스마트 팩토리 구축, 이거 모르면 실패합니다

우리나라에서 제조업을 운영 중인 A 씨는 고민이 많습니다. 공장 생산성을 높이기 위해 채용인원을 늘려서 공장을 운영 중인데, 매년 높아지는 인건비 때문에  부담이 이만저만이 아닌데요.

A 씨는 공장을 효율적 운영할 수 있는 방법을 찾기 위해 새로운 기술을 찾던 중 '스마트 팩토리'라는 방법을 찾게 되었습니다. 

인공지능(AI)와 머신러닝을 등 최신 IT 기술을 도입하여 공장의 생산성도 높이고 사고나 이슈들을 미연에 방지하여 공장 운영 효율성을 높이는 방법이라 바로 적용하고 싶지만, 스마트 팩토리의 기술을 잘못 접목하다가 실패했다는 사례들이 있어, 어떻게 해야 될지 고민 중입니다.
 

4차 산업의 핵심 키워드 

'스마트 팩토리' 

실패하지 않으면 어떻게 해야 될까요?

스마트 팩토리란?

스마트 팩토리 구현 절차

• (운전 및 정비 기술을 중심으로) 데이터 기술 융합 

• 비즈니스 기능 설계서 작성 

• 정보기술 활용 

• (컴퓨터상에서) 스마트 팩토리 플랫폼 구현 

• 경제적 가치 창출 (제품 혁명, 사업 혁명, 공정 혁명을 통해)

스마트 팩토리는 정보통신기술(ICT)을 활용하여 제품의 설계·개발·생산·물류 등 공급사슬의 모든 과정에서 데이터를 공유, 교환하며 유기적으로 연계될 수 있도록 연결하는 ‘지능형 공장’을 뜻합니다. 

즉, 데이터와 완성품 및 부품·원자재 등에 대한 데이터를 수집하여 이를 디지털화하고, 모든 공정에서 데이터를 공유·교환하며 연계하는 제조 혁명을 통해 새로운 경제 가치를 창출하는 것이 핵심입니다.

핵심 기술

이는 4차 산업혁명의 핵심 기술들을 조합하여 사용하여 스마트 제조의 최적화를 달성하는 것이 궁극적인 목표인데요. 대표적으로 다음과 같은 기술들이 포함됩니다.

• 산업용 IoT(IIoT): 사람과 기계 간의 데이터 교환 및 사용을 용이하게 하는 데이터 통신 시스템으로 연결된 상호 연결된 장치, 기계 또는 프로세스.

• 센서: 장치 및 기계에 부착된 센서가 제조 공정의 특정 단계에서 서로 다른 데이터 포인트를 수집하도록 지원하므로 작업장의 다양한 단계를 즉시 파악 가능.

• 클라우드 컴퓨팅: 스마트 팩토리에 적용하여 기존 사내 솔루션보다 저렴한 비용으로 데이터를 유연하게 저장, 처리 및 공유 가능. (작업장에서 상호 연결된 장치와 기계가 실시간으로 피드백을 제공하고, 의사결정에 도움이 되는 대량의 데이터를 신속하게 업로드할 수 있다는 장점 존재)

• 빅데이터 분석: 시간이 지남에 따라 데이터가 축적되면 생산 프로세스의 효율성, 집중해야 할 주요 지표 및 성능이 떨어지는 시스템에 대한 인사이트 획득 가능. (적절한 정보를 적시에 제공하는 빅 데이터 분석을 통해 작업장을 최적화하고, 신속한 개선 가능)

스마트 팩토리의 장점

01. 자원의 최적화 실현

주요 시스템을 중앙 집중화하면 기업은 잉여 폐기물을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 즉, 원재료를 필요 이상으로 공급할 필요가 없어지기 때문에 실제 수요에 맞게 제조할 수 있게 되죠.  

또한, 엔드 투 엔드 제조 시스템을 통해 공급망을 처음부터 끝까지 글로벌하게 관리할 수 있게 되면 제조 효율성이 증가하고 프로세스 개선도 가능해집니다!

02. 예지 보전 (豫知保全, Predictive Maintenance)

기업은 스마트 제조를 통해 생산 공정에서 발생할 수 있는 사고 또는 이슈를 조기에 식별할 수 있는 솔루션을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 인공지능(AI)과 머신러닝으로 선제적인 유지 보수를 적용할 수 있게 된다는 장점이 있죠.
 

