2016년 3월, 전 세계에 그리고 특히 대한민국에 커다란 의미를 부여한 이벤트가 발생했습니다. 바로 알파고가 바둑에서 이세돌 9단을 이긴 사건입니다. 물론 그 이전에도 퀴즈나 체스 게임에서 컴퓨터가 사람을 이긴 경우는 많았으나, 경우가 수가 무한에 가깝다고 하는 바둑에서 이런 일이 발생했다는 사실에 많은 사람이 충격을 받았습니다.
하지만 대한민국에 커다란 의미가 부여된 이유는, 그 사건 이전에는 소수의 사람만 확신하고 있었던 자율주행이나 가상 현실 같은 신기술이 먼 미래가 아니라 이미 거대한 물결로 일상생활의 한 가운데 들어와 있다는 것을 거의 모든 분이 자각하게 되었기 때문이 아닐까 생각합니다.
누구나 ‘4차 산업혁명’, ‘초 연결시대’, ‘초 지능시대’, ‘데이터 사이언스’ 등의 단어에 관해 이야기하게 되었으며, 제품을 만드는 생산 현장에서는 ‘스마트 팩토리’라는 개념으로 알려지게 되었습니다.
‘스마트 팩토리’를 떠올릴 때 과거 SF 영화에서처럼 기계가 스스로 물건을 만들고 물건이 저절로 이송되는 공장을 떠올리기 쉬운데, 실제 현실에 적용된 사례에서는 이미 그보다 더 발전된 모습도 확인할 수 있습니다. 대표적인 사례 중 글로벌 제조 업체인 지멘스의 암베르크 공장 사례와 스포츠 업계 아디다스의 ‘스피드 팩토리’를 소개합니다.
‘스마트 팩토리'를 이야기할 때 가장 많이 회자되는 지멘스의 암베르크 공장은 높은 생산성과 품질관리로 유명합니다.
l 지멘스 암베르크 공장 (출처: 위키미디어, Rufus46)
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/54/Siemens_M%C3%BCnchen_Perlach.jpg
이 공장은 설비 자동화 외에도 다양한 기술을 접목하여 높은 생산성과 품질관리 수준을 확보했는데, ‘디지털 트윈’, 센서를 통한 정보의 수집•활용 등이 잘 알려져 있습니다. '디지털 트윈'은 제조 현장의 상황을 실시간으로 IT 시스템을 통해 확인•제어가 가능하게 하는 기술이지만, 특히 제품을 만들기 전 가상으로 시제품을 만들어 봄으로써 발생 가능한 문제점을 사전에 테스트하여 개발 비용과 시간을 단축할 수 있습니다.
또한 공정률•불량률 등의 단순한 결과 정보뿐만 아니라, 불량품이 발생할 경우 어느 협력사의 부품인지, 어느 공정에서 발생한 것인지, 그 시간에 작업한 작업자는 누구인지, 어떤 특정한 시간대에 불량 발생 빈도가 높은지 등에 대한 상세 정보를 알 수 있어, 현장의 문제점을 즉시 알아내거나 문제의 근본 원인을 해결하는 데 중요한 자료로 활용합니다.
이외에도 한 라인에서 동시에 여러 제품을 생산할 수 있도록 하는 등 다양한 노력을 통해, 20여 년간 생산량이 13배 증가하는 동안 인력은 동일 수준을 유지하고 있으며, 1,000종이 넘는 제품을 연 1,200만 개 이상을 생산함에도 불량률은 0.0009%, 기존 공장 대비 에너지 소비량은 30% 수준, 부품 입고부터 제품 출하까지 걸리는 시간은 50% 수준으로 줄였다고 알려집니다.
l 디지털 트윈(좌) / 스마트 팩토리 지멘스 Amberg 공장 내부(우) (출처: 지멘스)
1993년 마지막 공장이 문을 닫은 지 23년 만에, 독일 내에서 아디다스 운동화를 생산할 수 있도록 가능하게 한 것이 ‘스피드 팩토리’입니다. 이는 다품종 소량 생산을 가능하게 하고, 해외에서 아웃소싱하던 공장을 독일로 리쇼어링 할 수 있도록 하여 많은 기업의 벤치마킹 대상이 되고 있습니다.
l 아디다스 스피드 팩토리 (출처: https://www.weloveadidas.com/2016/08/11/adidas-speedfactory/)
아디다스의 ‘스피드 팩토리’에서는 일반 소비재 제품에 있어서 자동화 기술이 얼마나 적용할 수 있는지를 확연히 볼 수 있습니다. 원단을 오리고, 깔창을 붙이고, 뒷굽을 만드는 등의 거의 모든 작업을 사람 대신 지능화된 로봇이 수행하며, 일부 부속품들은 3D프린터로 제작합니다. 생산 직원은 소재를 기계가 인식할 수 있는 위치에 가져다 놓는 역할만 할 뿐입니다.
