Thread Content
기술의 발전에 따라 기업들은 인더스트리 4.0의 빅데이터 과제를 고려해야 합니다.기업이 산업 4.0의 목표를 달성하는 것은 간단합니다. 바로 효율성과 수익을 극대화하고, 운영을 더욱 효율적으로 만들며, 가능한 경우 위험하거나 반복적인 업무에 자동화 기술을 도입하는 것입니다. 기술의 발전에 따라 기업들은 인더스트리 4.0의 빅데이터 과제를 고려해야 합니다. 기업이 산업 4.0의 목표를 달성하는 것은 간단합니다. 바로 효율성과 수익을 극대화하고, 운영을 더욱 효율적으로 만들며, 가능한 경우 위험하거나 반복적인 업무에 자동화 기술을 도입하는 것입니다.이러한 과제를 달성하려면 자금과 인력의 지원이 필요하며, 의미 있는 운영 정보도 확보해야 합니다.다시 말해, 그것에는 대용량 데이터가 필요합니다.인더스트리 4.0의 혜택을 누리고자 하는 모든 기업은 우선 다음과 같은 빅데이터 관련 과제들을 해결해야 합니다: 1. 분리된 데이터 – 플랫폼 간, 부서 간의 데이터 공유가 이루어지지 않는 것은 기업이 인더스트리 4.0을 실현하는 데 있어 가장 큰 장애물이 될 수 있습니다.“고립된 섬”에 존재하는 회사 데이터는 특정 당사자나 부서에 이익을 줄 수 있지만, 보통은 낭비를 초래합니다.조직 내의 각 부서가 서로 데이터와 통찰력을 공유할 수 없다면, 진정한 비즈니스 인텔리전스를 실현할 수 없습니다. 예를 들어, 한 반도체 제조업체의 운영에서 이 제조업체는 생산 테스트 단계에서 데이터를 다시 전송하여 그것을 개발 초기 단계에 원활하게 “통합”함으로써 “데이터 순환”을 끝내는 방식을 사용합니다.이를 통해 해당 회사는 결함이 있는 제품을 조기에 발견하고, 품질을 전반적으로 향상시킬 수 있습니다. 2. 데이터 시스템 중복성 데이터와 고립된 데이터와 밀접하게 관련된 또 다른 문제는 데이터 시스템 중복성입니다.일부 기업은 고객과 공급업체를 포함한 비즈니스의 여러 부분을 추적하기 위해 엔터프라이즈 리소스 플래닝(ERP) 시스템을 사용할 수 있습니다.하지만, 만약 한 기업이 두 개 이상의 ERP 시스템을 가지고 있다면(예: 각 생산 시설이나 판매 지역마다 하나씩), 그 두 시스템 사이에서 데이터를 전송해야 한다면 어떻게 해야 할까요? 30개의 ERP 시스템이 있다면이거요?이것이 바로 앤하이저-부시 인베브가 직면한 문제입니다. 이 회사는 여러 자회사들을 합병함으로써 세계적으로 가장 유명한 맥주 회사 중 하나가 되었습니다.당시 그 회사는 27종류의 다양한 기업 자원 계획 시스템을 보유하고 있었습니다.현재 그들은 데이터 분석, 보고서 작성 및 기타 디지털 도구들을 더 효과적으로 활용하기 위해 단 하나의 기업 자원 계획 시스템만을 사용하고 있습니다. 이러한 도구들은 중앙에 체계적으로 저장된 기업 데이터 덕분에 가능해집니다. 압력 변환기 yunrun.com.cn/product/ 3. 인력 부족 많은 기업들이 데이터베이스를 구축하고 관리할 수 있도록 데이터 전문가를 채용하기 위해 경쟁하고 있으며, 모든 조직의 데이터에서 통찰력을 도출하고 있습니다(또는 그러한 통찰력을 얻기 위한 도구를 개발하기도 합니다).이로 인해 문제가 생기는데, 많은 회사들이 동시에 직원을 채용하고 있습니다. 미국 기업들은 현재 15만 명 이상의 데이터 과학자를 채용해야 합니다.이는 LinkedIn이 미국 기업들을 대상으로 실시한 조사를 바탕으로 한 것이며, 현재까지도 이러한 직책들은 여전히 부족한 상태입니다. 