'스마트팩토리(Smart Factory)'는 4차산업 혁명, 제조업 혁신 등을 설명할 때 단골로 등장하는 주요 키워드입니다. 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 작업 공정과 관련한 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 목적한 바에 따라 공장을 제어할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 유연한 생산체계를 요구하는 목소리가 커지면서 더욱 주목을 받고 있습니다.
최근 제조업 분야에서 스마트팩토리와 함께 자주 등장하는 용어로 '디지털트윈(Digital Twin)'이 있습니다. 상대적으로 아직 낯선 개념이지만 사실 스마트팩토리와 뗄래야 뗄 수 없는 관계입니다. 마침 전자신문이 최근 주최한 웨비나 '스마트 제조혁신 & 디지털 트윈 그랜드 서밋 2022'에서 스마트팩토리와 디지털 트윈의 개념에 대해 잘 설명해준 강연이 있어 캐파(CAPA)가 소개합니다.
노상도 성균관대학교 산업공학과 교수는 이번 웨비나에서 '디지털 트윈과 스마트팩토리 설계, 운영'이라는 주제로 발표했습니다. 노 교수는 이번 강연에서 기존 스마트팩토리를 한층 더 업그레이드하기 위한 방법으로 연결·융합·지능을 통한 데이터 기반 지능형 생산시스템을 강조했습니다.
스마트팩토리의 핵심은 생산 현장의 데이터를 수집하고 활용하는 것입니다. 노 교수는 “시행착오 없는 의사 결정을 하기 위해서는 모든 것을 연결해 데이터를 공유해야 한다”며 “공유 데이터를 통해 과거에 하지 못했던 새로운 가치를 창출할 수 있다”고 말했습니다. 이어 “이제는 기존 연결·융합·지능 앞에 '초(hyper)'를 붙여야 한다”며 “융합기술이 꾸준히 발전하고 있다”고 덧붙였습니다.
이처럼 제조업에 정보통신기술(ICT)을 접목해 모든 생산 공정, 조달 및 물류, 서비스까지 통합 관리하는 4차 산업혁명의 개념은 지난 2011년 독일에서 시작된 것으로 알려졌습니다. 소위 '인더스트리 4.0'입니다. 당시 독일은 자동차를 비롯한 제조업에 정보통신기술을 접목해 생산부터 물류, 서비스에 이르는 전 과정을 통합적으로 관리하는 계획을 구상했고, 이러한 구상을 바탕으로 독일의 제조업 생태계는 매년 발전을 거듭했습니다.
인더스트리 4.0에 이어 최근엔 '인더스트리 5.0'도 등장했습니다. 노 교수는 “지난해 초엔 유럽연합(EU)에서 인더스트리 5.0을 발표했다”며 “코로나19 유행 후 제조업은 극심한 변동을 겪었고 이 과정에서 새로운 개념이 필요했던 것”이라고 그 배경을 설명했습니다. 이어 “인더스트리 5.0에 추가된 키워드는 사람중심, 지속가능성, 탄력성”이라며 “결국 극심한 변동성에 어떻게 대응하느냐가 중요해진 상황”이라고 말했습니다.
인더스트리 5.0의 키워드에 '사람중심'이 포함된 것이 눈에 띕니다. 노 교수는 “인더스트리 4.0 등장 이후 스마트팩토리에 대해 오해하는 경우가 있다”면서 “스마트공장과 사람을 없애는 무인화와 혼동하면 안 된다”고 했습니다. 그러면서 “사람은 기계에 비해 유연하고, 학습능력을 갖고 있다”며 “사람이 잘 하는 업무는 사람에게, 기계가 잘하는 일은 기계에게, 이런 조화로움을 추구해야 한다”고 강조했습니다.
노 교수는 인더스트리 5.0과 함께 디지털트윈을 소개했습니다. 제조업은 기존 대량생산 체제를 탈피하면서도 비용은 적게, 품질은 더 좋게 만들 방법을 모색하고 있습니다. 제품의 개인화와 복잡화가 진행되는 과정에서 다품종 적시, 적량 생산의 실현을 위해 디지털 트윈을 활용해야 한다는 것입니다.
디지털 트윈은 쉽게 말해 실제 공정에 들어가기 전에 디지털로 공정 전 과정을 미리 시뮬레이션하는 것을 말합니다. 공장 자동화를 이루는 동시에 가공 과정에서 발생할 수 있는 불량률을 최소한으로 줄이기 위해서입니다. 노 교수는 디지털트윈에 대해 “변동성에도 불구하고 시스템이 제대로 된 방향을 찾고 대응하는 것”이라고 말했습니다.
디지털 트윈이 현실에서 제대로 작동하기 위해선 보다 다양한 데이터를 모아서 제조 현장에 적용하는 '사이버물리시스템(CPS)'이 필요합니다. CPS는 가상과 실제를 연결합니다. 제조 현장에 있는 설비 등과 관련한 각종 데이터를 연결해 가상 공간에 현실과 똑같은 상황을 구현합니다. 이렇게 만들어진 복제모델은 제조 현장을 그대로 반영한다는 점이 특징입니다. 직접 해보지 않고도 미래를 내다볼 수 있기 때문에 실제 제조시 나타날 수 있는 '퍼포먼스'를 미리 판단할 수 있습니다.
현장의 데이터를 실시간으로 수집해 적용하는 스마트팩토리가 실제 제조를 하지 않고도 성과를 예측할 수 있도록 해주는 디지털 트윈과 결합하면 더욱 똑똑해집니다.
노 교수는 “CPS가 스마트팩토리 지능화의 핵심 개념”이라며 “기계에 이상이 있다면 왜 그런지 문제를 판단하고 제조 현장을 바로 제어한다”고 설명했습니다. 그는 또 “다만 오로지 데이터만으로 판단하기에는 무리가 있다”며 “이런 수행 관련 모델을 만들어 운영을 해야 한다”고 강조했습니다.
노 교수는 이상의 개념들을 “가야 할 길을 미리 알려주고, 전방 사고 등 변수에 대한 알림을 주고, 목적지까지 예측하고 최적화한다”는 점에서 자동차 내비게이션에 비유했습니다. 그러면서 “공장에 내비게이션을 달면 여러 대비가 가능해질 것”이라고 말했습니다.
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