[80]‘보이는 공장’, ‘멈추지 않는 공장’,‘이어지는 공장’

박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트팩토리는 인적자원 중심의 사이버 피지컬 시스템(HCPS: Human Cyber Physical System)이며, 제조산업의 변화관리를 위해서는 스마트 팩토리와 함께 기억해야 할 것이 “ 사이버 피지컬 시스템 (CPS) ‘이라는 개념이다. 그러므로 스마트 팩토리는 사이버 물리 시스템(CPS)이다. 그것은 제조현장(물리)의 다양한 데이터를 사물 인터넷(IoT)을 활용한 연결 기술과 인공지능(AI)을 사용한 학습과 분석의 데이터 관리기술 등을 기본적으로 이용한다. 제조 현장의 데이터를 수집하고 분석을 통해 인사이트(통찰력)을 찾아내서 지속적으로 가치를 만들어내는 제조 활동의 모든 과정을 디지털로 사이버(cyber)에서 처리하여 현실(물리)세계에 피드백(자동 조절 원리)시켜 조건이 만족될 때까지 반복하여 실행할 수 있는 명령의 집합 기능을 지속시키는 피드백 루프(feed-back loop)의 네트워크 시스템(Network System)이자 스마트팩토리 플랫폼의 핵심 기능이다. 또한 디지털 경험 디자인(DX-Design)에 의한 행동 인터넷(IoB : Internet of Behaviors)도 빅데이터의 속성 만큼 기하급수적으로 진화하고 있다. 과거와 다른 뉴 노멀(new normal) 형태의 디지털 경험 진화는 사이버와 현실 세계를 연결시켜 지금까지 없었던 뉴 노멀 현상에 직면한 제조 산업의 과제를 해결하고 새로운 수익원을 찾아내는 것이 스마트 팩토리의 사이버 피지컬 시스템(CPS)의 기능적인 목적이다.

4차 산업혁명 시대에 제조산업의 미래를 준비해야 하는 제조업의 스마트 팩토리 구축과 그것이 가져 올 가치와 메리트(value & merit)는 어떤 것이 있을까? 우선 스마트 팩토리의 장점과 가치는 데이터의 시각화 및 데이터 활용에 의한 생산성 향상과 품질 안정, 그리고 유연성과 고객과 시장의 요구에 대한 대응역량 향상에 있다. 데이터 관리 기술을 활용하여 데이터를 시각화하고 시기적절하게 제조현장의 모든 것이 확인 가능해지는 ‘보이는 공장(Visual Factory)’을 만들어내는 것이 새로운 가치다.

그러므로 스마트팩토리는 ‘보이는 공장’ 만들기이다. 사물인터넷(IoT)과 행동인터넷(IoB)을 활용하여 생산실적과 활동을 디지털화하여 시각화한 공장을 가리킨다. 데이터를 보고 싶을 때 볼 수 있게 실시간으로 어디서나 보이게 만들어야 한다. 또한 데이터를 분석하여 과거 물리적인 시스템에서는 보이지 않았던 ‘개선 포인트’를 실시간으로 처리하여 제조 현장의 최적화된 운영(Optimized Operation)을 위한 의사결정(Decision Making)에 활용할 수 있는 것이 장점(merit)이다.

수 년간 제조현장에서 실무적으로 직접적인 경험을 쌓아 온 우수한 현장 전문가와 정확한 판단을 할 수 있는 현장 숙련 전문가의 경험에 의한 감각적인 판단과 정제된 데이터의 뒷받침을 추가하면 효과가 증대된다. 또한 원격으로 공장 전체에 대해서 어디에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 파악하여 제조 공정의 병목현상 해소와 조기 해결 등의 효과가 입증되고 있다.

스마트 팩토리는 ‘멈추지 않는 공장’이다. 생산 라인을 정지시키지 않는다. 병목 현상을 방지하기 위해서 정보통신기술과 인공지능 기술을 기반으로 미리미리 준비하고 예측하여 ‘멈추지 않는 공장’을 실현할 수 있다.

따라서 스마트 팩토리 구축 목적은 ‘멈추지 않는 공장’이며, 생산라인의 자동화, 이상 탐지, 그리고 설비의 예방 정비 등으로 품질관리와 유연성 향상을 지속적으로 제공한다. 다시 말해 멈추지 않는 공장은 미리 미리 준비하고 예지력을 극대화하여 어떤 경우에도 돌발상황을 미연에 방지할 수 있는 공장이다.

