차세대 산업 혁명: 소프트웨어가 생산의 미래를 만드는 방법

첫 번째 산업 혁명은 수작업에서 기계화로의 전환을 의미했습니다. 두 번째는 대량 생산을 도입했고, 세 번째는 컴퓨터와 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)를 사용하여 기계를 제어하는 것이 주도했습니다. 네 번째 산업 혁명은 21세기 초반을 정의하며, 연결성, 고급 분석, 자동화의 시대가 되었습니다. 이제 Insight는 AI/ML, 자동화, IoT의 발전된 기술로 인간의 능력을 증대시키는 새로운 혁명이 진행 중이라고 보고 있으며, 이는 산업 생산성의 새로운 시대를 열어가고 있습니다.

다른 산업들이 지난 10년간 빠르게 디지털화된 반면, 산업 및 제조 부문은 기술 채택이 느렸습니다. 생산이 중단 없이 유지되어야 한다는 이유로 새로운 도구와 소프트웨어 채택에 대한 문화적 저항이 오래 지속되었습니다. 대규모 업그레이드를 실행하기 위한 다운타임을 위한 여유가 거의 없었기 때문입니다.

그러나 이제, 극심한 노동력 부족, 지속되는 공급망 중단, ESG 규제의 압력에 직면하면서, 산업은 이러한 과제를 해결하기 위해 점점 더 기술 혁신을 수용하고 있으며, 이는 큰 기회를 창출하고 있습니다.

Insight Partners에서는 소프트웨어가 산업 및 제조 환경 전반에서 디지털화, 최적화, 효율성 가속화를 가능하게 하는 기회에 대해 큰 기대를 가지고 있으며, 이 부문에 대한 우리의 투자를 계속 확대할 것을 기대하고 있습니다.

산업 현황

AI, ML, IoT, 디지털 트윈, 자동화와 같은 기술 혁신은 산업 환경에서 명확한 적용 사례를 가지고 있습니다.

IoT 장치와 센서는 데이터 수집의 양과 세부 정보를 증가시키며, 이를 AI와 ML을 통해 더 나은 분석과 응용을 위해 중앙 집중화합니다. 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)의 발전을 기반으로 한 자동화와 로봇 기술은 기계 제어를 더 쉽게 하고 효율성과 안전성을 향상시킵니다. 그러나 자동화는 사람을 대체하려는 것이 아니라, 사람의 역량을 강화하려는 것입니다. 목표는 기술을 사용하여 작업자들이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있도록 돕는 것입니다.

이는 특히 오늘날 더욱 중요합니다. 산업계는 심각한 인력 부족에 직면해 있습니다. 현재 제조업 부문에는 50만 개 이상의 일자리가 비어 있으며, 2024년부터 2033년까지 약 380만 명의 추가 직원이 필요할 것으로 예상됩니다. 이는 현재의 노동자가 은퇴하거나 직업을 바꾸기 때문입니다. 그러나 이러한 일자리 중 최대 190만 개는 제조업체가 기술 격차와 지원자 부족 문제를 해결하지 못할 경우 충원되지 않을 수 있으며, 이는 미국 제조업의 성장과 경쟁력을 위협할 수 있습니다.

산업계의 고령화된 인력은 이 문제를 더욱 악화시킵니다. 미국 제조업 일자리의 51% 이상은 45세 이상의 직원들이 차지하고 있으며, 그 중 4분의 1은 55세 이상입니다. 베이비붐 세대가 은퇴함에 따라, 이들의 경험과 전문 지식을 대체할 기술을 가진 인력을 찾는 것은 특히 직업 교육 프로그램에 등록하는 학생 수가 줄어드는 상황에서 도전이 될 것입니다.

많은 산업은 산업 경험과 특수 지식에 의존하고 있으며, 이는 인력이 은퇴함에 따라 사라지고 있습니다. 그러나 고도로 숙련된 직원에 대한 수요가 공급을 초과함에 따라 생산성을 높일 수 있는 기술을 구현하고 유지할 능력이 저해될 수 있습니다. 이는 운영 절차와 산업 지식을 공식화할 수 있는 기술, 즉 기존 인력의 생산성을 향상시키고 신입 직원들의 역량을 향상시킬 수 있는 기술을 요구합니다.

