DX 실행: 생산공정의 디지털화 사례
디지털 혁신-18
생산공정의 디지털화, 대표적 유형
생산공정의 디지털화는 생산 전(前) 단계로부터 생산 (진행) 단계에 디지털 기술을 적용하는 것이다. 생산 전(前) 단계는 제품 R&D 과정 즉, 아이디어로부터 제품 기획, 설계, 시제품 제작, 실험/시험 등과 원자재/부품의 구매/조달 과정을 포함한다. 생산 단계는 제조 경우, 원자재/부품의 가공, 조립/통합, 시험/검사, 완제품 출하 등을 포함한다. 완제품을 생산하는 단계뿐만 아니라 신제품을 개발하는 R&D 과정의 디지털화도 매우 중요한 디지털 혁신 대상이다. 예를 들면, 하나의 신약(新藥)이 상업화될 때까지는 ① 후보물질(예: 5천~1만개) 선정, ② 전(前)임상시험용 물질(예: 10~250개) 선정, ③ 임상시험 물질(예:10개) 선정, ④ 1상/2상/3상 임상시험 실시 등에 약 15년이 걸린다고 한다. 이를 빅데이터와 AI를 활용해서 절반 정도로 기간을 단축한다면, 기업으로서는 개발 비용을 크게 줄이고 시장을 선점할 수 있고, 환자들은 약품 가격 인하, 불치/난치병 치료 효과를 얻을 수 있다.
PwC(2016)는 생산공정에 대해 아래와 같은 디지털화 시범과제를 제안한 바 있다. 이들은 대부분 기업에서 전략 & 운영 측면의 긴요성이 있고 ROI와 성공 가능성이 높은 과제라 할 수 있다.
o 디지털 설계/해석: 디지털 협업, 디지털 모델링/시뮬레이션/프로토타이핑
o 수직적 통합(즉, 생산활동 조정/통제): 제품 수명주기관리, 디지털 팩토리, 기계(가동) 자동화, MES(제조실행관리), 전사 차원(‘高수준’) 자산관리
o 수평적 통합(즉, 가치사슬 통합): 계획-실행 통합, (조달/생산) 물류 가시화, 공급망 사전 분석, 디지털 소싱(sourcing), 지능형 창고/운송, 지능형 부품관리
o 지능형 유지보수: 예지정비(Predictive Maintenance), 통합 디지털 제조, 증강현실(AR: Augmented Reality)을 이용한 장비 정비 등.
‘디지털 협업’은 워크플로우 또는 프로세스 관리 자동화를 통해 부서/개인별 활동이 끊김 없이 연결되도록 하는 것, 원격지에서 함께 작업하는 직원/파트너들이 협업 도구를 활용해서 문서나 도면을 공동 검토-승인하는 것 등을 포함한다. ‘디지털 프로토타이핑’은 실물을 제조하지 않고 디지털 목업(mock-up)이나 시뮬레이션 및 데이터 가시화를 통해 설계/제조 타당성을 확인하는 작업이다. MES는 기본적으로 생산 일정계획, 자원할당, 작업 지시, 제품 추적 및 이력관리, 공정/작업자 관리, 정비유지, 성과분석 등을 지원한다(MESA.org). ‘가시화(visualization)’는 제품/서비스 생산공정별 진행 상황을 관련자가 그래픽으로 공유, 공동 설계/검토/제작/시험 결과를 애니메이션 또는 VR을 통해 확인, 현장 작업자가 AR용 스마트 글래스로 원격지 엔지니어의 지시를 받아서 직접 장비를 정비/수리하는 것 등에 적용할 수 있다. ‘물류 가시화’는 생산에 필요한 자재/재료가 원산지로부터 자사에 입고될 때까지, 또는 판매한 상품이 최종 소비자에게 전달될 때까지의 이동 경로, 위치, 상태 등을 추적함으로써 생산계획 수립, 납품 관리, 위/변조나 손/망실 방지 등을 기하기 위한 것이다. ‘예지(豫知)정비’(Predictive Maintenance)는 설비, 계측, 정비 이력 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집, 분석해서 ① 장애나 고장 발생 가능성에 대한 예측 모델을 생성해서 ② 반복적으로 발생하는 사건/패턴을 식별하고 ③ 대상 개체의 미래 상태를 예측해서 문제가 발생하기 前에 대응하는 활동이다. 이는 정비 대상 개체의 상태와 관계없이 정기적으로, 무조건 실시하는 예방(豫防)정비에 비해 시간, 자원, 인력 등을 경제적, 효과적으로 사용할 수 있다.
