Amber Biela-Weyenberg | Content Strategist | 2023년 10월 16일
스마트 공장은 기계, 장치 및 고급 기술 네트워크를 사용하여 제조 프로세스를 자동화하고 더 현명한 결정을 촉진합니다.
Rockwell Automation이 13개국 1,350개 제조업체를 대상으로 실시한 2023년 설문 조사에서 대다수의 응답자는 향후 1~2년 동안 산업용 IoT(IIoT), AI 기반 데이터 분석, 디지털 트윈, 고급 정보 보안 등을 포함한 스마트 제조 기술을 사용하거나 사용할 계획이라고 답변했습니다. 제조업체는 제품 품질 향상, 비용 절감, 수익성 향상, 보다 적합한 인력 구축 등을 목표로 합니다.
그러나 2022년 설문 조사보다 두 배나 많은 제조업체들이 최신 기술 도입과 관련하여 경쟁사보다 뒤처지고 있음을 우려하고 있습니다. 설문 조사에 참여한 제조업체 중 1/3은 선택 가능한 시스템과 플랫폼이 다양해 '기술 마비'로 이어질 수 있다고 말합니다. 다음 가이드는 제조업체가 스마트 공장을 구축할 때 이와 같은 기술 위험을 피할 수 있도록 도와줍니다.
핵심 요점
스마트 공장은 상호 통합이 필요한 기술을 많이 포함하므로 계획을 세우는 것이 필요합니다. 제조업체는 사용할 기술을 평가하고 주요 성과 지표(KPI)를 개발하여 영향을 측정해야 합니다. 예를 들어, 유지 보수가 필요함을 알려주는 센서가 장착된 기계의 효과를 측정하기 위해 제조업체는 전체 장비 효율성(OEE)을 측정할 수 있습니다. 이 KPI는 기계의 생산 시간, 작업 속도 및 산출물 품질을 고려합니다. 전체 노동 효율성(OLE) 또는 제조업체 인력의 전체 활용도, 성과 및 품질을 추적하면 생산 라인에 로봇을 추가할 때의 가치를 정량화할 수 있습니다.
한편, 제조업체는 직원을 교육하거나 새로운 인력을 고용해야 합니다. 예를 들어 스마트 공장에는 수많은 기계 및 장치의 센서에서 수집한 방대한 양의 데이터가 있습니다. 직원들은 이러한 센서를 제어하는 소프트웨어와 센서를 설정 및 유지 관리하는 방법을 이해하고, 생성되는 정보를 사용하여 OEE, OLE, 용량 활용도, 비용 효율성 등을 개선해야 합니다.
제조 책임자는 스마트 공장을 구축하거나 '스마트' 기술 및 프로세스를 현 공장에 도입하기 전에 공장 관리자 및 IT 전문가의 동의를 받아야 합니다. 공장 근로자의 피드백도 수집하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 기계 운영자는 생산 라인에서 추적할 측정항목이나 성과 산출량을 높이기 위해 라인을 재구성하는 방법을 제안할 수 있습니다. 일상적인 운영에 적용하기 전에 신기술과 장비를 테스트하려면 모든 직원의 협력이 필요합니다. 스마트 공장 이니셔티브의 각 단계에서 제조업체는 가능한 빨리 이해관계자의 지원을 얻어야만 원활하게 전환할 수 있습니다.
기존 공장을 스마트 공장으로 전환할 때 단계별 접근 방식으로 프로세스를 보다 쉽게 관리하고 다운타임을 방지할 수 있습니다. 제조업체는 고부가가치 생산 라인과 같이 투자 수익률이 가장 높은 영역에 우선순위를 지정할 수 있습니다. 진행 상황을 추적하려면 현대화의 각 단계에서 하나 이상의 KPI를 설정해야 합니다. 예를 들어, 스마트 공장 구현의 한 단계에는 센서를 지원하는 인터넷 연결 시스템을 설치하고 로봇을 생산 프로세스에 통합하는 작업이 포함됩니다. 이 단계에서 제조업체는 생산 속도 향상을 위한 진행 상황을 추적하기 위해 처리량을 측정할 수 있습니다. 이후 단계에서 기계 다운타임을 측정하면 기계 유지 관리의 필요성과 생산 팀의 대응 효율성에 대한 AI 기반 예측의 정확성을 측정할 수 있습니다.
