비용·시간 절감 및 생산 시뮬레이션 통해 효율적 생산

[인더스트리뉴스 박규찬 기자] 스마트팩토리가 미래 제조 산업을 위한 필수 사항이 되면서 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등을 융합한 기술들이 제조현장에 적용돼 기업들의 생산성과 효율성이 높아지고 있다.

제조분야에서의 사이버물리시스템의 글로벌 시장규모는 연평균 4.4% 증가할 것으로 보인다. 이후 2020년에는 약 1조9,900억달러에 달할 것으로 전망되며 사이버물리시스템을 지향하는 주요 업체로는 독일의 지멘스와 IBM이 대표적이며 다쏘시스템, PTC도 PLM 솔루션을 기반으로 사업을 확장해 나가고 있다. 국내 사이버물리시스템 시장도 2016년 기준 약 5조5,000억원으로 2020년까지 17조1,000억원 대로 빠르게 성장할 것으로 보인다. 

4차 산업혁명의 영향으로 스마트팩토리가 확대되면서 이에 대한 사이버물리시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. [사진=dreamstime]

제조분야의 사이버물리시스템(CPS)은 사이버 시스템과 물리적 시스템을 통칭하는 시스템으로 융합연구의 발전으로 새롭게 이목을 끌고 있는 시스템이다. 기존의 실시간 임베디드 시스템이 확장된 개념이라고 볼 수 있으며 공장, 의료, 항공 등에서 광범위하게 사용되는 인공지능 시스템을 모두 포함하는 시스템이라고 할 수 있다. 

이는 개별적으로 동작하는 기존의 임베디드 시스템과는 다르게 실제적인 물리 세계와의 상호작용을 강조하는 시스템으로 연산, 조작, 통신의 세가지 요소를 핵심 개념으로 구축되며 주로 통신 기술을 활용해 물리적인 현상을 관찰하거나, 계산, 조작하는 등 각 시스템 개체들 간의 협력적인 관계로 이뤄져 있다. 

최근에는 이를 제조 생산 공장에 활용하며 비용과 시간을 절감하고 생산 시뮬레이션을 통해 보다 효율적인 생산을 할 수 있도록 하고 있다. CPS를 활용하게 되면 원격 관리를 통해 시간과 비용을 절감할 수 있고 추가 설비 구축에 대한 시뮬레이션을 통해 효율적인 투자를 할 수 있는 등 디지털화 공정에 있어서 앞으로 필수 시스템으로 자리 잡을 전망이다.

특히 CPS는 제조산업만 국한되는 것이 아닌 응급구조, 항공, 기반시설, 헬스 등 사회 각 분야에 걸쳐 그 활용도는 방대하다. 

CPS의 장점은 제조 공정 현황, 유통 현황 등에 대한 모니터링뿐만 아니라 실시간 피드백을 통한 즉각적인 제어가 가능하다는 점이다. [사진=dreamstime]

CPS를 구현하기 위해서는 모든 사물들을 연결시키는 사물인터넷과 데이터를 통합적으로 수집하는 플랫폼과 자율적으로 의사결정을 지원하는 빅데이터 분석력, 인공지능 기술 등 다양한 기술이 요구된다. 현실에서 존재하는 실물과 사이버 세계가 연결된 사이버물리시스템을 구현하려면 기본적으로 사물인터넷을 통해 기계와 공구 및 작업자가 연결돼 기기들간 서로 피드백을 주고받을 수 있는 네트워크가 구성돼야 한다. 

특히 적용범위는 공장이나 라인 설치 전 또는 제품의 기획 설계 단계에서 가상으로 시뮬레이션 하는 것 외에도 생산과정에의 시뮬레이션 동기화를 통해 데이터를 축적해 나감으로써 최적화를 할 수 있다.

그러나 CPS는 여러 시스템이 복잡하게 연결돼 있는 만큼 제한된 시간에 동시에 적용해야 하는 기술적 문제 해결이 필요하다. CPS를 구축하는 초기 단계부터 검증하는 절차가 복잡하며 확장되는 시스템을 위한 방법을 제공해야 한다. 특히 네트워크를 통해 이뤄지는 만큼 OT 망 보안에도 신경을 써야 한다. 

특히 CPS 실패에 대비하는 안전성, 정해진 수준의 성능을 유지할 수 있는 신뢰성, 시스템 복구성, 시스템이 운영되는 확률, 보안성, 호환성 등이 요구된다. 아울러 IoT의 중요한 품질요소는 보안인데 비해 CPS는 물리시스템을 사람의 개입 없이 자동으로 제어하는 시스템 목적을 달성하기 위해서는 안전과 보안을 포함하는 보증이 필요하다.

이러한 4차 산업혁명 기반 기술인 CPS에 대해 우리나라도 기술적인 연구가 필요하다. 아직 우리나라 제조 산업에서는 해외 소프트웨어 의존도가 높은 편으로 우리 기업들이 향후 글로벌 경쟁력을 갖기 위해서는 장기적인 안목으로 체계적인 연구개발이 필요한 상황이다. CPS뿐만 아니라 이를 기반으로 하는 센서, 인공지능을 통한 머신러닝과 딥러닝, 제어기술 등 디지털화에 필수적인 소프트웨어 기술을 집중적으로 키워 나가야 할 것이다.

[박규찬 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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