지속 가능한 데이터 기반 운영의 3가지 핵심 요소

운영 환경에서 지속가능성과 생산성 목표를 달성하는 것은 데이터에서 시작됩니다. 다행히 대부분의 조직들은 진행 상황과 결과를 촉진하는 데 도움을 주는 데이터를 이미 보유하고 있습니다.

보유한 데이터를 이해하면 더 나은 로드맵을 구축하고, 운영에서 불필요한 비용과 복잡성을 제거할 수 있습니다. 향후 투자가 필요할 수도 있지만, 기존 운영 기술에서도 가치를 발현할 수 있다는 점에 주목해야 합니다.

기존 솔루션에서 어떤 데이터를 얻을 수 있는지 파악하면 투자 가치를 극대화하는 데 도움이 됩니다. 또한 이는 다음의 출발점이 될 수 있습니다.

• 데이터에 대한 기준 설정 및 보고
• 기회 영역 파악
• 목표 달성을 향한 진행 상황 추적

이러한 데이터는 프로세스 개선을 위한 실행 가능한 계획의 기반이 됩니다. 예를 들어, 에너지 사용량의 기준을 설정하면 패턴을 발견하여 ESG 보고 기능을 개선하고 소비량을 줄일 수 있습니다. 이러한 유형의 이니셔티브는 지속가능성 목표를 지원할 뿐만 아니라 효율성, 절감 및 생산성 목표도 지원합니다.

이를 위해서는 다음이 필요합니다.

자동화 솔루션을 자세히 살펴봐야 합니다. 생성 및 수집된 데이터를 검토하여 지속가능성(및 생산성)을 위해 어떻게 활용할 수 있는지 평가합니다. 자동화 전문가는 이러한 검토 작업을 대신 수행할 수 있으므로 전문가와의 협력을 고려하는 것이 좋습니다.

생산 효율성 데이터나 에너지 사용량의 판독값을 제공하는 센서와 기계가 이미 설치되어 있을 수 있습니다. 필요한 세부적인 데이터를 얻기 위해 센서가 몇 개 더 필요할 수도 있지만, 대부분의 경우 기존 장비는 지속가능성과 관련된 데이터를 얻을 수 있는 소스로서 중요한 역할을 합니다.

예를 들어, 기존의 산업 제어 및 자동화 하드웨어와 소프트웨어는 에너지 데이터 소스로서의 역할을 병행하여, 현장, 영역, 라인 및 기계 수준에서 생산 데이터에 문맥화된 에너지 데이터를 제공할 수 있습니다. 이러한 데이터가 운영 전반에 통합되면, 용수가 많이 필요한 프로세스에서 소비되는 에너지를 파악하는 등 리소스의 영향을 보다 광범위하게 조명할 수 있습니다. 또한 배출량 보고 같은 중요한 비즈니스 요구 사항도 지원할 수 있습니다.

주요 데이터가 빠르게 표시되고 분석에 사용할 수 있는지를 평가해야 합니다. 경우에 따라 데이터 표출, 모델링 및 집계 방식을 최적화하는 작업을 수행해야 합니다. 조직의 현재 상태와 상관없이, 기존 솔루션에서 생성되는 지속가능성 관련 데이터에 대한 완전한 그림을 확보하면, 기존 솔루션을 최대한 활용하고 간극을 파악해 투자의 우선 순위를 정할 수 있습니다.

지속가능성 목표를 달성하는 것은 모니터링과 보고를 위해 신뢰할 수 있는 문맥 데이터를 확보하는 것에서 시작됩니다.

데이터가 문맥화되고 신뢰할 수 있게 되면 그 다음 단계는 이러한 데이터와 고급 알고리즘을 기반으로 작업을 자동화 및 최적화해야 합니다. 머신 러닝(ML)이나 인공 지능(AI) 같은 기술은 제어 시스템에 대응 단계를 안내하고 지속적인 개선 기회를 제공할 수 있습니다.

데이터와 알고리즘을 기반으로 작업을 자동화하면 프로세스 개선에서 성능 최적화에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 일상적으로 프로세스 변수와 리소스 소비를 세부적으로 조정하여 필요한 부분만 사용하도록 만드는 것이 가능합니다.

ML과 AI를 통해, 시스템은 예측된 조건에 따라 실시간으로 프로세스를 동적으로 조정하여 효율성을 높이고, 대규모로 지속가능성과 생산성 목표를 달성하도록 지원할 수 있습니다.

이를 위해서는 다음이 필요합니다.

