클라우드 기술이 산업 현장에서 운영 기술을 만날 때입니다

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클라우드 기술이 산업 현장에서 운영 기술을 만날 때입니다

2023 년 10 월 13 일| 기사

작성자 레이첼 앤더슨, 커트 야콥 센, 비 카스 베누 고팔

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현장 수준 아키텍처의 핵심 요소가있는 경우 산업 회사는 클라우드에 대한 많은 차단기를 극복 할 수 있습니다 —.

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산업 기업들이 운영 기술 (OT)에 클라우드를 사용할 때 규모 문제가 발생합니다. 문제는 각 사이트에서 기술을 보관하는 방법, 때로는 위험한 운영 환경의 뚜렷한 차이, 역사적으로 운영 데이터를 클라우드로 전송하고 활용하기 어려운 격리 조치. 이는 광산 및 농업 비즈니스에서 발전소, 제조 공장 및 기타 분산 산업 현장에 이르기까지 산업 분야의 문제입니다.

이러한 문제로 인해 많은 산업 현장에서 클라우드의 거대한 가치 잠재력을 포착 할 수 없습니다. 우리의 경험에 따르면 최첨단 사용 사례의 약 3 분의 2가 등대 사이트 클라우드 기술로 활성화됩니다. 이러한 사용 사례를 구현 한 공장에서 생산성이 최대 50 %, 전체 장비 효율이 최대 30, 최대 70 %의 품질 비용 (예 : 스크랩 비용) 감소.1한 유럽 철강 공장은 50 개 이상의 AI 사용 사례를 배치하여 한 자리 수의 EBITDA 성장이 축하의 대상이되는 산업에서 EBITDA —의 15 % 증가를 달성했습니다.

최근의 기술은 산업 기업이 클라우드 지원 OT에 적합한 아키텍처를 채택한다면 클라우드에서 훨씬 더 큰 가치를 포착 할 수있는 기회를 제공합니다. 고객과의 협력을 통해 IT 및 클라우드 전문가에게 친숙한 기능을 기반으로 이러한 아키텍처에 대한 청사진을 개발하여 회사에 알려진 출발점을 제공 할 수있었습니다.

산업 현장과 클라우드의 도전

많은 산업 현장에서 가장 일반적인 다음 세 가지를 포함하여 클라우드를 효과적으로 사용하는 데 어려움이 있습니다:

• 독특한 사이트. 산업 현장은 생산 제품과 생산 방식에 따라 크게 사용자 정의됩니다. 센서, 데이터 관리 방법 및 컨트롤은 크게 다릅니다. 완전히 다른 기술을 사용하여 완전히 다른 방식으로 다른 사이트에서 동일한 완제품을 생산할 수 있습니다. 보다 구체적으로, 장비 데이터는 종종 사이트 —와 단일 사이트 내에서 다르게 구성됩니다. 이로 인해 장비에 대한 유사한 데이터 세트를 거의 불가능하게 만들고 이러한 데이터를 실제 규모로 분석 할 수있는 기회를 제거합니다. 풍부한 구조화되지 않은 데이터를 가진 생성 AI와 같은 새로운 기술이이 문제를 악화 시켰습니다.
• 물리적 안전 시스템. 많은 산업 현장은 유지 보수 시스템, 인력 위치 추적기 및 근접 감지기와 같은 온 프레미스 기술을 사용하여 작업자의 안전을 유지합니다. 이러한 시스템의 고장으로 인해 물리적 안전이 위태로워 질 수있는 오류는 없습니다. 현장 인프라는 —으로 제어되고 —은 특별히 설계된 산업 공정 컨트롤러에 의해 부분적으로 또는 전체적으로 보호됩니다.
• 신뢰할 수없는 연결성. 많은 사이트가 지상 네트워크를 안정적으로 사용할 수없는 원격 위치에 있으므로 대량 데이터 전송을 비용 효율적으로 지원하도록 설계되지 않은 위성 링크를 사용합니다. 안전 및 보안상의 이유로 일부 시스템은 의도적으로 네트워크에서 연결이 끊어져 사이버 공격으로부터 안전하게 보호하지만 유용한 데이터를 포착합니다. 거친 환경에서 하루에 수백 마일을 이동할 수있는 모바일 장비를 사용하면 광장에 걸쳐 광활한 사이트도 가능합니다. 로컬 Wi-Fi 또는 개인 5G에서도 안정적인 연결을 유지하는 것은 지속적인 두통입니다. 결과적으로 특정 장비 및 시스템에서 클라우드로 데이터를 정기적으로 전송하기가 어렵습니다.

