자동화 시장은 30년 전과 크게 변화했지만, 이 시기에도 많은 트렌드가 지속되고 강화되고 있습니다. 첫 번째는 소프트웨어와 서비스에 대한 강조가 점점 더 커지고 있다는 점입니다. 처리 기능의 급속한 발전으로 산업용 인공 지능(AI)의 10년이
시작되었습니다.
클라우드 컴퓨팅, 에지 데이터 처리, 가상화, 컨테이너화,
개방형 프로세스 자동화(OPA) 및 시간 민감 네트워크(TSN)는 제어 시스템의 세계를 변화시켰습니다.
2022년 에머슨이 아스펜의 대주주 지분을 인수하면서 공급업체들은 소프트웨어 역량을 계속 강화하고 있습니다.
소프트웨어는 오늘날의 시장을 이끄는 원동력이며 AI는 이제 창의 일각에
불과합니다. 공급업체는 이 사실을 알고 있으며, 소프트웨어 전문성과 산업용
AI 솔루션을 지속적으로 확장하고 강화할 것입니다.
그렇다고 해서 하드웨어가 중요하지 않다는 뜻은 아닙니다.
30여 년 전 자동화 시장에서도 상용 IT 기반 솔루션의 유입이 시작되었으며,
상용 기성품(COTS) 운영 체제와 컴퓨팅 구성 요소가 도입되었습니다.
산업 부문에서는 수년 동안 이더넷의 이점에 대해 논의했으며,
현재 사용 가능한 거의 모든 제어 네트워크는 몇 가지 수정 사항이 포함된
이더넷 기술을 기반으로 합니다.
오늘날 이러한 추세는 산업용 엣지 기반 시스템과 클라우드 기반 자동화
아키텍처에 대한 수요가 급증하면서 그 어느 때보다 빠르게 가속화되고
있습니다. 향후 10년 동안 업계의 컴퓨팅 요구 사항이 기하급수적으로
증가할 것이며, AI가 다시 선두를 달리고 있습니다.
이더넷 고급 물리 계층(APL) 네트워킹도 2023년에 도입되었으며, 이더넷의 이점을 기기 수준과 위험한 위치까지 끌어올릴 것입니다.
2023년에만 ABB가 스웨덴 AI 스타트업인 바이킹 애널리틱스의 과반수 지분을
인수했고, 에머슨이 내셔널 인스트루먼트(NI)를 인수했으며, PTC는 순수 시스템
인수를 발표했으며, 벨덴이 엣지 소프트웨어 제공업체인 클라우드레일을
인수했으며, 로크웰 오토메이션이 OT 사이버 보안 제공업체인 버브 인더스트리얼을 인수했으며, ARC는 공급업체가 AI 및 사이버 보안 역량을 계속 강화함에 따라
더 많은 인수가 이루어질 것으로 예상하고 있습니다.
하지만 가장 빠른 속도로 성장하는 것은 이러한 모든 자동화 공급업체의 서비스
비즈니스입니다. 거의 보편적으로 공급업체 서비스 수익은 하드웨어나
소프트웨어 비즈니스보다 빠르게 증가하고 있습니다.
공급업체는 특정 산업 및 고객 요구 사항에 대한 깊은 이해와 엔지니어링 지식을
바탕으로 차별화를 지속하고 있으며, 지속적인 부가가치 라이프사이클 서비스를
제공하는 고객과의 평생 파트너십을 구축하기 위해 노력하고 있습니다.
이러한 서비스 중 상당수는 사용자가 지속 가능성 및 디지털 혁신 프로그램에서 더 많은 가치를 얻을 수 있도록 점점 더 맞춤화되고 있습니다.
대규모 인수로 입지 강화
에머슨의 NI 인수는 총 매출이 80억 달러에 육박하는 북미 지역 1위 자리를 굳건히 했습니다. NI가 에머슨으로 통합되면서 다른 공급업체의 상대적 지위에도 영향을
미쳐 목록에서 제외되었습니다.
현재 아베바를 전액 소유하고 있는 슈나이더 일렉트릭도 마찬가지입니다.
마찬가지로 전 세계 4위 자리를 굳혔고, 북미 지역에서도 4위로 순위를 끌어올려 ABB에 매우 근접했습니다. 북미에서 Hexagon은 디지털화, 최적화 및 AI 분야에
집중하는 여러 소프트웨어 공급업체를 인수하여 8위에 오를 수 있는 발판을
마련했습니다.
