최근 스마트 팩토리 고도화 전략으로 ‘클라우드’가 주목을 받고 있다. 클라우드는 자원 제약이나 미래에 쓸 양을 미리 고민하지 않아도 되고 다양한 디지털 기술을 플랫폼으로 제공하기 때문에 누구나 쉽게 사용할 수 있다. 또 기업이 클라우드를 이용한다는 것은 매년 출시되는 수천 개의 신규 서비스와 기능을 사용하는 것과 같다. 이러한 이유들 때문에 클라우드 서비스는 디지털 전환의 중요한 해결책으로 떠오르고 있다. 지난 4월 스마트제조혁신협회 주최로 클라우드 기반 스마트 팩토리 전략 포럼과 패널토론이 열렸다. 전문가들은 국내 기업들이 데이터 주권을 지키고 세계 시장으로 나가기 위해서는 정부의 적극적인 지원과 함께 클라우드 기반 서비스 개발에 주력해야 한다고 말했다. 패널토론에서 논의된 제조 혁신 관련 다양한 정책 의제와 향후 전략적 대응 방안들을 정리했다. 클라우드 시장은 지키자 ■ 나도성 중소기업정책개발원장 (이하 좌장) : 중소기업 관련해서 중요한 세 가지 핵심과제가 있다고 생각합니다. 첫째는 디지털 전환을 어떻게 가속화하고 심화할 것이냐 하는 것이고, 둘째는 기후변화에 대응하여 ‘탄소제로 2050’을 어떻게 효율적으로 전략을 설정하고 실천하느냐 이며, 마지막으로
스마트 팩토리의 고도화는 제조업의 디지털 전환을 의미한다. 데이터를 분석하고, 머신러닝, AI를 기반으로 공정을 혁신하는 것이 디지털 전환이다. 그렇다면 제조 회사는 어떻게 디지털 전환에 접근해야 할까? 지난 4월 스마트 팩토리 전략 정책포럼에서 토론회 발제자로 나선 AWS 강명구 파트너는 디지털 전환을 위해서는 SaaS 생태계 구축이 필요하다고 말한다. 디지털 전환은 데이터, 분석, 기계학습을 기반으로 새로운 통찰력과 가치를 창출해 사업을 혁신시켜준다. 데이터와 기계학습을 통해 사람으로 일하는 회사가 시스템으로 일하는 회사로 변화하는 것이다. 디지털 전환된 공장, 국내 스마트 팩토리 구축은 어느 정도 진행됐을까? 딜로이트의 스마트 팩토리 기준에 따르면 우리나라 공장의 98% 정도가 스마트 팩토리 기준 미달이다. 데이터 기반의 연결, 데이터를 통한 운영 최적화, 투명성, 분석을 통한 예측, 유연한 환경이 구축된 공장이 많지 않은 것이다. 스마트 팩토리의 구성요소 첫 번째는 ‘연결’이다. 공장 안에 있는 모든 데이터 소스들이 연결이 돼서 데이터를 모아주는 것이다. 모여진 데이터를 디지털 환경에서 제어할 수 있는 것이 바로 디지털 트윈이라는 기술이다. 두 번째는
최근 스마트공장 진입 장벽을 낮추는 클라우드 서비스가 큰 주목을 받고 있다. 하지만 ICT 인력 부족 등의 현실적인 문제들이 존재한다. 이런 문제에 클라우드 서비스는 중요한 해결책으로 떠오르고 있다. 지난 4월 열린 스마트 팩토리 전략 정책포럼에서 토론회 발제자로 나선 스마트제조혁신추진단 박한구 단장은 중소 제조업 자생력 강화 위해선 클라우드 기반 디지털 전환이 필요 하다고 말한다. 글로벌 제조 경제력 시장 보고서에 따르면, 한국은 2010년도 3위를 기록했지만 5위로 떨어졌다. 2030년에 4강 진입을 목표로 다양한 스마트제조혁신전략을 추진해오고 있다. 스마트제조혁신단은 2022년도까지 3만 개의 스마트공장 구축을 목표로 하고 있다. 또한 정부는 클라우드 KAMP 기반의 스마트 제조 혁신 사업을 진행하고 있다. 우리나라 제조 기업은 인공지능을 도입할만한 신뢰성 있고 일관적인 데이터를 보유하지 못하고 있는 것이 현실이다. 대부분 현장에서는 자체 전산실에 전산기를 두고 소프트웨어와 하드웨어를 보유하고 있다. 주기적으로 유지보수를 위한 교체, 학습, 보안, IT 유지보수 인력 등 여러 문제를 가지고 있다. 2020년도부터 자체 전산실에 구축하는 클라이언트 서버
