당신이 휴대폰, 태블릿, 컴퓨터 중 하나 이상을 사용하거나, 또는 세 기기를 모두 사용한다면, 아마존, 애플, 구글 같은 기업이 익숙할 것이다. 지난 15년간 소비자들의 인터넷 사용은 급격히 증가했고, 아마존, 애플, 구글 같은 기업은 인터넷이라는 플랫폼 위에 새로운 비즈니스 모델을 구축하여, 2천억 달러 이상의 가치를 축적했다. 이들 기업은 데이터와 분석기술을 활용해 ‘소비자 인터넷 (Consumer Internet)’의 현재 모습을 만들었다.
소비자 인터넷의 성장이 어마어마하다고 생각했다면, 산업인터넷이 견인하는 미래를 목격할 때까지 판단을 유보할 필요가 있다. 예를 들어, 현재 1,500억 달러의 기업 가치를 지닌 GE만으로도 2020년까지 산업인터넷 비즈니스로 적어도 150억 달러의 새로운 가치를 창출해낼 것으로 예상된다.
제트엔진, 가스터빈, 파이프라인, 기관차 등 수많은 산업 기기가 점점 더 인터넷으로 연결되고 있다. 기기에 장착된 센서에서 생성되는 데이터 양은 기하급수적으로 증가하고, 과거의 성능을 크게 뛰어 넘는 강력한 빅데이터 분석기술이 결합하면서, 산업인터넷은 아주 중요한 전환점을 맞이했다. 산업 기업들은 새로운 성장 기회를 창출하는 산업인터넷을 유연하게 수용하는 디지털 마인드셋으로 무장할 필요가 있다. 많은 사람들은 이런 현상을 ‘데이터 경제’ 시대의 도래라고 부른다.
소비자 인터넷이 수십억 달러의 가치를 이미 창출 했다는 점에서 사실 데이터 경제는 이미 시작된 것이다. 그러나 이제부터는 산업인터넷이 만들어내는 가치를 목격하게 될 것이다. 산업인터넷은 오는 2020년까지 500억 개의 연결 고리를 만들어낼 것으로 예상된다. 소비자 인터넷이 단지 70억 인구를 연결하며 구축된 것임을 생각한다면, 산업인터넷으로 얼마나 큰 가치를 창출할 수 있을지 상상할 수 있을 것이다. 사업확장을 고려하는 산업 기업들에게 전하는 주문은, 원하는 비즈니스 결과를 염두에 두고 데이터를 생성하고, 분류하고, 분석하라는 것이다.
데이터 경제 시대는 어떻게 움직이는가
아마존, 애플, 구글 같은 기업이 어떻게 소비자 인터넷을 바꾸어 놓았는지 분석이 필요하다. 이 기업들은 소비자에게 초점을 맞추고 고객들의 디지털 프로필을 구축했다. 온라인 소비자의 사례를 통해 아마존이 어떤 활동을 펼쳤는지를 살펴보자.
아마존 웹사이트에 린다(Linda)라는 여성 고객이 있다. 그녀는 25~34세 나이로, 소득은 약 7만 달러다. 그녀의 온라인 쇼핑 활동을 분석하여, 아마존은 그녀에 관한 몇 가지 사실을 알 수 있다. 예를 들어, 린다가 구매한 유아 관련 상품을 분석하면, 그녀에게 10 ~60개월 된 아이가 있음을 알 수 있다. 또 온라인으로 주문하고 배송한 기록을 분석하면 린다의 부모님이 600마일 떨어진 곳에 거주하고 있으며, 결혼 40주년 기념일을 맞이했음을 알 수 있다. 또한 린다의 계정 분석을 통해, 그녀가 한 달에 평균 500~1,000 달러를 지출한다는 것을 알 수 있다. 그러나 분석은 여기에서 끝나지 않는다.
