스마트 팩토리란? 스마트 팩토리 장단점, 미래전망

 

 

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목차

 

 

스마트팩토리란?

 

제품 생산의 전 과정이 무선 통신으로 연결돼 자동으로 이뤄지는 공간”

 

제품을 조립 및 포장하고 기계를 점검하는 전 과정이 자동으로 이뤄지는 공장으로. 정보통신기술(ICT)의 융합으로 이뤄지는 차세대 산업혁명인 4차 산업혁명의 핵심입니다.

모든 장비와 설비가 무선통신으로 연결돼 있어 실시간으로 전 공정을 모니터링 하고 분석할 수 있으며 사물 인터넷(IoT)센서와 카메라가 부착되어 있어 데이터를 수집하고 플랫폼에 저장해 분석하고 이를 통해 불량품이 발생한 공정, 이상이 보이는 설비 등을 파악해 전체 공정을 제어할 수 있습니다.

 

스마트팩토리 등장 배경

• 산업의 발전으로 인한 경쟁 심화
• 환경과 안전에 대해 높아진 사회적 인식
• 비용절감
• 기존 사업 방식으로 얻을 수 있는 수익의 한계성
• 저출산, 고령화로 인한 근로 인력 부족 심화
• 단순, 반복 작업으로 인한 피로도 축적

 

공장자동화와 스마트팩토리의 차이

생산시설 관리를 무인, 자동화 한다는 점에서 비슷한 개념이지만,

1)공장자동화는 [생산] 공정에서만 로봇 등 무인시스템을 활용한다는 점

(1)공정 별로만 자동화 및 최적화 진행

(2)공정과 공정이 연결되지 않음

(3)전후 공정에서 일어난 일 파악 불가

 

2)스마트팩토리는 [기획]->[설계]->[생산]->[유통]->[판매]->[고객] 모든 과정에 정보통신기술을 활용한다는 점

(1)공정 간에 데이터가 연계됨

(2)공정과 공정이 유기적으로 연결

(3)전체적인 관점에서 최적화

 

스마트팩토리 단계

단계	수준	표준	IoT대상	특성	조건	주요도구
고도화	Level5	자율 운영	작업자,설비,자재, 운전 조건+환경	맞춤 및 자율	모니터링부터 제어, 최적화까지 자율로 진행	인공지능, AR/VR, CPS 등
중간2	Level4	최적화	작업자,설비,자재, 운전 조건	최적화	공정운영 시뮬레이션을 통해 사전 대응 가능	센서제어기 최적화 도구
중간1	Level3	제어	작업자,설비,자재	분석	수집된 정보를 분석하여 제어 가능	센서+ 분석도구
기초	Level2	모니터링	작업자,설비,자재	측정	생산 정보의 모니터링이 실시간 가능함	센서
	Level1	점검	자재	식별	부분적 표준화 및 데이터 관리	바코드 RFID

 

스마트팩토리의 발전 수준은 기초, 중간1, 중간2, 고도로 총 4단계로 나눌 수 있습니다.

삼성전자와 포스코 같은 대기업은 로봇기술, 인공지능 등의 기술이 부분 적용된 중간2 단계이며 고도화로 진입하기 위해 추진중인 단계입니다.

중견, 중소기업들이 도입한 스마트 공장은 생산 이력 추적 관리와 일부 공정을 자동화 하는 기초 혹은 중간1 단계로 대부분입니다.

 

1)기초 단계(Level1)

일부 기계 또는 프로세스의 자동화

인간의 개입이 필요한 많은 작업이 자동화되어 생산성이 향상됨

 

2)기초 단계(Level2)

다양한 기기 및 시스템이 연결되어 데이터를 공유하고 통신

IoT 기술을 사용하여 센서, 장비, 제품 등이 연결되어 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석

(이를 통해 생산 과정을 효율적으로 관리하고 예측 유지보수를 수행)

 

3)중간 단계1(Level3)

인공지능 및 머신 러닝 기술을 사용하여 생산 과정에서의 의사 결정을 자동화

데이터 분석 및 예측 모델을 통해 문제를 식별하고 자동으로 조치를 취할 수 있으며, 생산라인

의 최적화와 예측 유지보수를 수행

 

4)중간 단계2(Level4)

로봇 및 자율주행 차량 등의 자율적인 시스템을 도입하여 공장 전체를 자동화하고 운영

시스템 자체적으로 작업을 수행하고 자율적으로 상황을 판단하며, 문제를 해결

인간과 기계 간의 협업이 이루어지며, 보다 복잡하고 다양한 작업을 처리

 

5)고도화(Level5)

완전히 최적화된 스마트 공장

최고 수준의 자동화와 인공지능을 활용하여 완전히 최적화된 상태에 도달

 

스마트팩토리 핵심 기술

1)고도화 단계로 가기 위한 핵심 기술

고도화 수준에 이르면 도달하는 상태로서, 디바이스 계층, 플랫폼 계층, 애플리케이션으로 분류할 수 있습니다.

