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스마트 제조란 무엇인가?

SMLC(Smart Manufacturing Leadership Consortium, 스마트 제조 리더십 컨소시엄)는 스마트 제조를 "비즈니스 진행 속도에 맞춰 솔루션을 구현하는 동시에 경쟁 우위의 가치를 창출하는 개방형 인프라를 통해 기존 문제와 미래의 문제를 모두 해결할 수 있는 역량"으로 정의하고 있습니다.

Infiniti Research의 전문가는 "전 세계 제조 산업에서 스마트 제조에 주목하고 있습니다."라고 말합니다. "스마트 제조가 스마트 공장 형태로 제조 공정에 확산하고 Industry 4.0을 채택함에 따라 기존 제조 방식이 개선되고 있습니다."

급속도로 발전하는 기술이 이렇게 새로운 산업혁명을 주도하고 있습니다. MIT Professional Education에서는 "사이버물리적 생산 시스템을 기반으로 하는 이 혁명을 통해 제조 부문의 기존 작업 완료 방식에 의문을 제기하며 점점 더 동적인 방향으로 변화하고 있다."라고 강조합니다.

“스마트 제조는 미래의 공장에서 사용하게 될 프로세스를 구축하기 위해 현대 데이터 과학에서 사용하는 기술과 인공 지능을 융합하는 과정이다. 이러한 기술이 왜 지금 필요한가?”

“스마트 제조 기술은 효율성은 높이고 시스템의 약점은 제거한다. 이 기술은 모든 조직과 운영 체제를 연결하여 생산성, 지속 가능성, 경제적 성과 향상을 도모하는, 고도로 연결된 지식 기반의 산업 기업에 적합하다.”

또한 제조업체는 스마트 제조를 통해 클라우드 기술을 사용하여 데이터를 필요한 만큼 저장하고 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 공장 내 또는 공급망 전반의 제조 애플리케이션에서 추가로 사용할 수 있게 됩니다.

과거에는 이러한 유형의 데이터에 액세스하거나 효과적으로 분석하기가 매우 어려웠습니다. 오늘날 제조업체는 이러한 기술을 통해 전반적인 상황을 확인하여 더 합리적인 의사 결정을 내리고 실행할 수 있습니다.

스마트 제조를 통한 경쟁 우위 확보

스마트 제조(SM)는 연결성과 실시간 데이터 액세스를 기반으로 제조 프로세스를 개선합니다.

스마트 제조 접근 방식의 이점

품질 향상: 프로세스의 디지털화로 인적 오류 및 실패 가능성이 줄어듭니다. 이를 통해 프로세스와 성능을 모니터링하여 수익률을 높이고 리소스를 더욱 효과적으로 사용할 수 있습니다.

예상 정비를 통한 운영 비용 절감: 스마트 공장은 유지 보수 문제를 더 빠르고 효과적으로 해결할 수 있어 높은 장비 수리 비용을 절감하고 생산 중단 사태를 방지할 수 있습니다.

고객 만족도 향상: 스마트 제조를 사용하면 관리자가 더 정확한 데이터에 대한 액세스할 수 있어 핵심 성과 지표를 더욱 효율적으로 측정하고 고객의 실시간 요구 사항에 맞춰 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.

상당한 비용 절감 효과: 공급망, 생산 데이터, 분석 자료를 더욱 쉽게 활용하게 되면 예측 정확도는 향상하고 낭비는 줄일 수 있어 적절한 수요 관리를 통해 비용을 줄일 수 있습니다.

생산성 향상: 자율 운영 머신이 서로 통신하여 방대한 양의 데이터를 생성하고 새로운 분석 시나리오를 가능하게 합니다. 이 데이터는 생산 프로세스에 대한 인사이트를 실시간으로 제공하여 관리자가 효율성 계획을 조정하고 생산성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

직원 만족도 향상: 최신 기술을 제공함으로써 새로운 인재를 유치하고 유지할 수 있습니다. 이러한 최신 기술 사용 시 인적 오류도 감소하므로 직원이 불만 고객과 관련된 문제를 처리해야 할 횟수도 줄어든다고 볼 수 있습니다.

