• 목록

전 세계 제조 산업의 많은 기업들이 스마트 공장 구축 작업에 착수하였습니다. 스마트팩토리는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 디지털 기술을 선제적으로 활용해 최전선에서 직면한 문제에 대한 솔루션, 생산성 및 품질 향상 등을 목표로 하는 미래형 공장입니다. 스마트 팩토리의 핵심을 차지하는 생산 시스템의 미래 형태인 사이버-물리 시스템(CPS)에 대해 알아보겠습니다.

 

그림 1. CPS 이미지 및 기능 구성

 

지금까지 많은 공장에서는 공장자동화(FA)를 활용하여 생산성과 품질을 향상시켜왔죠. 생산 현장에서 공정을 자동화하는 다양한 제조 시스템과 산업용 로봇들로 높은 생산성으로 고품질 제품을 만들고 있습니다.

이러한 기존의 FA를 구현한 공장과 현재 많은 기업에서 다루고 있는 스마트 공장의 목적과 기술에는 어떤 차이점이 있을까요?

 

그림 2. FA를 구현한 공장과 스마트 공장의 차이점

 

FA를 도입한 공장들은 생산라인의 가공, 운송, 검사 등 일련의 공정을 종합적으로 자동화해 생산성과 품질을 향상시키고 있습니다. 그러나 라인 상황은 생산 품목이나 생산량의 변동에 따라 유연하게 적용되지 않고 있습니다. 미리 정해진 작업 흐름과 생산 조건에 따라 라인 구조, 시스템 및 장비 사양, 작동 조건이 최적화되었기 때문입니다.

 

이에 반해 스마트팩토리는 생산품목의 변화, 생산량의 증감, 가동 중 발생하는 생산조건의 편차, 시스템 및 장비의 오작동 및 고장 등에 대해 신속하고 적절하게 대응한다는 가정 하에 구축이 가능합니다. 이러한 변화와 예상치 못한 상황은 모든 산업의 공장에서 일상적으로 발생할 수 있습니다. 이에 대응하는 능력은 공장의 가치, 나아가 제조업에서의 기업 경쟁력과 직결되겠죠.

 

그럼 CPS에 대해 더 자세히 알아볼까요?

CPS는 스마트팩토리에서 두뇌와 명령계통 역할을 하는 정보시스템입니다. 간단히 말해서, CPS는 앞으로 생산 라인에서 어떤 일이 일어날지 미리 예측하는 시스템입니다. 이러한 CPS의 매커니즘과 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

먼저, 생산 라인 전반 혹은 그 안에 배치된 시스템 및 장비와 동일한 기능과 성능을 가진 컴퓨터 모델(시스템을 컴퓨터 프로그램화한 것)을 가상 공간에 준비합니다. 그 후, 라인에 있는 시스템의 작동 데이터를 센서로 실시간으로 수집하고 모델에 통합하여 움직임과 상태를 재현합니다. 실제 시스템과 동일한 동작을 재현하는 이 모델을 ‘디지털 트윈’이라고 합니다. CPS로 생산 품목이나 생산량을 변경하는 경우에도 디지털 트윈에서 다양한 작동 조건을 시도하여 위험을 줄이고 최적의 솔루션을 미리 찾을 수 있습니다. 또한, 현장 시스템의 장애 시기를 미리 감지하고 이에 대한 조치를 미리 취할 수 있습니다.

 

지금까지 공장을 최적으로 운영하는 역할은 생산 현장에 익숙한 고도로 숙련된 엔지니어들이 담당해왔습니다. 즉, 공장 운영은 개인의 경험과 직관에 의존한다고 할 수 있습니다.  CPS를 활용하면 경험이 부족한 엔지니어에게 데이터를 기반으로 한 명확한 의사결정 기반을 제공할 수 있습니다. 미래를 예측하는 정확도가 향상된다면 CPS만으로도 공장을 자율적으로 운영할 수 있을지도 모르죠. 또한, 사람의 시야가 닿지 않는 곳에 센서를 배치해 공장에서 발생하는 현상을 간과하지 않고 파악할 수 있는 IoT 시스템이 구축된다면 그 어느 때보다 높은 생산성과 품질을 기대할 수 있을 것 같습니다. 각 사용자의 요구 사항에 맞는 스펙으로 맞춤형 제품을 만드는 ‘매스커스터마이제이션’ 이라는 고부가가치 사업을 확장하는 것 또한 가능합니다. 스펙이 다른 제품을 만드는 일은 많은 시간과 노력이 필요하죠. 그러나 제약 없이 맞춤형 생산을 시작할 수 있도록 CPS로 이를 자동화하는 것이 가능할 수도 있습니다.

