제조업과 IoT, 거스를 수 없는 융합의 시대

[산업일보]
‘제조업 혁신 3.0’을 추진하고 있는 우리나라를 비롯해 전세계 적으로 IoT는 이제 제조업의 변혁을 시도하고 있는 국가나 기업에게 더 이상 낯선 개념이 아니라 친숙함을 넘어 제조업과의 융합을 적극적으로 시도되고 있는 개념이다.

PTC의 이봉기 이사는 ‘제조업 IoT전략’이라는 주제의 발표를 통해 “IoT가 제조업과 만나면서 PLM의 영역은 계속해서 변화되고 확대될 것”이라며 “특히 IoT에서 Thing의 변화로 인해 제조업의 비즈니스 모델 자체가 변할 것이며 제조 경쟁력 강화를 위해 지능화·자율화·유연화 된 스마트공장이 선보일 것”이라는 전망을 제시했다.

이 이사는 최근 열린 ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2015’에서 우리나라 제조업 혁신 3.0의 추진배경으로 제조업과 IT/SW, 서비스, 타 산업과의 융복합이 확산 중이라는 것을 꼽았다. 또한, 3D 프린팅, 스마트 공장 등 새로운 생산방식의 등장으로 인해 제조업의 패러다임 변화가 진행됨에 따라 이에 맞춘 새로운 진화 전략이 수립돼야 할 시점이라는 점을 들었다.

아울러 주요 선진국들도 글로벌 금융위기 이후, 제조업의 중요성을 주목하고 제조업 르네상스 전략을 추진 중이라는 사실도 함께 언급했다.

“IT/SW의 융합으로 융합 신산업을 창출해 새로운 부가가치를 만들고 선진국 추격형 전략에서 선도형 전략으로 전환해 우리 제조업만의 경쟁 우위를 확보해 나갈 계획”이라고 우리 정부의 제조업 혁신 3.0의 추진전략을 밝힌 이 이사는 “IT/SW, IoT 등과의 융합을 통해 생산의 전 과정을 지능화, 최적화 해 2020년까지 1만개 공장의 스마트화를 추진하고 있다”고 소개했다.

한편, 이 이사는 제조업 혁신 3.0의 모델이 되는 독일 인더스트리 4.0의 핵심 구성요소에 대해 사물인터넷 기술을 기반으로 공장 안의 모든 요소가 유기적으로 연결돼 지능적으로 운영되는 공장을 먼저 소개했다. 아울러 CPS를 기반으로 하는 제조생산 플랫폼에서 모든 정보를 수집·관리하는 것은 물론 전체 생산과정을 통제함으로 제조 공정의 최적화를 실현할 수 있다.

이 이사는 제조업 혁신의 기반이 될 스마트 공장의 구성을 위한 필요환경으로 ‘빅데이터 활용’, ‘에너지 효율화’, ‘IoT & 무선활용’, ‘중앙관제화 및 제어’, ‘환경 & 안전’, ‘무인화 작업 환경’, ‘버츄얼 팩토리’ 등을 꼽았다.

“빅데이터는 제품 공정 별 품질영향인자 도출 및 설비 분위기 등으로 불량분석 및 예측에 도움을 주며 멀티 포인트 센서를 활용한 빅데이터의 수집·분석으로 설비 고장을 예지 분석할 수 있다”고 소개한 이 이사는 “에너지 효율화를 통해 에너지 관리 시스템 적용으로 에너지 효율을 극대화하고 일괄적인 에너지 배분에서 운영 현황에 기반한 에너지 배분으로 에너지 소비의 효율화를 도모할 수 있다”고 말했다.

한편, IoT & 무선활용 기술을 활용해 물류 대상 및 제고 대상으로 특정 RFID 태그 또는 동일 기능이 가능한 스마트 센서류를 적용하고 입고 관리, 적재 위치, 재고 현황, 로지스틱스, 실시간 정보, 목적지 입고 관리가 가능하다.

중앙관제화 및 제어는 다중 정보로부터 설비 상태 해석 및 조치사항, 통합 모니터링 및 모바일 환경 지원이 가능해지며, 현장 안전정보, 설비 이력정보·가동정보, 작업 지시 및 결과 등록, 자재 현황 등의 파악이 더욱 쉬워진다.

환경 & 안전 분야도 현장·작업 환경의 대기환경 현황 모니터링 및 대기환경 관리 시스템을 구축하는 한편, 위치 추적 기반의 작업자 안정행동을 예측 및 통제가 가능하다.

무인화 작업 환경의 형성 역시 스마트 공장의 주된 구성요소다. 열악한 환경하에서 진행되는 작업을 대체해 줄 수 있는 지능형 로봇 개발로 무인화 환경을 구축할 수 있다. 또한, 위치인식 센서와 자동 컨트롤 등으로 고소지역 근무환경 개선 및 물류에 대한 효율화를 이끌어 낼 수 있다.

마지막으로 버츄얼 팩토리는 가상현실 공장 구현을 통한 검증 단계를 신·증설 시 적용할 수 있다.

한편, 이 이사는 ‘위험도 기반 정비기법(Risk Based Maintenance)'를 위해 “정확한 고장원인을 판단하고 현상에 대한 최적화를 판단한 뒤 유사현상에 대한 케이스 스터디를 해야 한다”며, “연관 시스템 및 설비를 분석해 정확한 연계 및 파생 영향을 살펴봐야 한다”고 말했다.

또한 적정한 조치사항을 선택하기 위해 빈도·적정성 판단에 의한 기존 정비 이력을 참조하고 현재 고장·이상 발생한 설비 외에 영향도 내의 정비 이력도 참조해 볼 것을 이 이사는 조언했다.

한편, 정비정보의 정확도를 높이기 위해 정비 절차에 의한 관련 자료 통합 정의 및 이력관리가 필요하다고 이 이사는 말했다. 이에 대해 그는 “부품, 설비 및 레이아웃 관련 변경사항을 즉시 반영해야 하며, 협력사 및 담당자 변경에 대응하기 위한 정비지침서를 최신화 해야 한다.

덧붙여 그는 적정한 보전재고 확보를 위해 정비 이력 및 빈도 기반의 보전재고 예측과 함께 부품 단위관리에서 태그 단위 관리로 진화해야 한다고 주장했다.

마지막으로 그는 “최근 IoT의 가치는 인터넷에서 사물로 옮겨가고 있다”며, “제조기업은 제품의 스마트 및 연결성을 통해 통합 플랫폼을 기반으로 ‘시스템의 시스템’을 선점하기 위한 방향으로 진화하고 있다”고 언급했다.