주목할 스마트 팩토리 카테고리 별 솔루션
2022-12-12
「독일 제조업은 우수한 경쟁력을 가지고 있지만, 중국을 비롯한 신흥 발전국과 미국 테크 기업의 급격한 추격으로 현재의 상태로는 쇠퇴한다. 경쟁력을 유지하기 위해서는 디지털 혁신으로 새로운 비즈니스 모델로 전환해야만 한다」 는 독일제조업계의 위기감에서 스마트 팩토리의 필요성이 대두되었다.
독일 정부가 국가 주요 산업 정책으로 처음 「Industry 4.0」을 내놓은 지 10여 년이 흘렀다. 그 동안 Industry 4.0은 제 4차 산업혁명으로 번역되어 전 세계 제조업은 물론 거의 모든 업계의 디지털 혁신을 가속시켰다.
제조업에서 Industry 4.0가 구체적으로 지향하는 바는 스마트팩토리이다. 지금 사물인터넷, 인공지능, 로보틱스 등을 활용하여 제조 현장의 스마트화가 추진되고 있다.
아래에 스마트팩토리에서 주목을 받고 있는 카테고리별 솔루션과 스타트업을 소개한다.
1. 설계 & 시뮬레이션 솔루션
AI를 활용해 설계 데이터에서 고 정밀도 디자인이나 시뮬레이션을 실현함으로써 제품 개발에 반드시 필요한 설계와 검증 사이의 반복 프로세스 업무 효율화 도모. 또, 3D 프린팅 기술을 이용한 프로토타이핑, AR/VR 기술로 개발 단계에서 기능이나 디자인을 리얼하게 재현하는 솔루션 활용이 진행되고 있다.
통합형 엔지니어링 소프트웨어
설계에서 시뮬레이션까지 시리즈로 실시할 수 있는 차세대 통합형 엔지니어링 소프트웨어 개발. 설계, 데이터 변환, 구조 해석 등 엔지니어링 프로세스를 단일 워크플로우로 통합함으로써 설계자나 엔지니어의 편의성을 향상시키고 모델의 재생 실패나 데이터 호환성 문제를 해소. Topology(공간관리모델)에 의한 3차원 처리, 3D프린팅 설계에 강점을 가지며 제조, 항공, 방산, 의료기기 분야에서 이용되고 있다.
디지털 트윈 기술로 제조 공정에서 기능 불완전이나 결함 예측
여러 공급업체로부터 구입한 다수의 부품을 몇 단계의 공정을 거쳐 조립하여 제품을 완성하는 제조업에서는 서로 다른 소재의 조합에 의한 예기치 못한 부식 등 불량이나 결함의 위험성이 따르게 마련이다. 이 회사의 시뮬레이션 소프트웨어는제조 데이터를 토대로 제품의 디지털 트윈을 구축, 기계 학습과 독자 알고리즘으로 수천 개의 부품과 프로세스간의 의존 관계를 파악하여 리스크를 사전에 예측한다.
2. IIoT & 프로세스 최적화 솔루션
공장 내에서 얻을 수 있는 다양한 데이터를 수집하고 현장을 시각화해 나가기 위해서는 IoT (사물인터넷)기술이 매우 중요한 역할을 한다. 아래에 IoT 기술과 데이터를 활용하여 생산성 향상에 기여하는 통찰력을 제공하는 데이터 분석 플랫폼으로 제조업 스마트화를 지원하는 스타트업 기업을 소개.
제조업의 업무 효율화를 추진하는 IoT 플랫폼
공장내 설비나 기기의 데이터 수집, 데이터 관리 등을 일원적으로 실시할 수 있는 IIoT용 플랫폼 제공. 공장 내 IoT 기기와 PLC, CNC, 센서 등을 원활하게 연결해 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 관리, 공유할 수 있다. 또 기계학습을 활용해 얻은 데이터로부터 생산성 향상이나 고장 예측 등 통찰력을 얻을 수 있다.
빅 데이터를 활용한 제조현장 분석 플랫폼
기계나 센서, 카메라 이미지, 바코드 스캔 데이터 등 공장 내 모든 기기 및 설비에서 데이터를 수집 클라우드로 올려, 실시간 모니터링과 독자적인 알고리즘으로 분석 실시. 디지털 트윈을 구축해 라인 단위로 제조 현장을 시각화하고 생산량, 품질, 비용, 지속가능성, 가치사슬 등에 관한 개선 제안.
3. 유지보수 & 이상탐지 솔루션
생산기계의 오작동이나 고장에 따른 생산 라인의 다운은 제조업에 있어서 악몽과 같다. IoT 기술을 통한 상시 모니터링과 데이터 분석으로 고장이 발생하기 전에 이상 상태와 징조를 예측하여 경보를 알리는 기술에 대한 요구가 높아지고 있다. 사전에 대책을 강구함으로써 다운타임의 최소화로 연결할 수 있다.
