디지털 기업이 되겠다는 야망을 추구하는 과정에서 IT 리더들은 정보 시스템 현대화에 주로 집중하는 경향이 있었습니다.
이제 전체 제품 라이프사이클의 통합이 주목받으면서 운영 기술(OT) 시스템에서 얻은 데이터로부터 가치를 창출하는 데 더 큰 비중을 두고 있습니다.
운영 시스템이 일반적으로 생성하는 방대한 양의 데이터는 사전 고려가 필요합니다. 이는 단순히 제품 개발 및 제조 프로세스에서 정보를 수집하는 것이 아니라, 원활하고 쉽게 액세스할 수 있는 디지털 스레드의 일부로서 라이프사이클 전반에 걸쳐 해당 정보를 활용하는 것입니다.
운영 기술(OT) 시스템에서 정보를 캡처하고 맥락화하여 이를 가치 사슬 전반에 걸쳐 결과를 개선하는 데 사용함으로써 제조업체는 더 나은 품질의 제품을 일관되게 적절한 경제적 투입으로 제공할 수 있는 더 나은 위치에 있을 수 있습니다.
가트너에 따르면 OT는 “기업의 물리적 장치, 프로세스 및 이벤트를 직접 모니터링 및/또는 제어하여 변화를 감지하거나 유발하는 하드웨어 및 소프트웨어”입니다. 이 정의에는 물리적 세계와 가상 세계의 통합이 내포되어 있습니다. OT 시스템은 IT와 점점 더 유사해지고 있으며 ISA-95 프레임워크를 기반으로 하는 OS 및 통신 스택과 같은 기본 핵심 기술을 점점 더 많이 공유하고 있습니다. 따라서 이 두 가지 전통적으로 이질적인 세계의 융합은 이제 커넥티드 산업용 IoT 환경의 중요한 구성 요소가 되었습니다.
IT 세계에서 자동화를 향한 추진은 잘 진행되고 있습니다. 로봇 프로세스 자동화와 같은 프로세스 기술은 효율성을 높이고 인적 오류의 위험을 줄이기 위한 확립된 수단입니다. 이제 초점은 운영 기술 세계에 동일한 수준의 효율성을 제공하는 것으로 이동하고 있으며, 이를 통해 IoT 플랫폼과 디지털 프로세스를 통해 이 두 측면 간의 통합을 개발하고 있습니다.
이러한 관계를 구축하면 이해관계자에게 장비 성능, 제조 운영 및 프로세스 효율성부터 품질, 변동성, 그리고 제품 개발의 비용 관리에 이르기까지 모든 것에 대한 온디맨드 정보를 제공할 수 있습니다.
따라서 운영 기술에서 맥락을 얻는다는 것은 장비 계층에서 정보를 캡처하여, 제조 방법과 그에 따른 제품의 품질을 포함해 생산되는 모든 것이 비즈니스 목표 및 고객 수요와 직접적으로 연결되도록 하는 것을 의미합니다.
OT 데이터를 비즈니스 의사 결정에 통합하는 것은 매우 복잡한 다변량 환경에서 프로세스를 개선하고 변동성을 제어하는 데 중요합니다. 데이터는 수신자의 역할과 기능에 따라 다른 의미를 가질 수 있으므로, 생산 시스템에서 추출한 정보는 이를 사용하는 사람의 특정 요구 사항에 따라 맥락화되어야 합니다.
OT 수준에서 더 많은 맥락화를 구축함으로써 이 데이터에 의존하는 모든 시스템은 원활한 디지털 스레드로 통합될 수 있습니다. 디지털 스레드는 다양한 비즈니스 프로세스와 기능 전반에 걸쳐 동질적이고 보편적으로 액세스 가능한 데이터 표준을 만드는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스의 각 부분에서 나온 OT 데이터는 새로운 제품의 설계 및 개발 지원 또는 시장 내 제품 서비스와 같은 가치 사슬의 다른 부분에 가치를 제공할 수 있습니다.
조직은 항상 더 민첩해지기를 원합니다. 가동 중단 시간을 피하고, 효율성을 높이며, 시장 출시 시간을 최대한 단축하고자 합니다. 제조 운영에 데이터 기반 접근 방식을 적용함으로써 의사 결정자는 시간이 지남에 따라 프로세스에 개선 사항을 구조화하여 생산의 일관성과 예측 가능성을 높일 뿐만 아니라 최적화된 비용으로 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
제품의 초기 발견 단계부터 개발, 제조, 그리고 시장 출시까지 데이터의 품질과 통합을 개선하면 모든 단계에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 비즈니스 연속성은 매우 중요하며, C-레벨 임원 및 기타 의사 결정자가 공급망 및 생산 운영 전반에 걸쳐 올바른 데이터에 액세스할 수 있으면 병목 현상과 비효율성의 원인을 훨씬 쉽게 파악할 수 있습니다.
제조업은 디지털 트랜스포메이션을 향해 큰 발걸음을 내딛었습니다. 아직 발전 중인 분야이지만, 통합 의사 결정의 일부로 운영 기술 컨텍스트를 수집하고 이를 기반으로 행동하는 제조업체는 이미 막대한 효율성 이점을 누리고 있습니다.
생산 환경에서 자동화를 더욱 추진함에 따라, 장비와 제품 개발 프로세스에서 정보를 추출하고 이를 조직의 다양한 수준과 가치 사슬의 일부에 맥락적으로 제시할 수 있는 시스템을 갖추는 것이 훨씬 더 중요해질 것입니다.
시작점은 기존에는 불가능했던 운영 시스템에 인텔리전스 계층을 도입하는 것입니다. IT 및 운영 기술 시스템 전반에 걸쳐 데이터 기반 접근 방식을 취한 다음 조직의 의사 결정 프로세스에 직접 연결함으로써 제조업체는 디지털 트랜스포메이션 목표를 가속화할 수 있습니다. 제품 설계와 공장 관리에서 재무 및 최고 경영진에 이르기까지 수집된 데이터는 내부 효율성 관점과 고객 요구 충족 관점 모두에서 비즈니스 운영의 효과를 형성하고 측정하는 데 도움이 될 것입니다.
Published 2022년 2월 2일
