오늘은 4차 산업혁명과 스마트팩토리의 발전 과정에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.
산업혁명 발전단계별로 제조산업의 특징이 있습니다. 그런 부분들을 같이 보도록 하구요.
그리고 4차 산업혁명과 스마트팩토리에 어떤 특징이 있는지 같이 한번 보도록 하겠습니다.
그리고 4차 산업혁명에서 가장 대표적인 특징으로 얘기되고 있는 가상 물리 시스템. CPS에 대해서도 같이 한번 알아보도록 하구요.
그리고 가상물리시스템과 똑같은 화두로 일컬어지고 있는 사물 인터넷, IOT에 대해서도 같이 한번 얘기해 보도록 하겠습니다.
그리고 스마트팩토리에 사례연구를 동영상으로 보시고 "스마트팩토리가 저런 식으로 운영이 되고 있구나." 물론 특정 기업의 사례연구긴 하지만 동영상을 한 컷 보도록 하겠습니다.
역사적으로 스마트팩토리는 생산자동화 관점에서 출발했다고 해도 과언이 아닌데요.
생산자동화의 기능이 계속적으로 고도화되면서 마치 생산 시스템이 지능적으로 사람이 하는 역할을 대신하게 되면서 4차 산업혁명,
인더스트리 4.0과 함께 대두된 시대적 산물이 스마트팩토리라고 말씀드릴 수가 있을 것 같습니다.
그래서 이번에는 산업혁명 발전 과정에 따른 스마트팩토리의 발전과정을 같이 보려고 하는데요.
그래서 보시는 것처럼 이 그림은 위키에서 가져왔는데 여러분이 많이 보았을 거라고 생각합니다.
1차 산업혁명, 그러니까 18세기에 기존에 사람이 하던 제조 활동들,
예를 들면 직물을 짜는 것과 같은 제조 활동들을 수력과 증기력을 사용해서 기계화하는 단계를 1차 산업혁명 단계라고 할 수 있겠습니다.
그래서 1차 산업혁명에서는 수작업으로 제품을 생산, 가공하던 것을 수렵과 증기기관을 사용해서 기계적인 생산 활동을 시작할 수 있는 시기라고 말씀드릴 수가 있고
기계적인 생산 설비도 이때 처음으로 개발이 되게 되죠.
그 이후에 19세기 초반에 2차 산업혁명 기간 동안에는 전기나 내연기관, 이런 동력을 사용해서 보다 더 대용량의 생산 활동들이 이루어지게 됩니다.
그래서 대량 생산, 생산 라인, 조립 라인, 이런 용어들이 탄생하게 된 시기가 바로 2차 산업혁명 시기라고 말씀드릴 수가 있겠습니다.
미국의 유명한 자동차 회사들이 이런 시기에 전력, 내연 기관, 이런 것들을 사용해서 대량 생산을 시작하게 되고,
그럼으로 인해서 여러가지 실생활에서 사용하는 제품들도 양산이 되게 되면서 생활이 점차 풍요로워지는 시기를 19세기 초반에 겪게 됩니다.
19세기 말에는 로켓을 발사하거나 하는 과학기술 용으로 쓰이던 컴퓨터가 점점 소형화 되고 PC까지 나오게 되면서 아주 혁명적인 산업혁명이 이루어지죠.
디지털 혁명이라고 일컬어 지는 3차 산업혁명이 19세기말 무렵에 이루어지게 됩니다. 이때는 컴퓨터와 컴퓨터를 활용한 자동화, 로봇 시스템들이 많이 나오게 됩니다.
그래서 기존의 대량생산의 관점에서 자동화의 관점으로 한 단계 더 개선된 형태의 생산 형태를 보여주고 있습니다.
수작업의 인력을 대체할 수 있었던 생산 자동화 기술은 인력을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 공정 간의 반송 시간이 줄어들게 됩니다. 그래서 재공과 사이클 타임도 같이 감소를 하게 되죠.
재공과 사이클 타임이 감소하면 제품을 더 빠른 시간에 만들어 낼 수 있고, 원가 부담이 줄어들죠.
