Home / highlight / 스마트공장을 위한 기술들 – 데이터 기반 스마트공장 접근 방법 연재 ②
백서 다운로드 하기

스마트공장을 위한 기술들 – 데이터 기반 스마트공장 접근 방법 연재 ②

작년 11월에 ‘2020 스마트공장 구축 실전 전략 컨퍼런스’가 열린 바 있다. 당시 많은 관심을 받았던 이 세미나는 데이터 기반 스마트공장 접근 방법에 대한 광범위한 내용을 다루었고, 데이터 기반 스마트공장 구축 경험이 많은 울랄라랩을 중심으로 다양한 전문 분야 벤더, 협력사가 참석하여 심도 깊은 내용을 발표했다.
늦은 감은 없지 않으나 기자가 이 내용을 여러 번에 거쳐 숙지하고 소화하는 과정에서, 현시점에서 우리나라의 스마트공장, 특히 데이터 기반의 스마트공장에 대해 관심 있는 제조 현장 종사자, 의사 결정자에게 많은 도움이 되는 콘텐츠라는 생각에 연재로 기획하여 앞으로 수 개월에 걸쳐 지속 보도할 예정이다. 또한, 기존 세미나의 내용을 기반으로 추가적인 인터뷰를 통해 기사를 보강할 예정이다.
이번 호에서는 스마트공장 구축을 위한 기술(Technology)에는 어떤 것이 있는지 알아보는 시간을 갖는다.

3.스마트공장을 위한 기술(Technology)
데이터를 수집하고 분석하고, 이를 통해서 프로세스를 개선하고 의사결정 원활히 하도록 하는 것이 스마트공장을 도입하는 지능형 공장으로 가기 위한 가장 중요한 포인트라고 말한 바 있다. 그럼, 이번에는 데이터 기반 스마트공장 구축을 위해 필요한 기술들은 어떤 것들이 있으며, 어떤 관점에서 바라보는 것이 유용한지 알아보기로 한다.

스마트공장을 위한 기능적 3요소
해외의 선진 사례를 보면 스마트공장은 3가지 요건을 충족하는 과정이라고 정의하고 있다. 감지하고, 판단하고, 수행할 수 있는 공장. 이것이 스마트공장에서 가장 중요한 기능적 3요소라는 것이다.

우선 ‘감지’를 위해서는 데이터를 수집해야 하는 것은 기본일텐데, 이때 데이터를 발생(생성)시키고 수집하기 위한 포인트 및 방법이 제시되어야 한다. 이 부분이 바로 OT(Operation Technology) 단에서 이루어져야 한다. 

그 다음으로 ‘판단’을 하기 위해서는 발생된 데이터를 상황에 맞게 수집, 취합하여 시스템에 올려주는 역할이 필요하다. 이때 데이터 수집/취합을 위해 사용되는 기술이 IoT와 네트워크(Network)와 엣지(Edge)를 들 수 있다. ‘판단’의 마지막 단계로 데이터를 시스템에 올려주기 위해서는 서버와 클라우드 기술을 사용한다.

 스마트공장 기능적 3요소. 감지(Sense), 수행(Actuator), 판단(Decision)
스마트공장 기능적 3요소. 감지(Sense), 수행(Actuator), 판단(Decision)

스마트공장의 핵심 기술
이 기능적 3요소를 근래에 와서 저렴하고, 효과적으로 이용할 수 있는 기술이 생겨났고, 이런 기술을 4차산업혁명기술, 또는 스마트공장 구축을 위한 핵심 기술이라고 말한다. 데이터 기반 스마트공장 구축 전문기업 울랄라랩의 강학주 대표는 “사실 이 기술들을 하나씩 나누어 단위 기술로 보면 그 의미가 없다. 서로 연결되고 연동되고 관계되어 구동하게 만드는 것이 중요하다.”라고 말했다. 

 스마트공장을 위한 기술들. 이 기술들을 하나씩 나누어 단위 기술로 보면 그 의미가 없다. 서로 연결되고 연동되고 관계되어 구동하게 만드는 것이 중요하다.
스마트공장을 위한 기술들. 이 기술들을 하나씩 나누어 단위 기술로 보면 그 의미가 없다. 서로 연결되고 연동되고 관계되어 구동하게 만드는 것이 중요하다.

결국 스마트공장 핵심 기술들의 가장 중요한 목표는 기능적 3요소인 감지, 판단, 수행의 3가지 요건을 원활하게 위한 체계를 만드는 것이고, 이 또한 데이터를 수집하고 분석하고 처리하는 과정을 원활히 하기 위한 것으로 볼 수 있다는 것이 강대표의 설명이다.