AI를 활용하여 노이즈 분석, 기계의 이상이나 고장의 전조현상 탐지
기계의 상태가 틀어지기 시작하면 구동음에 미묘한 노이즈 변화가 발생한다. 초음파 센서로 기계소음을 포집하여 인공지능과 딥러닝을 통해 그 규칙성을 분석하여 구동상태를 모니터링함으로써 고장이 나기 전에 예방조치를 취할 수 있어 기계의 다운타임을 사전에 방지할 수 있다. 이 회사의 인공지능 딥 러닝 알고리즘은 98%의 정확도로 기계의 상태를 예견할 수 있다고 한다.
산업용 기계의 진동에서 고장을 예측
IoT를 활용하여 실시간으로 기계 상태를 모니터링. 모든 회전 기기의 3축 진동이나, 회전수, 노이즈, 온도 정보 등을 원격으로 수집. 기계 부품 조립된 상태가 느슨해지거나 어긋남, 편심발생 등 이상 현상을 조기에 검출하여 고장을 예측한다. 고장 미연방지로 다운타임의 단축. 이 장치는 44mmx33mm로 컴팩트하다. 플러그 앤 플레이로 간편하게 설치할 수 있으며 와이파이나 블루투스에 접속 설정 후 즉시 클라우드를 통해 데이터를 수집할 수 있다.
4. 로보틱스
IoT, AI와 함께 스마트팩토리 구현에 필수적인 중요한 구성요소 중 하나가 로보틱스 기술이다. 부드러운 물건이나 깨지기 쉬운 것 등 다루는 대상물의 속성을 파악해 능숙하게 대응하거나 혹은 예상 밖의 사태에 대응할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 사람과의 협업을 전제로 한 로봇의 개발 등 빠른 속도로 기술이 발전하고 있다.
스마트팩토리 로보틱스 오토메이션 시스템
제조 현장을 자동화 산업용 로봇용 다양한 애플리케이션 개발, 어떠한 공장이나 제조 라인에도 유연하게 대응할 수 있는 컨트롤 시스템으로 제조기업의 팩토리·오토메이션을 지원. 로봇의 가동 데이터를 기계학습을 이용해 해석하여 운영 효율화를 이룰 수 있다..
AI탑재 촉각 로봇으로 공장 자동화
AI 탑재 촉각 로봇 기술 개발, RaaS 모델로 제공. 분산화된 연산 기술과 기계 학습 알고리즘으로 센서로부터 얻을 수 있는 데이터를 합성. 지각(눈)과 촉각(손)의 협조 실현 가능한 촉각 인텔리전스 개발. 현재는 로봇암에 응용하고 있는 것이 중심으로, 표면 경도나 형태가 다양한 대상물을 AI가 인식해 설정 변경을 하지 않고 로봇이 자율적으로 동작. 이 회사 기술을 탑재한 로봇의 위치 정렬 오차는 0.1mm 이하의 높은 정밀도 유지.
5. 품질관리 솔루션
AI와 화상 인식기술을 조합한 솔루션이 품질 관리 기술에 넓게 활용되고 있다. 대량의 데이터를 이용해 AI를 학습하지 않고, 양품의 특징만을 학습시키거나 합성 데이터를 생성하여, 적은 샘플 수로도 고 정도의 외관 검사를 할 수 있는 스타트업의 솔루션.
비쥬얼 AI를 이용한 제조업 품질관리 솔루션
제조 라인에서 카메라와 AI로 고정밀 검품 실현. 다양한 각도로 움직이는 카메라가 대상물을 3D 상태로 가시화. 사람의 눈으로 파악하기 어려운 하자도 발견할 수 있다. 방대한 수의 데이터를 준비하지 않고 양품 모델만을 학습하는 것으로 검품 개시 가능. 품질의심 부품을 검수했을 때에는 관련 직원에게 알림. 실시간 원격으로 「가/불가」 판단을 입력함으로써 AI학습이 반복되어 검사 정밀도를 높여 간다.
AI 고정도 목시 검사 플랫폼
제조의 전 공정에서 이용 가능한 딥러닝을 이용한 비주얼 검사기술 개발. 모델 트레이닝용 합성 데이터를 생성하는 독자적인 데이터 툴 기술로 적은 샘플로 신속하고 정확하게 라벨링까지 가능하다. 결함품의 정의를 정리한 「디펙트 북」이라고 불리는, 무엇이 정상이며, 무엇이 결함에 해당하는지를 정의한 가상 카탈로그를 이용해, 아주 높은 정도로 부품이나 제품의 품질 검사 실시.
6. 3D프린팅
3D 프린팅은 몇 년 전까지만 해도 제품 개발시 신속하게 프로토타이핑하거나 현장에서 사용하는 공구나 도구를 생산하는데 활용되는 기술로 여기는 인식이 강했다. 최근에는 최종 부품을 생산하는데 사용해도 내구성을 보증할 수 있다며 생산에 3D 프린터를 활용하려는 흐름이 활발해지고 있다. 3D 프린팅으로 부품을 생산할 경우 품질보증 체계나 인증 체계의 정비도 필요하지만, 리드 타임이나 코스트 삭감, 나아가 개별 주문생산 대응 생산의 대안으로 기대가 높아지고 있다.
