데이터 효과적으로 관리하고 총체적인 보안 달성해야

데이터를 효과적으로 관리하고 총체적인 보안을 달성하는 방법 등 구현된 네트워크 연결 장비를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 핵심 전략에 대해 알아본다.



산업용 사물인터넷(Industrial Internet of Things, IIoT)이 단순한 유행을 넘어 비즈니스의 우선순위로 자리매김을 하면서, 어떻게 이것이 가치 있는 방식으로 사용될 수 있을지 궁금해하는 기업들이 많아졌다. 기업들은 또한 어떻게 최신 기술들이 운영에서 IIoT를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는지 알고 싶어한다.

IDC가 수행한 글로벌 IoT 의사결정 설문조사에 따르면, 오늘날 조직들의 IIoT 구현 프로젝트는 파일럿 또는 개념 증명(proof-of-concept) 수준에서 확장 가능한 IIoT 구현으로 진보하고 있는 것으로 나타났다. 설문 응답자의 약 3분의1(31%)은 이미 IIoT 솔루션을 사용하고 있었으며, 43%는 향후 12개월 내에 솔루션을 구현하려 한다고 대답했다. 이러한 맥락에서, IIoT 구현의 성공 확률을 향상하는데 도움을 주는 몇 가지 핵심 전략을 소개한다.

분석 속에 숨겨진 해답

산업 제조 시스템에 포함되는 IIoT 장치 수가 빠른 속도로 늘어나고 있다. 이러한 증가세와 맞물려, 산업체들이 비즈니스 성과를 내기 위해 관리 및 활용해야 하는 데이터 양 또한 엄청나게 증가하고 있다. 확장 가능하고 유연한 분석은 정보를 문맥화하여 장치는 물론 공장과 기업 전체에 다양한 가치를 제공한다.

데이터를 소스에서 실시간으로 분석을 하거나 장기적인 검토를 위해 클라우드에 저장하는 것이 가장 타당한 방식으로 알려져 있다. 가능하면 소스에서, 원시 데이터를 문맥화된 데이터로 처리하는 것이 모범 사례로 자리를 잡아 가고 있다.

그리고 더 많은 기업들과 산업체들이 엣지 컴퓨팅으로 눈을 돌리고 있다. 기업들은 패턴과 비즈니스 가치를 발견할 수 있을지 모른다는 희망으로 모든 비정형 데이터를 저장하는 경우, 추후에 데이터를 클린업하고 정리하는데 막대한 리소스가 필요하다는 사실을 깨달았다. 확장 가능한 분석 접근방식은 기업의 여러 레벨에 존재하는 문제들을 해결함으로써 데이터 과부하를 방지하는데 도움을 준다.




예를 들어, 유지보수에 대한 로컬 분석은 장치 레벨 데이터를 사용하여 핵심 장치와 장비의 상태에 대한 실시간 경보를 생성할 수 있다. 이는 시간이 절대적으로 중요한 공정 가까이에서 더 신속하게 의사결정을 내리고 필요한 조치를 취할 수 있도록 해준다.

컨트롤러나 공장 현장 서버 등의 엣지 장비에 구현된 장비 레벨 또는 공장 레벨의 분석은 장비, 공정 및 공장을 최적화하는데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 또한 예측적 유지보수 전략을 구현하는데도 사용될 수 있다.

엔터프라이즈 레벨 분석은 공장 현장의 정보를 비즈니스 인텔리전스와 통합한다. 이는 여러 현장에 전반에서 규제 준수 노력이나 운영 생산성을 향상시키는데 도움이 된다.

총체적이어야만 하는 보안

IDC 설문조사에서 응답자들이 꼽은 최고의 IIoT 도전과제는 보안(26%)이었다.
놀랍지 않은 결과이다. 보안을 위해 설계되지 않은 구형 장비, 더 쉽게 액세스할 수 있지만 악의적인 또는 의도하지 않은 보안 위협에 노출될 수 있는 정보 등, 보안은 기업들에게 상당히 부담스러운 도전과제가 될 수 있다. 이러한 도전과제에 맞서려면, 산업 보안에 총체적인 접근방식을 취하는 것이 필요하다. 이를 통해 업계 최고의 모범 관행에 조직을 부합시켜 지적 재산과 다른 자산들을 보호할 수 있다.

보안에 대한 총체적인 접근방식은 보안 평가를 실시하여 위험 영역과 잠재적인 위협을 파악하는 것에서부터 시작된다. 무료 보안 평가 툴이 이 부분에서 도움이 될 수 있다. 평가를 완료한 후에는 조직의 보안 상태는 어떤지 그리고 운영을 허용 가능한 위험 수준으로 만들려면 어떤 완화 기법이 필요한지를 알아야 한다.

그 시점에서, 산업 보안 프로그램은 심층 방어(defense-in-depth, DiD) 보안 접근방식을 도입해야 한다. DiD 보안은 단일 보호지점은 ‘공격에 쉽게 무너질 수 있다’는 기본 원칙을 따른다. 이 방식은 물리적, 전자적, 절차적 보호를 사용하여, 기업 전반에 걸쳐 다수의 보호 계층을 생성한다.

