[21]스마트팩토리는 제조가 아닌 연결된 공장환경

[21]스마트팩토리는 제조가 아닌 연결된 공장환경

이데일리 2020-04-04 

- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트 팩토리에서는 제조업의 운영(Operation) 전반에서 시스템(ERP, MES)적인 측면보다는 스마트 통신(5G, Cloud Computing, Edge Computing)과 빅데이터 관리 기술이 점점 더 중요해질 것이다.

글로벌 표준 프랙티스(Global Standard Practices)와 프로세스(Process)가 내장된 시스템을 경쟁우위(Competitive-edge)의 전략적 관점으로 고려해왔던 지난 과거의 경영정보 전략은 수명을 다했다고 봐야 한다. 왜냐하면 산업 사물 인터넷(IIoT) 기반의 제조업 모델이 성숙되어 점차 그 위력이 현실화 되고 있기 때문이다. 더 나아가 인공지능 활용 지능형 서비스, 사물 인터넷(Intelligence of things and services) 기반의 기계 및 설비 연결 기술과 제조업의 경영전략이 효율성, 탄력성, 생산성 향상을 뛰어넘어 경영 전략적인 측면에서 더 민감해진 개인화 고객과 시장을 ‘대응(Responsiveness)’할 수 밖에 없는 상황에 놓여있기 때문이다.

스마트 팩토리를 단순히 제조로만 여기는 고정적인 사고에서 탈피해 ‘연결된 공장(connected factory) 환경’으로 이동해야만 한다. 그러기 위해서는 생산 현장에서 백오피스(back office)와 글로벌 네트워크(global network)는 물론 제3자 데이터 소스(3rd party data source)를 통해 운영의 모든 계층을 연결하는 통합 스택(integrated stack)으로 근본적인 전환(fundamental shift)을 꾀해야 한다. 선진 통신 기술(advanced communication technology: 5G)은 인공지능 기반 스마트팩토리의 제조업 모델(model) 효율을 크게 높이고, 서버(server)와 필드 레벨(field level) 간의 통신 장애물(obstacle)을 제거하는데 필수적이다. 이를 위해서는 불필요하고 복잡한 ‘프로세스(process)적인 사고’의 틀에서 벗어나야 한다. 회계학이 룰(Rules) 중심의 일반회계기준(GAAP)에서 국제적 기준을 규정한 레포트(Report) 중심의 IFRS(International Financial Reporting Standards)로 변환했던 것처럼 근본적인 변화가 필요하다.

그러므로 스마트 팩토리의 우선 과제는 스마트 통신 네트워크(Smart Communications Network)에 대한 실질적이고 현실적인 통신전략 제공이어야 한다. 미래의 공장은 컴퓨팅, 네트워킹 및 물리적 프로세스의 통합인 사이버 물리 시스템(CPS)을 기반으로 건설될 것이기 때문이다. 이러한 작업은 연결된 기기의 수가 이전보다 두 배 또는 세 배 이상이 될 것으로 추정해 볼 수 있다.

이렇게 확장된 하드웨어 환경 속에서 통신 네트워크는 최적화된 성능을 갖춰야 한다. 안전하면서도 안정적인 많은 수의 장치(things)를 연결해야 하며, 대량의 데이터를 실시간으로 전송할 수 있어야 한다. 또한, 공장 내외 원격 연결에 무선 기술이 활용되고, 모든 장비 및 시스템의 사이버 보안이 가능해야 한다.

스마트 팩토리 구축을 위한 또 다른 과제로는 스마트 통신망 설계에 대한 전략적인 목표 지원 방법을 검토하는 것이다. 스마트 팩토리를 구축하는 과정에서 네트워크 복잡성이 증가될수록 제조업체들은 가장 낮은 비용과 최고의 효율성을 보장받기를 원한다. 이러한 목표를 달성시키기 위해서 빅데이터 관리기술과 통신영역에 대한 실증적인 연구가 필요하며, 연결 및 네트워크 토폴로지(topology)의 몇 가지 변화가 촉진될 수 있다는 의미이다. 즉, 모든 통신은 IP 프로토콜 패밀리(Internet Protocol family)가 기반이 되고, 이더넷(Ethernet)은 일관되고 통합된 통신을 위한 기본 통신 프로토콜(protocol)이 될 것이다.

Types of network와 Hybrid network key Attributes(출처: 텔스타 홈멜)

이런 방식의 네트워크는 새로운 프로토콜(protocol)과 결합되어 중앙 집중식 클라우드 서비스로 관리하기 쉽고, 리소스(resource) 활용이 용이하며, 비용 또한 절감될 수 있을 것이다. 또한, 연결을 활용한 새로운 서비스는 생산성을 높일 뿐만 아니라 신규 생산 프로세스를 창출하며, 고객별 설계 및 기능별 네트워크와 같은 더 나은 서비스를 차별적으로 제공할 수 있다.

따라서 스마트 팩토리는 물리적으로 분산되어 있는 제조 자원을 하나의 생산라인처럼 최적화 할 수 있도록 효율적인 구현이 필요하다. 또한, 실시간 정보 분석을 위한 데이터 레이크(Data Lake)를 활용하여 생산, 판매, 물류, 그리고 공급망 전반(全般)에서 수집되는 방대한 양의 정보를 빠르게 분석하여 최적의 인사이트(Insight)를 도출해야 한다. 그래야만 맞춤형 마케팅 행동분석과 같은 제조업 핵심전략 수행을 위한 딥러닝(Deep Learning) 기반 AI 분석과 이를 통해 고객의 관심사를 파악하여 마케팅에 활용하는 스마트 팩토리가 가능해 질 것이다.

그러므로 딥러닝(Deep Learning) 기반 인식 기술은 고객 접점에서 발생하는 영상, 이미지, 음성 등 빅데이터를 실시간 분석, 처리하여 향상된 정보보안과 사용자 경험을 제공하게 될 것이다. 그리고, 물류 및 서비스 분야에서는 인공지능 기반의 자율주행 로봇과 감성 로봇으로 물류센터를 효율화하고 리테일(소매점) 매장에서 사용자 경험(UX-Design)을 향상시킬 것이다.

끝으로, 스마트 팩토리는 제조업의 새로운 통합 관제, 즉 지속적인 축적의 힘으로 최적화된 제어(optimized control)가 가능해 질 것이다. IoT센서를 통해 정확한(선별된) 데이터만 자동 축적하여 정보입력에 소요되는 시간과 인력의 낭비를 막고, 잘못된 정보로 비합리적 의사결정의 가능성을 사전에 차단하는 지능형 경영관리를 가능하게 하는 결과로 나타날 것이다.

이로써, 공장 내부를 직접 확인하지 않고도 전반적인 기계설비를 실시간 모니터링으로 관찰하고 항상 최적화된 수준으로 제어(optimized control)하여 돌발상황에 즉시 대처하고, 안정적으로 운영할 수 있는, 자율형 미래공장으로 새로운 경쟁력을 창출하는 선진 제조업, 즉 스마트한 제조업의 미래를 그려본다.

공유(greatcorea)

사이트를 드러내지 않고, 컨텐츠만 SNS에 붙여넣을수 있습니다.