아마존은 먼저 린다의 디지털 프로필을 구축하고, 그녀와 비슷한 유형의 고객을 발견하고 분석할 수 있다. 그 후 아마존은 린다와 비슷한 성향을 가진 더 큰 규모의 그룹에 대한 사이코그래픽(Psychographic) 프로필을 만들 수 있다. 이 프로필을 통해 린다와 비슷한 특성을 가진 소비자들이 무엇을 구매할지 예측하고, 그 그룹에 대한 엄청난 양의 데이터를 축적할 수 있다. 소비자가 무엇을 원하고 구매하려는 지를 예측할 수 있으면, 마케팅을 구체화할 수 있음은 물론, 수집한 데이터와 분석에 기반을 두고 비즈니스와 서비스 모델을 변환하고 확장할 수 있다.
아마존은 도서 같은 제품의 판매부터 시작하여 킨들, 에코(Echo) 같은 디지털 기기와 그와 연결된 서비스, 그리고 아마존 웹 서비스(AWS)와 같은 IT인프라 서비스까지 서비스를 확장했다. 하나의 모델을 스스로 창조할 수 있는 데이터와 분석 자료가 있었기에 아마존은 성공할 수 있었다. 데이터와 분석에 근거하여 만든 모델을 통해 아마존은 소비자가 무엇을 원하는지, 혹은 소비자 자신도 알아차리기 전에 이들에게 무엇이 필요한지를 예측할 수 있다. 그리고 이는 아마존이 크게 성공할 수 있었던 아주 주요한 이유 중의 하나다.
디지털 트윈이 창출하는 가치
지금까지 아마존의 사례를 길게 설명했다. 왜냐하면 아마존의 행보가 GE나 다른 산업 기업이 산업인터넷을 활용해 새로운 성장 기회를 발굴할 과정과 매우 유사하기 때문이다. 보유한 산업자산을 기반으로 디지털 프로필을 만들어냄으로써 산업 기업도 아마존처럼 새로운 가치를 도출하고 비즈니스 모델을 변환, 확장할 수 있을 것이다.
GE는 디지털 트윈(Digital Twin) 이니셔티브를 통해, GE가 생산하는 모든 기계의 프로필을 구축하고 있으며, 그 결과 기계에 대한 모델을 얻을 수 있다. 디지털 프로필이 어떻게 산업을 변화시키고, 비용을 절감하며, 생산성과 신뢰성 증진을 끌어내는지를 보여주는 몇 가지 사례를 소개한다.
- 디지털 트윈 모델에서 얻은 운항 데이터를 GE90 엔진에 적용한 결과, 고객 기업은 불필요한 서비스 정비 비용 수백만 달러를 절감했다.
- 에볼루션 기관차(Evolution Locomotive)의 디지털 트윈 모델을 활용하여, GE는 1회 운행당 연료소비와 배출가스를 최소화한다. 즉, 1년 동안 기관차당 32,000 갤런의 연료를 절감하고, 17만4천 톤의 배출가스를 줄일 수 있다.
- 6FA 가스터빈 복합사이클 발전소의 디지털 모델을 활용하여, GE는 1%를 상회하는 효율 증가를 달성했다. 이 결과는 유사한 형태의 모든 발전소에 적용할 수 있을 만큼 확장성이 훌륭하다. 1% 효율 증가란 수십억 달러의 비용 절감을 의미한다.
산업인터넷이 창출하는 성장 기회를 활용하고 성공하려면, 산업 기업들은 소프트웨어와 분석기술에 많이 투자해야 할 뿐만 아니라, 산업 기계들을 이해할 물리적인 지식도 갖춰야 한다. 단지 뛰어난 소프트웨어를 보유하고 있는 것만으로는 부족하다. 복잡한 하이테크 기술 인프라로 구성된 세상에서, 성공적으로 사업을 하기 위해서는 사업 분야에 관한 깊은 전문 지식과, 기계와 실제 사업이 운영되는 환경에 대한 이해가 필요하다.
[출처 : GE Reports Korea]
