미라콤아이앤씨, 스마트 제조 新 패러다임 제시했다...‘솔루션 페어’서 차세대 방법론 다뤄

소프트웨어 기반 ‘진화형’ 스마트 팩토리 시스템 강조

“하드웨어가 지배하던 공장, 소프트웨어가 하드웨어 제어하는 시대 열렸다”

 

 

디지털 전환(DX)이 파란을 일으키고 난 후 새로운 경향이 나타났다. 소프트웨어가 시스템 내 모든 요소를 연결·제어하는 ‘소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything 이하 SDx)’이 그 주인공이다. SDx는 DX를 기반으로 구축된 데이터 기반 인프라가 확장된 개념으로, 여기서 ‘x’에는 데이터가 핵심 소재로 활용되는 모든 영역이 포함될 수 있다.

 

소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network, SDN), 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage, SDS), 소프트웨어 정의 데이터센터(Software Defined Data Center, SDDC) 등이 이에 해당한다. 최근에는 ‘소프트웨어 중심 차량(Software Defined Vehicle, SDV)’이 글로벌 자동차 업계에서 핫하다.

 

그렇다면 제조 영역은 어떨까? 제조업도 DX 프로젝트가 한창 진행되고 있다. 이는 곧 ‘소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)’으로 연결된다는 뜻으로 해석 가능하다. 제조 산업은 스마트 팩토리(Smart Factory)로 혁신을 경험하고, SDF로 한 단계 진화를 앞두고 있다. 전문가들은 SDF가 자율제조(Autonomous Manufacturing)를 가속화할 주인공으로 점찍어두고 있다.

 

스마트 팩토리 토털 솔루션 업체 ‘미라콤아이앤씨(이하 미라콤)’도 SDF를 통한 제조 개혁을 다짐했다. 강석립 미라콤 대표이사는 이달 열린 미라콤 솔루션 페어에서 “현재 평균적인 제조 인프라는 수작업 중심 운영에서 업무 표준 시스템화로 넘어가는 기초적인 단계”라며 “많은 제조기업이 데이터 기반 정보 가시화, 분석 고도화, 실시간 설비 제어 등으로 시스템을 고도화하기를 원한다”고 분석했다.

 

 

이어 “최종 단계인 자율제조 체제로 퀀텀점프하기 위해서는 연결성(Connectivity)과 제어(Control)가 중요하다”고 덧붙이며 제언했다. 강석림 대표이사에 따르면 이를 실현하는 여정에서 SDF는 필수 요소로 작용할 전망이다. 기존 하드웨어를 중심으로 시스템을 운용하는 방식에서, 소프트웨어로 하드웨어를 제어하는 방법론을 내세운 것이다.

 

끝으로 그는 “생산성·수율·품질·효율·가격·고객만족 등 제조업이 지향하는 원론적인 가치를 이루기 위해서는 소프트웨어 기반 제조 인프라를 다져야 할 것”이라고 강조했다.

 

연이어 이날 키노트 세션을 진행한 주영섭 한국디지털혁신협회장 겸 서울대학교 특임교수도 제조 패러다임 전환에 SDF가 활약해야 한다고 목소리를 높였다. 그는 “제조 혁신을 위해 SDF가 산업 내 핵심 이니셔티브로 급부상하고 있다”며 “이는 스마트 팩토리에 새로운 가치를 접목한 새로운 개념”이라고 설명했다.

 

그러면서 “그동안 우리 제조업은 무엇(What)과 어떻게(How)에 초점을 맞춘 ‘패스트 팔로워(Fast Follower)’로서 성장했다면, 이제는 왜(Why)라는 시각에 집중해 ‘퍼스트 무버(First Mover)’로 산업을 이끄는 선도 사례가 돼야 할 것”이라고 역설했다. 현재 가격 경쟁력으로 우리 제조업을 위협하는 중국, 우리나라보다 상대적으로 인건비가 저렴한 일본 등을 의식해 새로운 차원의 발상이 필요함을 주장한 것이다.

 

아울러 그는 DX, 인공지능(AI) 그리고 ESG·탄소중립을 필두로 한 고객 경험(CX) 등 최근 트렌드에서 기업이 갖춰야 할 요건에 대해 설파했다. 주 회장은 “디지털화, AI, 지속가능성, 지정학적 리스크 등 각종 요소를 고려해 제조 비즈니스를 영위해야 하는 시대가 도래했다”며 이는 곧 ‘기술 개발을 위한 기술’이 아니라, 미션·목적·사람 중심으로 한 ‘Why’ 관점에서의 전환이 도래했다는 것을 분명히 했다.