 

센서, 액추에이터, 배터리 및 기타 부품들의 진화는 CPS의 발전에 필수적입니다. 디지털 트윈은 대부분의 CPS에서 강력한 컴퓨팅 성능을 갖춘 데이터 센터에 배치됩니다. 그러나 고정밀 디지털 트윈을 구현하려면 공장에서 다음의 세 가지 기술 요소의 성능을 향상시켜야 합니다.

그림 3. CPS 시스템 구성 및 각 요소의 성능에 영향을 미치는 장치

첫번째 요소는 생산 현장에서 데이터를 수집한 다음 분석 결과를 해당 현장으로 피드백하는 엣지 장치입니다. 이곳에는 진동, 온도, 소리 및 비디오, 시스템의 움직임을 제어하는 ​​액추에이터 및 기타 요소와 같은 시스템 움직임 및 조건을 반영하는 데이터를 감지하는 센서가 있어야 하죠. 이러한 전자 부품은 공장의 열악한 환경에서도 정확하게 움직이기 위해 높은 신뢰성을 갖는 것이 필수적입니다. 또한, 장치의 전력 소모를 줄이고 장치의 작동 시간을 연장하기 위해 장치의 용량을 늘릴 필요도 있습니다.

 

두번째 요소는 생산 라인과 가까운 위치에서 정보를 처리하는 엣지 컴퓨터입니다. 여기에서 마이크로 컴퓨터를 사용하여 수집된 데이터를 선별하고 간단히 처리합니다. 임베디드 AI에 의해 고도의 판단력을 추구해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 마이크로 컴퓨터의 성능은 앞으로 더욱 발전할 것이며 저장 용량과 속도는 증가할 것입니다.

 

세번째 요소는 엣지 장치와 엣지 컴퓨터를 연결하는 근거리 네트워크입니다. EtherCAT*1, CC-Link*2 및 기타 고신뢰성 산업용 네트워크는 유선 네트워크로 사용됩니다. 노이즈 억제해주는 고품질의 제품이 매우 중요해지죠. 블루투스와 Wi-Fi는 무선 네트워크로서 더 높은 신뢰성을 가지고 있습니다. 장거리 무선 통신이 필요한 경우 LPWA(Low Power Wide Area) 및 5G 사용도 고려되고 있습니다. 이들의 무선 소자를 작은 사이즈에 저소비 전력, 고신뢰성으로 실현하는 부품이 매우 중요하고, 필수적입니다.

 

*1: EtherCAT은 독일 Beckhoff Automation에서 개발한 산업용 네트워크 표준입니다. FA 시스템 구축에 사용되는 이더넷과 호환됩니다. 기능 요구 사항, 인증 절차 및 기타 요소는 EtherCAT 기술 그룹(ETG)에서 정의하고 관리합니다.

*2: CC-Link는 Mitsubishi Electric이 개발한 산업용 네트워크 표준입니다. 초기 표준은 공장 및 기타 생산 현장에서 사용하도록 최적화된 고유한 사양의 기술에 불과했습니다. 최근 몇 년 동안 기업의 핵심 정보 시스템 및 생산 시스템과의 연결을 목적으로 "CC-Link IE"라는 이더넷 기반 표준이 등장하여 사용되고 있습니다. CC-Link 파트너 협회는 이 표준을 보급하고 홍보하기 위한 활동을 수행하고 있습니다.

참고 링크 

• IoT & Murata Sensors
• 데이터 센터 및 엔터프라이즈 컴퓨팅