인더스트리 4.0이란 무엇인가?
인더스트리 4.0 자체는 규정하기 어려운 개념으로, 앞서 있었던 세 가지 ‘산업 혁명’의 명칭에서 파생되었다. 가장 최근의 산업 혁명은 1970년대에 활성화된 컴퓨터의 사용, 프로그램 가능한 툴, 그리고 제조 환경의 디지털화와 관련이 있다. ‘인더스트리 4.0(Industry 4.0)’도 원래 이 개념을 나타냈던 독일의 ‘Industrie 4.0’의 경우처럼 흔하게 언급되고 있다. 미국에서는 종종 ‘산업용 사물인터넷(IIoT: Industrial Internet of Things)’이라고도 하며, ‘사물인터넷(IoT: Internet of Things)’의 일부분으로 여겨진다.
인더스트리 4.0, 즉 제4차 산업혁명은 일반적으로 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 딥러닝의 발전과 관련이 있으며, 특히 센서와 같은 가상물리시스템(CPS: cyber-physical systems)과 깊은 연관성을 보인다. 이러한 가상물리시스템은 데이터 수집을 통해 제조업체와 생산자들이 부품과 하위 부품을 확인하고 추적할 수 있도록 해준다. 이 데이터 수집 프로세스를 통해 장치들은 정보를 자율적으로 교환할 뿐만 아니라 독립적으로 제어하고 서로 상호작용하면서 더욱 자동화된 업무를 수행할 수 있다. 이전 산업혁명들과 마찬가지로 인더스트리 4.0도 일정 기간에 걸쳐 서서히, 그러나 반드시 도래할 것이다.
전망 및 잠재적 이점
인더스트리 4.0은 공장자동화 및 공정 개선 분야에도 많은 영향을 줄 것으로 보인다.
먼저, 인더스트리 4.0 환경에서는 공정 과정에서 수집된 데이터를 가공하여 실질적인 공정 개선을 위한 정보와 통찰력을 얻을 수 있다. 주로 제조 공정 중에 수집된 이러한 빅데이터는 클라우드와 컴퓨터 딥러닝 기술을 통해 분석되며, 공정 개선이 얼마나 이루어졌는지 수치로 보여주기도 한다. 아직까지는 공정 과정에서 수집된 데이터를 공유하거나 분석하여 활용하기 보다는 그냥 저장해두는 경우가 많다. 미래에는 이러한 데이터가 사전에 공유되고 다양한 용도로 활용될 것이며, 이는 주로 머신비전과 같이 데이터 집약적인 기술에 의해 주도될 것으로 예상된다.
또한 제조 시스템의 통신망이 시장에서 수집된 정보를 스캔한 뒤 이 정보를 이용해 생산 파라미터를 조정하는 것도 가능해진다.
예를 들어, 특정 지역의 알레르기 발생 사례가 예상보다 높은 것으로 보고될 경우, 제약회사의 제조 시스템은 해당 알레르기 약 제조 라인의 생산량을 늘리고, 원자재를 추가로 주문할 수 있다.
자동화 라인 장비는 갈수록 더 높은 수준의 자율학습, 자율제어 및 자율 최적화 기능을 제공하여 복잡한 작업을 최소한의 개입으로 신속하고 정확하게 완료하게 한다. 이런 종류의 기능은 현재로선 일부 혁신적인 장치에 한해서 운영자의 가이드와 함께 제공되고 있지만, 인더스트리 4.0이 도래하면 자동화가 더욱 가속화될 것이다.
인더스트리 4.0에서는 로봇, 머신비전 시스템, 원자재 투입을 비롯하여 생산 라인의 다양한 요소들이 서로 직접 소통할 수 있게 됨에 따라 제조업체는 생산라인을 유연하게 운영할 수 있게 된다. 다양한 종류의 부품을 단일 라인에서 생산하거나, 특정 제품이나 맞춤형 제품을 소규모로 제조할 수 있다.
마지막으로, 클라우드와 모바일 기기를 통해 데이터 및 공정 과정과 관련된 정보에 바로 접근할 수 있게 되면, 다운타임, 제품 생산 공정에서의 오류, 유지 보수 관련 문제와 같이 관리자의 현장 개입이 요구되는 긴급한 문제 발생 시 신속하게 관련 내용을 확인할 수 있다. 사용자는 언제 어디서든 공정 라인 전반을 모니터링하고, 데이터를 분석하며, 문제를 해결할 수 있다. 또한 제조업체는 작업 현장 전반에 걸쳐 가장 성공적인 생산라인 실적에 대한 정보를 클라우드를 통해 공유하여, 모든 생산라인들이 이를 모범사례로 삼아 공정을 개선하도록 할 수 있다.
결론적으로, 인더스트리 4.0은 제조업체의 공정 과정을 개선함으로써 생산 및 유통 주기 전체에 걸쳐 생산 비용을 낮추고, 폐기물을 줄이며, 유연성과 제품 품질을 높이는 효과를 가져온다.