투자 환경

최근의 두 가지 주요 법안, 반도체 생산을 장려하기 위한 CHIPS 및 과학법(CHIPS and Science Act)과 인플레이션 감축법(IRA)은 이 부문에 상당한 긍정적 영향을 미쳤습니다. 이 법안들은 인프라 재건, 청정 에너지 이니셔티브 촉진, 국내 반도체 산업 구축을 우선시하면서 일자리 창출과 인력 개발을 촉진합니다.

CHIPS 및 과학법은 미국 내 반도체 연구 및 제조를 증진하기 위해 약 2,800억 달러의 새로운 자금을 승인합니다. 이 법이 2022년 8월에 통과된 이후, 20개 주에서 2,100억 달러 이상의 민간 반도체 프로젝트 투자가 발표되었습니다.

주로 청정 에너지 및 기후 변화 이니셔티브에 중점을 둔 IRA도 제조업 및 산업에 중대한 영향을 미치고 있습니다. 약 3,700억 달러가 지속 가능성 강화, 에너지 안보 증가 및 에너지 비용 절감을 위해 제공됩니다. IRA가 통과된 이후, 200개에 가까운 새로운 청정 기술 제조 시설이 발표되었으며, 이는 880억 달러의 투자와 7만 5천 개 이상의 새로운 일자리 창출 가능성을 의미합니다.

이로 인해 제조업은 기록적인 지출과 민간 부문 투자를 경험하고 있습니다. 2020년 1분기부터 2023년 3분기까지 미국 투자자들로부터 1조 4,700억 달러의 투자가 이루어졌으며, 그 중 71%는 국내 제조업체에 투자되었습니다. 2021년과 비교하여 새로운 기술에 대한 투자는 거의 두 배가 되었으며, 2019년에 할당된 금액의 20배에 가깝습니다. 그리고 2023년 7월 기준, 제조업 건설 지출은 연간 2,010억 달러에 달하며, 이는 전년 대비 70% 증가한 수치로, 2024년의 추가 성장을 위한 토대를 마련하고 있습니다.

이러한 자극책과 지출로 인해 더 많은 중소 규모의 새로운 산업 기업들이 등장할 것입니다. 이러한 기업들은 더 젊고 기술을 초기에 도입할 준비가 된 DNA를 가지고 있으며, 기존의 기업들이 신기술을 통해 자신을 재발견해야 하는 상황에서 운영을 간소화할 것입니다. 예를 들어, Forbes에서 실시한 연구에 따르면, "제조업체의 70%가 AI를 운영에 도입했으며, 82%는 2024년에 AI 예산을 증대할 계획을 가지고 있습니다."

기회

산업별 과제와 기술적 발전의 결합은 공장 내부와 외부에서 디지털 기술을 활용할 필요성과 기회가 계속해서 증가하고 있음을 의미합니다.

인력 및 자산 최적화

노동력 부족과 기술 격차를 감안할 때, 노동자를 교육하는 소프트웨어는 생산성을 높이고 운영 중복을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 대부분의 프로세스가 주로 수작업과 종이 기반이라는 점을 고려할 때, 디지털화할 기회는 고객에게 큰 가치를 제공하고 의미 있는 ROI를 창출할 수 있습니다.

데이터 분석 및 통합

지난 10년 동안, 산업 규모로 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있는 능력이 성숙해졌습니다.

이 부문은 방대한 양의 데이터를 생성하지만, 산업 현장은 데이터 사일로 문제로 인해 분열된 경우가 많습니다. 이는 데이터를 집계하고 운영자에게 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있는 높은 가치의 기회를 제공합니다. 동시에, 제품의 수명 주기에 대한 자세한 정보를 요구하는 EU의 디지털 제품 여권(Digital Product Passport)과 같은 새로운 규제 프레임워크는 제조업체가 더 나은 데이터 수집 및 보고로 나아가도록 압박하고 있습니다.

ESG 및 안전

탈탄소화와 관련된 규제와 압력이 증가함에 따라, 산업 프로세스를 더 친환경적이고, 안전하며, 효율적으로 만들 수 있는 소프트웨어를 사용할 수 있는 기회가 큽니다. 에너지 최적화 전략, ESG 관리 및 보고는 모든 부문에서 의미 있는 부가 가치를 제공합니다.

사이버 보안

이 부문이 더 많은 디지털 기술을 자동화하고 채택함에 따라, 새로운 위험과 취약점이 발생합니다. 이에 따라 제조 공정의 안전하고 효율적인 운영을 보장하기 위해 사이버 보안 솔루션이 점점 더 중요해질 것입니다.

