스마트 팩토리, 자동화는 어디로 가고 있는가?
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스마트 팩토리, 자동화는 어디로 가고 있는가?
  • 지멘스(Siemens)
  • 승인 2020.08.28 11:11
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데이터의 급증과 코로나19 사태가 스마트팩토리 앞당겨

[테크월드=김경한 기자] 인터넷의 발달로 더 많은 이들이 새로운 정보를 주고받는 일이 많아지면서 데이터가 범람하고 있으며, 코로나19라는 예기치 못한 사태가 전개되면서 전 세계 산업 현장에서는 스마트팩토리에 대한 관심이 뜨거워지고 있다. 이를 위해서는 데이터의 광범위한 활용, 유연한 생산을 위한 엣지 컴퓨팅의 발달, 일관된 생산을 위한 자동화가 적극적으로 도입돼야 한다. 

시대적 요구에 따른 디지털 트윈의 확산

경쟁이 치열한 시장 상황 속에서 ▲맞춤 제작(Customization)의 증가 ▲시간 단축 요구에 대한 끊임없는 수요 ▲시장에 신제품 출시와 생산성·효율성 증대에 대한 압력이 높아짐에 따라 더 높은 유연성에 대한 요구가 증가하고 있다. 디지털화의 파괴적 특성으로 인해 기업이 이런 도전과제를 극복하는 데 도움이 되는 새로운 가능성이 제시되고 있다. 

제조회사와 기계 제작업체는 제품 설계부터 생산계획, 생산공학, 생산실행, 서비스까지 가치사슬의 어느 지점에서든 디지털화 프로세스를 시작할 수 있다. 제품이나 생산 공장의 가상 모델인 디지털 트윈(Digital Twin)은 전체 수명주기에 걸쳐 개발을 표시하며, 운영자가 행동을 예측하고, 성능을 최적화하며, 이전 설계와 생산 경험으로부터의 통찰력을 얻을 수 있도록 한다. 이를 통해 시제품의 수를 줄이고 효과적인 협업 플랫폼을 통해 고객의 요구사항을 충족할 수 있도록 보장한다. 

디지털 트윈의 궁극적인 목표는 제품 개발·생산 계획의 가상 세계와 생산 시스템·제품 성능의 물리적 세계 사이의 폐쇄 루프 연결에 있다. 이런 연결을 통해 제품과 생산 운영의 수명주기 전반에 걸쳐 정보에 입각한 의사결정을 위해 물리적 세계로부터 실질적인 통찰력을 얻는다. 

기업이 직면한 과제 중 하나는 어디서부터 시작해야 하는지 식별하는 것이다. 많은 사람들은 새로운 기계를 구입해야만 스마트팩토리를 구현할 수 있다고 믿지만, 브라운필드(Brownfield, 기존) 환경이든 그린필드(Greenfield, 새로운) 환경이든 중요하지 않다. 디지털화는 주어진 상황에 적용할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문이다. 예를 들어, 사용 가능 센서와 장치를 단일 IoT 플랫폼에 연결하면 제조업체도 실제 사용 중인 생산 시설과 제품을 분석하고 지속적인 최적화를 위해 전체 가치사슬에 대한 통찰력을 점검할 수 있다. 기계 제작업체는 기계 성능을 분석해 지속적으로 기계를 최적화해 새로운 기계 개념을 허용할 수 있다. 

 

적극적인 데이터 활용과 변화에의 대응

모든 사람이 데이터가 최적화와 경쟁력의 열쇠를 쥐고 있다는 것을 알지만, 데이터의 양과 출처의 다양성이 빠르게 증가함에 따라 의미 있는 방법으로 데이터를 최대한 활용하는 것은 큰 도전과제가 되고 있다. 최근 씨게이트가 1500명의 글로벌 기업 경영진을 대상으로 진행한 설문조사에서 기업 비즈니스에서 사용 가능한 데이터의 68%가 활용되지 않은 채 그대로 방치되고 있다는 답변이 나왔다는 점은 이런 상황을 잘 나타낸다. 데이터 인텔리전스(Data Intelligence)를 활용하고 생산성을 높이며 더 많은 IT 주도 산업계의 요구 사항을 충족하려면, 향후 자동화 시나리오에 영향을 미치는 다음 주제를 다루는 것이 좋다. 

