2024년 4월 20일

[커버스토리] IIoT(산업용 사물인터넷)이란 무엇인가?

4차 산업혁명에 대한 이슈가 부각되면서 산업용 사물인터넷(Industrial IoT; IIoT)에 대한 논의도 점차 확산되고 있다. 산업용 사물인터넷의 출현과정과 정의를 정리하고, 시장전망을 알아본다.

(이미지. 오토메이션머신)

세계 각국의 정부기관, 기업 CEO들은 4차 산업혁명의 장기 불확실성을 최소화하기 위하여 산업인터넷의 가치사슬(value chain), 비즈니스모델, 시장전망, 생태계 조성 동향 등에 관심을 가지고 있다. 또 세계경제포럼(WEF)은 2016년에 ‘4차 산업혁명’을 글로벌 의제화하고, 물리 디지털, 물리 생명체, 디지털 생명체 영역간의 기술 융합과 생산 시스템이 사이버물리시스템(CPS: Cyber Physical System)이라고 발표하였다[(그림 1) 참조].

그리고 이후 10년간 사이버물리시스템 기반 산업이 전체 산업의 70% 이상을 점유하고 있는 도시, 에너지, 교통, 농업, 제조업, 의료분야의 글로벌 산업을 역동적으로 변화시키고, 인간과 기기 간의 새로운 상호작용을 통하여
사람이 일하는 방식을 근본적으로 변화시킬것으로 예측하였다. 이러한 산업인터넷 혁명으로 인한 기술변화의 파도가 사회와 기업에 전례 없는 기회를 가져다 줄 것으로 예측한 이유는 산업인터넷이 전 세계에 걸쳐 있는 인터넷, 기계, 공장 및 인프라 시설 등 물리 시스템을 직접 제어할 수 있기 때문이다.

그림 1. 4차산업혁명과 CPS 구성
그림 1. 4차산업혁명과 CPS 구성

액센츄어(Accenture)는 산업인터넷이 전 세계적으로 10조 6천억달러(’30년)로 성장할 것으로 예측하며, 법 제정과 같은 제도 정비가 이루어질 경우 추가로 14조 2천억달러(30% 증가)로 경제 성장에 크게 기여할 것으로 전망하였다. 특히 현재 생산성 유지 부분에 투자할 경우 6조 1천억달러, 기술 및 초고속 네트워크 부분에 투자를 50% 확대할 경우 미국은 GDP(Gross Domestic Product) 2.3%(7조 1천억달러), 독일 1.7%(7천억달러), 중국 1.3%(1조 8천억달러) 증가할 것으로 예측하였다.

최근 인터넷이 소비자 중심에서 산업계 중심으로 진화함에 따라 기존 자국 산업경쟁력을 기반으로 Industrial IoT(미국), Industry 4.0(독일), 차이나 2025 정책(중국)을 강력하게 추진하여 글로벌 기술변화의 흐름에 대응하고 있다. 이에 따라 미국 정부는 10억달러를 투자하여 국가제조혁신 네트워크를 설립하여 디지털 제조/설계 연구를 추진하고 있고, 아태지역 기업들은 600억달러(’20년) 투자를 추진해 오고 있다. 현재 한국의 글로벌 IIoT 순위는 11위에 머무르고 있다.

Industrial IoT 정의 및 분류

산업인터넷(Industrial Internet)이라는 용어는 최초로 GE(General Electric)가 사용하였다. 그리고 Industrial Internet(of Things), Industrial Internet of Things, Internet of Industrial Things, Enterprise IoT 등으로 사용되고 있으며 축약하여 IoT, IIoT, IoIT, EioT 등으로 표현된다. 다양한 이름을 가진 산업 인터넷은 국가별, 기업별로 각각의 정의를 내리고 있다.

주요 정의를 살펴보면, 사물인터넷 컨소시엄(IIC)은 사물인터넷/기계/컴퓨터/인간이 기업 성과개선을 목적으로 최첨단 데이터 분석방법을 이용하여 지능적으로 산업을 운영하는 것, 액센츄어는 사물인터넷과 빅데이터 분석의 조합, 그리고 GE사는 데이터와 효율성 개선, 생산성 가속화 및 운영비 에널리틱스로으로 사람과 기계의 상호접속 방식을 개선하는 것으로 정의한다. 종합하면 사물인터넷은 스마트한 기계와 최상의 데이터 분석 조합으로 기기 인프라 변환, 오류시간의 축소, 수익성, 효율성 개선 등 사업에 혁신을 유발한다고 볼 수 있다. 그러나 산업 시스템을 에너지, 국방, 항공 등 산업의 핵심적 기기 센서에 연결한 뒤 고장이 발생할 경우 인간의 생명을 위협하거나 비상사태를 유발 할 수 있다.

