현재 산업은 ‘자동화’를 넘어 ‘자율화’를 최종 지향점으로 분류하고 있다. 이에 지능형 자율 공장이 스마트 팩토리의 진화형으로 기대받는다. 지능형 자율 공장은 무인 또는 최소 작업자로 이루어진 형태의 자동화 생산 설비다. 이는 제조 AI, 디지털 트윈 등 기술이 접목돼 완전 자율화를 이룰 전망이다. 여기서 결국 공장의 모든 것을 연결하는 기술이 중요하다. 다시 말해 공장 요소 간 연결성(Connectivity)이 강조되는 것인데, 이를 위해서는 자동화·지능화·연결화 요소가 잘 조합돼야 한다. 이런 자율 공장의 고도화 단계는 총 네 가지로 구분된다. 첫 번째는 모니터링 및 현상 분석 단계부터 시작된다. 이후 원인을 분석하는 제어·통제를 지나 최적화 분석, 예측·예방을 분석하는 지능 및 자율화에 이르게 된다. 특히 최후 단계에서는 공장 스스로를 진단하는 수준까지 도달하게 된다. 제조 AI 솔루션 업체 인터엑스는 제조 AI 기술을 기반으로 자율 공장을 실현하겠다는 목표 아래 산업 고도화에 기여하고 있다. 이 업체는 제조 AI 및 디지털 트윈 솔루션을 보유했다. 생산조건 최적화 AI 서비스 ‘Recipe.AI’, 품질 예측 및 최적화 AI 서비스 ‘Quality.A
[헬로티] 2020년 10월, 아나로그디바이스(Analog Devices)는 네트워크 신뢰성 향상을 위한 노력 등을 포함한 산업계의 현대화 현황에 대한 조사를 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰했다. 이에 포레스터는 기업에서 산업용 연결성 전략을 담당하고 있는 312명의 임원들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시했다. 응답자들의 답변을 토대로 기업의 성숙도를 낮은 수준, 중간 수준, 높은 수준으로 분류했다. 분류의 기준은 해당 기업이 비즈니스를 디지털 중심으로 추진하기 위해 전략적 혁신 노력을 얼마나 중시하는가로 삼았다. 누구나 예상 할 수 있듯이, 성숙도가 높은 기업일수록 혁신의 여정에서 더욱 앞서 나가고 있으며, 연결성을 위한 투자도 이미 상당 수준 진행해 온 것으로 나타났다. 여기에는 연결된 자산과 기술에 대한 투자와 5G 등을 지원하기 위한 유·무선 네트워크에 대한 투자도 포함된다. 산업계의 현대화 현황에 대한 조사보고서를 지난 호에 이어 소개한다. 제조 기업들은 첨단 기술에 대한 투자가 우선적이라고 말은 하지만, 기존 인프라를 현대화하기란 말처럼 그리 쉽지 않다. 그 중에서도 특히 어려운 점은 다음과 같은 것들이다. 예기치