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[한국의 4차 산업혁명 ②] 변화 위한 본격적 걸음 내딛는 기업들

정부 차원에서 4차 산업혁명에 강력하게 드라이브를 걸면서 새로운 제조 환경 도래에 대한 관심은 광범위하게 퍼져 나가고 있다. 변화하는 제조 환경의 모습을 다각적으로 제시하기 위해 지난 11월 개최된 ‘제9회 대한민국 제조혁신 콘퍼런스’에 그토록 많은 참가자들이 몰려든 것도 같은 맥락이다. 이 날 콘퍼런스에서는 국내 기업의 스마트공장 추진 사례도 발표되었다. 지금부터 이날 발표된 현대제철, 두산 공작기계, 울랄라랩의 사례를 소개한다.

  • 현대제철
  • 두산공작기계
  • 울랄라랩
최근 철강 제조 산업에서는 풍부한 설비 운전 경험에 기반해 안정적인 운영이 가능하도록 구축된 공장들이 많다. 그러나 생산량 증대 또는 안정적 품질 관리 능력 향상을 위해 기능 확장이나 유지보수하는 문제에 있어서 설비 공급사에 너무 의존적이라는 것이 현재 공장 운영의 애로사항 중 하나다. 더구나 은퇴·이직으로 인한 숙련 인원 감소, 갈수록 다양하고 복잡해지는 시장의 요구, 환경 보존 및 에너지 사용에 대한 관심 증가 등 해결해야 할 환경적 문제들도 산재해 있다. 이러한 가운데 현대제철은 지속가능한 경쟁력을 확보하고 수익을 증대시키기 위해 최신 ICT 기술을 활용한 스마트공장화가 필요하다고 판 단, 스마트공장 관련 기술 개발에 나섰다. 그리고 이를 철 분말 공장에 프로토타입 형식으로 적용시켜 IoT, 빅데이터 분석 기술과 같은  ICT 기술의 효용성을 검증하고 있다.

불량 최소화를 통한 안정적 품질 유지, 비가동 및 돌발 상황 최소화를 통한 안정적 생산 유지, 신제품 개발 시간 단축까지 해결해야 할 과제는 명확했다. 각 문제 해결을 위해 ‘공정 인자와 품질 결과 연계성 분석을 통한 인과 관계 규명’, ‘설비 이상 현상 사전 감지 및 대응’, ‘과거 생산 조건 패턴 분석을 통한 테스트 횟수 최소화’라는 추진 목표가 설정되었다. 목표를 기반으로 로드맵도 설정했다. IoT 구축부터 이를 통해 수집된 데이터를 기반으로 하는 인자들 간 상관성 분석,이력 추적,패턴 인식 등 빅데이터 분석까지의 프로세스를 2017년에 집중 진행하고, 2018년부터는 생산·기술 개발 노하우의 정량화와 CPS 및 머신러닝을 진행하여 현재 공장이 스마트공장으로 진화할 수 있는 요소 기술들을 점검한다는 계획이다.

이에 따라 현대제철은 MDS 테크놀로지, 네이버시스템과 함께 국책 과제 수요 기업으로 참여하여 제철 공정 내 IoT, 빅데이터분석 기술의 실효성 검증을 위한 프로토타입 시스템 구축에 나섰다. 시스템 구축을 위해 우선 진행된 것은 인프라 구축이다. MDS테크놀로지는 유무선 네트워크를 활용하여 모든 제어 레벨의 데이터를 수집할 수 있는 IoT 망을 구성했다. 여기에 다양한 포맷으로 수집된 데이터를 표준화하여 타 시스템에 전달할 수 있는 IoT 플랫폼 ‘씽스핀 (ThingSPIN)’을 사용해 사용자가 원하는 데이터를 원하는 시기에 수집하고, 원하는 곳에 다시 전달할 수 있는 인프라를 구축했다. 빅데이터 분석의 경우에도 ‘스플렁크(splunk)’라는 빅데이터 플랫폼을 활용하여 높은 수준의 지식 없이도 쉽게 데이터들의 연관성을 분석하고 패턴화시킬 수 있도록 네이버 시스템즈와 철 분말 공정 및 품질 전문가가 같이 참여하였다.

