[첨단 헬로티]

스마트 팩토리의 핵심은 EMI(전사적 제조 지능)를 어떻게 구현하느냐에 따라 고도화의 성패가 좌우된다. 즉, EMI란 실시간 정보 확인을 통해 빠른 의사결정을 지원하는 것으로, 어떤 일이 있었는지, 왜 이 현상이 발생했는지, 앞으로 어떤 일이 발생할지, 그리고 지금 어떤 행동을 취해야 하는지를 시스템이 데이터 기반으로 분석, 예측, 처방 및 이행하는 형태로 진화해 가고 있다. 스마트제조 진화와 최신 플랫폼 동향에 대해 지난 9월 20일 열린 ‘스마트제조 지능화 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2018’에서 로크웰오토메이션 코리아 권오혁 부장이 강연한 내용을 정리했다. [편집자 주]

▲ 로크웰오토메이션 코리아 권오혁 부장

지금까지 많은 공장은 데이터가 아래에서부터 위로 취합되어 올라가고 현장의 엔지니어나 운영자보다는 경영자에게 모든 정보가 집중되고 의사결정이 이루어지는 계층적 구조였다. 그러나 디지털 트랜스포메이션을 하게 되면 누구나 정보를 가져다 쓸 수 있고 의사결정도 할 수 있다. 그러기 위해서는 우선, 데이터 정보가 공유되어야 하고 정보들이 실시간으로 전달되어야 한다. 그리고 정보를 원활하게 주고받을 수 있도록 보안을 기반으로 하는 네트워크가 기본적으로 갖춰져야 하고 여러 메이커 간의 상호호환성을 위한 공통된 플랫폼이 필요하다.

가트너와 IDC의 제조업 전망 보고서를 보면, 2020년까지 산업 에코시스템 기반을 위하여 디지털 플랫폼으로 변경하겠다는 대형 제조회사 비율이 60%였으며, 2030년까지 증강현실과 같은 몰입형 인터페이스와 인간-머신 상호작용을 요구하는 유스 케이스를 만들어가겠다는 비율 또한 80%나 됐다. 여기서 증강현실이 의미하는 바는 ‘내 눈으로 보겠다’는 것이다.

또 하나의 의미는 내가 현장에서 객관화된 데이터를 가지고, 즉 디지털 트랜스포메이션을 통해서 직관적으로 의사결정을 할 수 있다는 것이다. 이러한 흐름을 볼 때 지금이 디지털 트랜스포메이션하기 위한 투자의 적기이다.

전사적 제조 지능화가 고도화 성패 좌우

스마트 제조는 제조 현장과 상위 정보시스템의 통합이다. 구조를 보면, 레벨 1과 2에는 자동화를 위한 센서, 로봇, 액추에이터, 컨트롤러 등이 있고, 레벨 3에는 MES와 EMI(Enterprise Manufacturing Intelligence), 레벨 4에는 ERP로 이루어져 있다. 스마트 팩토리의 핵심은 EMI(전사적 제조 지능)을 어떻게 구현하느냐에 따라 고도화의 성패가 좌우된다.

전사적 제조 지능화란, 공정/품질/에너지 데이터 집계가 자동 또는 실시간으로 진행되며, 공정 빅데이터 비교/분석을 통해 개선 항목 분석이 가능해지고 실시간 정보 확인을 통해 빠른 의사결정을 지원하는 것을 의미한다. 어떤 일이 있었는지, 왜 이 현상이 발생했는지, 앞으로 어떤 일이 발생할지, 그리고 지금 어떤 행동을 취해야 하는지를 시스템이 데이터 기반으로 분석, 예측, 처방 및 이행하는 형태로 진화해 가고 있다.

그러면 이러한 분석 솔루션은 어떤 구조를 띠고 있나. 먼저 데이터 영역 측면에서 보면 디바이스 레벨, 시스템 레벨, 엔터프라이즈 레벨로 나눠진다. 디바이스 레벨에서는 △MTTR(Mean Time to Report)을 모니터링 및 개선, △네트워크 내 Ethernet/IP 디바이스를 자동으로 인식, △디바이스 데이터를 분석하는 것 등이다. 그리고 △디바이스에 이슈가 발생하면 작업자에게 알리고, △특정 작업자나 공장에 어떤 디바이스가 중요한지 학습하고 △시스템 레벨의 상태진단을 통해 발견하기 어려운 이슈를 알림과 함께 해결한다.