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산업 현장을위한 아키텍처

산업 현장 ’ 과제는 어려울 수 있지만 클라우드 컴퓨팅 —, 특히 보안 및 에지 컴퓨팅 —의 발전은 먼 길을 왔습니다. OPC 통합 아키텍처 ( OPC UA )과 같은 일부 산업 사이트는 이미 사이트 데이터 수집에서 표준을 채택하고 있습니다, 제어 시스템이 데이터를 안전하고 일관되게 교환 할 수있는 기계 간 통신 프로토콜.

이러한 개발을 활용하고 클라우드의 가치를 극대화하려면 산업 회사는 하이브리드 클라우드 아키텍처를 고려해야합니다. 이는 세 가지 수준에서 고려하는 데 도움이됩니다:

• 클라우드 기반 도구가 사이트에서 데이터 작업 ( 수집 및 관리 )을 개선 할 수있는 사이트 수준 자산 및 활동
• 클라우드와 온 프레미스 환경 간의 교환을 보장하는 데 중점을 둔 안전한 연결
• 서비스가 사이트에 기능을 제공 할 수있는 클라우드 플랫폼

이 아키텍처는 다음과 같은 새로운 기술을 도입하여 온 프레미스 생산성과 클라우드 스케일의 이점을 균형있게 유지합니다 에지 컴퓨팅, 기존 사이트 수준 기술 스택에. 안전하고 안정적인 방식으로 클라우드에 대한 사이트 수준의 액세스를 잠금 해제하여 회사가 신뢰성 문제없이 사이트에 클라우드 지원 솔루션을 배포 할 수 있도록합니다 (전시).

전시회

우리는 장애가있는 개인에게 웹 사이트에 대한 동등한 액세스를 제공하기 위해 노력합니다. 이 콘텐츠에 대한 정보를 원하시면 기꺼이 도와 드리겠습니다. 다음에 이메일을 보내주십시오: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com

이 아키텍처는 사이트에서 데이터를 추출하여 클라우드에서 처리하는 데 사용할 수있는 기본 구성 요소 세트를 제공합니다. 이러한 요소 중 다수는 대부분의 산업 회사 ’ CIO 및 엔터프라이즈 아키텍트에게 친숙하지만이를 구현 한 사람은 거의 없습니다. 최첨단 컴퓨팅 및 클라우드 기능을 산업 현장에 제공하기 위해 인프라에 투자하는 것이 중요 할 수 있으므로 기술 리더는 클라우드 서비스를 가장 효과적으로 제공 할 수있는 아키텍처 결정을 내려야합니다. 가장 많은 사이트에서 사용할 수있는 사이트를 정의하고 클라우드 및 에지 기능을위한 응용 프로그램 개발 스택을 표준화하고 비용 효율적인 데이터 전송 표준을 정의하는 것이 중요합니다, 개발 데이터 레이크 유용하지 않은 데이터로 개발자와 데이터 과학자를 압도하지 않는 전략.

사이트 자산

OT 사이트는 생산을 담당합니다. 자동화 된 프로세스 컨트롤러, 자율 장비 및 사이트 정보 시스템은 일반적으로 OT 데이터를 사이트 기반 서버에 저장하므로 기회를 놓치게됩니다. 클라우드 기반 도구는 일상적인 작업을 자동화하고 셀프 서비스 도구를 제공하며 —은 다른 작업을 위해 사용자를 자유롭게하여 수명주기 동안 데이터 관리를 단순화 할 수 있습니다.