현대제철 철 분말 공장의 스마트공장 플랫폼 구성

그렇다면 현재 진행 중인 프로토타입 시스템 구축의 효과는? 우선은 인자들 간의 상관성 정량화 및 품질 패턴 분석을 통해 품질 예측이 가능할 것으로 예상되며, 이에 필요한 데이터 축적 및 분석을 수행하는 중이다. 축적되고 분석된 정보들을 기반으로 새로운 강종을 개발할 때도 유사성이 높은 기존 제품의 품질 패턴을 활용해 테스트 횟수를 줄이고 개발 시간을 단축할 수 있을 것으로 보인다. 또한 품질 데이터와온·습도 같은 공장의 환경 및 공정 데이터 사이의 연관성을 분석하여 최적의 운전 조건을 도출할 수 있었으며, 빅데이터 분석 기술을 활용해 조업자들의 조업 기준 준수 및 편차 발생 여부를 분석하고 최적화된 조업 가이드를 해준다거나 설비의 유지보수 조건 및 시기 최적화를 검증하여 예지보전을 하는 일도 가능하도록 시스템을 계속 진화시키는 데 있어 효과가 있음을 검증하고 있다. 프로토타입 데모 시스템을 통해 IoT 및 빅데이터 분석 기술의 실효성을 검증한 현대제철은 이를 토대로 스마트공장 고도화 단계 진입을 위한 로드맵 실행에 더욱 박차를 가할 예정이다.

두산공작기계는 이날 자사 공장에 대한 적용을 통해 그 실효성이 검증된 공장 스마트화 솔루션 아이두컨트롤(aI doo CONTROL)을 소개했다. 이 솔루션은 제품 기획 및 설계부터 시뮬레이션, 생산, 서비스까지 전체 프로세스의 연결을 통해 최소한의 비용과 시간으로 매스 커스터마이제이션을 실현하는 콘셉트로 개발된 것이다. 제조사나 기종에 상관없이 공장 내 모든 절삭 장비의 데이터를 수집하고 관리하는 모니터링 시스템이라고 할 수 있다.

최근 각광받고 있는 표준 통신 방식인 MTConnect 를 기반으로 하고 있기 때문에 두산공작기계의 자체 개발 CNC인 D300은 물론 화낙, 지멘스 등 다양한 제조사의 CNC 내부 정보를 쉽게 수집할 수 있다. ‘아이두컨트롤 스마트 보드’라는 어댑터만 있으면 표준화된 통신을 채택하고 있지 않은 구형 장비라 하더라도 데이터 수집이 가능하다. 수집된 데이터들은 하나의 플랫폼 안에서 모니터링, 분석, 시뮬레이션할 수 있으며, 이를 기반으로 장비를 제어하는 것도 가능하다.

웨어러블 기기 및 모바일 기기에서 장비 상태를 모니터링하고 제어할 수 있다.
웨어러블 기기 및 모바일 기기에서 장비 상태를 모니터링하고 제어할 수 있다.

장비 전체의 상태 및 24시간 무인 가공장비 가동 현황, 가공 결품 예상 현황 등을 확인할 수 있다. 개별 장비 가동 현황을 조회할 경우 해당 장비의 상태 차트와 함께 일일 목표 사이클, 현재 기준 목표 사이클, 완료 사이클, 일일 생산량, 일 평균 사이클타임, 시간 당 생산량 등의 확인이 가능하다. 장비의 알람 발생 내역을 조회하거나 장비별 가동 실적을 분석 하는 것도 가능하다. 게다가 다양한 모바일 기기와도 연동되고, MES나 ERP 같은 상위 시스템과도 연동되기 때문에 더 효율적으로 생산을 관리할 수 있다.

두산공작기계는 SIMTOS 2016에서 아이두컨트롤를 선보였다.
두산공작기계는 SIMTOS 2016에서 아이두컨트롤를 선보였다.

한편 이 같은 두산공작기계의 스마트화 콘셉트는 지난해 SIMTOS 2016 현장에서 한 차례 공개된 바 있다. 전시장에서는 VR 기기를 이용해 실제 제조 현장과 똑같은 환경에서장비 상태를 확인하고 조작할 수 있는 체험 공간을 마련하여 전시 관람객들에게 많은 관심을 받 았다.

독일 지멘스 암베르크 공장은 스마트공장의 고도 화를 이룬 대표적인 사례로, 75%의 완전자동화와 실제 불량률 0.1% 미만의 이상적인 시스템을 자랑 한다. 그렇다면 한국 중소기업도 이러한 수준으로 공장을 구축할 수 있을까?