또한 스마트 팩토리는 ‘이어지는 공장’이다. 이어지는 공장은 각 거점의 공장 간의 거점 간, 그리고 공정 간에 정보를 연계한다. 그리고 연계한 정보를 정량적으로 비교하고 과제의 추출과 수평전개, 생산계획과 자원의 재배치 등을 통해 경영적인 판단을 신속하게 객관적으로 실시할 수 있도록 한다. 설계부문과 영업부문과의 연계를 통한 업무흐름과 프로세스의 혁신(PI)이 과거와 다른 차원에서 실현될 것으로 기대된다.

그러므로 스마트 팩토리 정의는 제조 데이터 활용을 통해 업무 프로세스의 혁신, 품질, 대응역량과 생산성 향상을 발전적으로 실현하는 공장이다. ‘보이는 공장’, ‘멈추지 않는 공장’,‘이어지는 공장’의 가치를 모두 갖춘 공장이 ‘스마트 팩토리’로 불리는 것이다. 더 나아가 스마트 팩토리의 고도화는 연결의 기술, 가시성, 정밀성, 지능성, 분석 가능성, 그리고 유연성에 의해서 완성도가 결정된다. 아래 그림은 디지털 경험 디자인(DX-Design)에 의한 제조산업의 패러다임(Paradigm) 전환을 보여주고 있다.

출처 : 성균관 대학교 스마트 팩토리 융합학과 박정수 교수

인적 자원 중심의 사이버와 피지컬(물리)를 연결하는 시스템(HCPS: human cyber physical system)을 제조 운영에 접목시키면 과거와 다른 제조 현장의 변화와 혁신이 일어날 것이다. 그러나 제조현장, 즉 물리적 공간에 이와 같은 기술을 적용하는 것은 매우 힘든 작업이다. 왜냐하면 만약에 스마트 팩토리를 구축할 때 시작 단계에서 방향이 틀어지면 궤도 수정은 엄청난 비용과 시간이 걸리게 되어 있기 때문이다. 따라서 시작 단계에서 개념설계(PoC by design)와 정보전략계획(ISP)을 수립하여 경영적인 관점과 명확한 목적 의식을 가지고 로드맵(road map)을 작성할 것을 권장한다. 또한 디지털이나 물리적인 틀을 벗어나 또 다른 측면에서 생각하는 것도 중요하다. 왜냐 하면 스마트 팩토리는 과거를 디자인 하는 것이 아니고 현재와 미래를 준비하는 것이기 때문이다.

스마트 팩토리 구축시 주의해야 할 가장 큰 도전은 일부만 개선하는 것은 전체 최적에 연결되지 않는 경우가 다반사다. 즉 부분 최적화에 주의 해야 한다. 또한 제조업에서 만들고 싶은 것이나 계획은 항상 변화한다. 따라서 일부만 자동화해도 먼저 도입한 자동화 라인이 족쇄가 되어 버리는 경우가 존재할 것이다. 데이터 관리기술 기반은 ‘정보를 수집, 가공, 축적하기 위한 시스템’, 즉 스마트 팩토리는 기존 시스템과의 호환성과 친화성을 고려하여 시스템을 연계해 나갈 필요가 있다. 그 위에 전체 최적화 및 생산성과 유연성 향상을 위해 피드백 루프(feed-back loop)를 가동시켜야 한다. 그러나 연계 후의 디지털 데이터의 활용은 변화하는 요구사항 중 중장기적으로 가치를 내고 지속 가능한 확장성이 뛰어난 시스템을 선정하여 구축해 나갈 필요가 있다.

특히 스마트 팩토리를 성공시키기 위해서는 운영관리적인 관점과 명확한 목적을 가지고 그 수단으로 디지털 관리에 임하는 것이 중요하다. 만약에 디지털화를 목적으로 부분적인 도입에 정착하면 나중에 부정적인 유산이 될 수 밖에 없다. 따라서 생산라인 수준에서 공장 단위 수준, 더 나아가 전사적인 경영 수준으로 시야 범위를 넓혀 나감으로서 제조업의 에코 시스템(eco-system)으로 최적화된 스마트 팩토리의 ‘인적자원 중심 사이버 물리 시스템(HCPS)’은 피드백 루프(feed-back loop) 기능과 더불어 진화 발전할 수 있을 것이다

디지털 전환, 즉 디지털화는 스마트 팩토리의 수단이다. 또한, 새로운 기술이 속속 나오는 요즘, 수단의 디지털화를 추진하려면 ‘방법을 이해하고 있다’는 제조산업에서 직접적인 경험이 검증된 파트너가 필수적이다. 제조산업에 특화된 제조 데이터 전문가와 현업 실무 전문가를 중심으로 인공지능(AI)을 직접 학습하여 지능형 스마트 팩토리를 구축하는 ‘현장 중심 동기화 협업’이 기본이다. 그 좋은 예는 포스코의 ‘스마트 팩토리 등대공장’에서 찾을 수 있다.