그러면 재고에 대한 부담이 줄기 때문에 원가도 더 줄어 드니까 생산성 향상이 두드러지게 나타나게 됩니다.
그래서 초기에는 재공이 집중되는 공정을 중심으로 시작했다가 공정 특성상 자동화가 어려운,
예를 들면 계측공정이나 검사 공정까지도 자동 반송 등을 통해서 점차 전체 공정의 무인화와 자동화 등이 이루어지게 되는 시기가 바로 이 3차 산업혁명이 이루어진 산업,
제조 현장의 컴퓨터를 활용한 자동화의 관점에서 말씀드릴 수가 있겠습니다.
특히 일부 업체에서는 이 자동화가 무인화라는 관점까지도 얘기가 되어서 조명 없이도 생산할 수 있는 자동화 수준을 구축하겠다고 목표를 내세우기도 하고, 어떤 가치를 표방하기도 했습니다.
하지만 크게 의미는 없죠.
100% 자동화, 사람이 없는 자동화는 과연 가치가 있을까요? 4차 산업혁명에 서있는 지금 이 시점에도 사람이 하나도 없는 자동화, 물론 생산 라인은 없을 수도 있겠죠.
하지만 생산 라인을 디자인하고 설계하고 그리고 무인화에 대한 의사결정을 제공하는,
그러니까 단순 노동을 하는게 아니라 보다 더 가치 있는 지식 노동을 하는 사람은 더 많이 필요해지는 개선된 관점에서의 자동화와 스마트팩토리겠죠.
어쨌거나 3차 산업혁명 시절에는 그런 사례도 있었다. 불 꺼진 생산 라인에서 반도체를 생산할 수도 있다. 그러니까 일종의 자랑을 하는 거죠
우리는 그만큼 자동화가 극도로 선진화 되어있다는 것을 표방하기 위해서 그렇게 했는데, 지금 전 세계 최대 반도체 생산 라인을 가 보더라도 사람들 많이 있습니다
왜냐하면 설비도 유지보수 해야 되고, 문제가 생긴 어떤 공정이 있으면 가서 maintenance도 해줘야 되고,
그리고 계측과 같은 부분, 사람의 손이 닿아야 되는 부분도 있고, engineer들은 많이 필요합니다. 작업자들도 필요하고요.
그렇기 때문에 사람이 없는 반도체 제조 라인은 한 때의 에피소드로 나타나긴 했지만 궁극적으로 우리가 원하는 스마트팩토리는 무인화라는 관점은 아니라고 일단 말씀드릴 수가 있겠고요.
그 다음 저희가 지금 살고 있는 4차 산업혁명 시대의 CPS,
아까 말씀드렸던 가상 물리 시스템과 IOT를 활용한 새로운 비즈니스 영역이 도출되는 관점에서의 스마트팩토리가 4차 산업 혁명 시대에 이루어졌다고 말씀드릴 수가 있습니다
이런 4차 산업혁명의 기능이나 특징이 이루어질 수 있던 것은 가장 근본적으로는 센서 기술이 발전하고,
그리고 네트워크 기술이 발달해서 모든 사물들이 네트웍을 통해서 서로 연결되어 있고,
서로 통신할 수 있는 기반이 구축되어 있기 때문에 이런 4차 산업혁명 시대의 스마트팩토리가 구현 가능하다고 말씀드릴 수가 있습니다.
그래서 4차 산업혁명 시대에 제조 현장에서는 최소 부품 단위까지도 자기의 고유한 ID를 가지고 생산설비들과 통신하면서 완성된 제품도 수명이 다할 때까지,
예를 들면 고객한테 인도된 제품들도 나중에 고객이 사용하면서 수명이 다할 때까지 그 고유한 ID와 데이터를 생성하면서 또 다른 서비스를 창출하는 거죠.
