다아라 매거진 _ 2018.03

매거진뉴스

[Smart Factory]스마트팩토리로의 전환, 막연한 도입 지양돼야

딜로이트컨설팅 김승택 이사 “기술 접목 이전에 방법과 이유 등 고민 필요”

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전 세계 제조강국들 중심으로 진행되고 있는 4차 산업혁명을 현실화 시키는 방안으로 스마트팩토리가 대두된 지도 짧지 않은 시간이 지났다. 그러나 여전히 이를 현장에 도입시키기를 망설이는 중소기업들이 대다수를 차지하고 있다. 이에 순커뮤니케이션은 지난 3월 8일 중소기업 DMC타워에서 ‘2018 스마트팩토리 구현을 위한 산업전략세미나’를 개최해 이러한 문제에 대한 대안을 공유하는 자리를 마련했다.


스마트팩토리로 실질적 효과 거두려면 명확한 추진목적 있어야

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딜로이트컨설팅 김승택 이사


발표자로 나선 딜로이트컨설팅의 김승택 이사는 ‘4차 산업혁명과 제조기업의 효율적 운영’이라는 제목의 강연을 통해 단순히 스마트팩토리 개념을 도입하는 것을 넘어 이를 통한 효율성 제고를 이뤄낼 수 있는 방안을 제시했다.

김 이사는 “Industry 4.0, IoT 등 새로운 단어에 노출되는 빈도가 잦아짐에 따라, 근래에는 4차 산업혁명에 대한 거부감도 없을 뿐만 아니라 익숙한 환경이 되고 있다”며, “다양한 정의에서 공통적 개념을 도출해 보면, 4차 산업혁명은 3차 산업혁명의 연장선 차원에서 이해하는 것이 바람직할 것으로 판단된다”고 설명했다.

그의 설명에 따르면, 역사적으로 시대 변화에 따라 부가가치를 창출하는 영역 관점에서 차별성이 부각돼 왔으며, 이를 산업혁명의 차수로 구분해 비교할 수 있다. 또한, 기존의 산업혁명은 선후행 연계적 특징에 따라 선행 산업혁명의 결과는 새로 등장하는 산업혁명의 동인 역할을 수행하는 기술적 혁명과 연결돼 왔다.

스마트팩토리에 대해 김 이사는 “스마트팩토리에 대한 개념은 ‘스마트’가 지니는 특성에서 기능적 요건을 추출하고. 실제 제조 거점의 바람직한 모습으로 스마트팩토리를 설명할 수있다”며, “결국 스마트팩토리는 제조공장의 리소스를 최적화해 사람에 의한 변동요소를 최소화하고 데이터에 기반한 의사결정이 실시간으로 이행되는 제조운영 환경의 공장”이라고 설명했다.

스마트팩토리의 정의에 따라 기존 공장과의 차별화되는 신뢰성, 민첩성, 연계성, 지능성 및 능동성 등을 제시할 수 있다.

“스마트팩토리로의 전환에 주로 대두되는 동인으로 ICT 신기술 접목과 계층을 초월한 연계가 있으며, 이에 대한 막연한 도입은 지양돼야 한다”고 지적한 김 이사는 “실제 제조거점인 공장에서 4차 산업혁명의 도입이 효용성을 갖추려면, ICT신기술을 접목하기 이전에 WHY, WHAT, HOW에 대한 요건 정의가 선결돼야 한다”고 충고했다.

스마트팩토리 도입 이전의 전통적 제조시스템은 수직적 기능 구조를 지니고 있으며, 이를 구성하는 레이어 계층별로 구분되는 특성은 여전히 유효하다. 그러나 스마트팩토리의 운영 모델은 시스템 계층적 수직 연계성과 SCM기능 단위의 수평연계성이 강화돼 실질적 성과 도출 단계를 보이고 있다.

김 이사는 발표를 마무리하면서 “스마트팩토리 등 새로운 개념 도입이 실질적 기대 효과로 연결되기 위해서는 명확한 추진 목적이 정립돼야 하고, 추진 방식에서 혼선을 최소화해야 한다”며, “제조업을 영위하는 기업의 혁신은 주로 생산성 향상과 품질 확보 목적의 공장관리·운영혁신 활동에서 전사적 혁신활동으로 전개되고 있다”고 밝혔다.

스마트팩토리, 성패의 열쇠는 빅데이터 분석에 있다

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효성 ITX 정상헌 전문위원


4차 산업혁명의 또 다른 기반이라고 할 수 있는 빅데이터는 이제는 어디서나 쉽게 접할 수 있는 단어로 자리매김하고 있다. 그러나, 이를 제대로 활용해 효율을 높이기 위해서는 다른 무엇보다 ‘분석’의 과정이 중요하다.

두 번째 발제자로 나선 효성 ITX의 정상헌 전문위원은 ‘빅데이터 분석을 통한 스마트팩토리 전략’이라는 제목의 발표를 통해 제조현장에서 빅데이터의 정확한 분석이 얼마나 효율을 높일 수 있는지를 설명했다.

정 위원은 “산업별로 빅데이터는 다양한 분야에서 쓰일 수 있다”며, “일단은 제조분야에서만 10여 개 이상의 효과를 얻을 수 있으며, 제조 외에도 B2C·B2B 등에서도 골고루 활용될 수 있다”고 언급했다.

그의 설명에 따르면, 제조현장에서의 빅데이터 분석을 통해 품질이상에 대한 사전 대응체계를 구축할 수 있다. 이를 통해 제조업체는 신속하고 정확한 품질이상을 조기에 발견해 즉각적인 품질 이상 주요 원인 파악 및 조치가 가능하다.

아울러, 탑-다운 방식의 모니터링에 의한 Dope 점도 이상 조기 감지 및 원인파악이 가능하며, 이를 통해 미래값 예측 및 시뮬레이터를 이용한 대응 조치를 마련할 수 있다는 것이 정 위원의 설명이다.

정 위원은 “연속공정의 특성상 과거 및 현재의 공정 조건은 미래 특정 시점의 점도에 영향을 미치므로, 과거 및 현재의 공정 조건을 반영해 미래의 Dope 점도 예측 및 트렌드를 파악할 수 있다”며, “만약 예측 트렌드가 관리구간을 벗어나는 경우, 점도 예측모델에 기반한 시뮬레이터를 이용해 주요 공정인자 값을 조절해 점도 트렌드 변화를 시뮬레이션 해보고, 그 결과를 참조한 대응도 가능하다”고 말했다.

정 위원의 언급에 의하면, 원사 외관검사와 원사 단면검사, 원단 품위검사, 선별검사 자동화, 모터 진단 등을 통해 빅데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 머신비전을 활용한 정교하고 과학적인 검사시스템을 도입할 수 있다. 또한, 주요 공정의 자동화를 통해, 업무 프로세스 효율성 증대 및 윈위적 불량사례도 감소시키는 한편 등급분류까지 자동화시킬 수 있게 됐다.

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