제조산업의 경쟁력 향상을 위한 핵심 수단으로 스마트 제조가 주목받고 있다. 스마트제조는 제조 분야에 통신과 IoT, 솔루션 같은 ICT 기술을 적용한 것을 말한다. 즉, 스마트제조는 산업IoT(IIoT), 클라우드, AI, 네트워크 등 ICT 기술을 접목해 제품기획 과 설계→제조→물류(또는 유통)로 이어지는 제조 단계를 유기적으로 연계해 생산성과
품질, 고객만족도 등 투입 자원 대비 최대 효율성을 내는 시스템이다. 특히 데이터에 기반한 자율 운영을 지향한다.
■ 제조 현장의 첨병, 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial IoT)
제조 현장의 첨병으로 떠오른 업용 사물인터넷은 데이터가 중요하다. 즉, 추출 데이터를 클라우드로 전송해 제조 현장 전반의 상태와 제어를 위한 데이터가 큰 역할을 한다.아마존, GE, 인텔, 시스코, MS 등 글로벌 테크기업들은 각자의 제조, 클라우드, 물류 등에 특화한 산업용 사물인터넷 솔루션으로 시장을 공략하고 있다. 또 핀란드 용접회사 켐피(Kemppi)는 용접 애플리케이션에 AWS IoT를 사용해 소프트웨어 개발 비용을 50% 절감했고, 국내 한 대기업은 AWS IoT와 AWS 관리(매니지드) 서비스를 사용해 개발자와 유지보수 인력의 리소스를 효율화, 구현 비용을 80%까지 절감했다.
GE는 독자적인 산업용 IoT 플랫폼 '프리딕스(Predix)'를 출시했고, 자사의 관리자산에 천만개가 넘는 센서를 부착해 발생한 대용량 데이터를 분산 저장·수집·분석·모니터링함으로써 항공, 철도, 에너지 등 다양한 산업분야에 적용하고 있다. 인텔은 자사 제품군을 기반으로 하는 IoT 아키텍처에 타사 솔루션과의 연동을 지원, 클라우드를 통한 데이터 분석 및 통찰력을 제공하고 있다.
■ 제조 현장에서 무인 자율성의 핵심, AI
제조 분야에서 AI의 주요 역할은 제조공정 및 설비 상태를 감지→진단→예측→조치하는 거다. 산업용 사물인터넷에서 수집한 데이터 패턴을 통해 상태를 감지하고, 데이터 소스의 물리적 위치 근처에서 컴퓨팅을 수행하는 에찌(Edge)와 Edge에서 처리하기 힘든 고용량 연산은 클라우드에서 AI 연산을 실행하고, AI에 의해 이상 유무 진단 및 예측을 통해 공정에 필요한 조치를 취하는 것이다.
GE는 프레딕스 플랫폼에 AI를 적용해 항공기 엔진의 폐기 혹은 수리 여부를 AI를 활용해 판단하고 있고, GM은 자동차 조립공정 7000개 로봇에 영상카메라를 탑재해 결함을 발견하고 공장정지를 사전에 방지하는 등 AI를 적용한 사례를 보여줬다.
■ 스마트 제조는 5G의 신시장
산업용 네트워크는 사고 예방, 안정적인 제조 시설 운영을 위해 실시간 데이터 통신을 강화한 산업용 이더넷이 시장의 주류지만 유선 설치가 힘든 환경 또는 설치 유연성으로 무선 비중이 점차 늘고 있다.
산업용 무선통신은 와이파이(WiFi )기반과 저전력 저속의 Wirelees Hart, ISA100, 그리고 5G 등이 있으나 고속, 저지연, 확장성 면에서 유리한 5G 적용이 대두되고 있고, 5G 이음망 활용을 위해 5G 주파수를 통신사업자가 아니더라도 제조 현장에서 활용할 수 있는 정책을 영국, 일본, 독일, 한국 등에서 시행하고 있다. 이에 따라, 최근 글로벌 제조회사에서 5G 도입 사례가 보고됐고, 벤츠는 에릭슨과 협력해 독일 소재의 공장 팩토리 56에 5G 통신을 도입했다. 또 쉘(shell)은 로테르담 소재 항만의 정유 공장설비에서 5G 기술을 적용해 고해상도 동영상, 증강현실 영상정보 등을 분석해 고장 예측에 활용하고 있다. 이외에도 보쉬, 지멘스, BMW, 에어버스 등은 3.7GHz대역의 자체 5G 이음망을 생산 라인에 도입했고, 국내의 경우 네이버에서 5G 이음망으로 브레인리스 로봇제어에 활용할 예정이다.
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■ 산업현장 노하우 데이터화해야
스마트 제조의 핵심은 데이터 활용에 있다. 수십년간 축적한 근로자 개개인의 제조 공정 노하우를 데이터로 담아내는 것이 중요하다. 하지만 국내 데이터 관련 3법은 정보보호에, 또 특허는 유형 자산에 대한 지재권에 초점이 맞춰져 있는 상태다. 또 국내에도 데이터 마켓이 존재하지만 운영기술(OT) 영역 데이터가 아닌 IT영역 데이터로, 스마트 제조에 활용할 수 있는 데이터 상품이 부족한 상태다. 오랜시간 기술을 축적해온 연구, 제조 등 인력이 보유한 노하우를 데이터로 전환하고, 또 이들 데이터에 가치를 부여하고 이를 보호하기 위한 제도와 활성화 대책이 필요한 시점이다.
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