4차 산업혁명으로 바라본 산업용 사물인터넷과 제조업의 변화

“산업용 사물인터넷으로 촉발된 4차 산업혁명은 인터넷을 통해서 서로 연계되는 사람들, 지능형 제품, 프로세스, 그리고 스마트 서비스 세상의 도래를 약속하고 있다. 특히 이러한 산업용 사물인터넷이 제조 기업에 적용되면 자원 배치, 생상 프로세스, 자재 관리, 생산 인력 관리 업무를 개선하는 가장 혁신적인 방법이 될 것으로 확신한다.”

제조사들은 산업용 사물인터넷IIoT, Industrial Internet of Thing 이 실현시켜주는 더 큰 가시성, 더 효율적인 데이터의 활용, 기간 시스템들간의 긴밀한 통합으로 인해 생산 효율을 높일 수 있게 될 것이고 운영 인력을 유연하게 활용할 뿐만 아니라 제품의 품질 또한 향상시킬 수 있게 될 것이다. 마침내 산업용 사물인터넷은 새로운 수익원을 만들어내는 제품을 세상에 내놓을 수 있게 되고, 디지털 기술을 이용한 혁신적 프로세스를 현장에 적용시킬 수 있을 것이다.

또한 스마트한 제품과 스마트한 프로세스를 연결한 새로운 형태의 스마트 서비스를 제공하며 지금가지 경험할 수 없었던 새로운 사업모델로의 전환이 가능하게 될 것이다.

더불어 고객을 위해 훨씬 더 좋은 결과를 만들어내는 것과 같이 완전히 새로운 형태의 사업 모델을 만들어 낼 것이다. 실제로 우리는 미디어와 소프트웨어 분야가 이미 오래전부터 해왔던 것과 같이 디지털로의 전환을 통해 산업용 사물인터넷이 세계 생산량의 약 3분의 2 정도에 해당하는 산업에 혜택을 줄 수 있다고 생각한다.

2030년가지 산업용 사물인터넷을 통한 최적화된 생산 프로세스는 세계 경제에 수조 달러의 이익을 더해줄 수 있다. 이른바 온쇼어링On Shoring 현상과 같이 자국으로 다시 제조업을 회귀시키는 등 장기적 차원에서의 고용 증가에 상당한 개선을 가져다줄 것이다.

물론 이 모든 것은 하루아침에 일어날 수 있는 일은 아니다. 최근 1,400개 이상의 글로벌 비즈니스 리더를 대상으로 한 엑센추어의 설문조사 결과 응답자 중 84%는 산업용 사물인터넷에서 새로운 수익 흐름을 창출할 수 있다고 자신 있게 답했다. 그러나 이렇게 대답했음에도 불구하고 73%는 그렇게 할 구체적인 계획을 아직 세우지 않았으며 단지 7%가 산업용 사물인터넷 투자에 포괄적인 전략을 개발했음을 알 수 있었다. 잘 다듬어진 상세한 계획이 스마트 팩토리의 전개를 가속화하겠지만 진행 속도는 제조기업마다 크게 달라질 수 있다.

우리의 경험으로 볼 때 상세한 초기 계획만으로 신기술로부터 성공적으로 가치를 창출해내는 회사는 없을 것이다. 성공적인 회사들은 상황이 변경될 때마다 대체 경로로 변경해 최종 목표에 도달할 유연한 로드맵을 추구하고 있다. 분산된 제조 환경, 고도의 자동화, 수요 기반 공장 운영 등으로 요약될 수 있는 대규모의 스마트 팩토리는 아직도 먼 미래다. 그러나 스마트 제조로 나아갈 기본적인 요소들은 이미 현실화돼 있다.

제조 기업들은 임베디드 센서와 제어 메커니증을 통해서 생산 공정에 대해 시의적절하고 지속적인 가시성을 확보하게 되고 생산관리시스템 MES이 생성하는 데이터에 고급 분석 기술을 적용해 성능상의 병목 현상을 예측 확인함으로써 생산 프로세스의 전반적인 효율성을 향상시키고, 인력과 공급망에서의 리스크를 관리하고, 제품 설계 프로세스를 개선하는 등 지금보다 바람직한 의사결정을 내릴 수 있게 된다.

