[첨단 헬로티]

스마트 팩토리를 한마디로 정의하면 공장이 자율적으로 움직이는 것이다. 즉, 생산 설비에서 나오는 수많은 데이터를 가능하면 사람의 개입 없이 처리하고 피드백을 줘서 자율적으로 돌아가게 하는 것이 핵심이다. 하지만 국내 중소기업이 스마트 팩토리를 그대로 따라 하기에는 상황이 녹록치 않다. 생산 인력 감소와 노후화된 인프라, 그리고 인력 부족으로 숙련공의 노하우가 전수되지 않기 때문이다. 마크베이스는 Coach(코치) 컨소시엄으로 중소 중견기업의 눈높이에 맞는 최적 솔루션을 제공한다. 스마트 팩토리를 위한 컨소시엄과 스마트 팩토리의 방향에 대해 지난 9월 20일 열린 ‘스마트제조 지능화 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2018’에서 마크베이스 김성진 대표가 강연한 내용을 정리했다. [편집자 주]

▲ 마크베이스 김성진 대표

최근 너무나 많은 미디어와 혹은 매체에서 인더스트리4.0이라는 화두를 통해 스마트공장 관련 내용을 말하고 있다. 하나의 트렌드이지만 어떻게 보면 전 세계 기업, 인류가 맞이하는 새로운 패러다임 시프트라고 본다. 기업이 이 변화에 적응하고 시류에 맞춰서 가는 건 당연한 일이다.

국내 제조업의 과제

그러면 왜 인더스트리4.0과 스마트 팩토리일까. 자동화된 기계와 소프트웨어가 구축되는 배경에는 기술적인 큰 흐름이 있다. 반도체 기술과 소프트웨어 기술이 발전함에 따라 작은 디바이스가 지능화되고 지능화된 기계에 대한 정보를 누군가는 받아서 원하는 방향으로 변화하기 원하는 인간의 욕망이 그것이다. 그런데 많은 센서와 디바이스가 증가했고, 그와 관련된 데이터가 너무 많이 나오고 있다. 사실 인더스트리 IT나 스마트 팩토리 기업은 많지만, 데이터에 대한 문제를 해결하기는 쉽지 않다.

데이터를 어떻게 처리하느냐가 인더스트리4.0의 핵심이다. 데이터가 너무 많아 이 데이터를 저장하고 분석하고 싶지만 쉽지 않기 때문에, 이러한 많은 이슈가 파생적으로 나온다고 본다. 스마트 팩토리를 한마디로 정의하면 공장이 자율적으로 움직이는 것이다. 자율로 작동하기 위해서는 상태를 누군가는 알아야 하고 또 누군가는 판단해야 한다. 그 결과를 다시 피드백 줘서 기계가 원하는 방향으로 돌아가도록 만드는 것이다. 즉, 스마트 팩토리는 생산 설비에서 나오는 수많은 데이터를 사람의 개입 없이 처리하고 피드백을 줘서 어떻게 하면 자율적으로 돌아가게 할 것인지가 핵심이다.

국내 공장 환경을 보면 국내 제조업체의 대다수는 중소기업이며, 현재 생산하는 제품의 품질을 유지하기도 어려운 게 현실이다. 그 이유는 생산 인력 감소와 노후화된 인프라로 성장의 한계에 도달했고, 인력 부족으로 숙련공의 노하우가 전수되지 않기 때문이다. 그리고 외국인 노동자가 증가하면서 커뮤니케이션 문제도 발생하고 있으며 제품의 변동성도 증가하고 있다.

해법은 스마트 팩토리 컨소시엄

그럼, 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까. 첫째는 모듈화이다. 4차 산업혁명 시대 중소제조업체가 스마트 제조 경쟁력을 갖추기 위해서는 기존 운영 환경을 고려한 수집-저장-분석-시각화를 모듈화할 수 있는 스마트공장 패키지 소프트웨어 개발 및 적용이 매우 필요하다. 마크베이스는 중소 중견기업의 눈높이에 맞는 최적 솔루션을 제공하기 위해 스마트 팩토리 컨소시엄을 구성했다. 그 기업은 3가지 형태의 성격을 띤다. 하나는 데이터를 하드웨어 단위부터 수집하는 모듈과 이것을 잘 모니터링하는 기업, 또 하나는 데이터가 얼마가 들어오던지 가장 빨리 저장하고 추출해 줄 수 있는 기업, 마지막으로 그 데이터를 예측하거나 미리 예보하는 기업 3개가 모였다. 마크베이스는 실제 공장에서 스마트 패토리를 구축한 고객사에 기본적인 서비스를 제공하고 있다.

