제조업의 생산 관리 및 생산 기술에 종사하는 사람들은 요즘 “스마트 팩토리”라는 용어를 점점 더 많이 듣게 될 것입니다.이 스마트 팩토리의 개념은 상당히 광범위하며, 각 직책의 의미가 다른 경우도 있습니다.또한 정부가 산업을 스마트화하는 데 앞장서려는 움직임이 있습니다.여기서는 스마트 공장의 일반적인 정의, 현재 제조업이 직면하고 있는 문제점, 스마트화를 위한 정부의 로드맵, 로드맵의 구체적인 사례, 현장 도입 사례 등을 소개한다.
스마트 팩토리란?
스마트 팩토리는 독일 정부가 주장하는 인더스트리 4.0을 구현하는 첨단 공장입니다.구체적으로 로봇, 인공지능 (AI), IoT (사물인터넷) 등을 무인화에 도입하고 생산성과 품질을 향상시키겠습니다.즉, 기존 공장의 자동화를 더욱 촉진하고 보다 정교한 생산 시스템을 구축하는 것이 목표입니다.
현재의 제조 과제 및 스마트 팩토리 로드맵
이 스마트 팩토리는 일본 산업에 큰 영향을 미치는 것으로 간주되며, 경제산업성은 2017년에 “제조 스마트 로드맵 조사”라는 설문 조사 보고서를 작성하기도 했습니다.이 로드맵에서는 품질 개선, 비용 절감, 생산성 향상, 기간 단축, 인적 자원 부족, 부가가치/제공 가치 향상, 위험 관리/추적성과 같은 현재 이슈와 솔루션을 보여줍니다.지금부터 20~30년 후 제조업이 어떻게 변화해야 하는지와 이로 인한 문제를 설명합니다.또한 이러한 과제에 대한 다음과 같은 3단계 솔루션이 제시됩니다.
데이터 수집/축적
유용한 정보를 추출하고 시각화하여 얻은 인식을 노하우와 지식으로 바꾸는 것입니다.예를 들어 검사를 자동화하고 그래프와 다이어그램으로 구성하여 대량의 데이터를 수집하는 것이 아이디어입니다.
데이터 분석/예측
방대한 양의 정보를 분석하고 학습함으로써 현상의 요인을 파악하고 현상을 모델링하고 향후 예측을 할 수 있습니다.여기에는 요인 분석, 통계 분석 또는 인공 지능에 의한 기계 학습을 통한 데이터 분석이 포함됩니다.
데이터 제어/최적화
분석 결과와 예측 결과를 바탕으로 최선의 판단과 실행을 하는 것입니다.한 가지 예는 분석을 통해 발견된 결함을 개선하는 것입니다.
이처럼 스마트 팩토리를 실현하기 위해서는 '데이터'가 매우 중요하다는 것을 알 수 있습니다.이전의 “자동화”에서는 치수 및 무게와 같은 수치 데이터만 사용되었지만 여기서는 “데이터”가 점점 더 광범위해지고 있습니다.수치 데이터뿐만 아니라 사람의 이미지, 소리, 움직임 등 '생산 시스템에서 일어나는 일들'을 수치화한 것이라고 할 수 있습니다.이러한 데이터를 다룰 수 있게 된 것은 최근 몇 년간 IT 장비가 엄청나게 발전한 덕분입니다.스마트 팩토리는 IT 기술의 혁신으로 실현될 수 있다고 할 수 있습니다.
로드맵의 구체적인 예
다음으로 위의 세 단계를 자세히 살펴보겠습니다.예를 들어, 생산 시스템의 문제가 “품질 향상”이라면 품질 향상을 위해서는 “불량률 감소”가 필요합니다.이를 위해 먼저 작업자의 실수를 감지하고 결함을 처리하여 데이터를 수집합니다.이것은 “데이터 수집/축적” 단계입니다.다음으로 “데이터 분석/예측” 단계에서는 과거의 실수와 처리 결함을 분석하고 실수 및 처리 결함이 발생할 가능성이 높은 프로세스를 식별합니다.다음으로 실수를 저지른 작업자를 교육하고 가공 결함이 발생한 프로세스를 피할 수 있도록 설계를 변경할 것입니다.이것은 “데이터 제어/최적화” 단계입니다.