앞으로 제조 기업들은 산업용 사물인터넷을 통해서 자재와 부품들이 스마트한 생상 설비와 자도으로 상호 작용함으로써 제품 조립 과정을 비용 효율적으로 컨트롤하는 고도로 자동화된 엔드 투 엔드 통합 생산 과정을 통해서 더 큰 보상을 얻게 될 것이다. 제품과 서비스의 연계를 강화할 수 있는 새로운 제품과 지금까지 없었던 새로운 서비스들이 새로운 수익을 창출할 것이다. 또한 강화된 연결성이 고객과의 관계를 괄목할 만한 수준으로 향상시킬 것이다.

스마트 팩토리를 염두에 둔 모든 회사는 다양한 모습으로 자신들만의 여정을 수립하고 도식화해야 한다. 하지만 우리는 스마트 팩토리 추진 계획을 수립할 때 여섯 가지 핵심 관점을 필수적으로 고려해야 할 것을 권고한다.

여섯 가지 핵심 관점은 설비 또는 장비, 노동력, 자재와 공급망, 비즈니스 프로세스, 플랫폼, 그리고 환경에 대한 고려이다.

각 여정은 어쩌면 대부분의 제조업의 지금 현재 상태일 수도 있는 수작업과 정적인 작업 환경에서부터 인더스트리 4.0의 스마트 팩토리 비전에서 이야기하는 수요 기반 Demand Drive, 다이내믹한 환경에서 스스로 구성할 수 있는 공장으로 이행하기 위한 여러 단계를 포함하고 있다.

첫 번째 단계는 전통적인 수작업과 연결되지 않은 Largely Manual and Unconnected 단계이다. 현장에서 센서를 통해서 데이터가 모이기는 하지만 연결된 상태가 아니라 수작업에 많이 의존하는 단계라고 할 수 있다.

두 번째 단계는 자동화된 모니터링과 연결된 Automated Monitoring and Connected 단계이다. 자동화 시스템이 도입되고 전형적인 생상 관리 시스템과 자재 추적 시스템을 통해서 모니터링이 가능한 상태이다. IT와OT가 결합해 풍부한 데이터를 만들어내고 확인할 수 있는 상태가 이 단계라고 할 수 있다. 지금 대부분의 선진화된 공장들이 이 단계에 해당한다.

세 번째 단계는 지능화되고 예측할 수 있는 Intelligent and Predictive단계로 정의한다. 각종 시스템은 자동화되고 센서 장비와 생상시스템은 회사의 기간 시스템과 연결돼 최적화 관점에서 운영된다. 산업용 사물인터넷과 연결돼 만들어지는 엄청난 숫자의 디지털 데이터는 플랫폼을 통해서 분석과 예측이 가능한 상태로 활용될 수 있고 사람과 기계가 생산 현장에서 조화롭게 일할 수 있다.

네 번째 단계는 역동적인 생태계 기반Dynamic and Eco-system driven제조업의 모습이다. 3D 프린터가 가장 소비자와 가까운 곳에서 생산을 담당하고 제조 생태계가 수요 기반으로 역동적으로 운영되는 환경, 즉 자동화를 넘어서 자율화 단계로 넘어가서 궁극의 스마트 팩토리가 완성된다. 모든 제조업의 모습이 네 번째 단계로 변화하는 것은 먼 미래의 일이라 할 것이다. 하지만 전 세계의 제조업은 모두 궁극의 스마트 팩토리의 모습을 염두에 두고 가장 밑바닥부터 한 걸음씩 나아가고 있다.

여기에서 제시하는 여섯 가지 핵심 관점은 스마트 팩토리의 미래 모습을 고민하고, 그것을 실현해 가기 위한 길잡이로서 역할을 충분히 할 수 있을 것이다. 스스로가 나는 어디에 있고 낵 적용하고자 하는 기술이 어느 모습을 지향하는지, 다음 순서는 어떤 것을 이루너 내야 하는지 등의 결정 사함을 여섯 가지 핵심 관점별로 각 발전 단계와 비교해가는 것은 큰 의미가 있을 것이다.

