제조 최적 운영을 위한 CPS 구성 및 적용 방안

스마트공장의 제조 최적화가 실행되기 위해서는 PLM, 제조 빅데이터 기반의 실시간 가상화와 CPS 구성이 뒷받침되어야 한다. 사용자 중심의 지속적인 설계/운영 CPS를 적용, 분석 및 최적화했을 때 스마트공장은 보다 성공적으로 운용될 수 있다. 

제조 최적 운영을 위한 CPS 구성 및 적용 방안은 무엇인지 성균관대학교 노상도 교수가 지난 8월18일 열린 ‘무선인식기술 산업융합전략 컨퍼런스’에서 발표한 강연 내용을 정리했다.

▲ 노상도 성균관대학교 교수

스마트공장은 공장 설비와 제품, 공정이 지능화되어 서로 연결되어 있으며 생산 정보와 지식이 실시간으로 공유, 활용되어 생산을 예측하고 최적화한다.
예측한 것을 바탕으로 실수 없이 최적으로 제조할 수 있게 하는 것이 CPS 목적인데, CPS는 디지털 환경 기반의 가상 모델을 중심으로, 실제 세계에서 진행되는 생산 관련 센싱 데이터 수집 및 정보를 연결한다.

데이터는 실시간으로 모이고 개정되지만, CPS에서 말하는 시뮬레이션은 실시간으로 초당 분모화 된다는 것이 아니다. 실시간으로 모이는 데이터를 가지고 의사결정에 필요한 것을 결정하는 게 CPS이다.
스마트공장을 운영하기 위해서 CPS를 만든다고 했을 때 기획단계에서부터 만들어지는 ‘엔지니어링 데이터’, 운영단계에서 제조되는 ‘제조 빅데이터’가 필요하다. CPS는 적용 단계에 의해 설계 CPS, 운영 CPS로 나뉘며 설계 CPS는 발생 가능한 충돌 또는 동작의 중첩, 재연이 어려운 상황을 가상모델로 사전 연출, 발생 가능한 문제점을 예측해 최적으로 대응한다.

일반적으로 제조업에서 많이 쓰는 PLM에서 발견되는 엔지니어링 데이터를 가지고 하는 검증된 CPS이다. 운영 CPS는 각종 설비, 제어기나 센서들로부터 데이터를 받아들여 실시간으로 가상화, 계획과 대안을 시험으로 최적 운영한다.

왜 CPS인가?

스마트공장에 CPS를 적재적소로 활용하려면 공정, 설비 센서로부터 수집된 정보를 기반으로 한 실시간 가상화를 바탕으로 다양한 엔지니어링 서비스를 구현하고, 사전에 여러 가지 발생 가능한 경우를 가상으로 시험하는 CPS와 실시간 가상화가 필요하다.

물리시스템과 사이버시스템이 붙어있는 것이 실시간으로 연동되어 있어, 사이버 시스템의 분석으로 본 가상의 모델과 환경이 의사결정을 올바르게 하여 최선의 선택을 하는 것이 CPS의 요지이다. 이런 CPS를 실현하려면 리얼타임으로 지금 움직이는 기계나 공장의 실제 데이터를 가지고 모델링 실현하는 부분이 필요하다.

설비가 운영되면서 각종 센서나 각종 컨트롤러의 데이터베이스는 존재한다. 엔지니어링 데이터와 모이는 실제 데이터로 만들어지는 모델링은 실제 공장에 있는 설비, 수행되는 공정, 공장 전체에 있는 가상모델을 여러 가지 경우에 대해 시험을 함으로써 올바른 의사결정을 할 수 있게 된다.

필드 기반으로 시뮬레이션을 시행했을 때 제조업에서 시뮬레이션한다는 것은 제조업에서 사용하는 리소스가 사람이라고 했을 때, 그 사람이 어떤 툴을 가지고 어떤 환경에서 어떤 제품을 사용하는지에 대한 정확한 분석이 가능하다.
예를 들어 국내 자동차공장 도어 조립의 경우, 이 도어에 대한 사람의 작업을 컴퓨터 시뮬레이션을 작업표를 가지고 분석하는 데 걸리는 시간은 20시간이다. 실제로 도어를 조립하는 데에는 41초밖에 걸리지 않는다. 시뮬레이션을 분석하는 시간은 최대 20시간이 나 걸린다. 