스마트 팩토리
(1)애플리케이션	(2)플랫폼	(3)디바이스
①ERP	⑤IoT	⑨스마트 센서
②MES	⑥빅데이터
③SCM	⑦클라우드
④PLM	⑧CPS

 

(1)애플리케이션

스마트공장의 최상위 SW시스템으로 장비,디바이스에 의해 수집된 데이터의 가시화 및 분석을

수행합니다.

 

(2)플랫폼

장비,디바이스에서 수집한 정보를 애플리케이션에 전달하는 미들웨어 SW시스템입니다.

수집된 데이터를 분석하고 모델링 및 가상 물리 시뮬레이션을 통해 최적화된 정보를

제공합니다.

 

(3)디바이스

스마트팩토리 IT솔루션의 최하위 하드웨어 시스템으로, 스마트팩토리의 모든 기초정보를

감지,제어하는 단계로 이를 통해 감지, 인식한 데이터는 플랫폼으로 전송 됩니다.

 

①ERP(Enterprise Resource Plannign): ERP는 제조·생산, 재무·회계, 인적자원관리 등 비즈니스 프로

세스들을 하나로 통합한 시스템으로, 여러 시스템에 분산되어 있던 정보를 전사적으로 공유할 수

있도록 데이터베이스에 저장하여 통합된 정보를 활용하는 시스템

 

②MES(Manufacturing Execution System): MES는 생산 계획을 기반으로 제조 현장을 모니터링하여

적절한 자재 투입 관리, 실적 집계, 설비 및 품질 현황 정보 수집, 통제가 필요한 상황을 판단하여 적

절한 조치를 취하도록 하는 등의 통합적인 현장관리 기능을 수행하는 시스템

 

③SCM(Supply Chain Management):  제품의 생산과 유통 프로세스를 하나의 통합망으로 관리하는 경

영전략 시스템으로, 공급업체와 생산업체, 고객까지 거래 관계에 있는 기업들 간 IT를 이용한 실시간

정보 공유를 통해 시장·수요자들의 요구에 기민하게 대응하도록 지원하는 시스템

 

④PLM(Product Lifecycle Management): PLM은 제품 수명 전 단계에 걸쳐 설계·해석·관리를 위한 솔

루션으로, 제품의 기획단계에서 '개념 설계', '상세 설계', '생산', '서비스'에 이르는 전체 수명 주기에

걸친 제품 정보를 관리하고, 고객 및 협력사에 협업 프로세스를 지원하는 제품 중심의 지원 시스템

 

⑤IoT(Internet of Things): IoT는 인터넷을 기반으로 다양한 물리적 및 가상의 사물들을 연결하여 설

  비·제조·물류·유통 등에 활용되어, 제조 관점의 지능형 서플라이 체인과 판매 관점의 수요기반 생산

  등을 지원하고, 이를 기반으로 산업 효율성을 제고하기 위한 다양한 서비스를 제공하는 인프라.

 

⑥빅데이터(Big Data): 빅데이터는 발굴하고자 하는 지식과 관련된 다양한 데이터 소스로부터 데이터

  를 수집하고 필터링하거나 적절한 형태로 가공하여 체계적으로 저장 후, 이로부터 유의미한 지식을

  얻기 위한 분석 기술로 제조 빅데이터 기술은 제품개발 전 주기에 활용되어 생산효율 극대화에 기여

  

⑦클라우드(Cloud): 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 IT 자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고, 실시

  간 확장성을 지원받으며, 사용한 만큼의 비용을 지불하는 서비스를 의미

 

⑧사이버 물리 시스템(CPS: Cyber-Physical System): 공장의 생산이 복잡해지면서 다양한 문제가 발 

  생하는데 CPS기술을 사용하여 가상 세계에 똑같은 공장을 건설하고 똑같은 방식으로 작동, 구현합

  니다.(디지털 트윈 방식) 이 과정에서 생산라인, 공급라인의 문제점을 찾아내고 즉시 보완하는 과정

  을 거칩니다.

 

⑨스마트 센서(Smart Sensor): 다양한 정보를 감지하여 스마트한 제조 환경을 감지하여 스마트한 제조

환경을 가능하게 하는 센서를 말하며, 기존 센서가 발전하여 지능화된 센서. '센싱 소자'와 '신호

처리'가 결합하여 '데이터 처리', '자동 보정 자가 진단', '의사결정' 기능을 수행합니다.