최초 구현 단계 중 하나에서는 IT 팀이 기계, 사물 및 소프트웨어 간의 데이터를 주고받는 네트워크를 구성하고 보안을 설정하는 작업을 진행해야 합니다. 5G 시스템은 증가된 용량과 짧은 대기 시간 덕분에 여러 스마트 공장에 적합한 네트워크로 자리매김하고 있습니다. 센서가 장착된 기계, 로봇 및 네트워크에 연결된 '사물'은 공장 의사 결정자와 데이터를 공유하거나 자동화된 프로세스를 알려줍니다. 예를 들어 소프트웨어 엔지니어는 센서에서 특정 온도를 기록하면 손상 및 직원 피해를 방지하기 위해 공장 기계가 자동으로 종료되도록 프로그래밍할 수 있습니다. 관리자는 기계에서 생성된 데이터를 사용하여 OEE를 추적하고 기계 및 관련 프로세스에 대한 개선 사항을 파악할 수도 있습니다. 또한 IIoT 데이터를 사용하여 공장 전체의 에너지 사용량과 탄소 배출량을 측정함으로써 지속 가능성 목표를 달성하고 새로운 보고 규정을 준수할 수 있습니다.
스마트 공장은 생산의 모든 단계에 걸쳐 기계, 장치, 로봇 그리고 제조, 프로젝트 관리 및 기타 백오피스 프로세스를 관리하는 애플리케이션에서 대량의 데이터 또는 빅데이터를 수집합니다. 이러한 모든 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장, 처리 및 관리하고 분석 시스템에 입력하여 제조 책임자, 관리자 및 감독자가 즉시 사용할 수 있어야 합니다.
인공 지능과 그 하위 세트인 머신러닝(ML)은 기업이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 꾸준히 수집하는 데이터 스트림을 상호 연결하고 해석하며 지속적으로 학습합니다. 제조 환경에서 이러한 기술은 비즈니스 소프트웨어에 통합되어 제품 개발, 수요 예측, 공장 설비 고장 예측, 제품 결함 가능성 식별, 폐기물 절감, 운송 경로 최적화 등에 사용됩니다. 예를 들어 스마트 공장의 로봇과 기계는 AI 또는 ML 기반 분석 기능을 통해 소비자 수요 증가를 예측하게 되면 특정 품목의 생산을 자동으로 확장할 수 있습니다. 스마트 시스템은 결과 데이터를 검토하고 학습하여 미래에 더 나은 결정을 내리는 데 활용합니다.
공장 기계 데이터와 전사적 자원관리(ERP) 시스템의 제조, 공급망, 재무, 영업, HR 및 기타 엔터프라이즈 애플리케이션의 데이터를 결합하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 문제를 더 잘 해결할 수 있습니다. 공급업체의 부품 배송이 지연되고 있다고 가정해 보겠습니다. 스마트 공장의 상호 연결된 시스템은 공급망 관리, 재고 및 고객 주문에 대한 데이터를 통합하여 지연이 제조업체의 정시 주문 이행 능력에 영향을 미치는지 여부와 다른 공급업체 또는 위치에서 부품을 가져와야 하는지 여부를 파악할 수 있습니다.
스마트 공장은 여러 장비, 장치 및 애플리케이션을 네트워크에 연결하기 때문에 특정 시스템의 취약점으로 인해 제조업체가 보안 침해로부터 안전하지 않을 수 있습니다. 공격 유형으로는 맬웨어(랜섬웨어는 특정 위협), 개인 식별 정보 및 중요 지적 재산권 탈취, 서비스 거부 등이 있습니다. 감시 시스템 패치, 복잡한 암호 사용, 피싱 및 기타 소셜 엔지니어링 기술을 피하는 방법에 대한 사용자 교육이 필수이며 최신 보안 시스템을 사용하여 강화할 수 있습니다. 이는 제조업체가 백오피스 애플리케이션을 클라우드 컴퓨팅으로 전환하는 이유이기도 합니다. 클라우드 컴퓨팅은 제공업체에 의해 관리되며 비즈니스 소프트웨어, 서버 및 기타 하드웨어를 포함하여 스택의 모든 계층에 최신 보안 패치, 도구 및 기술이 탑재되어 있습니다.
