향후 10년 우리를 가장 설레게 할 기술은? ‘AI·자율주행차·생명공학·IoT·5G’
향후 10년 우리를 가장 설레게 할 기술은? ‘AI·자율주행차·생명공학·IoT·5G’
  • 이광재
  • 승인 2020.01.15 10:16
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향후 10년 우리를 가장 설레게 할 기술은? ‘AI·자율주행차·생명공학·IoT·5G’
알리바바가 뽑은 2020년 IT 산업 10대 트렌드
2020년 주목할 10가지 엔터프라이즈 분석 트렌드
올해 제조기업의 경쟁력 확보 위한 주목해야 할 DX 트렌드는?
2020년 RPA 시장·기술, AI기반 지능형 자동화가 산업 전반 DT 가속화할 것

 

향후 10년 우리를 가장 설레게 할 기술은? ‘AI·자율주행차·생명공학·IoT·5G’

엘림넷 나우앤서베이는 1월1일부터 1월8일까지 나우앤서베이 패널 1400명(남성 732명, 여성 668명)을 대상으로 ‘2020년 기술 트랜드는?’라는 주제로 설문조사를 실시해 8일 발표했다.

‘2020년 가장 큰 뉴스가 될 것으로 전망되는 기술 트랜드는?’에 대해 질문한 결과 ‘인공지능(31%)’이 많은 응답을 차지했고 ‘5G(16%)’, ‘자율주행차(14%)’, ‘사물인터넷(7%)’, ‘생명공학(5%)’, ‘블록체인 보안 기술(5%)’, ‘스마트 공장(4%)’, ‘홈오토메이션/생활로봇(3%)’, ‘암호화폐(3%)’, ‘드론(3%)’, ‘다중 경험(VR, AR)(3%)’, ‘디지털 헬스케어(3%)’, ‘3D 프린터(2%)’, ‘클라우드 컴퓨팅(1%)’ 순으로 나타났다.

빅 뉴스 트렌드 (제공=엘림넷 나우앤서베이)
빅 뉴스 트렌드 (제공=엘림넷 나우앤서베이)

‘2020년대 앞으로 10년간 당신의 마음을 가장 설레게 하는 기술 트랜드는?’에 대해 질문한 결과 ‘인공지능(25%)’이 많은 응답을 차지했고 ‘자율주행차(20%)’, ‘생명공학(10%)’, ‘사물인터넷(8%)’, ‘5G(6%)’, ‘홈오토메이션/생활로봇(6%)’, ‘다중 경험(VR, AR)(5%)’, ‘디지털 헬스케어(4%)’, ‘블록체인 보안 기술(3%)’, ‘암호화폐(3%)’, ‘3D 프린터(3%)’, ‘스마트 공장(3%)’, ‘드론(2%)’, ‘클라우드 컴퓨팅(1%)’ 순으로 나타났다.

셀레는 트렌드 (제공=엘림넷 나우앤서베이)
셀레는 트렌드 (제공=엘림넷 나우앤서베이)

종합해 보면 응답자들은 2020년과 향후 10년 가장 큰 변화를 몰고 올 5대 기술 트랜드로 인공지능(AI), 자율주행차, 생명공학, 사물인터넷(IOT), 5G를 공통으로 선택했으며 그 중에서도 인공지능(AI)에 대한 기대가 공통으로 가장 큰 것으로 나타났다.

설문 응답자는 전국의 10~60대의 남자 732명, 여자 668명, 총 1400명으로 95% 신뢰수준에 표본오차는 ±2.62%포인트다.

 

알리바바가 뽑은 2020년 IT 산업 10대 트렌드

신소재 기반 반도체의 부상, 산업용 사물인터넷의 고속 성장, 기계간 대규모 협업, 데이터 보호를 위한 AI 기술.

올해 IT 산업에서도 혁신적인 기술이 빠르게 등장해 일상생활에 큰 영향을 미칠 것으로 전망된다.

알리바바그룹의 글로벌 연구 기관 다모(DAMO) 아카데미에서는 2020 IT 산업에서 주목해야 할 트렌드 10가지를 선정해 7일 발표했다.

