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[4차 산업혁명 트렌드] 소비자들의 신뢰는 아직 이르다 - 통점(pain point) 해결 필요4차 산업혁명 시대 - 스마트팩토리, 어디까지 왔나
 
▲ 양희태 과학기술정책연구원 부연구위원

[컴퓨터월드] 양희태 교수는 과학기술정책연구원 신산업전략연구단에서 최근 한동대학교 경영경제학부 교수로 자리를 옮겼다. 양 교수는 LG CNS Entrue Consulting 부문과 삼성경제연구소 산업전략실, 과학기술정책연구원(STEPI) 신산업전략연구단에 근무하며 IT계열사 컨설팅 및 IT산업 연구, 인공지능 등 신기술 관련 정책연구를 수행했다. 한국과학기술원에서 기술경영으로 박사학위를 취득했으며, ‘Understanding user behavior of virtual personal assistant devices’ 등 다수의 논문을 발표했다. 저서로는 《빅프라블럼에 도전하는 작은 아이디어》(공저)가 있다.

KT는 2019년 10월 기계 소리를 분석해 고장을 예측하는 스마트팩토리 인공지능 솔루션 ‘기가사운드 닥터’를 개발했다고 발표했다. 기계 장비에 기가사운드 닥터가 탑재된 단말을 부착하면 자가학습을 통해 4일동안 소리를 학습하고 고장 가능성을 사전 예측하는 방식이다. 정확도를 높이기 위해 소리 외에 진동, 온도, 전류 등의 데이터를 통합 분석하는 기술도 개발 중인 것으로 알려졌다.

2019년 11월 15일 포스코케미칼은 연 2만톤의 생산이 가능한 음극재 2공장 준공식을 세종시 소종면에서 가졌다. 1공장보다 라인간 연간 생산능력을 25%이상 향상시켜 효율성을 높였는데, 업계 최초로 원료·반제품의 무인 이송과 자동화 물류 창고, 통합 관제센터 등 스마트팩토리 기술을 적용했다고 한다.

   
▲ KT의 기가사운드 닥터(좌)와 포스코캐미칼의 음극재 공장 준공식(출처: 블로터닷넷, 한국경제)


4차산업혁명 시대, 제조혁신을 선도하는 스마트팩토리

KT와 포스코케미칼의 사례에서 살펴본 스마트팩토리는 4차산업혁명의 신호탄을 쏘아올린 독일의 인더스트리(Industrie) 4.0의 근간이 되는 개념이다. 기존 공장자동화(Factory Automation, FA)를 넘어 다양한 IT기술과 새로운 제조기술을 접목해 생산성을 획기적으로 향상시키고자 하는 스마트팩토리는 기존 공장과 달리 가상공간과 현실공간을 유기적으로 연계해 오프라인 중심의 제조 패러다임에 큰 변화를 주고 있다.

   
▲ 스마트팩토리 개념도(출처: 이순열 외(2018))

독일, 일본, 미국 등 개발 도상국에 밀린 기존 제조 강국들은 스마트팩토리를 통해 부활을 꾀하고 있다. 우리 정부도 이러한 추세에 맞춰 국정과제의 일환으로 스마트팩토리 2만개 보급을 추진 중이며, 주요 제조기업과 IT서비스 기업, 통신사들이 스마트팩토리 시장에 뛰어들어 주도권 다툼을 벌이고 있다. 미래 시장 전망도 긍정적인데, 2019년 1,536억 달러인 세계 스마트팩토리 시장 규모는 2024년까지 매년 9.76%씩 성장해 2,448억 달러에 달할 전망이다(MarketsandMarkets, 2019).


스마트팩토리의 진화를 이끌어갈 핵심기술: 인공지능, 5G, 협업로봇

앞서 언급한 바와 같이 스마트팩토리에는 다양한 IT기술들이 활용되는데 그 중에서도 인공지능, 5G, 협업로봇이 스마트팩토리의 핵심 기술이라 할 수 있다.

① 인공지능

인공지능은 제조 공정의 자동화 과정에서 다양하게 활용된다. 가장 대표적인 예가 인공지능 기반 품질 검사이다. 특히 생산이 완료된 제품은 대부분 장비·설비가 판별하기 어려운 경우가 많아 그동안 사람이 직접 검사를 해야 했으나, 검사자 간 편차 존재, 단순 반복업무에 의한 정확도 저하 등의 문제가 있었다.

LG CNS는 2018년 자체 인공지능 빅데이터 플랫폼을 구글의 인공지능 솔루션인 Auto ML과 결합한 인공지능 비전 검사 솔루션을 개발했고, 제조 공장의 부품 불량 검사에 적용해 판정률을 6% 가량 상승시켰고 판독 난이도가 높은 공정에서 판독률 99.9%를 달성했다고 밝혔다(LG CNS 블로그, 2019.6.4.). 그 외에도 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 분석해 작업자가 넘어졌거나 안전모 미착용 등을 판별하는 데에도 인공지능이 다양하게 적용된다.

