IT Solutions/Smart Factory

부품 결함 검사, 3주에서 3일로 단축하는 디지털 트윈

2019.04.23 09:30

최근 한 항공기 업체의 차세대 주력 기종이 추락하는 사고로 이슈가 되고 있습니다. 이 모델은 기존 대비 항속거리, 수송량, 연료 효율을 획기적으로 개선해 전 세계적으로 인기가 높아, 주문해도 언제 인도받을 수 있을지 모를 정도로 인기가 있었는데요. 이런 신모델이 안전성 논란으로 전 세계에서 운항 중지 조치가 내려진 상태입니다.


l 출처: AIRBUS Group


사람의 생명과 직결되는 항공기, 자동차 등의 제품들은 제품 기획 단계부터 철저한 품질 관리를 위한 계획을 수립하고, 개발 단계에서는 수많은 프로토 제품을 만들어 보고 테스트를 진행하게 됩니다. 물론 다른 제품들도 이러한 과정들을 거치지만 단 한 번의 품질 문제로 기업의 존폐까지 영향을 끼칠 수 있는 제품들은 그 단계 및 과정이 훨씬 복잡하고 설정된 기준을 통과하기도 매우 어렵습니다. 이는 필연적으로 매우 큰 R&D 비용과 기간으로 연결됩니다.


기업들은 경쟁사보다 적은 R&D 비용과 시간으로 혁신적인 제품을 시장에 출시하기 위해 많은 노력을 하고 있는데요. 오늘은 제품 개발 과정에서 적용하고 있는 디지털 트윈에 대해서 얘기해 보고자 합니다.


 디지털 트윈 기술의 활용


디지털 트윈(Digital Twin)은 가상 공간에 실물과 똑같은 물체, 시스템, 환경 들을 만들어 다양한 시뮬레이션을 통해 검증해 보는 기술을 말하는데요 항공, 건설, 헬스케어, 에너지, 국방, 도시 설계 등 다양한 분야에서도 활용되고 있습니다. 예를 들어 항공기가 비행하면서 겪게 되는 환경 정보를 수집해 디지털 트윈에 적용하면 환경이 항공기에 미치는 영향을 파악하고 기기 고장을 예측할 수 있게 되는 개념입니다.



항공기 제작 업체인 에어버스 사는 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기술을 디지털 트윈과 접목해 그들의 제품 설계 및 개발과 유지 보수 활동에 적극적으로 활용하고 있는데요. 첫 번째로 소개하는 내용은 고객 요구 사항 관리 영역의 활용 사례입니다. 완성된 제품을 확인하고 구매하는 것이 아닌 고객 요구 사항을 반영하여 맞춤형 제품을 생산하는 수주 제품의 경우는 고객의 요구 사항과 완성된 최종 제품을 일치시키는 것이 중요합니다.


에어버스사의 헬리콥터 MRH-90 모델은 사용자가 VR 헤드셋을 쓰고 실내 공간을 실제와 같이 구현한 3D 가상 환경에서 다양한 장비들을 장착하거나, 이를 장착했을 시 실제 운영하는 모습을 시뮬레이션해 볼 수 있습니다.


예를 들어, 의료 헬리콥터를 주문하기 위해서는 가상의 캐빈 안에 환자 이송 공간 및 산소 탱크, 검사 장비 등의 디바이스들은 장착해보고 최적의 맞춤형 공간을 구성할 수 있습니다. 이처럼 디지털 트윈 기술을 통해서 고객의 요구 사항을 즉각적으로 반영하고 이를 다시 고객에게 피드백해 잠재된 고객 요구 사항을 시각화(Visualize)할 수 있게 되면 고객의 목적에 맞는 제품 구성이 빠르게 가능하고 개발 단계에서 빈번히 일어나는 시행착오를 최소화할 수 있습니다.


l 에어버스 VR 활용 모습 (출처: https://bit.ly/2GwYL7Z)


두 번째는 제품 개발 및 생산에서의 활용 사례입니다. 증강현실(AR) 기술을 통해서는 물리적인 부품 위에 가상의 부품을 결합하여 디자인 리뷰 및 기계적인 동작 성능 등을 실시간으로 검증할 수 있게 합니다. 이를 통해 마케팅, 디자인, 개발, 생산 등 부서 간 의사소통 및 의견 조율이 쉽게 가능해지며, 제품 개발 중에 발생하는 다양한 이슈에 대해서도 빠르게 대응이 가능합니다.


제조 과정에서는 개발 데이터, 상세 설계 정보를 바탕으로 제조 업무와 검사 업무에서 활용할 수 있습니다. 에어버스사는 2011년부터 현장 엔지니어에게 항공기의 3D 모델을 디스플레이 할 수 있는 휴대용 장비를 공급하고 부품의 사이즈, 위치, 센서 값 등을 실시간으로 확인할 수 있게 하여 생산 및 검사 업무에 활용하고 있다고 합니다.


A380 기체에는 약 60,000여 개의 브라켓 부품이 있다고 하는데요. 이중 단 하나에만 결함이 있어도 항공기는 추락 사고로 이어질 수 있다고 합니다. 디지털 트윈 기술 도입 이전에는 이를 모두 검사하기 위해서는 3주의 시간이 걸렸는데요 도입 이후에는 단 3일 만에 이를 모두 검사할 수 있다고 합니다.


l 에어버스 VR 활용 모습 (출처: https://bit.ly/2vdU2By)


마지막 활용 사례는 서비스 영역입니다. VR, AR 기술이 발전하고 보편화 됨에 따라 개발, 생산 외 영역으로도 기술의 적용이 확장되고 있습니다. 서비스 관점에서는 특정 부품을 AR 디바이스로 비추면 정비 지침 및 수리 방법이 자동으로 디지털화되어 표시되며, 예상되는 문제 및 해결 방법도 추천을 해주게 됩니다.


