공장의 디지털트랜스포메이션, 스마트팩토리와 디지털트윈
생산과 제조의 디지털 혁신
전통적인 제조업, 화학, 에너지 등의 굴뚝 기업에서 디지털 기술을 실제 사업에 활용하는 경우 사무실에서의 사무 자동화 즉 RPA나 공장의 디지털화 정도일 것입니다. 후자의 경우 공장을 완전한 자동화 시스템으로 바꾸고 디지털 트윈이라는 기술을 도입해서 혁신하거나 몇가지 센서를 장착해 공장 내에서의 각종 데이터를 수집해서 생산성을 향상시키는데 사용하는 정도입니다. 이러한 경우 적용되는 기술이 사물 인터넷과 데이터 분석 그리고 디지털 트윈입니다. 공장의 디지털화의 목적과 이를 위해 필요한 기술에 대해 이해해보도록 합니다.
▣ 사물 인터넷으로 인한 가정의 변화
사물 인터넷은 이미 우리 생활 깊숙하게 들어와 있습니다. 다만, 그런 기기들을 구입하지 않은 사람들이 모를 뿐입니다. 아직 그런 기기들을 사용하지 않는 이유는 아직 가격이 비싸고, 사용법이 불편하며, 성능이나 속도가 아직은 느리기 때문입니다. 하지만, PC와 스마트폰, 태블릿이 우리 생활 깊숙하게 침투했던 것처럼 사물 인터넷 역시나 가랑비에 옷 젖듯이 우리 생활에 점차 스며들기 시작할 것입니다.
이미 벌써 사물 인터넷 기기의 종류만 해도 수 천개를 상회하고, 여러 리서치 기관에 따르면 2020년 경에는 무려 사물 인터넷 기기가 최소 250억대에서 500억대로(지금 스마트폰, PC 등의 인터넷 연결 기기에 비해 약 10배 이상) 예상하고 있습니다. 이미 인터넷에 연결된 자동차(스마트카)와 시계(애플와치, 갤럭시기어 등), 체중계, 장난감 등이 판매되고 있습니다. 사물 인터넷은 이제 미래의 꿈이 아닌 오늘의 현실입니다.
기본적으로 컴퓨터의 동작 방식은 입력 - 프로세싱 - 출력으로 이어집니다. 컴퓨터를 작동시키려면 키보드와 마우스를 이용해서 우리가 필요로 하는 소프트웨어나 서비스를 실행해야 합니다. 그렇게 입력된 명령어를 컴퓨터가 인식하고 처리가 이루어지는 단계(프로세싱)를 거친 이후에는 디스플레이 장치를 통해서 우리가 원하던 정보와 서비스가 출력됩니다. 이 과정이 기존의 컴퓨터나 스마트폰의 동작 방식입니다.
하지만, 사물 인터넷은 이와는 다르게 동작합니다. 주변의 사물 인터넷은 우리가 굳이 명령을 내리고 지시하지 않아도 알아서 동작합니다. 자동차가 차고 앞에 오면 자동으로 차고 문이 열리고, 사무실 의자에 앉으면 컴퓨터가 자동으로 로그인이 됩니다. 사물에 부착된 센서가 수시로 사람을 인식하고 데이터를 축적하면서 사람의 컨텍스트를 분석해서 자동으로 서비스가 제공됩니다. 그것이 사물 인터넷이 사용자에게 제공하는 가치입니다.
당뇨 환자가 스마트 당뇨 측정기로 측정한 혈당수치는 자동으로 병원에 전송되어 건강 상태를 분석해 상황에 맞게 조치가 취해지고, 아픈 아이의 체온을 스마트 체온기로 잴 때마다 측정한 체온이 분석되어 아이의 상태를 확인하고 알려줍니다. 스마트카들은 서로 데이터를 주고 받으면서 운전 중 발생하는 위험을 인지해 자동으로 차가 멈추거나 피해갑니다. 이것이 사물 인터넷이 우리 생활에 가져올 라이프 스타일의 큰 변화입니다.
즉, 자동으로 서비스가 제공되는 세상입니다. 이를 위해서는 각 사물 인터넷마다 축적한 데이터가 한 곳에 모여 이 데이터가 분석되어 소비자의 context를 파악해 적절한 서비스가 맞춤으로 제공되어야 합니다. 그 과정에서 많은 시행착오와 학습의 과정이 필요하며 이를 위한 기술이 인공지능입니다. 인공지능이 좀 더 똑똑하게 소비자에게 자동화된 라이프 스타일을 제공하게 될 핵심 기술입니다.