AI가 산업을 변화시키는 방법
AI는 다양한 산업 분야에서 문제 해결 및 의사 결정에 접근하는 방식에 혁명을
일으켰습니다. 종종 예측 기계 또는 추론 엔진으로 설명되는 AI 시스템은
데이터를 분석하고 패턴을 인식하며 미래의 사건이나 결과에 대한 예측을 하도록 설계되었습니다. 이러한 예측 기능은 AI의 가치 제안의 핵심으로, 기업이 트렌드를 예측하고 프로세스를 최적화하며 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 산업 부문에서 가장 널리 배포되는 AI 사용 사례는 장비 고장이 발생하기 전에 예측하여 사전 예방적 유지보수를 수행하고 다운타임을 줄이는 것입니다.
AI 인프라에 대한 투자 급증은 이 기술의 혁신적 잠재력을 보여주는 증거입니다.
골드만삭스와 같은 투자 은행들은 오픈을 통해 제너레이티브 AI(Gen AI)가
획기적으로 발전한 이후 AI 투자가 빠르게 성장하고 있음을 강조하고 있습니다.
AI의 ChatGPT 3.5는 2025년까지 전 세계적으로 약 2,000억 달러를 지출할 것으로 예상됩니다.
골드만삭스 리서치의 AI 성장률 전망이 완전히 실현된다면 장기적으로 미국
국내총생산(GDP)의 2.5~4%, 기타 주요 AI 리더 중에서도 AI 관련 투자가 최고치를 기록할 수 있습니다. 이러한 투자는 AI 솔루션의 비용을 절감하고 접근성을 높이고 산업 부문 전반에 걸쳐 광범위한 채택을 가능하게 하고 있습니다. 이들은 증가하는 기술 격차를 해결하고, 급증하는 에너지 비용을 통제하며, 보다 탄력적인 공급망을 통해 지속 가능한 제품 및 서비스에 대한 수요를 충족하기 위해 기술을 적용하기를 갈망하고 있습니다.
AI와 데이터 폭발적 증가
산업 부문의 과제는 단순히 양에 관한 것뿐만 아니라 센서, 기계, 스마트 팩토리에서 생성되는 데이터의 복잡성과 파편화를 수반합니다.
이 데이터는 종종 다양한 애플리케이션에 연결되지 않고 흩어져 있어 인사이트와 의사 결정에 활용하기 어렵습니다. 많은 최종 사용자가 AI와 같은 신기술을 구현할 때 데이터를 관리하기 위한 더 나은 프레임워크를 구축해야 한다고 생각하며,
이는 하니웰의 포지, 지멘스의 마인드스피어, ABB의 어빌리티, 로크웰 오토메이션의 팩토리톡 이노베이션 스위트, 슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭스와 같은 산업용 IoT 플랫폼의 성장을 주도하고 있습니다.
요코가와와 같은 다른 공급업체들은 운영 자산과 기업 간의 연결을 허용하는 자체 산업용 AI 플랫폼을 구현하고 있습니다.
각 산업용 AI 사용 사례에는 특정 데이터 세트가 필요하며, 다양한 도구와 기술이
필요할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 유지보수는 센서 데이터에 의존하여 장비 고장을 예측하는 반면, 생성 설계는 재료 및 비용 제약과 같은 매개변수를 사용하여 제품 설계를 만듭니다.
엣지 컴퓨팅 푸시 강화
산업용 에지 컴퓨팅 솔루션은 클라우드를 OT 환경으로 확장하여 지연 시간, 안정성 및 보안과 같은 한계를 극복하는 동시에 클라우드 입력 데이터 볼륨과 출력 비용을 줄일 수 있습니다.
네트워크의 데이터를 통합하고 컨텍스트화하여 요약 정보와 인사이트를
클라우드에 직접 제공하여 궁극적으로 클라우드 기반 데이터 스토리지 비용을
절감할 수 있습니다.
엣지 기능은 원격, 위험 및 기타 분산 환경으로 디지털 트랜스포메이션의 범위를
확장함과 동시에 신뢰할 수 있는 네트워크 연결과 현장의 숙련된 IT 인력 부족
가능성을 해결했습니다.
. 또한 자동화 공급업체는 기존 에지 기술 및 에코시스템을 활용하고 상호 보완적인 인프라, 오픈소스 및 여러 클라우드 제공업체와 파트너십을 맺거나 투자하고 있습니다.