다모 아카데미 대표 겸 알리바바 클라우드 인텔리전스 대표 제프 장(Jeff Zhang)은 “우리는 빠르게 변화하는 시대에 살고 있다. 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 블록체인 및 데이터 인텔리전스 등 기술이 디지털 경제 발전을 가속화 할 것”이라며 “다모 아카데미는 기술 연구를 통해 미 지의 영역을 탐험하고, 다양한 곳에 혁신 기술이 적용될 수 있도록 업계와 협력하고 있다”고 말했다.

지각 영역에서 인지영역으로 진화한 인공지능 = 인공지능은 음성의 문자변환, 자연어처리, 동영상 이해 등 지각형지능(Perceptual Intelligence) 영역에서 인간의 수준에 도달하거나 이를 넘어섰다.

그러나 외부지식을 필요로 하는 문제, 논리적 추론 등 인지형지능(Cognitive Intelligence) 영역에서는 아직 초기단계에 머물러 있다. 인지형지능 개발에는 인지심리학, 두뇌과학 및 인간의 사회화 과정에서 얻은 인사이트와 인과적추론, 지속적학습 등 기능이 결합돼 지식을 안정적으로 습득하고 효과적으로 표현하는 역량이 갖춰질 것으로 예측된다. 이는 기계가 지식을 이해하고 활용하게 되는 것을 의미한다.

AI 컴퓨팅의 ‘메모리월(memory wall)’ 문제를 해결하는 인메모리 컴퓨팅 = 최근 몇 년 사이 데이터 중심의 AI 알고리즘이 급속하게 발전하면서 이제는 하드웨어가 첨단 알고리즘의 발전을 저해하는 요인이 됐다.

메모리내에서 간단한 연산을 처리하는 PIM(Processing-in-memory) 아키텍처에서는 폰노이만(Von Neumann) 아키텍처와 달리 메모리와 프로세서가 하나로 융합돼 있다.

데이터가 저장된 곳에서 연산이 수행되는 PIM 아키텍처는 데이터의 이동을 최소화하며 병렬연산 기능과 전력 효율성이 크게 향상시킨다. PIM 아키텍처의 혁신이 차세대 AI로 가는 지름길일 것으로 기대되는 이유다.

디지털변혁의 동력이되는 산업용사물인터넷 = 2020년에는 5G, 사물인터넷 기기의 발전, 클라우드 컴퓨팅 그리고 에지컴퓨팅(Edge Computing)이 정보시스템, 통신시스템 및 산업용 관리시스템의 융합을 가속화시킬 것이다.

첨단 산업용사물인터넷을 통해 제조업체는 기계작동, 공장내 물류 및 생산일정 관리를 자동화하고 C2B 스마트 제조를 실현할 수 있게 된다. 이처럼 상호 연결된 산업용시스템을 통해 업스트림(upstream) 및 다운스트림(downstream) 공급업체들의 생산역량 또한 조율할 수 있으며 이는 제조업체의 생산성 및 수익성을 대폭 증가시킬 것이다.

기계간 대규모 협업 = 전통적인 단일 인텔리전스로는 대규모 인텔리전스 장치의 실시간 지각 및 결정능력을 따라갈 수 없다. 사물인터넷의 협업형 감지기술과 5G 통신기술의 발전은 다양한 개체간 협업을 가능케 한다.

여러 기계간 서로 협업하고 경쟁하며 목표를 완수하는 것이다. 이처럼 다양한 개체의 협업으로 구축되는 집단 지성은 인텔리전트 시스템의 가치를 더욱 높인다. 예를들어 물류창고의 로봇은 협업을 통해 화물 분류작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있다. 자율주행차는 도로위 전반적인 교통상황을 인식할 수 있게 되고 무인 항공기간의 협업을 통해 물품배송을 한층 효율화시킨다.

모듈형 디자인 형태의 칩렛(Chiplet) 적층(stacking)으로 더욱 빨라진 속도 = 전통적인 칩 설계 모델은 빠르게 변하는 세분화된 맞춤형 칩 생산수요에 발 빠르게 대응하지 못한다.

RISC-V 기반의 오픈소스 SoC 칩설계, 고수준의 하드웨어 기술언어, IP 기반의 모듈형 칩 설계를 기반으로 애자일(agile) 설계방식이 개발되고 오픈소스 칩 생태계가 조성되고 있다. 칩렛 기반의 모듈형 설계방식은 첨단 패키징 기술을 이용해 칩렛을 다양한 기능과 하나로 묶어 맞춤형 칩의 생산을 돕는다.

