하게 하고 이를 통해 스마트 자율 시스템이라고도 불리는 컴퓨터 기반 알고리즘을 이용하여 사물들을 모니터링하고 제어할 수 있습니다.

 

즉, 인더스트리 4.0은 스마트 제조 및 공장부터 지능형 창고 관리, 물류까지 비즈니스의 공급망을 구성하는 모든 요소를 '지능화'합니다. 이를 통해 생산 과정에서의 자동화, 효율화, 품질 향상 등을 실현할 수 있으며 인더스트리 4.0은 공급망에만 그치지 않고 전사적 자원관리(ERP)와 같은 백엔드 시스템과도 연동하여 비즈니스에 이전에 없던 수준의 가시성과 제어 능력을 제공합니다.

 

이에 기업은 데이터와 인공지능을 활용하여 생산 프로세스를 최적화하고, 실시간으로 문제를 파악하고 조치할 수 있게 되고 자동화와 스마트 기술을 통해 고객 요구에 신속하게 대응하고 맞춤형 제품을 생산할 수 있습니다. 인더스트리 4.0은 기업들에게 경쟁력과 혁신적인 비즈니스 모델을 제공하며, 더욱 효율적이고 유연한 생산 방식을 실현하는 데 도움을 줍니다.

 

인더스트리 4.0의 9가지 주요 기술

1. 빅데이터와 AI 분석

인더스트리 4.0에서는 다양한 소스로부터 공장 설비, 사물인터넷(IoT) 기기, ERP 및 CRM 시스템, 날씨 정보, 교통 앱 등으로부터 빅데이터를 수집합니다. 이 수집된 데이터는 실시간으로 인공지능(AI)과 머신러닝 기반 분석을 적용하여 활용되는데 이를 통해 공급망 관리의 다양한 영역에서 의사결정과 자동화 개선을 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

 

인더스트리 4.0에서는 빅데이터와 AI 분석을 활용하여 공급망 계획, 물류 관리, 제조, 연구개발(R&D) 및 엔지니어링, 기업자산관리(EAM), 구매조달 등의 영역에서 의사결정을 지원하며 빅데이터와 AI 분석을 통해 수요 예측을 개선하고 생산 계획을 최적화할 수 있습니다.

 

또한, 실시간으로 데이터를 모니터링하여 공급망의 병목 현상이나 이상 동작을 감지하고 조치할 수 있는데, 예를 들어 머신러닝 알고리즘을 이용하여 장비의 이상을 사전에 감지하고 정비 작업을 예측할 수 있습니다. 또한, 예측 유지 보수를 통해 장비의 수명을 연장하고 비용을 절감할 수 있어 자동화와 생산 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

2. 수평, 수직 통합

인더스트리 4.0의 핵심 개념 중 하나는 수평 및 수직 통합입니다. 이러한 통합은 기업 내부에서의 프로세스와 조직 간의 연결을 강화하여 생산성과 효율성을 향상시키는데 중요한 역할을 합니다.

 

수평 통합은 다양한 생산 시설 및 공급망 전반에 걸쳐 현장 레벨에서의 긴밀한 통합을 의미합니다. 즉, 생산 현장에서의 프로세스들이 서로 조율되어 원활하게 협력하며 운영됩니다. 이를 위해 생산 시설들 간의 데이터 및 정보 공유가 이루어지며, 실시간으로 상호 작용할 수 있습니다.

 

수직 통합은 조직의 모든 계층을 연결하고 데이터가 현장에서 경영진으로, 경영진에서 현장으로 막힘 없이 자유로이 이동할 수 있도록 합니다. 이는 R&D, 품질 보증, 영업, 마케팅 등 다양한 부서와 생산과 긴밀하게 통합되어 데이터와 지식의 고립 현상을 해소합니다. 이를 통해 조직 내의 모든 관련 부서들이 실시간으로 협업하고 의사 결정을 내릴 수 있게 되며, 업무의 효율성과 유연성이 향상됩니다.