   
▲ 인공지능의 완제품 품질검사 개념도(출처: LG CNS 블로그(2019.6.4)

 


② 5G

4G보다 최대 전송속도가 20배 빠르고(20Gpbs) 전송지연은 10분의 1(1ms)로 낮으며 1km2당 연결 기기수도 10배(100만개) 많은 5G 이동통신은 스마트팩토리에 새로운 전기를 가져다 줄 기술로 각광받고 있다. 우리 정부는 2019년 10월 관계부처 합동으로 ‘5G 기반 스마트 공장 고도화 전략(안)’을 발표하였는데, 국내 제조 분야와 공정 단계별 기업 수요, 활용 가능성 등을 종합적으로 분석해 대표 솔루션을 발굴하고 실증사업을 추진할 계획이다. 특히 5G 스마트 공장 가이드북을 첨부해 여러 적용 사례를 제시하고 있는데, 5G의 대규모 데이터 전송 및 초지연의 기술적 특성을 적극 활용하고 있다.

   
▲ 5G 기반 스마트팩토리 구현사례(출처: 관계부처합동(2019.10.)

SK텔레콤은 2019년 2월 개최된 MWC에서 5G 기반 스마트팩토리 솔루션을 시연했다. 인공지능(AI) 기술과 엣지컴퓨팅을 결합한 '5G-AI 머신비전'은 1초만에 1200만화소의 사진 24장을 촬영하고 이를 5G로 연결된 인공지능(AI) 서버로 실시간 전송해 '불량여부'를 판단한다. 또한 LG유플러스는 스페인과 한국을 5G 네트워크로 연결하고 원격으로 공장을 모니터링하는 서비스를 시연했고, KT는 공장 내 자율주행 로봇을 선보이는 등 국내 통신사들은 5G 기반 스마트팩토리 구현 방안을 다각도로 모색하고 있다.


③ 협업로봇

완전한 무인 자동화를 목표로 했던 산업용 로봇과 달리 협업 로봇은 인간 근로자와 효과적으로 협동하기 위해 안전성에도 초점을 맞추고 있다. 따라서 특정값 이상의 압력이나 힘이 감지되면 동작을 멈춰 사람에게 상해를 입힐 가능성을 최소화하고, 근접 센서 등을 이용해 주변 상황을 감지해 작동 여부를 스스로 결정하기도 한다. 협업로봇도 진화 발전 중인데, 대표적인 산업용 로봇 제조기업인 쿠카(KUKA)는 2018년 자동으로 필요한 장소에서 작업을 수행하는 모바일 로봇을 공개하기도 했다. 앞으로 5G가 활성화되면 협업 로봇은 더욱 다양한 형태로 발전할 전망이다.

   
▲ 5G 기반 스마트팩토리 구현 사례(출처: 쿠카 홈페이지)


맞춤형 스마트팩토리 도입으로 소비자 통점 해결 필요

이렇듯 스마트팩토리는 새로운 제조 혁명을 이끌어갈 기반 인프라임에 틀림없다. 그러나 아직까지 도입 기업들이 풀어야 할 숙제들도 있다. 글로벌 컨설팅 기업인 Capgemini가 2019년 11월 발표한 보고서에 따르면, 912개 설문조사 기업 중 14%만이 스마트팩토리 도입이 성공적이었다고 응답했다. 특히 스마트팩토리를 통해 대규모 성과를 달성하기 위해서는 ‘디지털 플랫폼과 기술 배포 및 통합’, ‘데이터 준비 및 사이버 보안’, ‘하이브리드/소프트/디지털 역량’ 등의 도전을 극복해야 한다고 응답했다.

   
▲ 스마트팩토리 전개의 주요 도전과제(출처: 캡제미니(2019.11.))

또한 정부는 스마트팩토리의 양적 확대 뿐 아니라 질적 개선에 대한 노력도 기울여야 한다. 2018년 3월 4차산업혁명위원회의 발표에 따르면 우리나라의 스마트팩토리 구축 수준은 대부분 기초단계(76.4%)에 해당하며, 스마트팩토리 공급기업의 요소 및 고도화 기술은 선진국 대비 40~90% 수준에 머물러 있다(4차산업혁명위원회, 2018.3.).

사후 관리에 대한 정부 지원도 강화되어야 한다. 국내 한 언론사의 인터뷰 내용에 따르면, 스마트팩토리를 도입한 국내 중소기업 중 일부는 솔루션 공급업체의 유지보수가 제대로 이루어지지 않아 생산에 차질이 빚어지고 운영의 한계에 직면했다고 언급했다(중앙일보, 2019.4.14.).

결국 스마트팩토리의 성공적인 안착을 위해서는 기업의 비전과 상황에 맞는 점진적인 스마트팩토리 구축이 관건이라고 할 수 있다. 기계, 식료품, 화학, 자동차 등 업종별로 상이한 업무 프로세스 파악이 선행되어야 하고, 이어 해당 기업별 현재 자동화 수준과 가능한 스마트팩토리 구현 수준 및 방식에 대해 면밀한 검토가 필요하다. 구축 이후 활용 및 유지보수 단계에서는 스마트팩토리가 실제 생산성 향상에 기여할 수 있도록 지속적인 모니터링 및 피드백이 체계화되어야 한다.

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