[데이터넷] 전 세계적으로 퍼진 바이러스로 인해 언택트 디지털 경제와 제조업의 중요성이 급부상하고 있다. 코로나19 확산 이후 제조업 중심의 산업구조를 재구성하고자 하는 움직임 속에, 디지털 혁신과 스마트 매뉴팩처링이 주목받고 있다. 제조업의 미래로 평가 받는 스마트 매뉴팩처링에 대해 살펴본다. <편집자>
스마트 매뉴팩처링(Smart Manufacturing)은 설계, 개발, 제조, 유통, 물류 등 제품 전 생산 과정에 정보통신기술(ICT)을 적용해 생산성과 품질, 고객만족도를 높이는 지능형 생산을 말한다. 특히 제조공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT) 센서를 설치해 실시간으로 공정 데이터를 수집하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내림으로써 생산성을 극대화한다.
손꼽히는 분석 기관들도 스마트 매뉴팩처링이 제조업의 미래를 위한 유일한 선택임을 강조한다. 마켓앤마켓 리포트(MarketsandMarkets Report)는 ‘2022년 전 세계 스마트 팩토리 시장 전망’을 통해 스마트 매뉴팩처링을 도입함으로써 상품 결함률을 최대 30%까지 절감할 수 있다고 분석했다.
AI 이용해 제조 전 과정 점검·분석
제조업의 스마트화는 제품 생산의 전 과정을 정보화·자동화·지능화한다. 근로자의 육안으로 제조 공정을 확인하던 기존 방식과 달리 스마트 매뉴팩처링은 인공지능(AI), 머신비전을 이용해 제조 전 과정을 점검하고 분석한다. 제조 과정의 다양한 오류를 원천 차단하고 손실을 방지할 뿐만 아니라, 현장 상황을 실시간 데이터로 제공해 현장 안전성도 높여준다.
‘리콜(Recall)’은 제조업체에게 큰 위험 요소다. 2014년 사상 최고의 자동차 판매량을 기록한 GM은 리콜비용으로만 41억 달러를 지급했다. 기업은 리콜을 줄이기 위해 제품 생산 과정에서 미리 결함 가능성과 제품 결함 원인을 파악해야 한다. 이와 함께 생산 라인의 운영 성능을 높여 생산성을 끌어올려야 한다. 여기에 스마트 매뉴팩처링이 답이 될 수 있다.
스마트 매뉴팩처링은 품질 및 생산 프로세스를 포함한 엔드투엔드 추적으로 제품에 대한 일관성을 유지하고 워크플로우 솔루션을 제공한다. 제조 환경의 실시간 모니터링, 제어, 물류, 작업내역 추적 관리, 상태파악, 불량관리에 초점을 맞춘 모델 중심 제조실행시스템(MES)을 이용해 생산 규칙 및 제조 절차를 시행하고, 지식 관리를 강화하며 협업을 촉진한다.
생산 라인의 기능적 향상을 위한 방법으로 ▲라인 가동 시간 증가 ▲라인 업무 처리량 증가 ▲제품 품질 향상의 세 가지가 꼽힌다. 스마트 매뉴팩처링은 이 세 가지 축의 데이터를 기반으로 적절한 효율화를 이루게 한다. 똑같은 품질로 제품을 대량 생산하는 것이 중요한 상황에서 스마트 매뉴팩처링은 핵심 역할을 한다.
디지털 혁신, 제조 현장 난제 극복 열쇠
제조업 현장 곳곳에는 불량품, 적시 배송 불이행, 과도한 상품 폐기부터 설비 중단, 끊임없는 자산 및 설비 증가까지 위기가 늘 도사린다. 특히 코로나19와 같은 예상치 못한 상황에서 발생하는 문제에 즉각 대응하지 못하면 생산 일정에 차질이 생기고, 이는 생산 원가 상승, 주문·매출 감소, 심지어 기업 이미지 하락으로 이어진다. 정보 사일로(silo)와 수작업에 의한 데이터 취합도 골칫거리다. 정확한 정보를 얻지 못하면 실시간 의사결정이 더 어려워진다.