현장 차원의 구체적인 노력 사례
이러한 스마트 팩토리를 실현하기 위해 현장에서는 어떤 노력을 하고 있을까요?
한 가공 공장에서는 네트워크로 공작기계를 연결하여 가공 상태를 확인하고 가공 종료를 알리는 기능을 제공했습니다.이것이 바로 IoT입니다.이를 통해 한 사람이 여러 공작 기계를 담당할 수 있게 되었습니다.
또한 처리 시간을 수집하여 데이터로 저장할 수 있습니다.이는 “데이터 수집 및 축적”에 해당합니다.그런 다음 획득한 데이터를 분석하여 가공 시간을 최적화할 수 있게 되었습니다.“데이터 분석/예측”과 “데이터 제어/최적화”가 수행되는 것을 볼 수 있습니다.이 세 단계를 반복함으로써 매일 처리 조건과 처리 시간을 최적화하여 생산성을 높이고 제조 비용을 절감할 수 있었습니다.
마찬가지로 공작기계 (여기서는 연마를 하는 연삭기) 에도 센서를 부착해 연마 시 가해지는 연마력을 측정, 획득, 데이터로 저장할 수 있도록 했다.다시 말하지만 축적된 데이터를 분석하여 처리 조건을 최적화할 수 있게 되었습니다.앞에서 살펴본 것과 동일한 단계를 포함하면 스마트화가 성공했음을 알 수 있습니다.
이러한 현장 차원의 노력은 기존 현장 차원의 비용 절감 활동의 연장선이지만 스마트 팩토리의 궁극적인 목표는 전체 제품 공급망에서 인텔리전스와 자동화를 촉진하는 것입니다.그 안에 있습니다.전체 제품 공급망이 더 스마트해지면 제조 현장의 효율성과 데이터 활용도가 훨씬 높아질 것입니다.그러나 여기서 주목해야 할 점은 일본 제조업은 많은 공장과 대규모 공급망을 갖춘 대기업뿐만 아니라 중소기업과 도시 공장의 지원도 받고 있다는 것입니다.따라서 일본 제조업의 발전을 위해서는 이러한 중소기업과 타운 팩토리의 참여가 필수적입니다.
스마트 팩토리 및 엣지 컴퓨팅
앞서 언급한 것처럼 스마트 팩토리에서는 데이터가 매우 중요합니다.데이터 수집은 스마트화의 핵심 중 하나라고 할 수 있습니다.하지만 전체 공급망을 아우르는 스마트 팩토리를 실현하는 데 있어 데이터의 양은 엄청납니다.또한 이러한 작업을 신속하게 처리하는 것도 필요합니다.이러한 배경에서 클라우드 컴퓨팅은 데이터 수집, 분석 및 저장에 없어서는 안 될 필수 요소이지만 공장 현장과 클라우드를 연결하는 것은 어려울 수 있습니다.이러한 경우에는 데이터를 원활하게 분석하고 처리할 수 있는 엣지 컴퓨팅을 도입하세요.
스마트 팩토리의 개념은 광범위하고 깊습니다.
이번에는 스마트 팩토리의 개념 중 일부를 소개했습니다.하지만 스마트 팩토리의 개념은 여기서 그치지 않습니다.이미 언급했듯이 스마트 공장의 개념은 본문에서 언급한 문제를 해결하고 개선하는 것을 목표로 하는 스마트 공장의 개념입니다.말하자면 공장을 진화시키기 위한 모든 기술적 노력은 스마트 팩토리라고 할 수 있습니다.