Edge 기술은 사이트 자산에 더 많은 클라우드 기반 도구를 제공하고 있으며 통신 안정성 문제를 극복하고 현장에서 일부 분석 계산을 수행 할 수 있으므로 원격 사이트에 특히 유용합니다. Edge 컴퓨팅은 데이터를위한 로컬 홀딩 펜으로 작동하며 어댑터를 사용하여 기존 시스템에 연결할 수 있습니다. 사이트 기술에 어댑터 패턴을 적용하면 “ 플러그 앤 플레이 ” 접근 방식을 통해 다른 기술이 사이트 데이터에 빠르게 액세스하고 사이트 수준의 클라우드 통합 유지 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 어댑터 패턴을 통해 회사는 표준 에지 또는 클라우드 서비스와 온 프레미스 시스템간에 필요한 연결을 만들어보다 표준적인 에지 서비스 및 클라우드 통합 세트를 배포 할 수 있습니다. 결과적으로 새 사이트에 서비스를 배포 할 때,온 프레미스 자산과 통신하도록 어댑터 만 구성하면됩니다.

에지 컴퓨팅이 시작되면 조직은 운영자와 사이트 관리자가 클라우드 생성 통찰력에 액세스 할 수있는 새로운 영향력이 큰 사용자 대면 채널을 구축 할 수 있습니다. 비용 효율적인 클라우드 기술을 사용하여 대시 보드, 앱 및 웹 인터페이스를 개발하여 사이트에서 운영자 워크 플로우를 현대화하고 향상시킬 수 있습니다.

안전한 연결

특히 많은 산업 현장이 원격이기 때문에 연결 간격으로 인해 클라우드에 대한 액세스가 중단 될 수 있습니다. 이러한 연결 간격 동안 에지 컴퓨팅이 유용 할 수 있습니다. 산업 현장에서 대량의 데이터를 생성하더라도 모든 데이터를 한 번에 처리해야하는 것은 아닙니다. 에지 컴퓨팅은 사이트에 데이터의 하위 집합을 저장할 수 있으며 경우에 따라 클라우드 계산 기능을 제공 할 수도 있습니다, 따라서 네트워크 연결이 끊긴 경우에도 사이트에서 클라우드 기능을 계속 사용할 수 있습니다.

물론 해당 에지 컴퓨팅 아키텍처 — 데이터를 클라우드로 보내기 전에 데이터를 저장하고 처리하는 데 필요한 컴퓨팅의 양은 연결 간격의 크기에 따라 다릅니다, 전송 될 데이터의 양, 센서 및 기록 장치와 같은 디지털 자산의 사용. Edge 컴퓨팅은 또한 클라우드에서 사이트로의 데이터 반송을 관리하여 네트워크 연결에 대한 의존도를 줄이기 때문에 클라우드에 의존하는 현장 응용 프로그램을보다 빠르고 안정적으로 만듭니다. 클라우드에서 호스팅되는 동일한 알고리즘과 모델을 사용하여 사이트에 실시간 데이터 처리에 액세스 할 수 있습니다, 임시 연결 간격이 사이트 ’ 데이터 처리 능력을 방해 할 가능성을 줄이는 유용한 기능입니다.

