스마트 공장이란?
스마트 공장은 이름 그대로 스마트합니다. 상호 연결된 기계 네트워크, 통신 메커니즘, 컴퓨터의 계산 능력인 스마트 공장은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝과 같은 고급 기술을 사용하여 데이터를 분석하고, 프로세스 자동화를 가속화하고, 시간 경과에 따라 학습하는 가상 물리 시스템입니다.
스마트 공장과 스마트 제조는 Industry 4.0 또는 4차 산업 혁명으로 알려진 기술 혁신의 일부입니다. 처음 세 가지 산업 혁명은 증기 엔진, 조립 라인, 컴퓨터의 계산 능력 등 사람들이 작업하고 상품을 제조하는 방식을 완전히 바꾸어놓은 혁신적인 신기술을 바탕으로 발생했습니다. 오늘날의 4차 산업 혁명을 이끄는 요인은 디지털 혁신과 지능형 자동화입니다.
변화하는 세상을 위한 스마트 공장
최근 몇 년간 비즈니스 리더 사이에서 2020년대에 경쟁력과 회복탄력성을 갖추기 위해서는 공급망과 제조 운영의 디지털 혁신을 최우선순위로 삼아야 한다는 인식이 뚜렷하게 증가하고 있습니다. 또한 팬데믹은 글로벌 공급망의 약한 고리와 산업의 취약성을 더 적나라하게 드러냈습니다. Forbes지의 기사는 정곡을 찌릅니다. "코로나19는 제조업 부문에 이미 알려진 사실을 전 세계에 보여주었습니다. 전통적인 공급망과 제조 에코시스템은 제 기능을 다하지 못하며, 완전한 디지털 방식의 보다 유연하고 애자일한 솔루션으로 전환해야 합니다."
소비자의 기대도 스마트 공장 기술과 미래 공장의 발전을 촉진하는 요인입니다. Amazon 효과라고도 하는, 익일 배송에 대한 소비자 수요는 꾸준하고도 빠른 속도로 증가해 왔습니다. 다음은 Entrepreneur지의 2019년 기사 내용입니다. "좋건 나쁘건 간에, 미국 경제와 글로벌 경제는 Amazon 효과에 큰 위협을 느끼고 있습니다. […] 전자상거래 제공업체에 Amazon과 같은 속도와 효율성을 제공할 것을 요구하는 소비자가 계속 늘어나고 있으며, 소비자 기대가 낮아지는 것을 보여주는 근거는 전혀 없습니다." 이러한 추세는 스마트 공장 기술 수요를 높이는 주요 요인입니다. 낡은 시스템으로는 이러한 현상을 따라잡는 데 필요한 규모의 물류 및 창고 처리능력을 제공할 수 없다는 것이 증명되었기 때문입니다.
제조업체와 공급망 관리자는 해외 파트너에 대한 의존도를 최소화하는 과정에서 더 많은 리스크와 운영 중단에 대한 우려를 해결해야 합니다. 온디맨드 제조, 가상 재고 등과 같은 스마트 공장 솔루션을 사용하면 해외 공급업체 및 제조업체에 대한 의존도를 최소화하는 데 확실히 도움은 될 수 있습니다. 하지만 Harvard Business Review 지가 2020년 기사에서 지적한 대로, 제조 기반을 해외에서 미국으로 되돌리는 것은 말보다 쉽지 않습니다. "제조업체는 한 가지 영역에만 특화된 공급업체와 외주업체에 의존해 왔지만, 이러한 공급업체도 다른 많은 업체에 의존해야 합니다. 또한 전 세계가 철광석, 리튬 등의 천연 자원을 확보하기 위해 다른 지역에 의존하게 된 것과 같이 이러한 특화된 공급업체가 있는 지역에 대한 의존도가 높아졌습니다." 국내 제조를 늘린다면 비용과 공급망 리스크를 줄이는 데는 확실히 도움이 되지만, 해외 파트너의 필요성을 없애고 공급망의 총 고리 수를 줄일 수 있다고 확신할 수 없습니다. 따라서 효율성과 가시성을 최적화하기 위한 디지털 공장 기술이 그 어느 때보다도 중요합니다.