생산공정의 디지털화, 목적별 구현(예)
<연결/통합 생산공정(예)>
▸스마트 팩토리: 제품 생산 프로세스와 자재/부품, 장비/설비, 작업자/관리자, IT 자원(예: 컴퓨터, 통신망, 각종 SW 패키지), OT 자원(예: 센서, 액추에이터) 등을 연결, 통합해서 사람/관리자의 개입이 없더라도 자율생산이 가능한 공장.
(예) GE의 Brilliant Factory, Siemens의 암베르크 공장, 현대자동차의 싱가포르 글로벌 혁신센터 공장 등
▸디지털 트윈(twin): 현실세계(예: 공장, 호텔, 병원, 건물, 도시) 개체의 속성과 행태를 모사해서 구현한 가상세계를 가리킴. 제조 공장 경우, 가치사슬 전반을 구성하는 생산공정, 설비 등을 디지털 트윈으로 구현해서 실제 공장의 실시간 모니터링, 시나리오별 시뮬레이션, 공정/설비/품질 등의 장애나 불량 원인 분석 및 예측, 대응 등에 활용할 수 있음. 디지털 트윈은 공장뿐만 아니라 병원, 식당, 공공기관, 도시 등 모든 현실공간의 효율적/효과적 운영방안을 찾기 위한 수단으로 활용될 수 있음.
(예) 에어버스(Airbus): 디지털 트윈을 활용하여 항공기 설계 및 운영을 최적화함으로써 연료 효율성을 높이고 정비 비용을 줄임.
(예) GE 리뉴어블 에너지: 풍력 발전기의 디지털 트윈을 구축하여 에너지 생산량을 늘리고 운영 비용을 절감함.
<분리/분할/분권화 생산공정(예)>
▸로컬모터스, 마이크로 제조: 자동차, 선박, 항공기 등의 제조 공장은 대부분 규모의 경제를 얻기 위해 넓은 부지, 수많은 장비/설비와 생산 인력을 확보, 유지함. 그러나 이와 같은 방식은 자원운영의 비효율, 물자의 이동/보관으로 인한 에너지 낭비와 환경오염 등의 폐해를 만듦. ‘마이크로 제조’는 소규모 시설, 인력, 공간에서 꼭 필요한 만큼의 자원으로 제품을 제조하는 방식임. 실제로 로컬모터스(2007~2022)는 100여 명의 직원으로 2.5만~3만 달러 가격의 자동차를 연간 약 2,400대 생산하였음(2016년 기준).
▸GE Aviation, 부품정보 공유: 마이크로소프트와 공동개발한 블록체인 플랫폼 ‘TrueEngine’을 통해 항공기 엔진 부품 정보 및 사용 이력을 공유함. 수명주기활동 데이터를 중앙 서버에 통합관리하는 것이 아니라 플레이어별 분산원장으로 나누고 이를 블록체인을 통해 투명하게 관리한 것임.
▸독일 ZF사, 공급망 분권화: 자동차 부품 제조업체인 ZF (프리드리히스하펜 AG)는 블록체인을 활용하여 복잡한 다단계 공급망을 분권화 관리함으로써 부품 추적성을 높이고, 리콜 대응 시간을 단축함.
<지능화/자동화/무인화 생산공정(예)>
▸스마트 건설: 건설 기획부터 설계, 시공, 감리, 운영 등 공정 전체를 건물정보모델링(BIM: Building Information Modeling) 기법을 적용해서 빅데이터로 통합관리하고, 이를 로봇/드론, 지능형 건설장비 등이 공유함으로써 사람의 개입을 최소화함.
▸BMW, 제조공정 및 차량정비: ① 생산 작업 전반에 로봇과 자동화 설비를 도입하고 ② 차량 오류 기록, 딜러의 피드백, 정비 보고서 등에서 빅데이터를 수집, 관리, 분석한 결과와 공장 방문 고객의 정비 유형 분석 결과를 결합해서 반복정비 비율을 개선함.
▸할리 데이비슨, 공정관리 및 정비: IoT, 머신러닝, 빅데이터 분석 등을 통해 생산 도중 발생할 수 있는 장비의 이상을 사전에 발견, 개선함.
▸시코르스키, 항공기 정비: 항공기 수리 및 관련 비용 예측, 설비 정비수요 식별-예측 등에 데이터 마이닝을 적용해서 정확한 보증계약 가격을 책정함으로써 수익이 증가함.