 데이터 기반 스마트공장 구축 전문기업 울랄라랩의 강학주 대표
데이터 기반 스마트공장 구축 전문기업 울랄라랩의 강학주 대표

스마트공장을 위한 3가지 주요 영역
이 10가지의 다양한 기술을 3가지 주요 영역으로 묶어서 보는 것이 보다 현실적이고 용이할 수 있다. 그 3가지 영역은 OT(Operation Technology) 영역과 IoT, Edge 및 Network 영역, 그리고 서버(Server) 및 소프트웨어(S/W) 영역이다.

 스마트공장의 3가지 영역은 맨 아래 OT 영역과 IoT, Edge 및 Network 영역, 그리고 마지막으로 서버 및 소프트웨어 영역이 있다.
스마트공장의 3가지 영역은 맨 아래 OT 영역과 IoT, Edge 및 Network 영역, 그리고 마지막으로 서버 및 소프트웨어 영역이 있다.
 이 그림은 3가지 주요 영역을 보다 현실적으로 이해하기 쉽게 그린 그림이다.
이 그림은 3가지 주요 영역을 보다 현실적으로 이해하기 쉽게 그린 그림이다.

OT 영역
OT(Operation Technology) 영역은 ‘감지’를 위해 데이터를 발생(생성)시키고 수집하기 위한 포인트를 제공한다. 여기서 실무적으로 가장 어려운 부분은 PLC 분야다. 그래서 가장 관심있게 보아야 할 부분이 바로 OPC-UA다. 당장에 OPC-UA가 모든 PLC에 대응할 수 있는 것은 아니지만, 앞으로 OT의 데이터 연동을 진행할 때 항상 함게 고민 해야만 하는 부분으로 부각되고 있다.

PLC 데이터 외에 별도의 센서 데이터를 수집할 때는 IIoT 기술을 이용하면 쉽게 설치 운영이 가능하다.

  IoT & Edge & Network 영역
‘판단’을 위해서는 OT 단에서 발생된 데이터를 상황에 맞게 수집, 취합하여 시스템에 올려주는 역할이 필요하다. 이때 사용되는 기술이 IoT와 네트워크 그리고 엣지컴퓨팅이다.

IoT의 사례로는 울랄라랩의 위콘(WICON)을 들 수 있다. 위콘은 공장 설비와 생산 데이터를 무선통신망을 통해 클라우드 플랫폼에 실시간으로 전송하는 기술로 기존 설비에 쉽게 설치해 사용 가능하며, 누구나 보기 쉬운 분석 툴을 제공 한다. 위콘과 다양한 센서의 결합을 통해 설비 현황 데이터를 수집하고 실시간으로 모니터링 하는 스마트공장 플랫폼이 바로 윔팩토리다. 기존 생산 설비와 전체 프로세스를 바꾸지 않아도 쉽고 편리하게 스마트공장을 구축할 수 있다. 설비 온도, 압력 등 생산 관련 데이터를 상시 체크하며 생산 설비의 오작동 히스토리도 지속적으로 분석해 설비나 품질의 손실을 예방하는 예측 알림 서비스도 제공한다.

 울랄라랩의 데모 키트. 위콘은 공장 설비와 생산 데이터를 무선통신망을 통해 클라우드 플랫폼에 실시간으로 전송하는 기술로 기존 설비에 쉽게 설치해 사용 가능하다.
울랄라랩의 데모 키트. 위콘은 공장 설비와 생산 데이터를 무선통신망을 통해 클라우드 플랫폼에 실시간으로 전송하는 기술로 기존 설비에 쉽게 설치해 사용 가능하다.
 위콘과 다양한 센서의 결합을 통해 설비 현황 데이터를 수집하고 실시간으로 모니터링 하는 스마트공장 플랫폼이 바로 윔팩토리다.
위콘과 다양한 센서의 결합을 통해 설비 현황 데이터를 수집하고 실시간으로 모니터링 하는 스마트공장 플랫폼이 바로 윔팩토리다.

데이터 기반 스마트공장은 상당히 많은 데이터를 수집하고 있기 때문에 이를 모두 서버로 올리기에는 두가지 문제점이 존재한다. 첫째는 중간의 데이터 손실 및 신뢰성 확보에의 어려움과 두번째는 분산되어 있는 공장, 설비라인의 경우 어려움이다. 이를 해결하기 위해 중간에 데이터를 실시간 수집하고, 관리하는 엣지컴퓨팅(Edge Computing)는 매우 중요하다.

엣지 컴퓨팅은 현장 즉 OT에 가깝게 위치하여 상위 서버로 전송할 데이터를 1차 수집과 1차 분석을 진행하게 된다. 이로써 데이터 손실, 신뢰성, 네트워크 부담, 서버 구축의 부담을 줄여주는 역할을 하게 된다. 

