엔터프라이즈 엣지 혁신기업 지브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)가 제 3회 연례 ‘지능형 기업 지수(Intelligent Enterprise Index)’ 조사 결과를 발표했다. 해당 조사에 따르면, 전세계 기업의 61%가 ‘지능형’ 기업으로 거듭나고 있는 것으로 나타났다. 이는 2018년 49%에 불과했던 것에 비해 크게 상승한 수치다.
지브라 테크놀로지스의 미래학자 드루 엘러스(Drew Ehlers)는 “우리가 3년 전 지능형 기업 지수를 출시했을 때 많은 기업들은 IoT 솔루션을 자사의 비즈니스 환경에서 적용할 수 있는 최적화 지점 및 방안을 파악하려고 노력했다”며, “이제 운영 가시성을 개선하고 실행 가능한 지능을 기업의 엣지에 도달할 수 있도록 제공해야 할 필요성이 높아졌다”고 말했다. 더불어, “기업들이 앞으로 IoT 계획 실행에 전념할 것이며 향후 몇 년간 이에 대한 투자가 급증할 것으로 예상한다”고 덧붙였다.
우종남 지브라 테크놀로지스 한국 지사장은 “지속적인 모빌리티 및 IoT 도입으로 기업 운영의 엣지 연결성이 점차 확대되고 있다”며, “이러한 이례적 수준의 연결성은 워크플로우를 혁신하여 비즈니스 성과 및 결과를 향상시킬 수 있는 프로세스 및 자산에 대한 실행 가능한 대량의 데이터를 생성한다”고 말했다. 또한, “IoT 엔드포인트 연결성, 구성 관리, 데이터 전송, 데이터 스토리지, 분석 및 머신 러닝을 단일 플랫폼에 결합한 혁신적인 데이터 지능형 플랫폼인 지브라 테크놀로지스의 사바나(Savanna)는 미가공 데이터를 기업이 차원이 다른 서비스, 생산성 및 수익성을 제공할 수 있도록 실행 가능한 인사이트로 전환하고 있다”고 덧붙였다.
주요 조사 결과
IoT 도입 가속화에 따른 지능 수준 향상: 누적 지능형 기업 지수 점수는 보다 많은 기업들이 지능형 기업으로 거듭나기 위한 과정 중 탐방 단계에서 구축 단계로 이동함에 따라 계속 증가하고 있으며, 2019년 점수는 61.5점으로 1위를 기록했다. 이는 2018년 대비 약 6 포인트 증가한 수치로 유통 및 운송 & 물류 기업의 ‘지능적’ 증가가 주요 원인이다. 더불어, 시행 첫 해인 2017년 대비 9포인트 상승한 것으로 나타났다. 아시아 태평양 지역의 기업 74%가 IoT 실행에 대한 비전을 보유하고 있으며, 이 중 55%는 이미 구현했으며 43%는 향후 1~3년 내 도입할 예정이다.
IoT 솔루션 및 기타 데이터 기반 기술 플랫폼에 대한 지속적인 투자 전망: 2019년 전 세계 기업의 평균 지출은 640만 달러로 전년 대비 39% 증가했다. 기업의 86%는 향후 1~2년 내 해당 수치가 증가할 것으로 예상하며, 응답자의 절반 이상은 21%~ 50% 이상으로 투자를 늘릴 것으로 전망한다. 아시아 태평양 지역의 기업 92%는 향후 1~2년간 IoT 및 모빌리티에 대한 투자가 증가할 것으로 전망한다.
지능 기반 솔루션 구축에 대한 확산: 현재 기업 전체에서 IoT 솔루션을 구현하고 있다고 응답한 기업은 46%로, 이는 2018년 대비 38% 증가한 수치다. 한편, 응답자의 32%는 지역 배치를 확대해 나갈 것으로 예상한다.
보안을 최우선 과제로 삼는 기업의 지속적인 데이터 시스템 모니터링에 보다 많은 자원 투입: 62%의 기업이 시스템 무결성 및 데이터 보호를 보장하기 위해 IoT 보안을 지속적으로 모니터링 한다. 이는 전년 동기 대비 4% 포인트, 2017년 대비 13% 포인트가 증가한 것으로 나타났다. 당시 보안 감시 프로토콜은 상시 보안 감시 프로토콜이 49%, 정기적 시스템 모니터링 프로토콜은 47%에 불과했다. 아시아 태평양 지역 기업의 최대 70%가 지속적인 IoT 보안 모니터링을 통해 시스템 무결성 및 프라이버시에 손상이 가지 않도록 한다.
단일 파트너 ‘지능형’ 솔루션 생태계로 전환하는 기업들: 응답자의 절반(49%) 가량은 현재 제 3자에 의해 제공되는 구성 요소 및 서비스를 포함한 ‘지능형’ 솔루션 전반을 관리하기 위해 단일 전략적 파트너에 의존하고 있다고 답했다.
조사에 응답한 중소기업이 대기업보다 상위 점수 기록(64.5점 vs. 61.5점): 해당 점수는 중소기업이 IoT 비전을 공유하고 있고 이미 계획을 실행 중(69% vs. 62%) 이라는 조사 결과에 기반한 것이다.
산업 자동화에 부합하는 머신러닝
자동화 기술의 발전은 최근 몇 년 동안 여러 가지 흥미롭고 전망 있는 혁신들을 탄생 시켰는데, 가장 현저하게 나타난 부분은 이미지 처리 및 상태 모니터링과 같은 다양한 전문기술의 통합이다. 이와 같은 사례는 자동화에서 최적화된 진행상황을 보여준다. 또한 정교한 기술의 발전으로 새로운 잠재력이 거듭 거론되고 있다. TwinCAT 3 머신러닝 소프트웨어를 통해 제어 시스템에 원활하게 통합된 머신러닝(ML)은 가장 큰 신뢰를 가진 기술로 뽑히고 있다.