  1. 장비

산업용 사물인터넷 도입의 첫 번째 여정은 설비끼리 또는 사람과 연결되지 않은 설비로 구성돼 고장이 발생한 이후에나 수리할 수밖에 없고, 공장의 부하 또는 생산계획과 무관하게 유지 보수 계획이 수립되는 공장에서 시작될 수 있다. 이러한 예측하기 어려운 설비 자산은 재무적 측면과 업계 인지도 측면에서 큰 비용을 발생시키고 심하게는 손해를 입을 수도 있다.따라서 설비를 스스로 관리Self Manage 가능하도록 기능화하고 회사의 제조 관련 시스템들과 연계시킴으로써 전반적인 신뢰도를 올릴 수 있고,예측력을 향상시킬 수 있으며 최적화 추진이 가능하다. 설비 측면에서의 진화 단계는 모니터와 통보, 분석과 예측, 최적화, 수요 기반 생산으로 이야기 할 수 있다.

1) 모니터링 및 통보

설비에 센서를 부착함으로써 설비 상태에 대한 가시성을 높이고 이상 현상을 감지하도록 하여 설비에 대한 사전 유지 보수 계획을 수립할 수 있다. 진동 측정과 분석, 적외선 열 감지, 윤활유와 마찰에 대한 분석,초음파 모터의 전류 분석 같은 기술이 모든 설비에 적용 가능하다. 또한 서비 유지 보수 담당자와의 인터뷰를 통한 작업자들의 인사이트 역시 설비의 상태와 조건들을 인지하는 데 도움이 될 것이다. 이렇게 장착된 센서는 네트워크와 연결돼 원격 모니터링이 가능하도록 하며, 이를 통해 제조기업은 자원 최적화와 문제 상황에 대한 사전 예방이 가능하게 된다.

2) 분석 및 예측

설비 모니터링과 분석 기술을 통해서 제조 기업은 현재와 과거 데이터 간의 상관관계를 파악해 잠재적 설비 고장을 예방하고 완화시킬 수 있다. 예를 들어 유럽의 대형 전력 기업에서는 센서와 분석 기술을 사용해 실시간으로 파이프 라인 누출을 예측하고 있다. 이를 통해서 예상치 못한 가동 정지 시간을 줄이고 긴급하게 부품을 교체하거나 최적화된 유지보수 일정 수립이 가능하다.

3) 최적화

생산 설비들이 자율적으로 운영될 수 있거나 다른 시스템과의 협업이 가능할 수 있는 수준으로 지능화되면 제조기업은 전반적인 신뢰도를 향상시키고, 예측을 통한 관리가 가능하며, 그렇게 함으로써 전체 최적화를 추진할 수 있다. 스케줄링 최적화를 위한 방안으로 예방 정비 데이터와 전사적 자원 관리ERP 시스템이 통합하여 생산 라인 가동을 최적화된 상태로 운영함으로써 제조 기업은 장비의 비가능을 최소화할 수 있다. 예를 들면 탈레리스Taleris는 이러한 기술을 사용해 항공기 결함을 예측하고 적기에 보수함으로써 운항 지연을 최소화하고 있다.

4) 첨단 설비를 통한 생산

3D 프린팅과 가튼 첨단 서비를 유지 보수용 부품을 필요한 시점에 수요에 맞추어 만들 수 있게 함으로써 가동 중단과 유지 보수용 부품의 제고 감소에 도움을 줄 수 있다. GE의 오일 앤 가스 사업부는 가스 터빈의 금속 연료 노즐에 대한 3D 프린팅 파일럿 생산을 시차할 준비를 하고 있다. 또한 자동차 메이커 포드는 실린더 헤드, 브레이크 로터, 시프트 노브, 벤트와 같은 자동차 부품의 시제품 생산을 위해 3D 프린팅 기술을 활용하고 있다. 이러한 사례들은 디지털 기술을 활용해 개인 맞춤형 제품의 생상과 지연전략 Postponement 이 이제는 가능하다는 것을 보여준다.

