스마트 팩토리 구현 가이드
사물 인터넷과 오늘날 생산 환경
사이버 물리 시스템(CPS, Cyber Physical System) 및 사물 인터넷(IoT)의 미래 개념에는 생산에서 네트워크로 완전하게 연결된 자체 조직 생산 시스템에 대한 논의가 포함됩니다. 이러한 시스템들은 첨단 기술 전략인 4차 산업혁명을 스마트 팩토리의 주요 구성 요소로 간주합니다.
완벽한 디지털 제조를 위해 많은 연구와 개발이 진행되고 있습니다. 인터넷을 통한 현재 기술 수준에서 센서와 액추에이터의 네트워킹은 산업 환경에서 필요한 실시간 호환성 및 보안과 같은 해결되지 않는 문제에 직면하게 됩니다.
IoT를 통한 완전 자동화 공장이 제조업의 미래를 위한 유일한 방법은 아닙니다. 하이브리드 아키텍처를 통해 우리는 이미 제조 분야에서 자원 효율성 및 유연성의 잠재력들을 활용하고 있습니다. 네트워크 인프라 및 프로토콜이 인터넷을 통한 실시간 프로세스를 허용하지 않는 한, 분산형 및 중앙 집중식 인텔리전스 모두에서 “분업” 기능의 아키텍처가 사용됩니다. 미래의 생산업에서 인간의 역할은 더 중요해지고, 인체 공학의 지속적인 발전과 인건비 절감은 생산 분야에서 주요 과제로 남게 될 것입니다.
최근 사물 인터넷은 클라우드와 통신하는 피트니스 손목 밴드, 고급 주차 안내 시스템에 대한 정보를 제공하는 주차 센서, 보관된 식품들을 관리하는 지능형 냉장고에 이르기까지 일상생활의 다양한 영역에서 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 그렇다면 생산 분야에서 IoT는 어떤 중요한 의미를 가지고 있는지 알아보도록 하겠습니다.
IoT 발전을 통해 제조업체는 센서 및 기타 IoT 장치가 제공하는 데이터를 활용하여 운영을 모니터링하는 제조 설비와 스마트 팩토리를 구축하고, 자동으로 당면 과제에 적응하며, 자원의 효율성과 인체 공학을 향상시킬 수 있습니다. 스마트 팩토리는 zenon과 같은 소프트웨어를 활용하여 공정을 자동화 및 제어함으로써 적응 능력 수준을 향상시킬 수 있습니다.
기존의 이종 생산 설비, 긴 투자 주기 및 현재 생산 시험과 관련된 제한적인 가능성과 같은 조건들로 인해, 디지털 팩토리로의 전환 과정은 급격한 산업 혁명이 아닌 지속적인 발전으로 이루어져야 합니다.
스마트 팩토리는 이미 40년 전 PLC(programmable logic controller) 발명과 함께 시작되었다고 볼 수 있습니다. 오늘날 우리는 PC 기반 자동화와 함께 디지털 팩토리로 가는 길에 있다고 볼 수 있습니다.
산업자동화에서 안정적인 제어와 일관적인 정보 흐름을 통해 보다 지능적인 생산이 가능해지고 있습니다. 이로 인해 애플리케이션과 로직을 통한 자원 절약, 더욱 효율적이고 유연한 생산이 가능해졌습니다.
스마트 팩토리 기술은 여전히 개발 단계에 있지만, 스마트 팩토리의 이점들은 이미 활용 가능합니다. 다음에서 산업 자동화와 관련된 스마트 팩토리의 당면 과제 및 기회에 대해 알아보십시오.
스마트 팩토리의 당면 과제 및 기회
성공적인 스마트 제조 구현을 위해서 기업들은 다음 과제들을 해결해야 합니다.
- 대량 데이터: 스마트 팩토리 전체에 연결된 IoT 장치는 제조 공정에 대한 데이터를 지속적으로 수집하며, 알맞는 분석 도구를 필요로 합니다. 장치가 많을수록 네트워크 진입 지점이 증가하여, 데이터 수집에 필요한 상호 연결 장치의 수는 보안 문제를 야기할 수 있습니다. 이는 산업 자동화에 적합한 소프트웨어 플랫폼 선택의 중요성을 강조합니다.
- 오래된 생산 라인: 복잡한 기계들은 대부분 고가이며 긴 제품수명주기를 가집니다. 스마트 팩토리 기술과 호환되는 기계를 구매하기 전, 기존 장비의 단계적인 폐기가 필요할 수도 있습니다. 이러한 경우, 하드웨어 독립적인 스마트 팩토리 소프트웨어를 도입함으로써 문제를 해결할 수 있습니다.
- 시스템 복잡성: 상호 연결성은 시스템의 복잡성을 크게 증가시키며, 각 구성요소들의 통합과 정상적인 작동은 보통 상당한 시간과 자원을 필요로 합니다.
스마트 팩토리는 많은 양의 데이터와 상호 연결된 구성 요소의 관리 이외에도 아래와 같은 많은 이점들을 제공합니다.
- 비용 절감: 공정 및 데이터 관리 최적화를 통해 자원을 더욱 효율적으로 활용함으로써 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
- 효율성 향상: 스마트 팩토리에서 제공되는 데이터를 분석하면 제 기능을 수행하지 못하는 자산을 수정 또는 제거할 수 있습니다. 스마트 팩토리는 수요에 맞는 필요 재고를 예측하여 가동 중단 시간을 최소화 시켜주고 생산성을 극대화 시켜줍니다.