스마트 공장의 작동 방식은?
자동화된 프로세스는 마치 스마트 공장의 전유물인 것으로 언급되지만, 자동화와 로봇 공학은 제조 작업에서 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 많은 전통적인 공장에서 바코드 스캐너, 카메라, 디지털화된 생산 설비와 같은 자동화된 기계를 다양한 작업에 사용하고 있습니다. 그러나 이러한 기기는 서로 연결되어 있지 않습니다. 전통적인 공장에서 사람, 자산 및 데이터 관리 시스템은 모두 격리된 상태에서 작업하며, 지속적인 조정 및 통합 작업을 수동으로 수행해야 합니다.
스마트 디지털 공장은 기계, 사람, 빅데이터를 디지털로 연결된 단일 에코시스템으로 통합하여 운영됩니다. 스마트 공장은 데이터를 선별하고 분석할 뿐만 아니라 경험을 통해 학습합니다. 데이터 세트에서 인사이트를 추출하고 해석하여 추세와 이벤트를 예측하고, 스마트 제조 워크플로우와 자동화된 프로세스를 제안하고 구현합니다. 스마트 공장은 지속적인 절차 개선을 통해 자동으로 수정하고 최적화합니다. 자체적으로 학습하고 작업자를 교육하여 탄력성과 생산성을 높이고 안전을 개선할 수 있게 합니다.
스마트 공장의 구조
스마트 공장의 기본 구조는 크게 3단계로 요약할 수 있습니다.
스마트 공장을 구성하는 세 가지 주요 절차
- 데이터 획득: 인공 지능과 현대적인 데이터베이스 기술을 통해 비즈니스, 공급망 및 전 세계에서 서로 다른 유용한 데이터 세트를 선별하고 획득할 수 있습니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 센서와 게이트웨이를 사용하여 연결된 기계에서 데이터를 수집하고 시스템으로 보낼 수 있습니다. AI 기반의 시스템은 수많은 기타 데이터 포털을 통해 성능, 시장 추세, 물류 또는 그 밖의 관련이 있을 수 있는 공급처에 대한 데이터 세트를 컴파일할 수 있습니다.
- 데이터 분석: 머신 러닝 및 지능형 비즈니스 시스템은 고급 분석과 현대적인 데이터 관리 솔루션을 사용하여 수집된 모든 이질적인 데이터를 감지합니다. IIoT 센서는 기계를 수리하거나 정비해야 하는 경우 경고할 수 있습니다. 시장 및 운영 데이터를 컴파일하여 기회와 리스크를 식별할 수 있습니다. 시간에 따른 워크플로우 효율성을 조사하여 성능을 최적화하고 보증된 대로 자동 수정할 수 있습니다. 실제로, 비교하고 분석할 수 있는 데이터 세트를 거의 무한대로 조합하여 디지털 공장 최적화와 공급망 예측에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
- 지능형 공장 자동화: 데이터 수집과 분석을 완료한 후에는 워크플로우를 확립하고 시스템 내의 기계와 기기에 지시를 전달합니다. 이러한 기기는 공장 내부에 있을 수도 있고, 공급망 내에서 멀리 떨어진 곳의 물류 또는 제조 고리에 있을 수도 있습니다. 지능형 워크플로우와 프로세스는 계속 모니터링되고 최적화됩니다. 특정 제품의 수요가 급증하는 것을 경고하는 뉴스가 보도되면 3D 프린터 워크플로우에 해당 품목에 대한 생산을 늘릴 것을 지시할 수 있습니다. 원자재 선적이 지연되는 경우 재고 버퍼를 투입하여 운영 중단을 방지할 수 있습니다.