 

  1. 노동력

중국과 같은 전통적인 저임금 국가들조차도 임금인상 등의 문제로 자동화나 기계와의 협업(생산 자동화 및 차세대 로봇 기술 포함)을 통해 프로세스와 노동력의 효율성 향상에 노력을 집중하고 있다. 고객 요구를 고려하지 않고 정해진 스케줄에 따라 작업하는 방식은 느리고 큰 비용을 써야 하므로 이제는 뒤처질 수밖에 없다. 이것은 특히 유연성의 제한 때문에 더욱 두드러질 것이다. 따라서 우리는 작업자와 기계가 서로 조화를 이루는 노동력이 그렇지 못한 노동력보다 탁월한 결과물을 만들어낼 수 있다고 생각한다. 이러한 새로운 형태의 노동력 향상을 위한 고민의 핵심은 세 가지이다.

첫째, 어떻게 가상현실 기술을 활용해 노동력을 높일 것인가.

둘째, 어떻게 사람과 로봇이 함께 일하는 환경을 만들어낼 것이가.

셋째, 어떻게 노동력을 다이내믹하고 민첩하게 사용하도록 할 것이가이다.

1) 가상기술을 활용한 작업

다크리Daqri사의 스마트 헬멧이나 스마트워치와 같은 웨어러블기기와 스마트폰을 이용한 작업 환경을 만들고 있다. 이러한 스마트한 작업 환경은 작업자의 상태, 경고 사항의 전달, 작업 지시 등 작업자에게 필요한 정보를 실시간으로 제공함으로써 공장 내 작업ㅈ들의 업무 효율을 향상시킬 수 있다. 또한 이러한 기술은 경험 많은 현장 기술자들에게 원격 비디오 기술을 통해서 각 현장의 작업 현황을 실시간으로 파악할 수 있도록 하고,상황에 맞는 작업 지도를 전달하는 것과 같이 새로운 차원의 협업 기능을 제공한다. 제조 기업들은 새로운 업무를 직원들에게 빠르고 다이내믹하게 할당할 수 있고 필요한 시점에 적절한 트레이닝을 제공할 수 있다.

2) 인간과 기계의 협업

사람과 협력하며 아주 쉽게 학습할 수 있도록 설계된 차세대 로봇들은 노인 간호나 손님 접대 또는 안내 서비스에 이미 사용되고 있다. 이제 이 로봇들을 기존의 용접, 페인팅, 작업물 이동 등과 같이 사람들만이 작업할 수 있었던 간단하고 반복적인 작업이지만 사람의 지적 능력과 판단 능력이 필요한 제조 현장 작업에서 활용할 수 있게 되었다. 이러한 로봇의 가격은 계속 하락하고 있는 중으로, 예를 들어 현재 뱅가드 플라스틱Vanguard Plastics 사에서 분류와 선별작업을 수행하는 리싱크 로보틱스Rethink Robotics사 제품인 벡스터 로봇 Baxter robot의 가격은 대략 1만5,000달러 정도이다. 아마존 창고에는 선반을 사람이 패킹하는 곳으로 이동하는 작업을 수행하는 수천 개의 로봇(키바)이 움직이고 있다.

 

3) 역동적인 생산자원 운영

로봇과 사람이 조화를 이룬 작업환경을 가진 제조 기업은 더욱더 다이내믹하고 민첩하게 운영될 수 있다. 작업자와 기계 자원을 통합해서 활용할 수 있으며 자원 할당을 최적화할 수 있다. 동적 스케줄링 시스템은 설비 자산 가동률 저하, 납기 지연, 예상치 못한 가동중지 shutdown 등으로 인한 손실을 회피할 수 있도록 지원할 것이다. 아울러 실시간 스케줄링, 신속한 작업지시, 갑작스러운 변화에 대응할 수 있게 함으로써 그렇지 않은 경쟁사 대비 차별화된 경쟁우위를 제공할 것이다.

  1. 자재와 공급망

이미 많은 제조 기업들은 적시생산방식JIT 재고와 공급망 Supply Chain 관리 기법을 사용해 엄청난 재고 비용을 줄이고 있다. 또한 산업용 사물인터넷을 통해서 자재관리 역량을 끌어 올려서 공장뿐만 아니라 공급 파트너의 재고관리에도 추가적인 효율을 얻을 수 있도록 하고 있다. 미래의 공장은 최적화된 시스템을 통해서 실시간 자재 수요에 대응할 수 있어야 하며, 이를 위해 통합성과 신속성을 갖춘 효율적인 자재 관리 프로세스가 필요하다. 이러한 수요 기반 시스템 수준에 도달하기 위해서는 세 가지 핵심단계가 있다.