고급 분석 기능을 평가해야 합니다. 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출해 모델링할 수 있는 도구가 이미 있을 수 있습니다. 간극이 존재한다면, ML 및 AI 기능을 추가하는 것이 새 하드웨어를 배포하는 것보다 더 간단하고 빠를 수 있다는 점을 기억해야 합니다.

예측적 인사이트에서 높은 가치를 얻을 수 있는 사용 사례를 파악합니다. 예를 들어, 알고리즘은 특정 라인, 기계 또는 부품의 에너지 소비를 예측하도록 훈련될 수 있으며, 이를 통해 이상 현상을 감지하고 시정 조치를 트리거하는 규칙을 설정할 수 있습니다. 유사한 모델링을 수행하면 장비의 유지보수가 필요하거나 용수 처리 작업에서 화학물질의 주입 설정치를 변경해야 하는 경우 등 여러 다른 시나리오에서 예측을 수행할 수 있습니다.

자동 개선이 가능하도록 제어 시스템에 연결해야 합니다. 자동화 시스템과 알고리즘을 함께 사용하면 새로운 수준의 최적화가 가능합니다. 압력 변동을 예측하고 선제적으로 관리하여 누출을 줄이며 신뢰성을 높이는 스마트 수압 관리 시나리오를 고려해 볼 수 있습니다.

자동화 시스템에 인텔리전스 계층을 추가해주는 고급 프로세스 제어 솔루션은 이러한 목적으로 설계되었습니다. 이 솔루션은 현재 데이터와 예측 데이터를 지속적으로 평가하고, 그 데이터를 원하는 결과와 비교하며, 선제적으로 변화를 추진합니다. 이를 통해 프로세스의 변동성을 자동으로 줄이고 리소스 사용을 최적화할 수 있습니다.

데이터에 기반해 지속가능성에 접근하는 방식은 궁극적으로 전체 제품 수명주기와 가치 사슬 전반에 걸쳐 확장되어야 합니다.

운영 및 에코시스템에서 데이터를 수집하고 문맥화하는 것부터 시작합니다. 또한 성능 개선에서 성능 최적화로 이동하는 조치를 자동화하는 작업도 포함시켜야 합니다. 이를 통해 포괄적이고 확장 가능한 개선을 추진하기 위한 기반이 마련됩니다.

지속가능성 보고가 성숙되고 제품이 진화함에 따라 적응하는 것이 매우 중요해질 것입니다. 고품질 데이터 스트림을 확보하면 규정 준수 요구 사항과 새로운 요구 사항에 맞게 운영을 조정할 수 있습니다.

분석 및 AI 솔루션을 자동화와 결합하면 시장에서의 포지셔닝이나 가격에 영향을 주지 않고 비용과 탄소 배출량을 동시에 줄일 수 있습니다.

이러한 역량을 통해, 지속가능성을 위한 최적화는 생산에만 초점을 맞추는 것이 아니라 대규모의 지속적인 비즈니스 프로세스가 됩니다. 최적화 계획이 수립되면, 보다 지속 가능한 세상을 지원하는 더 큰 이니셔티브를 추진할 수 있습니다.

이를 위해서는 다음이 필요합니다.

규모에 맞는 데이터와 분석 기능을 설정합니다. 가치 사슬 전반에서 보다 지속 가능한 운영 모델을 향한 여정은 실행 가능한 데이터의 안정적인 흐름을 생성해 인사이트를 도출하고 리소스 사용량을 개선하는 것에서 시작됩니다. 이는 단일 시스템에서 시작하여 확장하는 것이 가능합니다. 그 다음으로는 데이터를 분석해 모델링하고 인사이트를 확보해, 단일 라인 수준에서 시작하여 전체 작업을 포괄하도록 확장하는 방식으로 리소스 사용량을 개선합니다.

지속적인 개선을 위한 운영 체제를 구축해야 합니다. 지속가능성과 관련된 디지털 인사이트를 발견하고 변화를 지원하는 프로세스는 폐쇄 루프형 방식의 기반이 됩니다. 완전하게 자동화된 연속 개선 접근 방식은 IT/OT 통합이 필요하며, 이를 통해 생산의 모든 단계는 물론, 궁극적으로는 전체 가치 사슬에서 디지털 데이터 스레드를 구현할 수 있습니다. 이러한 원활한 데이터 흐름은 리소스 사용량에 대한 포괄적인 이해를 가능하게 하고 개선과 최적화에 공동 접근 방식을 취할 수 있도록 지원합니다.