 

인더스트리 4.0는 수평 및 수직 통합을 통해 기업의 생산과 관리를 혁신적으로 변화시키는 것을 목표로 하며, 이를 통해 생산 과정의 자동화, 최적화, 유연성 향상, 비용 절감 등 다양한 이점을 얻을 수 있고 기업의 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

3. 클라우드 컴퓨팅

현재의 클라우드 기술은 단순히 속도, 확장성, 저장, 비용 효율성을 제공하는 수준을 뛰어넘어 인공지능(AI), 머신러닝, 사물인터넷 등 최첨단 기술을 기반으로 비즈니스 혁신을 이끌어내는 역할을 합니다. 인더스트리 4.0의 핵심인 데이터는 클라우드에 저장되며, 클라우드 컴퓨팅을 통해 사이버-물리 시스템(CPS)인 생산 시설이 클라우드와 통신하고 상호 조정됩니다.

 

클라우드 컴퓨팅은 기업들에게 여러 가지 이점을 제공하는데 그 첫번째로는, 클라우드는 필요에 따라 자원을 신속하게 확장하거나 축소하여 유연한 비즈니스 운영을 가능하게 합니다. 클라우드는 최신 기술과 도구를 즉시 활용할 수 있는 플랫폼을 제공하여 비즈니스의 혁신과 변화를 촉진하는데, 데이터의 중앙 집중화와 통합을 가능하게 하여 기업 내에서 데이터를 공유하고 활용하는데 효율성을 높여줍니다.

 

또한 클라우드는 데이터의 백업 및 복구, 보안, 개인정보 보호 등의 중요한 측면에서도 안정성을 제공해 기업들이 혁신적인 생산 방식을 추구하고 디지털 경쟁력을 강화하는 데 도움을 주고 있습니다. 클라우드를 통한 데이터의 효율적인 활용과 실시간 연결은 기업의 생산성과 경쟁력 향상을 위한 중요한 도구로 작용하며 새로운 비즈니스 모델과 서비스의 탄생을 가능하게 합니다.

 

 

4. 증강현실(AR)

증강현실(AR)은 인더스트리 4.0의 핵심 개념 중 하나로 실제 환경에 디지털 콘텐츠를 오버레이하여 사용자에게 향상된 경험을 제공합니다. 직원들은 AR 시스템을 통해 스마트 안경이나 모바일 기기를 사용하여 설비, 제품 등의 실제 사물을 보면서 다양한 정보를 시각화할 수 있으며 이 정보에는 실시간 IoT 데이터뿐만 아니라 디지털화된 부품, 수리 또는 조립 설명서, 교육 콘텐츠 등도 포함됩니다.

 

AR은 아직까지 보편화되지는 않았지만, 유지보수, 서비스, 품질 보증, 기술자 교육 및 안전과 같은 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 유지보수 작업 중에 AR을 사용하면 기술자는 실제 장비를 보며 디지털화된 정보를 확인할 수 있어 작업의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있고 서비스 분야에서는 고객 지원을 개선하기 위해 AR을 사용하여 문제 해결 방법을 시각적으로 안내할 수 있습니다. 품질 보증 측면에서는 AR을 사용하여 제품의 불량 부분을 식별하고 수정하는 데 도움을 줄 수 있으며 기술자 교육과 안전에 AR을 적용하면 실제 상황을 모의하여 훈련할 수 있어 위험한 작업 환경에서 안전한 절차를 시각화하여 작업자들의 안전을 보장할 수 있습니다.

5. 산업용 사물인터넷(IIoT)

산업용 사물인터넷(IIoT)은 인더스트리 4.0에서 매우 중요한 개념으로, 종종 사물인터넷(IoT)와 혼용되는 용어입니다. 인더스트리 4.0에서는 기기, 로봇, 기계, 설비, 제품 등 다양한 실물 자산에 센서와 RFID 태그를 사용하여 해당 자산의 상태, 성능 또는 위치와 관련된 실시간 데이터를 수집하고 제공하는데 기업은 이 IIoT 기술을 활용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

먼저, 공급망을 보다 원활하게 운영할 수 있습니다. IIoT는 원자재의 수요를 실시간으로 파악하고 생산량과 일치시켜 자동화된 주문 및 재고 관리를 가능케 합니다. 이는 생산성을 향상시키고 재고 비용을 줄일 수 있는 이점을 제공하며 IIoT는 제품의 디자인과 수정을 신속하게 진행할 수 있습니다. 그리하여 제품에 장착된 센서를 통해 실제 사용 중인 제품의 동작과 성능 데이터를 수집하고 분석함으로써 제품 개선과 수정에 필요한 정보를 빠르게 얻을 수 있게 되는데 이는 제품의 품질을 향상시키고 경쟁력을 강화하는 것을 의미합니다.

