도입

기본적인 인터넷 기술의 개념으로 보편적으로 쓰이는 IIoT(Industrial Internet of Things, 산업사물인터넷)는 많은 분야에서 폭 넓게 적용되며 산업의 모든 분야를 변화 시키고 있다. 포괄적이고 다양한 형태로 변형될 수 있는 특성 때문에 IIoT의 개념은 거의 모든 곳에서 쓰이기 시작했다. : 제조업, 자동판매, 엔터프라이즈 기업 벤더, 시스템통합기, 매니지먼트 컨설턴트, 정부 보조 협회 그리고 산업 기업까지

분석 회사로서 LNS 리서치는 시장에 있는 사람들이 급부상하고 있는 기술의 가치를 더 빠르게 파악하고, 이에 대한 이해를 높일 수 있도록 많은 노력을 해왔다. 2014년 초 LNS는 기업들의 IIoT 이용에 관하여 조사하고 자문해주는 것을 시작하였고, 2015년에는 이를 바탕으로 “스마트한 연결 작동: IoT의 기업 자치 수집” 이라는 연구 레포트를 마무리하였다. 이 프로젝트를 통해 얻은 첫 번째는 (지금은 넓게 수용되는) 4개의 주요 역량 버킷(연결성, 클라우드, 빅데이터 애널리틱스, 응용프로그램 개발)으로 구성되는 IIoT플렛폼에 대한 정의였다. 또한 어떻게 이 플랫폼이 기존의 계층 구조를 평평하게 할 새로운 데이터와 시스템 아키텍쳐를 가능하도록 하는지를 힘써 연구할 수 있었고, 어디에서나 데이터를 공급할 수 있는 기술을 바탕으로 다음 세대 비즈니스 어플리케이션의 가능성을 보여 주었다.

새로운 스타트업 기업과 많은 신생기업들이 나타난 이후로, 기존의 기업들뿐만 아니라 기업 인수 합병 기업까지 포함한 극적인 움직임이 일어났다. 이러한 모든 움직임은 미래를 예측하는 데에 있어 주장을 확실하게 한다. IIoT 플랫폼은 IT와 OT를 함께 벤더(vendors) 할 수 있는 새로운 비즈니스 모델의 생태계가 될 것이다.

새로운 조사를 통해 우리는 설문 데이터들이 보여주는 IIoT 플랫폼 기능을 적용한 시장들과 이런 새로운 기술들이 어떻게 지금의 아키텍쳐를 변화시키는 지에 대해 탐구해 나갈 것이다. 우리는 또한 어떻게 LNS 리서치 디지털 트렌스포메이션 프레임워크가 산업 기업들이 직면한 IIoT 문제를 극복할 수 있게 돕고, 경쟁력 있는 우위와 더 나은 비즈니스 결과를 성취하기 위해 빅데이터 분석을 어떻게 시작, 활용 하는지를 시험할 것이다.

인구통계조사

이 eBook에 나타낸 데이터는 300개가 넘는 확실한(완벽한)조사이고, 2015년 중순부터 2016 중순까지 수집된 데이터를 대표한다. LNS 소셜 리서치 모델은 온라인 포맷의 영문으로 하여 보편적이고 공공적으로 배치하였다. 기업들이 참여하는 LNS 리서치는 LNS 리서치 도서관에서 얻을 수 있으며, 즉 조사에 참여하는 참여자들이 리서치 고객이라는 뜻이다. 각 응답자는 이메일, 전화 응답, 각 반응이 복합적으로 연결되어 LNS 리서치 분석가에 의해 정확하게 리뷰된다.

설문의 산업 인구 통계는 산업경관의 더 넓은 인구 통계와 상당 부분 일치한다. 개별 생산이 가장 큰 부분을 차지하고, 프로세스와 일괄생산이 그 뒤를 따른다. 우리의 조사는 산업과 회사의 규모를 폭 넓게 나누었다.

IIoT 기반(Adoption) 플랫폼 기술 수용

2015년과 2016년의 가장 큰 시장 변화는 IIoT 기술 도입에 대한 기업들의 인식이었다. 2015년에는 회사들의 거의 반에 가까운 수치(44%)가 IIoT에 대해 알지 못하거나 이해하지 못하였지만, 2016에는 그 수치가 19%로 줄었다.

많은 리더들이 IIoT를 과장되고 어려운 일이라고 생각했지만, 현재 대부분의 회사들은 IIoT를 이해하고 있다.

2015 조사를 보면 IIOT시장은 얼리어답터의 시장에서는 여전히 크다는 것을 볼 수 있지만, 주요 신기술혁신에 대해서는 아마도 전형적인 수용 곡선을 따르고 있다.

우리는 또한 시장에서 주류로 받아들여지는 과정에서 일어나는 공통적인 3가지 사항을 엿볼 수 있다.

1. 수용하기까지 어느 정도의 시간이 필요하다.

2. 시장은 그 기술에 관해 더 깊이 이해해야 한다.

3. 얼리어답터들은 쉬운 비즈니스 사례의 유효성에 대해 결과를 증명할 필요가 있다.

이러한 세 가지 사항 중 두 가지는 이미 이루어져왔고, 지금은 시장이 비즈니스 사례와 그 가치에 대해 증명할 때이다. 이는 우리가 이 eBooK에서 추후에 다루고자 하는 부분이다.




IIoT 최고의 난제

유감스럽게도 비즈니스 모델을 세우고 자금을 확보하는 것은 IIoT 기술 수용의 큰 두 과제이다. 놀랍게도, 보안 문제와 기술의 범위성이 결과의 상위 리스트에 오르지 않았다. 이 결과는 몇몇 회사들이 단지 파일럿 프로젝트로 여기고 아직 이 기술에 대한 이슈에 의의를 걸지 않았기 때문이다. 또 다른 회사들은 이미 조사를 끝내고, IoT 기술은 산업 영역을 확장 시킬 수 있다는 자신감이 있기 때문이라고 보여진다.

어떠한 경우에도 효과적인 비즈니스모델을 구축하는 것이 IIoT 기술과 빅데이터 애널리틱스의 숨겨진 잠재력을 여는 열쇠라는 것은 명백하다. 다음으로 이어질 각 단락들은 디지털 트랜스포메이션 프레임워크의 거대한 맥락 내에서 알맞은 비즈니스 모델을 어떻게 구축할 것인지, 이러한 목표가 반드시 뒷받침 되어야 할 것인지에 대해 알아 볼 것이다.





번역 : 김수진 선임연구원

편집 : 김수진 선임연구원