사이버 위협은 기술 채택에 대한 문화적 저항에 부분적인 역할을 했습니다. 최근 연구에 따르면, 제조업체의 절반 이상이 랜섬웨어 공격의 대상이 되었다고 응답했습니다. 위험을 줄이기 위해, 이 부문은 디지털 전환 프로젝트만큼 사이버 보안을 우선시해야 합니다.

혁신 기업들

이미 여러 기업들이 이러한 기회를 탐색하고 있습니다.

인력 및 자산 최적화

UpKeep은 자산 운영 관리 솔루션을 제공하며, CMMS 및 엔터프라이즈 자산 관리(EAM) 소프트웨어를 포함합니다. 이들의 플랫폼은 유지보수 및 신뢰성 팀이 작업 주문을 간소화하고, 예방 유지보수를 예약하고, 재고를 추적하며, 실시간 데이터 및 IoT 통합을 통해 자산 상태를 모니터링하도록 지원합니다. 모바일 우선 기술과 분석을 통해 효율성을 개선하고, 다운타임을 줄이며, 자산 수명을 연장할 수 있습니다.

XOi는 기술자에게 관련 정보, 도면, 지원 및 ML 기반 수리 권장 사항을 제공하여 데이터 통합 플랫폼을 통해 노후화된 인력과 인력 부족 문제를 해결합니다. 이 플랫폼은 OEM, 유통업체 및 백오피스 FSM 도구의 데이터를 통합하여 프런트라인 기술자들이 널리 채택하고 지속적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.

Management Controls의 myTrack 플랫폼은 복잡하고 산업적인 산업 전반에 걸친 임시 노동 데이터 및 지출 관리를 위한 인력 및 안전 솔루션입니다. 일반적으로 노동자는 펜과 종이를 사용하여 인력을 조율합니다. myTrack은 계약 조건을 준수하는 프로세스를 자동화하고, 준수 위험 및 과금 문제를 줄이며, 인력, 장비 및 자재 추적 도구를 제공합니다.

Arbor(Insight Partners의 전 직원들이 설립)은 제조업 부문을 위한 AI 기반 인력 정보 플랫폼입니다. 이 회사는 HRIS 및 ATS 데이터를 활용하여 기업이 직원에 대한 통찰력을 발견하고, 궁극적으로 채용, 유지, 보상 및 참여를 개선하며, 인력 부족으로 인한 위험을 완화합니다.

데이터 분석 및 통합

Augury는 제조업을 위한 AI 기반 예측 유지보수 및 프로세스 최적화 솔루션을 제공합니다. 이들의 기술은 기계 고장을 예측 및 방지하고, 생산 프로세스를 최적화하며, 전반적인 운영 효율성을 개선하여 기계 상태를 향상시키고, 수율을 극대화하며, 폐기물을 줄이고, 지속 가능한 생산 목표를 달성합니다.

Cognite는 데이터 탐색, 디지털 운영자 점검, 생산 최적화, 계획 중단, 근본 원인 분석 등에서 개선을 주도하는 산업 데이터옵스(DataOps) 플랫폼입니다. 이 솔루션은 복잡한 산업 데이터를 처리하기 위해 특별히 설계되었으며, 에너지, 프로세스 제조 및 기타 산업 부문의 요구를 독특하게 해결합니다.

KCF Technologies는 복잡한 산업을 위한 기계 건강 최적화에 특화되어 있습니다. 그들의 SMARTdiagnostics 플랫폼은 IoT, 고급 분석 및 사용자 친화적인 소프트웨어를 통합하여 다운타임을 줄이고, 자산 수명을 연장하며, 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

Seeq는 산업 운영에서 시계열 데이터를 위한 머신러닝 및 AI 솔루션이 보완된 고급 분석 및 시각화 도구를 제공합니다. Seeq의 도구는 석유 및 가스, 제약 및 제조업체들이 생산성을 높이고, 지속 가능성 목표를 달성하며, 엔지니어 및 데이터 과학자들에게 실질적인 통찰력을 제공합니다.

Technical Toolboxes는 파이프라인 무결성, 교차, 부식 및 용접을 위한 고급 분석 도구를 제공합니다. 이 도구는 데이터를 중앙 집중화하고 계산을 자동화하여 생산성을 높이고, 규정 준수를 촉진하며, 위험을 줄입니다.

ESG 및 안전

Intenseye는 AI 기술을 활용하여 작업장 안전을 개선합니다. 이 플랫폼은 기존 카메라를 모니터링하여 실시간으로 안전 위험을 감지하고 알리며, 규정 준수 관리, 감사 및 보고 도구를 제공합니다. 결과적으로, 사고를 줄이고, 운영 효율성을 높이며, 규제 준수를 촉진합니다.