 

또한 IIoT는 설비 다운 타임을 방지하는 데에도 큰 역할을 합니다. 실시간 센싱 데이터를 기반으로 IIoT 시스템은 설비의 이상 동작이나 고장을 사전에 감지하여 유지보수 및 수리 작업을 예방적으로 수행할 수 있습니다. 이는 생산 프로세스의 중단을 최소화하고 생산 라인의 효율성을 높이는 데에 도움이 되며 소비자의 선호사항을 정확히 파악하고 제품을 맞춤화하는 데에도 이용될 수 있습니다. 또, 센서를 사용하여 제품 사용 데이터를 수집하고 분석함으로써 소비자의 행동과 요구 사항을 이해할 수도 있는데 이는 개별 소비자에게 맞춤형 제품을 제공하고 시장 조건에 더 신속하게 대응하는 데 도움이 될 것입니다.

 

그밖에 IIoT는 제품과 재고의 추적을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 제품에 태그를 부착하고 센서를 활용하여 제품의 이동과 재고 수준을 실시간으로 모니터링할 수 있으며 공급망의 투명성을 향상시키고 재고 부족이나 낭비를 방지할 수 있는 장점을 제공합니다. 이러한 IIoT의 적용은 기업의 생산성과 효율성을 향상시키며 공급망 및 생산 프로세스를 최적화하고 고객 요구에 더 정확하게 대응할 수 있어 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 인더스트리 4.0 시대에서 IIoT는 기업의 경쟁력과 혁신에 핵심적인 역할을 담당하며 산업 분야에서 긍정적인 변화를 이끌어내고 있습니다.

6. 적층 제조, 3D 인쇄

적층 제조(3D 인쇄)는 인더스트리 4.0을 선도하는 또 다른 중요한 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 처음에는 시제품 제작을 위한 도구로 사용되었으나 현재는 대량 맞춤화부터 분산 제조에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 사용되고 있습니다.

 

3D 인쇄를 통해 부품과 제품을 가상 재고로 디자인 파일 형태로 저장하고 필요할 때 온디맨드 방식으로 인쇄하여 운송 거리와 비용을 줄일 수 있는데 이는 전통적인 생산 방식에 비해 유연성과 효율성을 높여줍니다. 기존의 대량 생산과는 달리, 3D 인쇄는 개별 제품 또는 부품을 필요한 만큼만 생산할 수 있으므로 재고 관리의 어려움을 해소하고 자금 투자를 줄일 수 있습니다.

 

또한, 3D 인쇄는 맞춤 제작과 디자인의 자유도를 크게 향상시킵니다. 제품의 개별적인 요구 사항에 따라 디자인 파일을 수정하여 고객별로 맞춤형 제품을 제작할 수 있는데 이는 소비자들의 다양한 선호와 요구를 충족시킬 수 있는 장점을 제공합니다.

 

그리고 복잡한 형태와 내부 구조를 가진 부품을 한 번에 제작할 수 있어 기능성과 성능을 향상시킬 수 있으며 3D 인쇄는 또한 분산 제조에도 큰 기여를 합니다. 전통적인 생산 시스템에서는 부품 또는 제품을 여러 공장에서 제작하고 조립하는 과정을 거치는 반면, 3D 인쇄는 디자인 파일을 공유하고 필요한 곳에서 지역적으로 생산할 수 있는데 이는 생산 및 운송 비용을 절감하고 환경적인 측면에서도 지속 가능한 제조 모델을 가능케 합니다.

 

 

7. 자율 로봇

자율 로봇은 사람의 개입을 최소화하고 작업을 자동화하는 역할을 수행합니다. 이러한 자율 로봇은 다양한 크기와 기능을 갖추고 있으며, 재고 스캔용 드론, 선별 적치 작업용 모바일 자율 로봇 등이 있습니다.

 

자율 로봇은 첨단 소프트웨어, 인공지능(AI), 센서, 머신 비전 등의 기술이 내장되어 있어 복잡하고 정교한 작업을 수행할 수 있는데 이들 로봇은 주변 환경에서 수신한 정보를 인식하고 분석하여 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 재고 스캔용 드론은 창고나 대규모 저장 시설에서 재고를 실시간으로 모니터링하고 필요한 정보를 수집할 수 있어 인벤토리 관리의 효율성을 높이고 인간의 작업 부담을 줄여줍니다.

