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Industry 4.0

제조 현장에서 효과를 내고 있는 산업혁명 4.0 기술

2021-09-13


 

 

새로운 기술로 인해 이전에는 불가능했던 표준을 풀어 놓음에 따라 제조업은 점점 경쟁이 치열해지는 산업으로 변화되어 가고 있다. 최첨단 프로세스 개선에 투자하면 상당한 결과를 얻을 수 있지만, 모든 투자가 항상 의미 있는 성과를 내거나 빠른 회수를 기대하기는 어렵다. 이 때문에 많은 제조기업들이 새로운 방식에 대한 투자를 주저하게 된다.

 

새로운 기술과 프로세스 채택에 대한 설득력 있는 주장을 펼치기 위해서는 기업의 수익에 기여하는 입증 가능한 영향을 미쳐야 한다. 

다음은 최근 제조 공정에서 개선효과와 기업의 수익에 영향을 미치고 있는 산업혁명 4.0 기술을 소개한다.

 

 

예측 유지보수(Predictive Maintenance)

 

현재 제조기업 내에서 사물인터넷(IoT)만큼 빠르게 성장하는 기술은 거의 없다. IoT와 연결된 디바이스는 상당한 혁신 잠재력이 있으며, 그 중 가장 유용한 애플리케이션 중 하나가 예측 유지보수다. IoT 연결 장비는 머신 성능을 모니터링하여 언제 유지보수가 필요할지 예측한다.

 

PWC의 조사에 의하면 조사상대 제조업체의 60%가 지속적인 예측정비 모니터링을 구축할 구체적인 계획을 가지고 있다. 같은 조사에서 예측 유지보수로 전환하여 평균 유지보수 비용을 12% 절감하고 장비 가동 시간을 9% 향상시킨 것으로 나타났다.

 

제조설비의 고장을 사전에 방지하기 위한 또 다른 방법으로 예방보전(Preventive Maintenance)이 있지만 불필요한 수리 및 부품 교체업무가 발생해 비용을 증가시킬 수 있다. 

이에 비해 예측보전(Predictive Maintenance)은 데이터 기반 접근 방식으로 유지 보수가 필요한 기계 설비만 수리하도록 알려주므로 비용이 절감된다. 규모가 큰 공장일수록 예측 유지보수로 인한 긍정적인 효과도 크게 상승될 것이다.

 

 

APS(Advanced planning scheduling) 소프트웨어

 

ERP와 MRP 소프트웨어는 오늘날 제조 영역에서 아주 주요한 요소이다. 이러한 툴은 업무를 추진하는데 있어서 유용한 도구이기도 하지만, 사각지대 또는 약점을 나타내기도 한다. 이러한 문제점을 보완하는 APS(Advanced planning scheduling) 소프트웨어가 그 솔루션을 제공한다.

 

APS 소프트웨어는 ERP와 MRP 시스템으로부터 정보를 가져와 장 단기적인 통찰력을 가미하여 생산 스케쥴을 최적화한다. APS는 이 두 시스템 사이에서 데이터를 보다 더 정교화하여 병목 현상을 완화하고 변화하는 수요에 대응할 수 있도록 생산을 조정하는 시각적인 툴을 제공한다. 결과적으로, 낭비를 최소화하고 생산성을 향상시킬 수 있다.

 

APS 소프트웨어의 ROI는 공장마다 다르지만, 상당한 수준에 이르고 있다. 많은 제조업체들이 이미 ERP와 MRP를 사용하고 있기 때문에 APS의 가치를 극대화하기 위한 데이터베이스는 이미 보유하고 있다. 비교적 저렴한 비용으로 소프트웨어 솔루션을 하나 더 추가하는 것도 사내 제조 정보를 보다 가치 있는 자산으로 활용할 수 있는 비교적 경제적인 방법이다.

 

 

적층 제조(Additive Manufacturing)

 

많은 제조기업들은 설계 업무 과정에서 발생하는 낭비 요소들을 줄이기 위해 고군분투한다. 3D 프린팅이라고 하는 적층 제조는 재료를 깍는 방법으로 가공하는 대신 추가하는 방법으로 제조 프로세스에서 발생하는 여러 낭비 문제를 해결한다. 이 기술은 비교적 최근까지 대량생산에 적합하지 않아 산업계에서 확장되지 않았지만, 지금은 기업의 이익에 상당한 영향을 줄 수 있다.

 

3D 프린팅은 종종 다른 제조 방법보다 신속할 수 있다. 2019년 조사에 따르면 3D프린팅 사용자 대상 응답자의 70%가 리드 타임이 크게 개선된 것으로 나타났다. 재료를 깍아내는 대신 반복적으로 쌓아 올리는 방식이기 때문에 폐기물 관련 비용도 줄어든다.

 

또한, 적층 제조는 강도가 더 높은 부품이나 제품을 만들기 때문에 고객만족도와 판매를 높일 수 있다. 3D 프린팅 부품은 응집력 있는 소량의 단위로 제조하기 때문에 보다 더 강한 재료특성을 가지게 되는데, 이것을 고객들은 높이 평가한다.

 

 

AI 기반 수요 예측

 

AI(인공지능)은 오늘날 가장 유용하고 파격적인 기술 중 하나다. 제조기업들은 다양한 방식으로 AI를 활용하고 있는데, 그 중 가장 효과를 내고 있는 것이 AI 기반 수요 예측이다. 예측 분석으로 다가오는 변화를 파악하고 대응하여 비용을 줄이고 매출을 극대화할 수 있다.

