스마트 공장 계획의 10대 핵심 방향

사회가 빠르게 발전하고 시대가 계속 진보함에 따라, 기존의 제조업 방식으로는 현재의 요구를 충족시킬 수 없게 되었습니다. 이에 스마트 제조가 등장하게 되었습니다. 각국은 점차 스마트 공장의 계획과 건설에 중점을 두기 시작했습니다. 스마트 공장의 계획은 기업의 디지털화 및 지능화 전환의 시작점이며, 목표를 명확히 하고, 설계 방식을 정하며, 로드맵을 수립하고, 추진 방향을 결정하는 역할을 합니다. 여기서는 스마트 공장 계획의 10가지 주요 방향을 소개합니다.

스마트 공장 컨설팅 및 진단

2021년에는 2가지 표준이 제정되었습니다. 바로 《스마트 제조 역량 성숙도 모델 GB/T 39116-2020》과 《스마트 제조 역량 성숙도 평가 방법 GB/T 39117-2020》입니다. 이 표준들에 따라 기업의 스마트 제조 역량은 5개의 등급으로 나뉩니다. 즉, 1등급(기획 단계), 2등급(규범화 단계), 3등급(통합 단계), 4등급(최적화 단계), 5등급(선도 단계)입니다. 평가는 5가지 역량 요소, 12가지 역량 영역, 20가지 역량 하위 영역을 기준으로 이루어집니다. 각 하위 영역에 대해서도 1~5등급의 평가 기준과 점수가 명시되어 있습니다. 기업은 자사의 현황에 맞춰 해당 등급을 결정한 뒤 점수를 부여할 수 있습니다. 이 방식은 상당히 객관적입니다. 프로세스 산업과 이산형 산업에도 각각 다른 기준이 적용됩니다. 기업들은 이 체계를 참고하여 자사의 역량을 평가할 수 있습니다.

 기업 진단 및 평가 모델

이 성숙도 평가 방법은 대부분의 기업에 적용될 수 있으며, 비교적 간단한 형태를 띠고 있습니다. 만약 기업이 보다 세밀한 평가와 진단이 필요하다면, 업무 관리 현황, 디지털화된 시스템, 자동화된 애플리케이션 등을 세밀하게 평가해야 합니다. 이러한 경우 화공사백과 연락하는 것이 좋습니다. 화공사백은 2019년부터 컨설팅 및 진단 서비스를 제공해왔으며, 현재까지 우한시의 약 300개 기업에 대해 지능형 전환을 위한 컨설팅 및 진단 서비스를 제공했습니다. 이를 통해 우한선박중공업, 일예강구, 후베이장장전기, 가비우오생물학 등 우한시의 주요 기업들이 성공적으로 디지털 전환을 이룰 수 있도록 도왔습니다. 새로운 세대의 자동화, 정보화, 디지털화, 지능화 기술과 신규 공정을 활용하여 제조업의 비용을 줄이고 효율성을 높이며, 새로운 제조 모델을 창출할 수 있습니다.

**지능형 공장 건물 설계**

지능형 공장의 건물 설계에는 디지털 트윈이라는 개념이 반영되어야 합니다. 3차원 설계 소프트웨어를 활용하여 건물을 설계해야 하며, 특히 물, 전기, 가스, 네트워크, 통신 등과 관련된 배관 설계가 중요합니다. 또한, 지능형 공장에는 지능형 영상 감시 시스템, 지능형 조명 시스템, 환기 및 에어컨 시스템, 지능형 보안 경보 시스템, 지능형 출입 통제 시스템, 지능형 화재 경보 시스템 등이 필요합니다. 지능형 영상 감시 시스템을 활용하면, 얼굴 인식 기술 및 기타 이미지 처리 기술을 통해 영상 속의 불필요한 정보나 방해 요소를 제거하고, 다양한 물체와 사람들을 자동으로 식별할 수 있습니다. 또한, 영상 속의 중요한 정보를 분석하여 이상 상황을 파악하고, 가장 빠르고 효과적인 방식으로 경보를 발송하거나 다른 조치를 취할 수 있습니다.

