2026년 제조업은 여러 거센 도전에 직면해 있습니다. 글로벌 경쟁이 심화되면서 제품의 차별화는 어려워지고 수익성은 낮아지고 있습니다. 지정학적 불안정, 잦아지는 이상 기후, 노후화된 인프라는 공급망의 변동성을 키우고 운영 중단 위험을 높이고 있습니다. 또한 전 세계적으로 지속가능성이 중요해지면서 모든 제조업체는 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 전략을 추진해야 합니다. 그렇지 않으면 투자자가 이탈하고 고객을 잃거나 규제 조치를 받을 수 있습니다.
제조업체는 이러한 혼란에 대응하는 동시에 Industry 4.0 및 5.0 이니셔티브도 계속 추진해야 합니다. 이는 산업 운영을 연결성과 지능을 갖추고 사람을 더욱 중심에 두는 방향으로 전환하는 과정입니다. 디지털 혁신의 핵심인 소프트웨어 정의 공장은 아직 물리적 자산을 디지털화하고 방대한 사물인터넷(IoT) 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪는 많은 제조업체에 현실적으로 실현하기 어려운 목표처럼 느껴질 수 있습니다.
예측 기반 유지보수는 제조업체가 직면한 여러 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계에 고장이 발생한 뒤에야 수리하는 사후 대응형 유지보수는 생산 비용을 높이고 생산 일정을 지연시킵니다. 또한 재고 부족과 배송 지연을 초래하며 장비 수명을 단축해 자본 지출까지 증가시킵니다.
이 블로그에서는 ServiceNow *와 Cloudera가 고객의 예측 기반 유지보수를 어떻게 지원하는지 살펴봅니다. 또한 사후 대응형 유지보수에서 예측 기반 유지보수로 전환함으로써 운영 연속성을 확보하고 비용을 절감하며 모든 산업 자산의 가치를 극대화하는 방법을 소개합니다.
사후 대응형 유지보수에서 예측 기반 유지보수로 전환할 때의 과제
예측 기반 유지보수는 제조업체에 다양한 이점을 제공할 수 있지만, 아키텍처와 운영상의 여러 장벽으로 인해 도입이 지연되는 경우가 많습니다. 파일럿 프로젝트를 넘어 엔터프라이즈 규모의 솔루션으로 확장하려면 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.
방대한 IoT 데이터: 한 대의 컴퓨터에서는 하루에 최대 100만 개의 데이터 포인트가 생성될 수 있습니다. 이 가운데 어느 하나라도 잠재적인 고장을 알리는 신호가 될 수 있습니다. 이처럼 방대한 데이터를 수집하고 처리하는 것 자체가 큰 과제입니다.
데이터 이동에 따른 부담: 기존 아키텍처에서는 분석과 모델 학습을 위해 공장 현장에서 생성된 대규모 데이터 세트를 클라우드로 복제해야 합니다. 이 과정에서 상당한 비용과 스토리지 부담이 발생하고 운영 리스크도 커집니다.
지연 시간과 장애 대응력: 대부분의 제조업체가 예측 기반 유지보수를 구현하고자 하지만, 연결성과 지연 시간 문제로 인해 원격 모니터링 수준을 넘어서지 못하는 경우가 많습니다. 공장은 네트워크 연결이 원활하지 않은 지역에 위치하는 경우가 많으며, 잠재적인 고장을 감지한 뒤 실제 조치를 취해 이를 예방하기까지의 시간도 지나치게 길어질 수 있습니다.
머신러닝과 AI의 차이: 대부분의 머신러닝 기반 솔루션은 리스크를 식별하거나 이상 징후를 탐지할 수 있지만, 그 결과를 실제 조치로 연결하지는 못합니다. 실제 수리를 시작하려면 여전히 수작업 절차와 담당자 간 인계가 필요해 대응이 늦어지고 예측 기반 유지보수 투자 효과도 떨어집니다.
이러한 문제를 해결하려면 네트워크 연결이 불안정하거나 전혀 없는 환경에서도 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행하고, 방대한 IoT 데이터를 준실시간으로 수집, 처리, 분석할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
Cloudera와 ServiceNow를 통한 예측 기반 유지보수 구현
Cloudera와 ServiceNow는 이러한 아키텍처 및 운영상의 과제를 해결하기 위해 통합된 폐쇄형 거버넌스 생태계를 제공합니다. Cloudera의 하이브리드 데이터 레이크하우스와 통합 데이터 패브릭에 ServiceNow의 지능형 오케스트레이션 계층을 결합해, 제조업체가 조직의 모든 데이터를 AI에 활용할 수 있도록 지원합니다.