 

수요 예측 그 자체는 AI보다 앞서 실행해 왔고, 이미 많은 제조기업에서 표준 관례로 사용하고 있다. AI를 수요예측 프로세스에 도입하면 상당한 개선이 이뤄진다. 

맥킨지에 따르면 AI 기반 수요예측 접근 방식은 예측 오류를 30%~50% 줄일 수 있어 매출 손실을 65% 삭감할 수 있다고 한다.

 

모든 머신 러닝 애플리케이션과 마찬가지로 AI 수요 예측에도 고품질 데이터가 필요하다는 점을 유념해야 한다. 제조업체가 정확하고, 깨끗하고, 관련 있는 대규모 정보 풀에 액세스할 수 없다면 그들의 알고리즘 예측은 정확하지 않을 것이다.

 

 

머신 비전 품질 관리

 

머신 비젼은 또 다른 AI 애플리케이션으로 데이터 요구량이 적어 제조 공정 개선에 상당한 효과를 낼 수 있다. 아마도 제조업에서 가장 비용 효율적으로 머신 비전을 구현하는 분야는 품질 관리일 것이다. 프로세스에서 이 단계를 자동화하면 몇 가지 주요 방법을 사용하여 제조업체의 수익을 개선할 수 있다.

 

첫째, 머신 비전 시스템은 사람보다 결함을 더 빨리 발견할 수 있기 때문에 일반적인 품질 관리로 인해 발생하는 생산라인의 병목 현상을 해결할 수 있다.

둘째, 일반적으로 사람보다 더 정확하고 전체적으로 실수가 적다. 따라서, 반품 및 사업 손실과 관련된 비용이 절감된다. 시간이 지남에 따라 시스템 데이터는 지속적으로 품질 문제를 시각화하여 해결하도록 안내하므로 결함으로 인한 폐기물을 사전에 방지하게 된다.

 

하이네켄의 머신 비전 품질 관리 시스템은 많은 효과를 내고 있다. 머신 비젼이 초당 22병을 분석하여 일반적인 결함에 대한 데이터를 생성한다. 프로세스에서 고장율은 0%에 가깝다.

 

 

신재생 에너지

 

적층 제조와 마찬가지로 신재생 에너지는 몇 년 전부터 관심을 가져 왔지만 비용대비 효과 면에서 최근에 공장 개선에 활용하게 되었다. 풍력 및 태양광 발전 같은 기술은 일반적으로 초기 비용이 높지만 시간이 지남에 따라 비용이 절감된다. 에너지 절약의 대부분은 에너지의 독립성에서 비롯된다.

 

신재생 에너지로 제조업체는 전력에 대한 의존도를 점점 낮추어 가면서 결과적으로 완전히 독립할 수 있게 된다. 결과적으로, 에너지 요금이 감소되거나 전혀 없을 수도 있다. 왜냐하면 더 이상 전력에 의존하지 않기 때문이다. 소비자들 사이에서 기업의 지속가능성이 인식됨에 따라 그 중요성이 점점 더 높아지고 있다. 따라서, 공장에서 신재생 에너지 활용이 증가되면 제조 수익을 더욱 향상시킬 수 있다.

 

오늘날의 고객들은 지속 가능성에 투자하기를 원한다. 공개된 지 한 달 만에 25만대 이상의 예약판매가 이루어진 테슬러의 사이버트럭이 대표적인 사례이다. 친환경 제조기업에게 주문하기를 원하는 많은 소비자들의 덕으로 매출 상승을 가져와 이익을 창출하게 될 것이다.

 

 

5G 연결

 

5G 연결성(connectivity)의 성과는 아직 초기 단계에 있지만 잠재력이 크다. 5G 네트워크는 4G LTE보다 최대 25배 빠른 속도, 제로 지연 및 훨씬 더 넓은 대역폭을 약속하고 있다. 제조 현장에서 네트워크로 연결된 IoT 기기와 장비를 더 많이 더 빠른 속도로 호스팅할 수 있다는 것을 의미한다.

 

컨슈머용 5G 네트워크는 그 기술 실현 약속을 이행하는 데 몇 년이 걸릴 수 있지만, 제조기업들은 이미 그 효과를 경험하고 있다. 에릭슨은 미국 텍사스에 5G로 가동되는 스마트팩토리를 구축해 인상적인 성과를 내고 있다. 이 시설은 거의 모든 설비 자산에 실시간 위치 센서를 연결 실시간 데이터로 높은 설비의 투명성을 유지하여 공장에서 발생할 수 있는 손실을 줄이고 있다.

 

영국에서는 우스터 보쉬(Worcester Bosch)가 5G를 활용해 공장설비와 모바일 에지 컴퓨팅을 연결하고 있다. 구현 후 얼마 지나지 않아 이 제조업체는 최적화된 기계 성능으로 2% 실적이 향상되었다. 장기적으로 볼 때 전체적인 효과는 상당한 액수가 될 것으로 보인다.

 

 

제조 프로세스 최적화

 

제조기업들은 여러 경로를 통하여 신기술을 채택하며 공정을 개선해 왔다. 앞서 설명한 7가지 방법은 가장 첨단적이고 비용 효율적인 발전을 의미하지만, 많은 기술 선택 중 일부에 불과하다. 신중한 접근 방식으로 다양한 산업혁명 4.0 기술을 융합, 제조 프로세스 최적화를 이루어 경영에 기여할 수 있는 길은 무한에 가까워지고 있다.

 

 

 

출처 : manufacturingtomorrow