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기술동향 <기술동향: 스마트팩토리> 제조업의 운전 조업과 스마트 보안

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작성자 댓글 0건 조회 3,915회 작성일 22-04-06 12:07

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그림 1. CPS와 데이터 이활용 



서론

화학 공장과 같은 생산 현장에서 안전하고 안정적인 조업의 확보가 대전제이자 기본이다. 이를 바탕으로 효율적인 조업이나 품질의 향상, 비용 절감 등을 목적으로 생산 관리와 설비 관리의 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 따라서 ‘운전 및 조업’과 ‘보안’은 밀접한 관계가 있으며 분리해서 생각할 수 없다. 또한 안전하고 안정적인 조업을 위한 다양한 기술이나 솔루션이 개발되어 적용되어 왔다. ‘스마트 보안’이란 AI 및 IoT 등의 최신 기술을 활용하여 제조업의 한층 더 안전하고 안정적인 조업을 실현할 것으로 목적으로 한 노력이다. 이미 많은 도입 사례도 보고되고 있으며, 코로나-19로 인한 원격 수요가 높아 스마트화가 한층 더 속도를 높이면서 새로운 국면을 맞이하고 있다.


스마트화와 DX

스마트화를 뒷받침하는 기본적인 개념으로 사이버 피지컬 시스템(Cyber Physical system: CPS)이 있다. 즉, 센서와 I/O를 통해 현실 세계(Physical World)의 디지털 데이터로 정보를 컴퓨터의 가상공간(Cyber world)에 입력하여 저장하고, AI 등을 활용하여 분석한 후 그 결과를 실시간으로 피드백하여 현실 세계에서 작동하고 즉시 결과를 만들어낼 수 있게 된다. 이 구조에 의해 데이터 이활용 폭이 한꺼번에 확장되고 데이터 수집에서 행동까지의 속도도 크게 향상되었다. 데이터 분석에서는 지금도 제3차 열풍에 휩싸여 있는 AI가 주요 역할을 하고 있다. 1980년대부터 시작된 2차 AI 열풍에서는 전문가 등의 지식을 인간이 추출하여 기술했었지만 제3차 열풍에서는 데이터에 의거하는 기계학습을 통해 자동을 컴퓨터가 학습하는 점에 특징이 있다. 즉, 데이터가 매우 중요한 역할을 하게 된다.


제조업의 스마트화는 최근 들어서 한층 더 넓은 개념인 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation: DX)이라는 틀 안에서 이야기되는 경우가 많아졌다. 경제산업성의 정의에 따르면 DX는 ‘기업이 비즈니스 환경의 격렬한 변화에 대응하여 데이터와 디지털 기술을 활용함으로써 고객과 사회의 요구를 바탕으로 제품과 서비스, 비즈니스 모델을 변화시키고 그와 더불어 업무 자체가 조직, 프로세스, 기업문화 및 풍토를 변화시키고 경쟁에서의 우위성을 확보하는 것’이라고 한다(1). DX에 이르기 위해서는 디지털화가 필수적이다. 이 디지털화에는 디지타이제이션(Digitization)과 디지털라이제이션(Digitalization)의 두 가지 단계가 있다. 디지타이제이션이란 아날로그 데이터와 물리 데이터를 디지털 데이터로 만드는 단계이며, 이 디지털 데이터를 사용하여 개별 업무나 제조 프로세스를 디지털화하는 단계가 디지털라이제이션이다. 이른바 스마트화는 디지털라이제이션 단계에 있는 대처를 가리키는 경우가 많다. 더 구체적으로 말하면 최종적으로는 DX를 목표로 하면서 디지털라이제이션을 추진하고 있는 단계라고 하는 것이 더 정확할 것이다.  


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그림 2. 디지털화와 DX 



생산 현장의 스마트화

생산 현장에서는 스마트화와 DX에 대해 목소리를 높이기 훨씬 전부터 품질(Quality), 비용(Cost), 납기(Delivery)의 세 가지 요소에 초점을 맞춘 생산 관리와 개선 활동을 해왔다. 그 파생형으로 생산성(Productivity)이나 안전(Safety), 환경(Environment), 의욕 또는 동기(Morale or Motivation) 등의 시점을 추가한 개선도 이루어졌다. 제조업에서 실현하고 싶은 내용은 이들 지표에 잘 나타나 있는데, 이들은 트레이드오프의 관계에 있기 때문에 적절하게 설정한 균형을 달성하는 것이 목적이 된다. 스마트화에서도 이들 시점이 중요하다는 점은 변함이 없다. 목적을 적절하게 설정하여 무엇이 달성되었는지를 평가하기 위해서도 오히려 더 중요해졌다고 할 수 있다. 


실제 세계의 데이터를 분석할 때는 데이터가 가지고 있는 다양한 문제가 장벽이 된다.(표 1) 예를 들면 정말로 필요한 데이터는 측정되지 않았거나 빠진 경우도 많으며, 다양한 요소로 인해 바뀌거나 노이즈가 포함된 경우도 많으며, 또한 원래 데이터양이 너무 많거나 너무 적어서 적절한 분석이 어려운 경우도 있다. 따라서 데이터를 보고 무엇을 할 수 있는지를 생각하는 분석방법은 쉽지 않으며 목적이나 해결하고 싶은 과제를 적절하게 설정한 후에 분석하는 것이 중요하다. 스마트화는 어디까지나 그 목적을 달성하기 위한 수단이기 때문이다.


그렇다면 구체적인 목적은 무엇일까? <그림 3>은 2021년 2월 계장제어기술회의에서 실시된 설문 조사 결과이다. (n=73) 이 결과에 따르면 제조업의 스마트화에 기대되는 효과로는 생산성 향상, 비용 절감, 노동 부하 감소, 리스크 방지, 품질 향상, 업무 방식 개혁의 6가지를 높은 비율로 들 수 있다. 그 외에 신규 사업의 확대와 리드 타임 단축이라는 효과도 들 수 있다. 이들 항목은 비록 하나의 예에 불과하지만 경제산업성에서 정리한 사례집 등을 보면 어떤 항목에 해당하는 사례가 많으며 제조업의 많은 현장에서 공통된 과제라고 생각된다.


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그림 3. 스마트화에 기대하는 효과 


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표 1. 실제 데이터가 가진 문제
 


..(후략) 


山下 善之 / 도쿄농공대학

본 기사는 2022년 4월호에 게재되었습니다. 

  

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본 기사는 월간지[計側技術] (일본일본공업출판주식회사 발행)로부터 번역·전재한 것입니다.

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