스마트 공장의 이점
많은 비즈니스에서 본질적으로 수십 년 동안 변경하지 않은 공급망 작업 및 시스템을 사용하여 작업해 왔습니다. 그러나 이제 소비자의 기대와 경제적 불확실성이 항상 높기 때문에, 공급망 관리자는 측정 가능하고 중요한 이점을 빠르게 제공할 수 있는 솔루션을 필요로 합니다. Forbes 지에 따르면 2017년에 스마트 공장 이니셔티브를 진행하는 제조업체의 비율은 43%에 불과했습니다. 2019년에는 68%였습니다. 디지털 혁신과 스마트 공장 솔루션에 투자하는 회사는 다음을 비롯한 중요한 비즈니스 이점을 기대할 수 있습니다.
- 생산성 및 효율성: 제조 부문은 전통적으로 이미 발생한 이벤트나 추세를 검토한 다음 비즈니스를 다른 방향으로 전환하는, 사후 대응에 초점을 맞춰 왔습니다. 스마트 공장 기술은 사후 대응적 관행에 대한 수요를 줄이고, 보다 탄력적이고 민첩한 공급망 관리로 전환할 수 있도록 디자인되었습니다. 예측 분석과 빅데이터 분석을 활용하여 최적화된 프로세스를 찾고 구축할 수 있습니다. JIT(Just-in-Time) 재고 관리, 정확한 수요 예측, 빨라진 출시 속도는 효율성 측면에서 스마트 공장이 제공하는 이점들입니다. 또한 스마트 공장에서 일하는 작업자는 디지털 인사이트를 활용하여 작업을 간소화하고 전체적인 작업 생산성을 늘릴 수 있습니다. 다음은 2019년에 스마트 공장에 대해 실시한 Deloitte 조사에서 인용한 글입니다. "스마트 공장 이니셔티브에 투자한 회사는 제조 산출, 공장 가동률, 노동 생산성과 같은 영역에서 성과가 최대 12% 향상되었다고 응답했습니다. 또한 스마트 공장을 운영하는 제조업체는 전통적인 공장에 비해 2030년에 순 노동 생산성이 30% 더 높을 것으로 예상됩니다."
- 지속가능성 및 안전: 자신이 사용하는 제품이 사회적, 환경적으로 책임 있는 방식으로 소싱되고 제조되는지 확인하기 위해 노력을 기울이는 소비자가 점점 늘어나고 있습니다. 비즈니스는 현대적인 스마트 공장 기술을 사용하여 이전보다 훨씬 손쉽게 친환경적이고, 안전하고, 사회적 책임을 이행하는 제조 관행을 수립할 기회를 찾고 구현할 수 있습니다. 스마트 공장의 관리자는 블록체인, RFID 센서와 같은 디지털 혁신 기술을 기반으로 공급망의 가장 먼 고리에서 조달된 것을 포함하여 모든 자재와 공급품을 윤리적인 공급처에서 조달하고 품질을 관리할 수 있습니다. 또한 국제자동제어협회(International Society of Automation) 리포트에서도 로봇과 자동화된 기기를 통해 작업장 상해 발생 요인 5개 중 3개를 줄이거나 없애는 데 도움이 될 수 있는 것으로 나타났습니다.
- 제품 품질 및 고객 경험: 어린이들이 하는 전화 놀이와 매우 비슷하게, 전통적인 제조업체에서는 공급망의 하위 티어 공급업체 및 제조업체가 회사의 지침을 정확하게 받아들이고 준수하는지 확인하기 어려운 경우가 많았습니다. 스마트 공장에서는 클라우드 연결과 스마트 공장에 대한 포괄적인 가시성을 바탕으로 모든 티어의 제조 프로세스에 실시간 인사이트와 권장사항을 제공할 수 있습니다. 빠르게 커스터마이징하고 변화하는 추세에 대응할 수 있어 고객의 요구사항을 제품에 매우 빠르게 반영할 수 있습니다. 시스템 데이터의 고급 분석을 통해 취약점이나 개선 영역을 빠르게 식별합니다. 이를 통해 시장 경쟁력을 높이고, 제품 리뷰를 개선하고, 반품 또는 리콜 발생 시 소요되는 비용을 줄일 수 있습니다.