먼저 데이터의 광범위한 활용이다. 터빈이나 항공기 엔진과 같은 거대 산업 기계들이 한때 빅데이터 개척자의 역할을 했다면, 이제 우리 대부분은 모든 종류의 장치들이 광범위한 데이터를 수집하는 통합 센서가 있는 세상에 살고 있다고 할 수 있다. 2020년은 세계의 공장 내에서 산업 자산의 50% 이상을 어떤 형태로든 데이터 수집과 연결하는 해가 될 것으로 기대된다.

예기치 못한 환경의 변화에도 빠르고 유연하게 적응해야 한다. 소셜 미디어가 몇 시간 안에 소비자의 수요를 변화시킬 수 있는 힘을 가진다는 것은 상식이 됐지만, 때로는 시장 요구의 변화를 예측하기 어렵기도 하다. 코로나19 바이러스로 인한 현 상황이 이를 증명한다. 그것이 특이한 사례라는 것을 알면서도 제조업체들은 발 빠르게 행동해야 했다. 많은 회사들이 사람들에게 마스크를 제공하거나 심지어 며칠 안에 새로운 의료용 인공호흡기를 개발하기 위해 생산시설을 변경했다. 우리 모두는 전 세계가 현재의 위기 속에서 더욱 더 확고하게 벗어나기를 희망한다. 그럼에도 불구하고 코로나19는 산업계에 오랫동안 영향을 미칠 것으로 보인다. 개인화된 제품의 수요 증가를 충족시키는 데 어려움을 겪지 않았던 회사들조차도 이제 모듈화되고 유연한 생산에 대해 생각하기 시작해야 한다.

 

유연 생산을 위한 필수조건, 인공지능과 엣지 컴퓨팅

보다 유연한 생산을 위한 핵심 요소들은 무엇일까? 확실히 인공지능도 그들 중 하나다. 인공지능은 이전에는 불가능했던 방식으로 대량의 데이터를 처리할 수 있다. 컴퓨팅 용량 증가와 엣지 또는 클라우드 컴퓨팅과 같은 다른 경향 기술들로, AI는 인식, 추론, 학습, 자율적 의사 결정과 같이 기계에 인지 기능을 제공할 수 있다. 따라서, 자율 시스템은 미래 공장의 필수적인 부분이 될 것이다. 이 시스템은 작업을 위해 프로그래밍되지 않은 채 제어 캐비닛에 구성 요소를 탑재한 로봇이나, 내부물류(intralogistics)에 대한 새로운 표준을 설정하기 위한 AGV(무인운반차)를 활용할 수 있다. 두 시나리오에서 인공지능은 모듈형 생산의 기초를 다져 하나의 로트 사이즈에 효율성을 제공한다. 

자동화는 또한 보다 모듈화되고 유연한 생산을 허용하기 위해 엣지 영역까지 이동할 것이다. 엣지 디바이스는 스마트 공장의 또 다른 핵심 기술인 엣지 컴퓨팅으로 알려져 있다. IT 기술은 엣지 디바이스가 이미 특정 애플리케이션을 실행하고 공장의 다른 부분과의 통신을 조정하는 컴퓨팅 능력을 갖춰온 생산 현장에 적용되기 시작했다. 향후 몇 년 동안 자동화 아키텍처를 변경하고 생산 현장에 혁신을 창조하며 클라우드 컴퓨팅과 결합해, 이 IT 기술은 새로운 차원의 유연성, 확장성, 데이터 처리 능력을 제공할 것이다. 실제적으로 이것은 여러 개의 자율 시스템이 상호협력하는 생산 라인을 갖춘 때와, 수많은 제품 변경으로 인해 환경이 지속적으로 변화하는 곳에서 중요하다.