Imubit는 에너지 산업을 위한 프로세스 최적화에 특화되어 있습니다. 이들의 폐쇄 루프 신경망(CLNN) 기술은 정유 공장과 석유화학 공장이 변화하는 조건에 지속적으로 학습하고 적응하여, 기존 시스템과 통합하여 효율성을 개선하고 에너지 소비를 줄입니다.

Gradyent는 디지털 트윈 기술을 통해 지역 난방 네트워크를 최적화합니다. 이 플랫폼은 난방 네트워크의 가상 모델을 생성하여 에너지 사용을 정밀하게 제어하고 최적화하여 에너지 낭비를 줄이고 난방 시스템의 전반적인 효율성을 개선합니다.

사이버 보안

Tenable은 종합적인 노출 관리 및 취약성 위험 관리 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 조직의 공격 표면을 실시간으로 연속 평가하고, 취약성에 대한 위험 기반 통찰력을 제공하며, 우선순위 지정 및 수정 권장 사항을 제공합니다. 또한 공장 바닥의 기술을 보호하기 위한 특정 운영 기술 보안을 제공합니다.

Armis는 다양한 유형의 자산 및 네트워크 전반에서 포괄적인 보안을 제공합니다. 이 솔루션은 자산 관리 보안, 운영 기술 및 IoT 보안, 취약성 우선순위 지정 및 수정 기능을 제공하며, 관리 및 비관리 장치 모두에 대한 보안을 제조 환경에 중점을 두고 제공합니다.

주요 고려 사항

Insight가 산업 및 제조 공간에서 소프트웨어 비즈니스를 구축하는 창업자를 위해 제시하는 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

긴 영업 주기를 예상하라 — 그러나 충성도 높은 고객이 기다린다

이 공간의 고객은 크고 복잡하기 때문에 영업 주기가 길고 관료적입니다. 하지만 한 번 고객을 확보하면 충성도가 높고 연간 계약 가치(ACV)가 높으며 추가 판매 가능성이 큽니다. 또한 다음 고객을 확보하는 것이 더 쉬워집니다. 초기 계약 가치는 작게 시작할 수 있지만, 시간이 지남에 따라 그 가치는 운영 전반에 걸쳐 확장될 수 있습니다.

좋은 접근 방식은 신뢰를 구축하기 위해 작은 사용 사례를 해결하고 이를 발판으로 확장하는 것입니다. 이는 기존 시스템을 전면적으로 교체할 필요 없이 단계적으로 애플리케이션을 배포하여 긴급한 문제를 해결하는 저위험 구현 전략을 요구합니다. 한 제조 공장에서 한 가지 사용 사례를 목표로 삼고, ROI를 입증한 후 솔루션을 확장하십시오.

초기 고객을 확보하라

초기 고객을 확보하는 것은 신뢰성을 구축하고 실제 개념 증명을 제공하기 때문에 매우 중요합니다. 특히 입소문과 참고자료에 의존하는 경우가 많은 이 산업에서는 한 명의 홍보자가 있다면 시장 진입 가속도가 빨라질 수 있습니다. 이는 성장 가속화뿐만 아니라 고객 확보 비용(CaC)과 구현 시간을 크게 줄이는 데도 도움이 됩니다.

사용자 중심 접근 방식을 취하라

다운타임을 감당할 수 없는 산업에서는 도구를 제공한 후 작업자가 알아서 해결하길 기대할 수 없습니다. 기존 워크플로에 맞춰 사용자 중심 접근 방식을 취하고, 최종 사용자와 협력하여 문제를 함께 해결하십시오. 세계 최고의 제품을 가지고 있어도 최종 사용자를 이해하지 못하고, 쉽게 채택하고 사용할 수 없다면 확장이 어렵습니다.

AI는 독점 데이터를 중심으로 해야 한다

산업 부문은 미개척된 데이터의 보고이며, AI 최적화를 위한 풍부한 기회가 있습니다. 그러나 먼저 이 데이터를 정리하고 통합하여 고객의 신뢰를 얻을 필요가 있습니다. 독점적인 기초 데이터 자산, 즉 특정 시장, 플랫폼 또는 비즈니스 결과에 독특한 중요한 데이터를 활용하여 방어력을 강화하십시오. 인텔리전스 계층이 상업화되면서 고유한 데이터를 활용하는 것이 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다.