LinkedIn에 광고된 스마트 공장 구인 공고를 잠깐 살펴보면 지능형 제조 시스템 책임자, 전략적 통찰력 및 분석 수석 관리자, 로봇 팀 조정자, 디지털 혁신 리드 및 자율 주행 차량 전문가 등이 있음을 확인할 수 있습니다. 제조업체는 여전히 많은 용접공, 기계공, 공장 관리자 및 생산 라인 작업자를 필요로 하지만, 이들 직업에는 분명히 더 많은 기술 역량이 요구되고 있어 회사는 직원의 기술 역량을 향상시키고 새로운 인재를 고용해야 합니다. 예를 들어 공장 관리자가 업스킬링을 통해 스마트 공장 관리자가 되는 것은 비교적 쉽지만, 디지털 트윈 엔지니어와 같은 역할은 보다 전문화된 기술을 필요로 하므로 대부분의 고용주는 해당 인력을 다른 곳에서 찾아야 합니다.
생산성 및 안전성 향상, 비용 절감, 인적 오류 감소 외에 스마트 공장의 가장 큰 이점으로 자동화를 꼽을 수 있으며, 그렇더라도 고도로 숙련된 관리자와 감독자는 여전히 중요합니다. 예를 들어 로봇은 스마트 공장에서 여러 작업을 수행하지만 로봇 전문가는 이를 프로그래밍하고 유지 관리해야 합니다. 머신러닝 알고리즘은 대량의 제품 데이터를 분석하여 소비자 수요를 측정하고, 결함을 발견하고, 제품 설계 개선 방법을 알릴 수 있지만 이는 제품 설계 관리자가 고려하는 일련의 입력 데이터 중 일부에 불과합니다.
Oracle Smart Manufacturing은 사물인터넷(IoT), 장비 유지 관리, 품질 관리, 공급망 계획 및 비즈니스 분석을 관리하는 AI가 내장된 클라우드 기반 애플리케이션 포트폴리오를 제공합니다. 여러 가지 이점이 많지만 통합 포트폴리오는 제조업체가 생산 성과를 모니터링하고, 생산 일정을 조정하고, 제품 품질을 개선하고, 많은 비용이 드는 다운타임을 방지하는 데 도움이 됩니다.
스마트 공장의 특징은 무엇인가요?
기존 공장과 달리 스마트 공장은 기계, 장치 및 애플리케이션을 연결하여(대체로 AI 및 머신러닝 활용) 데이터를 수집 및 분석하고 프로세스를 자동화하며 의사 결정을 개선합니다.
스마트 공장은 어떤 기술을 사용하나요?
스마트 공장에는 일반적으로 산업용 IoT(IIoT), 고급 데이터 분석, AI 및 머신러닝, 디지털 트윈, 로봇/코봇, 3D 프린터, 4G/5G 무선 네트워킹, 클라우드 기반 애플리케이션, 에지 컴퓨팅 장치 및 고급 정보 보안과 같은 기술이 구현되어 있습니다.
스마트 공장은 일자리에 어떤 변화를 가져오나요?
스마트 공장은 여전히 많은 생산 라인 및 감독 인력을 고용하고 있지만, 자동화는 일부 작업을 대체하고 있으며 더 많은 기술 역량을 가진 인력이 필요합니다. 로봇, 데이터 관리, 데이터 과학, 소프트웨어 엔지니어링, AI/ML, 프로젝트 관리 및 네트워크/시스템 관리 분야의 전문가들은 수요가 많으며 비판적 사고와 문제 해결 능력이 중요합니다.