산업용사물인터넷(Industrial Internet of Things; 이하 IIoT)은 언뜻 보면, 광범위한 사물인터넷(IoT)의 하위 범주라고 볼 수 있습니다. 사물인터넷(IoT)은 산업용사물인터넷(IIoT)을 포함해 웨어러블 디바이스, 스마트 온도계, 또는 스마트 컨수머 디바이스와 같은 다양한 Things들을 합한 것이라고 볼 수 있기 때문입니다. 그에 비해서 산업용사물인터넷인 IIoT는 특히 제조 및 전력 발전소와 같은 산업 애플리케이션에 중점을 두고 고려된다고 할 것입니다.
IIoT와 IoT
우리에게도 이름이 익숙해진 클라우드 슈밥(Klaus Schwab) 박사가 주도하면서 ‘제4차 산업혁명’을 제시하고 나선 세계경제포럼(World Economic Forum)이 발표한 산업용사물인터넷(IIoT) 리포트에 따르면, 산업용사물인터넷(IIoT)은 제조, 오일/가스, 농업, 광업, 운송 및 헬스케어 등 수 많은 산업 영역을 변화시킬 것이라고 합니다. 이들 산업분야는 전 세계 경제에서 거의 2/3를 차지하는 영역입니다.
Leverege의 칼룸 맥크랜드(Calum McClelland)는 최근 수 년간 하드웨어, 연결성(커넥티비티), 빅데이터 분석과 머신러닝에서의 혁신이 다양한 산업현장에서 거대한 기회를 제공하고 있다고 강조하고 있습니다. 그에 따르면, 첫번째 하드웨어 혁신은 센서를 저렴하면서도 강력하게 만들고, 배터리 수명은 더욱 오래가도록 합니다. 두번째, 연결성에서의 혁신은 이들 센서로부터 클라우드로 보내는 데이터 전송을 더욱 쉽고 저렴하게 만들었습니다. 마지막 세번째로 빅데이터 분석과 머신러닝 혁신은 한번의 센서 데이터 수집을 통해서 제조 프로세스 전체의 통찰력(인사이트)를 얻을 수 있음을 의미합니다.
“이러한 통찰력을 통해 제조라인에서 생산성을 향상시키고, 비용을 크게 절감할 수 있는 것입니다. 제조되는 모든 것에서 더 적은 리소스와 더 작은 비용으로 더 빨리 수행될 수 있게 된 것입니다.”
IIoT 잠재력에 대한 사례는 예지 보전(predictive maintenance; PdM)이 대표적입니다. 제조 프로세스에서 기계 고장은 기계 수리를 위한 가동정지로 인해 수백만원에서 많게는 수십억원의 생산성 손실을 가겨올 수 있음을 의미합니다. 지난 시기 동안 이를 위한 방안은 정기적이고 광범위하게 유지보수 일정을 갖는 것이었습니다. 이를 우리는 예방 정비 또는 예방 보전(preventive maintenance; PM)이라고 불렀습니다. 그러나 이것도 몇몇 문제를 야기하게 됩니다. 유지보수 전에 기계가 고장나면 어떻게 될까요? 이러한 방법도 결국은 거대한 생산성 하락으로 이어질 것입니다. 또한, 기계에 유지보수가 필요하지 않은 경우에는 어떻게 될까요? 굳이 필요없는 유지보수를 수행하면서, 유지보수 비용과 노력을 낭비하는 결과를 가져올 수 있습니다.
예지보전은 일차적으로 기계에서 더 많은 센서를 통해 정확한 데이터를 수집합니다. 그리고 나서, 데이터 분석과 머신러닝을 통해 기계 유지보수가 필요한 시기를 정확하게 집어내서 관리자가 결정할 수 있도록 정보를 제공하는 것을 의미합니다. 그 시기가 너무 늦어지면 기계고장으로 이어지고, 너무 이르면 쓸데없는 자원낭비로 이어질 것입니다.
예지보전은 단지 하나의 사례에 불과하며, 이미 현실로 이루어지고 있습니다. IIoT의 채택 및 발전의 가속화는 제조 환경에서의 변화를 더욱 심화시킬 것입니다. 결국 우리는 생산 프로세스를 완전히 최적화해 잉여생산이 없는 수요과 공급이 정확히 일치하는 자율 경제(autonomous economy) 체제로 들어서게 될 것입니다.
IIoT의 채택
IIoT는 여러면에서 IoT보다 앞서 있습니다. 그리고 계속해서 더 빨리 채택될 것입니다. IoT와 IIoT의 가장 큰 차이점은 소비자 IoT 애플리케이션과 달리 IIoT 기술 채택에 대한 인센티브가 실제적으로 눈에 보일만큼 크기 때문입니다.
IoT와 IIoT는 2개의 서로 다른 관심 영역이 있습니다. IIoT는 우주항공 및 국방, 의료 및 에너지와 같은 하이 그레이드 주요 산업 분야에서의 민감한 기계 및 센서를 연결합니다. 이들은 종종 생명을 위협하거나 재난수준의 비상 상황을 초래할 수 있는 시스템입니다. 반면에, IoT는 웨어러블 피트니스 도구, 스마트홈 온도계 및 애완동물용 알람과 같은 소비자 레벨 디바이스 IoT 시스템입니다. 그것들은 중요하고 편리하지면, 고장이 난다고 해서 생명까지 위협하는 즉각적인 긴급 상황을 유발하는 것은 아닙니다.