 

 

“SDF는 제조 대전환 시대에 요구되는 핵심적인 가치를 한데 융합할 것”

 

우리 제조업은 개인화·맞춤화로 촉발된 다품종 소량생산 체제로의 전환으로, 비즈니스 모델의 변화가 필연적이다. SDF는 이러한 변화에도 유연성·확장성을 기반으로 변화에 유연하게 대응할 시스템으로 주목받는다. 스마트폰이 운영체제(OS)를 업데이트하는 것처럼, 공장도 툴·설비 등 하드웨어 교체 없이 소프트웨어를 업그레이드하는 것만으로도 시스템을 고도화할 수 있는 시대가 열렸다.

 

해당 측면에서 제조 디지털화에 기여하는 AI·머신러닝(ML)·가상현실(VR)·증강현실(AR)·클라우드·IIoT 등 기술과 생산관리프로그램(MES)·전사적자원관리(ERP)·제품수명주기관리(PLM)·창고관리시스템(WMS) 등 제조 데이터 시스템이 통합되고 있다.

 

이 현상은 제조 현장·업종 특성에 맞는 SDF 도입을 가능하게 한다. 제조 공정부터 공급망, 설비관리, 데이터 기반 의사결정에 이르기까지 각 제조 인프라에 최적화된 소프트웨어 솔루션을 제공하는 것이다.

 

미라콤은 단위 설비를 제어하는 각종 시스템·서비스·솔루션을 통한한 후 플랫폼화해 SDF의 도구로 활용할 방침이다. ‘넥스플랜트 MES플러스(Nexplant MESplus)’는 이 전략의 선봉으로 활약하고 있다. 시스템 간 연동을 넘어 차세대 기술과 제조 시스템을 접목함으로써 완전한 SDF의 실현을 꿈꾸고 있다. 넥스플랜트 MES플러스는 미라콤의 디지털 플랫폼 아키텍처로, 제조 공정부터 물류 통합 제어까지 토털 솔루션을 제공하고 있다.

 

미라콤은 이를 기반으로 신규 서비스를 지속 도출하고 있다. 올해 각종 신기술을 플랫폼에 녹이고, 플랫폼을 고도화해 SDF 기반 서비스를 마련할 계획이다.

 

미라콤 솔루션 페어 관전 포인트는?

 

이날 AI와 디지털 트윈 영역에서 최신 기술을 공유하는 ‘Tech’ 트랙이 진행됐다. 윤종필 한국생산기술연구원 센터장은 ‘제조 생산기술 혁신을 위한 제조 AI 적용 사례’를 주제로 발표했다. 윤종필 센터장은 AI 기술이 발전함에 따라, 물리적인 특성을 이해하는 생성형 AI 기술을 제조업에 적용한다는 비전을 제시했다. 반복적인 가동을 인지한 후 특정 움직임을 집계하는 AI 기술을 예로 들었다. 이를 산업용 로봇 및 협동로봇에 적용해 반복 동작에 문제가 발생하면, 이를 감지해 해결책을 제안하는 솔루션을 소개했다.

 

윤 센터장은 “제품 검사, 맞춤형 설계, 설비 진단, 공장 내 공정 및 물류 관리 등 모든 프로세스에 AI 기술을 결합할 수 있다”며 “이를 기반으로 다양한 공정 데이터와 제품 품질 데이터를 이용한 실시간 공정 제어 및 최적화를 달성할 수 있다”고 강조했다.

 

예를 들어, AI가 이식된 핵심 설비 상대 진단 시스템으로 대량 불량을 예측해 제품 품질 검사가 실시간으로 이뤄진다. 이는 곧 ‘설비 지능화’의 실현을 뜻한다. 또한 압력·온도를 예측하는 공정 데이터, 고장·상태를 진단하는 설비 상태 데이터, 제품 품질·결함을 검출하는 품질 데이터는 ‘제조 공정 지능화’로 치환해 공정을 실시간으로 최적화한다.

 

기존 결함 검사 기술은 복잡한 패턴을 갖추거나, 정량화가 어려운 결함에 대해서는 검출에 한계가 있었다. 또 새로운 결함 발생 시 기술 적용이 어렵다는 부분도 지적됐다. 그러나 AI를 활용한 데이터를 추출 과정은 딥러닝을 통한 특징 추출, 분류기 학습 기반 수치화 등으로 데이터 코드 작성 시 ‘IF’ 명령문에 필요한 데이터를 추출할 수 있다.

 

 

윤종필 센터장은 이러한 이론을 바탕으로, 참관객의 이해를 돕기 위해 AI를 활용한 다이캐스팅 품질 검사를 실례로 소개했다. 이 기술은 기존의 저해상도 CT 이미지를 AI를 활용해 고해상도로 변환시키는 기술이다. 고해상도 CT 이미지를 얻기 위해 수행한 반복적인 CT 촬영 과정을 간소화해 비용과 시간을 절감할 수 있다. 또한 내부 결함 자동 검사 기술로 검사 정확성과 일관성을 향상시키고, 불필요한 메모리 사용을 방지할 수 있다.