생산인구의 감소와 전자상거래가 확산하면서 이에 효과적으로 대응하기 위해 물류나 생산 현장에서 물류로봇의 중요성이 부각되고 있다. 온라인에서 물건을 구매하는 비율이 점점 커지고 물류창고가 지속적으로 늘어남에 따라 자연스럽게 자율주행 물류로봇이 솔루션으로 떠올랐다. ‘2022 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 티라로보틱스 김동경 대표가 발표한 내용을 바탕으로 2022년 자율주행 물류로봇 트렌드와 전망을 짚어봤다. 자율주행 물류로봇은 아직 시장에서 흔하게 사용되지는 않고 있는 첨단 제품에 속한다. 자율주행 물류로봇 시장을 전망하려면, 우선 첨단기술이 사용된 제품이 어떻게 태어나서, 번성하고, 소멸하는지 사이클을 알 필요가 있다. 이에 대한 이론들 중 하나는 하이퍼사이클이다. 시장조사기관 가트너는 새로운 제품에 대한 시장의 기대가 어떻게 변하는지 경험적으로 정리한 곡선으로 기술의 성숙도를 표현했다. 새롭게 등장한 기술부터 주류가 되기 전의 기술을 다루는데, 새로운 기술이 등장하는 시점에서 안정기에 도달할 때까지 과정을 5단계로 나눴다. 이에 따르면, 새로운 기술은 혁신 촉발 단계, 시장의 기대가 정점에 도달하게 되는 인플레이션 단계를 거쳐, 기대감에 대한 거품
스마트제조 시대로 진입하면서 3차원 측정 기술의 역할도 중요해지고 있다. 최근 Metrology 시장에서는 불량을 사전에 예측하고 모든 공정라인을 3차원 데이터로 측정하고자 하는 움직임이 일어나고 있다. ‘2022 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 크레아폼 김건아 부장이 발표한 자동화 공정을 위한 3차원 측정 솔루션을 정리했다. 크레아폼은 전문 지식이 없는 엔지니어도 쉽게 접근해서 누구든지 체험할 수 있는 자동화 솔루션을 구축하기 위해 초기부터 노력해왔다. 그 결과, 현재 크레아폼이 제공하고 있는 솔루션은 크게 완제품 모듈과 고객 맞춤형 솔루션으로 볼 수 있다. 크레아폼의 CUBE-R 완제품 솔루션은 모듈형 타입의 하드웨어다. 이 제품에 OLP 시뮬레이션 소프트웨어인 VXscan-R이 탑재 되어 디지털 트윈 구축이 가능하며, 누구든지 쉽게 스캐너 프로그래밍을 할 수 있는 제품이다. VX 스캐너는 고객이 측정하고자 하는 캐드 파트를 OLP 소프트웨어에 입력하면 스캐너가 자동으로 최적화된 경로를 찾아 프로그래밍을 진행한다. 스캐너나 로봇을 잘 모르는 비전문가도 특성에 대한 요구사항만 있으면 쉽게 프로그래밍을 할 수 있도록 돕는 제품이다. MetraSCAN3
스마트 제조에서 머신비전은 빼놓을 수 없는 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 코로나19 영향으로 자동화에 대한 고객의 니즈가 증가하면 그 중요성은 더욱 커지고 있다. 최근 이차전지 시장의 수요가 커지면서 정밀한 외관검사가 중요해지고 있다. 보다 정밀하고 빠르게 효과적으로 외관검사 할 수 있는 방법은 무엇일까? ‘2022 스마트제조 대전망 컨퍼런스’에서 코그넥스코리아 최효송 프로는 ‘딥러닝’을 기반한 엣지 솔루션이 문제를 해결해준다고 답한다. 세계 산업용 카메라 시장은 2020년 기준 36억 달러로 집계됐다. 향후 2026년까지 55억 달러로 성장할 것으로 전망되고 있다. 이중 공장자동화 시장 판매 비중은 11억 달러고, 2026년까지 15억 달러로 성장할 것으로 예측된다. 즉, 자동화에 사용되는 머신비전용 카메라가 전체 산업용 카메라 시장을 주도하고 있다. 산업용 카메라의 3D 기술과 다중 스펙트럼 이미징과 같은 영상 취득 기술의 발전으로 보다 다양한 산업에서 머신비전이 적용되고 있다. 또한, 인더스트리4.0, 스마트 팩토리 관련 정책 등 각 국가별 산업 고도화 정책 또한 공장자동화, 머신비전 시장 성장의 동력 중 하나다. 글로벌 머신비전 시장 트렌드 글로벌