극소 부품 대량생산가능 3D프린터
정밀공학과 적층 제조기술(Additive Manufacturing)을 조합해 난이도가 아주 높은 mm 단위의 극소 부품을 신속하고 저비용으로 대량 생산할 수 있는 3D 프린터를 개발 특허 취득. 정밀공학 기술은 반도체 제조에 이용되는 프린트 기술과 고도의 광학 기술을 활용하고 있다. 현재 mm 단위의 정밀 부품을 하룻밤 사이에 1,000개 정도까지 생산할 수 있다.
머신비젼과 AI를 활용한 3D스캔 시스템
머신비전과 AI를 활용한 3D 스캔 시스템을 통해 높은 품질과 정교함으로 대량 생산 가능한 3D 프린터를 개발. MIT공대에서 스핀아웃한 스타트업 기업. 소재별 특성을 학습한 AI가 제작물을 적층 시뮬레이션하여 휘어짐 등의 발생을 예측해 보다 정확한 제조 수행. 신축률 600%의 매우 부드러운 소재에서 170℃의 내열성을 갖는 수지 소재 등 다양한 소재를 단독 혹은 합성하여 제조할 수 있다.
7. AR/VR & 웨어러블
헤드셋 영상에 업무지시나 메뉴얼을 비춤. 원격으로 지시를 보냄. 디자인이나 시뮬레이션의 프로세스에 도입 등 교육 연수에 활용하고 있듯이 제조업에서도 AR/VR 기술의 활용 용도가 확대되고 있다. 특히 부자연스러운 자세로 작업하는 일이 적지 않은 엔지니어 나 직원의 신체적 부담 경감으로 이어지는 외골격 슈츠나, 스캐너가 탑재된 장갑 등, 다양한 타입의 웨어러블 기술이 개발되고 있다.
핸즈프리로 조작 가능한 AR헤드 마운트 디스플레이
음성 인식을 도입한 VR 헤드셋 개발. 필요한 단어를 말하는 것만으로 명령 조작이 가능. 스크롤이나 스와이프가 필요 없기 때문에 작업 중 양손이 자유로워 현장에서 안전하게 이용할 수 있다. 최첨단 노이즈 캔슬링 기술을 채택하여 95dB의 소음 환경에서도 작업자 간의 소통 및 음성 입력 가능. 시선 끝에 AR 영상을 투영해 매뉴얼을 열람하거나 부속 카메라 영상을 통해 원격으로 현장 상황을 공유하고 지시를 보낼 수 있다.
현장 작업자용 웨어러블 외골격 슈츠
웨어러블 외골격 파워드 슈트 「SuitX」를 개발. 캘리포니아 대학 버클리교에서 스핀 아웃한 벤처기업. 카본 경량 파워드 슈츠로 현장 작업자의 동작을 지원. 근육 피로를 경감하고 부상을 예방하는 동시에 생산성 향상을 지원. 등(backX), 어깨(shoulderX), 다리(legX), 3개의 외골격 모듈로 구성되어 있어 용도에 맞게 선택할 수 있다.
8. 이력 추적
리스크 관리, 품질 관리, 혹은 SDG의 관점에서 서플라이 체인 전체를 관리하고 거래 및 품질 정보를 가시화하는 기술이나 서비스에 대한 수요도 높아지고 있다. 이 분야는 블록체인 기술의 응용이 기대되는 분야이다. 블록체인 기술을 활용하면 비즈니스 상류 단계에서 하류 단계까지 거래 관련 정보가 투명해지고 재료나 상품의 제조원 확인 및 위조 방지가 용이해진다.
다이야몬드 분말을 이용 제품의 트레이서빌리티(이력추적)
나노 단위 수준의 다이아몬드 분말과 고성능 폴리머를 제품이나 부품 표면에 얇게 도포. 폴리머가 경화될 때 응고된 다이아몬드 분말은 독특하고 랜덤한 문양을 이루기 때문에 지문처럼 유일무이한 인식방법으로 이용할 수 있다. 이 문양을 독자적으로 개발한 스캔 기술로 읽어내어 대상물의 진위를 실시간으로 확인할 수 있다. 복제는 불가능하고 코팅을 벗기려고 하거나 개조를 시도하면 구조에 변화가 생긴다. 깊은 수중이나 인공위성 궤도 환경에서의 내구성도 높다.
표면특성을 식별하는 디지털 ID로 제품이력
컴퓨터 비전과 딥러닝을 이용해 육안으로 확인할 수 없는 물체의 표면 특성을 식별하여 제품의 라이프사이클을 추적하는 소프트웨어. 같은 로트 제품이나 부품이라도 각각 고유한 표면 특성이 있다. 카메라로 제품을 촬영하는 것만으로, 개개의 제품의 표면 특성을 수식으로 표현 순식간에 디지털 트윈을 생성. 로컬 혹은 클라우드에 저장된 제품의 고유 ID(FeaturePrint)와 대조함으로써 라이프사이클의 모든 단계에서 비침습(noninvasive) 방법으로 제품이나 부품의 원산지나 진품인지 모조품인지 진위를 추적할 수 있다.
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