그렇다면 올바른 의사설정을 할 수 있지만, 시간이 오래 걸려서 스마트하진 않다고 볼 수 있다. 스마트하기 위해서는 내가 원하는 모습이 즉시 만들어져야 한다. 그래서 실시간 가상화가 필요하다.
이러한 전통적인 시뮬레이션 기반의 최적 요소를 통한 방법을 실시간 가상화를 통해서 스마트하게 스마트공장의 핵심적인 기술로 만들어 놓고 그것이 실제 데이터와 연동되게 하는 게 CPS의 모습이다.

제조라인은 한번 세팅해 놓고 나면 그냥 그대로 있는 것이 아니라 계속 바뀐다. 자동차공장을 예로 들면, 공장은 매일 사용하는 공법이나 공정 배급, 또는 적재 같은 것이 얼마든지 바뀔 수가 있다. 실제 공장 기준으로 보면, 일 단위로 또는 최소 주 단위로 바뀌며 월 단위로 제조 순서가 변경될 수 있다.

제조라인은 얼핏 보면 비슷한 것 같지만, 계속해서 조금씩 바뀌기 때문에 바뀔 때마다 그에 추종하는 사이버 모델이 만들어져야 올바르게 쓰인다. 그래서 제조업에서 공장을 만들고 운영하는 데 있어서 트레인하는 엔진의 업무를 크게 정리한다. 매우 많은 일이 있고 많은 일마다 필요로 하는 모델과 시뮬레이션이 요구되고, 완성되기 위해서는 결과적으로 엔지니어링 업무에서 발생하는 엔지니어링 정보와 제조 빅데이터를 묶어 체계적으로 시스템화를 시켜서 지속적으로 사이버 모델을 만드는 과정이 필요하다.

가상화와 CPS 구성 요소

초반부에 만들어지는 설계 CPS가 있고 실제로 공장이 운영될 때 만들어지는 운영 CPS가 있는데, 이 두 개를 하나의 폼 안에 만들어 연동함으로써 제조 최적화가 설계단계부터 운영단계까지 가능하다
CPS는 데이터, 빅데이터, 엔지니어가 있어야 하고 이것들을 체계적으로 구성하기 위해 PLM이라고 하는 엔지니어링 데이터와 빅데이터 기반이 실시간으로 구성되어야 한다. 

실시간 가상화를 통해서 CPS가 만들어지는데, 필요에 따라 레벨업 문제를 바꾸는 모델이 필요하다. 그런 모델을 만드는 데도 두 가지 기술이 있는데, 하나는 엔지니어링 데이터와 묶어서 가상화하는 기술, 두 번째는 가상화해서 사이버 모델을 만드는데 레벨업 문제를 조정해서 필요에 맞게 만들어 쓰는 기술이다. 이런 일들을 하기 위해서는 매우 많은 각종 데이터가 관리되고 데이터를 가져다 써야 하기 때문에 PLM 시스템으로 연결하는 게 필요하다.

또한, 제조 빅데이터 시스템, 기본적으로 클라우드 안에 모여 있는 데이터인 빅데이터를 같이 넣어서 고민하는 게 좋다. 하나로 얹혀지기 위해서 통합플랫폼을 만들고 이 통합플랫폼에 하드웨어·소프트웨어 서비스들이 묶이는 게 필요하다. 

기존에 있던 데이터와 새로 들어오는 데이터를 통해 사이버모델이 만들어져서 CPS를 구성하고 CPS를 가지고 할 수 있는 최적의 기술들이 실현된다.
아울러 보다 정교하고 사용자 목적 중심의 공정/설비/공장 CPS를 실시간으로 구성하고 활용하기 위해서는 PLM, 엔지니어링 정보, 관리 시스템, 제조 빅데이터 간의 상호운용 기술을 적극 활용해야 한다.

정리: 김연주 기자 (npnted@hellot.net)