 

그는 앞선 기술을 제조 현장에 적용하기 위한 방안을 제안했다. 그 내용으로 “제조업에 AI를 성공적으로 적용하기 위해서는 현장 데이터 전문가와 AI 시스템 전문가 간의 긴밀한 협업이 필수적으로 요구된다”고 전했다.

 

이어지는 세션은 남기상 미라콤아이앤씨 그룹장이 ‘디지털 트윈 기반 공정 물류자동화 통합관제 구축 전략’을 주제로 발표했다. 디지털 트윈(Digital Twin)이란 현실 데이터를 실시간으로 수집해 가상 공간에 구현하는 기술이다.

 

시뮬레이션 기술을 기반으로, 가상 공간에서 공정에 대한 검증을 진행하고 이에 대한 최적화 방안을 제시하는 것이 핵심이다. 해당 데이터를 현실에 적용해 시간·비용 등 자원을 절감할 수 있다. 남기상 그룹장은 디지털 트윈의 이점으로 업무 프로세스 자동화, 데이터 중심 의사결정, 설계·제조 부서 간 협업 확대, 새로운 비즈니스 모델 창출 등을 꼽았다.

 

이어 디지털 트윈 발전 5단계를 설명했다. 모사(Mirroring)·관제(Monitoring)·모의(Simulation)·연합&자율(Federation & Autonomous) 등이 이에 해당된다. 남 그룹장에 따르면 현재 수준은 현실 세계로 모니터링이 가능한 ‘관제’ 단계와 시뮬레이션 과정으로 물리적 발생 문제를 데이터 기반으로 재해석하고 원인을 파악하는 ‘모의’ 단계, 즉 2.5단계 수준까지 도달했다. 앞으로 디지털 트윈 간 협업이 이루어지는 연합 단계를 넘어, 인간의 개입 없이 자율적으로 작동하는 최종 자율 5단계까지 달성하는 것을 목표로 한다.

 

이어 그는 디지털 트윈 시스템이 적용된 자사 솔루션을 소개했다. 디지털 트윈 생산설비 관제 솔루션 ‘FMB DT’는 생산 설비 가동 상태를 실시간으로 모니터링하고, 설비 가동률과 양품률을 조회하는 등 설비 종합효율 모니터링 기능을 갖췄다.

 

디지털 트윈 물류설비 관제의 경우, 설비별 이벤트 상황을 실시간으로 공유하고 장비 가동률·원부자재·재고 현황을 파악한다. 또 제품 및 자재 위치를 추적하는 프로세스도 수행한다. 여기에 CCTV를 통한 현장 상황 공유 기능을 통해 설비별 상태 데이터 표기 및 알람이 발생하면 즉각적인 대처가 가능하다.

 

 

디지털 실시간 데이터 수집 분석은 물류 반송에 대한 현황과 물류 혼잡도를 분석하고, 설비별 반송 리드 타임을 분석해 효율적인 관리가 가능하도록 지원한다. 실시간 완제품 위치를 추적하고, 라인별 완제품 보관 시간을 집계한 분석 결과를 시각화한다. 아울러 데이터 해석을 지원해 반송 시간을 축소하고, 품질 사고를 사전에 방지한다.

 

남 그룹장이 마지막으로 소개한 디지털 트윈 지능형 장애 감지 시스템은 설비별 알람으로 현황을 표기하고, 장애 문제 위치를 화면으로 공유한다. 장애 상황 보고의 경우, 장애 수준에 따라 심각성을 분류해 체계적으로 관리하도록 시스템이 갖춰져 있다. 더불어 안전한 현장 관리를 위해 화재 발생 전에 설정한 온도가 변화할 시 조기에 감지하고, 위험 공간 무단 침입 작업자와 안전 위반 작업자 등을 감지해 사전에 안전사고를 예방한다.

 

남기상 그룹장은 자동화 설비 구현 사례로 스태커 크레인 자동창고와 멀티 셔틀 자동창고 사례를 소개했다. 두 경우 모두 실제 자동창고의 사이즈를 3D 모델링으로 제작한 후 보관 자동화를 구현했다.

 

그는 “앞으로 스마트 팩토리 전 영역에 AI 기술을 적용하고, 운전 제어를 자동화하는 것이 목표”라며 “VR과 AR 기술을 접목한 설비 고장 패턴 학습 교체 시기 예측으로, 생산 설비 예지 보전에도 힘쓰기 위해 지속적인 연구와 개발에 투자할 것”이라고 전했다.

 

한편, 이번 미라콤 솔루션 페어는 기술적 요소를 강조하는 ‘테크(Tech)’와 기업 도입 사례를 중심으로 한 ‘베스트 프랙티스(Best Practice)’ 투트랙으로 이어졌다. 한 참관객은 다양한 시각으로 통찰력을 제시한 이번 행사를 통해 SDF 도입과 자율제조 실현이라는 새로운 제조 방향성을 조망할 수 있었다고 소감을 밝혔다.

 

헬로티 구서경 기자 | 최재규 기자 |