[알쓸IT잡] 자동화에서 지능형으로, 빅데이터 중심의 스마트팩토리

자동화에서 지능형으로, 빅데이터 중심의 스마트팩토리

스마트 팩토리의 개념과 가치

스마트 팩토리란 기존의 공장 자동화(Factory Automation)에서 한 발 더 나아간 개념으로, IoT 환경에서 빅데이터와 AI 분석을 통해 제어되는 ‘지능형 공장’을 의미한다. 모든 설비와 시스템은 5G와 같은 무선통신을 통해 연결될 수 있다. LTE 대비 20배 빠르며 데이터 처리 용량도 100배 높기 때문에 공장의 생산 효율을 크게 개선시킬 수 있을 것으로 전망된다.

 

자동화 공장에서 지능형 공장으로

제조업체들은 공장 내 IoT 환경을 구축함으로써 빅데이터, AI, 지능형 로봇, 3D 프린팅 등 과거에는 접근할 수 없었던 새로운 디지털 기술들을 활용할 수 있다. 이를 통해 제조 업체들은 생산 효율 측면에서 막대한 개선 효과를 누릴 수 있으며 그에 따른 경제적 효용 또한 클 것으로 판단한다.

 

스마트 팩토리 도입 효과

국내에서는 중소벤처기업부가 지난해 말까지 스마트 팩토리 도입을 완료한 7,800개 공장의 생산성이 평균 30% 개선되었다고 발표하였다. 불량률은 43.5% 감소하였으며 이에 따라 제조원가는 15.9% 절감되었다. 7,800개 업체 중 약 80%가 기초 단계(생산실적 정보 자동 집계 및 자재 흐름 실시간 관리) 수준이었다는 점을 감안하면 스마트 팩토리 도입의 효과는 명확히 증명된 것으로 판단된다.

 

4차 산업혁명 시대 생산현장에서는 IoT, 센서 등을 통한 수많은 데이터의 축적‧처리와 기기별, 공정별 수집된 데이터의 분석·최적화 관리 등 스마트화된 공장으로의 전환이 필수적이다. 5G 기술은 LTE 대비 20배 빠르며 데이터 처리 용량도 100배 많아 공장 생산 설비의 실시간 고용량 데이터 전송, 로봇의 자율이동을 통한 예측 불가능한 생산공정 문제를 해결해 줄 수 있다. 또한, 모든 생산현장이 모바일, 무선 기반으로 전환되고 모든 디바이스의 배터리 수명도 기존 LTE 대비 10배 이상 증가해 더욱 지능화된 공장으로 전환될 전망이다.

스마트 팩토리 시장 동향

글로벌 스마트 제조 시장 규모 (출처: Capgemini)

스마트 팩토리 도입을 통해 창출되는 경제 효과는 2018년부터 2022년까지 5년간 전 세계적으로 최대 1.5조 달러에 달할 것으로 예상된다. 같은 기간 전 세계 GDP 예상 증가액이 약 18.4조 달러 수준인 점을 고려할 때 1.5조 달러는 약 8%를 차지하는 규모이다. 

 

글로벌 스마트 팩토리(제조) 시장의 규모는 2022년에는 약 205억 달러(24조 원)에 이를 것으로 추정된다.

 

특히, 한국의 시장 규모는 2020년 78.3억 달러(10조원), 2022년에는 127.6억 달러(15조 원)로 예상된다. 연간 12.2%의 높은 성장률로 아시아 지역에서 중국에 이어 두 번째로 빠른 성장 속도를 보일 것으로 예상되고 있으며, 정부와 대기업들의 보급 의지가 강해 시장 성장의 방향성 또한 명확하다.

 

스마트 공장 보급사업 및 설비투자

 

위 두 표를 보듯, 2022년까지 3만개 중소업체에 스마트 팩토리를 보급하기 위한 정부의 구체적인 구축 정책이 제시되어 있다. 중소벤처기업부(중기부)는 1개 업체 당 소요 비용을 평균 2.7억 원으로 제시하였고, 이를 기준으로 환산하면 연평균 시장의 규모는 약 1.5조 원 수준이다. 그러나 이는 보수적인 수치이며 실제 시장 규모는 더 클 것으로 판단한다. 중기부가 제시한 2.7억 원은 현재 보급이 완료된 업체들에 소요된 평균 비용으로 고도화의 가능성을 전혀 고려하고 있지 않고 있으며, 현재 보급이 완료된 업체들의 구축 수준을 살펴보면 기초 단계가 약 80%를 상회하고 있음을 확인할 수 있다. 