IoT와 IIoT의 또 다른 차이점은 IIoT와 IoT의 단기적인 이점이 분명하다는 것입니다. 제조 기업들은 비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 단순한 IIoT 솔루션의 채택이라기 보다 실질적인 ROI를 의미합니다. 벌써 다수의 업체들은 이미 IIoT 선도자로서의 혜택을 누리고 있기도 합니다.
IIoT에 대한 장벽
IIoT에서의 가장 큰 장애물은 보안과 상호호환성으로 귀결됩니다. 물리적 시스템을 온라인 상태로 만들면 상당한 이점을 얻을 수 있지만, 이러한 시스템은 또한 잠재적으로 손상될 수 있음을 의미합니다. 사이버 공격은 물리적 시스템을 파괴하거나 원격 제어할 수 있을 때 공포로 다가옵니다. 심각한 재정적 손실은 물론 최악의 경우에는 작업자에 대한 심각한 부상이나 사망까지도 이를 수 있습니다. 때문에 보안은 일반적으로 IoT에서의 가장 큰 관심사이며, 향후 수 년동안 논의의 중심을 차지하게 될 것입니다.
센서로부터 데이터를 수집하고 해당 데이터를 유용하게 사용하려면 시스템상의 모든 것이 함께 동작해야 합니다. IoT 센서, 디바이스 장치, 네트워크 연결성 및 통신 프로토콜에 이르기까지에서 표준화가 이뤄지지 않거나, 상호운용성이 확보되지 않게 되면, 모든 연결 프로세스가 위협받게 될 것입니다.
IIoT와 일자리 창출
과연 IIoT가 새로운 일자리를 창출하게 될 것인가에 대한 의문을 가지게 됩니다. 특히 고도의 자동화 시스템을 구축하면서 많은 프로젝트들이 인력감축을 목표치로 제시하고 있기 때문에, 더욱 더 의문을 가질 수 밖에 없습니다.
그러나 노동자 1인당 생산성은 해마다 늘어나는 것은 필연적입니다. 더구나 제조 설비의 자동화가 고도화되면서 1인당 생산성은 기하급수적으로 증가할 수 밖에 없습니다. 미국의 한 연구에 따르면, 1980년에 제조업 매출에서 1백만달러당 25개의 일자리가 필요했다고 합니다. 지금은 1백만달러당 단지 6.5개의 일자리만이 요구되고 있습니다. 우리가 미래를 향해 전진해 나가고 있기 때문에 IIoT 채택도 더욱 가속화될 것이며, 이를 통한 생산성 향상도 크게 늘어나게 될 것입니다. 미국 전기자동차 대표기업인 테슬라의 제조공장인 기가팩토리(Gigafactory)에는 6,500명의 노동자만으로 1,000억 달러의 생산량을 달성하고 있다고 합니다.
여기서 우리가 주목해야 할 것은 1인당 생상성이 늘어난 만큼 일자리가 줄어드는 것에 있지 않습니다. IIoT는 첨단 기술 시스템을 지원하기 위해 전적으로 새로운 산업과 새로운 직종을 만들어내고 있습니다. 클라우드 전문가, 데이터 분석가, OT와 IT간 보안구축 전문가, OT용 데이터센터 설계자, 의료 로봇 설계자, 그리드 현대화 관리자, 복합 운송 네트워크 엔지니어들을 예로 들 수 있을 것입니다.
“일자리 창출이냐, 일자리 감소냐에 대한 논쟁은 결국 IIoT를 통해 사라지는 일자리수의 합과 새롭게 생겨난 일자리수의 합으로 계산되는 일자리 총합면에서 어느쪽 손을 들어줄 것인가에 달려있습니다.”
실제로는 없어진 것보다 새롭게 창출된 일자리가 적을 가능성도 높아 보입니다. 생산성의 증가는 같은 가치를 창출하는데 필요로하는 일자리가 적어지며, 이는 전체적으로 더 적은 일자리가 남는다는 것을 의미합니다. 그럼에도 우리는 IIoT 채택을 통해 사라지게 되는 기존의 일자리와 새롭게 창출되는 일자리에 대해서 많은 고민과 사회적 공감대를 통해 새로운 준비를 하고 있어야 합니다. 심지어 일자리 총합면에서 새로운 일자리 창출이 없거나 사라지는 일자리 숫자가 없게 되더라도 우리는 창조되거나 없어지는 일자리에 대해서 많은 고민과 토론의 진행해야 합니다.
이제 새로운 직종에는 복합적인 협업 기술이 필수적입니다. 새로운 기술과 소프트웨어, 데이터 분석, 시스템 통합 및 사이버 보안 분야에서의 전문성과 결합된 특정산업에 대한 심도깊은 지식과 노하우가 중요한 자산으로 인정받게 될 것입니다.
제4차 산업혁명을 준비한다?!
이러한 일자리들은 이제 더 이상 브라운필드라고 하거나 블루칼라라고 부르지 않게 됩니다. IIoT는 결국 스마트 제조로 나갈 것이기 때문입니다. 이 기술은 높은 수준의 훈련과 교육을 받게 됩니다. 이러한 훈련과 교육은 어떻게 제공될 수 있을까를 고민해야 할 때입니다. 또한, 누가 그 비용을 지불하도록 할 것인가도 협의하고 결정해야 할 때입니다. 제4차 산업혁명의 시대로 나가기 위해서는 제4차 산업혁명의 개념정리와 함께 지금 즉시 이러한 질문에 대한 답변들을 논의하는 장이 먼저 펼쳐져야 할 때입니다. 이러한 기본적인 과업을 그려내지 못하는 소위 ‘제4차산업혁명위원회’ 같은 조직은 우리에게는 필요치 않은 걸림돌이 될 듯 합니다.
글_ 오승모 편집장
