대량 생산을 혁신하는 스마트 제조 기술

제조 공정에 고도로 통합된 고급 기술을 사용하는 스마트 제조(SM)는 기업 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 기술의 발전과 점점 더 세계화되고 디지털화된 시장으로 인해 제조업체는 경쟁력과 수익성을 유지하기 위해 스마트 제조 기술을 채택하고 있습니다.

사물인터넷(IIoT)의 혁신적인 애플리케이션인 SM 시스템은 첨단 센서를 사용해 조직의 중요 자산에서 성능 및 상태 데이터를 수집합니다.

인더스트리 4.0 디지털 혁신의 일환인 스마트 제조는 인공 지능(AI) 애플리케이션, 사물인터넷(IoT), 로봇공학, 증강 현실 등과 같은 최신 기술과 진단 도구를 결합하여 전사적 자원 관리(ERP)를 최적화함으로써 기업의 민첩성과 적응력을 높입니다. 

이 아티클에서는 스마트 제조 시스템과 관련된 주요 기술, SM 프로세스 도입의 이점, SM이 제조 산업을 변화시키는 방식에 대해 살펴봅니다.

스마트 제조(SM)는 다양한 신기술이 협력하여 전체 생산 에코시스템을 간소화하는 정교한 프로세스입니다.

주요 SM 도구는 다음과 같습니다.

산업용 사물인터넷(IIoT)

IIoT는 서로 연결된 기계, 도구, 센서로 구성된 네트워크로, 상호 및 클라우드와 통신하며 데이터를 수집하고 공유합니다. IIoT 연결 자산은 산업 제조 시설이 클라우드 컴퓨팅을 활용하고 지원되는 기계 간의 통신을 촉진하여 장비를 관리하고 유지 보수하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기능은 여러 기계의 데이터를 동시에 사용하고 프로세스를 자동화하며, 제조업체에 보다 정교한 분석을 제공합니다.

스마트 공장에서 IIoT 장치는 머신 비전(machine vision)을 개선하고, 재고 수준을 추적하고, 데이터를 분석하여 대량 생산 프로세스를 최적화하는 데 사용됩니다. 

IIoT는 인터넷에 연결된 스마트 자산이 진단 데이터를 서로 통신하고 공유하도록 하여 시스템과 자산을 즉시 비교할 수 있게 할 뿐만 아니라, 제조업체가 전체 대량 생산 운영에 대해 보다 정확한 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

인공 지능(AI)

스마트 제조에서 AI 기술의 가장 중요한 이점 중 하나는 실시간 데이터 분석을 효율적으로 수행할 수 있다는 점입니다. IoT 장치와 센서가 기계, 장비, 조립 라인에서 데이터를 수집하면 AI 기반 알고리즘이 입력을 빠르게 처리하고 분석해 패턴과 추세를 파악함으로써, 제조업체가 생산 공정의 성과를 파악할 수 있습니다.

기업은 AI 시스템을 활용해 이상 및 장비 결함을 식별할 수도 있습니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘과 신경망 네트워크는 데이터 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 기반으로 의사결정을 내리는 데 도움이 될 수 있으므로, 제조업체는 생산 공정 초기에 품질 관리 문제를 파악할 수 있습니다.

또한 스마트 유지보수 프로그램의 일환으로 AI 솔루션을 활용하면 제조업체가 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 예측 유지보수 구현
• 공급망 관리 간소화
• 작업장 안전 위험 식별

로봇 공학

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 조립, 용접, 자재 취급과 같이 반복적이거나 위험한 작업을 로봇이 대신 수행하는 스마트 제조의 핵심 동력이 되었습니다. 로봇 공학 기술은 인간 작업자보다 반복 작업을 더 빠르게 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 정확도와 정밀도 면에서도 훨씬 뛰어나 제품 품질을 개선하고 결함을 줄이는 데 기여합니다. 

로봇 공학은 또한 매우 다용도로 활용 가능하며 다양한 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있어, 높은 유연성과 적응성이 요구되는 제조 공정에 적합합니다. 예를 들어 네덜란드의 Phillips 공장에서는 로봇이 이 브랜드의 전기면도기를 만들고 있습니다. 일본의 Fanuc 공장은 산업용 로봇을 사용해 산업용 로봇을 제조함으로써 교대 근무당 감독자 4명으로 필요한 인력을 줄였습니다.