1) 실시간 자재 가시성 확보

무선 자동 정보인식장치 태그는 물류와 공급망 관리 분야에서 파트너를 연결하고 조직의 경계를 넘는 물품의 이동에 사용돼왔다. 또한 공장 내 제공품의 추적 관리, 자재의 효율적인 경로 선정, 필요한 제품의 공급, 적시생산방식 보충 관리, 자산의 유용성과 활용성 관리를 위해 사용되기도 한다. 자재와 관련된 데이터를 공장에서부터 최종 고객에게까지 흘러들어 갈 때 무선자동 정보인식장치 태그와 관련된 트래킹Tracking 매커니즘은 원자애에서 완제품가지의 효율적이고 정확한 프로세스를 공장 작업자에게 제공한다.

2) 핵심업무 시스템과의 통합

전사적 자원관리 ERP 시스템과 전체 공급망에 걸친 자재의 실시간 가용성 데이터를 통합함으로써 제조 기업들이 정확한 생산 스케줄을 수립하고 적절한 인력을 배치할 수 있도록 하여 자재 가용성 정보를 신속하게 공유하고 반영함으로써 불필요한 작업 중단 및 지연을 최소화할 수 있다.

3) 분석 및 예측

다음 단계로 제조 환경에 영향을 미칠 수 있는 모든 데이터, 예를 들어 기상 조건, 가격 변동성, 교통 상황, 잠재적인 파업과 같은 추가적인 외부 데이터를 확보하고 활용하는 제조 기업들은 생산 실행 계획과 연계해 어떤 자재가 언제 정확하게 필요한지 확인하고 예측할 수있다.

  1. 비즈니스 프로세스

이미 많은 제조기업이 정적이고 수동으로 관리하는 방식 대신에 인력, 자재, 작업, 제품 등과 연관된 비즈니스 프로세스를 최적화시키고 실시간으로 동적인 시스템을 활용해 생산 현장을 관리함으로써 품질과 능률을 지속적으로 향상시키고 있다. 예를 들어 생산관리시스템MES은 모든 제공품을 관리하고 모니터링함으로써 일련의 생산 작업들이 원활하게 진행될 수 있도록 지원한다. 또한 실시간으로 자재를 추적할 수 있게 하고 작업 흐름을 관리할 수 있도록 하여 조기에 결함이 있는 생산품이나 공정에 대해서 효율적이고 정확한 조치를 할 수 있도록 한다.

제조기업들은 전사적 자원관리ERP 시스템과 생산관리시스템MES을 통합함으로써 작업이나 자원에 대한 요구에 효과적으로 대응할 수 있다.하지만 원가 경쟁력과 품질 수준을 유지하면서도 고객 요구 사항의 변화에 더 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 역량 확보가 필요하다. 다음의 세가지 단계를 통해 어떻게 제조기업들이 비즈니스 프로세스를 변화시켜야 하는지 보고자 한다.

1) 지속적인 품질 보장

다양한 데이터 흐름을 연계시키고 분석하여 더 적은 시간과 비용으로 품질 보즌 업무를 수행할 수 있는 새로운 기술들이 속속 나오고 있다. 예를 들어’사이트 머신Sight Machine’의 실시간 솔루션은 시각화된 이미지의 공장 프로세스와 기타 데이터의 통계적 프로세스 제어 기법을 통합적으로 활용하고 있다. 이를 통해서 외관 테스트 결과는 몇 시간 내에 자동 작성되고 원격으로 업데이트가 가능하다. 테스트 결과는 다양한 보고서를 통해 분석되고 품질 추이 정보는 업계 선도 사례와 비교해 분석될 수 있다. 이와 같은 방법으로 품질 문제를 생산 완료 전에 파악하고 대처할 수 있도록 한다.