대규모 블록체인 애플리케이션의 대대적인 보급 = BaaS(Blockchain-as-a-Service)가 기업내 블록체인 기술 도입의 장벽을 더욱 낮춰줄 것이다. 에지와 클라우드에서 사용되는 핵심 알고리즘이 내장됐으며 블록체인용으로 특수 설계된 다양한 하드웨어 칩이 등장해 물질적 자산을 블록체인상의 자산과 매핑시킨다.

이를 통해 진정한 인터넷(Internet of Value) 세상을 열고 ‘멀티 체인 인터커넥션(multi-chain interconnection)’을구현한다. 향후에는 다양한 산업 생태계에 걸쳐 고차원적인 협업을 돕는 혁신적 블록체인 활용 방안이 다수 등장해 하루 1000만 이상건을 처리하는 블록체인 애플리케이션이 널리 보급될 것이다.

대규모 양자컴퓨팅 도입 전 중대한 시기 = 2019년에는 ‘양자우위(Quantum Supremacy)’에 먼저 도달하려는 경쟁으로 인해 양자컴퓨팅이 다시금 주목 받았다. 초전도체회로를 이용한 시연 덕분에 대규모 양자컴퓨팅 실현 방법으로서 초전도체 양자컴퓨팅에 대한 기대가 높아졌다.

올해는 양자컴퓨팅 분야에 대한 투자가 증가해 경쟁이 한층 심화될 전망이다. 또 이 분야는 산업화되고 하나의 생태계로서 성장하는 속도가 급격히 빠를 것으로 예상된다. 다음 단계는 결함허용(fault-tolerant) 양자컴퓨팅의 실현과 실세계의 문제에서 양자우위를 증명하는 것이 될 것이다.

신소재가 가져올 반도체 기기의 혁명 = 무어의법칙과 연산능력 및 저장공간에 대한 폭발적인 수요의 압박을 받고 있는 지금, 전통적인 실리콘 기반의 트랜지스터로 반도체 산업에서 지속가능한 발전을 유지하기란 어려운 일이다.

현재까지 주요 반도체 생산업체들은 3나노미터 이후의 칩에 대한 대안을 제시하지 못했다. 신소재가 새로운 메커니즘을 통해 새로운 로직, 스토리지 및 인터커넥션 장치를 가능하게 반도체 산업의 지속적인 혁신을 촉진할 것이다. 예를 들면 전자와 스핀의 손실없는 이동을 달성할 수 있는 2차원적인 초전도체 소재, 위상 절연체(topological insulator) 등이 새로운 고성능 로직의 기반이 돼 여러 장치를 연결할 수 있으며 새로운 자성체 및 저항변화 소재가 궤도 토크 기반의 메모리(SOT-MRAM) 및 저항성 메모리 등 고성능 자성 메모리를 실현할 수 있다.

데이터 보호 AI 기술 보급 확대 = 데이터 전송 및 보호관련 법령이행에 사용되는 비용이 갈수록 증가하고 있다. 이에 데이터 프라이버시를 보호하기 위해 AI 기술을 활용하는 것에 대한 관심 또한 증가했는데 이 기술의 핵심은 데이터 사용자가 여러 데이터 공급처로부터 전달받은 데이터를 활용해 작업하면서 데이터는 비공개로 유지될 수 있게 하는 것이다.

이러한 AI 기술은 데이터사일로(silo) 현상과 오늘날 데이터 공유 관행에 대한 신뢰의 부재를 해결할 수 있으며 가까운 미래에 데이터의 가능성을 더욱 넓힐 것이다.

IT 기술혁신의 중심이되는 클라우드 = 클라우드는 발전을 거듭하면서 IT 인프라의 범주에서 벗어나 IT 기술혁신의 중심으로 진화하고 있다. 새로운 칩과 데이터베이스, 자율운영 적응형 네트워크, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 블록체인, 양자컴퓨팅 등 거의 모든 IT 기술과 밀접하게 연결돼 있다. 서버리스 컴퓨팅(serverless computing), 클라우드 네이티브(cloud-native) 소프트웨 어아키텍처, 소프트웨어-하드웨어 통합 설계는 물론 지능형 자동 운영 등 클라우드는 다양한 새로운 기술을 탄생시키고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 IT의 모든 측면을 새롭게 정의하고 새로운 IT 기술의 접근성을 높이고 있다고 볼 수 있다. 클라우드가 디지털 경제의 전체 근간으로 자리잡아 가고 있는 것이다.

