스마트팩토리 시작은 BaaS로부터
스마트팩토리 시작은 BaaS로부터
  • 김하영 기자
  • 승인 2021.02.25 15:21
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[공학저널 김하영 기자] 스마트팩토리에서 인공지능(AI) 기술의 적용은 다양한 산업 분야에 걸쳐 새로운 국면을 제시하고 있다.

안정적 설비 운영은 물론 품질관리, 학습을 통한 분석역량까지 갖춘 AI가 전문 엔지니어를 능가하는 공정제어로 과거와 다른 차원의 공정 생산성 향상을 구현시키고 있기 때문이다.

최근에는 CPS(Cyber Physical System)를 활용해 신제품 개발, 레이아웃 설계, AI와 로봇의 융합 등 작업 영역을 더욱 확대하고, 경쟁력 있는 자동화 운영까지 가능해졌다.

이러한 AI의 능력은 양질의 빅데이터로부터 만들어진다. 도메인에 대한 이해 부족은 양질의 데이터를 도출하지 못하는 상황으로 이어지게 되는 것이다.

성균관대학교 스마트팩토리융합학과 박정수 겸임교수(사진)는 “산업용 빅데이터 분석의 핵심과제는 제조업 생산 공간의 대규모 이기종(異機種) 데이터 소스(Data Source)와 실시간 분석·의사결정”이라며 “4차 산업혁명 시대에서 제조업에게 요구되고 있는 스마트팩토리는 산업용 빅데이터 분석의 새로운 개념과 방법론, 애플리케이션 시나리오를 제시할 수 있어야 한다”고 말했다.

그는 스마트팩토리의 시작을 ‘BaaS (Bigdata as a Service)’에서 출발해야 한다고 강조했다.

그동안 스마트팩토리 구축에 사용된 많은 기술과 시스템들은 맹목적인 비전만을 제시했다는 것이다. 단순한 시스템 구축에서 그치는 연역적 접근이 아닌 ‘귀납적 접근’이 필요하다는 것이 박 교수의 의견이다.

이는 다양한 산업에 일괄적으로 적용하는 시스템적인 부분이 아닌 각 산업별 현장 맞춤형 스마트 팩토리 구축을 의미한다. 도메인에 대한 이해와 현장 데이터 도출을 통한 공급망 전체를 구성하는 것이 스마트팩토리 구축의 출발점이기 때문이다.

박 교수는 “제조업은 고정자산이 다른 산업에 비해 많기 때문에 변화의 중심에 있는 산업임에도 변화가 어렵다”며 “제조업의 경쟁우위를 실현하기 위해서는 단순히 제품이나 서비스 차원의 경쟁력만으로는 부족하다”고 설명했다.

이 때문에 최근 스마트팩토리 구축 시 제품이나 서비스의 배후에 있는 조직 구성원의 지식, 기술 개발력, 지적 경영자원 등을 체계적으로 전개할 수 있는 조직적 지식과 능력이 요구되고 있다.

스마트팩토리를 단순히 제조로만 여기는 고정적인 사고에서 탈피해 ‘연결된 공장(connected factory) 환경’으로 이동해야 한다는 것이 많은 전문가들의 의견이다.

모든 공정에서 각 설비·부품들의 ‘연결성’이 중요해지면서, 빅데이터, 클라우드 등 수집된 데이터의 효율적인 관리·분석에 필요한 빅데이터 관리기술과 함께 미래 예측 기술인 AI의 융합이 활성화되고 있다.

제조업의 모든 자산들은 정보통신기술(ICT)에 의해 작은 부분까지도 디테일하게 연결돼 빅데이터를 생성시키고 있으며, 그것을 전사적 제조 지능화(EMI: Enterprise Manufacturing Intelligence))로 활용하기 위해 AI를 활용하고 있는 것이다.

박 교수는 “스마트팩토리는 물리적으로 분산돼 있는 제조 자원을 하나의 생산라인처럼 최적화 할 수 있도록 효율적인 구현이 필요하다. 또한 실시간 정보 분석을 위한 데이터 레이크(Data Lake)를 활용해 공급망 전반에서 수집되는 방대한 양의 정보에서 최적의 인사이트(Insight)를 도출해야 한다”며 “제조업 핵심전략 수행을 위한 딥러닝 기반 AI 분석과 이를 통해 고객의 관심사를 파악해 커스터마이징이 가능한 스마트팩토리가 완성될 것”이라고 전했다.

그는 이어 “스마트팩토리는 과거 개념의 ‘공장’이 아니고, 공급망(SCM)의 플랫폼이다. 나아가 제조업이 스마트팩토리를 구축하는 것이 아니라 제조업 자체적으로 ICT 역량을 갖춰야 한다”며 “실질적인 스마트 제조업으로 변화하기 위해서는 제조업의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이 매우 중요하다”고 덧붙였다.


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