일례로, 잠재적으로 악의적인 장치간 트래픽을 탐지 및 방지하고 이에 대응할 수 있도록 셀/영역 존 레벨에서 산업용 방화벽이 구현되어야 한다. 그러나, 이는 다차원적인 보안 프로그램의 일부분일 뿐이다. 오늘날의 기업들은 보안 IoT 시스템을 구현하는데 파트너와 업계 모범 사례들로 구성된 생태계인 참조 아키텍처를 사용한다.

마지막으로 신뢰할 수 있는 공급업체와 협력을 해야 한다. 공급업체가 어떤 보안 정책과 관행을 사용하는지 요구를 하고, 업체가 보안 목표 충족을 위한 자사의 역량에 해가 되지 않고 득이 되는지를 잘 살펴보아야 한다.

경험을 바탕으로 얻은 교훈

로크웰 오토메이션은 IIoT에 대해 그저 말만 하지는 않는다. 자사의 시설들에 커넥티드 엔터프라이즈 (Connected Enterprise)를 실현하여 수익을 향상시켰다. 최근에는 정보기술(IT)과 제조운영기술(OT) 시스템들을 통합하였고, 커넥티드 엔터프라이즈를 구축하는데 분산되어 있는 IIoT 기술들을 활용하였다. 이는 기업의 민첩성과 생산성을 향상하는데 도움을 주어, 더 빠르고, 더 스마트하게 의사결정을 내릴 수 있게 되었다. 결과적으로, 프로세스 제어가 향상되었고 전세계에 위치한 시설들에 표준화된 접근방식이 구현되었다. 
 
로크웰, 수집된 장비 데이터를 직관적인 대시보드 보여줘
머신용 FactoryTalk Analytics 클라우드 출시
여러 다른 소스로부터 수집된 데이터를 정리해 머신 러닝 애플리케이션에 적용해주는 산업용 사물인터넷(IIoT) 덕분에 전사적 차원에서 정보의 활용이 증가했다. 그러나 정보를 액세스하는 직원이 장비에 대한 전문지식이 없는 경우 새로운 IIoT 툴을 사용해 장비의 성능을 향상시키는 데는 한계가 있기 때문에, 강력한 장비 정보는 활용되지 못하는 상태로 남게 된다.

로크웰 오토메이션은 장비업체들을 위한 머신용 FactoryTalk Analytics 클라우드를 제공하여 생산업체들이 생산 환경 외부의 전문지식을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 클라우드 기반의 분석은 전세계에 구현된 장비들로부터 수집된 장비 데이터를 직관적인 대시보드에 정리해 표시해준다.

로크웰 오토메이션의 제품 관리자 토드 스미스(Todd Smith)는 “장비제조업체의 전문지식을 생산업체의 에코시스템에 도입함으로써, 스마트 머신은 보다 효과적으로 성능을 발휘하고 주요한 공정 이상은 신속하게 처리될 수 있다”며 “클라우드 기반의 장비 분석은 모든 곳에서 가동 중인 장비들에 대한 실시간 및 이력 정보를 제공하여, 장비업체들이 고객들과 협력해 다운타임을 감소시킬 수 있도록 지원해준다”고 말했다.

생산업체의 디지털 환경에 장비 성능 분석해

IIoT를 지원하는 카마 그룹(Cama Group)의 포장 장비는 향상된 협업이 장비제조업체와 엔드유저 모두에게 어떠한 가치를 제공하는지를 잘 보여준다. 장비는 독립적인 카트 기술을 제공하여 신속한 제품 전환을 가능하게 해주고, 머신용 FactoryTalk Analytics 클라우드는 핵심적인 KPI 데이터를 클라우드로 전송한다. 간단하게 탐색이 가능한 5가지 화면은 카마 그룹의 서비스 엔지니어들에게 성능에 대한 실시간 통찰을 제공한다.

주요 디스플레이에는 연간 갱신 프로그램에 포함된 고객 현장의 모든 장비에 대한 글로벌 맵 뿐 만 아니라, 장비 상태와 최근의 종합설비효율(OEE) 성능에 대한 개요도 표시된다. 또한 간단한 검색 기능은 서비스 엔지니어들이 엔드유저, 위치 또는 장비 유형 별로 정보를 필터링하여 보다 심층적인 분석을 할 수 있도록 지원한다. 장비 레벨에서는, 사전 설정된 대시보드와 세부 화면이 장비 상태, 주요 이벤트, 생산량, 달성된 주기 시간, 고객 공정 변수, 최근 3개월간의 수치 정보를 표시해준다.

이 모든 기능은 시스템 설정이 거의 필요하지 않아, 몇 분 안에 구현하고 모든 기능을 활용할 수 있다. 서비스는 연간 갱신 프로그램 기반으로 제공되어 장비제조업체들이 최대한의 유연성을 확보하고, 예상 가능한 낮은 비용으로 서비스를 이용할 수 있도록 해준다.