무엇보다도 SM 접근 방식에 관심이 있는 제조업체는 로봇 공학을 IIoT 센서 및 데이터 분석과 통합하여 보다 유연하고 반응성이 뛰어난 생산 환경을 구축할 수 있습니다.

클라우드 및 엣지 컴퓨팅 

클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 스마트 제조 공장의 운영 방식에 중요한 역할을 합니다. 클라우드 컴퓨팅은 조직이 데이터 수집 및 스토리지를 원격으로 관리할 수 있도록 지원하므로, 온프레미스 소프트웨어 및 하드웨어가 필요하지 않으며 공급망의 데이터 가시성을 높일 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션을 통해 제조업체는 IIoT 애플리케이션 및 기타 미래 지향적인 기술(예: 엣지 컴퓨팅)을 활용해 실시간 장비 데이터를 모니터링하고 운영을 보다 쉽게 확장할 수 있습니다.

반면 엣지 컴퓨팅은 연산과 데이터 저장을 중앙 클라우드 기반 데이터 센터가 아닌, 제조 운영에 더 가까운 곳에서 처리하는 분산 컴퓨팅 패러다임입니다. 스마트 제조의 맥락에서 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 장치 및 기계에 더 가까운 네트워크 엣지에 컴퓨팅 리소스와 데이터 스토리지를 배포하여, 더 많은 양의 장비 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있도록 합니다.

스마트 제조에서 엣지 컴퓨팅은 제조업체가 다음과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

• 장거리 빅데이터 전송과 관련된 네트워크 대역폭 요구 사항, 대기 시간 문제, 비용을 줄입니다.
• 민감한 데이터를 자체 네트워크 내에 유지하여 보안 및 규정 준수를 개선합니다.
• 중앙 데이터 센터 가동 중단 시간 및/또는 네트워크 중단 중에도 중요한 시스템을 계속 작동시켜 운영 안정성과 복원력을 개선합니다.
• 여러 소스의 데이터(예: 재고, 성능 및 고객 수요)를 분석하여 워크플로를 최적화함으로써 개선이 필요한 부분을 찾고 자산 상호 운용성을 높입니다.

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 함께 사용하면 조직은 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 활용해 더 광범위한 제조 운영으로 기술 접근성을 확장할 수 있습니다.

의사 결정의 지연이 생산 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있는 제조 환경에서 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 제조 기업이 장비 고장, 품질 결함, 생산 라인 병목 현상 등을 신속하게 식별하고 대응하는 데 도움이 됩니다.

블록체인

블록체인은 거래를 기록하고 자산을 추적하며 비즈니스 네트워크 내에서 사이버 보안을 개선하는 데 도움이 되는 공유 원장입니다. 스마트 제조 실행 시스템(MES)에서 블록체인은 원자재부터 완제품에 이르기까지 공급망의 모든 단계에 대한 변경 불가능한 기록을 생성합니다. 제조업체는 블록체인을 사용하여 상품과 자재의 이동을 추적함으로써 생산 공정의 모든 단계를 투명하고 안전하게 유지하고, 사기 위험을 줄이며 책임성을 향상시킬 수 있습니다.

블록체인은 거래 추적 및 검증과 관련된 많은 프로세스를 자동화하여 공급망 효율성을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 조직은 스마트 계약(계약 조건이 코드로 직접 작성되어 자동으로 실행되는 계약)을 활용하여 제품의 진위를 확인하고, 배송을 추적하며, 결제를 진행할 수 있습니다. 이를 통해 수동 프로세스와 관련된 시간과 비용을 줄이는 동시에 정확도를 높이고 오류 위험을 줄일 수 있습니다.

또한 제조업체는 블록체인 기술을 활용해 소유권 기록을 작성하여 지적 재산을 보호하고, 생산 공정의 환경적 영향을 추적하여 지속가능성 관행을 개선할 수 있습니다.

디지털 트윈

디지털 트윈은 스마트 제조 분야에서 점점 더 대중적인 개념이 되고 있습니다. 디지털 트윈은 센서가 장착된 물리적 객체나 시스템의 가상 복제본으로, 인터넷에 연결되어 데이터를 수집하고 실시간 성능 정보를 제공합니다. 디지털 트윈은 제조 프로세스, 기계, 장비의 성능을 모니터링하고 최적화하는 데 사용됩니다. 