- 제품 품질 향상: 스마트 팩토리는 제품의 품질 결함을 모니터링하고 추세를 식별하여 높은 수율 및 고객 만족도를 위해 조정할 수 있습니다.
- 생산 중단 최소화: 스마트 팩토리 기술의 24시간 기계 성능 모니터링을 통해 장비의 예측 유지보수를 수행하며, 고장이 발생하기 전에 예측하여 알려줍니다.
스마트 팩토리로 가는 7단계
제조 시설에서 스마트 팩토리 원칙 구현을 위해서는 다음 7단계가 수행되어야 합니다.
1. 인력 통합: 제조업체는 기술적 과제 뿐만 아니라 조직상의 과제에도 직면하고 있습니다. IT/OT 융합에 따라, 비즈니스 목표 및 목적을 설정하는 담당자들은 잠재 기술에 정통한 인력들과 협력해야 합니다. 이를 위해서는 생산(자동화 및 운영 기술 포함), IT, 마케팅, 영업 및 공급망 관리까지 다양한 분야의 인력으로 구성된 팀이 필요합니다.
2. 공통 언어 찾기: 사물 인터넷, 사이버 물리 시스템, 정보 흐름, 비즈니스 프로세스, 총 소유 비용, 투자 수익 및 투자 주기와 같은 용어들은 스마트 팩토리 개념과 밀접하게 관련되어 있습니다. 토론 전에, 팀원들은 기술 및 비즈니스 용어를 정의하고 함께 달성 가능한 목표 수립을 위해 필요한 문제를 동기화해야 합니다.
3. 비즈니스 목표 정의: 기술 애호가들은 기술적 가능성의 측면에서 아이디어를 평가하는 경향이 있습니다. 기술이 기업의 목적 충족의 수단인 경우, 비즈니스 목표가 중점이 되어야 합니다. 목표 정의를 위해 기업은 다음과 같은 질문들에 대해 자문할 필요가 있습니다: 보다 유연한 제조로 더 많은 고객 유치가 가능한가?, 비즈니스 모델에 어떠한 위험 비용(예: 에너지, 원자재)이 존재하는가? 어떻게 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있는가? 경쟁력 강화를 위한 어떠한 방법들이 있는가?
4. 이상적인 상태 결정: 비즈니스 목표가 명확해지면, 자율 공장, 단일 배치 크기 또는 단일 로트 크기 생산을 달성하기 위한 제품 최적화, 제품 설계에서 납품까지의 주기 단축과 같은 비즈니스의 이상적인 상태를 정의할 수 있습니다.
5. 비용/편익 평가 수행 및 투자 계획 작성: 기업들은 비즈니스 목표에서 기대할 수 있는 추가 수익을 예측하고, 평가를 통해 위험을 고려하여 이상적인 상태를 달성하기 위한 투자 금액을 정의해야 합니다.
6. 회계 비용 및 편익을 고려하여 기술 찾기: 필요한 사항, 나아갈 경로 및 투자 프레임워크 이해하면, 현존하는 기술을 이용하여 이상적인 상태를 달성할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 제조업체는 위의 1~5단계 수행을 통해 긍정적인 결과를 기대할 수 있으며, 다음 단계를 위해 어느 부문에서 어떤 기술이 아직 부족한지도 알 수 있습니다.
7. 구현 및 지속적인 개선 수행: 마지막으로, 작업 계획을 수립해야 합니다. 많은 기업들은 시범 프로젝트를 통해 장비, 소프트웨어 및 조직의 조율을 테스트 할 수 있으며, 프로젝트의 결과를 통해 스마트 팩토리 계획을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, zenon과 같은 산업 소프트웨어는 비즈니스 확대 시 확장 가능하며, 이전 단계의 통합과 이행을 지속적으로 모니터링하고 향후 개선된 계획을 수립할 수 있습니다.
COPA-DATA의 스마트 팩토리 관리 지원
COPA-DATA는 zenon 소프트웨어 플랫폼을 통해 제조업체가 스마트 팩토리를 활용할 수 있도록 지원합니다. zenon은 시스템 통합업체가 프로젝트를 설계하도록 지원하는 Engineering Studio, 맞춤형 그래픽 인터페이스를 제공하여 프로젝트 운영에서 사용할 수 있는 Service Engine, 두 가지 주요소를 제공합니다.
스마트 팩토리 소프트웨어로써 zenon은 역할 기반 사용자 관리 및 네트워크 암호화 등 유연성, 확장성 및 상황 인식 보안을 제공합니다. COPA-DATA는 위저드와 도구를 자체 개발하여 보다 신속하고 편리한 운영을 제공하며, 하드웨어에 독립적인 소프트웨어로써 기존의 다양한 장치에서 zenon을 사용할 수 있습니다.
zenon을 활용한 데이터 수집 및 공정 자동화 산업:
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제조업에서 zenon은 효율성, 제품 품질 등의 향상을 통해 비즈니스 목표 달성을 지원합니다. COPA-DATA는 소프트웨어 뿐만 아니라 산업별 맞춤 교육, 다양한 적용 사례 및 전문적인 교육 및 지원 서비스를 제공합니다. COPA-DATA의 스마트 팩토리 솔루션에 대해 더 알아보고 싶다면,지금 문의바랍니다.