원격으로 작동하는 사이트의 경우 클라우드에 연결하고 안정성을 보장하기 위해 여러 통신 방법을 사용할 수 있습니다. 모든 방법이 단일 사이트 전용이며 격리 된 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 산업 사이트는 엔드 투 엔드 암호화, 전용 가상 사설망 (VPN)과 같은 보안 요소를 사용하여 사이버 보안을 손상시키지 않으면 서 클라우드 지원 기능의 혜택을 누릴 수 있습니다, 인증서 기반 API 호출 (요청 작성자를 인증하는 방법). 이런 종류의 경계는 무 신뢰 보안, 따라서 응용 프로그램 및 데이터에 액세스하기 전에 조직 내부 및 외부의 모든 사용자를 인증해야합니다. 연결과 보안의 균형을 유지하고 회사가 값 비싼 위반을 피하고 규정을 준수하는 동시에 클라우드의 이점을 추출 할 수 있습니다.2

McKinsey Insights의 클라우드

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클라우드 플랫폼

클라우드 기술은 운영 데이터를 사용하거나 사이트를보다 안전하고 유지 관리하기 쉽고 생산적으로 만드는 애플리케이션을 구축하는 분석에 적합합니다. 운영 데이터가 클라우드에 도달하면 분석하여 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 또한 클라우드 제공 업체 ’ 서비스를 활용하여 다음과 같은 혁신에서 가치를 창출 할 수있는 사이트를 배치합니다 생성 AI.

클라우드 기반 데이터 수명주기 관리는 현장 인프라에서 데이터 스토리지를 분리하여 데이터를 항상 사용할 수 있도록합니다. 또한 사용자와 조직은 필요에 따라 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 쉽게 추가하거나 제거 할 수 있습니다. 이는 계절과 같이 예측 가능한 방식으로 데이터 볼륨이 변동하는 회사에 주목할만한 이점입니다.

이해 관계자는 클라우드 기반 머신 러닝과 같은 클라우드 솔루션을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 찾고 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 미래를 생각하는 사용자는 조직의 다른 사이트에서 데이터를 활용하여 영향이 큰 사용 사례에 대한 패턴을 식별 할 수도 있습니다. 한 글로벌 제조업체는 서로 다른 소스에서 가져온 데이터에서 통찰력을 얻는 데 어려움을 겪었습니다. 하나의 클라우드 기반 솔루션을 사용하여 중앙 데이터 레이크에서 실시간 데이터를 수집 및 집계하고 다른 하나는 구축, 교육, 현장 학습 자원을 극대화하기 위해 규모의 기계 학습 모델을 배포합니다. 이러한 노력으로 회사의 수익이 향상되었으며 현장 관리자는 최대 90 일 전에 장비 고장을 예측할 수있었습니다.삼

분석

클라우드 기술은 현장 환경에서 재료를 검사하고 문제가있는 제품이나 재료를 발견하기 위해 작업자 —의 안내를 받아 —을 배우는 데 필요한 분석을 수행 할 수있는 고유 한 기능을 가지고 있습니다. 산업계의 리더들에게 중요한 것은 많은 직원들이 이미 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자가 올바른 알고리즘을 빠르게 개발할 수 있도록 도와주는 지식을 가지고 있다는 것입니다. 클라우드 기술 교육을받은 일부 지역 엔지니어는 이러한 알고리즘을 독립적으로 개발할 수도 있습니다. 알고리즘이 필요한 공식 데이터 과학 분야의보다 복잡하고 엄격한 솔루션 —은 즉시 사용 가능한 저 코드 / 비 코드 데이터 과학 솔루션 —으로 작업을 강화할 수 있습니다. 물론 분석은 의사 결정자가 성능을 모니터링하고 문제를 식별하며 일관된 생산성 향상을 달성 할 수 있도록 대시 보드 및 보고서를 제공하는 KPI를 생성 할 수 있습니다.

한 대형 무선 장비 제조업체는 개인 5G, 클라우드 중심 분석 및 클라우드 기본 서비스를 결합한 5G 및 Industry 4.0 분야의 새로운 공장을 개발했습니다. 18 개월 동안 팀은 디지털 성능 관리, 증강 현실, 산업용 IoT 플랫폼의 디지털 트윈. 한 가지 결과 : 처리량이 10 ~ 15 % 증가했습니다.