Dimitry Gorinevsky(스탠포드대학 교수)는 기업의 고비용 장비(산업인터넷)를 저비용 단말(사물인터넷)에 연결되는 것으로 분류한다. 미국 의회 조사국은 산업 인터넷을 제조업/비소비자 산업 분야로 사물인터넷의 소비자 기기와 분류하며 사이버물리시스템에 포함한다. 유럽 의회 조사처는 독일의 인더스트리 4.0, 기타 국가에서는 스마트 제조, 스마트 산업, 첨단제조 등과 같은 부류로 본다.

Industrial IoT System과 서비스 기업

산업인터넷은 ①편리성(사물인터넷)과 더불어 ② 효율성 ③ 안정성, 그리고 투자 대비 ④ 생산성을 개선하기 위해 시스템이 동시에 구동되어야 한다. 시스템의 동시 구동을 위해서는 클라우드 컴퓨팅, 항시 연결, 보안, 데이터 분석, 자산관리, 스마트 기계가 필수적이다.

산업인터넷은 시스템의 시스템으로, 하나 시스템은 센서, 또 하나의 시스템은 별도로 데이터 수집/전송하고 나머지는 데이터 진입과 백엔드저장/분석을 수행한다. 따라서 시스템 수요자인 기업들은 시스템의 전반적인 정보나 비즈니스 가치를 일반적으로 파악할 수 없다. 그렇기 때문에 시스템 공급자는 파트너사와 공동으로 작업하거나 인터페이스를 분류하고 시스템 기능의 고부가가치 부분을 인지할 필요가 있다.

장비업체는 시스템 소비자를 산업인터넷에 참여시켜 이해시키고 그들이 전반적인 시스템의 비즈니스 가치에 대하여 인지하도록 지원하는 것이 성공의 조건이 된다. 시장에서는 시스템 연동에 따른 도매거래관계가 발생하고 통합 솔루션을 제공하는 통신네트워크, 인프라, 플랫폼, 디지털 운영/관리, 사업/기술 컨설팅, 시스템통합 기업 등의 사업자들이 참여하게 된다.

(이미지. ODVA 산업인터넷)

Industrial IoT Value Chain

Markets & Markets는 산업인터넷 시장을 이루는 가치사슬이 크게 반도체, 연결, 어플리케이션, 플랫폼, 비즈니스, 솔루션 분야로 구성되어 있음을 제시하였다.

일련의 가치사슬은 맞물려있기 때문에 각 부문의 사업자들은 상생과 파트너쉽 형태의 생태계로 나아가고 있다. 가치사슬별 사업자를 살펴보면, 먼저 Intel, Broadcom과 같은 센서, 모듈 등 반도체 부문의 하드웨어사업자가 주요 역할을 수행하고 있고, 스마트 그리드, 자동화 기술 등 반도체 기능의 스마트화로 산업인터넷 생태계를 이루는 주요 구성원으로 자리 잡고 있다. 연결부문의 사업자는 유선 기술과 셀룰러, LAN, WAN 등 무선 기술과 관련한 생태계를 구성하고 있다. 이들은 M2M 솔루션을 제공하는 하는 핵심 사업자로 AT&T, 버라이즌 등 통신사들이 관련 사업을 수행하고 있다. 최근 세계 주요 이통사에서는 자동차, 헬스케어, 에너지 등 다양한 산업에 적용 가능한 기술 개발을 확대하는 추세이다.

어플리케이션에서부터 솔루션단계에서는 GE, IBM 등 글로벌 IT 기업들이 자체 플랫폼 및 데이터 분석 기법을 활용하여 융합형 서비스를 선보이고 있다. 한편, 업체별 세계 산업인터넷 시장 점유율 순위를 살펴보면 GE, 인텔, 시스코, IBM 순이다. GE는 빅데이터·예측 솔루션 등 분석 시스템 개발을 선도하면서 산업인터넷 시장에서 1위 사업자를 차지하였다. 2위를 차지한 인텔은 IoT 사업 부서를 독립적으로 만들면서 산업인터넷용 프로세서, 반도체 사업 분야에 두각을 나타내고 있다. 전통적으로 네트워킹 산업에 강세를 보인 시스코는 기기와 센서, 소프트웨어 간 연결 사업에 집중하여 3위를 차지하였다.

Industrial IoT 비즈니스 가치

산업의 자동화 계층은 PRM(Purdue Reference Model, ISA-99)으로 설명된다[(그림 2) 참조]. 통상적인 컴퓨터 시대의 자동화는 PRM의 Level 2 또는 그 이상에서 이루어졌다. 그러나 최근 이러한 전통적인 자산·프로세스 또는 제조 집약적인 산업이 IP(Internet Protocol) 제어기, CPU(Central Process Unit) 기기 도래로 자동화 위계를 단순화키시고 있다. 광범위한 고품질 인터넷 통신이 Private Network를 대체하고 있고 엣지(Edge) 단계에서는 정교한 컴퓨터, 스토리지, 센서/기기(통신모듈)의 폭발적 증가로 전통적인 제조 등 자산, 프로세스의 계층화 모델을 변화에 직면하게 하고 있다.