03. 수작업 프로세스 감소

또 다른 장점은 프로세스의 최적화 및 자동화를 통해 기업이 보다 효율적으로 프로젝트를 수행할 수 있도록 지원한다는 것입니다. 즉, 사람은 반복적이거나 중요하지 않은 특정 작업을 할 필요가 없어지므로 훨씬 더 중요한 일을 처리하는 데 집중할 수 있게 되죠.
 

04. 생산성 향상

수작업 프로세스가 감소한다는 것은 바꿔 말하면 생산성 향상과도 같습니다! 굳이 사람이 처리하지 않아도 되는 반복적이고 중요하지 않은 작업을 자동화하면 팀의 생산성 향상에 도움이 됩니다.

또한, 기기 장애에 의한 갑작스러운 다운 타임을 크게 감소시킬 수 있어 안정적이고 중단 없는 생산 공정을 유지할 수 있다는 장점도 있죠.

 

스마트 팩토리 사례 - 국내 대기업

포스코 스마트 팩토리

포스코ICT는 현재 대기업을 중심으로 구축, 운영 중인 스마트 팩토리를 중견기업으로 확산하는 프로젝트를 추진 중입니다!

먼저, 냉연 코일을 소재로 주석, 니켈, 크롬 등을 도금한 강판을 생산하는 기업인 ‘TCC 스틸’이 운영하는 도금공장을 대상으로 작년 7월부터 스마트 팩토리를 구축하고 있다고 하는데요.

소재/제품 이송을 위한 물류 분야의 스마트화를 구현하여 물류 처리시간 단축과 재고관리의 효율화 달성을 목표로 하고 있습니다. 

또한, 중소벤처기업부의 스마트 팩토리 지원 사업 K-스마트 등대공장의 일환으로 반도체 핵심 소재를 생산하는 ‘동진 쎄미켐’의 스마트 팩토리 프로젝트를 통해 제조 공정에서 발생하는 데이터 활용을 위한 수집, 저장, 분석 플랫폼을 구축하고, 생산공정에 로봇을 적용하는 스마트화를 추진 중입니다!

현대 자동차 스마트 팩토리

최근 자동차 산업에서도 소프트웨어의 중요성이 커지고 있다는 것은 지난 ‘디지털 전환(DX)’ 포스팅을 통해 소개해 드린 적이 있는데요. 

테슬라에 의해 촉발된 자동차 산업 디지털 전환 경쟁이 가열되며 국내에서도 스마트 팩토리에 대한 관심이 뜨겁습니다!

현대자동차그룹 계열 소프트웨어 전문 업체인 ‘현대오토에버’ 대표이사는 신년사를 통해 “스마트 팩토리 제조 플랫폼을 핵심 사업으로 성장시키겠다”고 밝히며 올해 사업 비전을 전했는데요. 

“올해 첫 양산을 앞둔 스마트 팩토리 제조 플랫폼을 인접 사업까지 확장해 핵심 사업으로 성장시키겠다. 

차량 SW 플랫폼인 ‘모빌진’은 신규 제품과 솔루션을 양산해 성장을 위한 사업 경쟁력을 강화하고, 내비게이션 사업은 현재 수준에 만족하지 않고 고객 관점의 품질 수준을 한 단계 끌어올려 글로벌 고객에게 선보일 것”이라고 부연했습니다!

LG 에너지솔루션

지난해 최다 매출 실적을 달성한 LG 에너지솔루션도 올해는 스마트 팩토리를 통해 생산 역량을 강화하겠다고 밝혔는데요. 

글로벌 배터리 시장 규모가 33% 전망할 것으로 보고, 글로벌 배터리 시장의 수요 확대에 대응하기 위해 스마트 팩토리 구현을 추진해 나간다는 것입니다. 

사람에 의존하지 않고 기계 데이터에 근거해 모든 의사결정을 진행할 수 있는 스마트 팩토리를 통해 수율 및 생산성 개선, 품질 안정화 등을 달성한다는 계획입니다!

스마트 팩토리, 실패하는 이유

그러나 전문가들은 스마트 팩토리를 추진하는 모든 기업이 성공하는 것은 아니라고 경고합니다. 경제적인 이익을 창출하지 못하고 실효성을 내지 못해 실패하는 사례도 있다는 것인데요. 전문가가 지적하는 ‘대기업이 스마트 팩토리 구축에 실패하는 이유’는 다음과 같습니다!