클라우드 이니셔티브를 최대한 활용하려면 회사의 업무 방식을 변경해야합니다. CIO는 팀이 클라우드 기능의 개발 및 배포를 지원하기 위해 DevOps 기능에 대해 교육을 받도록해야합니다.

응용

유용한 클라우드 지원 응용 프로그램은 작업자에게 작업을 향상시키는시기 적절하고 쉽게 액세스 할 수 있으며 통찰력있는 정보를 제공 할 수 있습니다. 그러나 이들의 수용은 종종 운영자가 제공하는 데이터와 통찰력을 신뢰할 수있는 능력에 달려 있으며, 이는 우수한 응용 프로그램 설계가 중요해집니다.

산업 현장에서 아직 클라우드 애플리케이션을 사용하지 않는다는 것은 아닙니다. 그들 중 일부는 그렇습니다. 그러나 대부분의 사이트 ’ 아키텍처의 백엔드 구조를 사용하려면 각 응용 프로그램을 특정 데이터 스트림에 맞게 조정해야합니다. 반면에 스케치 한 아키텍처는 사이트가 클라우드에서 데이터를 추출하고 데이터를 클라우드로 이동하여 사용 가능한 응용 프로그램 유형을 확장하는 방법을 설명합니다. 예를 들어, 사용자가 연속적인 데이터 스트림을 생성하는 IoT 장치와 같은 소스의 데이터를 사용할 수있게하는 응용 프로그램은 위에서 설명한 구성 요소의 하위 세트를 사용하여 빌드 할 수 있습니다. 결과적으로 클라우드가 제공하는 글로벌 가용성과 중앙 집중식 보안을 유지하면서 사용자가 필요로하는만큼 많은 데이터를 통찰력으로 변환 할 수 있습니다.

시작하기

기술과 많은 기능을 이미 사용할 수 있지만 클라우드를 산업 현장으로 가져오고 OT를 통합하는 것은 신중하게 안무해야합니다. 산업 회사는 세 가지 일을 고려해야합니다.

먼저 새 아키텍처로 전환하는 데 필요한 가치와 단계를 식별하고 명확하게하고 그 가치를 포착하십시오.4의사 결정자들은 개념 증명 단계에서 추구하는 영향의 종류와 규모를 분명히 표현하고 구현 전반에 걸쳐이를 정량화해야합니다.

다음으로 팀은 안전이나 생산성을 방해하지 않으면 서 에지를 구현하고 어댑터를 개발하며 새로운 솔루션을 배포하는 방법을 다루는 철저한 계획을 개발해야합니다. 이것은 사이트 기술의 필수 요소입니다. 계획은 소프트웨어 배포가 실패하거나 실수로 운영을 방해하는 것으로 입증 될 경우 클라우드 사용 사례, 온 프레미스 기술 고려 사항, 클라우드 고려 사항 및 비상 계획을 함께 묶어야합니다.

마지막으로 조건이나 데이터가 완벽하지 않더라도 개념 증명 단계에서 사용 사례 파일럿을 진행하는 것이 중요합니다. 대신, 솔루션 — 실험 —을 배포하고 경험을 통해 배우는 데 중점을 두어야합니다. 예를 들어, 저궤도 위성은 사이트 네트워크와 완전히 통합되지 않은 경우에도 사이트의 연결 문제에 대한 실용적인 솔루션 일 수 있습니다. 개념 증명 단계의 결과를 사용하여 이해 관계자는 기업의 전체 대상 상태 아키텍처를 설계 할 수 있습니다.

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기술 발전으로 인해 클라우드 OT는 산업 현장에 도달 할 수 있습니다. 하이브리드 아키텍처를 시작하는 것은 클라우드의 가치 잠재력을 활용하기위한 첫 번째 단계입니다.

저자에 대하여

레이첼 앤더슨 맥킨지 캘거리 사무소의 컨설턴트이며 커트 야콥 센 남부 캘리포니아 사무소의 파트너입니다 비 카스 베누 고팔 컨설턴트입니다.