https://www.youtube.com/watch?v=x8hOqzBFkRk

2) 자동화된 제품 설계

스마트 팩토리의 개념은 생산 현장 그 자체보다 확대 적용될 수 있다.지능형 제품은 고객들의 제품 사용 패턴을 설계자와 기술자에게 알려줌으로써 신속한 제품 개선을 지원한다. 또한 자동화된 설계 소프트웨어를 활용해 설계 일정을 단축할 수 있다. 예를 들어 오토데스크Autodesk사는 드림캐처Dreamcatcher라는 시스템을 업무에 활용한다. 설계자가 기능 요구사항을 입력하며 시스템이 혁신적 알고리즘을 활용해 최적의  옵션을 제안하고 실물 프로토타입을 제작하기 전에 가상 환경상에서 점검할 수 있는 기능을 제공한다. 3D 프린팅과 기술이 연계된 지능적이고 목표 지향적인 디자인을 통해서 아주 빠른 속도로 새롭고 높은 수준의 맞춤화된 제품 출시가 가능하게 될 것이다.

https://autodeskresearch.com/projects/dreamcatcher

3) 동적 할당 및 수요 기반 생산

제품 수요 변화에 따른 조정 대응 역량을 확보하기 위해서는 생산 규모의 증감을 신속하게 반영할 수 있는 프로세스로의 개선을 위한 투자가 필요하다. 개인화된 생산 프로세스를 통해 제조 기업은 고객의 고도로 전문화된 주문 제작 요구사항을 충족 시킬 수 있게 될 것이다.

  1. 플랫폼

제조기업의 IT와 OT 간 통합이 쉽도록 지원해주는 플랫폼 운영 역량은 얼마나 신속하게 산업용 사물인터넷을 활용한 스마트 팩토리로 전환할 수 있는지를 결정짓는 핵심 요소이다. 플랫폼은 센서 및 디바이스로부터 수집된 산업용 사물인터넷 데이터를 클라우드 기반의 앱을 통해 중앙 집중화된 데이터 분석과 의사 결정에 활용할 수 있도록 하는 환경을 제공한다.

그러나 조만간 생산 현장의 최일선에 위치한 지능형 산업용 사물인터넷 디바이스와 클라우드 환경의 전사 앱 간의 분산 의사 결정 환경으로 플랫폼은 진화하게 될 것이다. 플랫폼 영역의 발전 단계를 다음과 같이 구성된다.

1) 보안과 IT-OT의 단순화된 연결

오늘날 비즈니스 담당자는 인프라 전반에 걸친 운영 리스크에 대해 종합적으로 파악하고 있지 못하고 있다. 보안정보, 이벤트 관리SIEM, 침입탐지시스템IDS 같은 전통적인 보안 솔루션은 IT 또는 OT의 단일 도메인 환경에서 운용되며 전자 서명과 보안 규칙을 통해 악의적인 활동을 감지할 수 있다. 그러나 점차 지능화돼 가는 공격으로 인프라 모니터링에 대한 어려움은 점차 커지는 상황이다. 수많은 센서와 디바이스를 효율적으로 운영하고 검증하여 다양한 이벤트를 분석하고 가시화해야 한다. 또 도메인 사이 또는 이기종 인프라 사이에서 발생하는 이벤트들의 상관 관계 분석이 필요하다. 또한 비즈니스에 필수적인 산업용 사물인터넷 시스템의 안정적 유지를 위해 실시간 감지와 대응 기술 개발이 요구되고 있다.

2) 실시간 분석

거대한 양의 데이터를 끊임없이 생성하는 수많은 지능형 디바이스로부터 산업용 사물인터넷 플랫폼은 적시에 의미 있는 인사이트를 제공하고 거의 실시간으로 운여을 지원하기 위해서 데이터를 수집하고 제공하는 기능,연산 능력, 데이터 저장과 예측 분석 기능 제공이 필수적으로 필요하다. 예를 들어 실시간 파이프라인의 유출 분석을 위해서는 몇 초 단위로 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있는 분석 플랫폼이 필요하다.
BigData Lambda Architecture to Kappa Architecture

3) 네트워크 주변 기기들의 지능화

IT-OT 통합을 위해서는 먼저 산업용 사물인터넷 데이터의 진보된 프로세싱과 분석을 위해 클라우드로 이관하는 것이 필요하다. 다만 제한된 네트워크 대용폭, 에너지 가용성 및 보안 관련 사항을 고려해 분석 및 의사결정 기능을 엣지 디바이스Edge Device에 위임하는 방향으로 발전시키는 것이 바람직하다. 이를 통해 독립적으로 프로세싱과 분석 작업을 수행하면서 태스크 수행을 위하여 필요한 경우 다른 디바이스와 통신함으로써 더 나은 정확도와 개선된 성능을 확보하게 될 것이다.