모 제조업체의 스마트 공장 건물 구조

공장 전체의 작업 구역들(가공, 조립, 검사, 입고, 출고, 창고 보관 등)은 산업공학의 원리에 따라 분석되어야 합니다. 또한, 디지털 제조 시뮬레이션 소프트웨어를 활용하여 장비의 배치나 생산 라인의 구성, 공장 내 물류 흐름 등을 시뮬레이션할 수 있습니다. 공장을 설계할 때는 소음을 줄이는 방법, 장비의 배치를 유연하게 조정할 수 있는 방법, 다층 공장에서의 물류 운송 방법 등에 대해서도 고려해야 합니다.

스마트 생산 라인 계획

스마트 생산 라인은 스마트 공장을 계획하는 데 있어 핵심적인 요소입니다. 기업은 생산할 제품, 생산 능력, 생산 속도 등을 고려하여 가치 흐름도와 같은 방법을 활용해 스마트 생산 라인을 효과적으로 계획해야 합니다. 스마트 생산 라인의 특징은 다음과 같습니다: 생산 및 조립 과정에서 센서, CNC 시스템, RFID를 통해 생산량, 품질, 에너지 소비량, 장비의 성능(OEE) 등에 대한 데이터를 자동으로 수집할 수 있으며, 전자 게시판을 통해 실시간 생산 상태를 확인할 수 있어 오류를 방지할 수 있습니다. 또한, 안전등 시스템을 통해 작업 공정 간의 협력이 가능하며, 생산 라인은 빠른 금형 교체가 가능하여 유연한 자동화가 실현됩니다. 여러 종류의 유사한 제품을 한 번에 생산하고 조립할 수 있으며, 소량 다양한 제품을 생산하는 방식에 맞게 공정을 유연하게 조정할 수 있습니다. 또한, 일정한 여유가 있어서 생산 라인의 장비에 문제가 발생하면 다른 장비로 생산을 전환할 수 있습니다. 인간이 직접 작업하는 곳에서는 스마트한 알림을 제공하여 인간과 기계의 협력을 최대한 활용할 수 있습니다.

스마트 생산 라인을 설계할 때는 공간을 절약하는 방법, 인력의 이동을 줄이는 방법, 자동 검사를 수행하는 방법 등을 고려해야 합니다. 이를 통해 생산 효율성과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 기업들은 새로운 공장을 건설할 때 인력을 최소화하는 것을 매우 중요하게 생각하기 때문에, 어떤 작업 공정에는 자동화 장비와 로봇을 활용하고, 어떤 공정에는 인력을 투입할지를 분석해야 합니다. 반복적이고 변화가 적은 작업 공정의 경우 가능한 한 자동화 장비를 활용하고, 그렇지 않은 경우에는 인력을 투입하는 것이 좋습니다.

리인벤션 생산 관리

리인벤션 생산의 핵심 사상은 모든 낭비를 없애고, 작업자들이 최대한 효율적으로 협력할 수 있도록 하는 것입니다. 많은 제조 기업들은 소량 다양한 제품을 생산하기 위해 주문에 따라 생산하거나 설계합니다. 스마트 공장에서는 부품과 원자재가 적시에 공급되어야 하며, 완제품과 반제품도 주문된 납기일에 맞춰 신속하게 생산되어야 합니다. 또한, 생산 현장에 전자 카드보드를 설치하여 생산 과정을 효율적으로 관리하고, 안톤 시스템을 활용해 생산 과정에서 발생하는 문제들을 신속하게 파악하고 해결해야 합니다. 동시에, 시각화와 빠른 금형 교체도 중요합니다. 많은 기업들이 U자형 생산 라인과 조립 라인을 도입하여 스마트 제조 단위를 구축하고 있습니다. 리인벤션 생산은 지속적인 개선이 필요한 장기적인 과정이며, 정보화와 자동화와 밀접하게 연계되어야 합니다.

