Offcanvas

AI / 디지털 트랜스포메이션 / 자동차 / 제조

정철환 칼럼 | 제조업과 자율 공장 (Autonomous Factory)

2023.09.01 정철환  |  CIO KR
자동차업계의 오랜 숙원인 자율주행 자동차는 최근 기술적으로 빠른 속도록 발전하고 있다. 아직까지 레벨3 이상의 기술을 구현한 자동차가 출시되지는 않았지만 일부 자동차 회사가 레벨4 또는 그 이상의 자율주행 자동차를 개발했다고 주장하는 사례도 있다. 자율주행 자동차는 분명히 자동차 산업은 물론 관련산업에 큰 변화를 불러올 것이다.

제품을 생산하는 제조업에서는 이미 오래전부터 생산자동화를 통한 생산체계의 개선을 추진해왔다. 공장자동화는 오래전부터 언급되는 기술이며 많은 공장들이 자동화 체계를 완성했다고 생각해왔다. 그런데 인더스트리 4.0의 등장을 시작으로 제조업에 인공지능 기술이 적용되면서 궁극적으로 나아가야 할 방향으로 자율 공장(Autonomous Factory)이라는 개념이 등장했다.

자율 공장은 어떻게 정의할 수 있는가? 자율 공장은 제조 공정 내, 외에서 일어나는 다양한 이벤트에 대해 학습할 수 있으며 공정이 실행되는 동안 직면하는 변화 상황에 실시간으로 적응하고 대응하며, 생산 및 관련 정보에 입각하여 중요한 의사 결정을 스스로 내릴 수 있으며 돌발 상화 발생 시 자동 의사결정을 통해 손실을 막을 수 있는 제조 시설이다. 자율 공장은 기존 제조 공장에서 인더스트리 4.0을 구현한 가장 이상적인 결과로 정의할 수 있다. 그러나 이를 향한 길은 복잡하며 신중한 계획이 필요하다.

자율 공장의 운영 자율성은 상황 발생 시 사람의 개입 없이 손실을 방지하기 위해 자동적으로 행동하는 제조 프로세스의 능력이다. 진정으로 자율적인 프로세스는 원하는 프로세스 KPI를 유지하기 위해 반복적으로 자체 최적화 및 자동 조정을 수행하고 손실, 지연 및 중단이 없도록 보장하는 수준이어야 한다. 이러한 공장은 공정 장비 및 작업 현장 전체에서 이동 중인 자재 물류 시스템과 지속적으로 통신하며 모든 공정 매개변수를 측정한다. 또한 ERP와 같은 엔터프라이즈 애플리케이션과 연결되어 정보를 전달하고 이를 통해 생산의 중단 없이 공장 운영을 실행할 수 있다.

완전 자율 공장은 AR, VR, 로봇 공학, 기계 학습/AI 등 모든 최신 기술이 완전히 적용, 통합된 디지털화의 정점에 있으며, 완전히 디지털화 된 자율적인 제조 운영 인프라의 목표는 기업의 모든 공장들을 유사한 디지털화 수준으로 유지하여 인더스트리 4.0의 이점을 기업 전체에서 균일하게 실현하고 지식과 경험의 공유를 통해 효율성을 상호간에 확장, 적용할 수 있도록 하는 것이다.

이러한 궁극적인 수준의 자율 공장 체계를 구현하는 것은 매우 복잡하고 어려운 노력의 결과이며 적절하게 추진하지 않을 경우 전체 또는 부분적인 실패를 초래할 수 있다. 자율 공장을 달성하는 데 필요한 대부분의 기술이 오늘날 존재하지만 이를 추진하고 접근하는 방식과 디지털 전환을 달성하기 위한 협력체계 등이 최종적인 프로젝트의 성공 또는 실패에 매우 중요하다는 것이다. 그렇다면 현재 상태에서 완전 디지털 자율 공장 설정으로 성공적으로 전환하는 데 핵심 요소는 무엇일까?

무엇보다 기업의 최고 경영진이 디지털 혁신의 필요성을 인식해야 한다. 이를 위한 가장 좋은 방법은 추구하는 변화가 무엇을 달성할 것인지 이해하는 것이다. 제조업 분야의 대부분의 최고 경영진의 주요 목표는 운영 비용을 줄이고 수익성을 높이는 것이다. 산업 혁명은 더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 제품을 생산하여 더 높은 수익성을 가능하게 한다는 명확한 목표와 비전을 추구했으며 이를 달성했다. 인더스트리 4.0 역시 이 전략을 따르며, 더 낮은 비용, 더 짧은 기간, 더 높은 정밀도로 더 높은 품질의 제품을 생산할 수 있는 능력을 제공하여 결과적으로 수익이 증가하게 만드는 것이다.

