스마트팩토리, 어떻게 진화할까?

스마트팩토리는 어떤 면에서는 4차출처 : news.adidas.com 동영상 캡처 산업혁명이라는 주제의 가장 핵심적인 분야라고 할 수 있을 듯합니다. 기본적으로 생산혁명이라면 그 출발은 공장에서 시작될 테니까요. 그래서인지 스마트팩토리는 오히려 특징적인 면을 잡기가 가장 어렵기도 합니다. 스마트팩토리는 어떤 목적으로 생긴 것인가요?

수요변화에 신속 유연한 대응

출처 : news.adidas.com 동영상 캡처

스마트팩토리로 가장 유명한 것이 아디다스가 독일에 세운 스피드팩토리입니다. 로봇을 대규모로 활용한 것으로 유명하지만, 엄청나게 다양한 종류의 신발을 하나의 공장에서 만들 수 있는 것으로도 유명합니다. 게다가 사전제작이 아니라 소비자의 주문에 맞추어 제작됩니다.
신발끈을 어떻게 할지, 깔창을 어떻게 할지, 뒤축은 어떻게 할지, 색깔은 어떻게 할지 등을 소비자가 미리 선택해서 주문할 수 있으며, 이러한 주문에 맞추어 신발을 생산합니다. 단순히 굉장히 많은 종류의 신발을 미리 공장에서 만들어 재고로 쌓아두고 기다리는 것이 아니라, 생산공장이 최종 판매 단계에서 오는 주문에 그때그때 반응을 합니다.
즉, 소비시장의 다양한 수요변화에 맞추어 신속하고 유연하게 생산의 변화를 가져오는 것이 아디다스 스피드팩토리의 핵심적인 목적입니다.

포드 모델 T 공장이 생산비용 절감을 위해 단일 모델을 만들었고, 색깔도 검정색으로 통일했다는 이야기는 너무 유명하지요. 이후 자동차 생산공장에서는 어떻게 하면 소비자들의 다양한 요구를 생산라인에서 반영할 수 있느냐는 것으로 초점이 이동했습니다. 유연생산방식Flexible Manufacturing System이라는 말도 유행하고 있고요. 최근 자동차 업계의 생산방식은 단일 조립라인에서 서로 다른 차종을 생산할 정도로 유연화되고 있습니다. 우리나라 르노삼성의 부산공장에서는 무려 5개 차종을 혼류 생산하기도 하지요. 최근의 스마트팩토리 개념은 이런 유연생산방식의 진화라고 봐도 되겠지요?

유연생산방식과 스마트팩토리

그렇습니다. 사실 유연생산방식의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 헨리 포드의 모델 T와 같은 표준화된 대량생산체제가 확산되기 시작할 때부터 이미 규격화된 생산에 대한 소비자들의 불만이 있었고, 좀 더 다양한 상품에 대한 니즈는 존재했거든요.
다품종 생산은 근본적으로 대량생산이 어려운 측면이 있습니다. 그래서 소품종의 획일적인 제품을 생산함에도, 헨리 포드 스타일의 대량생산방식이 세계적으로 확산된 것이고요. 하지만 기술이 발달하면서 생산효율성을 크게 희생하지 않으면서도 다품종 생산이 점차 가능해졌습니다. 원래부터 있던 다품종 생산의 니즈를 기술발전의 결과로 충족할 수 있게 된 것입니다.
IT 기술을 활용하여 다품종 소량생산을 시도한 것은 현재의 스마트팩토리가 처음은 아닙니다. 과거 3차 산업혁명 시대인 1970년대 중후반 이후부터 이미 유연생산방식이 도입되어 다품종 소량생산이 시도되었습니다.

공장 시스템이 가장 극적으로 나타나는 분야가 자동차 업계이다 보니, 주로 언급하게 되는데요. 생산의 유연화를 추구하려는 노력은 1980년대 도요타 생산방식에서도 많이 나타납니다. 특히 JIT Just In Time나 유연생산방식 등은 이미 역사가 꽤 오래되었습니다. 그렇다면 4차 산업혁명 시기의 스마트팩토리는 예전부터 시작된 유연생산방식과 어떤 면에서 차별화되나요?