 

2020년 주목할 10가지 엔터프라이즈 분석 트렌드

마이크로스트레티지코리아가 9일 2020년 주목할 10가지 엔터프라이즈 분석 트렌드를 발표했다.

마이크로스트레티지는 매해 포레스터(Forrester), IDC, 컨스텔레이션 리서치(Constellation Research), 벤타나 리서치(Ventana Research)의 선두 분석가 및 인플루언스와의 협업을 통해 AI, 모바일 인텔리전스부터 데이터 및 데이터 소스 급증, 데이터 및 분석 전문가의 부족 등을 포함한 여러 인적 요소에 이르기까지 분석 분야에 대한 트렌드 및 통찰력을 제시하고 있다.

마이크로스트레티지 제품 마케팅 담당 부사장 비제이 아난드(Vijay Anand)는 “2020년 주목할 엔터프라이즈 분석 트렌드에 대한 연례 보고서를 발표하게 돼 만족스럽다. 이 보고서를 통해 의사결정자들은 엔터프라이즈 분석, AI, ML, 딥 러닝 등에 대한 최신 트렌드를 파악하고 활용할 수 있을 것이다”며 “분석 업계의 세계 최고 전문가들의 통찰력이 담긴 이 보고서는 데이터를 활용하고 효율성 및 ROI를 높이며, 경쟁에서 이길 수 있는 혁신적인 기술을 추구하는 리더들이 정보에 기반한 의사결정과 조직 내 대화를 주도해 갈 수 있도록 방향을 제시할 것이다”고 말했다.

딥러닝, 경쟁우위 창출 = 딥러닝은 ‘아는 것’과 ‘실행하는 것’ 사이의 넥서스(nexus, 연결, 결합)가 이뤄질 것이다. 딥러닝은 더 이상 버즈워드(유행어)가 아니다. 인간 행동을 예측하고 이해하기 위한 딥 러닝의 실질적인 출현으로 기업들은 인텔리전스를 기반으로 경쟁사를 앞설 수 있는 강력한 혁신 기술을 활용할 수 있을 것이다.

머신러닝, 데이터 사이언스 이니셔티브의 ROI 향상 = 머신러닝은 최근 몇 년간 가장 빠르게 진화하고 있는 기술 중 하나로 머신러닝에 대한 개발 요구는 기하급수적으로 증가해왔다. 머신러닝 솔루션의 급속한 성장으로 전문가의 지식 없이도 손쉽게 사용할 수 있는 즉시 사용 가능한(ready-to-use) 머신러닝 모델에 대한 수요가 높아지고 있다.

시맨틱 그래프(Semantic Graph), 비즈니스 가치 전달에 가장 중요한 역할 = 시맨틱 그래프는 끊임없이 변화하는 데이터 환경에서 데이터 및 분석을 지원하는 중추적인 역할을 할 것이다. 시맨틱 그래프를 사용하지 않는 조직은 복잡성과 비용의 증가로 분석에 대한 ROI가 낮아질 위험이 있다.

데이터 용량의 증가로 휴먼 인사이트(Human Insight)의 중요성 증가 = 점점 더 많은 지식 근로자들이 데이터 기반 업무에 익숙해지고 있으며 그들은 데이터 에스노그래피(사회와 문화의 여러 가지 현상을 정량적이고 정성적인 조사 기법을 이용한 현장 조사를 통해 연구) 또는 데이터와 관련된 연구, 수집된 데이터의 맥락, 데이터만으로는 완벽한 그림을 제공하기 어려운 자료에도 친숙해져야 한다.