엣지 컴퓨팅Edge Computing을 통해 시스템은 독립적으로 작동하거나 의사결정권자에게 더 빠르고 신속하게 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해 제조기업은 더욱더 스마트하게 될 것이다. 분석과 의사 결정은 이제 백오피스back-office 영역에서만 지원되는 기능이 아니다.

  1. 시설 및 환경

환경 친화적 제조 시설을 활용함으로써 작업자와 자연환경에 미치는 나쁜 영향을 최소화할 뿐 아니라 원자재나 천연자원을 가장 효율적이고 생산적으로 사용할 수 있게 된다. 공장 운영자의 최우선 순위 업무는 직원의 안전을 보장하는 것이지만, 제조 과정의 자원 소비를 최적화하도록 조치하는 것도 중요하다. 또한 생산 프로세스에 대한 이해도가 증가함에 따라 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위해 제조 공정을 최적화할 수 있을 뿐 아니라 그 과정에서 추가 수익 창출을 기대할 수도 있다.

1) 작업자 안전 최우선

공장 운영자들은 항상 위험한 환경에 노출된 공장 안의 작업자들에게 안전한 피난처를 제공하고 효과적인 비상 대응책을 마련하는 것이 디지털 기술과 관련된 플랜트 솔루션의 중요 요소라고 강조한다. 그 예로 엑센추어는 에어로스카우트Aeroscout, 시스코, 인더스트리얼 사이언티픽Industrial Scientific 사와 함께 가스 누출을 감지해 안전 사고정보를 플랜트 매니저에게 실시간으로 제공하는 혁신적 기술을 개발했다.

 

2) 자원 사용의 가시화

플랜트 레벨에서의 에너지 소비, 폐기물의 관리나 폐기 등에 관련된 비용을 가시화함으로써 플랜트 운영자는 생산량과 에너지 소비량을 최적화할 수 있다. 또한 관련 시스템과 개선된 모델링 방법, 스케줄링 도구와 자동화된 환경 제어 등과 같은 다양한 스마트 솔루션을 통해 사용량을 모니터링하고 피크 타입을 예측할 수 있다. 보통 공장 설비가 정지 상태일 때도 막대한 에너지가 손실된다. 자동차 공장의 차체 레이저 용접 설비 관리 기술은 비활성화 파트를 자동 정지시킴으로써 가동 정지 동안에 90% 정도의 에너지 소비를 줄이고 전체적으로는 12% 감소를 달성할 수 있다. 이러한 접근 방식은 에너지, 폐기물 관리뿐만 아니라 수자원 관리에도 적용될 수 있다.

3) 자원 사용의 최적화

자원 사용 정보 및 사용 패턴 변화에 대응하기 위해서는 고도화되고 신속한 제조 프로세스가 필요하다. 또한 자원 사용에 대한 시뮬레이션과 분석을 위해 전기 공급사와의 협력도 필요하다. 이를 통해 설비를 정지시키고 재조정하는 워크플로우를 기반으로 하여 피크타임 시의 설비 가동을 최소화할 수 있다. 에너지 사용과 자원 공급망의 통합을 통해 제조기업은 이른바 에너지 ‘프로슈머’가 될수 있다. 즉 에너지 그리드에 에너지를 돌려줌으로써 부가적인 수익을 창출할 수 있다는 의미이다.

  1. 스마트 생산의 가속을 위한 핵심 요소

스마트 팩토리로의 변화를 위해서 어떤 분야에 어떤 목표와 어떤 과정을 거치는 것이 바림직한지 설명했다. 그렇다면 이러한 스마트 생산으로의 변화를 가속화하기 위해서 제조 기업들이 고민해야 할 5가지 핵심 요소는 다음과 같다.

