오늘날 기업은 내외부적으로 수많은 문제에 직면해 있습니다. 기업 내부적으로, 경영진은 시스템에서 발생하는 엄청난 양의 데이터로부터 가치있는 인사이트를 도출하기 위해 고군분투하고 있으며, 이기종 설비로 복잡해진 생산현장은 기술 고도화에 따라 더욱 복잡해지고 있습니다. 외부적으로는, 저가업체들과의 경쟁이 심화되고 비즈니스 주기가 짧아지는 상황 가운데 고객의 맞춤형 제품에 대한 요구가 더욱 많아지고 있습니다.
스마트폰 생산량 세계 1위인 삼성전자의 경우에도 상황은 비슷합니다. 삼성전자는 14개국에 걸친 32개 공장에서 매일 발생하는 45TB(Terabytes)의 데이터를 처리함과 동시에, 비용 최소화와 효율성 극대화를 달성하기 위해 지능형 제조 플랫폼을 도입하였습니다.
과거에 공장 자동화(Factory Automation)가 주된 전략이었던 세계 유수의 제조기업들도 급변하는 비즈니스 환경 속에서 디지털 트랜스포메이션에 대응하면서 경쟁력을 제고하기 위해 지능형 제조를 추진하고 있습니다. 성공적인 지능형 제조 환경을 구축하기 위해서는 단순히 AI, IoT, AR/VR 등의 디지털 기술을 개별적으로 도입하는 것보다, 인공지능, 글로벌 가상공장, 디지털 트윈 기반의 융복합 전략 관점에서 검토할 것을 제안합니다.
인공지능 (Artificial Intelligence)
바야흐로 빅데이터 시대입니다. 많은 제조기업들이 각 공장에서 수집한 데이터로부터 인사이트를 확보하기 위해 노력하고 있지만, 문제는 매일 발생하는 원시 데이터의 양이 실로 방대하다는 것입니다. 예를 들면, 공장 내 생산라인 한 곳에만 2,000여 개의 다양한 부품이 존재하고, 각 부품에는 100~200개의 센서가 부착되어 매초마다 데이터를 수집합니다. 한 달이면 2,200TB(Terabytes)의 어마어마한 데이터가 수집되는데, 이 데이터는 인공지능의 도움 없이 수집하고 분류하기가 거의 불가능합니다. 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 통해서만 정보의 흐름을 이해하고 패턴을 파악할 수 있으며, 프로세스를 개선하고 결함을 줄이고 운영을 최적화하는 일을 할 수가 있습니다.
자동차산업과 럭셔리 패션산업에서는 제품 결함과 품질을 검출하기 위해 인공지능 기반의 비전 검사를 활용합니다. 이전에는 엔지니어의 휴먼 에러를 감안하면서 주로 육안 검사를 했었는데, 최근에는 인공지능 기반의 이미지 처리 기술과 이미지 센서, 렌즈를 통해서 검사를 수행합니다. 이 기술의 도입으로 품질 검사 수준을 90% 이상까지 끌어올릴 수 있었고, 수작업의 양을 60% 수준까지 줄일 수 있었습니다.
글로벌 가상공장 (Global Virtual Factory)
전 세계에서 생산시설을 운영하고 있는 글로벌 제조기업들은 많은 도전을 겪고 있습니다. 그 중에서 가장 명확한 도전은 다양하고 복잡한 생산현장을 관리하고 최적화하는 것입니다. 모든 생산환경을 중앙집중 방식으로 관리하면 생산 효율성은 극대화할 수 있을 것으로 생각할 수 있겠지만, 사실 현재의 레거시 시스템에는 적용하기가 어렵습니다. 그렇다고 개별적으로 관리한다면, 각 부서별 업무 프로세스와 시스템 간에 비효율성과 부조화가 발생할 수도 있습니다. 게다가 데이터 사일로 현상으로 인해 고급 분석에 필요한 데이터를 통합하기도 어려워집니다.
