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‘디지털 전환’은 ‘디지털 트윈’으로 완성된다
김원정 기자|sanup20@kidd.co.kr
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‘디지털 전환’은 ‘디지털 트윈’으로 완성된다

아비바코리아 박민철 이사 “스마트팩토리 고도화의 핵심…데이터 기반 의사결정 환경구축”

기사입력 2023-04-20 15:58:40
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[산업일보]
인공지능(AI), 클라우드 등 신기술의 출현과 탄소중립 이행, 고령화와 인구감소로 인한 노동시장의 변화, 미중갈등 심화 등 산업계는 급격한 변화와 마주하고 있다. 이에 따라 기존 경영방식의 고수로는 미래 경쟁력 확보가 불투명해지고 있다.

이 같은 기업들의 고민을 풀어내고 지속가능한 발전을 위한 방안으로 디지털 전환과 데이터 경제 조성이 제기되고 있다. 정부는 이러한 부분의 중요성을 인식해 지난해 ‘산업디지털전환촉진법’을 마련했으며, ‘중소기업 스마트제조혁신 촉진에 관한 법률’을 올해 7월 시행할 예정이다.

또한 중소·중견 기업을 대상으로 생산공정 개선 등을 위해 사물인터넷(IoT), 5G, 빅데이터, AI, 클라우드 등 첨단 기술을 적용한 스마트공장 솔루션 구축 및 솔루션과 연동된 자동화장비, 제어기, 센서 등을 지원해 고도화를 추진하겠다고 밝힌 바 있다.

데이터에 기반을 둔 산업의 디지털 전환을 위한 법률적인 토대나 정책적 지원이 이뤄지고 있는 것이다. 하지만 기업들은 스마트팩토리 고도화 및 디지털 전환을 위해 무엇을, 어디서부터 진행해야 경쟁력을 갖출 수 있을지 갈피를 못 잡는 분위기다.

이에 스마트팩토리, 디지털 전환 분야를 전문적으로 담당하고 있는 아비바(AVEVA)코리아 박민철 이사를 통해 현장에서 느끼는 기업의 스마트팩토리 고도화 및 디지털 전환 상황과 아비바의 제조 산업 지속가능성 전략 등에 대해 들어봤다.
‘디지털 전환’은 ‘디지털 트윈’으로 완성된다
아비바코리아 박민철 이사

박 이사는 “현재 중소기업들의 공장은 데이터 수집 및 자동화가 미진한 상태로, 데이터 수집을 위해서는 추가적인 투자한 필요한 상태다. 뿐만 아니라 업계를 선도하는 기업 중에도 자체적인 비용을 투자해 데이터 수집 단계를 마쳤지만 이를 기반으로 무엇을 해야 할지 고민하는 경우를 본다”라며, 데이터 활용을 위한 전문 인력이나 데이터 활용방법에 대한 전문성을 갖추지 못한 산업계의 현실에 대해 말했다.

이 같은 상황에서 스마트팩토리 고도화를 위해서는 어떤 부분이 필요할까. 박 이사는 이러한 질문에 핵심은 데이터 기반의 의사결정 환경구축에 있다고 강조했다. 아울러, 데이터 기반 의사결정 환경의 필수적인 요소는 센서 데이터를 의사결정이 가능한 정보로 변환하는 것이라고 설명했다.

이 과정에서 기업은 우선순위 및 KPI(핵심성과지표)를 정의한 후 측정가능한 형태로 세부적으로 분할해야 한다. 또한 시스템에 담을 수 있도록 이를 수식화 및 로직화해야 한다는 것이 박 이사의 의견이다.

센서 데이터 분석 품질을 높이기 위해서는 새로운 차원의 데이터가 필요하다고도 했다. 단순히 온도 및 압력 데이터만으로 높은 수준의 분석을 기대하기는 어렵다며, 설비, 공정, 제품, 제조법, 운영자 등의 데이터를 함께 저장해서 차원을 구성해야 다차원 분석을 할 수 있다고 조언했다.

디지털 전환 여정…디지털 트윈(Digital Twin)으로 완성
디지털 트윈은 실제 플랜트와 똑같은 가상 플랜트를 두고, 클라우드, 빅데이터, AI, 모바일 등의 디지털 기술 기반으로 생산성 향상, 품질 향상, 에너지 절감, 규제 준수 등의 플랜트의 주요 KPI를 달성할 수 있게 해주는 기술의 집합체다.

이에 아비바는 ‘디지털 전환’이 ‘디지털 트윈’으로 완성된다고 봤다.

박 이사는 “디지털 트윈에서 발생하는 데이터를 통해 전력·가스·물 낭비, 생산의 병목구간 등을 살펴보고 개선함으로써 최상의 공장 및 플랜트 상태를 구현할 수 있다”라며, 탄소중립도 디지털 전환의 많은 항목들 중 하나이며, 디지털 트윈을 통해 이를 구현할 수 있다고 했다.
‘디지털 전환’은 ‘디지털 트윈’으로 완성된다

디지털 트윈을 구현하는 아비바의 제품군은 플랜트의 기본 설계에서부터 시공, 가동 등 단계별 솔루션을 갖추고 있다. 이러한 제품들은 자산 정보 관리(Asset Information Management)와 연계돼 전체 데이터에 대한 가시성을 제공하는 단일 뷰를 제공하며, 분석 및 3D 시각화가 가능하다.

박 이사는 “플랜트가 지어지고 가동을 시작하면 운영 데이터가 아비바 파이(PI) 시스템으로 모이게 된다. 여기에 쌓인 과거 이력 데이터와 실시간 데이터를 기반으로 에너지 사용량에 대한 분석을 진행한다”라고 설명했다.

또는 프리딕티브 애널리틱스(Predictive Analytics)를 통해 설비의 정상 상태를 머신러닝 기반으로 학습해 설비의 예지정비를 수행함으로써 설비 유지관리의 효율을 꾀할 수 있다고 소개했다.

한편, 1967년에 설립된 아비바는 산업용 소프트웨어 전문 기업으로, 영국 케임브리지에 본사를 두고 있다. 이 회사는 올해 1월 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)의 자회사로 편입됐으며, 독자적인 기업으로 운영 중이다.
1홀
FA, 로봇, 스마트팩토리
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