[32]스마트팩토리와 인공지능의 만남

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 개인화 고객의 니즈와 비대면 시장으로의 변화는 과거 공급자 중심 시장에서 수요자 중심 시장으로 변환(transformation)을 의미한다.

과거 산업혁명과 새로운 4차 산업혁명의 다른 점은 “시장의 변화”에 대한 인식의 문제가 새롭게 대두되고 있다는 것이다. 과거의 변화가 “strong change”였다면, 지금의 변화는 “change or die”이다. 그래서 한국 제조업이 위기다. 그러한 위기를 극복하기 위해서는 인공지능 기반 스마트 팩토리 구축이 필수적이다.

제조업이 디지털화 되면서 하이테크라 불리던 기능과 성능이 모듈화(Modulization)되어 일정한 품질의 제품을 언제 어디서 누구라도 만들 수 있게 되었다. 그로 인해 오래된 기술은 가치를 상실했고(기술의 진부화), 제품의 균질화로 기업 간의 차별화가 명료하지 않게 되는 범용화(Commoditization)현상이 일어나고 있다. 이런 현상은 글로벌 시장의 구조변화로 이어졌고, 신흥 개발도상국이 부상하면서 시장의 가치관과 상식이 크게 변화되고 있다.

최근 대부분의 한국 제조업이 위기를 겪고 있는 이유는 이러한 세계적 대변화에 적극적으로 대응하지 못했거나, 변화의 흐름을 열심히 하면 극복되겠지 과거에도 다 극복해왔었다 식의 자기 스스로도 불감증에 빠져있는 성공의 저주와 같은 인식구조를 직시하지 못하고 사실상 자연스럽게 회피했기 때문이다. 하지만 그러한 현상과 트렌드(trend)를 이해하고 혁명적인(change or die) 대변혁을 전제로 스마트 팩토리를 준비하면 만회할 기회는 충분히 있다.

스마트 팩토리에서 특히 주목하고 있는 것은 인공지능 분야로, 중소벤처기업부(박영선 장관)의 디지털 경제로 전환하는 스마트 대한민국, 코로나 19의 위기를 기회로 만들고 있는 중소벤처기업부가 지원한 혁신벤처와 스타트업, 인공지능 기반 스마트팩토리 구축 사업에 대한 평가가 국내뿐만 아니라 세계가 “일류국가” 대한민국을 주목하고 있는 까닭이다.

모든 공정에서 각 설비 및 부품들의 연결성이 중요해지면서, 빅데이터, 클라우드 등 수집된 데이터의 효율적인 관리 및 분석에 필요한 빅데이터 관리기술과 함께 미래 예측 기술인 인공지능(AI) 기술이 활성화되고 있다. 최근 인공지능은 스마트 팩토리 뿐만 아니라 스마트 시티, 스마트 팜 등 여러 분야에서 주목하고 있고 이것이 우리나라 제조업의 경쟁력 향상을 위해서 중요한 무기가 될 것이라고 확신한다.

이러한 인공지능은 흔히들 알고 있는 IoT기술에 녹여낼 수 있다. 제조업의 모든 자산, 즉 사물들이 정보통신기술(ICT)에 의해서 작은 것까지도 디테일하게 연결되어 빅데이터를 생성시키고 있어서 그것을 전사적 제조 지능화(EMI: Enterprise Manufacturing Intelligence))로 활용하기 위해서는 반드시 인공지능 기술이 필요하기 때문이다.

IoT는 개인용 컴퓨터, 텔레비전, 스마트폰 뿐만 아니라 자동차, 생산현장의 각종 사물이 인터넷에 연결되어 있는 상태를 의미한다. 이러한 네트워크 속에서 기계들 간에 서로 정보교환이나 상호제어를 하는 상태를 M2M(Machine to Machine)이라고 한다. 이 시스템을 활용하면 이전에는 보이지 않았던 새로운 부가가치가 창출될 가능성이 매우 높아진다.

예를 들어, 제조 현장에서 사용하고 있는 각종 기기의 발신 정보를 한곳에 모았다고 하자. 이 상태에서 이들 데이터는 어떠한 의미도 맥락도 없는 막대한 빅 데이터 덩어리에 불과하다. 하지만 일정한 목적을 가지고 분석하여 피드백하면 기기나 서비스 등의 사용실태를 정확하게 파악할 수 있다. 다시 말해 빅데이터를 보관만 한다면 쓰레기 더미에 불과하지만, 특정한 목적을 가지고 해석하면 가치로 변하게 된다.

그래서 스마트 팩토리의 핵심 플랫폼은 IoT플랫폼이며, 다시 말해 IIoT(Induatrial IoT)플랫폼이다. 아래 표처럼 IoT플랫폼은 1) 디바이스 플렛폼 2) 서비스 플랫폼 3) 네트워크 플랫폼 4) 데이터분석 플랫폼으로 구성되어 있다.

Source: ㈜텔스타 홈멜의Link 5 AI Smart Factory Platform

각각의 플랫폼을 살펴보면,

1) 디바이스 플랫폼은 생산 현장의 각종 디바이스가 제공하는 하드웨어 자원과, 이러한 하드웨어 자원을 이용하는 운영체제(OS)센서와 소프트웨어 등을 포함한 오픈소스 하드웨어, 그리고 하드웨어와 연동되는 센서 및 구동 기기나 설비를 포함하는 플랫폼이다.

2) 서비스 플랫폼은 다양한 응용 서비스의 생성 및 실행을 지원하는 플랫폼으로, IoT플랫폼에서 제공 및 지원하는 서비스 애플리케이션(Application)을 구현하는 플랫폼이다. 그러므로 사용자 만족과 지속 가능한 가치사슬(Value Chain)을 제공하는 핵심 플랫폼이다.

3) 네트워크 플랫폼은 디바이스와 디바이스간 연결 플랫폼으로서, 다양한 표준과 비표준을 지원하는 IoT통신 프로토콜(Protocol)을 규정하는 정보통신 플랫폼이다.

4) 데이터분석 플랫폼은 다양한 디바이스로부터 획득되는 데이터를 수집하고 저장하여 분석하는 플랫폼이다.

IoT플랫폼을 분류해서 접근하는 구체화 작업은 매우 중요하다. 왜냐하면 구체화 역량이 곧 플랫폼화의 역량이기 때문이다. 인공지능이 필요한 이유는 이러한 IIoT기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고 데이터 애널리틱스(Analytics)를 통해 실시간으로 분석, 현장과 동기화(Synchronization)된 사이버 모델(Cyber Model)을 디지털 트윈(Digital Twin) 개념으로 구성 및 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운용(Operation)을 수행하는 체계로서, 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경을 자동화가 아닌 자율적(Autonomous)으로 인지, 판단, 대응할 수 있는 지능적인 시스템으로 스마트팩토리가 구축되어야 하기 때문이다.

그러므로 스마트 팩토리는 과거 개념의 ‘공장’이 아니고, 공급망(SCM)의 플랫폼이다. 더 나아가 제조업이 스마트 팩토리를 구축하는 것이 아니고 제조업 자체가 “정보통신기술회사”가 되어야 실질적인 스마트 제조업으로 변화할 수 있다. 그래서 제조업의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이 중요하다. Change or die……………….