제조업의 경쟁력 향상을 위해 디지털 전환된 스마트제조에서 로봇과 머신비전은 상당히 중요한 역할을 담당하게 됐다. 최근 더욱 효율적인 생산을 위해 로봇과 비전이 융합되는 사례가 증가하고 있다. 지비드코리아의 최병호 지사장이 ‘2022 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 로봇비전의 사용 방법과 동향에 대해 소개했다. 기존 고정마운트 방식의 빈피킹의 한계 하나의 완성차를 제작하기 위해서는 대략 3만개 이상의 부품이 소요된다. 자동차의 부품은 반사가 심한 재질, 색상이 어두운 재질 등 다양한 형태의 부품들로 구성되어 있다. 2D만으로 충분한 애플리케이션도 있고, 3D센서가 필요한 애플리케이션들도 존재한다. 3D 관련 애플리케이션 중 Washer(나사받침)를 예로 들어 보겠다. 기존에 많이 사용되는 카메라 고정마운트 방식의 빈피킹은 가장 단순하고 일반적인 방법이다. 하지만 카메라 각도에 따라 어느 부분은 반사가 심하거나, 어둡게 나타날 수 있다. 또한, 코너 쪽에 있는 washer는 집기 매우 어렵다는 한계점이 존재한다. 이런 문제점들에 다양한 원인이 존재하는데, 대부분 광학적 특성 때문이다. 주변광의 영향이라든가 빈벽에서 반사되는 노이즈 영향으로 코너에 있는 w
가상현실을 실제 현실과 똑같이 맞추는 게 디지털 트윈의 최종적인 목적이다. 두 세계가 동기화되어 있어서, 가상현실에서 장비를 돌리면 실제 현실에서도 장비가 돌아가야 한다. 디지털 트윈은 실제로 가상현실 속 제품이 현실로 구현된다. ‘2022 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 한국 지멘스 디지털 엔터프라이즈 사업부 김태호 부장이 디지털 트윈 기반의 스마트팩토리에 대해 발표한 내용을 정리했다. 4차 산업혁명의 핵심 기술은 디지털 트윈과 가상현실이다. 4차 산업혁명 이전에도 가상현실과 시뮬레이션은 존재했다. 하지만 4차 산업혁명의 그것과는 극명한 차이가 있다. 핵심은 데이터베이스다.이론적으로 설명할 수 없는 알고리즘으로 인해 한계에 부딪힌 인공지능 연구의 돌파구는 저장 매체의 발전이었다. 저장 매체의 발전은 빅데이터를 탄생시켰고, 거대 용량의 데이터를 재가공할 수 있는 인터페이스가 구축됐다. 어린아이가 학습하는 것처럼 반복된 것을 보여주는 방식의 머신러닝이 나왔고, 머신러닝 알고리즘을 기반으로 한 인공지능이 서로 토의를 하며 결론에 도달하는 딥러닝 기술이 나왔다. 얼마나 많은 데이터를 수집해서 2차 가공을 하는지, 이를 통해 현실 세계에 피드백을 줄 수 있는
스마트제조에서 빼놓을 수 없는 기술 중 하나는 바로 협동로봇이다. 최근 로봇 기술에 대한 접근성이 좋아지면서, 산업현장에서 협동로봇의 도입이 증가하고 있다. 현장에서 사람과 로봇은 어떻게 공존할 수 있을까? ‘2022 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 유니버설 로봇은 ‘협력’이라고 말한다. 기존의 인더스트리4.0이 디지털 전환을 통해 생산성을 높이는 제조 공정의 가속화에 초점이 맞춰져 있었다면, 유니버설 로봇이 말하는 인더스트리5.0은 인간 중심적, 탄력성, 지속가능성에 집중한다. 그렇다면 왜 인더스트리5.0이어야 할까? 효과적인 자원으로 비용은 줄이고, 작업자의 효율 향상, 안전성과 웰빙은 증가시키고, 새로운 마켓에서 경쟁력을 제공해주기 때문이다. 현재 제조업은 생산성은 높아졌지만, 작업자 고령화의 문제에 직면해 있다. 우리나라 또한 2020년 이후 생산가능 인구가 급격하게 줄어들고 있다. 특히, 중소 제조업의 경우 타격이 더욱 크다. 인구 고령화가 되면서 매년 근골격계 질환 산재 빈도수가 증가하고 있다. 즉, 제조업 시스템이 스마트화되지 않으면 기업의 부담이 더욱 커지게 된다. 제조현장의 변화 생산가능 인구 고령화 등의 문제는 제조업의 스마트화를 촉
