스마트팩토리의 스마트한 진화: 설비배치 자동화 시스템 구축 사례

스마트팩토리의 스마트한 진화 - 설비배치 자동화 시스템 구축 사례

우리 회사는 스마트팩토리를 잘 활용하고 있는가?

4차 산업혁명이 본격화되면서 많은 제조기업이 스마트팩토리의 개념과 솔루션을 도입하고 있습니다. 스마트팩토리는 제조 운영관리 전 영역에 걸쳐 발생하는 각종 데이터를 축적, 분석한 후 즉각적으로 피드백하여 QCD(Quality–Cost–Delivery, 품질–비용–납기)를 개선하고 외부환경의 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 합니다.

스마트팩토리를 구현하여 방대한 제조 데이터를 수집할 수는 있지만, 이를 잘 활용하는 것은 또 다른 과제입니다. 소규모의 제조현장은 스마트팩토리에서 획득한 데이터를 활용해 생산시설을 변경하거나 제조 프로세스를 개선하는 의사결정이 비교적 수월할 것입니다. 반면, 중화학제품의 생산라인과 같이 대규모의 고도화된 설비 조합으로 운영하는 경우라면 이야기가 달라집니다. 플랜트 설계 및 구축에 있어 작은 실수가 큰 손익 차이를 불러올 수 있기 때문입니다.

스마트팩토리에서 수집한 데이터는 다양한 방법으로 활용할 수 있는데, 생산효율과 직결되는 설비배치 업무도 예외가 아닙니다. 본 아티클에서는 데이터 기반의 설비배치 자동화 시스템 구축 사례를 살펴보겠습니다.

[그림 1] 최신 디지털 기술과 연결되는 스마트팩토리

생산설비 배치의 스마트한 진화

생산라인을 구축하거나 정비하는 과정에서 설비배치 설계는 일반적으로 회사 내 직원의 경험과 지식을 활용하거나 외부전문가의 컨설팅과 IT 솔루션을 이용하는 식으로 접근합니다. 각 방식마다 장단점이 있지만 사람의 경험으로 획득한 노하우를 정량적 데이터로 산출하거나 기존에 확보한 데이터를 정확하게 분석하는 것은 모두 생각보다 어려운 일임에는 틀림없습니다.

IT가 발달하면서 설비배치 설계를 위한 다양한 솔루션이 출시되어 있습니다. 그런데 이들 대부분은 가공, 조립공정이 중심인 자동차, 전자 등 이산형 제조산업(Discrete Manufacturing)에 적합합니다. 반면, 열, 압력 등의 에너지를 이용해 원재료의 화학적 변화로 제품을 생산하는 화학, 정유 등의 프로세스 제조산업(Process Manufacturing)을 위한 설비배치 솔루션은 찾아보기 어렵습니다. 대규모 설비가 집적되는 동시에 원재료, 제조 순서, 주위 환경 등 제반 여건의 영향을 많이 받는 공정 특성상 복잡도가 너무 높아 기존의 솔루션으로는 원하는 답을 얻기 힘든 것이 그 이유입니다.

프로세스 제조산업의 설비배치 설계 업무를 자동화할 수 있을까요? 전형적인 프로세스 제조산업에 속한 A 기업은 설비배치 설계에 어려움과 고충이 있었고, 이에 적합한 솔루션을 원하고 있었습니다. 에스코어는 우선 A 기업의 현황을 정확하게 파악하기 위해 컨설팅을 진행했습니다. 플랜트 설계 시에 산출된 데이터를 분석하면서 정량화 가능한 데이터와 그렇지 않은 데이터 형태로 혼재되어 있음을 인지하였습니다. 1단계에서는 에스코어 솔루션만으로 정량화 가능한 데이터를 중심으로 분석, 가공하여 전체 프로젝트 기간을 단축하였습니다. 2단계에서는 A 기업 내부적으로 정량화하기 어렵다고 판단한 데이터 분석과 설비배치 설계 과정을 이원화하여 접근하였습니다. 컨설팅과 데이터 분석을 통해서 정형화된 설비 배치규칙과 정형화하기 어려운 예외규칙을 도출한 후, 휴리스틱(Heuristics, 발견법) 방법론과 유전(Genetic) 알고리즘을 이용하여 목표했던 설비배치 자동화 시스템을 구축하였습니다.

[그림 2] 설비배치 설계를 위한 비정형 데이터 분석 A 기업은 수천 대에 달하는 설비를 운영하는 글로벌 중화학제품 제조기업으로 스마트팩토리 등 다양한 제조혁신을 추진하고 있었습니다. 이미 업계를 선도하고 있던 A 기업은 날로 치열해지는 경쟁에 대응하고 시장우위를 확대하기 위해 신규 생산라인 구축을 계획하고 있었는데, 이 과정에서 보다 효율적인 플랜트 설계와 설비배치 방법론을 고민하고 있었습니다.

