디지털 전환 시대, 제조의 진화 방향과 MDD의 역할
디지털 제조혁신의 핵심, MDD와 SPSzation
조직의 디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 가속화되면서 제조 분야에서는 ‘Smart Factory’, ‘Virtual Manufacturing’, ‘Digital Manufacturing’, ‘Digital Twin’ 등이 목표이자 수단으로 활발히 활용되고 있다.
이는 결국 제조 운영 효율을 극대화하기 위한 노력으로, 과거에는 생산 단계에서 반복적인 Trial & Error로 문제를 해결했다면 이제는 M&S(Modeling and Simulation) 기술을 통해 개발 단계에서부터 문제를 사전 검증하고 개선하는 방향으로 발전하고 있다.
소비자의 다양해진 요구, 제품 기능의 다변화, 국가적 규제 대응 등으로 인해 신모델 및 파생모델이 증가하고, 이에 따른 시장 대응 속도, 원가 절감, 품질 향상의 필요성이 더욱 커지고 있다.
이러한 흐름 속에서 기업들은 PLM, ERP, MES 등 전통적인 기간 시스템 간의 유기적 연계뿐 아니라, 제조라인과 설비의 유연화·모듈화 생산 방식을 적극 추진하고 있다. 이를 가능하게 하는 핵심 기반은 바로 디지털화(Digitalization)이며, 각 업무 영역 간 원활한 상호운용을 위해 표준화된 프로세스와 시스템 구축이 절실하다.
SPSzation 관점에서 본 Digital E&M
디지털 전환을 추진함에 있어 다양한 방법론이 존재하지만, 이를 효율적으로 실현하기 위해서는 SPSzation(Standard, Process, System) 관점에서 Digital E&M(Engineering & Manufacturing)을 바라볼 필요가 있다.
* SPSzation은 ‘표준화, 프로세스화, 시스템화’를 의미하는 필자가 만든 용어이며, 때로는 “SPS RPC(R&R, Policy, Culture)”라고도 한다.
과거부터 현재, 그리고 미래로 이어지는 신제품 개발 과정에서 엔지니어링 활동은 오랜 시간 특정 엔지니어나 부서에 의해 폐쇄적으로 운영되어 왔다. 그러나 이제는 그 한계에 도달했다. 이를 극복하기 위해서는 표준화된 데이터 모델과 형식, 그리고 제품수명주기(PLC) 전반의 과정 관리가 필수적이다.
현실적으로 우리는 이미 CAx(Computer Aided Technologies)를 기반으로 한 설계 시스템과 PLM, ERP, SCM, MES 등 다양한 IT 시스템을 구축해 두었다. 그러나 제조설계 및 제조 엔지니어링 영역, 즉 제품 검증이나 제조 사양관리 등의 분야는 여전히 비연속적이고 개별적인 단위 시스템으로 운영되고 있다.
Smart Factory, 진정한 Digital화의 의미
미디어를 통해 우리는 흔히 Smart Factory 사례를 접한다. 예를 들어, 설비 운영자가 HMD(Head Mount Display)를 착용하고 화면에 표시된 매뉴얼을 참고하며 보전 작업을 수행하는 장면이다.
하지만 이러한 모습은 Smart Factory의 하드웨어적 단면에 불과하다. 만약 여전히 작업사양서나 작업지도서의 생성·배포·관리가 수작업으로 이뤄지고 있다면, 그것을 진정한 Digital Manufacturing이라고 부르기는 어렵다.
공정관리도, 작업사양서, 작업지도서 등은 생산기술 엔지니어링의 핵심 산출물이다. 이는 제품 설계의 결과물(형상, 도면, 규격, 사양, 요구사항 등)을 기반으로 생산기술 엔지니어가 공정 기준을 검토하고, 이를 디지털 데이터로 전환해 저장·관리·연계하는 과정에서 만들어진다.
이렇게 만들어진 결과물(예: Recipe)이 실제 현장의 설비에 적용되어 실행되는 체계가 바로 Digital Engineering 체계라 할 수 있다.
Digital Engineering 기반 제조의 핵심, MDD
기존에도 자동화 라인은 존재했고, 엔지니어링 활동을 통해 결정된 작업 순서나 규격은 시스템이나 파일서버를 통해 관리되어 왔다.
그러나 Digital Engineering 기반 제조가 과거와 근본적으로 다른 점은, 이제 모든 데이터가 수작업이 아닌 디지털 방식으로 반영되어야 한다는 것이다.
PLC의 Value Chain 전반에서 생성되는 객체(Object)들이 디지털로 연결되고, 자율적으로 관리·제어되며, 축적된 데이터를 분석해 신제품 개발과 기존 제품 개선에 활용하는 것이 바로 그 핵심이다.
Smart Factory나 Digital Factory는 크게 Engineering(기술), Manufacturing(제조), Operation(운영)의 세 영역으로 나눌 수 있다.
첫 번째, Engineering 영역에서는 PLM 기반의 정보를 활용해 생산 기준정보를 생성한다.