“경제적 가치 창출 없는 

스마트 팩토리는 실패한 것”
 

스마트 팩토리를 추진하는 궁극적인 목표는 다양한 분석 툴과 인공지능 알고리즘, 솔루션을 적용하여 경제적 가치를 창출하는 것입니다. 

그러나 많은 대기업이 경제적 효과를 무시한 채, 프로젝트를 위한 프로젝트를 추진하면서 스마트 팩토리 구축이 실패로 끝나는 경우가 있다는 것을 염두에 두어야 하는데요.

국내 한 전문가는 이를 지적하며 성공적인 스마트 팩토리 구축을 위한 해결책으로 “시범공장에서 회사에 필요한 툴과 솔루션을 검증해 나가고, 데이터 과학자가 육성되었을 때 다른 공장으로 확산하면서 경제적 가치를 쉽게 창출할 수 있다”고 조언합니다.

그런데, 경제적 가치 창출을 위한 

‘전문가’가 부족하다!
 

장기간 축적된 데이터를 기반으로 경제적 가치를 창출하기 위해 솔루션을 도입할 때, 가장 중요한 것은 전문가, 즉, ‘데이터 과학자’ 육성입니다.

스마트 팩토리 구축에서 데이터 과학자는 인공지능의 두뇌를 만들 때 어떻게 데이터를 분류하여 기계 학습시킬 것인가를 고민하는 역할을 담당합니다.

 또한, 실시간으로 분석 판단한 결과를 신속하게 모니터링하고, 의사결정 및 조치하여 경제적 가치를 창출하는 역할을 하는 사람이 전문가이므로 꼭  필요하죠. 

그런데 문제는, 비즈니스를 설계하는 O&MT(운전 및 정비 기술) 전문가를 데이터 과학자로 육성하려면 많은 시간이 필요합니다. 

이들에게 빅 데이터 분석 언어인 R, Python 등 프로그램 언어를 배워서 분석 활용하도록 하려면 많은 시간과 노력이 들기 때문이죠.

결국 다양한 분석 툴과 인공지능 알고리즘, 솔루션을 적용하여 경제적 가치 창출이라는 성과를 검증한 후, 이를 중심으로 다른 공장으로 쉽게 확산하도록 하려면 파일럿 프로젝트를 진행하는 것이 바람직합니다.

이를 위해서는 시범 공장에서 업무를 잘 아는 현장 담당자들과 ‘외부 데이터 전문가’들의 협업이 필요하다는 이야기입니다.

스마트 팩토리 성공 방법

다양한 4차 산업혁명 기술을 유기적으로 융합하여 연결하는 ‘스마트 팩토리’를 성공적으로 구축하려면 각 단계의 전문가가 필요합니다. 

그러나 기업이 이 전문가들을 직접 양성하는데 많은 시간과 비용을 쏟는 것은 비효율적이며, 당장 프로젝트를 추진해야 하는 상황에서는 난감할 수밖에 없죠. 

이 때문에 많은 기업이 프로젝트에 바로 투입하여 내부 현장 인력들과 협업할 수 있는 외부 전문가 아웃소싱을 선택합니다. 

그러나 ‘전문가’라는 것은 단순히 지식을 보유한 사람을 뜻하지 않습니다. 풍부한 경험과 지식을 바탕으로 깊이 있는 인사이트를 도출하고, 기업이 경제적 가치를 창출하는 데 기여할 수 있는 고급 전문가를 영입하는 것이 중요한 이유입니다.

그렇다면 해결책은? 스마트 팩토리 구축을 위한 프로젝트를 추진하는 기업이라면, 고급 개발자 중심 IT 프리랜서 플랫폼 ‘이랜서’를 통해 전문가들과 협업하세요!

스마트 팩토리 구축 프로젝트,

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<이랜서를 통한 아웃소싱 협력 사례 >

• 한국전력공사 - 인공지능 예지형 배전 설비 자산관리 프로젝트

• 한화손해보험 - 권리 보험 조사 시스템

• 수협은행 - 권리 보험 전용선 시스템

• 하나투어 - '하나 허브' 시스템

• 이베이코리아 - 통합 시스템 구축 등
   

   

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