▣ 디지털 트윈으로 인한 공장의 스마트 팩토리
이런 사물 인터넷 기술이 공장 즉 물건을 생산하는 영역에 적용된 것이 스마트 팩토리입니다. 즉 제조업체의 공장에서 생산 과정에 센서 인터넷 기술과 빅데이터, AI를 활용하면 원가를 절감하고 사고를 예방하며 수율을 높일 수 있습니다. 이러한 것을 스마트 팩토리, 제조혁신, 인더스트리 4.0이라고 부릅니다. 물론 농업 등에서도 드론과 자율 주행 트랙터 등을 활용해 생산성을 향상시킬 수 있고, 의료업에서는 5G를 이용한 로봇 기술로 원격진료, 환자의 치료 Data를 머신러닝, 딥러닝 기술과 접목해 AI를 고도화함으로써 의사가 정확한 진단을 하는데 도움을 받을 수도 있습니다.
스마트 팩토리는 여러 경로를 통해 양적, 질적으로 향상된 고객 데이터를 수집해 신상품 기획에 활용할 수 있으며 상품 개발에 있어서 프로토타이핑을 설계하고 테스트하는데 3D 프린팅 등의 기술이 이용되기도 합니다. 물론 제품 생산 업무에 있어서도 디지털 트윈 등의 기술을 이용해 에러율을 최소화하고 생산 수율을 높일 수 있습니다.
즉, 스마트 팩토리에서 센서와 데이터 그리고 디지털 트윈이 이용되는 레벨 즉 단계는 크게 3가지입니다.
첫째. 공장 내에서 다양한 데이터를 수집해서 클라우드에서 분석함으로써 공장의 상태를 모니터링하고 생산성을 향상하거나 효율화하는 방법들을 모색하는데 활용하는 것입니다.
둘째. 원격으로 공장의 기기를 클라우드에 연결함으로써 공장을 제어하고 관리할 수 있는 단계입니다. 공장이 고스란히 인터넷에 연결되어 원격 제어가 가능한 상태인 것이죠.
셋째. 공장과 똑같은 가상의 공장을 인터넷에 만들어 현실이 아닌 가상에서 공장을 가동하면서 예측하는 것입니다. 공장에서 실험하지 않고 가상에서 다양한 실험을 하면서 공장을 최적으로 동작시키는 방법을 찾아 이 결과값을 기반으로 실제 공장을 개선하는데 활용하는 것이죠. 이것이 디지털 트윈입니다.
이렇게 제조 공장의 디지털 혁신은 3가지의 방법으로 추진할 수 있습니다.
그런데, 이렇게 공장의 생산 영역 자체가 디지털화되는 것 뿐 아니라 우리가 만드는 각종 제품들에 대한 마케팅, 생산관리, 상품기획, 상품개발 등의 업무를 효율화하고 개선하는데 디지털 기술이 활용될 수도 있습니다. 이러한 과정도 기업이 디지털 기술 기반으로 혁신하는 일환이죠. 제품 자체가 디지털라이제이션되는 것만이 아니라 기존 제품을 그대로 유지하더라도 이 제품을 기획, 개발, 생산, 마케팅하는 과정에서 디지털 기술을 활용함으로써 가치를 창출하는 것도 중요합니다.
▣ 제조 공장에 필요한 역량
이렇게 디지털 트윈 등을 이용한 공장의 디지털화가 본격화되면 우리에게 필요로 하는 역량은 무엇일까요? 과거 공장을 운영하는 기술이나 역량과는 다른 재능을 필요로 할 것입니다.
즉, 공장에 어떤 센서를 어디에 장착해서 무슨 데이터를 수집하는 것이 좋을까를 고민해야겠죠. 수집된 데이터를 클라우드에 어떻게 저장해서 어떤 목적으로 사용할 것인지를 생각해야 합니다. 공장에서 쌓은 데이터를 기반으로 인공지능이 분석한 결과를 어떻게 해석하고 이를 실제 공장에 적용할 것인지를 판단해야 합니다. 디지털 트윈을 이용해서 무엇을 예측하고 그 결과를 어떻게 공장에 활용할 것인지를 결정할 수 있어야 합니다.
이같은 역량은 기존에 공장을 운영하던 기술, 역량과는 다릅니다. 이를 위해 디지털 기술에 대한 이해가 필수적이겠죠. 그렇게 하기 위해서는 이런 기술들을 사용하고 경험하는 것을 두려워해서는 안됩니다. 적극적으로 배우고 또 업무에 적용해가면서 체험해야만 온전하게 이들 기술을 이해할 수 있을 것입니다.