디지털 트윈은 장비에서 센서 데이터를 수집하여 이상 징후를 감지하고 잠재적인 문제를 식별하며, 생산 프로세스를 최적화하는 방법에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 또한 제조업체는 디지털 트윈을 활용해 구현하기 전에 시나리오를 시뮬레이션하고 구성을 테스트하며, 원격 유지 관리 및 지원을 용이하게 할 수 있습니다.

3D 프린팅

적층 제조(Additive Manufacturing)라고도 하는 3D 프린팅은 기업이 제품을 설계하고 시제품을 제작하며 생산하는 방식을 변화시킨 빠르게 성장하는 기술입니다. 스마트 팩토리는 주로 3D 프린팅을 사용하여 복잡한 부품과 구성 요소를 빠르고 정확하게 제조합니다.

사출 성형과 같은 전통적인 제조 공정은 프로토타입 부품 형상이 복잡할 경우 한계가 있을 수 있으며, 생산을 위해 여러 단계와 작업이 필요할 수 있습니다. 제조업체는 3D 프린팅을 통해 복잡한 형상을 한 번에 생산할 수 있어 제조 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

3D 프린팅은 기업이 다음과 같은 작업을 수행하도록 도와줍니다.

• 디지털 설계 파일을 사용하여 맞춤형 제품 및 구성 요소를 개발합니다.
• 작업 현장에서 바로 프로토타입을 제작하고 테스트합니다.
• 주문형 제조를 활성화하여 재고 관리 프로세스를 간소화합니다.

예측 분석 

스마트 제조는 IIoT 센서, 생산 시스템, 공급망 관리 시스템 등 다양한 소스에서 데이터를 수집, 처리, 분석하기 위해 데이터 분석에 크게 의존합니다. 고급 데이터 분석 기술을 사용하면 예측 분석을 통해 비효율성, 병목 현상, 품질 문제를 사전에 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조 부문에서 예측 분석의 주요 이점은 결함 감지를 강화하여 제조업체가 가동 중단 시간과 장비 고장을 방지하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있다는 점입니다. 예측 분석을 통해 조직은 유지 보수 일정을 최적화하여 유지 보수와 수리에 가장 적합한 시간을 결정할 수 있습니다.

IBM Maximo Application Suite와 같은 스마트 제조 솔루션은 기존의 제조 방식에 비해 다음과 같은 많은 이점을 제공합니다.

• 효율성 향상: 스마트 제조는 생산 프로세스를 최적화하고 데이터 융합 이니셔티브를 촉진하여 조직의 효율성을 개선할 수 있습니다. 제조업체는 새로운 정보 기술을 활용하여 생산 오류를 최소화하고, 낭비를 줄이고, 비용을 절감하며, 전반적인 장비 효율성을 개선할 수 있습니다.
• 제품 품질 개선: 스마트 제조는 기업이 공정 제어 및 제품 테스트를 개선하여 더 높은 품질의 제품을 생산할 수 있도록 지원합니다. 제조업체는 IIoT 센서와 분석을 사용하여 생산 처리량을 실시간으로 모니터링하고 제어하여, 제품 품질에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하고 수정할 수 있습니다.
• 유연성 향상: 스마트 제조는 제조업체가 변화하는 시장 수요에 빠르게 적응하고 수요 예측의 이점을 극대화하여 생산 유연성을 향상시킵니다. 제조업체는 로봇 공학과 AI 도구를 활용하여 제품 설계나 생산량 변화에 맞춰 라이프사이클 전반에 걸쳐 생산 라인을 신속하게 재구성하고, 가치 사슬을 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

IBM Maximo Application Suite는 포괄적인 엔터프라이즈 자산 관리 시스템으로, 조직이 자산 성능을 최적화하고 자산 수명을 연장하며 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄일 수 있도록 지원합니다. IBM Maximo는 포괄적인 CMMS 기능을 갖춘 통합 AI 클라우드 플랫폼을 사용자에게 제공하여, 고급 데이터 분석을 수행하고 유지보수 관리자가 보다 스마트하고 데이터 중심적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.