차세대 임베디드 분석 기능으로 통찰력 확보 시간 단축 = 특정 애플리케이션 및 인터페이스의 컨텍스트(context, 맥락)에서 제공되는 간결한 분석은 의사결정의 속도를 높여준다. 이러한 임베딩 유형의 간결한 인-컨텍스트(in-context) 분석의 큐레이션은 보다 많은 시간이 소요될 수 있지만 결국 노-코드(no-code) 및 로우-코드(low-code) 개발 방법을 포함해 기술이 발전함에 따라 차세대 임베딩이 점점 더 많이 채택될 것이다.

데이터 소스 통합에 대한 니즈 증가 = 데이터 다양성에 지속적으로 초점이 맞춰질 것으로 예상된다. 조직들은 데이터 및 분석을 위한 단일 표준 플랫폼을 보유한 경우가 드물며 데이터 액세스에 여러 도구를 사용하고 있다. 이러한 데이터 소스를 통합하고자 하는 니즈가 지속적으로 증가할 것이다.

데이터 중심의 업스킬링(upskilling, 숙련도 향상)이 엔터프라이즈의 요구사항 = 엔터프라이즈 조직들은 데이터 중심 의사결정에 대한 니즈가 증가하는 반면 인적 자원은 부족한 것이 현실이다. 이에 최고의 분석 인재를 채용하려는 노력뿐만 아니라 현 직원들을 위한 교육, 리스킬링(reskilling, 새로운 기술을 습득), 업스킬링(upskilling, 숙련도를 향상)에 초점을 맞춰야 한다.

AI는 이제 현실이다 = 내년에는 CDAO와 CIO들은 데이터 사이언스 팀이 데이터 측면에서 그들이 원하는 것을 확보하고 있으며 AI 사용사례를 모델링하는 데 실제로 시간의 70%, 80% 또는 90%의 시간을 사용할 수 있다는 점을 알게 될 것이다.

모바일 인텔리전스, 2020년을 넘어 지속적으로 진화될 것 = 조직의 절반은 모바일 장치 사용을 재검토하며 해당 기술이 직원의 요구를 적절하게 충족시키지 못한다는 결론을 내릴 것이다. 이로 인해 더 나은 업무 경험과 보다 효과적인 연결을 가능하게 하는 차세대 모바일 애플리케이션을 검토하게 될 것이다.

미래의 경험 관리는 AI를 기반으로 = 앱이 비즈니스 프로세스에 의해 헤드리스 마이크로서비스(headless microservices)로 분해됨에 따라 자동화 및 인텔리전스는 대중 대상의 개인화 서비스(Mass Personalization) 및 효율성 창출에 큰 역할을 할 것이다. 인텔리전트 엔터프라이즈(Intelligent Enterprise)는 맥락과 데이터를 활용하여 다음 단계를 위한 최고의 액션을 실행한다.

 

올해 제조기업의 경쟁력 확보 위한 주목해야 할 DX 트렌드는?

산업 시장은 불안정한 거시경제 이슈에서부터 디지털 기반 스타트업의 등장으로 업계가 빠르게 변화하는 상황에 직면해 있다.

이에 PTC는 13일 2020년 제조 기업들이 경쟁력 확보를 위해 주목해야 할 주요 디지털 트랜스포메이션 트렌드 전망을 발표했다.

비즈니스 가치에 초점을 둔 디지털 전략이 유효 = 최근 IIoT 및 AI 등의 혁신 기술들이 무한한 가능성과 변혁에 대한 기대감에 힘입어 다양한 PoC를 통해 시도되고 있다.

PTC가 실시한 디지털 트랜스포메이션 보고서에 따르면 기업들이 가까운 미래에 대한 로드맵에서 100여개에 달하는 IIoT 활용 사례들을 파악했다고 하지만 현실적으로 4~5개 정도만 우선순위에 포함해야 한다고 한다.

과도한 PoC의 함정을 피하기 위해서 PTC는 단순히 기술요구 사항에 기반한 전략 대신 필요, 가치, 솔루션 3가지의 요건으로 구성된 프레임워크를 구성해야 한다고 제안했다.

2020년에는 가치 지향적인 DX(디지털 트랜스포메이션) 마인드를 갖춘 기업이 전사적으로 DX 이니셔티브를 쉽게 확장시키고 가치 창출 시간을 단축할 수 있을 것으로 전망된다.