스마트 물류 계획

스마트 공장을 구축할 때, 생산 현장의 스마트 물류가 매우 중요합니다. 특히, 분산형 제조 기업의 경우 더욱 그렇습니다. 스마트 공장을 계획할 때는 불필요한 물류 처리를 최소화해야 합니다. 많은 우수한 제조 기업들은 조립 공장에 집중적인 포장 구역을 마련하여 각 고객의 주문에 따라 물품을 집중적으로 포장한 후, DPS(Digital Picking System)를 활용해 빠르게 물품을 조립 라인으로 배송함으로써, 라인 옆에 있는 창고를 없애고 있습니다.

재료 하역 공장의 집중 분류 구역 계획

 개별 제조 기업들은 두 가지 기계적 공정 사이에서 물자를 전달하기 위해 가이드레일이 장착된 산업용 로봇이나 트러스형 로봇 팔과 같은 수단을 사용할 수 있습니다. 또한 AGV, RGV(궤도식 운반 차량)나 현수식 컨베이어 체인과 같은 방법도 활용될 수 있습니다. 공장 내에서는 앞뒤 공정 간의 생산 능력 차이에 따라 생산 버퍼 구역을 마련해야 합니다. 입체 창고와 롤러 컨베이어 시스템의 활용도 스마트 공장을 계획할 때 반드시 고려해야 할 사항입니다.

정보화 계획

기업의 정보화 계획이란, 비즈니스 관리 프로세스를 더욱 효율적으로 만들어 기업의 신속한 대응 능력을 향상시키는 것을 목적으로 합니다. 또한, 기업의 자원을 효과적이고 효율적으로 활용하여 현재의 자원 상황에서 최대한의 경제적 이익을 얻도록 하는 것도 그 목적입니다.

기업의 정보화 계획을 수립할 때는 전체적인 관점을 고려해야 하며, 확장 가능하고 유연한 기반 구조를 마련해야 합니다. 이를 통해 네트워크 환경에서의 비즈니스 통합 문제를 해결할 수 있으며, 애플리케이션과 다양한 서비스들을 정의된 인터페이스와 프로토콜을 통해 연결할 수 있습니다.

전체 기업의 정보화를 지원하기 위해서는 세 가지 계층의 플랫폼이 필요합니다. 즉, 하드웨어 지원 플랫폼, 소프트웨어 지원 플랫폼, 그리고 애플리케이션 시스템 플랫폼입니다. 하드웨어 지원 플랫폼은 정보화의 기반이 되며, 소프트웨어 지원 플랫폼은 정보 시스템의 운영을 지원합니다. 애플리케이션 시스템 플랫폼은 기업이 관리를 정보화하는 수단입니다.

애플리케이션 시스템 플랫폼에는 운영 계층, 관리 계층, 의사결정 계층, 표시 계층 등 네 가지 계층의 애플리케이션이 배치되어야 합니다. 각 계층에 배치된 애플리케이션들은 결국 기업의 정보화 플랫폼에 통합되어, 현대적인 관리 기술과 정보 기술을 활용하여 기업의 관리, 운영, 의사결정 등 모든 측면을 통합함으로써 기업의 정보화 계획을 실현할 수 있습니다.

데이터 수집

생산 과정에서는 생산량, 품질, 에너지 소비량, 가공 정밀도, 장비의 상태 등과 같은 데이터를 실시간으로 수집해야 합니다. 이러한 데이터들은 주문 정보, 작업 공정, 담당자 정보와 연동되어 생산 과정 전체를 추적할 수 있도록 해줍니다. 문제가 발생하면 즉시 경보가 울리며, 어떤 생산 물량이나 부품, 원자재 공급업체에서 문제가 발생했는지도 파악할 수 있습니다. 또한, 제품 생산 과정에서 발생하는 실제 비용도 계산할 수 있습니다. 일부 산업의 경우에는 온도, 습도, 공기 청정도와 같은 환경 데이터도 수집해야 합니다.

기업은 데이터 수집의 빈도에 따라 적절한 수집 방식을 결정해야 합니다. 자주 수집해야 하는 데이터의 경우에는 장비 제어 시스템을 통해 자동으로 수집하는 것이 좋습니다. 스마트 팩토리를 구축할 때에는 데이터 수집을 위한 인터페이스 규격과 SCADA(모니터링 및 데이터 수집) 시스템의 활용 방안을 미리 고려해야 합니다. 많은 제조업체들이 기계에 외부로 연결할 수 있는 데이터 수집 장치를 개발하여, 구형 장비의 데이터 수집 문제를 해결하고 있습니다. 기업들은 이러한 장치들 중에서 적절한 것을 선택하여 사용할 수 있습니다.