A 기업의 기존 설비배치 설계 방식은 오랜 경험과 높은 이해도를 가진 전문가 집단의 노하우를 활용하는 것이었습니다. 플랜트 환경과 제품 생산에 필요한 설비를 하나씩 배치해 가면서 문제가 발생하면 배치 중인 설비를 하나씩 다시 제거하는 과정을 반복하였습니다. 배치설계자의 직관과 경험에 주로 의존하며 작업이 이루어지고 있었습니다. 사람은 하루 동안 일을 할 수 있는 시간에 제약이 있습니다. 뛰어난 배치설계자라도 하루에 수행할 수 있는 작업량은 한정되어 있고 설계자의 신체 컨디션도 작업에 영향을 미칠 수 있습니다. 제조 환경의 복잡도가 높아지고 기술 발전에 따른 경쟁이 심화되면서 A 기업은 결국 설비배치 설계 부문의 경쟁력 강화가 필요하다고 판단하였고, 에스코어의 전문 컨설팅과 소프트웨어 개발 서비스를 활용하기로 결정하였습니다.

에스코어는 A 기업의 기존 설비배치 프로세스에서 플랜트 건축도면과 설비도면이 CAD로 되어 있음에 주목하였습니다. 에스코어가 자체 개발한 소프트웨어를 이용하여 건축도면 CAD 데이터의 설비배치 가능/불가능 영역, 도어 영역, 스토리지 영역, 기둥 등의 요소를 자동으로 식별하면서 설비배치를 위한 기준정보를 자동으로 생성하도록 하였습니다. 또한 설비배치 방식은 배치설계자들이 경험과 직관으로 적용하던 배치규칙을 정형화하여 시스템에 탑재했습니다. 수작업으로 반복하던 설비 배치/제거 과정을 자동으로 시뮬레이션할 수 있도록 했습니다.

에스코어가 구축한 설비배치 자동화 시스템은 설계전문가의 직관과 경험을 배치규칙으로 녹여내는 동시에 IT의 특성인 빠른 연산능력과 반복수행 작업을 바탕으로 휴리스틱 방법론을 이용하여 짧은 시간에 다양한 배치결과를 만들어냅니다. 배치기준(Dead Space, 동선, 직관 등)을 통과하는 배치를 선정하고, 이 배치를 기반으로 더 진화한 배치를 시도하는 유전 알고리즘을 내장하여 반복배치를 통해 보다 최적화된 결과를 얻을 수 있도록 하였습니다.

[그림 3] 설비배치 자동화 과정 설비배치 자동화 시스템을 적용한 결과, 기존 프로세스로 4주 이상 걸리던 배치설계 작업기간을 1주일로 단축하는 높은 성과를 창출했습니다. 아울러 과거 방식으로 배치한 설비와 비교해 원재료 공급장치 사용량이 40% 감소하면서 자재 및 인건비 절감 효과도 얻을 수 있었습니다. 이와 같이 정량적 효과뿐 아니라, 정성적 성과도 눈여겨 볼 수 있습니다. 바로 A 기업의 복잡한 생산환경으로 인해 솔루션 도입에 회의적이었던 일부 임직원들에게 솔루션 적용이 가능함을 입증함과 동시에 스마트팩토리를 운영하는 과정에서 획득한 데이터를 활용할 새로운 기회가 생겼음을 깨닫게 했다는 점입니다. 설비배치 자동화 시스템의 성공적인 도입으로 자신감을 얻은 A 기업은 배치설계가 필요한 다른 업무에도 확대 적용을 준비하면서 더 큰 성취와 혁신을 항해 나아가고 있습니다.

스마트팩토리를 보다 스마트하게

4차 산업혁명이 불러온 뉴노멀의 시대, 새로운 기회를 발굴하는 도전 정신으로 데이터와 경험을 정제하여 혁신을 이끌어 내야 합니다. 스마트팩토리를 보다 스마트하게 활용하는 방안을 찾아야 할 것입니다. A 기업이 설비배치 자동화 시스템을 성공적으로 도입할 수 있었던 이유는 스마트팩토리의 1차적인 효과인 생산성 향상에 만족하지 않고, 더 큰 혁신을 이뤄내기 위해서 다방면에 걸쳐 새로운 기회를 모색한 임직원의 노력과 에스코어의 컨설팅 및 소프트웨어 개발 역량이 결합되었기 때문입니다.

많은 기업이 제조혁신을 기대하며 스마트팩토리를 추진하고 있습니다. 스마트팩토리를 도입해 얻을 수 있는 1차적인 성과에 머무르기보다는 이를 통해 획득하는 다양한 제조 운영관리 데이터와 임직원들의 현장 경험이 지니고 있는 가치에 더 주목해야 합니다. 그 안에는 제조혁신을 일구어낼 무궁무진한 가능성이 내재되어 있기 때문입니다. 이 때 데이터를 잘 이해하는 IT 전문가와 함께 한다면 한결 수월하게 인사이트를 찾아내고 혁신의 도화선에 불을 붙일 수 있을 것입니다.


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이승용 프로
이승용 프로 IT테크놀로지 전문가

에스코어(주) 소프트웨어사업부 기술그룹

이승용 프로는 에스코어 기술그룹에서 Smart Layout 솔루션 개발을 담당하고 있습니다. 설비배치 자동화와 최적화를 통한 제조 생산성 향상 및 기업 경쟁력 강화에 관심이 많습니다.

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