유사한 경향의 디지털 네이티브 파트너들과의 협력은 단순히 성공 확률만 높일 수 있다는 점에서 대조적이다. PTC에서 지난해 발간한 IIoT 현황 보고서에 따르면 응답기업의 89%가 구매 후 1년 이내에 활용 사례를 실제 운영 환경으로 전환할 것이라고 응답했다.

PTC의 디지털 트랜스포메이션 예측 (제공=PTC코리아)
PTC의 디지털 트랜스포메이션 예측 (제공=PTC코리아)

거시경제적 불확실성으로 인해 기업 내부 운영 효율성 제고 = 주식시장이 사상 최고치에 이르고 실업률은 최저치를 기록하는 상황에서도 인력난과 무역전쟁 등 거시경제 이슈가 제조 산업 기업들을 위협하고 있다. 미 제조업 PMI(구매관리자지수)는 글로벌 금융위기 이후 10년 내 최저치를 기록했다.

경기 침체가 지속됨에 따라 제조 업체들은 비용을 절감해야 하고 IIoT등의 기술도 이 과정에서 중요한 역할을 하게 될 전망이다. 제조 현장의 인력 배치를 최적화하고 생산성을 향상시키며 운영 효율성을 높이는 기술 솔루션이 필수적이기 때문이다. 세계경제포럼(WEF)은 새로운 효율성이 여전히 대기업 기술 투자의 주된 원동력이라고 분석했다.

증강현실이 운영 중심의 사용 사례에서 확산 = 2019년에는 PTC 고객 조사에 따르면 증강현실을 위한 활용 사례에서 판매 및 마케팅 영역이 가장 두드러진 것으로 나타났다. 브랜드 경험의 증강, 소통형 소비자 제품이 기업과 고객들에게 AR 경험을 위한 입문 경로가 돼 익숙함과 몰입감을 제공한 것으로 조사됐다.

이에 더해 폴라리스(Polaris), 후지쯔(Fuijitsu)와 같은 제조기업들의 경우 AR을 수익 창출의 수단으로 활용했다. AR을 활용함으로써 판매 대리점 및 고객들에게 다양한 제품 최적화 방법 및 기능을 실시간으로 제공했다.

AR 하드웨어 기술이 점점 더 발전함에 따라 2020년에는 미션 크리티컬 산업 환경에서의 AR 활용 사례가 보다 확산될 것으로 전망된다. 실제로 볼보 그룹(Volvo Group)은 품질보증(QA) 운영자가 검사 라임에 가상 업무 지침을 도입해 유연성, 민첩성, 품질을 높였으며 글로벌파운드리(GlobalFoundries)는 AR을 통해 전문가의 영향력을 확장시키고 운영 절차를 표준화해 생산 병목 현상을 줄인 바 있다.

AR은 산업 현장 프로세스에 적용되어 다양한 인력과 물리적인 환경을 연결함으로써 주요 KPI 향상에 중요한 역할을 하게 될 것이다.

기능별 AR 도입 사례 (제공=PTC코리아)
기능별 AR 도입 사례 (제공=PTC코리아)

정점에 다르는 산업 시장의 클라우드 채택 = 제조 산업 기업들의 IIoT 디바이스 사용 추이가 기록적인 속도로 증가하고 있다. IIoT 플랫폼은 폭발적으로 증가하는 이기종의 환경을 관리하기 위한 필수 기반 프레임워크다.

클라우드는 확장이 용이한 형태의 인프라로 이러한 구축을 한 단계 앞당기고 있으며 세계 전역의 설비와 설비를 잇는 IIoT 연결성을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는다.

IDC는 2023년까지 제조업체의 70%가 클라우드 기반 혁신 플랫폼과 시장을 사용할 것으로 예상하고 있으며 가트너는 SaaS 클라우드 애플리케이션 서비스 시장이 2021년 1130억달러에 이를 것으로 예측하고 있다.

실제로 많은 기업에서 기존의 온프레미스 레거시 소프트웨어 사용을 재고하는 동시에 보다 유연한 클라우드 기반 SaaS 플랫폼으로의 전환을 시도하고 있다. 향후 더 많은 기업들이 ERP, CAD 등 전통적인 엔터프라이즈 소프트웨어를 SaaS로 전환함으로써 TCO를 줄이고 빠른 소프트웨어 업데이트를 통해 가치 차별화의 장점을 도모할 것으로 전망된다.