두 번째, Manufacturing 영역에서는 3D 형상정보를 기준으로 E-BOM과 M-BOM을 연계하고, 부품과 공정의 선후관계를 고려하여 물리적 제조자원(설비 등)을 포함한 BOP(공정 절차)를 구성한다. 이 단계의 핵심 데이터가 바로 MDD(Manufacturing Design Data)이다.
세 번째, Operation 영역에서는 MDD에 따라 실제 생산이 실행되며, 공정 및 설비 수준에서 디지털화된 기준정보가 활용된다.
즉, 자율공장에서의 MDD는 3D 기반 디지털 데이터를 중심으로 Engineering–Manufacturing–Operation 영역을 하나의 Digital Thread로 연결하고, One Platform에서 최적화할 수 있게 한다.
MDD의 구조와 정보 구성
MDD는 생산기술 엔지니어가 공정 중심으로 제품설계정보, 제조자원정보, 규격 및 기준정보 등을 종합 검토하여 생성한다.
이 과정에서 만들어지는 관리공정도, 작업사양서, 표준문서, 점검리스트, 프로그램 등은 모두 MDD의 일부이며, 관련 메타정보(예: 제원)와 함께 Digital Manufacturing 환경에서 모델링·시뮬레이션·관리되어야 한다.
MDD 정보는 다음 네 가지 범주로 구분된다.
① 제품 정보: BOM, 제품 및 부품 사양, 제품 및 부품 도면(2D/3D), 제조처 등으로써 CAD와 PLM 연계도 이루어져야 한다.
② 공정 정보: 공정도, 작업방법, CTQ, 검사 항복/주기, PFMEA 등으로 이 또한 유관 시스템과 연계되어야 한다.
*PFMEA(Process Failure Mode Effects Analysis): 공정에서 발생하는 사고와 원인의 관계를 계열적으로 해석하는 신뢰성 해석 수법의 한 가지로 고장 형태 영향 분석임.
③ 공장 정보: 공장 구성 계층 정보, 도면 등으로 공장 기본 구성 정보를 관리하여 물류 분석, 생산법인 간 협업 및 비교에 활용되며 제조자원정보와 연결된다.
* 공장 구성 계층 정보: 공장 구성을 hierarchy(계층) 형식으로 나타낸 것으로 Plant Structure, Plant-BOM이라고도 불리기도 한다. 구성의 예는 Factory-Building-Shop Floor- Line-Station이다.
④ 자원 정보: 생산에 필요한 물리적인 객체로 설비, 컨베어, 로봇, 지그, 유틸리, 물류장치등의 제조를 위한 자원을 말한다. 제조자원의 형상(2D/3D), 도면, 제원, 사양 등의 항목도 포함되며 공장정보에 연결되며 Library에 관리되어 공장(라인) 설계. 시뮬레이션 등에 활용된다.
Digital Engineering을 통한 자율제조의 실현
MDD는 M-BOM 중심으로 생산 프로세스와 제품–공장–제조자원 정보를 통합 관리하며, 가상환경에서 제조 설계 및 검증을 수행해 최적의 해법을 도출한다.
이를 통해 Digital Engineering 기반의 Digital Manufacturing을 실현할 수 있으며, Value Chain 전반의 프로세스와 시스템화가 핵심이 된다.
결국 MDD 기반의 Digital Engineering & Manufacturing은 제품 개발과 제조 실행을 긴밀히 연결하여 협업 체계 구축, 개발기간 단축, 품질 향상을 이룰 수 있는 기반을 마련한다.
이 과정에서 생산 현장의 여러 변수와 이슈를 Closed Loop로 분석·검증하여 지속적인 최적화를 가능하게 한다. 이는 곧 미래 자율공장(Smart Factory)의 핵심 요소다.
생산기술 부문의 역할과 과제
생산기술은 개발과 제조를 잇는 중추적인 역할을 담당한다. 효율적인 생산을 위해 검증, 최적화된 정보 제공, 문제 개선 등이 모두 Digital Engineering과 MDD를 기반으로 이뤄져야 한다.
물론, 생산기술 부문을 완전하게 통합하고 디지털화하는 일은 쉽지 않다.
Value Chain 내 기간 시스템과의 연계를 위해서는 프로세스 개선, 설계/기준/운영 정보 정비, 다양한 솔루션 및 CAx Tool 연동 등 고도의 기술과 지식이 필요하다. 또한, MDD 구축에는 비용과 시간, 그리고 구축 이후의 업무 정착 노력이 요구된다.
따라서 조직은 미래 제조 전략의 핵심 축으로 MDD 기반 Digital Engineering & Manufacturing을 포함시키고, 안정화될 때까지 지속적으로 지원해야 한다.
이미 Engineering Data를 디지털화해 관리하는 시스템을 갖추고 있다면, 반드시 Value Chain 전반의 기술 경험(Engineering eXperience)을 반영한 SPSzation 기반 접근으로 발전시켜야 할 것이다.
< 참조 및 인용처 >
스마트 팩토리를 위한 플랫폼 기반의 생기기준정보관리_계장기술