구체적인 작동 방식은 다음과 같습니다.
Cloudera의 대규모 데이터 관리: Cloudera의 개방형 데이터 레이크하우스 아키텍처는 장비 센서에서 생성되는 방대한 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석할 수 있도록 지원합니다. 또한 판매 데이터, 유지보수 일정, 진단 기록과 같은 과거 데이터도 함께 활용할 수 있습니다. 이러한 데이터는 잠재적인 문제를 정확하게 식별할 수 있는 모델을 구축하고 학습하는 데 필수적입니다.
데이터가 있는 곳에서 AI 실행: Cloudera는 엣지에서 센서 데이터를 분석해 이상 징후를 거의 실시간으로 감지합니다. 이를 통해 장애에 대한 대응력을 높이고 지연을 최소화한 알림을 제공할 수 있습니다.
ServiceNow를 통한 후속 조치 자동화: ServiceNow의 AI 에이전트는 알림을 전달받아 유지보수 일정을 수립하고, 부품을 주문하며, 생산 경로를 조정합니다. 또한 발생할 수 있는 운영 중단을 물류 및 공급망 팀에 알립니다.
추적 가능성과 감사 가능성 확보:Cloudera의 통합 데이터 패브릭은 엔드투엔드 거버넌스, 보안, 데이터 계보를 제공합니다. 이를 통해 ServiceNow AI 에이전트가 내린 모든 자동화된 의사결정을 기반 데이터까지 추적할 수 있으며, 데이터 및 AI 수명 주기 전반의 감사 가능성을 확보할 수 있습니다.
조직 데이터에 대한 통합된 관점을 확보하고, 데이터 및 AI 수명 주기 전반에 보안과 거버넌스를 적용하며, 실제 조치를 수행할 수 있는 AI 에이전트로 전체 프로세스를 완결하면 제조업체는 마침내 사후 대응형 유지보수에서 예측 기반 유지보수로 전환할 수 있습니다.
예측 기반 유지보수가 제공하는 이점
사후 대응형 유지보수에서 예측 기반 유지보수로 전환하는 것은 Industry 5.0 혁신의 핵심 축 가운데 하나인 회복탄력성을 강화하는 중요한 변화입니다. Cloudera가 엔터프라이즈 규모에서 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공하고 ServiceNow가 워크플로 자동화를 지원함으로써 제조업체는 다음과 같은 비즈니스 효과를 얻을 수 있습니다.
예기치 않은 다운타임 방지: 고장이 발생하기 전에 징후를 예측하면 운영 중단을 최소화하고 운영 연속성을 유지할 수 있습니다.
운영비 절감: 데이터를 생성된 위치에 그대로 두면 비용이 많이 드는 데이터 이동과 변환을 줄이고 인프라 운영 부담도 낮출 수 있습니다. 또한 유지보수 일정을 최적화해 인건비를 절감할 수 있습니다.
자본 지출 절감: 장비가 완전히 고장날 때까지 가동될 경우 연쇄적인 장애로 이어질 수 있습니다. 문제를 선제적으로 해결하면 이러한 장애를 예방하고 장비 수명을 연장해 산업 자산의 가치를 극대화할 수 있습니다.
사후 대응형 유지보수에서 예측 기반 유지보수로 전환할 준비가 되셨나요?
제조업체는 Industry 4.0 및 5.0 혁신을 추진해야 한다는 큰 압박을 받고 있지만, AI를 엔터프라이즈 규모로 실제 운영에 적용하는 데에는 여전히 큰 어려움이 있습니다. Cloudera와 ServiceNow는 데이터와 에이전트 기반 워크플로 사이의 장벽을 해소해 방대한 IoT 데이터를 활용하고 잠재적인 고장을 식별하며 실시간으로 조치를 취하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 이를 통해 제조업체는 유지보수 워크플로를 혁신하고 공장 운영의 생산성과 수익성을 높일 수 있습니다.
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