위험은 항상 잠재해 있다. COVID-19 이전에도 예상치 못한 눈보라, 허리케인과 산불 등 심각한 기후재난 현상이 전 세계적으로 생산, 공급망 및 물류를 위협하고 있다. 지난 한 해에만 미국에서 20여번의 날씨와 기후 재앙이 발생하여 매번 10억 달러 혹은 그 이상의 손실이 발생하고 있다.

또한, 현재 많은 제조업체들이 가장 먼저 생각하고 있는 위험은 노동력 부족이다. Deloitte와 The Manufacturing Institute의 새로운 연구 따르면, 

2030년까지 사상 최고치인 약 210만 개 일자리 부족뿐 아니라, 제조 스킬 부족현상이 발생할 수 할 수 있다고 한다.

이러한 위험과 기타 예측할 수 없는 사태에 대한 복원력을 유지하기 위해 많은 제조기업들이 공장 현장 운영과 기술을 활용하는 방법을 재고하고 있다. 

특히, 간단하고 효율적인 기술을 올바른 방법으로 도입하면 공장 현장 운영에 있어서 기존보다 더 많은 것을 얻는 동시에 장기적인 관점에서 맨 파우어를 보다 더 잘 확보하고 유지할 수 있다.

공장 현장에 산업 사물인터넷(IIoT)을

제조 산업 시설 내에 성능과 안전성을 높이기 위해 IIoT기술이 빠르게 유입 확대되고 있다. 이제, 공장 현장에서 발생하는 모든 유형의 위험을 완화하는 데 있어 IIoT 기술이 큰 역할을 할 것이다.

넓게 정의하면 IIoT는 센서와 디바이스를 통해 제조현장의 데이터를 수집 클라우드로 올려 분석하고 협업을 하기 위한 클라우드 기반 솔루션으로 전체 네트워크를 아우르는 말이다. 

주니퍼 리서치는 IoT와 연결된 디바이스 수가 2020년 350억 개에서 2024년 830억 개에 이를 것으로 전망했다. 제조업을 포함된 산업부문이 이 수치에 비례하여 성장의 핵심 동력이 될 것이다.

오늘날 IoT 기술은 이전보다 더 단순하고 저렴해졌다. 이것은 어떤 유형이나 크기, 신구를 불문하고 거의 모든 공장에 배치될 수 있다는 것을 의미한다. 이미 많은 제조 현장에 IIoT 기술과 디바이스가 설치되어 있다.

공장 전체에 대한 실시간 시각화와 알림 기능  

공장 현장에 있는 모든 기계에 IIoT기술을 쉽고 저비용으로 설치할 수 있다. 예를 들어 기계의 주 동력 주위에 센서를 달면 기계가 초과 전력을 사용하기 시작하거나 유지보수가 필요한 시기를 탐지할 수 있다. 또한 동일한 센서로 기계가 어떻게 가동되고 있는지, 언제 가동을 멈추었는지 그리고 얼마나 오랫동안 가동하는지에 대한 실시간 데이터를 비쥬얼하게 확인할 수 있다. 이 데이터를 통해 공장 현장의 전체 상황을 실시간으로 파악하여 비상시 즉시 대응하고 조정할 수 있다. 이와 같은 접근 방식으로 문제를 예방하고 해결하는 데 필요한 가시성을 신속하게 확보하여 생산 중단시간으로 인한 손실을 줄이고 생산량을 높일 수 있다. 기계나 장비에 내장된 다른 IIoT 센서로 추가적인 분석 및 문제 해결을 위해 가동 조건에 대한 실시간 메트릭스를 수집할 수 있다.

다운타임 방지 및 신속한 해결

공장 현장의 기계설비 조건과 운영을 실시간으로 파악하고, 기계가 비정상적으로 작동하는 경우 텍스트나 메일로 관계자에게 알리는 소프트웨어를 통해 관리자는 문제에 더 빠르게 대응하고 실시간으로 생산 일정을 조정하여 생산 시간의 손실을 방지할 수 있다. 또한 대부분의 IIoT 기술에는 머신러닝 기능이 포함되어 있어 데이터를 많이 수집할수록 기술이 더 정교하게 발전한다. 그 후 관련 소프트웨어로 유지보수 일정을 예측하고 문제가 발생하는 시기와 빈도에 대한 보고서를 작성할 수 있어 다운타임을 줄이는 예방 조치를 권고한다. 

