IT Solutions/Smart Factory

스마트 팩토리, 생산성의 극대화를 위한 '공장 자동화'

2019.02.14 09:30

스마트 팩토리 관련 박람회를 방문해보면, 행사장의 많은 영역을 ‘공장 자동화’ 관련 업체들이 채우고 있는 것을 볼 수 있습니다. 실제 스마트 팩토리 구축에 있어서, 생산 과정의 자동화가 공장의 생산성을 높이는데 매우 효과적인 수단이기 때문입니다.


공장에서 자동화를 통해 생산성을 높이려는 시도는 과거부터 꾸준히 진행되어 왔습니다. 컴퓨터에 의해 기계 제어가 가능해진 1970년대 이후, 공장에서는 공정을 자동화하려는 다양한 시도들이 시작되었습니다. 4차 산업혁명 시대에는 한발 더 나아가, IT 신기술들을 활용한 지능화를 통해 생산성을 높이려는 시도들이 진행되고 있습니다.


l 공장 자동화 (출처: 블룸버그 https://www.bloomberg.com/news/features/2018-06-08/tesla-model-3-photos-of-elon-musk-s-factory-in-fremont)


제조업 내에서도 산업별로 생산의 영역에서 벌어지는 일들이 다양하기에, 자동화가 활용되는 양상 또한 다양합니다. 산업에 따라서는 일부 공정을 자동화하는 산업도 있고, 공장 전체적인 자동화를 추구하는 산업도 있습니다. 생산 영역의 효율성을 추구하는 전략 중 하나로 자동화가 존재하는 것이기에, 기업은 자신의 산업 특성에 맞는 방식의 자동화를 선택하고 있습니다.


 자동화 활용 예시 1. 봉제 산업


봉제 산업은 가장 오래된 제조업종 중 하나이자, 노동 집약적인 산업입니다. 일반적으로 노동력에 기반해 생산 과정이 이루어져서 과거에 일본, 한국, 중국에서 발전해왔고, 현재는 동남아시아와 아프리카 쪽의 주력 산업이 되었습니다. 노동 집약적인 봉제 산업에서도 자동화를 통해 공장의 효율성을 높이려는 노력은 진행되고 있습니다.


봉제 산업은 표준화되지 않은 다양한 제품들을 소량으로 생산해야 하기 때문에, 단위 공정들의 복잡도가 높아 단위 공정의 자동화에 대한 효용성이 크지 않습니다. 단위 공정에서 설비를 활용하는 일이 적어, 작업자에 의존해 공정이 진행될 수밖에 없었습니다. 이에 따라 봉제 산업에서는 생산 실적을 실시간으로 파악하는 것이 힘들었고, 이에 따라 공정 현황을 파악하거나 병목 현상을 해결하는 것이 힘들었습니다.


이런 문제를 해결하기 위해서 일부 선도 기업들은 ‘옷걸이형 생산 시스템(Hanger Production System)’을 도입하기 시작했습니다. 옷걸이형 생산 시스템은 생산 실적을 집계하고 공정과 공정을 연결하는 것에 옷걸이를 활용하는 시스템입니다. 


l 옷걸이형 생산 시스템 (출처: 솔루션사 smartmrt 홈페이지)


작업자가 작업을 완료한 뒤 재공품을 옷걸이에 걸면, 옷걸이는 공정의 생산 실적을 집계합니다. 시스템은 집계된 실적을 토대로 다음 공정 작업자 중 작업량이 밀리지 않은 작업자를 판단합니다. 옷걸이는 시스템이 판단한 결과에 따라 다음 작업자에게 재공품을 전달하게 됩니다. 옷걸이형 생산 시스템을 통해 관리자들은 생산 실적을 실시간으로 집계할 수 있게 되고, 병목 공정의 정체 시간을 줄여 생산성을 높일 수 있게 되는 것입니다.


 자동화 활용 예시 2. 자동차 산업


자동차 산업의 경우, 봉제 산업과 비교했을 때 더 자본 집약적인 산업입니다. 단위 제품의 부가가치도 더 높고 생산하는 제품들도 표준화되어 있는 것들이 많아 자동화된 설비들이 많이 쓰이고, 그 때문에 자동화 부분에서 가장 앞서가는 산업 중 하나입니다.


l 공장 자동화 (출처: 블룸버그 https://www.bloomberg.com/news/features/2018-06-08/tesla-model-3-photos-of-elon-musk-s-factory-in-fremont)


자동차 산업에서 자동화를 활용하는 대표적인 예시로 테슬라(Tesla)의 프리몬트 공장(Fremont)을 생각해볼 수 있습니다. 프리몬트 공장은 ‘완전한 자동화 공장’을 목표로 지어졌습니다. 테슬라의 CEO인 엘론 머스크(Elon Musk)는 고도로 자동화된 생산 라인을 만들겠다며, 1,000대에 육박하는 자동화 로봇을 활용해 최첨단 조립 라인을 구축했습니다.


l 테슬라의 자동화 라인 (출처: electrek) / 테슬라의 R2D2를 닮은 이송 로봇 (출처: irobotnews)


자동 조립 라인 구축을 위해 테슬라는 산업용 로봇 제조사 쿠카(Kuka)와 화낙(FANUC)으로부터 산업용 로봇을 구매해 라인에 설치했고, 단위 공정들을 수행하는 산업용 로봇 외에 재공품 및 부품 등의 이동을 위한 이송 로봇(AGVs, Automated Guided Vehicles)도 활용하고 있는 것으로 알려져 있습니다.


하지만 테슬라는 로봇 군단만으로는 완전 자동화 공장에 대한 꿈을 이룰 수 없었습니다. 모든 것을 자동화 로봇으로 해결하기에는 자동차 생산 현장이 너무 복잡했기 때문입니다. 테슬라 최초의 양산형 전기차인 모델 3(Model 3)이 라인에 투입되었을 때, 로봇 군단은 잦은 오류와 그로 인한 생산 중단, 빈번한 조립 불량 등의 문제로 테슬라를 위기로 몰고 갔다고 합니다.


엘론 머스크는 과도한 자동화에 의존한 것이 실수였음을 인정했고, 완전 자동화를 포기하며 수작업 근로자들을 투입한 뒤에 테슬라를 위기에서 벗어나게 할 수 있었다고 알려져 있습니다.



하지만 테슬라의 자동화 시도는 자동차 업계 최초로 최종 조립까지 자동화를 시도했다는 점에서 혁신적이라 할 수 있습니다. 테슬라의 시행착오와 시도들 자체가, 미래 자동차 산업을 위한 시도들입니다. 그 때문에 테슬라의 제조업 혁신 도전은 미리 보는 미래 공장의 모습으로서 주목할 가치가 있다고 할 수 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.


더욱 효율적인 제조업을 만들기 위한 노력은 세계 곳곳의 다양한 제조업 분야에서 나타나고 있습니다. 이런 노력이 만들어내는 혁신은 제품을 보다 효율적으로 생산하게 하고, 기업의 경쟁력을 높여줄 것입니다.


글 l LG CNS 스마트팩토리그룹

 


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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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