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| − | '''스마트팩토리'''<!--스마트 팩토리-->(smart factory)는 사물인터넷 기술을 이용해 제품개발, 공급망관리, 자원관리 등 중요한 의사 결정을 스스로 내릴 수 있는 공장을 말한다. '''스마트공장'''<!--스마트 공장-->이라고도 한다. [[4차 산업혁명]]의 핵심 개념이다. | + | '''스마트팩토리'''<!--스마트 팩토리-->(smart factory)는 [[사물인터넷]] 기술을 이용해 제품개발, 공급망관리, 자원관리 등 중요한 의사 결정을 스스로 내릴 수 있는 공장을 말한다. '''스마트공장'''<!--스마트 공장-->이라고도 한다. [[4차 산업혁명]]의 핵심 개념이다. |
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| − | 스마트팩토리는 설계 및 계발, 제조 및 유통 등 생산과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합한 | + | 스마트팩토리는 설계 및 계발, 제조 및 유통 등 생산과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합한 [[정보통신기술]](ICT)을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상하는 지능형 생산공장이다. 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷을 설치하여 공정 [[데이터]]를 실시간으로 수집하고, 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 한다. 스마트팩토리는 산업 현장의 생산성 향상을 위해 [[인공지능]](AI), [[사물인터넷]](IoT) 등 다양한 기술이 융합된 자율화된 공장을 말하는 것이다. 예를 들어 사물인터넷은 대표적으로 [[센서]]와 디바이스 간의 통신에 사용되고 있다. 센서에서 다양한 데이터를 수집하고, 이를 게이트웨이나 서버에 전송한 후, 서버는 데이터를 분석하고 분석 결과를 보여주며, 관리자에게 전송한다. 이때, [[인공지능]], [[기계학습]] 기술이 적용된 서버(Cloud)는 [[빅데이터]]를 분석하여, 설비의 고장이나 이상을 예측하고, 생산성 향상을 위한 방법을 제시해준다. |
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| − | 과거에는 숙련된 작업자가 원료의 색깔을 보고, 혹은 설비의 소리만 들어도 경험적으로 무엇이 문제인지 알고 손쉽게 문제를 해결했다. 하지만 고령화에 따라 숙련공들은 점점 줄어들어 문제가 발생할 때 제대로 대응하기가 점점 어려워지고 있다. 또한 제품의 라이프 사이클이 단축되고 있고, 맞춤형 대량생산으로 변화하면서 가볍고 유연한 생산 체계가 요구되고 있다. 국내 총생산에서 제조업의 비중은 30%에 육박한다. OECD 국가 중 1위이고, 경쟁국인 일본(18%), 미국(12%) 등에 비교해 높은 수치를 기록하고 있다. 이러한 국내 제조업이 현재 위기를 맞이하고 있다. 국내 제조업의 경쟁률은 2014년 4위, 2015년 5위에서, 2020년 6위까지 떨어질 것으로 전문가들은 예상한다. 이에 국가적인 차원에서 제조업 경쟁력 향상을 위한 방법으로 스마트팩토리 도입을 추진하고 있으며, | + | 과거에는 숙련된 작업자가 원료의 색깔을 보고, 혹은 설비의 소리만 들어도 경험적으로 무엇이 문제인지 알고 손쉽게 문제를 해결했다. 하지만 고령화에 따라 숙련공들은 점점 줄어들어 문제가 발생할 때 제대로 대응하기가 점점 어려워지고 있다. 또한 제품의 라이프 사이클이 단축되고 있고, 맞춤형 대량생산으로 변화하면서 가볍고 유연한 생산 체계가 요구되고 있다. 국내 총생산에서 제조업의 비중은 30%에 육박한다. OECD 국가 중 1위이고, 경쟁국인 일본(18%), 미국(12%) 등에 비교해 높은 수치를 기록하고 있다. 이러한 국내 제조업이 현재 위기를 맞이하고 있다. 국내 제조업의 경쟁률은 2014년 4위, 2015년 5위에서, 2020년 6위까지 떨어질 것으로 전문가들은 예상한다. 이에 국가적인 차원에서 제조업 경쟁력 향상을 위한 방법으로 스마트팩토리 도입을 추진하고 있으며, 정보통신기술과 결합하여 다방면으로 노력을 기울이고 있다. |