또한 ‘스피드’라는 단어에서 연상되듯이 고객 주문에서부터 배달까지의 시간을 획기적으로 줄였습니다. 소비자는 운동화 색상이나 디자인뿐만 아니라 갑피, 안감, 깔창, 끈, 뒷굽 형태, 높이 등을 자신만의 원하는 취향에 따라 선택을 할 수 있는데, 이런 개개인의 주문이 입력되는 시점에서부터 생산이 완료되는 시간은 5시간밖에 걸리지 않습니다.
연간 50만 켤레를 생산하는 이 공장은 공장 유지 보수나 관리 등에 필요한 직원을 제외하면, 생산 현장에 직접 관여하는 인원은 단 10명입니다. 기존 방식으로 동일 물량을 생산할 경우 필요한 600여 명의 인원과 비교해 볼 때 획기적 수준의 생산성 향상을 확인할 수 있습니다.
l 아디다스 스피드 팩토리(좌) / 3D 프린팅 Process(우) (출처: 아디다스 그룹)
위의 두 사례뿐만 아니라 공장 내 모든 설비와 제품 정보가 실시간으로 인터넷과 클라우드를 통해 공유되고 분석되는 GE의 ‘Brilliant Factory’ 등 ‘스마트 팩토리’를 통한 경쟁력 확보는 제조 영역에서 필수 항목이 되었습니다. 다만 이러한 경쟁력은 기계가 자동으로 제품을 만들고, 실시간 생산 정보가 보이는 등의 ‘겉으로 드러나는 자동화 또는 신기술’과 ‘안에서 작동하는 원리’가 함께 작동할 때 확보됨을 이해하는 것이 중요합니다.
‘안에서 작동하는 원리’가 지멘스나 아디다스의 사례에 적용되는 방식을 보면,
지멘스 암베르크 공장의 ‘디지털 트원’이 제대로 작동하기 위해서는 가상의 설계를 가능하게 하는 Tool이 필요하고, 설계 결과에 따른 영향을 예측할 수 있는 정보가 미리 축적•분석 가능해야 합니다.
공정률•불량률 등 생산 과정에 관한 정보를 알기 위해서는 설비 운전 정보나 상태 정보, 생산 시작과 완료 등의 정보가 실시간으로 처리되어야 합니다. 지멘스의 암베르크 공장에서는 매일 5,000만 개의 정보가 실시간으로 처리된다고 합니다.
하나의 라인에서 여러 제품을 생산하기 위해서 다수 제품에 대한 계획뿐만 아니라 설비 고장 등의 Event 발생 시에도 이를 대처할 수 있는 실시간 Planning Tool이 있어야 합니다.
아디다스의 사례에서도 개인화된 주문 정보가 디자인 정보, 기계의 움직이는 동작 (개인 Size에 따라)까지 모두 정확하게 연계가 되어야 생산할 수 있습니다.
색상, Size, 안감, 깔창 등의 개인화된 주문에 맞추어 기계가 작동할 때, 각각의 필요 자재를 정확한 시간에, 그 물건을 만드는 기계에 제공해 주어야 합니다.
결국 선진화된 공장, ‘스마트 팩토리’는 자동화된 설비뿐만 아니라 정보의 입력, 저장, 처리를 수행하는 ‘정보 시스템’ 기반 또한 마련되고, 그 위에 최신의 기술을 적용할 때 제대로 구현된다고 할 수 있습니다.
제조 현장에 사용되는 정보 시스템으로는 MES(Manufacturing Execution System), QMS(Quality Management System), Planning System 등 다양한 Tool이 있으며, 인공지능, 데이터 사이언스, 비전(Vision) 등의 겉으로 드러나는 자동화 또는 신기술과 조화를 이루어 현장 상황에 맞게 쓰일 때 획기적이거나 지속적인 개선 결과가 나타나게 됩니다.
