[위즈코어 박덕근 대표] 지난 칼럼에서는 제조 빅데이터에 기반한 스마트공장 구현의 중소기업 구축사례를 소개했다. 중소 제조기업은 데이터 통합 및 실시간 분석을 통해 생산 및 품질 개선에 대한 니즈를 어떻게 해결하는지가 가장 중요한 이슈다. 또한 이를 통해 경쟁력을 확보하는 것이 필수라는 것을 파악할 수 있었다.

스마트공장에서는 제조라인에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집해 예지보전에도 활용할 수 있다. [사진=dreamstime]

최근 제조 지능화를 목표로 하는 중견 크기 이상의 제조기업은 ‘예방 및 예지보전’이라는 주제가 상당한 관심을 끌고 있다. 그동안 설비에 대한 관리와 정비는 경험이 많은 근로자의 전유물로 인식된 것이 사실이다. 특히 이들은 경험이 매우 중요했다. 설비의 이상을 발견하고 결함의 원인을 찾는 작업과 심각한 고장이 발생하기 전에 문제점을 빠르게 파악하고 효과적으로 대응하기 위해서는 경험이 필수였다.

하지만 제조 라인의 자동화를 바탕으로 관리해야 하는 설비와 장비가 많아지고 있다. 더군다나 이를 근로자, 즉 인간의 고유영역으로만 한정하기에는 한계에 부딪치고 있다. 제조 현장에서 예지보전이 핵심으로 떠오른 이유다. 사물인터넷(IoT)을 적용하고, 이를 활용한 데이터 수집과 분석이 이뤄지면서 설비가 제공하는 데이터를 통해 이와 의사소통을 하는 작업은 매우 중요해졌다.

설비가 스스로 결함을 인지한 뒤 원인과 상태를 관리자에게 제공하는 예지보전은 이전과는 전혀 다른 모습을 보인다. 예전의 설비 관리 방식은 예방이 최선이었다. 매달과 매주, 매일 등 체크리스트를 통해 설비의 상태와 부품 교체 주기를 파악하고, 정해진 기간에 해당 문제점을 파악해 보완하는 예방관리는 가장 보편적으로 사용된 방식이다.

하지만 예지보전은 설비가 생산한 데이터와 다양한 센서(이미지, 진동 등)를 통해 현재의 상태를 지속해서 확인할 수 있다. 더불어 이에 따라 적절하게 대응할 수 있도록 관리자에게 알려주는 역할도 담당한다.

데이터 연결과 분석 및 진단, 예측 분석 [자료=위즈코어]

앞선 칼럼에서도 설명한 바와 같이 위즈코어의 넥스폼은 엔지니어링에 기반한 솔루션이 아니다. 모니터링 중심의 빅데이터 플랫폼이다. 위즈코어는 수집한 데이터와 알고리즘의 연동을 통해 예지보전시스템을 활용할 수 있도록 상당한 노력을 기울이고 있다.

2019년도에 구축한 D사의 예지보전 시스템은 3개의 공장 중 경기도에 있는 사업장의 4개 제조 라인에 설비 데이터를 수집한 뒤 이를 문서로 전산화하는 시스템을 구축했다. 또한 실시간 모니터링 운영도 병행했다.

기존에는 설비별 자동화 PLC 데이터를 수집하지 않았고, 예지보전을 위한 수집 데이터 정보 부족으로 추가 센싱 작업이 필요했다. 더불어 과거 예방보전 이력 데이터와 예방보전을 하기 위한 패턴 구축데이터가 준비되지 않았다. 더군다나 수기작성 및 수동입력된 데이터의 불일치, 부정확, 누락에 의한 오류 발생으로 추가적인 수작업 발생이 빈번했다.

이에 위즈코어는 PLC 수정 및 추가 센싱을 통해 설비 데이터를 실시간 수집하고, 설비의 상이한 정보 및 이상을 빠르게 감지해 조치할 수 있도록 했다. 이상발생에 대해서는 감지/조치/확인/유지로 구분해 전산화했고, 생산품질을 경영자에게 실시간으로 연동하는 등 합리적이고 신속한 의사결정이 가능할 수 있도록 구축했다. 근로자의 실수와 누락을 방지하기 위해 업무처리 프로세스에 따른 전산화도 함께 진행했다.

이를 기반으로 수집한 데이터는 어떤 패턴의 설비예지보전이 가능한지 분석하는 단계를 거쳤다. 이후에는 D사의 설비에 적합한 고유의 패턴 알고리즘을 개발 및 적용했다.

스마트공장에서 데이터를 기반으로 한 진단(Diagnostics)과 예측(Prognostics)은 앞으로 5년 이내에 중소제조기업에도 보편화될 것으로 보인다. 또한 이를 통해 다양한 스마트공장의 모델이 탄생할 것으로도 기대된다.

다음 기고에서는 스마트공장과 5G 통신에 대해 소개하고, 한국형 스마트공장에서 대비해야 하는 보안이슈에 관해서도 소개하고자 한다.

[최기창 기자 (news1@industrynews.co.kr)]

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