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===사이버물리시스템=== | ===사이버물리시스템=== | ||
| − | 사이버 물리 시스템(CPS)은 | + | 사이버 물리 시스템(CPS)은 [[소프트웨어]]의 역할이 큰 제조시스템이다. 제조 기계나 기기 등 구성요소들을 인터넷과 연결하고, 이들이 상호 간 또는 재공품, 부품 등 자재와 통신을 가능하게 한다. 사이버 물리 시스템에서는 자재를 똑똑하다고 표현하는데, 그 이유는 자재가 자신의 품질, 가공 계획 등과 같은 특성을 전자태그([[RFID]]) 같은 데이터 저장장치에 넣어 자신의 제조 공정을 자율적으로 제어하기 때문이다. 사이버 물리 시스템의 작동이 갑자기 중단될 경우 다른 시스템이 자동으로 업무를 넘겨받고, 시스템이 스스로 자재 흐름을 새로 조절할 수 있다. |
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| − | 스마트팩토리는 | + | 스마트팩토리는 인공지능(AI) 기술과 사물인터넷(IoT) 센서를 통해 실시간으로 미세한 문제를 찾아내 공정을 개선하고, 품질과 생산성을 향상할 수 있다. 스마트팩토리로 설비효율을 높이고 제조원가는 낮춰 수요에 부합하는 다품종 맞춤 생산을 가능하게 하는 것이다. 인공지능 기술을 이용한 스마트팩토리는 정보통신기술과 자동화 기술을 접목해 다품종 대량 생산은 물론 맞춤형 소량다품종 생산도 가능한 시스템이다. 제조 정보화, 지능화 솔루션을 쉽고 빠르게 적용할 수 있게 해 표준화된 개발 및 운영환경을 제공하는 제조 정보통신기술 플랫폼을 실현할 수 있다. 전 제조 공정에 [[사물인터넷]], [[클라우드]], [[빅데이터]], [[모바일]], [[인공지능]]과 같은 최신 [[IT]] 기술을 적용해 공장 자동화를 넘어 공장 지능화로 업그레이드가 가능하다. 제조공정 일부분의 첨단화가 아니라 상품기획부터 생산라인, 물류까지 제품을 제조하는 전 과정에서 첨단 기술을 적용하는 것이다. 인공지능을 기반으로 스마트팩토리는 다음과 같은 장점을 갖고 있다. |
| − | *능동성 : 수동적 대상인 공장이 능동적 대응을 수행한다. 일방향에서 양방향으로 전환하여 신규 데이터 상관성 도출, 재고 감축 작업 지시, 장기재고 이적 등 판단 결과에 기반을 둔 기능을 수행한다. | + | * 능동성 : 수동적 대상인 공장이 능동적 대응을 수행한다. 일방향에서 양방향으로 전환하여 신규 데이터 상관성 도출, 재고 감축 작업 지시, 장기재고 이적 등 판단 결과에 기반을 둔 기능을 수행한다. |
| − | *지능성 : 변화된 여건에 따라 스스로 판단한다. 의사 결정력을 발휘하여 | + | * 지능성 : 변화된 여건에 따라 스스로 판단한다. 의사 결정력을 발휘하여 [[배치잡]](batch job)을 통한 주기적 판단을 하며 마스터 판단 기준을 통한 투입 데이터에 따른 산출 데이터를 도출한다. |
| − | *연계성 : 생산 관련 참조 데이터 영역을 확대 운영한다. 다양한 대량의 데이터를 유관 데이터 영역으로 검토해 활용하고 기능과의 연계를 통해 데이터를 양적, 질적으로 확대하는 것이다. | + | * 연계성 : 생산 관련 참조 데이터 영역을 확대 운영한다. 다양한 대량의 데이터를 유관 데이터 영역으로 검토해 활용하고 기능과의 연계를 통해 데이터를 양적, 질적으로 확대하는 것이다. |
| − | *민첩성 : 생산 운영 체계로서의 시스템 성능으로 실시간 처리 수준을 향상한다. 제조 운영 관련 경보, 조치, 소요 시간, 정보 공유 등의 기능을 통해 빠른 대응력을 확보한다. | + | * 민첩성 : 생산 운영 체계로서의 시스템 성능으로 실시간 처리 수준을 향상한다. 제조 운영 관련 경보, 조치, 소요 시간, 정보 공유 등의 기능을 통해 빠른 대응력을 확보한다. |
| − | *신뢰성 : 생산 작업 운영에 대한 관리의 신뢰를 확보한다. 수집된 데이터의 신뢰성에서 시작해 | + | * 신뢰성 : 생산 작업 운영에 대한 관리의 신뢰를 확보한다. 수집된 데이터의 신뢰성에서 시작해 인터로크(interlock) 등 작업 이상 상황에 대한 안정성을 통해 예측 가능한 작업을 수행한다. |
| − | ==전망== | + | ==현황 및 전망== |