에너지 효율성: 모든 제조업체가 폐기물을 줄여 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 그러나 이를 통한 에너지 절약 효과만 따지고 본다면 에너지 집약적인 산업이 가장 큰 수혜자로서, 에너지 낭비를 줄일 뿐만 아니라 결과적으로 제품을 더욱 저렴하게 만들 수 있게 됩니다.

디지털 시대에 적응하는 제조업

첨단 제조 4.0 기술의 도입이 효율성, 유연성, 제품 혁신을 지속적으로 견인함에 따라 미래형 공장은 경쟁 우위를 확보하는 데 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

경쟁력을 유지하려면 제조업체는 그 규모에 상관없이 스마트 제조 시책을 도입해야 합니다. 그러기 위해서는 먼저 조직의 경영진에서 새로운 사고방식을 받아들여야 합니다.

우선 스마트 제조 애플리케이션을 통합할 목적으로 장비에 투자하는 것이 좋습니다. 이러한 투자는 시간이 흐르면서 프로세스를 개선하고, 비용을 절약하며, 판매량을 늘리는 데 도움이 됩니다.

스마트 제조는 디지털화의 확산과 기술의 눈부신 발전을 바탕으로 이미 빠르게 혁신하며 성장하고 있습니다. Dataplace에서는 “스마트 산업은 제조업체들 사이에서 인기 있는 트렌드이다. 데이터 통합을 통해 생산 시스템들이 함께 작동하여 회사, 고객, 공급망의 실시간 변화에 대응할 수 있다.”라고 합니다.

스마트 제조 관련 기술 및 솔루션

기존 제조 프로세스에 스마트 제조 솔루션을 적절히 조합하여 구현하면 요구사항을 정확하게 예측하고 오류를 식별하면서 혁신과 제조 프로세스를 더욱 쉽게 관리할 수 있습니다.

스마트 제조 접근 방식을 구현할 때는 데이터 레이크하우스 솔루션, 사물 인터넷 통합, AI/머신 러닝 기반 분석, 디지털 트윈, 증강 현실 및 로봇 공학를 비롯해 특별히 중요한 기술이 여러 개 있습니다.

데이터 레이크하우스

데이터 레이크하우스는 모든 데이터를 저장, 파악, 분석하게 해주는 오픈형 모던 아키텍처입니다. 데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스의 강력한 성능과 풍부한 기능과 오늘날 가장 널리 쓰이는 방대하고 유연한 오픈소스 데이터 기술들을 결합하여 제공합니다.

데이터 레이크하우스는 송장과 양식 등 다양한 소스의 데이터와 텍스트, 오디오 및 비디오를 비롯한 다양한 형식의 데이터에서 새로운 인사이트를 손쉽게 수집, 분석, 검색할 수 있으므로, 사용자가 최신 AI 프레임워크과 사전 구축된 서비스를 이용할 수 있도록 지원합니다.

효율적인 의사 결정 프로세스를 구축하려면 운영 데이터를 실시간으로 수집하고 집계하는 강력한 솔루션에 사용할 수 있고, 데이터에서 인사이트를 도출하고, 신속하게 의사소통하며, 총체적인 시각으로 협업에 중점을 둔 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다.

대표적인 사용 사례는 제조업체가 다양한 공급업체로부터 구매할 수 있도록 도와 탄력적인 공급망을 구축하도록 지원하는 것입니다. 데이터 레이크하우스는 생산용 자재를 운송하고 전달하는 데 사용하는 재고, 창고 관리 및 운송 시스템 전반에 ERP 시스템의 데이터를 결합하는 방식으로 그러한 사용 사례를 실현합니다.


산업용 IoT(사물 인터넷)

IIoT(Industrial Internet of Things, 산업용 사물 인터넷)는 스마트 제조를 성공적으로 구현하고 비즈니스 목표를 효율적으로 달성하는 데 중요한 역할을 합니다.