한 플라스틱 제조업체는 압출기와 사출성형 기계의 전원 코드 주위에 센서를 달아 모니터링하여 개선한 결과, 주요 시스템의 아이들링 타임을 37%~ 62% 단축하고 설비 가동 시간을 18% 개선하였다. 공장 효율성을 측정하는 핵심 지수인 OEE(Overall Equipment Effectivity)도 6개월 만에 41% 향상되었다.

오퍼레이터 업무 고부가가치화

작업자들은 기계로부터 자유로워져 더 부가가치가 높은 작업에 몰입할 수 있다. 기계 설비에 IIoT를 연결하기 이전에는 물리적인 제한으로 현장 설비 운영에 대한 실시간 관리를 위해서는 현장의 기계 설비에 오퍼레이터가 붙어 있어야 했다. 공장의 모든 설비와 가동현황에 대한 가시성을 원격으로 확보하는 것은 불가능했다. 사람의 눈으로 IIoT 센서처럼 많은 기계나 기계의 일부를 모니터링하는 것은 불가능하다. 

센서를 활용 장비 및 생산 현황을 모니터링하면 기계가 수행한 작업 추적과 보조 역할을 하고 나머지 시간을 고부가가치 있는 현장업무에 집중할 수 있게 된다. 결과적으로 업무에 대한 만족과 고급 기술을 원하는 직원 그리고 인력 부족에 직면한 공장 운영자 모두에게 윈윈하는 조건이다.

원격 작업을 효과적으로 지원

특히 극한 기후 재난이나 기타 전 세계적인 문제 발생 시, 효과적으로 원격 작업이 가능한 능력을 가지고 있는 회사는 탄력성이 강화된다. 제조업은 타업종보다 원격 작업을 수행하기가 어려운 것이 현실이다. 

미국 노동 통계국에 따르면 금융 서비스 종사자의 81%가 원격 근무가 가능한데 비해 제조업 종사자의 41%만이 원격으로 일할 수 있었다고 한다. 

태풍 같은 기후재난 또는 유행병으로 인해 제조업 종사자들은 몇 시간 또는 며칠 동안 공장에 도착하지 못할 수도 있다. 

이러한 경우 IIoT로 연결된 모바일 기기를 통해 클라우드에 억세스하여 공장 현장 데이터를 확인하며 업무 수행 등 중요한 역할을 할 수 있다. 핵심 메트릭스를 실시간으로 파악할 수 있기 때문에 현장을 시각적으로 볼 수 없는 공장보다는 훨씬 더 효율적으로 원격 작업이 가능하다. 또한, 많은 직원들이 원격으로 핵심 관리자와 여러 공장을 동시에 지원할 수 있다. 

클라우드 기반 FactoryOps 솔루션으로 앞서 언급한 플라스틱 제조업체는 한 명의 생산 관리자가 현재 서로 다른 지역에 있는 두 개의 공장을 관리 감독하며 운영하고 있다.

FactoryOps 웨이크업 콜

COVID-19로 IoT 기술의 핵심인 산업혁명 4.0이 변곡점을 맞이하게 되었다. 코로나 이전에 디지털 기술을 현장에 적용한 기업들이 위기에 더 잘 대응할 수 있었다고 맥킨지는 지적한다. 

IIoT를 시작하지 않았던 기업들에게는 COVID-19가 웨이크업 콜을 하고 있다.

FactoryOps 접근 방식이 답을 줄 수 있다.

경쟁으로 인한 압박과 불확실성이 증가하고 있는 경제 환경 속에서 IIoT를 활용하여 현재 보유하고 있는 모든 장비로부터 제조 현장의 안전과 더 많은 부가가치를 찾아야 한다. 

출처 : manufacturingtomorrow​