 

스마트팩토리 장단점

1)스마트 팩토리 장점

(1)생산 공정의 최적화와 효율성 향상

스마트 팩토리에서는 센서 및 IoT기술을 이용하여 생산 라인의 모든 단계를 모니터링하고 데이터를 수집합니다. 이 데이터를 분석하여 생산 공정을 최적화하고 효율성을 높입니다. 예를들어, 생산 라인의 병목 현상을 식별하고 해결하여 생산량을 늘리고 생산 주기를 단축 시킵니다.

 

(2)예측 유지보수 및 고장 예방

스마트 센서를 활용하여 기계의 상태를 모니터링하고 빅 데이터 분석을 통해 고장을 예측하고 예방할 수 있습니다. 기계의 이상 징후를 사전에 감지하여 예방 정비를 실시함으로써 생산 중단 시간을 최소화하고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.

(3)생산 계획의 최적화

빅 데이터와 인공 지능을 활용하여 수요 예측과 재고 관리를 더욱 정확하게 수행할 수 있습니다. 정확한 수요 예측을 기반으로 생산 계획을 최적화함으로써 원가를 절감하고 시장의 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.

 

(4)유연한 생산 라인 및 맞춤 생산

스마트팩토리 에서는 자동화 기술과 로봇을 활용하여 생산 라인을 더 유연하게 조정할 수 있습니다.

다양한 제품을 한 라인에서 생산하고, 고객의 요구에 따라 제품을 맞춤화 하여 생산할 수 있습니다.

이는 시장 변화에 민첩하게 대응하고 고객의 다양한 요구를 충족시킬 수 있습니다.

 

(5)노동력 절감과 안전성 향상

자동화와 로봇 기술의 도입으로 노동력을 절감할 수 있습니다. 또한, 위험한 작업을 로봇이 대신 수행함으로써 작업자의 안전을 향상시킵니다. 이는 작업 환경을 더 안전하게 만들어 생산성을 높이고 작업자의 안전을 확보합니다.

 

2)스마트팩토리 단점

(1)높은 초기 투자 비용

스마트팩토리를 구축하려면 고급 기술과 장비를 도입해야 합니다. 이로 인해 초기 투자 비

용이 높아지며, 중소기업이나 작은 규모의 제조업체들 에게는 부담이 될 수 있습니다.

 

(2)보안과 개인 정보 보호 문제

스마트팩토리 시스템은 많은 데이터를 수집하고 처리합니다. 이로 인해 보안 문제와 개인

정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다. 해커의 공격이나 데이터 누설 등의 위험이 증가할 수

있습니다.

 

스마트팩토리 미래 전망

1) 첨단장비를 도입하기에 앞서 현재 상황에 우리회사의 문제점이 무엇인지 파악하고 ICT기술을 통해 그 문제를 해결해 공장의 효율을 증대시키는 전략이 중요합니다.

 

2)국내 1,000여개 이상의 스마트팩토리 솔루션 공급 기업이 존재하는데 공급 기업이 부도나면

솔루션도 사장되기 때문에 기업의 영속성 판단도 매우 중요한 항목입니다.

 

3)시스템 구축 후에는 이를 운용할 수 있는 전문 엔지니어링  양성 및 배치에 힘써야 합니다.

시스템 구축으로 끝나는 것이 아닌 지속적인 관리가 중요하기 때문입니다. 

 

4)실무자와 각 부서 이해관계자의 참여 의지가 중요합니다.

현장 실무자 및 관리자의 목소리가 시스템에 잘 스며들어야 구축 후 프로그램 사용률이 높아집니다.

 

• 국내 제조 환경에 맞는 전략이 필요
• 대규모 투자보다는 효율적 투자
• 핵심 요소 파악 후 순차적 도입
• 시스템 도입에 따른 전문인력 배치
• 실무자와 각 부서 이해관계자의 적극적 참여
• 고객의 다양한 요구 사항에 대응하기 위한 시스템 통합

 

참고문헌

스마트공장 사업관리 시스템
출처: https://www.smart-factory.kr/usr/pr/sf/ma/smrtFctryIntrcn

 

스마트팩토리 개념도
출처: https://www.comworld.co.kr/news/articleView.html?idxno=49765

 

CPS 스마트 핵심기술
출처: https://blog.naver.com/twinny11/221417115187
출처: https://surpriser.tistory.com/1559

 

스마트팩토리 미래 전망
출처: https://www.industrynews.co.kr/news/articleView.html?idxno=27782
출처: https://icnweb.kr/2019/41333/