제조업체는 주, 월, 분기, 연간 등 정해진 일정 안에서 생산성을 극대화한다. 납품 기일에 맞춰 적정 품질의 상품을 생산하려면 생산 설비를 안정적으로 운영해야 함은 물론 공정별 부품과 원료를 원활하게 조달해야 한다. 따라서 AI와 머신러닝 기반의 시스템을 구축해 작업자, 설비, 방법론, 원료 데이터를 연계해 관리하는 방안이 요구된다.
제조업체에게 디지털 혁신과 스마트 매뉴팩처링은 궁극적 목표가 아니라 끊임없이 추구해야 할 여정이다. 이를 위해 제조업체가 취해야 할 조치는 ▲첫째, 작업 현장 현황과 설비 상태 실시간 파악 ▲둘째, 라인 생산성 및 처리량 향상, 병목 현상 감소로 수익 극대화 ▲셋째, 과거 트렌드 분석, 머신러닝 분석 기반으로 품질과 수율 최적화 ▲넷째, 작업 현장에서 문제가 발생하거나 확산 전에 선제적 대응이 꼽힌다.
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스마트 메뉴팩처링 구현 위한 네 가지 고려 사항
1. 작업 현장 상황과 실시간 설비 상태 실시간 파악 |
제조사 운영 시스템 혁신 통한 인텔리전트 매뉴팩처링 구현
공장의 생산 현장은 상당히 이질적인 환경으로 구성된다. 다양한 벤더의 장비가 혼재되고 작업자의 기술 수준도 제 각각이다. 연계된 공급망도 단순하지 않다. 원활한 공장 운영과 문제 발생 시 효과적인 대응이 제조업체에게 무엇보다 중요한 이유다.
그러나 운영 데이터에서 통찰력을 끌어낼 수 있다면 이런 문제는 충분히 해결 가능하다. 기업의 인텔리전트 매뉴팩처링 수준이 어느 단계에 있는지는 크게 중요하지 않다. 제조업 전문성을 결합한 제조업계 특화 솔루션으로 ‘제조업 매뉴팩처링 4.0 시대’에 걸맞은 환경을 완벽하게 구현할 수 있다.
효성인포메이션시스템의 ‘루마다 매뉴팩처링 인사이트(Lumada Manufacturing Insights)’는 산업용 사물인터넷(IIoT) 솔루션으로 센서, 연계, 데이터 취합, 프로세싱부터 분석, 대시보드, 알림에 이르기까지 디지털 혁신의 모든 단계를 지원하는 제조업 맞춤형 엔드투엔드 제품이다. 데이터 중심 통찰력으로 제조사의 운영 개선을 지원한다. 예측 및 규범적 통찰력을 통해 전반적인 장비 효율성 향상(OEE), 탁월한 운영 효율성, 제품 품질 최적화 등의 이점을 제공한다.
고도화된 분석 모델을 기반으로 센서 연계, 데이터 통합, 이벤트 알림, 예측, 대시보드 시각화를 아우른다. 인텔리전트 매뉴팩처링 성숙도 모델을 기반으로 설계됐으며, 매뉴팩처링 4.0 구현에 필수적인 디지털 혁신 기반을 제공한다. 사람·설비·재료·방법을 일컫는 4M 산업 분석은 물론 AI와 머신러닝이 탑재돼 설비, 생산, 품질에 대한 통찰력을 제시한다.
루마다 매뉴팩처링 인사이트로 기업이 얻을 수 있는 이점은 많다. 적시 배송(생산 계획과 생산 일정 최적화) 향상, 불량품 폐기 및 상품 재작업 최소화, 예기치 못한 설비 중단 감소는 물론 작업 현장 내 공급망 단절 등 외부 요인으로 인해 발생하는 문제도 신속하게 대응할 수 있다.
