IoT, AI 등 핵심기술 통한 공정 개선

[인더스트리뉴스 박규찬 기자] 공장자동화를 넘어 각 설비 및 부품들 간의 연결로 보다 지능화된 공장인 스마트팩토리. 이를 구성하고 있는 각 요소별 핵심기술과 그 기능들에 대해 알아보자.

우선 스마트팩토리는 여러 가지 의미로 해석되고 있으나 가장 근본적인 목적은 공장의 디지털화, 스마트화를 통한 생산성 및 품질의 향상, 원가 및 생산비용 절감, 그리고 고객의 요구에 대한 유연한 대처를 하기 위함이다. 

지난해 대통령직속 4차산업혁명위원회가 출범하면서 국내 제조업이 다시금 활기가 띌 것으로 전망되는 가운데 스마트팩토리 확대를 위한 지원 정책 또한 확대되고 있다. [사진=dreamstime]

이를 위해서는 전 제조과정을 한 눈에 파악하고 실시간으로 관리 및 제어를 통해 즉각적인 조취가 가능해야 하며 이러한 것들을 실현시킬 수 있는 기술들을 공장 환경에 맞게 적용해야 한다. 

우선 사물인터넷(IoT)은 최근 기술의 발달로 공장 내 정보를 수집, 시각화하고 제어할 수 있는 기반이 마련됐다. 어떻게 보면 IoT가 4차 산업혁명에 가장 핵심적인 기술로 스마트팩토리의 본격적인 시작을 알리는데 핵심적인 역할을 했다고 해도 과언이 아니다. 

IoT는 인터넷 기반 기술로 사물간, 사물과 사물간 연결을 통해 기계로부터 유용한 정보를 수집할 수 있게 해주는 기술로 제조현장에서 센서와 디바이스 설치를 통해 구축, 생산과정에 발생되는 다양한 정보들을 수집할 수 있는 기반을 마련해 주는 것이다. 

인공지능(AI)은 인간의 사고능력을 모방한 기술로 제조과정에서 축적된 데이터를 분석하는 방식 중 하나로 기계가 훈련과정을 거쳐 자율적으로 최적의 의사결정을 할 수 있도록 하는 것이다. 특히 AI는 머신러닝, 딥러닝으로 세분화할 수 있으며 최근에는 로봇, 비전장비 등에 융합해 스스로 학습하고 마치 사람처럼 판단할 수 있는 기술로 빠르게 발전하고 있다.

국내 제조기업 역시 스마트팩토리 도입을 위해 핵심요소부터 적용할 수 있도록 계획적인 움직임이 필요할 것으로 보여진다. [사진=dreamstime]

제조산업에서의 빅데이터는 스마트팩토리에서 핵심이라고 할 수 있다. IoT, 센서 등을 통해 공장 설비에서 발생된 생산 데이터를 수집, 분석하는 데 있어 어떻게 수집하고 분석하는 지가 중요하기 때문이다. 즉, 데이터를 수집하는 것은 간단한 장비만으로도 할 수 있지만 이 수집된 데이터를 효과적으로 분석해 적재적소에 전송하고 이러한 데이터를 바탕으로 공장의 효율적인 관리를 할 수 있도록 해야 한다.

나아가 스마트팩토리 고도화를 위해서는 증강현실(AR)과 사이버물리시스템(CPS)의 활용도도 높아질 것으로 예상된다. AR은 실세계에 3차원 가상물체를 겹쳐서 보여주는 기술을 활용해 현실과 가상환경을 융합한 복합형 가상현실로 이를 활용해 공정이나 조립과정에 대해 시범적으로 적용을 해 볼 수 있다. 

CPS는 현실과 동일한 가상공간을 구현해 연결한 시스템으로 제조현장과 동일한 가상환경 시뮬레이션을 통해 실제 제조나 생산에서 발생하는 리크스를 줄 일 수 있도록 해준다. 이를 통해 거대한 자금과 시간을 들이지 않고도 실제와 똑같이 구성한 후 시뮬레이션을 거쳐 최적의 공장환경을 조성할 수 있다. 

그러나 AR과 CPS는 아직까지 현장에서 활용도가 낮은 기술로 현재는 이를 공장 전체가 아닌 일부에서 활용할 수 있는 기술들이 빠르게 개발되고 있다. 이 외에도 스마트팩토리를 구성하는 최신 기술들이 4차 산업혁명 도래와 함께 빠르게 발전하고 있으며 이러한 기술들로 인해 제조 현장의 디지털화도 가속화되고 있는 추세다. 이에 국내 제조기업도 기존의 방식을 고집하는 것보다는 향후 스마트팩토리 도입을 위해 핵심요소부터 적용할 수 있도록 계획적인 움직임이 필요할 것으로 보여진다.

[박규찬 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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