쌍방향 소통 프로세스가 가장 큰 차이

1980년대의 유연생산방식은 생산라인의 기계장비를 컴퓨터로 통제하는 것이 특징입니다. 당시 급속히 확산되기 시작한 마이크로프로 세서 칩이 공장 설비에도 대대적으로 적용되었지요.
과거의 생산기계들은 특정한 목적에 특화되어 다양한 생산에 적응하기 힘들었던 반면, 마이크로프로세서가 탑재된 생산기계들은 생산방식을 미리 프로그래밍할 수 있었기 때문에, 생산기계를 바꾸거나 라인을 통째로 뜯어고치지 않고도 기계에 탑재된 프로그램을 바꾸는 것으로 새로운 제품의 생산에 대응할 수 있었습니다.
하지만 어디까지나 사전에 기계 작동의 디테일한 부분까지 모두 프로그래밍하면 거기에 따라 작동하는 것에 불과했고, 그때그때 상황의 변화에 따라 실시간으로 피드백에 반응하는 것은 쉽지 않았다는 것이 한계였습니다. 각각의 컴퓨터화된 생산설비들이 서로 고립되어 미리 프로그램된 대로만 작동되었기 때문이지요.
그러나 최근에는 사물인터넷 기술이 발달하면서 생산설비들이 서로 고립되어 작동되는 것이 아니라, 기계들끼리 서로 통신하며 생산현장의 상황 변화에 따라 능동적으로 피드백을 주고받으며 스스로 작동에 변화를 주는 식으로 쌍방향 소통이 가능해졌습니다. 즉, 과거에는 ‘사전 공정기획 단계 → 생산의 일방적 프로세스’였는데, 이제는 서로 쌍방향으로 주고받는 프로세스가 된 것입니다.

다시 사물인터넷 개념이 나오는데요. 공장에서도 사물인터넷이 연결되고, 여기에서 생성되는 엄청난 데이터를 활용해서 생산성과 유연성을 높이려는 노력이야말로 스마트팩토리의 핵심이라고 봐도 될까요?

사물인터넷과 스마트팩토리

그렇습니다. 기존의 공장에서는 생산현장의 가장 밑단에서 벌어지는 상황에 대한 정보를 위로 전달하려면 사람이 직접 관찰하고 보고해야 했습니다. 그런데 스마트팩토리에는 생산라인의 모든 기계에 센서가 장착되어 있기 때문에, 각 기계들이 생산현장의 정보들을 자동으로 수집하여 공장 전체를 관할하는 시스템으로 자동으로 전달하게 됩니다.
이처럼 수많은 기계들이 공장 내 사물인터넷 네트워크를 통해서 실시간으로 전달하는 데이터량은 굉장히 방대한데, 이러한 데이터는 그냥 쌓아두는 것이 아니라 빅데이터 분석을 통해서 공정 최적화에 활용됩니다.
그런데 각 기계에서 실시간으로 생산되는 데이터의 양이 워낙 많아서 개별 공장 차원에서 처리하기가 결코 만만치 않습니다. 따라서 대량의 빅데이터를 처리하기 위해 인공지능 기술이 적용되며, 크라우드 시스템을 통해서 공장 외부에서 데이터를 처리하고 분석하기도 합니다.
빅데이터 분석을 통해서 불량이 발생하기 전에 미리 징후를 찾아내어 대응할 수도 있고, 고장이 발생할 수 있는 과부하 상태의 생산설비를 찾아내거나 수명주기가 다한 부품을 자동으로 찾아내어 교체할 수도 있습니다. 또한 생산라인에 병목현상이 생겨 생산이 지연되면, 그 원인을 정확히 찾아내고 병목을 해소하기 위해 생산속도를 조정하여 효율을 증가시킬 수도 있지요.

이 포스트는 『4차 산업혁명, 당신이 놓치는 12가지 질문』(남충현, 하승주)를 바탕으로 발췌, 재정리한 것입니다.