데이터 수집을 통해 장비 상태를 정확하게 파악합니다.

장비 관리

제조업체들은 스마트 공장을 계획할 때, 스마트 장비의 최신 발전 동향에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 공작기계는 수치제어 방식에서 지능화된 방식으로 발전하고 있으며, 측정과 가공을 동시에 수행하면서 열 변형이나 공구 마모로 인한 오차를 보정할 수 있습니다. 또한 많은 기업들이 선반 및 밀링을 결합한 복합 가공 센터를 도입하고 있으며, 장비의 자재 적재 및 하역 작업에는 산업용 로봇을 활용하고 있습니다.

장비 관리 시스템

       미래의 공장에서는 금속 증착 제조 장비가 절삭 가공(물질 감소형), 성형 가공(물질 유지형) 등의 장비들과 함께 사용되어, 자재 활용률을 크게 향상시킬 것입니다. 6축 산업용 로봇 외에도 SCARA 로봇이나 병렬 로봇의 활용도 고려해야 하며, 협동 로봇은 생산 라인에서 인간 근로자와 협력하여 작업 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다.

에너지 관리

스마트 공장의 전체 에너지 소비를 줄이고, 노동 생산성을 향상시키기 위해서는, 특히 에너지 소비가 많은 공장의 경우 에너지 관리가 매우 중요합니다. 변전소, 조명, 에어컨, 엘리베이터, 급수 및 배수 시스템, 온수 공급 장치, 그리고 핵심 장비들의 에너지 소비와 운영 정보를 수집함으로써, 에너지 사용 현황을 분류하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 에너지를 효율적으로 관리하고, 에너지 사용을 최적화할 수 있습니다.

또한, 핵심 장비의 실시간 에너지 소비 데이터를 수집함으로써, 해당 장비가 작동 중인지, 꺼져 있는지, 아니면 가동 중인지를 정확하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 OEE를 자동으로 계산할 수 있습니다. 또한, 장비의 에너지 소비에 있어서의 급격한 변동을 감지함으로써, 공구나 장비의 고장을 예측할 수도 있습니다. 게다가, 기업들은 공장 지붕에 태양광 시스템을 설치하여 일부 에너지를 자체적으로 공급받을 수도 있습니다.

데이터 시각화

       데이터 대형 화면은 현재 널리 사용되고 있는 데이터 시각화 도구입니다. 이 도구를 통해 공장, 작업장, 창고, 실험실의 핵심적인 비즈니스 지표들을 시각적으로 표시할 수 있습니다. 이를 통해 생산 직원들은 복잡한 데이터 속에서 원하는 정보를 빠르게 찾아낼 수 있으며, 의사결정자들에게도 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 시각화 시대가 도래하고 대규모 생산이 이루어지면서, 화공새백은 HG-BI 산업용 대규모 데이터 시각화 플랫폼을 지속적으로 업그레이드하고 있습니다.

       데이터 시각화에 대해 많은 사람들은 단순히 페이지 디자인으로 생각하여 그다지 어렵지 않다고 여깁니다. 기술적인 측면에서 보면 문제가 없을 수도 있지만, 더 중요한 것은 데이터의 구조를 어떻게 설계할 것인가 하는 점입니다. 이는 기술적인 난이도가 아니라 비즈니스적인 난이도입니다. 여기서 가장 중요한 것은 데이터 분석 결과가 유용한지 여부입니다. 차트를 통한 분석의 목적은 더 많은 사람들이 이해할 수 있도록 하는 것이며, 분석의 정확성도 매우 중요합니다. 따라서 단순한 데이터 표시만으로는 현재의 요구를 충족시킬 수 없습니다. 데이터 시각화는 비즈니스적 관점, 기술적 관점, 상호작용적 관점, 미학적 디자인 관점, 알고리즘적 관점 등을 종합적으로 고려해야 합니다.