둘째는 가성비이다. 스마트 팩토리 매칭펀드 등 정책 지원을 통해 제조 기업의 원가 절감, 생산성 향상 등과 같은 사례가 있지만, 인력과 자본이 부족한 중소제조기업들은 여전히 고가라고 인식되는 스마트공장 도입이 어려운 실정이다. 마크베이스는 가성비 부분에서는 유연한 편이다. 기업이 원하는 비즈니스 형태에 만족스럽게 대처하고 있다. 새롭게 장비를 도입하는 고객사에는 사실 이슈가 없다. 왜냐하면 요즘 장비가 그 자체로 스마트 팩토리에 준하는 데이터 처리 기술과 모니터링 기술을 탑재해서 나오기 때문이다. 문제는 오래 전 구축했던 장비인데, 당장 교체하기 어렵지만 스마트하게 관리하고 처리할 경우이다. 마크베이스는 이런 장비에 한해서도 센서와 데이터를 처리해서 스마트 팩토리 영역으로 들어올 수 있도록 유도하고 있다.

정리하면 이렇다. 가장 하단 부에 있는 센서가 많아지고 그로 인해 데이터가 많아지면 시계열 특성을 가진 데이터 처리가 필요하다. 이것이 고객의 공통적인 문제이다.

마크베이스의 코치(Coach)는 센서 데이터 전용의 데이터베이스를 제공한다. 컨소시엄으로 참여하고 있는 A라는 회사는 IoT 플랫폼을 가지고 있다. 좀 더 고도화하기 위해 실제 밑단에서 데이터를 처리하는 센서 모듈과 소프트웨어 모듈을 갖고 있어서 고객이 원하는 전체적인 스마트 팩토리 뷰를 그대로 사용할 수 있다. 또 하나는 ExRBM이라는 회사인데, 데이터를 통해 그 장비의 이상 유무를 예측해 예지보전할 수 있는 설비 결함 매커니즘 분석 솔루션을 제공하고 있다. 크게 이 세 부분을 갖고 있기 때문에 보편적인 경우라면, 이 코치를 통해 고객이 하고자 하는 비즈니스의 미래 모델을 실행해 볼 수 있다.

Coach의 기대 효과

코치(Coach)가 구성된 것은 2018년도 초였다. 그동안 코치라는 이름으로 구축한 건을 보면 9월 20일 현재 제약, 식품, 화장품, 전자, 자동차 및 기타 제조 분야에서 15개 사에 컨설팅을 진행했다. 장기적으로 봤을 때 더 많은 고객이 생길 것이다.

코치 컨소이엄의 기대 효과는 크게 4가지로 정리할 수 있다. 첫째, 기술적 측면이다. 모듈형 제품 적용 및 기술개발을 바탕으로 패키징이 이루어지고, 데이터 수집 자체 및 모니터링 기술은 고객 요구사항이 없이도 개발이 가능해질 것이다. 둘째, 경제적 측면이다. 향상된 예지보전 기술을 적용함으로써 납기 지연을 예방할 수 있다. 또한, 수율 향상을 통한 중소기업 이익 극대화에도 기여할 수 있다. 셋째, 산업적 측면이다. 대기업 위주의 스마트공장 구축에서 전문기술 보유한 업체들 간의 패키징 소프트웨어 확산을 통해 대기업-중소기업 간 기술 격차 감소와 불균형이 해소될 것이다. 또한, 스마트공장 솔루션 자체가 사람을 지원하는 소프트웨어로써 저부가가치 단순 제조기술자에서 품질데이터를 관리하는 고부가가치 산업군으로 분류되어 질적 업무 환경도 개선될 것이다. 넷째, 사회적 측면이다. 중소기업의 스마트공장 기술 자산화가 가능하고, ‘인텔리전트 블루’라는 인식 재고로 청년 구직자의 제조업 포비아를 불식시켜 중소기업 지원자 증가 및 실업률 감소를 기대할 수 있다.