인력 배치와 밀접하게 관련된 또 다른 과제는 지원자의 기술 부족입니다.그중에는 수학이나 소프트웨어 개발과 같이 익히기 어려운 기술들도 포함되어 있습니다.하지만 훌륭한 데이터 과학자도 우수한 의사소통 능력이나, 데이터에서 발견한 내용을 다른 사람들에게 설명할 수 있는 능력과 같은 많은 소프트 스킬을 갖추어야 합니다. 4. 보안성과 데이터 접근성 오늘날, 사물인터넷(산업용 기계 제어 장비 포함)의 보안 취약점에 관한 기사들이 많이 있습니다.전반적인 비즈니스 환경에서, 의사결정자들은 이러한 자산들이 야기할 수 있는 보안 문제를 우려하여 여전히 사물인터넷과 기타 디지털 혁신 기술에 투자하는 것을 꺼립니다. 실제로 Forrester와 ForeScout의 조사에 따르면, 약 77%의 기업들이 이전에는 걱정할 필요가 없었던 “심각한” 보안 문제들에 직면해 있다고 답했습니다.하지만, 이러한 과제들은 무엇일까요? 기업들은 이러한 과제들에 어떻게 대응해야 할까요? 다음은 몇 가지 대응 방안입니다: • 센서, 추적기, 제어 장비를 포함한 연결된 산업용 장비들은 항상 강력한 보안 기능을 갖추고 있는 것은 아닙니다.기업 직원들은 원격 장치가 정기적으로 보안 패치를 받을 수 있도록 업데이트 과정에 익숙해져야 합니다. •디지털 우선 원칙을 채택한 기업 내부의 데이터 접근은 데이터 보안에서 또 다른 심각한 문제입니다.기업은 직원들이 자신에게 허가된 데이터베이스에만 접근할 수 있도록 적절한 인증 절차를 시행해야 합니다. •현대의 창고와 제조 공장에서도 물리적 보안은 중요한 문제입니다.기업의 소중한 서버와 분석 장비의 안전을 보장하기 위해, 서버 캐비닛의 잠금 상태와 모니터링을 유지하기 위해서는 항상 올바른 로그인 프로그램을 사용해야 합니다. 데이터의 보안성과 데이터에 접근할 수 있는 능력과 관련해서는 많은 세부 사항들이 사람들의 주목을 끌 수 있습니다.기업이 외부 회사와 자사의 데이터 시설을 사용하기 위한 계약을 체결할 경우, 그들의 데이터 센터 보안 방어 능력과 같은 몇 가지 문제가 제기됩니다.기업은 내부 데이터 인프라를 구축할지, 아니면 서드파티 인프라에 의존할지를 결정할 때 항상 저울질해야 합니다.하지만 두 가지 경험 모두에서, 예측할 수 없는 계획과 같은 특정한 도전들은 동일합니다. 5. 정체성 부족과 호환성 문제 마지막으로, 인수를 성공적으로 이끌어내는 방법도 하나의 과제입니다.부인할 수 없는 사실은, 산업 4.0이 광범위하게 도입됨에 따라 미국의 여러 산업 분야(예: 교통, 에너지 공급, 의료, 제조업 등)의 생산성을 35%까지 향상시킬 수 있다는 것입니다. 하지만 동시에, 기업은 신규 시스템과 기존 시스템을 모두 보유하고 있을 수 있지만, 항상 잘 연동되는 것은 아닙니다.오늘날, 혁신적인 디지털 기술은 기업들에게 새로운 기회를 열어주고 있지만, 동시에 복잡한 공급망의 위험도 증가시키고 있습니다.기업의 각 부서가 데이터가 원활하게 흐를 수 있도록 적절한 디지털 도구가 필요한 것처럼, 기업 역시 기록, 인증, 알림 등을 즉각적이고 원활하게 교환할 수 있는 수단이 필요합니다. 이러한 과제들을 명심하고 적절한 인력에 투자한다면, 이를 극복할 창의적인 방법을 찾을 수 있습니다.빅데이터와 산업 4.0은 막대한 생산 잠재력과 수익 잠재력을 가지고 있습니다. 비록 복잡해 보이고 당장은 해결하기 어려워 보이지만, 앞으로는 반드시 해결할 방법이 있을 것입니다.