2단계: 현재 상태 평가

전체 IIoT 디지털 트랜스포메이션 여정에는 IIoT 전용 디바이스 및 전략뿐만 아니라 이러한 IIoT 자산이 IT 및 OT 인프라 및 운영 페르소나와 통합되는 방식에 대한 전체적인 고려도 포함됩니다. 인프라는 온프레미스(로컬)이거나 온프레미스와 클라우드 인프라가 혼합된 형태일 수 있습니다. 인프라를 클라우드로 마이그레이션하면 클라우드 네이티브 기능을 최대한 활용하여 민첩성, 성능 및 확장성을 개선할 수 있습니다.

이 단계에서는 다음 작업을 수행합니다.

• 사람과 문화에 집중

• 현재 시스템 및 기술 스택 검색

• 기타 주요 고려 사항 검토

AWS Professional Services는 다른 고객과 함께 tried-and-tested하는 일련의 규범적 제품을 사용합니다. 현재 상태를 평가하고 목표 상태에 대한 단계별 로드맵을 수립하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

사람과 문화에 집중

주요 과제 중 하나는 IIoT 디지털 트랜스포메이션을 활성화하고 유지하기 위한 적절한 팀 기술 세트가 없다는 것입니다. 성공을 위해서는 팀의 기술을 향상시키고, 새로운 역할을 만들고, 새로운 인재를 고용해야 합니다. Unlocking success in digital transformations(McKinsey & Company 설문 보고서)에는 "응답자들이 소속 조직이 디지털 인재에 적절한 금액을 투자했다고 답할 때 디지털 트랜스포메이션의 성공 가능성은 3배 이상 높습니다."라고 명시되어 있습니다. 다음 주제를 고려하여 현재 팀의 기술을 평가하고 그에 따라 조치를 취하는 것이 좋습니다.

• 클라우드 기술 스택 전문 지식

• 기본 기술:

  • IIoT

  • 기계 학습(ML)

  • 데이터 분석 도구 및 방법

  • 데이터 레이크

  • 온라인 분석 처리(OLAP) 및 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 시스템(예: SQL/NoSQL 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스)

  • 비즈니스 인텔리전스 도구

  • 실시간 모니터링 도구

  • 프런트엔드와 백엔드를 포함한 웹 애플리케이션 개발

  • 운영 체제(예: Linux)

  • Java, Python, JavaScript 등의 프로그래밍 언어

• 다음을 포함한 소프트웨어 제품 및 솔루션 구축을 위한 리소스

  • 비즈니스 분석가

  • 제품 소유자

  • 프로젝트 관리자

  • UX/UI 디자이너

  • 소프트웨어 아키텍트

  • 데이터 아키텍트

  • IoT 아키텍트

  • 소프트웨어 개발자

  • 소프트웨어 테스트 및 자동화 엔지니어

  • 개발 운영(DevOps) 엔지니어

  • 데이터 사이언티스트

  • 처리 엔지니어, 프로덕션 엔지니어, 공장 관리자, 라인 관리자 등의 OT 주제 전문가(SME)

• 팀은 애자일 원칙과 관행에 따라 규모가 조정되고 구조화됩니다.

• 장기 및 단기 가속화 및 교육을 위한 파트너

또 다른 중요한 점은 디지털 트랜스포메이션을 수용하고 이를 주도할 수 있는 혁신적인 문화를 조성하는 것입니다. 올바른 전략, 프로세스, 도구를 갖추고 있더라도 조직 문화가 혁신과 채택을 장려하지 않으면 디지털 트랜스포메이션의 성공 가능성이 낮아지기 때문입니다. 조직에서 디지털 트랜스포메이션의 채택을 장려하기 위해 다음과 같은 몇 가지 전략을 고려해 보세요.

• North Star의 비전, 가치 및 원칙 확보(자세한 내용은 North Star 비전 참조)

• 고위 경영진의 지원 받기

• 운영 중단을 최소화하는 로드맵 마련

• 기업가 정신 고취 및 실패 수용

• 데이터 기반의 고객 중심 목표 수립

• 민첩한 프로세스 및 도구 채택

• 디지털 트랜스포메이션을 옹호하는 개인 인정과 이니셔티브 주도 및 참여 기회 제공

• 이니셔티브에 직원 참여

• 팀에 더 많은 자율성과 유연성 제공

• 팀워크, 커뮤니케이션, 투명성 증진

• 강력하고 빠른 피드백 메커니즘 마련

현재 시스템 및 기술 스택 검색

기존 시스템의 기술적 역량에 따라 향후 시스템 아키텍처의 범위가 결정됩니다. 따라서 현재 기술 역량을 이해하려면 IT 및 OT 인프라를 검색해야 합니다.

현재 엣지 인프라 기능을 평가하려면 다음 사항을 고려하세요.

• 현재 엣지 아키텍처

• 기존 IoT 또는 IIoT 시스템 또는 솔루션과 그 기능

• 현재 데이터 분석 및 기계 학습 사용 사례(예: 설명 분석, 예측 분석, 이상 탐지, 예측 및 예방 유지 관리, 실시간에 가까운 대시보드, BI 보고)

• 기존 솔루션의 규모 및 향후 요구 사항

• 다음을 포함한 데이터 소스 및 데이터 수집 기능

  • 센서, 액추에이터, PLC(Programmable Logic Controller), 게이트웨이, OPC UA(OPC Unified Architecture) 서버와 같은 디바이스 또는 도구

  • Modbus, BACnet, MQTT, OPC UA와 같은 디바이스 및 도구에 지원되는 프로토콜

  • 원격 측정 빈도, 일반 메시지 크기, 형식, 볼륨 등의 데이터 사양

• OT와 IT 네트워크 간의 명확한 격리를 위한 네트워크 인프라

• 이더넷, Wi-Fi, LoRaWAN 및 5G와 같은 네트워크 연결

• 기존 히스토리안 및 데이터 스토리지 시스템

• 기존 클라우드 연결 옵션

현재 클라우드 인프라 기능을 평가하려면 다음 사항을 고려하세요.

• 현재 클라우드 아키텍처

• 데이터 레이크

• 데이터 분석

• 데이터 변환

• 데이터 서비스 계층

• 데이터 모니터링 및 BI

• 기계 학습

• 웹 애플리케이션

기타 주요 고려 사항 검토

인프라 고려 사항 외에도 현재 상태를 평가할 때 고려해야 하는 보안, 규정 준수, 위험 관리, 거버넌스 및 운영 요소가 있습니다. 다음 주제를 심층적으로 평가하여 이러한 몇 가지 고려 사항을 해결하세요.

• 위협을 평가하고 완화하는 정보 보안 전략.

• 시스템의 Recovery Time Objective(RTO) 및 Recovery Point Objective(RPO)와 같은 고가용성 요구 사항

• 데이터 거버넌스 및 액세스 제어

• 시스템에 대한 자격 증명 및 액세스 관리

• 데이터 보존 정책

• 데이터 분류 및 민감도

• 데이터 암호화, 저장 데이터 및 전송 중 데이터

• 민감한 데이터를 처리하고 저장하기 위한 규정 준수 및 규제 요구 사항은 매우 중요합니다. 여기에는 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 개인 식별 정보(PII), 미국 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법(HIPAA) 등의 규정이 포함됩니다.

• 다운스트림 데이터 소비 및 애플리케이션에 대한 서비스 수준에 관한 계약(SLA)

• 비즈니스 위험 관리

• 자산 및 디바이스 수명 주기 관리