상기 두 관점을 접목한 것이 바로 글로벌 가상공장입니다. 이는 중앙에 가상공장을 구축하고, 운영 데이터는 분산되어 있는 각 현장에서 발생한 실시간 데이터로 구성하는 방식입니다. 기본적으로 여러 생산현장에서 들어오는 데이터를 공유하고 통합하는 과정에서 상호운영성을 확보하기 위해 표준화된 룰을 적용합니다. 각기 다른 공장을 개별적으로 관리하지 않아도, 전체 공장의 상황을 한눈에 파악할 수 있으며, 필요에 따라 드릴다운을 통해 각 공장의 세부정보를 확인할 수도 있습니다. 이러한 방식은 전체 공장에 대해 동일한 수준의 제품 품질, 통합된 생산 프로세스, 글로벌 수준으로 빨라진 의사결정을 가능하게 합니다.
글로벌 가상공장은 데이터, 프로세스, 시스템을 표준화하는 과정에서 다양한 디지털 기술을 도입합니다. 재고수량을 줄이고, 유지보수 비용을 절감하며, 궁극적으로 시장 대응력을 향상시키는데 도움을 줍니다. 예를 들면, 원격지 기반의 생산공정 방식은 상대적으로 부품이나 원자재 운송비에 대한 부담이 높습니다. 전문가를 특정 현장으로 파견해야 하는 경우에는 비용 부담이 더욱 크게 증가합니다. 이때 AR/VR 기술을 활용한다면, 전문가가 가상으로 원격시설을 모니터링할 수 있으며, 현지 직원들에게 표준화된 환경에 기반한 가이드를 제공할 수도 있습니다.
디지털 트윈 (Digital Twin)
디지털 트윈은 IoT, AI, AR/VR 등의 다양한 혁신기술이 복합적으로 융합되어 있는 제조시뮬레이션 모델입니다. 주로 기획/설계 단계에서이지만, 모든 생산 단계에서 IoT 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 자산운영에 대한 예측력을 높이기 위해 AI와 빅데이터 알고리즘을 통해 실시간으로 정보를 분석합니다. 디지털 트윈은 실제 시스템의 물리적인 상태를 실시간으로 미러링하는 가상의 모델로 운영합니다. 이렇게 분석한 정보는 설계 및 생산력 증가에 반영하여 실패위험도를 판단하고 다운타임을 줄이며 설비 과부하나 부품 교체주기가 전반적인 생산 효율성에 미치는 영향도를 평가하는데 사용할 수 있습니다.
디지털 트윈은 각 생산현장을 모니터링하는 것뿐만 아니라, 직원을 훈련하고, 생산 시나리오를 점검하고, 유지보수 수요를 예측하는데 사용될 수 있습니다. 그래서 디지털 트윈을 통해 수집한 데이터를 가시화하는 과정이 중요한데, 이때 AR/VR 기술을 활용한다면 운영자가 이 데이터를 이해하고 인사이트를 얻을 수 있도록 하는데 훌륭한 몰입경험을 제공할 수 있습니다. 또한 전문가들은 AR/VR 디바이스를 통해서 지역이나 거리의 제약 없이 원격으로 설비를 진단할 수도 있습니다.
앞서 서술한 내용을 요약하자면, 디지털 트랜스포메이션에 기반한 지능형 제조 환경을 구축하고자 하는 기업은 디지털 솔루션 업체들이 제공하는 전문성과 인공지능, 글로벌 가상공장, 디지털 트윈 등의 검증된 솔루션이 필요합니다.
삼성SDS는 세계 유수의 제조기업들에 디지털 솔루션을 제공하는 기업으로서, 다양한 산업에서 지능형 제조 솔루션을 제공할 수 있는 자격을 갖춘 독보적인 기업입니다. 삼성SDS의 인공지능 기반 지능형 제조 플랫폼인 Nexplant를 통해 기업은 설계, 개발, 생산, 품질관리, 운영, 협력을 포함한 제조 프로세스 전반을 포괄적으로 관리할 수 있습니다. Nexplant의 가장 매력적인 점은 AI, IoT 등 다양한 혁신 기술에 삼성SDS가 쌓아온 경험과 전문성이 결합되어 데이터를 유연하게 연결, 제어 및 분석할 수 있다는 것입니다.
"이 글은 Forbes의 Samsung SDS BrandVoice에 게재한 아티클을 역번역하여 작성하였습니다."
Reference
[1] https://www.forbes.com/sites/samsungsds/2020/01/06/3-must-haves-for-intelligent-manufacturing
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삼성SDS 전략마케팅팀
Corporate Strategy & Business Development, and Customer Success Lead