스마트 공장 기술
스마트 공장 기술은 매우 애자일합니다. 비즈니스에서 디지털 혁신 이니셔티브가 가속화되면서, 필요에 따라 거의 무한대로 확장, 수정하고 조정할 수 있습니다.
- 클라우드 연결: 퍼블릭, 프라이빗 또는 하이브리드 등 모든 클라우드는 스마트 공장에서 모든 데이터와 정보가 이동하는 통로입니다. 전사적, 그리고 글로벌 클라우드 연결을 통해 비즈니스의 각 영역에서 실시간 데이터를 사용하여 작업하고, 공급망 내 연결된 모든 자산과 시스템을 즉시 투명하게 확인할 수 있습니다.
- 인공 지능: 통합된 AI 기술을 사용하는 운영 시스템은 빠르고, 유연하고, 강력하게 이질적인 데이터 세트를 수집하고 분석할 뿐만 아니라 실시간 인사이트와 반응형 권장사항을 제공합니다. 스마트 공장의 자동화된 프로세스와 지능형 시스템은 인공 지능을 통해 지속적으로 최적화되고 학습합니다.
- 머신 러닝: 스마트 공장에서 머신 러닝을 활용하는 경우 가장 중요한 이점 중 하나는 고급 예측 분석 기능입니다. 제조 프로세스를 모니터링하고 분석하여 시스템 장애가 발생하기 전에 경고를 보낼 수 있습니다. 상황에 따라 자동화된 유지보수를 수행할 수 있고, 필요한 경우 사람이 개입하도록 권장할 수 있습니다.
- 빅데이터: 스마트 공장에서 고품질의 방대한 데이터 세트를 사용하여 예측 분석과 고급 분석을 수행할 수 있습니다. 비즈니스는 오래전부터 빅데이터의 전략적 가치를 인식하고 있었지만, 최근까지만 해도 빅데이터를 의미 있게 활용할 수 있는 시스템이 없는 경우가 많았습니다. 공급망의 디지털 혁신과 스마트 공장은 비즈니스가 빅데이터의 인사이트를 활용하여 최적화하고 혁신할 수 있는 가능성을 활짝 열었습니다.
- 산업용 사물 인터넷(IIoT): 스마트 공장 내의 기기와 기계에 고유 식별자를 부여하고 디지털 데이터를 송수신할 수 있게 하여 IIoT 네트워크를 구축할 수 있습니다. 최신 기계류에는 이미 디지털 포털이 있을 수 있지만, 수십 년 된 아날로그 기계도 IIoT 게이트웨이 기기를 장착하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 기본적으로, 기기로부터 전송되는 데이터는 기기의 상태와 액티비티에 대해 보고하고, 기기에서 수신하는 데이터는 해당 액션과 워크플로우를 제어합니다.
- 디지털 트윈: 디지털 트윈은 기계나 시스템의 정확한 가상 복제본입니다. 디지털 트윈을 사용하여 운영 리스크를 최소화하고 혁신과 창의력을 극대화할 수 있습니다. 실제 환경에서 리스크를 발생시키거나 자원을 낭비할 필요 없이 디지털 트윈으로 한계를 시험하거나, 다양한 가상의 방식으로 재구성하거나, 기존 시스템 내에서 호환성을 테스트해볼 수 있습니다.
- 적층 인쇄: 스마트 공장에서는 3D 인쇄라고도 하는 적층 인쇄를 통해 온디맨드 제조에 지능형 자동화를 활용할 수 있습니다. 이 기능은 특히 예기치 않은 공급망 중단 또는 제품 수요가 발생하는 경우에 유용합니다. 그러나 평소에도 가상 인벤토리를 통해 JIT 제조를 지원하여 리스크와 폐기물을 크게 줄일 수 있습니다.