| − | 스마트팩토리는 고령화와 인구 성장 정체에 직면한 한국경제에 노동력 문제를 해결할 수 있는 가장 탁월할 해법으로 꼽힌다. 고령화 및 인구 성장 정체가 굳어지더라도 저성장에 빠지지 않는 새로운 경로 개척이 스마트팩토리 발전에 의지하고 있기 때문이다. 스마트팩토리를 이용해 중소기업을 스마트화·고부가가치화하면 대·중소기업 간 노동시장 이중구조 문제도 일정 부분 해결할 수 있을 것으로 예상된다. 스마트팩토리는 다양한 방식으로 기술이 융합되어 고도화된 자율화 스마트공장으로 발전될 전망이다. 대표적인 예로 | + | * '''현황''' |
| + | : 현재 국내 스마트스마트팩토리의 단계는 일부 대기업을 제외하고 대부분 기초단계 수준 혹은 중간 수준 1단계에 머물러 있다. 2016년 발표된 스위스 최대은행 유니언뱅크(UBS)에 따르면 한국은 4차산업혁명 적응 준비 순위에서 139개국 중 25위를 차지하고 있다. 2015년 OECD국가 중 노동생산성 순위에서는 28위를 기록하였다. 31.8로 평균인 46.7에 못 미치는 수치이다. 또 저 출산으로 인한 노동인구의 감소로 인해 노동력 부족현상이 올 수 있다고 전문가들은 예측하고 있다. 이러한 상황에 대한 해결책으로 민관이 협력하여 스마트팩토리를 추진하고 있지만 현실적인 문제로 인해 추진이 쉽지 않은 상황이다. | ||
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| + | ! 단계 || 자동화 || 공장운영 | ||
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| + | | 고도화 || 제어자동화 및 디지털 식별이 결합된 사물인터넷 이용 자동화 || CPS, 사물인터넷, 빅데이터를 이용한<br>자가진단과 제어능력을 갖춘 지능형 생산 | ||
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| + | | {{형광펜|중간수준1}} || 설비로부터 실시간 데이터 수집 || 설비로부터 집계된 실적 중심의 공장 운영 분석 | ||
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| + | | {{형광펜|기초수준}} || 바코드 RFID를 이용하여 기초적 물류정보 수집 수준 || 설비로부터 집계된 실적 중심의 공장 운영 분석 | ||
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| + | | ICT 미적용 || 엑셀 활용 정도 || 시스템을 갖추고 있지 못한 상태 | ||
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| + | * '''전망''' | ||
| + | : 스마트팩토리는 고령화와 인구 성장 정체에 직면한 한국경제에 노동력 문제를 해결할 수 있는 가장 탁월할 해법으로 꼽힌다. 고령화 및 인구 성장 정체가 굳어지더라도 저성장에 빠지지 않는 새로운 경로 개척이 스마트팩토리 발전에 의지하고 있기 때문이다. 스마트팩토리를 이용해 중소기업을 스마트화·고부가가치화하면 대·중소기업 간 노동시장 이중구조 문제도 일정 부분 해결할 수 있을 것으로 예상된다. 스마트팩토리는 다양한 방식으로 기술이 융합되어 고도화된 자율화 스마트공장으로 발전될 전망이다. 대표적인 예로 디지털트윈(digital twin)을 들 수 있다. 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 예측하는 기술이다. [[데이터]]를 기반으로 가상 공간에서 미리 시뮬레이션해 보는 것으로, 시뮬레이션을 위해서는 방대한 데이터의 수집, 분석 그리고 예측을 위한 인공지능, 시뮬레이션을 위한[[AR]](증강현실), [[VR]](가상현실)과 같은 기술들이 필요하다. 특히 산업 현장에서 디지털 트윈을 통해 작업 프로세스를 미리 시뮬레이션해 봄으로써 손실을 줄이고 작업의 효율성을 높일 수 있을 것이다. | ||
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2019년 9월 27일 (금) 17:03 판
스마트팩토리(smart factory)는 사물인터넷 기술을 이용해 제품개발, 공급망관리, 자원관리 등 중요한 의사 결정을 스스로 내릴 수 있는 공장을 말한다. 스마트공장이라고도 한다. 4차 산업혁명의 핵심 개념이다.