 

선별 적치 작업용 모바일 자율 로봇은 제품 또는 물품을 자동으로 인식하고 필요한 위치로 이동시키는 역할을 수행하여 생산 공정에서의 작업 효율성을 향상시키고 인력을 절약할 수 있습니다.

 

또한 이러한 로봇은 첨단 기술을 활용하여 환경 변화에 대응하고, 실시간으로 작업 조건을 감지하여 적절한 조치를 취할 수도 있으며, 비단 제조업뿐만 아니라 물류, 운송, 의료, 서비스 등 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 수행합니다. 이들 로봇의 도입으로 생산성 향상, 인간의 안전 보호, 작업 효율성 향상, 비용 절감 등 다양한 이점을 얻을 수 있으며 인공지능과 머신 비전의 발전으로 자율 로봇은 점점 더 정교하고 다양한 작업을 수행할 수 있게 될 것으로 예상됩니다.

8. 시뮬레이션, 디지털 트윈

시뮬레이션과 디지털 트윈은 IoT 센서 데이터를 기반으로 한 가상 시뮬레이션을 의미합니다. 디지털 트윈은 실제 기계, 제품, 프로세스 또는 시스템의 가상 모델로서, 비즈니스는 이를 활용하여 산업 시스템과 제품의 성능과 유지보수를 이해, 분석 및 개선할 수 있습니다.

 

디지털 트윈은 실제 시스템이나 제품의 동작과 특성을 정확하게 시뮬레이션하는데 사용되는데 이를 통해 기업은 제품이나 프로세스의 동작을 사전에 모의실험하여 성능을 향상시키고 문제를 예측하며, 개선할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 설비자산 작업자는 디지털 트윈을 활용하여 제대로 작동하지 않는 특정 부품을 찾고, 잠재적인 문제를 예측하며 업타임을 늘릴 수 있으며 실시간으로 데이터를 수집하고 분석함으로써 제품의 성능을 모니터링할 수 있습니다.

 

또 센서 데이터를 디지털 트윈에 통합하여 제품의 상태를 실시간으로 모니터링하고 이를 기반으로 유지보수 계획을 세우거나 장기적인 개선 방안을 도출할 수 있어 제품 개발 주기에서 중요한 역할을 합니다. 제품의 초기 설계 단계부터 디지털 트윈을 활용하여 시뮬레이션을 수행하면서 제품의 동작을 최적화하고 문제를 사전에 예방할 수 있기 때문에, 이를 통해 제품의 품질을 향상시키고 개발 비용과 시간을 절감할 수 있습니다.

9. 사이버 보안

인더스트리 4.0에서는 다양한 부분이 연결되고 빅데이터 사용이 증가함에 따라 효율적인 사이버 보안이 매우 중요합니다. 기업은 네트워크 전체에서 위협을 감지, 예방 및 대응하는 데에 있어 '제로 트러스트' 아키텍처, 머신러닝, 블록체인 등의 기술을 구현하여 데이터 보호 위반 및 생산 지연을 최소화할 수 있습니다.

 

인더스트리 4.0 환경에서의 사이버 보안은 기업이 전체적인 네트워크를 신뢰하지 않고, 기본적인 접근 권한에도 의심을 가져야 함을 의미하는 '제로 트러스트' 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 아키텍처는 기존의 방화벽이나 보안 경계를 넘어 개별 사용자 및 기기에 대한 인증 및 권한 부여를 수행합니다. 이를 통해 네트워크 내의 모든 활동을 모니터링하고 이상 행동을 탐지하여 실시간으로 위협을 대응할 수 있습니다.

 

또한, 머신러닝과 같은 인공지능 기술은 사이버 보안 분야에서 효과적으로 활용될 수 있습니다. 기업은 대규모 데이터를 분석하고 비정상적인 패턴이나 위협 신호를 탐지하는 머신러닝 알고리즘을 구축하여 사이버 공격을 사전에 예방할 수 있는데 머신러닝은 지속적으로 학습하며 새로운 위협에 대응하고 보안 시스템을 강화하는 데에도 활용될 수 있습니다.

 

그리고 블록체인 기술은 데이터의 무결성과 보안을 보장하는 데에 활용될 수 있는데, 분산된 데이터베이스로 데이터 변경을 감지하고 검증할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 위변조를 방지하고 중요한 정보의 안전성을 유지할 수 있으며 암호화 기술과 결합하여 데이터의 안전한 전송과 저장을 보장하는 데에도 활용될 수 있습니다.