제조기업이 소프트웨어 기반 제어 솔루션을 도입해야 하는 이유는 머신 제어를 위한 리모트 IO, 로봇 일반 서보 제어까지 무리 없이 수행할 수 있기 때문이다. 게다가 제어 프로그램을 일원화하고 관리 포인트를 줄임으로써 개발에서 관리까지 효율적으로 구현할 수 있고, 추가 하드웨어 없이 소프트웨어적으로 라이선스만 변경해 제어축 수를 늘릴 수 있다. ‘2022 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 모벤시스 김기훈 실장이 소프트웨어 기반 제어 솔루션 도입의 필요성에 대해 발표한 내용을 정리했다. 스마트제조 환경에서 소프트웨어 기반의 모션 제어기기는 앞으로 점점 중요한 요소로서 자리잡을 것으로 보인다. 이유는 네 가지다. 첫 번째는 오픈 아키텍처, 두 번째는 생산성을 높이고 효율적인 재활을 위한 고성능 제어, 세 번째는 설비의 타임 투 마켓을 앞당기고 효율적인 개발 과정을 도울 수 있는 머신 디지털 트윈, 마지막으로는 벤더의 구속에서 자유롭게 사용자 최적화된 디바이스 선택을 할 수 있는 멀티벤더 확장과 호환성이다. 소프트웨어 기반 모션 제어 WMX란? 하드웨어 기반의 모션 제어기기의 경우, 모션과 모션 네트워크를 구성하기 위해 전용 하드웨어를 장착, 사용해야 하고 경
예지보전은 장비 유지보수가 향해야 할 궁극적인 방향이다. 예지보전은 데이터를 수집해서 데이터의 내부에 포함되어 있는 이상징후를 감지하고, 탐지된 결과에 대해서 분석을 한 이후에 조치를 취하는 일련의 과정들로 이루어져 있다. 마크베이스의 AIOT Suite는 딥러닝을 기반으로 IoT 센싱 데이터의 이상징후를 실시간으로 감지해서, 탐지된 결과를 필드의 작업자들에게 알리고, 실질적으로 조치가 이루어지도록 돕는다. ‘2022 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 마크베이스 이동현 이사가 발표한 AIoT Suite 적용 사례를 정리했다. 이상징후를 탐지할 때 가장 큰 문제는 시간과 노력이 많이 들어간다는 것이다. 특히, 데이터를 수집하고 저장하는 부분이 문제다. IoT 센서는 짧은 시간 동안 어마어마한 양의 데이터를 쏟아내기 때문에, 데이터를 누락시키지 않고 제대로 수집·가공하는 것이 어렵다. 데이터를 분석하고자 할 때는, 데이터의 정합성 측면에서 퀄리티가 좋아야 한다. 데이터 분석에 앞서 전처리를 하게 되어 있는데, AI를 적용하기 위해 전처리를 하다 보면 실질적으로 70~80%의 시간이 데이터의 전처리를 하는 부분에 소요된다. 리얼타임으로 데이터가 쏟아지다 보
클라우드는 필요에 따라 제약 없이 확장되는 IT 인프라이며 다양한 디지털 기술을 플랫폼으로 제공하기 때문에 누구나 쉽게 사용할 수 있는 장점을 지닌다. 따라서 기업이 클라우드를 쓴다는 것은 매년 출시되는 수천 개의 신규 서비스와 기능(Feature)을 사용하는 것과 같다. 그러면 클라우드의 활용을 높이기 위해서는 어떻게 해야 할까? ‘2020 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 AWS(아마존웹서비스) 강명구 파트너가 그 방법을 제시한 내용을 정리했다. 스마트 제조와 클라우드 스마트 제조는 제조가 디지털 전환이 된다는 의미이다. 여기서 디지털 전환은 데이터, 분석, 기계 학습을 기반으로 새로운 통찰력과 가치를 창출하여 사업을 혁신하는 것을 말하는데, 좀 더 알기 쉽게 설명하면 사람으로 일하는 회사가 데이터와 기계 학습을 통해 시스템으로 일하는 회사가 된다고 하면 이해가 빠를 것이다. 국내 제조업 현황을 보면 98% 이상이 스마트공장 중간1 이하로 조사됐다. 그러다 보니 공장이 시스템에서 다양한 생산 계획이나 영업 계획, SCM 계획들이 나오지만 그런 시스템이 제공하는 플래닝 대로 돌아가는 회사들은 아직 많지 않고, 회의나 조정을 통해서 이런 시스템에 있는