따라서 성공적인 자율 공장 구현을 위해서는 조직의 리더십이 강력한 비전과 전략을 수립해야 한다. 이는 기술적 측면 뿐만 아니라 조직 문화와 변화 관리를 요구한다. 또한 자율 공장을 구현하기 위해서는 현대적인 자동화 기술과 인공지능 기술에 대한 이해와 투자가 필요하다. 그리고 이러한 기술을 효과적으로 도입하고 기존 시스템과 통합하는 능력이 필수적이다.

데이터 활용 및 분석 측면에서 자율 공장은 다양한 센서와 IoT 장치를 통해 많은 양의 데이터를 생성하므로 이 데이터를 수집, 저장, 분석하여 운영 최적화 및 결함 예측에 활용하는 능력이 필요하다. 그리고 새로운 기술과 방법론에 대한 지식과 역량을 갖춘 인력이 필수적이며 현직 종사자들의 기술 역량 강화와 새로운 직무 역할을 위한 교육이 필요하다. 또한 자율 공장 도입은 조직 내 변화를 많은 변화를 수반한다. 이러한 변화를 효과적으로 관리하고 조직 문화를 혁신하여 새로운 방향으로 나아갈 수 있는 능력이 요구된다.

그리고 자율 공장은 전반에 걸쳐 디지털 시스템과 연결되어 운영되므로 사이버 보안 문제와 안정성 문제가 더욱 중요하다. 적절한 보안 조치와 안전 시스템을 갖추는 것은 필수적인 요건이다.

자율 공장의 구현을 성공적으로 추진하기 위해서는 복잡한 프로젝트 관리와 다양한 팀 간의 협업 능력이 요구되며 시스템의 다양한 부분을 효과적으로 조율하고 관리하는 능력을 보유한 추진 조직을 구성하여야 한다. 그리고 구현 이후에도 자율 공장은 기술과 환경의 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 지속적인 혁신과 개선을 추구하며 새로운 기술 도입과 프로세스 개선을 지속적으로 진행해야 한다.

이러한 자율적인 공장 인프라를 구축하기 위한 준비과정에서는 다음과 같은 사항에 대해 고민하고 계획을 수립하여야 한다.

- 기업 내 모든 공장에 대한 공통 운영 비전 수립
- 공장 전반에 걸쳐 현재 수준의 공통 디지털 역량을 분석하고 정의
- 변화를 통한 공장 구현의 여정을 추진하는 과정에 대한 명확하고 자율적인 로드맵 수립
- 프로젝트가 진행됨에 따라 검토 및 개선될 모범 사례 공유 및 기준 배포 프로세스를 설정
- 합의되고 확립된 기술 표준 및 통합 프로토콜을 기반으로 필수 IT 애플리케이션의 배포 및 적용 계획 수립
- 구현 효율성을 활용하고 공통 조직 모델을 활용하기 위한 공통 구현 모델 및 운영 모델의 개발 및 배포 계획 수립

궁극적인 자율 공장의 구현을 완성하게 됨으로써 얻을 수 있는 효과로는 생산성 향상 및 제품의 품질 향상은 물론 돌발상황 발생에 대응한 생산 유연성과 반응성의 증가, 인간-로봇 협업체계 고도화, 생산 비용절감, 환경 영향의 감소 및 근로 환경의 개선 등 제조업이 그 동안 가지고 있는 대부분의 문제에 대한 해결을 바라볼 수 있을 것이다.

하지만 현실에선 아직까지도 개발된 지 20년이 넘은 MES 시스템을 사용하고 있는 제조업도 드물지 않다. 일부 선두 그룹의 제조사를 제외하면 대부분의 제조기업들은 DX에 대한 관심이 금융, 서비스 분야보다 낮다. 하지만 자율 공장에 대한 비전을 궁극적으로 추구하지 않으면 미래 경쟁력을 잃게 될 가능성이 높다. 따라서 비록 어려운 길이고 많은 투자가 따라야 하는 비전이지만 지금부터 단계별 계획을 수립하고 추진할 것을 권유하는 바이다.

* 정철환 상무는 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 그룹 IT 계열사의 사업부를 이끌고 있다. 저서로는 <SI 프로젝트 전문가로 가는 길>과 <알아두면 쓸모 있는 IT 상식>이 있으며, 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr
 
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.