중소 제조기업은 전체 세계 제조업의 80% 이상을 차지한다.
중소 제조기업은 전체 세계 제조업의 80% 이상을 차지한다.

한국 중소기업이 지멘스 공장과 같은 최첨단 스마트공장을 구현하기 어려운 이유 중 하나는 기업 대부분이 노동력 중심이기 때문이다. 좋은 설비와 기술력을 보유하고 있어도 여전히 수기로 생산 이력을 관리한다. 심지어 ERP와 같은 새로운 시스템을 도입해도 근로자들이 사용에 어려움을 느껴 제대로 활용하지 못한다. 최근 중소기업도 스마트공장의 필요성을 인식하고는 있지만, 이 같은 이유로 실제 현장 적용에 대해서는 부정적인 반응을 보이고 있다.

게다가 스마트공장 솔루션의 대부분이 전체 세계 제조업의 20%도 되지 않는 대기업을 주 타깃으로 삼고 있기 때문에 중소기업이 이를 대체할 방법을 찾기 힘들다. 이들을 제외한 나머지 80%, 한국에서는 90%를 차지하는 중소제조업을 위한 스마트공장 플랫폼은 아직 없는 실정이다. 그렇다면 중소기업이 스마트공장 플랫폼을 도입하기 위해서는 어떻게 접근해야 할까?

울랄라랩 강학주 대표는 먼저 단계별로 접근해 나갈 것을 강조했다.  스마트공장의 도입 목적을 명확히 설정한 후, 이에 필요한 기능들을 정의한다. 그리고 그 기능을 구현할 수 있는 기술을 확인한 후에 스마트공장을 시작해야 한다. 보통 이 단계부터 차근차근 밟아 나가지 않고 마지막 단계만 보거나 대기업의 이상적인 사례만 보기 때문에 스마트공장 구축을 실패할 가능성이 더욱 높은 것이다. 따라서 중소기업은 스마트공장을 도입하기 전에 보유하고 있는 설비와 기술의 현황을 제대로 파악한 후 추가적으로 필요한 기술을 정하고, 현재 어느 수준에 있는지를 정확히 인지하고 있어야 한다.

울랄라랩 강학주 대표는 "스마트 공장은 단계별로 접근해야 하며, 이 과정에서 데이터의 시각화가 중요하다"고 설명했다.
울랄라랩 강학주 대표는 “스마트 공장은 단계별로 접근해야 하며, 이 과정에서 데이터의 시각화가 중요하다”고 설명했다.

특히 이 과정에서 데이터의 시각화는 굉장히 중요하다. 이는 데이터의 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달해주기 때문에 의사결정에 매우 유용하다. 이를 위해서는 필요한 데이터의 수집이 제대로 이루어져야 하지만 국내 중소기업 대부분이 데이터가 잘 관리되지 않는 환경에 놓여있다. 공장에 MES나 ERP 라는 좋은 시스템이 있어도 제 기능을 다 하지 못하는 이유가 바로 이 데이터 수집 방법을 소홀히 했기 때문이다.

하지만 데이터가 중요하다는 것을 알아도 그 방법을 모르면 막막할 수밖에 없다. 이러한 중소기업의 어려움을 해결하기 위해 울랄라랩에서는 스마트공장 IoT 디바이스인 위콘 (Wicon)과 스마트공장 플랫폼인 윔팩토리 (WimFactory)를 제공하고 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 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.

실제로 울랄라랩은 이러한 데이터 관리를 통한 스마트공장 솔루션을 한 신발 공장의 생산 설비에 적용해 효율적인 생산 공정을 구축했다. 이 공장은 설비 노후로 인해 PLC 신뢰성이 저하되고 수작업 공 정때문에 근로자 의존도가 높았다. 하지만 솔루션 도입 후 기계 사이클을 분석해 생산량을 파악하고, 불량을 예측해 생산설비의 품질 향상과 효율성을 극대화할 수 있었다. 현재도 각 생산 프로세스에서 발생하는 데이터를 수집하고 이 데이터들의 관계에 대한 분석을 진행하고 있다. 스마트공장을 무조건 어렵게만 생각하지 말고 데이터 수집부터 시작해 차근차근 접근해 보자. 이것이 스마트공장을 시작하는 첫 단계이기 때문이다.

About 김솔 기자

다양한 취재 경험을 살려 여러분께 읽고 싶은 기사, 재미있는 기사 보여 드리겠습니다:)