[인더스트리뉴스 최기창 기자·지멘스 제공] 프로세스 데이터에 기반한 예측은 비용 집약적인 테스트 시설을 양적으로 구성하는 것보다 품질을 보장하는 훨씬 효율적인 방법이었다. 암베르크(Amberg)의 SIEMENS 공장에서는 연간 1,600만개의 SIMATIC(SIEMENS AUTOMATION 제품군)을 생산하고 있다.

또한 약 75%의 공정이 자동화된 SIEMENS의 디지털 생산 시스템을 대표하는 공장 중 하나이기도 하다. 이곳에서는 최근에 적극적인 프로세스 데이터의 활용으로 X-ray 검사장비로 이어지는 병목 현상을 개선할 수 있었고, 약 50만 유로(약 6억원)의 투자비용도 절감했다.

프로세스 데이터의 활용으로 SIEMENS Amberg 공장은 생산 현장에서의 검사 공정에 의한 병목 현상을 개선할 수 있었다. [사진=지멘스]

엄청난 양의 데이터가 생산기술의 적용 과정에서 센서, 제어기, 카메라, 컨택터 등의 입력기기를 통해 생성된다. 그중 거의 대부분은 PLC(Programmable Logic Controller)의 시퀀스 제어를 위해 사용되지만, 실제로는 조건 명령어를 실행하는 용도보다 더 많은 잠재력이 이 데이터들에 숨어 있다.

고객들은 항상 SIMATIC(Siemens Automatic) 제품에 100%의 품질을 요구한다. 따라서 SIMATIC 제품의 PCB(Printed Circuit Board)는 제조 중에 X-레이 검사기를 통해 납땜 품질 등의 요소를 확인하기 위한 절차를 거치게 된다. 그러나 X-레이 검사 프로세스는 다른 장비들의 생산 속도에 비해 긴 시간을 요구한다. 전체 프로세스에 병목 현상이 종종 발생하는 이유다. Amberg 공장은 이러한 검사 장비로 인한 병목 현상을 없애고 생산성을 확보하기 위해 생산과정에서의 불량을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하기로 했다.

이들은 납땜 공정의 OT 환경에서 매우 큰 규모의 데이터셋이 만들어지며, 이것을 분석을 위한 Big Data로 활용하는 것이 도움이 될 것이라는 아이디어를 활용했다. 또한 40가지의 데이터셋이 이러한 품질 예측을 위해 정의됐다.

지멘스의 데이터 활용 [사진=지멘스]

알고리즘, 인공지능이 되다

첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 인공지능을 학습시키는 것이었다. Amberg 공장에서 데이터는 SIEMENS의 TIA 포트폴리오를 통해 산업용 클라우드 시스템 마인드스피어로 수집된다. 인공지능 알고리즘은 로컬PC보다 월등한 램과 CPU 파워를 활용해 학습한다. 이후 그 모델은 엣지 어플리케이션으로 옮겨지게 되고, PCB 공정에서의 데이터 수집과 전처리, 공정 품질 예측에 활용되게 되는 것이다.

이 프로젝트의 마지막 단계는 SIEMENS의 산업용 엣지 관리 시스템(SIEMENS Industrial Edge System)에 업로드 하는 것이었다. 이 단계에서 인공지능 알고리즘은 엣지 어플리케이션 형태로 로컬 엣지 디바이스에 배치돼 더는 마인드스피어 클라우드로 데이터를 올리지 않아도 생산 데이터를 분석할 수 있었다. 민감하거나 중요한 생산 데이터는 라인 내부에 머물게 됐고, 품질 예측 시스템은 실시간 레벨로 동작했다. 예측 시스템 적용의 결과로 X-레이 검사가 필요한지 아닌 지에 대한 피드백을 PCB 보드에 적용해 생산관리시스템(MES: SIMATIC IT)에 전달하면, 해당 PCB 보드를 X-레이 검사기에 투입 여부를 결정해 병목 현상을 회피할 수 있게 된 것이다. 지멘스는 이러한 폐루프 분석 방식을 이용해 실시간으로 생산 데이터를 분석하고 인공지능을 프로세스 최적화에 적용할 수 있었다.

OT와 IT이 한 팀을 이룰 때 품질과의 타협 없이도 생산 설비의 효율을 향상시킬 수 있다. [사진=지멘스]

Amberg 공장에서는 현재 머신러닝 워크플로우에 대해 데이터 수집부터 전처리와 AI 학습 등을 최적화하는 작업을 진행 중이다. 이러한 개선 작업은 마인드스피어 클라우드 시스템의 학습을 기초로 알고리즘의 학습과 더불어 전 세계의 생산 라인에 적용될 수 있을 것으로 보고 있다. 이는 결국 장비의 개발 방식을 바꾸게 될 것이며, 생산 장비의 효율성 역시 새로운 프로그램의 작성이나 편집 없이 자동으로 향상될 수 있게 됨을 의미한다.

OT가 IT를 만날 때

Amberg 공장에서 OT와 IT를 융합하기 위한 SIEMENS의 도전 과제로 엣지컴퓨팅, 클라우드컴퓨팅, 인공지능 같은 신기술들이 매우 많은 실제 적용 사례로 검증되고 있다. OT와 IT이 한 팀을 이룰 때 품질과의 타협 없이도 생산 설비의 효율을 향상시킬 수 있다.

가장 큰 도전은 프로세스를 이해하고, 그 과정에서의 모든 가능한 데이터의 투명성을 확보한 뒤 마침내 데이터의 잠재된 가치를 알아내는 것이다. 이 사례에서 SIEMENS는 X-레이 검사 프로세스를 약 30% 절감함으로써 공정의 개선을 시작했고, 지금까지도 알고리즘의 끊임없는 개선으로 테스트 공정이 더는 필요하지 않은 이상적인 상황을 만들어 내기 위해 노력하고 있다. 게다가 SIEMENS는 약 6억원의 장비 투자 절감 효과를 이 프로젝트에서 우선 달성할 수 있었다.

[최기창 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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