[29부] 및 [30부]에서는 자율 시스템의 기술 및 기능적인 측면에 대해 다루었다. 결과보고서에서는 4개의 구체적인 적용 분야를 소개하고 있다. 4개의 적용 분야 가운데 [31부]부터는 자율 시스템 추진 제안 결과보고서의 내용을 기반으로 인더스트리 4.0 관련 제조 분야에 집중하여, [31부] 제조업의 특성 및 자율 시스템 비전, [32부] 제조 분야 자율 시스템의 도전과제 및 요구사항과 향후 추진 과제에 대해 소개한다.
자율 시스템 추진 제안 결과보고서에서는 제조업의 특성 및 관련 이해관계자에 대해 다음과 같이 요약하고 있다.
공산품 제조는 고도로 복잡한 네트워킹된 시스템을 필요로 한다. 제품, 산업 및 기업별로 매우 상이하고 다양한 제조 프로세스, 물류 네트워크, 시장 및 외부 환경에 따른 결과이다. 이러한 제조업의 복잡성은 목표 시장의 이질성(heterogeneity)과 함께 이에 따른 제품의 다양성으로 인해 더욱 더 높아진다. 제조 방식의 이질성은 제조 프로세스에 따른 산업 세분화(segmentation)가 반영된 것이다. 시장 조사 및 컨설팅 기업인 ARC Advisory Group에 따르면 제조 관련 산업은 크게 3분야로 나눌 수 있다.
- 장치 산업 (Process Industry : 에너지 생산, 정유 및 가스, 화학, 제약, 식품, 제강 등)
- 조립 산업 (Discrete Industry : 항공 우주, 자동차, 전자, 기계 등)
- 물류 산업 (Logistics Industry : 특히 유통 물류)
다양한 산업별로 매우 다른 제조 프로세스는 제어 및 자동화 기술에 있어서 예를 들면 다음과 같은 요구사항을 포함한다.
- 철강의 압연 라인이나 정유 공장과 같은 장치 산업의 설비는 오류가 있을 때 그냥 세울 수 있는 것이 아니다. 예를 들어 압연 라인에서는 설비를 멈추기 전에 작업 중에 있는 철재를 먼저 꺼내야 한다.
- 이는 물류나 조립 프로세스에서는 다르다. 조립 프로세스에서는 조립 라인이나 제조 기계를 제조 과정에 있는 제품 및 제조 설비에 손상 없이 매번 간단하게 멈출 수 있다.
제어 및 자동화 관련 기술 제공업체는 상기한 다양한 요구사항에 대해 준비하고 제공하는 제품군(product portfolio)을 상기한 세 분야에 맞춘다. 예를 들어 장치 산업에 제공되는 제품은 설비가 운영되고 있는 상황에서 소프트웨어의 업그레이드가 가능하거나 제조 프로세스 정지 없이 진행되는 스마트 백업 전략을 보장하는 기능을 제공한다.
제조기업은 다양한 가치창출 단계를 구현하기 위해 납품업체와 제조업체의 복잡한 네트워크가 존재한다([그림 1] 및 아래 설명 참조).
제조기업의 가치 창출 네트워크에는 먼저
a) 원자재 및 중간재 납품업체가 존재한다.
b) 이들은 원자재 및 중간재 제조를 위해 제3자가 제공하는 기계를 필요로 한다.
원자재 및 중간재 납품업체와 함께
c) 최종제품 제조업체가 원자재 및 중간재를 이용해 최종제품을 제조하는 것을 지원하기 위해 기계를 제공하고 운영하는 장비업체(독일의 경우 Integrator로 표현)가 존재한다.
상기한 모든 관련 기업들을 위해
d) 엔지니어링 서비스 제공업체가 활동한다. 이들은 제품 개발 및 제조 프로세스를 구현하는 제조 시스템 엔지니어링을 지원한다.
e) 추가로 서비스 제공업체는 제조 시스템에서 특히 유지보수 및 기계 설치 완료 후 신규 가동 작업을 지원한다.
이외에도
f) 다양한 제조 시스템의 네트워킹을 위한 소프트웨어 및 IT 플랫폼 제공업체가 존재한다. 소프트웨어 제품과 IT 플랫폼은 디지털화의 범주에서 많은 새로운 기능을 구현하기 위해 주도적인 역할을 한다. 바로 여기에서 고려되고 있는 자율 시스템이 제조의 중심에서 소프트웨어의 역할을 맡는다.