그러면 머신 레벨에서는 어떤 역할을 하는가. 머신 레벨은 품질에 대한 문제이다. 예를 들어, A라는 업체가 똑같은 장비를 엔드유저들에게 납품을 한다고 했을 때, 이 장비가 100%의 퍼포먼스로 만들어졌지만, 현장에서는 성능이 60%밖에 안 나올 수 있다. 사전에 납품 장비에 대한 정보를 세팅해 놓으면 등록된 장비의 상태 정보, 분석, 파라미터 트렌드, 메인터넌스 등을 클라우드 기반으로 모두 취합해서 관리할 수 있기 때문에, 엔드유저 입장에서는 공장 관리에 좋을 것이고 OEM 입장에서는 납품한 장비에 대한 트러블 슈팅을 전 세계적으로 할 수 있어 더 나은 장비를 만들 수 있다.

머신에서 한 단계 더 나가면 애플리케이션 레벨이 있다. 처음으로 고장에 대해서 ‘어떻게 해야 하나요?’까지 나온다. 품질 저하를 막기 위해서 뭘 해야 하는지에 대한 행위 레벨이다. 앞서 머신 레벨은 구성, 데이터 확립, 모델링, 모니터링, 액션을 하기 위해서는 데이터 사이언티스트가 필요했지만, 애플리케이션 레벨에서는 불필요하다. 제조업 입장에서는 정보를 받으면 바로 액션할 수 있는 실시간이 중요한데 클라우드로 갔다 오는 시간이 20분, 30분, 심지어 하루 이상이 걸리면 의미가 없게 된다. 로크웰은 이것을 엣지컴퓨팅으로 한다. 현장에서 바로 처리해 할 경우 엣지컴퓨팅으로 해서 하이브리드 형태로 가는 것도 좋은 방법이다.

마지막 단계는 최종 목표인 엔터프라이즈 레벨이다. 예전방식은 일단 데이터를 다 받아야 하고 이를 소화할 수 있는 엔지니어가 필요했다. 자동화의 경우 이종간의 여러 가지 데이터를 받아서 데이터 웨어하우스에 다 취합한다.

그리고 다시 관계형 DB라든지 다차원 DB로 변경한다. 마지막으로 이를 분석한다. 하지만 이 솔루션 레벨에서는 엣지 분석 플랫폼을 통해 OT 데이터와 IT 데이터를 받고 자체 엔진으로 이 데이터를 통합하고 조율한다. 그리고 나에게 필요한 정보를 운영 분석해서 커스터마이즈드 의사결정을 할 수 있도록 한다. 이러한 형태로 스마트 팩토리가 진화하고 있다.

스마트 팩토리는 고도화 단계로 접어들고 있다

스마트 팩토리는 이제 고도화 단계에 접어들고 있다. 즉, 데이터가 빠른 의사결정을 지원하는 단계까지 왔다. 지금의 스마트 팩토리는 엔터프라이즈 매뉴팩처링 인텔리전트(확장형 분석 솔루션)의 진화와 함께 더 효과적인 방향으로 갈 것이다. 예를 들어, 리포팅 된 분석 자료를 근거한 미래 예측이 가능하고 예측된 정보를 기반으로 문제 사항 처방 및 이행할 수 있게 된다.

또한, 수치화된 데이터에 근거해 신속한 자동 의사결정도 수행할 수 있을 것이다. 제조에서는 이미 IT와 OT의 통합된 데이터가 플랫폼화 되어 올라오고 있으며, 현장에서 사람이 직관적으로 의사결정할 수 있도록 지원하고 있다.

로크웰의 경우 IoT 플랫폼에 많은 포지션을 가지고 있는 PTC 회사와 협업해서 산업군에 가장 종합적이고 유연한 산업 정보 플랫폼을 제공하고 있다. 예를 들면, ‘로크웰 MES + PTC 증강현실’, ‘로크웰 확장형 분석 솔루션 + PTC 증강현실’이 그 대표적이다.