제조업의 미래가 ‘자율제조’라는 새로운 패러다임으로 빠르게 전환되고 있다. 인공지능, 디지털 트윈, 로보틱스 등 첨단 기술을 기반으로 인간의 개입을 최소화한 자동화된 생산 시스템이 현실화되는 가운데, 엠아이큐브솔루션은 스마트AI와 디지털 트윈 기반 APS 등 자율제조 핵심 기술을 앞세워 새로운 제조 생태계를 선도하고 있다. 엠아이큐브솔루션 김보곤 상무는 지난 2월에 열린 ‘2025 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 자율제조의 개념부터 이를 구현하기 위한 기술적 해법, 정부 정책의 방향성까지 폭넓게 조망하며 스마트 제조의 진화를 그려냈다.

 

 

최근 제조업의 핵심 어젠다는 디지털화·지능화 등 신개념 트렌드다. 양 트렌드는 인공지능(AI)을 앞세워 이 분야에 새로운 가능성을 제시했고, 결국 ‘자율제조’라는 새로운 비전으로 연결된다. 이 시스템은 생산·제조 라이프사이클 전반에 걸쳐 구축되는 자동·무인·자율화된 인프라로, 시스템 내 모든 요소가 연결돼 작업자·인력의 개입이 최소화된 ‘꿈의 제조’ 체제다. 저출산·고령화로 인한 인력난 문제 해결, 탄소중립을 목표로 한 친환경 비전 달성, 지속 가능한 비즈니스를 위한 청사진 구축까지 제조업의 미래를 제시한다. 이 과정에서 인공지능(AI), 디지털 트윈, 로보틱스, 자동화 설비, 연결 장치 등 다양한 기술이 활용된다.

 

자율제조로의 전환은 본격적으로 시작된 모양새다. 이 시스템은 최첨단 기술과 차별화된 역량이 필요한 인프라다. 대기업은 자본을 바탕으로 투자를 늘려 준비 과정이 순조로운 것으로 분석된다. 반면, 상대적으로 규모가 작은 중소·중견기업은 스마트 팩토리에서 자율제조 시스템으로의 전환 과정에서 투자가 어려운 것으로 나타났다.

 

이에 중소벤처기업부는 차세대 디지털 제조혁신 로드맵 「MIDAS 2027」을 구상했다. 스마트 제조 혁신 정책을 통해 스마트 팩토리 고도화 단계로 도약을 지원하는 ‘질적 고도화’를 노린다.

 

이러한 내용을 담은 「MIDAS 2027」은 2027년까지 약 5000개의 디지털 제조 혁신 고도화 기업을 배출하는 것을 목표로 한다. 이에 더해 민간·지역 주도의 2만 개 중소제조업 디지털 전환을 도모하는 등 정부 주도, 수요기업 위주의 1기 색깔을 지우고, 민간·지자체 협력 중심의 스케일업 기조를 입혔다.

 

지난해 정부는 공급기업 육성의 내용을 담은 「스마트제조혁신 생태계 고도화방안」 정책도 발표했다. 스마트제조 관점에서 분류 체계를 마련하고, 기술 공급기업이 활동할 수 있는 제도적 기반을 마련한다는 것이 이 정책의 핵심 개요다. 기술 공급기업은 자율제조 구현을 위한 다양한 제품·솔루션을 제공하는 주체다. 이를 통해 자율제조 생태계를 조성하고, 제조 데이터 표준과 선도 프로젝트 고도화 기업을 육성하기 위한 활동을 전개하고 있다.

 

 

자율제조 핵심 요소는 ‘데이터’

 

자율제조 체제에서 핵심 요소 중 하나는 ‘데이터’다. 현장 내 수많은 데이터를 통해 시스템이 구동되고, 의사결정을 돕기 때문이다.

 

이러한 데이터 기반 자율제조는 실시간 예측까지 지원해 다양한 변수에 대한 대응까지 가능하다. 예를 들어, 자재 입고 시 변수를 사전에 분석해, 문제가 발생하면 빠르고 정확한 의사결정을 돕는다. 기존에는 사고 인식, 데이터 준비, 결과 분석·평가 등 복잡한 프로세스로 많은 자원이 소모됐다.