제조산업 가치사슬의 모든 단계를 연결하는 스마트팩토리의 수평적 네트워킹 통합은 인적자원 중심 사이버 피지컬 시스템(HCPS)이다. 일반적으로 생산 단계는 인바운드 물류, 생산, 아웃 바운드 물류 및 판매와 서비스를 연결하고 종단 간 솔루션을 형성해야 한다. 또한 네트워크는 CPPS(cyber physical production system)를 통해 설비, 부품, 제품의 기록이 데이터로 생성되어 언제든지 액세스할 수 있도록 지속적인 추적성(제품 이력 추적과 부품 협력업체 및 공정 외주업체와 연계하여 부품 이력추적)을 보장해야 한다.

이러한 연결은 회사의 내부 경계에서 멈추지 않고 공급업체, 고객 및 기타 외부 파트너도 포함하여 가치사슬을 ‘가치 네트워크’로 전환하여 다른 공장, 공급업체, 외부 파트너, 고객 및 에너지 유틸리티 회사까지 포함하게 된다. 이렇게 하면 구매에서 생산, 판매 또는 공급업체에서 고객에 이르기까지 전체 프로세스 체인 전반에 투명성과 유연성이 생성된다. 생산뿐만 아니라 제품의 개발, 주문, 계획, 구성 및 배포에서 고객별로 적용을 할 수 있는 품질, 시간, 위험, 가격 및 지속 가능성과 같은 요인을 실시간에 동적으로 처리할 수 있다.

또한, 가치사슬의 모든 단계에서 이러한 종류의 수평적 통합을 통해 고객과 비즈니스 파트너가 완전히 새로운 비즈니스 모델과 새로운 협력 모델을 창출할 수 있다.

가치사슬(value chain) 전반에서 엔지니어링의 디지털 통합 목표는 전체 가치사슬의 디지털화와 현실세계의 가상화다. E2E(engineer to engineer) 디지털 시스템 엔지니어링은 향후 고객이 제조업체가 정의한 제품 포트폴리오에 의존하지 않고 원하는 구성 요소와 기능을 개별적으로 결합할 수 있어야 한다. 전체 가치 창출 프로세스는 고객 요구 사항에서 제품 아키텍처, 생산 단계로 맵핑되어야 한다. 이러한 엔지니어링의 특징은 제품 수명주기의 모든 단계에서 데이터 및 정보를 유연하게 사용할 수 있으므로 모델링부터 프로토타입 및 제품 단계까지 새롭고 더욱 유연한 프로세스를 정의할 수 있다.

스마트팩토리에서는 신제품 개발 시 새롭거나 과거와 다른 수정된 생산 시스템이 필요하다. 신제품 및 생산 시스템의 개발 및 제조는 제품 수명주기(PLC)와 통합 및 조정되므로 제품 개발 및 생산 시스템 간에 새로운 시너지 효과를 창출할 수 있다.

새로운 정보통신 기술(IoT, Big Data, Cloud Computing)은 인프라 구축과 스마트팩토리 구축을 통한 생산과정의 최적화 운영(Optimized Operation), 더 나아가 스마트 기술의 이해를 넘어 기술변화의 영향으로 발생하는 비즈니스 질서와 주도권 변화에 따른 시장과 비즈니스 구도의 본질적인 변화를 인지하고 개별 기업이 어떤 전략을 갖고 고객부터 설계, 생산, 판매, 물류에 이르기까지 전 경로에 어떻게 대응해야 하는지를 심각하게 고민해야 할 시기다. 이러한 제조 환경의 변화는 기회이자 위기가 될 수 있음을 기업의 의사결정권자들은 반드시 생각하고 스마트팩토리 구현을 결정해야 한다. 왜냐 하면 고객과 시장 맞춤형 스마트팩토리 구축 목적은 새로운 수익원을 찾아내는 경영전략이기 때문이다.