- 가상 현실(VR)과 증강 현실(AR): Assembly 지는 2019년에 스마트 공장의 일부 VR 웨어러블 애플리케이션에 대해 다음과 같이 보도합니다. "사용자가 현재 있거나 조회하는 위치에서 환경 조건, 재고 레벨, 프로세스 상태, 조립 오차 데이터, 이용률, 처리량 지표를 컨텍스트별로 함께 연결할 수 있습니다." 이러한 생생한 감지 경험은 모든 위치 또는 시점으로부터 수집된 실시간 데이터로 사람의 감각을 보강하여 공장의 상태를 완벽하게 파악할 수 있도록 합니다.
- 블록체인: 다행히 스마트 공장 기술이 발전하는 속도에 맞춰 보안 솔루션도 함께 발전하고 있습니다. 블록체인은 공급업체와의 '스마트 계약' 생성부터 공급망 여정 전반에서 상품의 공급처와 취급을 추적하는 것에 이르기까지 공급망 내에서 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 스마트 공장에서는 블록체인이 비즈니스 전반의 연결된 자산과 기계에 대한 액세스를 관리하여 시스템 보안과 그러한 기기에 저장된 레코드의 정확성을 보호하는 데 특히 유용합니다.
- 현대적인 데이터베이스: 인메모리 데이터베이스와 현대적인 ERP 시스템은 Industry 4.0과 모든 스마트 공장, 지능형 공급망 솔루션을 막후에서 지휘하는 두뇌 역할을 합니다. 기존의 디스크 기반 데이터베이스는 스마트 공장과 현대적인 공급망을 운영하는 데 필요한, 복잡한 데이터 관리 및 분석 기능을 제공하기에 역부족입니다.
스마트 공장 혁신 달성
전 세계의 비즈니스는 2020년에 거대한 규모의 공급망 붕괴와 운영 리스크를 경험했습니다. 코로나19가 터지기 전인 2019년에 Deloitte에서 600명 이상의 제조 부문 임원을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 참가자 중 86%가 향후 5년 이내에 "스마트 공장 이니셔티브가 제조 부문의 경쟁력을 높이는 주요 원동력이 될 것"으로 응답했습니다. 디지털 혁신과 공급망 현대화는 경쟁력과 혁신을 목표로 하는 회사에서 과거에 장기적인 목표였다면 지금은 시급하고 즉각적인 우선순위로 격상되었습니다.
스마트 공장 혁신을 어떻게 시작할 것인지는 현재 비즈니스의 위치와 비즈니스에 가장 중요한 프로세스에 따라 다릅니다. 초기 시스템 감사를 실시하면 기존 프로세스, 자산 및 비즈니스 시스템을 분석하고 조사하는 데 도움이 될 것입니다. 워크플로우와 제조 프로세스를 자동화할 수 있으려면 먼저 현재 상태를 평가해야 합니다.
또한 디지털 혁신을 시작할 때 스마트 공장의 '스마트'라는 단어는 고급 데이터 분석과 데이터 관리 능력을 나타내는 것임을 주지해야 합니다. 현대적인 데이터베이스와 선도적인 ERP 시스템은 스마트 공장의 두뇌 역할을 합니다. 이 둘은 시스템을 지지하는 고급 기능을 지원합니다. 스마트 공장 혁신 성공을 위한 주요 요인은 기존 비즈니스 시스템에서 빅데이터를 관리하고 AI, 머신 러닝 및 고급 분석과 같은 기술을 통합할 수 있는지 여부입니다.
마지막으로, 스마트 공장 혁신이 제공하는 최고의 이점 중 하나는 모든 것을 한꺼번에 추진할 필요가 없다는 것입니다. 또한 기존 비즈니스 액티비티를 중단할 필요가 없습니다. 비즈니스에서 디지털 시스템을 현대화하고 최적화하기 위해 진행하는 모든 이니셔티브는 완전히 통합된 스마트 공장을 실현하는 데 기여합니다. 또한 스마트 공장 기술은 본질적으로 데이터를 수집하고 분석합니다. 즉, 새로운 디지털 기술을 설치하는 시점부터 바로 관련 영향과 ROI를 측정하고 평가할 수 있습니다.
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