디지털 파트너십이 효과적인 IIoT 구현의 핵심 = 성공적인 IIoT 프로젝트를 가로막는 요인 중 많은 사람들이 간과하는 2가지는 바로 ‘스팟 솔루션’과 ‘DIY(do-it-yourself)’이다. 운영 기술 의사결정시 상당 부분 전사적 전략을 염두에 두지 않고 일반 관리자, 조립 라인 관리자 또는 고정 엔지니어에 의해 공장별 개별 기준에 기반해 이루어진다.

이러한 ‘스팟 솔루션’ 접근 방식은 단일 사용 사례 또는 문제를 해결하는 기술로 단기적인 요구사항만 고려하기 쉽다. 임시방편식의 해결은 가치사슬 전체에 걸쳐 다른 시스템과 상호 운용되지 않기 때문에 향후 확장에 걸림돌이 된다.

DIY는 IIoT 기능을 구매하는 대신 구축하기를 선택하는 회사들에 해당된다. 최근 조사에 따르면 DIY IoT 프로젝트 4개 중 3개는 비용, 시간, 자원, 확장 등의 난관을 극복하지 못하고 있는 것으로 나타났다.

IIoT를 효과적으로 구현하려면 클라우드 및 보안 인프라, 솔루션 개발 기술 및 숙련된 시스템 통합업체를 포함한 기술 생태계를 형성하기 위한 디지털 협력을 시도해야 한다.

딜로이트 조사 결과 제조업체들이 ‘디지털 모멘텀’을 위한 파트너십을 확대하고 있으며 이로 인해 신규 비즈니스 모델 개발 측면에서 5배, 그리고 고객에 대한 가치 향상 측면에서 2배 이상의 효과를 확보한 것으로 나타났다.

지속 가능성에 기여하는 기술의 수용 = 탄소 배출량과 건강, 부의 분배 및 안전성에 대한 사회적 압력이 증가함에 따라 점점 더 많은 기업들이 지속가능성을 전통적인 비용 센터가 아닌 전략적 이니셔티브로 보게 될 것이다.

정부 보조금과 규제는 특히 자동차와 항공우주 산업에서 변화를 요구해 왔지만 이는 또한 경쟁 우위 요소가 된다. 미 환경보호청에 따르면 66%의 제조업체들이 지속가능성을 시장 경쟁력의 필수 요인으로 다루고 있으며 더 많은 기업들이 생태 효율적인 운영, 설비, 프로그램을 고객 설득 및 채용 촉진의 도구로 사용할 것으로 전망된다.

이러한 외부적인 요인 외에도 지속 가능성은 운영 효율성 그 자체에 영향을 미친다. 공장 전체의 자산에 IIoT를 적용하면 여러 지역의 현장 및 원격지의 에너지 비용을 대폭 절감할 수 있는 지능형 최적화 운영 전략을 수립할 수 있다.

또 생성적 설계(Generative design) 및 적층 제조를 통해 오래 지속되고 더 효율적인 제품을 만들면 품질을 높이고 폐기물을 줄일 수 있다.

PTC코리아 박혜경 지사장은 “향후 10년 간 시장은 물론 기업의 프로세스, 인력 관리에 변혁이 계속될 것이다. 제조 기업들은 이러한 기술 동향을 선제적으로 활용하고 전략적 이니셔티브를 구현함으로써 새로운 기회들을 만들어 낼 수 있다. 더 이상 어디에 있고 어디를 향하는지에 대한 경쟁이 아닌 본격적인 속도 경쟁의 시대에 돌입한 만큼 혁신의 선두에 서는 것이 중요하다”고 강조했다.

한편 PTC코리아는 국내 공인 총판 포비스티앤씨 및 플래티넘 파트너 디지테크, E3PS와 협력하여 국내 제조산업 경쟁력 제고를 위해 다양한 혁신 사례 발굴에 매진하고 있다.

 

2020년 RPA 시장·기술, AI기반 지능형 자동화가 산업 전반 DT 가속화할 것

로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, 이하 RPA) 기업 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)가 13일 2020년을 인공지능(AI) 기반의 ‘지능형 자동화(Intelligence Automation)’ 시대의 원년으로 보고 글로벌 RPA 시장 및 기술 전망을 발표했다.

