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‘인더스트리4.0(Industry 4.0)’이라고도 불리는 4차 산업혁명은 오늘날 자주 거론되는 주제다. 전체적인 개념은 업계의 완전한 디지털화를 의미하며, 모든 업계에 스며들고 있는 사물인터넷(IoT)과 밀접하게 연관되면서 산업용 사물인터넷(IIoT)으로 진화하고 있다.

인더스트리4.0과 IIoT는 기업 인프라스트럭처가 완전하게 상호연결되어야 한다는 흥미로운 개념이다. 전통적인 접근방식은 기본적으로 운영기술(OT)과 정보기술(IT) 시스템을 따로 분리, 운영해왔다.

그러나 시간이 지나고 기술이 발전하면서 2개의 영역은 서로 점점 가까워져 하나로 융합이 진행되고 있다. 특히 이들 융합이 올바르게 진행되면, 이렇게 상호연결된 인프라스트럭처는 기업에게 시간과 비용 절약이라는 측면에서 상당한 혜택을 제공하게 된다.

즉, 데이터에 즉각적으로 접근할 수 있어 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 계획적이고 효율적인 유지보수를 지원하게 된다.

그러나 이러한 유형의 손쉬운 데이터 접근, 상호의존성 및 연결성은 위험이 전혀 없지 않다. 디지털화의 주요 도전과제 중 하나를 예로 들자면, 바로 사이버보안이다. 사이버보안 문제를 해결하고 인더스트리4.0를 성공적으로 추진하기 위한 핵심 도전과제는 아래와 같다.

1. 보안: 시스템의 상호연결은 산업 디지털화에 핵심적인 기능이다. 그러나 이는 데이터 보호의 측면에서 보안 문제를 야기하곤 한다.

데이터는 직접적인 외부의 해킹공격으로부터 보안되는 것도 중요하지만, 직원의 실수나 역량 부족 등으로 야기되는 의도치 않은 데이터 유출에 대해서도 보호가 되어야 한다.

사이버보안 문제는 인프라스트럭처를 관리하는데 특히 중요하다. 인프라스트럭처는 기능적 상태(생산과 전기 및 가스의 배분)는 물론 환경과 인간의 건강에 미칠 수 있는 위험과 사고(화학공장, 원자력 발전소 등)에 핵심적이기 때문이다.

2. 테스트 가능성: 모든 새로운 시스템과 시스템 변경사항은 구현되기 전에 반드시 업계 설정으로 테스트가 진행되어야 한다. 그래야만 다양한 환경에서 보안과 안정적인 응답을 검증할 수 있다.

OT와 IT가 분리된 시대에서도 테스트는 변화 구현 과정의 중요한 단계였다. 기업이 완전하게 통합-디지털화되면 테스트는 그 어느 때보다 복잡한 도전과제로 자리하게 된다.

3. 인공지능(AI)의 활용: 인더스트리4.0과 관련해 자주 거론되는 주제는 지능적·예측적 유지보수, 제어최적화, 의사결정 과정, 보안 향상(예: 음성·얼굴인식) 등의 목적은 물론 자율제어에도 AI를 활용하는 것이다.

올바르게 기능을 수행하려면, 대부분의 AI 알고리즘은 대표적인 데이터 샘플을 사용한 학습 또는 교육단계가 필요하다. 그러나 그러한 데이터를 확보하는 것도 쉽지 않다.

학습에 관련된 적절한 양의 데이터를 확보할 필요가 있을 뿐만 아니라, 이러한 데이터가 전체 시스템이 성공적으로 테스트될 수 있도록 모든 핵심적인 시스템 상태를 적절하게 다룬다는 사실이 입증되어야 하기 때문이다.

4. 규제와 표준화: 자동화 분야는 인간의 건강과 환경 보호와 관련해 더 엄격한 법적 규제가 적용된다. 나아가 인더스트리4.0은 단일한 표준이 아니라 아직 진화단계에 있는 여러 표준들 전체를 대변한다는 사실을 인지해야 한다.

인더스트리4.0은 수많은 새로운 기회를 제공하지만, 또 다른 한편으로는 해결해야 할 새로운 도전과제를 제시한다. 이러한 기회는 완전한 디지털화와 기업 시스템의 상호연결이 선행되어야 함을 잊지 말아야 한다.


글 : 얀 베즈딕(Jan Bezdicek) / 리서치·개발부문 디렉터 / 로크웰오토메이션

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