상기한 제조업의 특성을 기반으로 결과보고서에서는 제조 분야 자율 시스템의 비전, 즉 예상되는 미래 모습을 다음과 같이 보고 있다.
결과보고서 작업 시점인 2016년에 제조업은 4차 산업혁명 한 가운데 있으며, 전통적인 대량생산 중심의 제조업은 오랫동안 특히 효율성을 향상시키기 위해 지속적으로 조금씩 진화해 온 반면 우리는 현재 완전히 새로운 시대의 경계에 있다고 강조하고 있다.
이러한 변화의 첫 번째 신호는 오늘날 이미 아래와 같은 모습을 통해 볼 수 있다.
- 자동차 산업에서 조립 컨베이어 라인을 없앰
- 자동차 부품을 3D 프린터로 찍어냄(Local Motors, 2015 참조)
- 지능적인 작업장이 짧은 시간 내에 다른 제품 제조를 위해 조정됨(Rexroth Bosch Group, 2016 참조)
새로운 시대는 그 특징이 다음과 같은 전체 가치 창출 사슬의 완전한 디지털화로 표현된다.
- 초기 제품 아이디어에 대한 첫 번째 개략적인 고객의 희망사항부터
- 그것의 단계적인 구현 및 실현, 최종 제품의 전달 그리고
- 최종소비자에 의한 사용까지
제품, 디자인, 제조 그리고 사용에 대한 모든 정보는 처음 아이디어 단계부터 폐기까지 전체가 디지털로 수집되고 전 생명주기에서 이용된다. 이러한 데이터의 가용성으로부터 기존 및 새로운 이해관계자를 위해 - 예를 들어 효용 제공에 대한 약속 및 가치 창출 구조 등과 같은 것과 관련하여 - 근본적으로 새로운 혁신이 나타난다.
독일에서는 자국 및 자국민의 삶에 중요한 생산성 향상은 - 고임금 국가에서도 마찬가지로 현지에서 환경 친화적인, 유연한 제조와 같은 - 지속적인 자동화를 통해서만 도달될 수 있다고 본다.
결과보고서에서 현재까지는 제품과 자동화된 제조 기계를 서로 1:1로 맞추는 것이 일반적인 반면 미래에는 제품 디자인과 제조 컨셉이 서로 분리되어 독립적으로 이루어진다고 보며, 이로 인해 기존의 자동화 기술에 추가로 해결해야 할 문제가 나타난다고 본다.
이에 대한 구체적인 사례로 결과보고서는 3개의 미래 시나리오를 소개하고 있다.
이를 위해 먼저 자동화에 있어서(머신러닝 기반 자율 시스템 활용 관련) 기본적인 사고의 전환이 필요하다는 것을 다음과 같이 설명하고 있다. 만일 미래에 개인 맞춤형 제품을 개별 고객에게 맞춰야 하며, 그럼에도 불구하고 고도로 자동화되고 효율적으로 제조되어야 한다면, 제조 자동화에 있어서 개념 변화가 있어야만 한다. 오늘날 제품 모델 교체를 위해 엔지니어 및 프로그래머에 의해 시간과 비용이 많이 드는 가운데 진행되는 모든 기계·설비의 변경 및 조정이 미래에는 자동적으로 인간의 개입 없이 이루어진다. 이때 자율 시스템이 핵심 역할을 한다. 이 경우 자율 시스템은 추상적인 상황 설명만 있는 상태에서 이러한 기계·설비의 변경 및 조정 업무를 스스로 구현하고 최적화 및 유연성 향상을 위해 머신러닝 능력을 이용한다.
자율 시스템의 도움을 통해서 만이 (1)완전히 주문에 따른 제조(Just In Time, Just In Sequence) 그리고 이를 위해 필요한 (2)공장의 자율 변환 능력의 확보가 가능하다. 그리고 모든 자동화 및 인공지능의 발전에도 불구하고 인간은 이러한 새로운 제조 환경에서 계속 중심에 있을 것이다. 오늘날과 다르게 (3)사람들이 기계와 긴밀하게 협력하며 일하고 개별적으로 기계에 의해 지원된다.
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상기한 시나리오의 보다 상세한 구체적인 모습 및 SWOT 분석 결과는 결과보고서의 본문에서 확인할 수 있다.
(참고 : 본 컬럼 내용은 자율 시스템 추진 제안 결과보고서의 54~56의 독일어로 작성된 내용을 번역하여 일부 수정하고 재편집하여 제공하는 것이다)
*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.
