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03.29 (금)

[79]"현장에 도움이 되는" 스마트팩토리 구축방법

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박정수 성균관대 교수의 현미경 '스마트팩토리'

제조업 부흥의 선봉장,'인공지능 기반 스마트팩토리'

이데일리

박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수


[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 4차 산업혁명의 중심에는 3차 산업혁명을 이끈 정보 통신 기술(ICT)을 바탕으로 등장한 사물 인터넷(IoT), 행동 인터넷(IoB), 클라우드, 빅 데이터와 같은 정보 기술과 인공 지능(AI) 기술이 합쳐진 융복합형 지능 정보 기술이 맞춤형 개인화 시장을 확산시키고 있으며, 제조 산업의 생산방식과 거래 형태를 변화시키고 있다. 한편 제조 공급망(supply chain)은 과거 저가 지향 공급망 관리(SCM)에서 맞춤형 고객 가치 창출을 위한 방향으로 변화하고 있다.

동시에 제조 산업의 스마트 팩토리 구축도 맞춤형 공급망과 연계하여 동기화(synchronization)시켜야 한다. 한편, 뉴 노멀(new normal)처럼 과거와 다르게 새로운 수익원(a new source of revenue)을 찾아야 하는 과제가 제조 산업의 당면한 과제로 떠오르고 있기 때문이다. 스마트 팩토리의 공급망 관리(SCM)는 상품 및 서비스의 흐름을 계획하고 최적화(optimization)하여 시장의 요구에 대응하기 위한 것이 핵심이며, 많은 사람들이 스마트 팩토리를 생산이나 물류 중심으로 생각하지만, 실제로는 제품 개발에서 생산, 판매 등 모든 활동을 지원하고 조정해주는 매우 중요한 제조 기능이다.

스마트 팩토리는 제조 산업의 세계화이다. 세계시장과 고객의 복잡성의 증가에도 불구하고, 전 세계적으로 일정에 따라 제품을 고객에게 보내기 위해 빠른 배송 리드 타임(lead time)을 유지해야 한다는 압박감은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 올바른 위치에서 적시에 적정 재고를 확보하고 과잉 재고 및 재고 부족을 방지하기 위해 제조업은 공급망(supply chain)을 최적화하고 재고 회전율을 높여야 한다. 왜냐하면 그러한 노력은 제조업의 현금 흐름은 늘어나고 비용은 줄어들기 때문이다. 그리고 공급망 속에 숨어있는 새로운 수익원을 지속적으로 찾아내야 한다. 또한, 공급망(supply chain) 관리자는 시장과 고객의 특별한 이벤트에 영향을 받을 위험이 더 높기 때문에 세부적인 위험 관리 계획을 마련해야 한다. 그것이 바로 데이터 관리 기술을 통해 찾아내야 한는 통찰력(insight), 즉 지속가능한 가치망(value chain)이다.

스마트 팩토리는 빠르게 변화하는 시장과 고객의 요구에 대응하는 경쟁우위적인 핵심 역량이다. 이는 빠르게 변화하는 맞춤형 시장과 고객의 선호도 때문이다. 모든 제조업은 총 제조 비용을 낮추는 동시에 최신 트렌드(trend)에 따라 새롭고 혁신적인 제품을 출시해야 한다는 압박에 직면하고 있으며, 이러한 급변하는 시장과 고객의 요구로 인해 제품 수명 주기(PLC)가 단축되고 지속적인 혁신을 요구 받고 있으며, 또한 새로운 기능으로 기존 제품을 정기적으로 신속하게 변경해야 하는 부담과 압박에 놓여있다. 이러한 모든 추세에 따라 제조업은 수요의 변화와 생산 대응에 잘 적응할 수 있는 유연한 공급망(supply chain)의 기능으로서 스마트 팩토리를 구상해야 한다.

스마트 팩토리 도입은 시장과 제조업 현장의 과제를 해결하는 것이다. 정보통신기술(ICT)과 인적자원의 역량 강화를 통해서 비주얼 팩토리(Visual Factory)를 실현시키고, 시설 · 사람 · 물건의 사물 인터넷(IoT)을 활용하여 데이터 수집, 분석을 통해 상호작용을 연계하여, 시각화 공장, 즉 사물 인터넷(IoT) 시스템을 구축하는 것이다. 더 나아가 스마트 팩토리의 사이버물리시스템(CPS)은 사물 인터넷(IoT) 데이터를 생산 현장에 필요한 정보로 변환하여 피드백(feed-back)함으로써 신속한 의사 결정과 품질 (Quality), 비용 (Cost), 납기 (Delivery), 안전 (Safety), 즉 QCDS 수준을 향상시키는 것이 도입 목적이다.