“법 제정으로 산업데이터 권리보호와 지원근거 마련” “산업계, 디지털 전환 산업 생태계 구축 마중물 기대” 지난해 12월 28일, ‘산업 디지털 전환 촉진법’ 제정안이 공포되고 올해 7월 본격 시행된다. 이 법은 산업 전반에 디지털 기술을 적용함으로써 밸류체인(가치사슬) 전체를 혁신하고 고부가가치화하기 위한 제도와 지원 근거를 담고 있다. ‘산업 디지털 전환 촉진법’ 제정을 위해 누구보다 많은 노력을 해온 한국산업지능화협회 김태환 상근부회장은 “기업의 디지털 전환에 발목을 잡았던 산업데이터의 활용 문제를 해소하고 디지털 전환 산업 생태계를 구축할 수 있는 마중물이 될 것”이라고 말했다. 이번 특별대담에서는 법 시행 3개월을 앞두고 우리 산업계는 어떤 준비를 해야 되는지 김태환 상근부회장을 모시고 ‘산업 디지털 전환 촉진법’에 대해서 얘기를 나눠봤다. Q. 산업 디지털 전환이 업계에서는 지금 큰 화두입니다. 특히 관련법이 공포가 되고 오는 7월 시행을 앞두면서 더욱 관심이 뜨겁습니다. 이제 업계에서 널리 쓰이는 용어가 된 만큼 산업 디지털 전환에 대한 개념 정의가 좀 필요하다고 보는데요. A. 우리가 산업 디지털 전환을 한다는 것은 산업을 지능화하겠다는 말과
ㆍ이 콘텐츠는 유니버셜로봇에서 진행한 웨비나 '협동로봇을 활용한 쉬운 로봇 자동화 ’에서 '협동로봇을 활용한 쉬운 로봇 자동화(유니버셜로봇 김병호 부장)' 발표내용을 재구성한 것입니다. 정리 | 헬로티 조상록 기자 mandt@hellot.net 제조 현장은 빠르게 변화하고 있습니다. 기존의 제조 시스템은 소품종 대량 생산에 적합하도록 구축돼 있었는데요. 그래서 생산 시스템을 변경해야 하는 경우에도 설비 이동을 하기 쉽지 않았고, 하나의 설비로 여러 작업을 할 수 있는 환경이 아니었습니다. 하지만 현재는 다품종 소량 생산의 요구가 커지면서 그에 맞게 제조 시스템이 유연해지고 있습니다. <표1>이 제조 현장의 변화를 간략히 설명해 줍니다. 제조 현장의 변화 ▷ 고정 설치 -> 이동 설치 : 4차 산업혁명에서는 모듈러리티가 중요합니다. 대량 생산 체제가 아니라 다품종 소량 생산 체제가 많아지고 있기 때문이죠. 이런 환경에서는 설비 자체가 모듈화 돼 있어서 환경 변화에 맞게 이동시켜 쉽게 재설치할 수 있어야 합니다. ▷ 사람과 로봇이 분리 -> 사람과 로봇이 협업 : 대량 생산에서는 사람과 로봇이 분리돼 있는 게 당연하죠. 위험하니까요. 그러다
LS일렉트릭은 한국 스마트공장의 현장 문제점들을 해결하기 위해 ‘TECH SQUARE(테크 스퀘어)’라는 플랫폼을 만들었다. TECH SQUARE는 중소기업 상생협력 스마트공장 생태계 플랫폼으로서, 스마트공장의 모든 것을 생태계 플랫폼 안에서 해결한다. 특히 멘토링 서비스는 현장의 생산성 향상 중심으로 밀착해서 지원하며, 스마트공장 도입 과정 및 유지보수까지 생애주기관리를 해준다. LS일렉트릭은 1980년부터 공장 자동화의 핵심 디바이스인 PLC와 인버터를 자체 개발해서 국내 생산을 시작했다. 또한, 프로세스 제어를 위해서 PA 시스템도 개발, 사업을 해왔다. 1990년대 오면서는 점차 자동화와 로봇에 대한 시장 니즈가 커짐에 따라, 여기에 대응한 핵심 소재인 서보, HMI, SCADA, 그리고 FA 시스템까지 개발하여 시장에 공급하는 일을 해왔다. 2008년에는 BA(빌딩 오토메이션)시스템을 론칭했고, 2010년도 중반에 들어서면서부터는 스마트공장 솔루션을 개발, 구축하기 시작했다. 그리고 2018년부터는 플랫폼 베이스로 스마트공장 컨설팅 사업을 해오다 지금에 와서는 청주공장과 천안공장에 이 모든 기술을 적용해서 스마트하게 만들어 운영을 하고 있다. 지난해