prm 모델과 IIoT

산업인터넷의 기술혁신이 클라우드 시스템 분야 IP 제어기, CPU 기기들의 성능 향상해 Level 0-1의 기기들이 Level 4-5 시스템과 직접 통신이 가능하여 미들웨어(Level 2-3)를 사라지게 하는 것이다. Dimitry Gorinevsky는 PRM 모델을 정보기술, 데이터, 운영시스템으로 3분류하고 산업인터넷의 운영시스템은 데이터를 지속적으로 데이터시스템(persistent data)에 축적하며 정보기술 시스템은 운영시스템의 데이터를 이용하여 비즈니스 가치를 창출하게 됨을 설명한다. 산업인터넷 프로세스에서 잠재적 수요기업은 데이터를 플랫폼에 모집/관리하고 필수적으로 어플리케이션을 운영하는데, 이 경우 플랫폼 투자비용이 발생하고 어플리케이션은 데이터 처리·분석에 따른 수익가치가 창출하게 된다는 것이다.

Industrial IoT 시장전망

산업인터넷은 사물, 연결, 게이트웨이(제어기), 데이터/어플리케이션으로 분류될 수 있다. 요소기술별로는 연결(M2M), 하드웨어(센서모듈/보안/서버/스토리지/기타), 소프트웨어(분석/어플리케이션/플랫폼/보안), 서비스(IT/콘텐츠)로 세분 가능하다. 그리고 사물을 중심으로 제트엔진, 로봇, ATM 등, 또는 산업을 중심으로 제조, 교통, 에너지, 의료 등으로 시장을 확장할 수 있다. 최근 산업인터넷 시장은 인터넷에 연결되는 사물의 폭발적인 증가로 센서/기기 비용은 매우 낮아지고 프로세싱 파워와 데이터 스토리지는 더 강력해지고 있다. 데이터를 수집·저장·분석하는 빅데이터는 더욱 효율화되고 센서/소프트웨어/임베디드 장비는 더 스마트 되고 있다. 또한, 정보기술과 운영시스템 융합이 가속화되고 있다.

이러한 시장 특징하에 IDC는 관련 시장규모(’20년)는 약 1조7천억달러 수준이며 요소기술로는 점유율 기준(’20년)으로는 센서, 연결, IT, 콘텐츠, 어플리케이션, 플랫폼 각각 32%, 22%, 15%, 13%, 11%, 3% 순, 증가율 기준(’20년)으로는 분석, 플랫폼, 연결성/콘텐츠, 보안 각각 20%, 19%, 18% 수준으로 전망한다.

표 1. MC 산업별 IIoT 시장규모

[ 표 1]에서 처럼 MC(Mind Commerce) ’15년 현재 산업인터넷은 테스트베드 구축단계로 소프트웨어 플랫폼/어플리케이션, 센서, 빅데이터, 클라우드 서비스 등 다양한 요소가 연결되면서 연평균 12.9%씩 급격하게 성장하여 약 1.42조달러(’20년)로 추정한다. Frost & Sullivan은 산업인터넷을 센서기준 분류시 산업프로세스 제어, 스마트시티, 보안/안전, 의료 각각 37%, 16%, 7% 순으로 전망한다.

산업별로는 2015년 기준 전체산업 중 제조업 시장 비율이 33%로 가장 높이 나타났다. 제조업 분야는 생산 효율성 향상을 목표로 기존 시스템에 새로운 통신프로토콜 및 보안 환경을 구축하여 산업인터넷 인프라를 확대 중이다. 유틸리티(전기/가스/수도 같은 공익사업) 분야는 스마트그리드 등 산업인터넷 솔루션을 적용한 기술을 개발/활용하여 제조업을 이어 두 번째로 큰 시장규모로 성장 중이다.

Markets & Markets는 산업인터넷 시장이 2천2백억달러(’15년)에서 연평균 8%씩 상승하여 3천3백억달러(’20년)로 전망한다. 이는 MC보다 보수적이다.

지역별 시장 규모는 미주지역이 산업인터넷 시장의 35%(’15년 기준) 가장 많은 비율을 차지하고 있으나 ’20년에는 아시아·태평양 지역이 빠르게 성장할 것으로 전망한다. 이 지역 내 개도국들의 산업인터넷 인프라 수요가 크게 증가하면서 잠재적으로 가장 큰 시장이 될 것으로 전망된다.

산업인터넷 구성요소별로는 센서에서 수집된 미가공 데이터를 분석하는 메모리·프로세서(기기에 내장), 여러 기기에서 빅데이터를 수집하는 센서시장(’15년 기준)이 각각 38%, 30% 수준이 될 것으로 추산했다. 그리고 RFID(Radio-Frequency Identification)가 소형화되고 단가가 낮아지면서 연평균 18%로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망했다.

ASI
오승모 기자
오승모 기자http://icnweb.kr
기술로 이야기를 만드는 "테크 스토리텔러". 아이씨엔 미래기술센터 수석연구위원이며, 아이씨엔매거진 편집장을 맡고 있습니다. 디지털 전환을 위한 데이터에 기반한 혁신 기술들을 국내 엔지니어들에게 쉽게 전파하는데 노력하는 중입니다.
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