에어버스사는 이러한 ‘핸즈프리 가이드’를 통해 관련 업무 시간의 약 25%를 줄이는 성과가 있었다고 합니다. HR 관점에서는 신규 직원의 교육에 도입해 일방적인 지식 전달이 아닌 가상의 실습까지 포함하는 양방향 교육이 이루어지게 되어 교육의 성과도 크게 향상시켰습니다.


 디지털 트윈을 위한 디지털 스레드의 중요성


스마트 팩토리를 추진하는 목적은 무엇일까요? 여러 가지 목적이 있겠지만, 중요한 것 중 하나는 고객 요구 사항에 맞게 품질이 보장되는 제품을 개발하고 생산해 급격하게 변화하는 시장 환경에서 빠르게 대응하는 것입니다.


이를 가능케 하는 기술들 예를 들어 IoT, Big Data, Cloud, VR, AR, 디지털 트윈 등은 앞으로도 계속 발전하고 새로운 기술들이 쏟아져 나올 것입니다. 여기서 우리는 이러한 기술들을 학습하고 어떻게 적용할지 고민해야 하지만, 그 이전에 가장 중요한 부분을 먼저 생각해 봐야 합니다. 그것은 바로 이 기술들이 사용할 정보 즉 ‘데이터’입니다.


l 디지털 스레드 (출처: https://bit.ly/2ItfwTI)


디지털 스레드(Digital Thread)는 제품의 수명 주기(Life Cycle) 전반에 걸쳐 생성되는 데이터를 통합 관점으로 데이터의 흐름을 연결하고 추적하고 활용할 수 있게 하는 커뮤니케이션 체계를 말합니다.


예를 들어 마케팅 부서에서 고객의 요구 사항을 수집하고, 개발 부서는 이를 바탕으로 제품 규격 및 BOM(Bill of Material)과 3D CAD 데이터를 생성합니다. 품질 부서는 제품 규격 데이터를 기반으로 검사 기준 데이터를 생성하고, 생산 부서는 검사 기준 데이터를 기반으로 공정 관리 데이터를 만들게 됩니다.


디지털 스레드는 각각의 단계 및 부서에서 생성되는 데이터를 통합 관점에서 연결해 관리하고 필요한 데이터를 적시에 적절한 곳에 전달할 수 있는 체계를 말합니다. 앞에서 소개한 에어버스사의 디지털 트윈 기술을 활용한 사례들도 제품과 부품의 규격, BOM, 3D CAD, 검사 기준, 설계 변경 등의 데이터가 디지털화되고 체계적으로 연결하여 관리하는 노력을 오랜 시간 선행하였기에 가능한 것입니다.


이러한 디지털 스레드는 에어버스뿐만 아니라 대부분의 글로벌 기업에서 중요하게 진행하고 있는 활동입니다. 몇 해 전 독일의 Industry 4.0 핵심 연구 기관인 아헨 공대를 방문해 벤치마킹할 기회가 있었는데요. 독일의 많은 기업이 스마트 팩토리 구현의 핵심인 데이터를 어떻게 생성하고 관리할지에 대해서 고민하고 있었습니다.


2014년 자동차 부품 회사인 TRW를 인수한 독일의 변속기 업체 ZF는 전 세계 17개 이상의 개발 사이트와 수많은 IT 시스템이 있었는데요. 단 기간에 IT 시스템의 통합이 어려운 상황에서 각 거치 사슬(Value Chain)의 핵심 데이터는 하나의 시스템에서 통합 관리하고 연결하는 작업을 최우선으로 진행했다고 합니다.



국내뿐만 아니라 전 세계적으로 스마트 팩토리에 대한 관심이 매우 뜨겁습니다. 기업들은 이 거대한 물결에서 뒤처지지 않기 위해 많은 노력과 투자가 필요할 것입니다. 다만, 이를 위해서는 현재 우리의 데이터 관리 수준을 냉정하게 평가해볼 필요가 있습니다.


그리고, 필요하다면 기술 도입 이전에 필요한 핵심 데이터가 디지털화되어 있는지, 데이터의 생성 - 변경 - 폐기 관점의 관리 체계가 운영되고 있는지, 이러한 데이터들은 서로 유기적인 연결 관계를 가지고 추적성을 확보하고 있는지 등을 확인하고 부족한 부분이 있다면 이러한 디지털 스레드 체계를 구축하는 것이 필요합니다. 데이터 관점에서의 탄탄한 기본기를 갖춘 기업은 빠르게 변화하는 4차 산업혁명 시대에서도 유연하고 빠르게 적응이 가능할 것이기 때문입니다.


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 품질 검사 정확도를 99.7%까지 개선하는 등 생산 효율을 극대화할 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 정보화해 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.


LG CNS는 지난 30여 년간 다양한 제조 현장에서 정보기술을 기반으로 한 제조 기업 경쟁력 향상에 기여해 왔습니다. 축적된 현장 경험과 디지털 신기술 응용으로 보다 혁신적인 생산성 증대 기회를 제공할 것입니다.


글 l LG CNS 스마트팩토리그룹

 


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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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