앞으로 현장의 네트워크는 무선으로 전환이 되어야 한다고 보고있다. Wifi, 5G, LoRa 등 다양한 방법이 있는데 도입시 이 5가지를 꼭 고려해야 한다. 무선의 커버리지, 무선의 안정성, 무선의 보안성, 무선의 확장성, 무선의 유지보수이다.

많은 기업들이 무선 네트워크로 Wifi 를 많이 선택하는데, 그러면서 저렴한 공유기를 사용하는 경우도 의외로 많다. 신뢰성 안정성 등 위 5가지를 고려할 때. 반드시 네트워크 관리(NMS) 기능을 제공하는지 고민하고 선택해야 한다.

Server & S/W 영역
서버(Server)는 기본적으로 안정성, RTDB, 무정지 및 이중화, 확장성 4가지를 갖추고 있어야 한다. 단순히 서버 인프라를 제조 기업에서 직접 구축하고 운영하기에는 어려움이 많다. 관련 인력 뿐만 아니라 전술한 주요한 4가지 기능을 모두 제공하기 위해서는 예산이 상당히 많이 드는 문제점이 있다. 이 때문에 많은 기업이 클라우드 도입을 검토하고 있다.

많은 기업 관계자들은 클라우드를 남의 서버를 사용하는 것이라고 오해를 하기도 한다. 데이터가 외부로 노출된다는 잘못된 생각도 여전하다. 그래서 자사에 직접 서버를 구축해야 한다고 생각하는 경우가 많다. 꼭 오해라고 말할수는 없지만 클라우드에 대해서는 큰 오해를 하고 있는 것이다.

클라우드는 외부 서버에 데이터를 넣는 방법 외에도 자체적으로 사내에 구축하는 방법도 있다. 클라우드는 비용, 운영, 확장성 3가지를 모두 제공할 뿐만 아니라 다양한 문제점들을 해결할 수 있어 그 사용이 빠른 속도로 증가하고 있다.

클라우드 방식은 서버를 직접 구축하는 방법과 달리 회사의 규모, 예산, 운영 방법에 따라 다양한 옵션을 선택할 수 있다. 직접 구축하는 방법, 아마존(AWS) 같은 인프라를 사용하는 방법, 서버 전체 즉, 전산실을 통으로 빌려쓰고 운영을 맡기는 방법도 가능하다. 그렇기 때문에 중소 제조기업에게 맞는 서버를 구축할 수 있는 가장 최적의 방법론을 제공할 수 있는 것이 바로 클라우드다.

마지막으로 소프트웨어를 이용한 데이터 분석은 빅데이터, 머신 러닝 기반인지를 확인할 필요가 있다. 지난 호에서 설명한 것과 같이 다양성, 분석 능력, 확장성 3가지 요건이 다량의 데이터를 가치있게 사용하기 위해서는 아주 중요한 요소이기 때문이다.

데이터 기반 스마트공장 구축을 위한 5가지 주안점
지금까지 데이터 기반 스마트공장 구축을 위한 접근에서 기본적으로 갖추어야 할 세 가지 요소 즉, 목표 설정, 데이터 정의, 그리고 스마트공장과 관련한 여러 가지 기술에 대해 알아보았다. 다음 연재 부터는 스마트공장 구축 실전에 앞서 반드시 명심해야 할 5가지 주안점에 대해 알아볼 예정이다. 

5가지 주안점은 다음과 같다.

  1. 현장의 다양한 데이터 수집을 지원하는가?
  2. 안정적 수집 인프라가 확보되어 있는가?
  3. 향후 시스템 증가(확장) 및 무정지, 이중화를 지원하는가?
  4. Big-DATA 3Vs과 데이터 표준화 지원이 가능한가? 
  5. 스마트공장 확장을 위한 인터페이스가 지원되는가?

[연재 순서]

데이터 기반 스마트공장 접근 방법
1. 목표 설정 (Goal setting) ——————————-2020년 6월호
2. 데이터(DATA) 정의 ————————————–2020년 6월호
3. 스마트공장을 위한 기술(Technology)—————–2020년 7월호

데이터 기반 스마트공장 구축을 위한 5가지 주안점
1. 현장의 다양한 데이터 수집을 지원하는가? – OT와 IIoT를 이용한 데이터 수집
2. 안정적 수집 인프라가 확보되어 있는가? – 엣지 컴퓨팅(Edge computing)과 네트워크 구축 (Network)
3. 향후 시스템 증가(확장) 및 무정지, 이중화를 지원하는가? – 클라우드(Cloud)
4. Big-DATA 3Vs과 데이터 표준화 지원이 가능한가? – 데이터 분석(Data analysis)
5. 스마트공장 확장을 위한 인터페이스가 지원되는가? – 애플리케이션(Application)

About 이상준 기자

생산제조인을 위한 매거진 MFG 편집장 이상준입니다. 대한민국 제조업 발전을 위해 일합니다.