IIoT 배포 사례로는 5G 로컬 네트워크를 통해 장비 센서, 카메라, 생산 로봇 및 기타 지능형 장치에서 실시간 데이터를 수집하도록 지원하는 연결형 공장 환경을 들 수 있습니다. 데이터는 AI/머신 러닝(ML) 솔루션으로 푸시되어 사용자가 예상 정비, 생산 자산에 대한 원격 모니터링, 자산 활용 또는 다양한 프로세스 및 작업의 자동화와 관련하여 합리적인 의사 결정을 할 수 있도록 실시간 제안 사항을 제공하는 데 사용됩니다.


AI/ML

인공 지능과 머신 러닝은 과거, 현재, 미래 기술이 더욱 인간적인 특성을 갖추도록 설계하는 방식에 영향을 미치는 지능형 소프트웨어 솔루션입니다.

인공 지능은 간단히 말해 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 토대로 자체 성능을 반복적으로 개선하도록 설계된 기술 솔루션, 시스템 또는 머신입니다.

머신 러닝은 AI(인공 지능)에 속한 분야로, 소비하는 데이터를 기반으로 학습하거나 성능을 향상할 소프트웨어 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 즉, 모든 머신 러닝 솔루션이 AI 솔루션이지만 모든 AI 솔루션이 머신 러닝 솔루션인 것은 아닙니다.

제조업체는 머신 러닝을 활용하여 품질과 수익률을 비롯한 다양한 운영 문제의 숨겨진 근본 원인을 파악합니다. 제조업체의 전문가들은 심층적인 인사이트를 사용하여 더 신속하게 결정을 내리고 생산 환경의 병목 현상을 해소할 수 있습니다.

스마트 제조 솔루션은 인공 지능과 머신 러닝을 기반으로 정보를 맥락화하고 실행 가능한 인사이트를 제공하므로 사용자는 이를 통해 유지관리 기간이 도래하기 전에 기기의 고장을 예측하고, 생산 일정을 조정하고, 가동 중지로 인한 비용 소모를 방지할 수 있습니다.

따라서 제조업체는 재고 계산, 문서 처리 또는 생산성 및 효율성 분석과 같은 다양한 내부 프로세스를 자동화하여 변화에 즉시 대응하고 전반적으로 품질을 개선할 수 있습니다.


이상 감지

이상 감지 솔루션은 제조 장비의 예상 정비에 사용할 수 있습니다. 이상 감지 기능은 사전 구축된 알고리즘을 사용하여 시계열 데이터의 다양한 변칙을 찾아냄으로써 하드웨어 장비 정비, 교체품 또는 공급 물품 주문, 예방 조치 수행 등을 비롯한 제조 프로세스, 작업 및 의사 결정을 자동화하여 운영 중단 사태를 방지하고 효율성을 높여줍니다.

예측 분석과 다양한 데이터 소스를 활용하여 공장 효율성을 모니터링하고 비정상적인 생산 활동을 감지할 수 있습니다. 시스템 모니터링 플랫폼을 사용하여 비정상적인 장비 활동을 감지 및 예측하고 예상되는 고장을 해결하는 데 필요한 차선책을 추천하고 자동화할 수 있습니다.

생산 주기 전반에 걸쳐 품질 모니터링을 적용하여 품질 변화를 감지하고 예측 경고를 발령합니다. 이를 통해 근본 원인 분석을 즉시 실행하여 품질 문제의 원인을 파악하고 과거 품질 문제의 실제 데이터를 사용하여 모범 사례 교육을 설정할 수 있습니다.

스마트 제조 시작하기

스마트 제조는 새로운 접근 방법과 스마트 기술을 바탕으로 제조 회사가 변화에 더 유연하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

그렇다면 오라클의 스마트 제조 솔루션을 살펴보고, 어떻게 인공지능과 머신 러닝을 연계하여 정보를 맥락화하고, 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 변동성이 점점 더 커지는 시장에서 경쟁 우위를 확보하도록 지원하는지 알아보세요.

기업 목표에 다음이 포함되어 있습니까?

  • 공장 전반의 비용, 효율성, 품질에 대한 가시성 향상
  • 생산 성과 모니터링 및 유지 보수 실패 예측
  • AI를 통해 더욱 신속하고 효과적인 의사 결정
  • 품질 모니터링 및 모범 사례 훈련 적용