 

중기부는 스마트 팩토리 확대 보급과 동시에 기초 단계 구축이 완료된 업체들을 대상으로 고도화 작업을 함께 진행할 예정에 있다. 최종적으로 2022년 3만 개 보급 완료 이후 기초 단계 공장 비중 목표치는 최대 75%이다(중간1 20%, 중간2 이상 5% 가정). 이를 감안할 때 업체 당 평균 소요 비용은 약 3.5억 원 수준으로 추정하는 것이 합리적이며 이 과정에서 스마트 팩토리 플랫폼 업체들의 역할은 커질 수 밖에 없다.

스마트 팩토리 플랫폼 업체의 필수 역량

공장 내 설비와 시스템들을 하나로 통합하는 것은 간단한 작업이 아니다. 각종 설비마다 노후화의 정도, 그 특성, 규격 등의 변수가 다양하기 때문이다. 또한 산업군, 공장 규모 등에 따라서도 환경이 완전히 다르기 때문에 이러한 다양한 변수들을 고려하여 적합한 IoT 환경을 구축해줄 수 있는 역량이 필요하다. 이를 수행할 업체들은 1)IT 시스템 구축 서비스를 통해 축적된 SI(System Integration) 노하우, 2)스마트 팩토리 솔루션을 구현할 수 있는 원천기술(IoT, AI/빅데이터) 보유와 같은 고도화된 ICT 역량을 갖추어야만 제조 업체에 양질의 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 

 

 

기업별 스마트 팩토리 구성요소

향후 스마트 팩토리 구축은 플랫폼 업체를 통해서 이루어질 수 밖에 없을 것으로 판단한다. 스마트 팩토리가 최대의 생산 효율 개선 효과를 얻기 위해서는 공장 환경에 맞춰져 최적화된 형태로 구축이 되어야 하기 때문이다. 이를 위해서는 앞서 서술했듯 1) 산업의 특성, 2) 공장의 환경(면적, 설비/시스템 노후화 정도, 통신 표준 등) 등 다양한 변수 들에 대한 고려가 필요하다. 일례로 대표적인 설비 제어시스템인 PLC의 종류만 수 천 가지에 달하며 규격과 통신방식이 상이한 것으로 파악된다. 그래서 개별 기업이 요소 기술들을 직접 조달하여 구축하는 것은 불가능에 가깝다. 요소 기술들을 모두 확보한다 가정하더라도 시스템 통합 과정에서 실패할 확률이 높기 때문에 자체적으로 구축을 추진할 유인이 떨어진다. 원천기술을 보유해 맞춤형 서비스 제공이 가능한 업체들을 찾을 수 밖에 없는 이유이다. 

데이터 중심의 스마트 팩토리

스마트 팩토리 구축을 위해서는 기본적으로 IoT 환경의 조성이 필요하다. 공장 내 모든 설비와 시스템들이 하나의 통신망으로 연결되어야만 빅데이터/AI 분석의 기반이 되는 데이터 수집과 전송이 가능하기 때문이며, 이를 위해서는 데이터가 안정적으로 왜곡 없이 수집될 수 있어야 한다.

 

데이터 중심의 스마트 팩토리

방대한 규모에 걸쳐 통신장비 및 센서를 적용해야 하고 이 장비와 센서들이 발생시키는 엄청난 양의 데이터를 끊임없이 효율적으로 처리해야 한다. 안정적인 데이터 플랫폼과 정교한 데이터 분석의 영역이 반드시 필요한 이유이다. 결국, 앞으로의 스마트 팩토리 트렌드는 ‘데이터 중심의 스마트 팩토리’라 말할 수 있다. 진정한 스마트 팩토리를 구축하기 위해서는 기업 내 축적되고 있는 제조 데이터를 활용해야 기업 경쟁력을 강화하고 신규 서비스 창출의 관건이 될 것이기 때문이다.  

스마트 팩토리에 적합한 그래프 DB 솔루션

앞서 언급한 대로 스마트 팩토리의 구축에는 공장의 모든 기기 및 센서가 제공하는 데이터를 초연결(모든 사물과 사람들을 거미줄처럼 연결시키는 형태)하는 형태의 기술 구현이 필요하다. 그래프 데이터베이스는 이에 가장 적합한 솔루션으로, 복잡한 네트워크 구조 및 빅데이터에 대한 수집/관리/분석에 최적화되어 있다. 특히, 비트나인은 제조 기업에 이와 유사한 형태로 시스템 구축(SI)하고, 솔루션을 공급하는 등 수많은 레퍼런스를 보유하고 있다.

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AgensGraph Use case # 3. 스마트 팩토리 (Smart Factory) 편

 

 

AgensGraph Use Case #7. 자산 관리 시스템편 - 장애 분석 및 모니터링 시스템

 

 

AgensGraph Use Case #11. 절연재료 처방 시스템 (Insulation Material Prescription System)

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