고도화된 산업 분석 모델로 공장 효율성 향상
루마다 매뉴팩처링 인사이트는 고도화된 산업 분석 모델로 공장 효율성을 향상시킨다. 거의 실시간으로 이뤄지는 세밀한 OEE 시각화로 설비에 문제가 발생하면 생산 관리자가 신속히 파악해 적절한 조치를 취할 수 있다. 설비 종류, 벤더, 모델, 생산 연도에 상관없이 공장 내 모든 설비를 대상으로 자산 가용성과 성능, 품질을 추적한다. 예기치 못한 설비 중단, 설비 유휴 상태 지속 및 속도 저하, 거부(설비 시동과 생산) 등 공장 생산성에 영향을 미치는 문제에 즉각 대응한다.
루마다 매뉴팩처링 인사이트는 품질 향상을 극대화해 상품 폐기, 재작업, 반품을 최소화하는 등 문제를 효율적으로 지원한다. 제조업체가 이미 운영 중인 품질 시스템에 인사이트가 통합됨으로써 품질 저하 트렌드를 추적해 알림을 보내고, 머신러닝 분석으로 주요 품질 문제를 파악한다. 생산의 공정 조건 혹은 원료 배치를 기반으로 근본 원인을 파악해 시급한 품질 문제를 예측할 수 있도록 지원한다.
특히, 머신러닝 예측 모델의 모니터링 결과를 실시간 알림으로 제공해 제조사가 성능, 품질, 가용성 관련 이슈에 신속히 대응하도록 지원한다. 머신러닝 예측 모델의 모니터링과 알림 시스템으로 파라미터 임계 값 교차 이벤트, 리드 타임과 사이클 타임 예외, 품질 저하 이슈, 이상 징후 등을 탐지해 통보한다. 이상 징후가 발견되면 적시에 찾아내 알려주므로 신속하고 효과적인 대응이 가능하다.
만약 이상 징후가 탐지되면 담당자에 자동으로 통보한다. 루마다 매뉴팩처링 인사이트는 생산라인을 지속적으로 모니터링한다. 설비 데이터와 머신러닝 모델을 기반으로 설비 또는 생산 라인에 품질 관련 이상 징후를 발견하면 자동으로 탐지해 현장 담당자에게 즉각 알려준다. 개별 운영 파라미터가 임계 값 내 있는 경우에도 보이지 않는 설비 성능 저하를 자동 탐지한다.
루마다 매뉴팩처링 인사이트는 액세스가 원활하지 않은 환경에서도 에지 데이터 취합 및 분석이 가능하다. 전용 컨트롤러 프로토콜, API뿐 아니라 OPC-UA, MQTT, MT 커넥트 등 일반적인 산업 표준 프로토콜과 연계해 필터링을 수행한다. 이를 기반으로 설비와 다른 산업 장비의 기본 데이터를 추출해 루마다 매뉴팩처링 인사이트로 보내면 분석, 시각화, 알림이 가능하다.
AI와 머신러닝으로 공장 현장 조건 변화에 상관없이 생산 일정을 최적화하고 원활하게 고객 주문을 처리할 수 있도록 지원한다. 전자적자원관리(ERP), MES, 설비 또는 운영 데이터에 머신러닝 모델을 적용해 변화된 운영 조건을 신속히 공장 현장에 적용하므로 작업 전환 시간과 고객 주문 처리에 미치는 영향을 최소화할 수 있다.
손쉬운 스마트 매뉴팩처링 구축
효성인포메이션시스템은 루마다(Lumada) 플랫폼을 통해 제조업 디지털 혁신 라인업을 제공하고 있다. IIoT 중심에 위치한 루마다는 기업이 사람, 기계, IT 데이터를 혼합해 운영 및 연결 자산을 전방위로 파악하고, 보다 지능적인 의사 결정과 우수한 비즈니스 성과를 도출하도록 지원한다.
효과적인 스마트 매뉴팩처링 구현을 위해서는 전문 업체의 도움을 받는 것이 좋다. IIoT 데이터와 분석이 어떻게 원하는 비즈니스 성과를 거둘 수 있는지에 대한 충분한 이해와 실질적인 방법론, 풍부한 경험을 지닌 파트너와 협력하는 것이 성공의 핵심이다. 스마트 매뉴팩처링의 성공적 구현으로 한국 제조업이 더욱 높이 성장하길 기대한다.