이런 혁신은 자동화 시스템에 큰 기대를 걸고 있으며, 표준 포트폴리오에 단계적으로 통합되고 있다. 그러나 일관되고 가능한 표준화된 인터페이스와 최대 데이터 흐름 없이는 진정한 효과를 거두지 못할 것이다. 전 세계적으로 유효한 표준과 균일한 인터페이스를 통한 일관된 데이터 관리 덕분에 데이터가 자유롭게 이동하는 종단 간(End-to-end) 통합과 완벽한 통합 자동화가 기계, 생산 라인, 공장 전체에서 수평적이고 수직적인 일관성을 제공한다. 이 개념은 데이터 흐름을 극대화하고 제어 시스템의 시뮬레이션, 가상 시운전, 지속적인 데이터 기반 최적화를 촉진한다. 데이터베이스와 라이브러리의 일관성은 가치 사슬의 모든 단계를 결합해 프로그래밍을 더 쉽고 빠르게 만든다. 이는 다양한 분야에 걸친 기계 제조업체와 시스템 통합업체의 작업을 크게 향상시켜, 출시 기간을 단축하고 자원 사용을 줄이는 동시에 최고의 품질과 신뢰성을 유지한다. 여기에 개방형 아키텍처가 추가돼, 예를 들어, 서드파티(Third-party) 제공업체의 시스템을 통합하거나 새로운 시스템을 기존 생산 라인에 통합하는 것이 더 쉬워진다.

 

지멘스 스마트팩토리의 성공사례

지멘스는 디지털화의 가치를 실현하기 위해 전 세계 여러 산업의 고객을 성공적으로 지원해 왔다. 

노르웨이의 한 기계 제조업체를 위해서는 설계 단계를 10%, 시운전 단계에서 25%의 시간을 절약할 수 있었다. 노르웨이의 장비메이커인 트론누르 엔지니어링(Tronrud Engineering)는 지멘스의 클라우드 기반의 개방형 운영 시스템을 통해, 장비의 상태를 데이터로 분석하고 문서화할 수 있었다. 수집된 장비 데이터를 통해 장비 성능의 디지털 트윈을 수립하고 이렇게 수집한 지식은 보다 심화된 장비 최적화와 예지 보전 행위를 위해 사용된다. 

노르웨이의 한 업체는 지멘스의 가상 시운전 덕분에 실제 시운전에 소요되는 시간을 단축할 수 있게 됐다 (자료=지멘스)
노르웨이의 한 업체는 지멘스의 가상 시운전 덕분에 실제 시운전에 소요되는 시간을 단축할 수 있게 됐다 (자료=지멘스)

호주 페인트 제조업체를 대상으로는 페인트의 테스트부터 생산에 이르기까지의 시간을 50% 단축했다. 독일 내 지멘스 공장에서는 기계 활용률을 최대 40%까지 높였다. 호주의 최대 페인트 제조업체인 듀럭스그룹(DuluxGroup)은 새로운 공장을 건설하는 과정에서 고급 제조 원리를 적용하고 모든 공정의 종단 간 디지털화에 초점을 맞췄다. 이 회사는 지멘스의 시뮬레이션 플랫폼인 시밋(Simit)을 활용해 포괄적인 테스트와 자동화 애플리케이션의 가상 시운전을 실행할 수 있게 됐으며, 실제 시동 전에도 운영자는 현실적인 교육 환경을 제공받을 수 있었다. 이 플랫폼 덕분에 테스트에 소요되는 시간을 50% 이상 단축하게 된 것이다.

지멘스의 시뮬레이션 플랫폼인 시밋(simit)은 가상 시운전 시스템을 제공하고, 실제 시작 전에도 운영자에게 현실적인 교육 환경을 제공한다 (자료=지멘스)
지멘스의 시뮬레이션 플랫폼인 시밋(simit)은 가상 시운전 시스템을 제공하고, 실제 시작 전에도 운영자에게 현실적인 교육 환경을 제공한다 (자료=지멘스)

그 외에도 그 예로, 중국 라인 통합업체에서는 엔지니어링 시간을 1/3 절약하고 시운전 시간을 2개월에서 1개월로 단축했으며, 독일의 지멘스 공장에서는 기계 활용률을 최대 40%까지 향상시킬 수 있었다. 

스마트팩토리 적용에 있어서는 필요한 경우 컨설턴트와 전문가가 참여하는 자체적인 변환 계획을 정의해야 한다. 가능성은 무한하지만, 지금 당장 시작하는 것이 무엇보다도 중요하다. 비즈니스에서 더 중요한 영역 또는 빠른 결과를 가져올 영역에 초점을 맞추고 추가적인 투자와 지속적인 개선을 위한 토대를 마련할 수 있기 때문이다. 

 

(자료제공=지멘스)


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