스마트 팩토리의 머신비전
그렇다면 인더스트리 4.0 시대에서 머신비전의 역할은 무엇일까? 머신비전은 자동화 시스템의 필수 요소이다. 제품을 평가하고, 결함을 찾아내는 데 있어서 만큼은 생산 라인의 그 어떤 요소도 머신비전보다 더 많은 정보를 확보하거나, 더 높은 가치를 제공하는 것은 없다. 데이터 수집을 통해 작업을 지시하고, 로봇과 기타 장비의 생산성을 최적화하는 부분에 있어서도 마찬가지이다.
단순한 센서들과 달리, 비전 센서는 대량의 이미지 데이터를 생성해내기 때문에, 인더스트리 4.0 환경에서 그 유용성이 더욱 커진다. 데이터 분석 기능이 진보됨에 따라, 인더스트리 4.0에서는 비전 장비를 통해 수집된 빅데이터를 분석하여 제품 결함을 확인하고 분석할 수 있으며, 빠르고 효과적으로 공정 문제에 개입하고, 해결할 수 있게 된다.
코그넥스의 혁신
코그넥스는 머신비전 분야의 선도업체로서, 비전 시스템을 통해 인더스트리 4.0의 실현을 앞당기기 위해 다양한 혁신을 선보이고 있다.
먼저, 코그넥스는 범용 통신 호환성을 위해 코그넥스 커넥트(Cognex Connect)를 지원한다. 대부분의 주요 자동화 공급업체와는 달리, 코그넥스는 검사, 유도, 측정, 확인과 같은 머신비전 분야에만 집중하고 있어, 특정 통신 인프라의 추진과는 거리가 있다. 코그넥스 커넥트는 EtherNet/IP, PROFINET, Modbus/TCP, SLMP, CC-Link, POWERLINK, OPC-DA, TCP/IP, SMTP 및 FTP를 비롯한 광범위한 프로토콜을 지원한다. 코그넥스의 비전 시스템은 다수의 프로토콜에 대한 즉각적인 연결성을 제공한다. 코그넥스는 고객들이 사용하는 대부분의 통신 플랫폼을 지원할 수 있도록 매년 프로그래밍 지원 분야에 상당한 투자를 하고 있다.
코그넥스의 실시간 모니터링 시스템(RTM)은 고객이 비전 시스템의 성능을 모니터링하고, 바코드 문제를 실시간으로 진단 및 해결함으로써 보다 높은 작업 처리 속도를 달성할 수 있도록 돕는 기능이다.
또한 바코드 이미지를 수집하고 바코드의 품질 등급을 매기며, 시간이 지날수록 이러한 데이터가 축적되면서 공정제어 측정지표(process control metrics)를 제공한다. RTM은 코그넥스 데이터맨(Cognex DataMan) 이미지 기반 리더기 네트워크와 함께 작동한다. 이 리더기 네트워크는 강력한 알고리즘을 이용해 거의 모든 바코드를 판독한다.
훼손되거나 비스듬하게 놓인 바코드는 물론, 구겨지거나 빛에 가려진 바코드도 판독할 수 있다. 사용자는 RTM의 ‘성능 및 코드 품질 개요’ 대시보드를 통해 판독 속도, 1D 및 2D 바코드 이미지 품질, 히트맵(heat map)과 같은 데이터를 추적하고 분석하여 보다 높은 판독 속도와 최고의 생산성을 달성할 수 있다.
코그넥스 데이터맨(Cognex DataMan) 바코드리더기는 최첨단의 이미지 기반 디코딩 알고리즘을 이용해 가장 까다로운 1D, 2D 및 직접 부품 마킹(DPM) 바코드도 업계 최고의 속도로 판독해낸다.
데이터맨은 업무 수행부터 제품 전달에 이르는 모든 단계의 매우 다양하고 복잡한 산업 및 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 확인 및 데이터 수집 작업을 자동화하고, 사용자에게 편리성을 제공한다.
또한 코그넥스 인사이트(Cognex In-Sight) 비전 시스템은 내장 알고리즘을 갖추고 있어 별도의 PC가 필요 없으며, 모든 프로세싱 작업을 자체적으로 수행할 수 있으므로 통합이 쉽고, 안정성도 높다. 사용자는 인사이트 아키텍처를 통해 시스템이 변형된 인쇄 문자를 학습하고 파라미터를 자동으로 설정하여 이러한 변화를 수용하도록 지시할 수 있다.
인더스트리 4.0 시대, 머신비전으로 준비할 때
인더스트리 4.0과 스마트팩토리는 제조업계에서는 피할 수 없는 커다란 흐름이다. 이미 많은 업계 선도 제조업체들이 생산 효율성을 높이고, 생산 비용을 줄여 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서 스마트팩토리를 구축하고 있다. 머신비전을 통해 확보된 이미지 데이터는 공장 자동화의 기반이 되며, 더 나아가 이미지 데이터 분석을 통해 공정 과정을 개선하는 방향으로 발전할 것으로 기대된다. 이런 점에서 머신비전은 인더스트리 4.0 실현을 위한 가장 기본적이면서도 중요한 요소라고 할 수 있다.
자료: 코그넥스코리아, 정리=김진희 기자