<실시간화/온디맨드 생산공정(예)>
▸일본 파낙, ‘FIELD(FANUC Intelligent Edge Link and Drive) 시스템’: 공장 전체의 장비를 연결하고 실시간으로 최적화하는 플랫폼을 구현함으로써 생산성 증가와 장비 가동 중단 시간 단축 효과를 얻음.
▸아디다스(Adidas), ‘Speed Factory’: 2015년에 시작했다가 2020년에 중단한 스마트 팩토리로 빅데이터, AI 등을 활용해서 소비자 니즈를 분석하고 3D 프린터로 스니커즈를 맞춤 생산해서 24시간 내 납품함. 해외 생산 중 일부를 국내 생산으로 전환하는 ‘리쇼어링’ 효과도 있었지만, 대량생산을 감당하는 데는 한계가 있었음.
▸인도 놀이공원 원덜라(Wonderla): RFID 태그를 내장한 ‘원더밴드’를 고객에게 지급하고 이를 티켓 및 지갑으로 활용해서 사물함이나 놀이기구를 이용토록 함으로써 시설 운영을 효율화하고 고객 대기시간을 단축하는 효과를 거둠.
<가상화/실감화/실체화 생산공정(예)>
▸포드(Ford), 차량 설계: VR을 활용하여 차량 설계 프로세스를 혁신함으로써 실물 프로토타입 제작 비용을 줄이고, 설계 검토-확정 시간도 단축함.
▸지멘스(Siemens), 장비 조립: 복잡한 조립 작업을 수행해야 하는 작업자들에게 AR 글래스를 통해 실시간으로 지침을 전달, 수행토록 함으로써 작업 오류를 크게 줄임.
▸릴래티비티 스페이스(Relativity Space), 로켓 제조: 약 12m 높이의 초대형 3D 프린터로 우주로켓을 제작함으로써 기존 방식보다 부품 수를 1/100 (10만개⇒ 1천개)로, 제작 기간을 1/12 (2년⇒ 2달)로 줄이는 혁신을 이룩함.
▸존슨앤존슨(Johnson & Johnson), 의료기기 맞춤제조: 맞춤형 의료기기를 3D 프린터로 제작, 활용함으로써 수술의 정확성을 높이고 환자 회복 속도도 향상함.
<맞춤/개인화/친인간 생산공정(예)>
▸아피스코어(Apis Cor), 맞춤 빌딩: 자체 개발한 3D 프린터 ‘프랭크(Frank)’와 프린팅 재료, 건설공정 지원 장비 등을 갖추고 주택, 공공건물 등을 저비용으로 짧은 시간 내에 맞춤 건설함.
▸미니스트리오브서플라이, 맞춤 의류: 열과 습기 조절이 가능하고 옷에 배는 냄새를 제어할 수 있는 스마트 셔츠를 3D 프린터로 1시간 반 만에 제작함. 양말, 바지, 재킷 등으로 생산 범위를 확대하고 있음.
▸덴마크의 Universal Robots, 스웨덴 ABB 등의 협동로봇(Cobot): 인간을 대체하는 로봇이 아닌 인간과 협업하는 로봇을 개발, 판매함.
<친환경/저에너지 생산공정(예)>
▸아우디(Audi)의 ‘360도 공장’: 2030년까지 자동차 생산에 투입되는 에너지 소비, CO2/폐수/폐기물 배출 등을 2018년 대비 절반으로 줄일 것을 목표로 하는 공장 운영 계획. 2025년까지 전 세계 생산 현장에서 탄소 중립 실현, 2035년까지 생산 현장에서 물 소비량을 절반으로 줄인다는 세부 목표도 추진 중임.
▸네슬레(Nestle)의 친환경 생산: 2025년까지 온실가스 배출량을 20% 절감할 것을 목표로 함. 2023년에 이미 2018년 대비 13.5%를 순(純) 감소시킴.
▸유전/가스 발굴, 공산품 제조: 제조공정은 대부분, 대량의 공업용수와 전기를 사용하고 온실가스, 폐수, 중금속, 오염된 공기 등을 배출하기에 에너지 절감과 환경 보호를 위한 투자가 필수적임. 빅데이터, AI 등을 활용해서 낭비/위험 요소를 사전 식별, 대응(예: 스마트 미터로 측정/모니터링, 설비 운영 최적화)하는 것이 필요함.
참고문헌
∙PwC(2016), Industry 4.0- Building Your Digital Enterprise.
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