 

제율제조는 AI·빅데이터·디지털 트윈 등 기술을 활용해, 상황 예측부터 대응법 마련까지 다각적인 인사이트를 제시한다. 구체적으로, 디지털 트윈 환경에서 실제 현장과 같은 가상 공간을 구축한다. 이후 현장 내 상황을 실시간으로 모니터링하고, AI 기술을 활용해 향후의 상황을 예측해 대안을 마련한다.

 

엠아이큐브솔루션은 그동안 스마트 팩토리 플랫폼·솔루션을 제조 산업에 배포해 스마트 제조를 지원해왔다. 제조 AI, 제조 디지털 트윈, 생산 운영 최적화 등과 관련한 기술을 제공하고 있다.

 

엠아이큐브솔루션은 제조 인프라에서 도출되는 데이터를 강조한다. PLC(Programmable Logic Controller)·분산제어시스템(DCS)·스카다(SCADA) 등 제조단을 비롯해, 생산관리프로그램(MES)·통합보안관리프로그램(ESM)·생산계획스케줄링시스템(APS) 등에서 도출되는 데이터를 연결·분석하는 토털 솔루션을 공급하고 있다.

 

그중 디지털 트윈 기반 APS 솔루션 ‘스마트 디지털 트윈 APS(Smart Digital Twin APS)’와 AI 솔루션 플랫폼 ‘스마트AI(SmartAI)’ 등이 대표적이다.

 

엠아이큐브솔루션의 제조 혁신법은?

 

스마트 디지털 트윈 APS는 디지털 트윈 기반 APS다. 생산에 필요한 계획·일정 등을 관리하는 데 특화된 솔루션이다. 디지털 트윈 환경에서 설비별 공정 계획·일정을 설정하고, 이러한 프로세스를 가상화로 분석할 수 있다.

 

이 솔루션은 이차전지 생산 프로세스 중 전극·조립·화성 공정에서 다양한 레퍼런스를 축적했다. 이차전지 생산 공정은 각 프로세스별로 특성이 다르다. 스마트 디지털 트윈 APS는 이렇게 복잡한 공정에 대한 계획·일정을 최적화한다.

 

제품별 출하 계획을 받아서 병목 공정인 조립 공정에 대한 일정을 먼저 산출한다. 이를 기반으로, 앞단의 전극 공정에서 이 계획을 맞출 수 있도록 투입 계획을 짠다. 이후 화성 공정이 앞선 조립 공정 계획을 이어받아 일정을 이행하도록 돕는다. 이 같은 일련의 과정에서 자동화된 물류 설비와 연계해 생산 최적화를 달성한다.

 

또 다른 솔루션인 스마트AI는 제조 인프라에서 도출되는 데이터를 연계·통합하는 데이터 파이프라인 서비스다. 데이터 전처리를 위한 ‘데이터옵스(DataOps)’ 플랫폼인 이 솔루션은 통합된 데이터를 분석한 후 AI 모델을 구축한다.

 

스마트AI는 크게 세 가지 영역에서 특화된 기능을 제공한다. 품질검사 공정이 대표적 활약 무대다. 양불 판정하는 자동 분류, 미세 결함 검출, 품질 예측 등 품질검사 프로세스에 최적화된 솔루션을 제안한다. 특히 품질 예측 부분에서 향후 품질에 영향을 미치는 데이터를 분석해 공정을 최적화한다. 아울러 모터·센서 등에서 도출되는 데이터를 바탕으로 한 설비 예지보전 기능을 갖췄다. 반도체 PCB 조립 라인이 대표 도입 사례다.

 

기존 반도체 PCB 품질검사 공정은 사전에 미리 품질을 예측하는 단계가 없었고, 각 작업자의 역량에 따라 검사 결과가 천차만별인 맹점이 있었다.

 

스마트AI는 이러한 점에 집중해 개선점을 마련했다. 품질검사 데이터를 수집해 대표적으로 발생하는 불량 유형을 세 가지로 세분화했다. 이러한 데이터를 토대로 AI 모델을 구축한 후 AI 기반 검사를 실시한다. 이후 여기서 나타나는 품질 불량에 대한 두 가지 모델을 다시 만들어 이상예측 결과를 제공한다. 이를 통해 작업자는 어떤 문제가 발생하는지 설비를 점검하고, 미리 품질 개선 방안을 도출할 수 있다.

 

오토메이션월드 최재규 기자 |