IT Insight

이젠 알아서 작업대로 온다, 스마트 물류

2019.05.20 09:30

물류라는 것은 소재, 부품, 제품의 흐름을 지칭합니다. 그럼 스마트 팩토리에서의 ‘스마트 물류’는 무엇일까요?


예전에는 작업자가 소재, 부품, 제품을 옮기면서 또는 찾아다니면서 생산 활동을 하였다면, 최근에는 IT 시스템을 통해 소재, 부품, 제품이 작업자를 찾아오고, 이와 관련한 데이터가 누적, 활용, 추척됩니다.



이렇게 IT를 활용해 생산성 및 편의성이 향상되고, 데이터를 통해 효율성이 증대되는 물류 운영 시스템을 스마트 팩토리의 스마트 물류라고 칭할 수 있습니다. 최근 이러한 변화의 흐름에서 기존 공장에서 쓰이는 물류 장비들이 디지털화를 통해 변화하고 있습니다.


 대표적인 물류 장비들의 변화


기존 공장에서 쓰이던 물류 장비 중에 대표적인 것이 지게차입니다. 지게차는 팔레트 등 화물이 특정 모양을 갖추고 있어야 운반이 가능하며, 사람이 직접 운행하다 보니 중대 안전사고 발생 위험성이 높습니다. 또한 경험에 의존한 지게차 운영으로 공장 내 전체 물류 운영 효율성 향상에는 한계가 존재합니다.


이러한 한계를 극복하고 스마트 단계로의 변화의 예로 독일 STILL 社의 ‘Cubexx’를 참고할 수 있습니다. STILL 社는 일본 도요타에 이은 지게차 분야 세계 2위 업체입니다. 독일 프라운호퍼 연구소와 SAP 등과 함께 IT를 접목한 스마트 지게차를 내놓았습니다.


l Cubexx 변형도 (출처: www.still.co.uk)


‘Cubexx’는 피킹 및 운반해야 하는 화물의 크기, 무게, 개수, 위치 등에 따라 6가지 형태로 변형이 가능하며, 자동 운전이 가능합니다. 또한 공장 내 ‘Cubexx’의 상태, 위치를 실시간으로 모니터링 및 수집 분석해, 물류 운영 효율화 관점에서의 통합적인 Fleet Management가 가능합니다. 이와 더불어 ERP, 자동 창고 등과 연계해 공장 내 물류 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.[각주:1]


공정 간에는 AGV(Automated Guided Vehicle)가 물류를 많이 담당하고 있습니다. AGV는 공장 바닥에 깔린 Magnetic Line, Bar Code, QR 코드 등을 인식해 정해진 Route를 다니며 소재, 부품을 나르는 것이 일반적입니다.


하지만 최근 AGV는 LIDAR, 카메라 등 센서를 통해 공장 내 운행이 가능한 공간을 인식하고, 자신의 위치를 파악하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 방식이 적용되고 있으며, 이에 더해 비정형화된 경로를 실시간으로 탐색하고, 학습하는 AI 알고리즘을 적용한 자율주행 AGV가 상용화되고 있습니다.


l Crab AGV (출처: CA SYSTEM)


또한 좁은 공간에서도 운영이 가능하도록 전•후진뿐만 아니라, 적재 차체와 구동 차체를 분리, 회전이 가능하고 횡행이 가능하도록 한 새로운 방식의 Crab AGV도 등장했습니다. [각주:2]


 스마트 물류에 도움을 주는 다양한 형태의 로봇 팔


공정 내에서는 주로 로봇 팔이 소재, 부품을 피킹 및 이송합니다. 기존의 로봇 팔은 일정한 모양의 물체가 정해진 위치에 있을 경우에는 매우 효율적이었습니다. 하지만 공정이 변경되거나, 소재, 부품이 바뀐다면 로봇 팔의 Tip은 교체되어야 하고, 이송의 방식 또한 재설계 되어야 합니다.


l Soft Gripper (출처: 스탠퍼드)


최근 해외 대학을 중심으로 다양한 형태의 비정형 물체를 잡을 수 있는 파지(Grasping) 기술 개발이 로봇 연구에 주요 화두입니다. AI 학습 알고리즘을 적용해 카메라를 통해 물체를 판단하고, 그에 따라 적합한 피킹 방식 및 강도 등을 판단해 다양한 생산 환경에서 유연하게 대응할 수 있도록 연구 중입니다.


스마트 팩토리를 위한 스마트 물류는 생산 공정에서 혈관과 같습니다. 다양한 IT 기술의 발전에 따라 물류 장비에 적용해 새로운 상황에 적응하고, 다양한 상황에 유연하게 대처해 생산 공정이 물 흐르듯 자연스럽게 이루어지도록 하는 스마트한 생산의 대동맥 역할을 해주길 기대해봅니다.


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.


l LG CNS 팩토바 (출처: https://factova.lgcns.com/)


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 접목해 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 집대성해 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

 

 

* 해당 콘텐츠는 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 LG CNS 블로그에 저작권이 있습니다.

* 해당 콘텐츠는 사전 동의없이 2차 가공 및 영리적인 이용을 금하고 있습니다.


  1. https://www.still.co.uk/cubexx_six_in_one_uk.0.0.html [본문으로]
  2. 물류신문, 2019.4.29 [본문으로]
Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
위로