제조업이 당면한 맞춤형 시장과 고객의 요구에 대응하기 위해서는 제조 현장에서 종사해 온 현장 전문가의 노하우를 바탕으로, 공장장, 현장 작업자 등 각각의 입장에 따라 “현장에서 도움이 된다”는 스마트 팩토리를 구축해야 한다. 그 까닭은 스마트 팩토리는 새로운 수익원, 즉 매출 향상을 위한 변화 관리가 목적이기 때문이다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 적시 맞춤(FIT : Fit In Time)을 실현하기 위한 “스마트 팩토리의 Ontology”이다.

이데일리

출처: 성균관대학교 스마트 팩토리 융합학과 박정수 교수 제공

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그러므로 스마트 팩토리 구축의 핵심은 기존의 인간과 물리적인 시스템(HPS : Human Physical System) 간의 상호작용을 빅데이터 관리 기술 기반으로 현장 데이터를 수집 분석하여, 인공지능을 활용하고, 의사결정을 과학화하여 새로운 시장, 즉 뉴 노멀(New Normal) 시장과 고객의 새로운 요구에 대응하고, 인간과 물리적인 시스템(HPS : Human Physical System) 사이에 새로운 수익원을 창출하기 위해서 인간과 사이버(인터넷) 시스템(HCS : Human Cyber System)을 접목시켜 지속 가능한 플랫폼을 만들어가고 있다. 더 나아가 최근 스마트 팩토리 구축은 인공지능 기반 사람 중심의 인간-사이버-물리적인 시스템(H-CPS : Human-Cyber Physical System)을 구축하여 지속 가능한 유연성과 자율적인 피드백(autonomous Feed-Back)을 진행형으로 운용관리(運用管理)하는 제조 기능 관점의 “지능형 제조”를 실현하고 있다.

제조업 입장에서 “스마트 팩토리를 진행하고 싶은데 어떻게 해야 할지 모르겠다”, “공장의 디지털화 및 비즈니스 과제를 잘 연결시킬 수 없다”, “생산 현장의 데이터 수집은 할 수 있지만, 잘 활용하지 못하고 있다”, “PoC(Proof of Concept : 개념 증명)는 끝났으나 지속적인 활동으로 이어지지 않는다” 등의 목소리를 다수의 제조업 관계자로부터 듣고 있다.

COVID-19나 자연재해 등 불확실성이 높아지는 가운데 이러한 ‘벽’을 넘어 시장의 수요와 거래 형태 변화에 대응하기 위한 스마트 팩토리를 구현하려면 어떻게 하면 좋을까? 뉴 노멀(new normal) 현상 속에서 제조업이 생각해야 하는 스마트 팩토리는 제조 현장에서 공급망(supply chain) 개혁을 직접적으로 경험하고 견인해 온 현장 전문가 관점에서 이와 같은 물음에 대답해야 한다. 결코 장비나 시스템 업체는 그 해답을 낼 수 없을 뿐만 아니라 스마트 팩토리 “구현”은 완료형이 아니라 진행형이기 때문에 물리적인 시스템이나 장비 구축과는 차원이 다르다. 그래서 스마트 팩토리는 지속가능성을 중시한다.

궁극적으로 스마트 팩토리는 고객과 시장의 요구에 맞추어 즉시 제품과 서비스를 제공하는 역량을 지속적으로 갖추어 나가는 제조 공장과 맞춤형이 아니라 맞춤 제품과 서비스를 제공하는 역량을 갖춘 준비된 공장을 뜻한다. 그러므로 앞으로 제조업이 시급하게 해결하지 않으면 안되는 과제를 정리하고, 해결하기 위해서는 스마트 팩토리 구축과 함께 현실의 문제를 대처해야 할 주인공은 실질적이고 실무적인 경험을 쌓아 온 “제조 현장 전문가”뿐이다. 그러므로 제조 산업 부흥을 위한 인공지능, 데이터 관리 기술 등 선진 정보통신기술에 대한 재교육 및 평생 학습은 현장 전문가를 대상으로 실행되어야 한다. 왜냐하면 제조업의 모든 과제와 해답은 제조 현장에 있기 때문이다.


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