오토메이션애니웨어는 2020년 비즈니스 사용자도 손쉽게 소프트웨어 봇을 만들고 업무에 활용할 수 있는 클라우드 및 AI 기반의 RPA 플랫폼을 기반으로 기업의 디지털 트랜스포메이션이 가속화될 것으로 전망했다.

또 경기 침체로 인해 자동화 도입이 확대되며 RPA 관련 채용 또한 대폭 증가할 것으로 예상했다.

오토메이션애니웨어에 따르면 텍스트 이해와 학습이 가능한 머신러닝 기술이 보다 성숙해져 클라우드 네이티브 및 웹 기반의 RPA 플랫폼이 빠르게 확산되고 기업 내 문서 출력이 대폭 감소할 것으로 예상된다.

2025년까지 도입이 쉽고 학습이 용이한(easy-to-deploy-and-teach) AI 기반 RPA, 즉 ‘디지털 워크포스(Digital Workforce)’가 대기업뿐만 아니라 중소, 중견기업을 포함한 산업 전반에 도입돼 디지털 트랜스포메이션(DT)을 촉진하고 엔드투엔드(end-to-end) 업무 자동화를 실현할 것이다.

글로벌 주요 투자회사 전문가들은 13조달러(약 1경5144조원) 이상의 마이너스 채권 규모 등을 근거로 전세계적인 경기 침체를 경고했다. 이러한 상황에서 기업은 비즈니스 효율성을 향상하고 새로운 기회를 모색하기 위해 자동화 도입을 고려할 것으로 예상된다.

글로벌 RPA 시장의 85%는 아직 미개발 상태이며 실제로 오토메이션애니웨어의 기업 고객 또한 경기 침체에 대비해 자동화 기술에 대한 투자를 확대하고 있다.

현재 RPA 플랫폼은 AI 기능을 제공하지만 RPA는 주로 규칙 기반의 업무를, AI는 적응(adaptive) 및 예측(predictive) 업무를 담당하며 각각 독립적인 역할을 수행하고 있다.

2020년에는 AI 와 머신러닝이 업무 프로세스 분석에도 도입돼 프로세스 마이닝과 탐색 작업을 가속화할 것이다. 향후 소프트웨어 봇은 자동화할 수 있는 최상의 프로세스를 자동으로 식별하고 스스로 최적화할 것이다.

2020년부터는 5G의 등장과 커넥티드 디바이스의 폭발적인 증가로 빅데이터 시대가 본격적으로 열릴 것으로 전망했다. 유럽연합(EU)의 개인정보보호 규정(General Data Protection Regulation, GDPR)과 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(California Consumer Privacy Act, CCPA) 등 강화된 규제로 인해 투명한 정보 수집과 이용의 필요성이 강화될 것이다.

또 AI를 기반으로 고도화된 멀웨어(malware)로부터 데이터 유출을 막기 위해 지능형 소프트웨어 봇의 역할은 더욱 중요해질 것이다.

현재 미국에서는 RPA 관련 5000개 이상의 일자리를 포함해 RPA 전문가에 대한 수요가 매우 높다. 2020년에는 RPA 기술이 개발자, 비즈니스 분석가, 프로그램 및 프로젝트 매니저 등의 다양한 직무와 IT, 업무처리 아웃소싱(Business Processing Outsourcing, BPO), 인사(HR), 교육, 보험, 금융 등 다양한 직종에 걸쳐 필요하게 될 것으로 예상된다. 결과적으로 RPA 전문가 채용이 급격하게 증가할 것이다.

이영수 오토메이션애니웨어 코리아 지사장은 “클라우드 및 AI를 기반으로 한 지능형 디지털 워크포스 플랫폼은 확장성 및 접근성, 비용 절감, 보안 및 규정 준수 등 모든 측면에서 기업의 역량을 크게 높이며 기업의 디지털 트랜스포메이션을 위한 총체적인 접근 방법으로 주목받고 있다”며 “전세계적으로 디지털 트랜스포메이션이 가속화되는 가운데, 오토메이션애니웨어는 2020년에도 기업이 자동화를 도입하고 전사 확산 등을 통해 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있도록 지속적으로 지원할 것”이라고 말했다.



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