암베르크 공장의 경우 PLM(Product Lifecycle Management), PLC(Programmable Logic Controller), 파워 엔지니어링, MES 등의 시스템 구축은 물론이고, 정보 관리를 위한 별도 조직을 운영하는 등 25년 이상의 투자와 개선의 결과이며, 아디다스의 경우에도 소재부터 부품 조달에 이르기까지 관련된 수십 개의 업체가 공동으로 만들어 낸 합작품입니다. 즉 단순히 설비를 자동화하는 것이 아니라 소재부터 부품 조달까지 모든 작업이 정보통신기술(ICT)과 결합해야 가능한 것입니다.
‘스마트 팩토리’의 적용 범위에서 볼 때, 생산 현장에서만의 정보를 활용하거나 새로운 기술을 적용하는 것은 아닙니다. 제품 개발•설계 업무에서부터 정보를 연계하는 디지털 트윈, 고객 주문 정보와 생산 정보의 연계 등 회사 내 업무 범위를 넘어 협력사 자재 품질 정보•생산 정보, SNS(Social Network Service) 상의 고객 불만 사항 등 전체 Value Chain 관점에서 고민하고 개선하는 것이 선진 사례에서는 당연시되고 있습니다.
LG CNS도 제조업 혁신에 앞장서 스마트 팩토리 플랫폼 팩토바(Factova)를 제공하고 있습니다. 공장의 효율성과 불량률을 최소화하기 위해 기존의 공장 자동화 수준을 넘어 데이터 기반의 실시간 자율 운영 공장을 구현합니다.
팩토바를 활용할 경우 기획 기간을 2~3개월 단축하고, LG CNS AI 빅데이터 플랫폼 DAP의 딥러닝을 통해 품질검사 정확도를 99.7%까지 개선하는 등 생산효율을 극대화 할 수 있습니다.
그리고, 팩토바는 데이터 수집 및 제어, 정보화, 지능화 등 총 3개 계층으로 구성되어 있는데요. 데이터 수집 및 제어 계층에서는 각종 설비와 센서를 통해 빠르게 데이터를 수집하고, 정보화 계층에서는 계획부터 관리까지 제조의 전 라이프 사이클을 정보화 해 관리합니다. 지능화 계층에서는 AI, 빅데이터 기술과 접목하여 정보 전달뿐만 아니라 판단까지 제공합니다.
또한, 완성품(LG전자), 부품(LG디스플레이, LG이노텍), 소재(LG화학) 등 LG그룹 계열사 공장에서의 다양한 성공 레퍼런스를 보유하고 있는 것도 큰 장점입니다. 제조 역량을 집대성하여 실질적인 고객의 니즈를 반영한 맞춤형 스마트 팩토리를 구축할 수 있기 때문입니다.
컴퓨터가 생각하고 예측하는 수준을 넘어 이제는 예측 결과에 따라 대응까지 가능하게 하는 수많은 기술이 ‘4차 산업혁명’이라는 이름으로 개발되고 있습니다. 외국의 선진 업체에서는 이미 시스템에 의한 자율 운전 공장이 시도되는 상황에서 제조 경쟁력을 갖추기 쉽지 않은 상황입니다.
선진화된 ‘스마트 팩토리’는 하루에 만들어지지 않고, 어느 하나의 기술을 적용한다고 구현되기도 어렵습니다. 비즈니스 환경과 현장 상황에 적합한 자동화, 정보화, 지능화 기술을 적절히 구현할 때 경쟁력 확보가 가능해질 것으로 생각됩니다.
글 l LG CNS 스마트팩토리그룹
['스마트 팩토리' 연재 현황]
[1편] 지멘스와 아디다스를 통해 알아보는 스마트 팩토리
[3편] 스마트 팩토리, 생산성의 극대화를 위한 '공장 자동화'
[4편] 인간과의 공존이 가능한 스마트 팩토리 협동 로봇
[6편] 제조업의 품질관리, 스마트 팩토리로 답을 찾다.
[7편] 부품 결함 검사, 3주에서 3일로 단축하는 디지털 트윈
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