7.1 투자 수준

모든 변화는 결국 비용을 고려할 수밖에 없다. 설비와 현대화나 개조는 비용투자를 수반하기 때문이다. 새로운 설비의 도입 또한 마찬가지이다.따라서 경쟁사 또는 선진 업체들이 실제 어떻게 적용하고 활용하는지 다양한 사용 사례를 확인할 필요가 있고, 견고한 투자 시나리오와 투자 대비 효과를 분석할 수 있는 비즈니스 케이스를 수립하고 투자 수익률을 쉽게 측정 가능하도록 하는 것이 성공의 열쇠가 될 것이다.

7.2 OT와 IT의 긴밀한 연계

OT와 IT 연계 프로세스르 시작한 제조 기업들은 스마트한 기술들을 활용할 수 있는 유리한 고지를 선점할 것이다. 하지만 통합하기 쉬운 기술들로 구성된 IT 시스템을 도입한 기업들도 시스템 운영Operation,계획Planning, 설계Engineering 등으로 각각 별개로 구성해 프로세스를 통합하는 데 어려움을 겪고 있는 것이 사실이다.

또한 기존의 OT시스템들은 특정 솔루션사에 종속적이고 폐쇄적이었기 때문에 방대하고 개방된 IT생태계에 많은 이들이 참여하도록 하기 위해서는 거대한 투자가 필요하다. 마지막으로 강조하고 싶은 것은 프로세스 초기 OT와 IT에 대한 거버넌스(특히 보안정책) 정의 또한 매우 중요한 요소이다.

7.3 기술적 변화에 대한 친밀감

산업용 사물인터넷 활용 효과를 거두기 위해서 제조기업들은 신기술과 프로세스 변화를 폭넓게 수용할 수 있어야 한다. 클라우드 서비스는 새로운 형태의 앱과 애드온 Add-On 서비스 제공을 가속화 할 것이다. 연결된 장비, 디바이스, 웨어러블 기기들은 새롭고 차별화된 방식으로 사람과 기기가 상호 작용하며 함께 일할 수 있도록 한다. 따라서 새로운 기술과 변화를 신속하고 쉽게 수용하는 제조기업들은 경쟁에서 앞서나갈 것이다.

7.4 신속한 인력 재교육

설비의 개발, 운영, 유지보수에 필요한 더 복잡한 스킬에 대한 수요가 증가할 것이다. 또 신기술은 제조 기업들이 인재를 글로벌화하고 끊임없이 양성하도록 요구할 것이다. 이러한 직원들에 대한 재교육 역량은 제조기업들의 신기술 수용 속도에 결정적인 역할을 할 것이다. 업무 영역별 전문가들이 자신들의 높은 경험 수준을 활용해 원격으로 작업 가이드를 줄 수 있는 웨어러블 기기와 같은 작업자 전용 기기들의 사용이 늘어날 것으로 예상한다.

7.5 산업 보안 솔루션 배치의 신속성

산업 환경이 오픈 프로토콜, 무선 센서와 커넥티드 오퍼레이터로 전환되고OT와 IT 시스템이 통합됨에 따라 보안 이슈들이 더 중요한 문제가 됐다. 기존 솔루션에 소프트웨어 패치를 적용하는 정도로는 해결할 수 없는 보안 이슈가 점차 늘어가고 있다. 따라서 이문제를 해결할 방안으로 기존에 생산 현장에서 활용하던 기기들이 더욱 정교한 솔루션들로 교체될 필요가 있다.정보 보안에 대한 보다 철저한 대비가 무엇보다 중요해지고 있다.

7.6 기회의 포착

산업용 사물인터넷의 적극적 활용은 아직은 매우 도전적인 과제임이 분명하다. 게다가 대부분의 제조 기업들이 이를 적용할 준비가 돼 있지 않은 것도 현실이다. 하지만 우리는 산업용 사물인터넷의 가능성과 산업용 사물인터넷이 스마트 생산을 어떻게 촉진하는가를 설명했다. 제조 기업들은 어떠한 프로세스 옵션을 선택할 것인가에 대한 어려운 선택에 직면할 것이다. 바로 지금이 그 고민을 시작해야 할 시점이다.

– Industie4.0, 4차 산업혁명과 제조업의 귀환 – 김은, 김미정 등 –

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