개요
스마트팩토리는 설계 및 계발, 제조 및 유통 등 생산과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합한 정보통신기술(ICT)을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상하는 지능형 생산공장이다. 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷을 설치하여 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 한다. 스마트팩토리는 산업 현장의 생산성 향상을 위해 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 다양한 기술이 융합된 자율화된 공장을 말하는 것이다. 예를 들어 사물인터넷은 대표적으로 센서와 디바이스 간의 통신에 사용되고 있다. 센서에서 다양한 데이터를 수집하고, 이를 게이트웨이나 서버에 전송한 후, 서버는 데이터를 분석하고 분석 결과를 보여주며, 관리자에게 전송한다. 이때, 인공지능, 기계학습 기술이 적용된 서버(Cloud)는 빅데이터를 분석하여, 설비의 고장이나 이상을 예측하고, 생산성 향상을 위한 방법을 제시해준다.
등장배경
과거에는 숙련된 작업자가 원료의 색깔을 보고, 혹은 설비의 소리만 들어도 경험적으로 무엇이 문제인지 알고 손쉽게 문제를 해결했다. 하지만 고령화에 따라 숙련공들은 점점 줄어들어 문제가 발생할 때 제대로 대응하기가 점점 어려워지고 있다. 또한 제품의 라이프 사이클이 단축되고 있고, 맞춤형 대량생산으로 변화하면서 가볍고 유연한 생산 체계가 요구되고 있다. 국내 총생산에서 제조업의 비중은 30%에 육박한다. OECD 국가 중 1위이고, 경쟁국인 일본(18%), 미국(12%) 등에 비교해 높은 수치를 기록하고 있다. 이러한 국내 제조업이 현재 위기를 맞이하고 있다. 국내 제조업의 경쟁률은 2014년 4위, 2015년 5위에서, 2020년 6위까지 떨어질 것으로 전문가들은 예상한다. 이에 국가적인 차원에서 제조업 경쟁력 향상을 위한 방법으로 스마트팩토리 도입을 추진하고 있으며, 정보통신기술과 결합하여 다방면으로 노력을 기울이고 있다.
특징
사이버물리시스템
사이버 물리 시스템(CPS)은 소프트웨어의 역할이 큰 제조시스템이다. 제조 기계나 기기 등 구성요소들을 인터넷과 연결하고, 이들이 상호 간 또는 재공품, 부품 등 자재와 통신을 가능하게 한다. 사이버 물리 시스템에서는 자재를 똑똑하다고 표현하는데, 그 이유는 자재가 자신의 품질, 가공 계획 등과 같은 특성을 전자태그(RFID) 같은 데이터 저장장치에 넣어 자신의 제조 공정을 자율적으로 제어하기 때문이다. 사이버 물리 시스템의 작동이 갑자기 중단될 경우 다른 시스템이 자동으로 업무를 넘겨받고, 시스템이 스스로 자재 흐름을 새로 조절할 수 있다.
인공지능
스마트팩토리는 인공지능(AI) 기술과 사물인터넷(IoT) 센서를 통해 실시간으로 미세한 문제를 찾아내 공정을 개선하고, 품질과 생산성을 향상할 수 있다. 스마트팩토리로 설비효율을 높이고 제조원가는 낮춰 수요에 부합하는 다품종 맞춤 생산을 가능하게 하는 것이다. 인공지능 기술을 이용한 스마트팩토리는 정보통신기술과 자동화 기술을 접목해 다품종 대량 생산은 물론 맞춤형 소량다품종 생산도 가능한 시스템이다. 제조 정보화, 지능화 솔루션을 쉽고 빠르게 적용할 수 있게 해 표준화된 개발 및 운영환경을 제공하는 제조 정보통신기술 플랫폼을 실현할 수 있다. 전 제조 공정에 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능과 같은 최신 IT 기술을 적용해 공장 자동화를 넘어 공장 지능화로 업그레이드가 가능하다. 제조공정 일부분의 첨단화가 아니라 상품기획부터 생산라인, 물류까지 제품을 제조하는 전 과정에서 첨단 기술을 적용하는 것이다. 인공지능을 기반으로 스마트팩토리는 다음과 같은 장점을 갖고 있다.
- 능동성 : 수동적 대상인 공장이 능동적 대응을 수행한다. 일방향에서 양방향으로 전환하여 신규 데이터 상관성 도출, 재고 감축 작업 지시, 장기재고 이적 등 판단 결과에 기반을 둔 기능을 수행한다.
- 지능성 : 변화된 여건에 따라 스스로 판단한다. 의사 결정력을 발휘하여 배치잡(batch job)을 통한 주기적 판단을 하며 마스터 판단 기준을 통한 투입 데이터에 따른 산출 데이터를 도출한다.
- 연계성 : 생산 관련 참조 데이터 영역을 확대 운영한다. 다양한 대량의 데이터를 유관 데이터 영역으로 검토해 활용하고 기능과의 연계를 통해 데이터를 양적, 질적으로 확대하는 것이다.
