자율 제조(Autonomous manufacturing) 형태는 비교적 새로운 용어이지만, 지난 수십 년 동안 기계와 시스템을 자동화면서 자율화 개념을 사용해 왔다. 인건비와 운영비를 줄이면서 보다 민첩하고 효과적인 네트워크를 만들겠다는 구상이다.

오늘날의 제조 환경에서, 자율화는 사물 인터넷, 인공지능, 머신러닝 같은 제 4차 산업혁명 기술을 통해 이루어지고 있다. 자율 제조, 하이브리드 자율 제조 모두 전에는 볼 수 없었던 수준의 자동화를 지칭하는 용어이다. 직접적인 작업은 기술을 기반으로 한 시스템이 하고, 사람들은 모니터링과 지원업무를 하게 된다.

이것은 사람들이 할 일이 없어진다는 것을 의미하지 않는다. 정반대이다. 자율 제조 기술로 대부분의 반복 작업은 시스템에 의해 이루어지는 것이 더 적합하며 육체 노동자들은 그들의 능력을 부가가치가 있는 다른 분야에서 발휘할 수 있게 된다.

자율 제조 분석

간단히 말해서, 자율 제조는 전적으로 자동화 기술에 의해 지원되는 제조 및 산업 운영의 한 형태이다. 그러나, 조금 더 깊이 파고들면, 개념은 훨씬 더 복잡해진다.

• 민첩성을 통한 유연성

Agile(민첩한) 또는 린 제조는 새로운 것이 아니며 제조 현장에서 상당히 수익성이 좋은 패러다임이다. 생산관련 요소의 낭비, 병목 현상 및 관련 비용을 줄임으로써 결과를 크게 개선하여 가치를 높이는 제조 방식이다.

무엇보다 중요한 것은 유연성 확보로 수요변화에 대한 제조 시스템의 적응성을 높일 수 있다는 점이다. 결과적으로 시장 및 공급망에 대해 보다 유연하고 효과적으로 대응할 수 있다. 팬데믹, 공급망 문제, 인력 부족 등으로 유연성은 오늘날 점점 더 중요해지고 있다.

• 더 안전한 작업 환경

현장 근로자들이 아직도 가혹한 노동 조건, 위험하고 잠재적으로 유해한 작업 환경 속에서 업무를 수행하고 있는 경우가 있다. 첨단 기계가 그 일을 대신하고 근로자들은 안전하고, 건강하고, 보다 가치 있는 분야에서 종사해야 한다.

• 새로운 기회

자율 제조 시스템은 지능적이고 데이터 기반 기술에 의해 지원된다. 이러한 시스템을 통하여 정기적으로 수집되는 데이터는 실용적인 통찰력을 추출하여 공장 운영을 개선한 후 그 정보가 전체 생산 프로세스에 다시 피드백 된다. 제조 현장은 더 새롭고 효율적인 생산과 공급 방법을 찾아 지속적으로 진화해 나간다.

• 대량 맞춤생산(Mass Customization)

지난 수십 년 동안 제품 개발 프로세스를 뒤돌아 보면 생산 라인을 가동하기 전에 제품을 설계하고 심사하는 등 시간을 다투어 가며 제품을 개발해 왔다. 그 후 완제품에 가까운 모형을 만들어 세세한 수정과정을 거쳐 금형을 제작하여 대량생산에 돌입한다. 이제 수 많은 신기술(3D, 적층 제조를 비롯한)로 인해 이제 소비자에게 개별 맞춤화된 제품을 대량으로 생산할 수 있게 되었다.

• 모든 것을 자동 파이롯트 생산으로 대응

기존에는 특정 작업이나 프로세스만 자동화할 수 있었다. 자동화의 대상은 대부분 반복적이고 쉽게 복제할 수 있는 프로젝트였다. 이제, 소프트웨어 기반 자동화로 모든 것이 자동 파이롯트 생산으로 전환될 수 있다. 미묘한 관리부터 조립 라인까지 모든 것을 성공적으로 자동화할 수 있다. 중요한 것은 예산 및 생산 규모에 관계없이 그 어느 때보다 접근성이 높아지고 있다는 점이다.

자율 제조시스템 구축

자율 제조시스템은 단순히 여기 저기 프로세스를 선택 자동화하여 효율을 개선하는 데 그치지 않는다. 자율 제조는 완전히 새로운 영역으로 확장되는 혁신적이고 혁명적인 개념이다. 제 4차 산업혁명을 넘어서는 차세대 기술이라고 할 수 있을 정도다.

그러나, 자율 제조 시스템을 구축하는 일은 결코 쉬운 일이 아니며, 하루아침에 이루어지지도 않는다. 

기본적으로, 기존 장비 및 프로세스부터 시작해 거의 모든 운영적인 측면을 업데이트하고 개선하는 지난한 일이 수반된다. 디지털화는 스마트 기술을 통해 보다 효과적인 통찰력을 얻고 공장운영을 더 잘 이해하는 것이었다면 자율 제조는 그 데이터를 업무에 투입하는 것이다.

먼저 자동화 가능한 항목 그리고 자동화 기술로 지원할 수 있는 항목 및 수동으로 수행해야 하는 항목을 명확히 이해하기 위해 모든 프로젝트와 프로세스 또는 운영상황을 문서화해야 한다.

그 다음, 자유자재로 사용할 수 있는 장비와 하드웨어를 선택하여, 대체해야 할 것 또는 업그레이드할 수 있는 것을 구분해야 한다. 지속적인 온라인 억세스가 필요하며, 하드웨어 업그레이드(물리적으로 연결된 시스템에 대한 옵션) 또는 데이터 핸드오프를 용이하게 하기 위해 새로운 IoT 센서를 설치해야 기계 설비의 자율성이 보장된다.

적용 분야는 제한이 없다. 예를 들어 증기 보일러 효율을 높이는 방안을 검토해야 할 때 스마트 데이터 솔루션을 통해 단열재 추가, 연소 공기 균형 조정, 전문 유지관리 일정 수립 등 자율적으로 사전 예측 유지보수를 수행하여 목표를 달성하게 된다.

기계 및 공구, 하드웨어 조립, 컨베이어 및 공장 내에서 사용되는 거의 모든 설비를 자율적으로 업그레이드할 수도 있다.

인공지능(AI)이 열쇠다

인공지능과 머신러닝이 진정한 자율 제조시스템의 핵심이다. 딥 러닝과 시스템의 신경망은 다양한 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어 지능적으로 의사결정을 하며 공장운영을 전반적으로 지원한다.

예를 들어, 현재의 재고를 평가하여 재고가 부족하거나 가용성이 특정 기준점 아래로 떨어질 때 새로운 보충을 주문할 수 있다. 또한 생산 프로세스에서 문제나 이벤트가 감지되면 작업을 중지하고, 변화하는 수요에 맞춰 조립 라인을 확장 또는 축소하며, 기계의 유지보수 또는 성능 저하 현상이 발생할 경우 알림을 보낸다.

2020년 MIT 조사에 따르면, 조사대상 제조업체의 약 60%가 이미 AI를 사용하여 제품 품질을 개선하고 공급망 전반에서 생산속도와 관리의 가시성을 높이며 재고 관리를 최적화하고 있는 것으로 나타났다. 

다음 단계는 인공지능과 머신러닝을 더 많은 현장업무에 도입 확대하여 자율 제조 체계를 강화하는 것이다.

출처 : manufacturingtomorrow​