- 민첩성 : 생산 운영 체계로서의 시스템 성능으로 실시간 처리 수준을 향상한다. 제조 운영 관련 경보, 조치, 소요 시간, 정보 공유 등의 기능을 통해 빠른 대응력을 확보한다.
- 신뢰성 : 생산 작업 운영에 대한 관리의 신뢰를 확보한다. 수집된 데이터의 신뢰성에서 시작해 인터로크(interlock) 등 작업 이상 상황에 대한 안정성을 통해 예측 가능한 작업을 수행한다.
현황 및 전망
- 현황
- 현재 국내 스마트스마트팩토리의 단계는 일부 대기업을 제외하고 대부분 기초단계 수준 혹은 중간 수준 1단계에 머물러 있다. 2016년 발표된 스위스 최대은행 유니언뱅크(UBS)에 따르면 한국은 4차산업혁명 적응 준비 순위에서 139개국 중 25위를 차지하고 있다. 2015년 OECD국가 중 노동생산성 순위에서는 28위를 기록하였다. 31.8로 평균인 46.7에 못 미치는 수치이다. 또 저 출산으로 인한 노동인구의 감소로 인해 노동력 부족현상이 올 수 있다고 전문가들은 예측하고 있다. 이러한 상황에 대한 해결책으로 민관이 협력하여 스마트팩토리를 추진하고 있지만 현실적인 문제로 인해 추진이 쉽지 않은 상황이다.
단계 자동화 공장운영 고도화 제어자동화 및 디지털 식별이 결합된 사물인터넷 이용 자동화 CPS, 사물인터넷, 빅데이터를 이용한
자가진단과 제어능력을 갖춘 지능형 생산중간수준2 설비 제어 자동화 실시간 의사결정 및 설비 직접 제어 중간수준1 설비로부터 실시간 데이터 수집 설비로부터 집계된 실적 중심의 공장 운영 분석 기초수준 바코드 RFID를 이용하여 기초적 물류정보 수집 수준 설비로부터 집계된 실적 중심의 공장 운영 분석 ICT 미적용 엑셀 활용 정도 시스템을 갖추고 있지 못한 상태
- 전망
- 스마트팩토리는 고령화와 인구 성장 정체에 직면한 한국경제에 노동력 문제를 해결할 수 있는 가장 탁월할 해법으로 꼽힌다. 고령화 및 인구 성장 정체가 굳어지더라도 저성장에 빠지지 않는 새로운 경로 개척이 스마트팩토리 발전에 의지하고 있기 때문이다. 스마트팩토리를 이용해 중소기업을 스마트화·고부가가치화하면 대·중소기업 간 노동시장 이중구조 문제도 일정 부분 해결할 수 있을 것으로 예상된다. 스마트팩토리는 다양한 방식으로 기술이 융합되어 고도화된 자율화 스마트공장으로 발전될 전망이다. 대표적인 예로 디지털트윈(digital twin)을 들 수 있다. 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 예측하는 기술이다. 데이터를 기반으로 가상 공간에서 미리 시뮬레이션해 보는 것으로, 시뮬레이션을 위해서는 방대한 데이터의 수집, 분석 그리고 예측을 위한 인공지능, 시뮬레이션을 위한AR(증강현실), VR(가상현실)과 같은 기술들이 필요하다. 특히 산업 현장에서 디지털 트윈을 통해 작업 프로세스를 미리 시뮬레이션해 봄으로써 손실을 줄이고 작업의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
동영상
참고자료
- 오토데스크 공식 홈페이지 - https://www.autodesk.co.kr/solutions/smart-factory
- 포스코 ICT 공식 홈페이지 - https://smartfuture-poscoict.co.kr/306
- 〈스마트팩토리〉, 《위키백과》
- 김영우 기자, 〈[4차 산업혁명과 직업의 미래 7. 스마트팩토리의 현재와 미래]〉, 《IT동아》, 2018-09-17
- 〈AR과 IoT를 기반으로 한 스마트 팩토리〉, 《youtube》
- 김은 교수, 〈[김은의 인더스트리4.0 <9>스마트 팩토리의 특징-1]〉, 《키포스트》, 2017-11-13
- 김동규 기자, 〈[스마트 팩토리2 내가 바로 스마트 팩토리]〉, 《이코노믹리뷰》, 2018-11-19
- 김강현 기자, 〈스마트팩토리 효과의 허와 실〉, 《서울경제》, 2018-09-27
- 김승택 이사, 〈스마트 팩토리의 성공적 도입을 위한 고려사항〉, 《Strategy Consulting Group》
같이 보기
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