예를 들면 어떤 부품이 지금 수명이 다 됐으니 교체해야 한다는 것을 고객한테 알려줌으로써 고객은 제품의 만족도를 올릴 수가 있고,
부품의 오류가 나기 전에 교체할 수 있기 때문에 어떤 실패나 사고를 미연에 방지할 수도 있고,
이런 식으로 새로운 비즈니스가 창출되고 있는 시점이 바로 4차 산업혁명, 우리가 스마트팩토리를 이런 시점에서 운영을 하고 있다고 말씀드릴 수가 있습니다.
그래서 그동안 다루지 않았던 미세한 데이터를 각종 센서나 생산설비로부터 얻어서 분석한 결과를 토대로 전통적인 생산성 향상이라든가 생산지표에 관한 관리뿐만 아니라
환경 보호, 고객 서비스, 혹은 작업 안전, 이런 것까지도 스마트팩토리가 관리할 수 있는 영역으로 확대되어서 적용되고 있다고 말씀드릴 수가 있습니다.
반도체산업 같은 경우는 장치 산업 특성상 천문학적인 투자비가 소요가 되는 것은 여러분들이 익히 들어서 아실 텐데요.
감가상각에 따른 손실을 최대한 피하려면 설비 가동률을 최대로 유지해서 365일 24시간 동안 무정지 운전을 보통 합니다.
그래서 공정 간의 불필요한 시간, 예를 들면 반송이나 대기시간을 줄이는 노력도 중요하구요.
그래서 이를 위해서 다양한 공정에서 사용되는 제조 장비의 어떤 공정 간의 물류 반송을 위한 반송 설비간의 통신 방식에 대한 표준화가 필요한 거죠.
그래서 초기에는 제조장비, 반송 장비, 메이커간의 통신 스펙같은게 서로 다르다 보니까 그 중간에서 매개 역할을 하기 위한 일종의 통역사, 번역가 같은, 에뮬레이터 기능들이 많이 있었는데.
최근에는 3차 산업혁명에서부터 4차 산업혁명을 지나가는 동안에 설비 간의 통신에 대한 표준들이 다 이루어져서
모든 반도체 공정 설비는 동일한 통신 표준을 가지고서 통신을 할 수 있게끔 규약이 정되어 있습니다.
미국의 세미 스탠다드라는 데서 정의한 규약으로 SEC라고 이야기합니다.
그래서 SEC라는 통신 프로토콜을 가지고 설비들을 전체적으로 통합하고 통신할 수 있는 체계가 반도체나 디스플레이 같은 경우에는 이미 구성이 되어 있습니다.
물론 다른 산업도 일부 되어 있기는 하지만 모든 산업분야에 적용되어 있는 것은 아니고 일부 산업 분야에서 되어 있고,
또 각 산업 분야별로 어떤 나라나 지역별로 본인들이 이런 산업에 대해서 강점을 가져야겠다. 우리가 우선권을 가져야겠다.
그런 정치적 혹은 경제적으로 이권을 가지기 위한 집단에서 표준화 작업들을 먼저 선점하기 위한 노력들을 많이 하고 있는 것이 사실입니다.
스마트팩토리 초기에는 재공, 사이클 타임을 감축하는 생산성 측면에서의 향상을 달성하기 위해서 노력을 했다면, 그 이후에는 여러가지 다른 부분으로 스마트팩토리의 기능들이 확대되었습니다.
예를 들면 제품 개발하는 연구소와 제품을 양산하는 양산 라인 사이에 발생하는 손실을 최소화하기 위해서,
혹은 Ramp up 기간, 반도체같은 경우는 제품을 개발하는 연구소에서 개발된 공정이나 제품이 바로 양산으로 넘어갈 수는 없습니다.
왜냐하면 일정 수율 이상을 확보해야 양산에서 최소 원가에 대한 마진을 확보할 수가 있기 때문에 Ramp up 기간이라고 일정한 수율로 올라갈 수 있을 때까지 계속 시험적인 운영을 합니다.
이것을 Ramp up이라고 이야기합니다.
그 Ramp up을 얼마만큼 줄이냐에 따라서 개발 기간을 단축할 수가 있겠죠.
개발 기간을 단축할 수 있다는 것은 그만큼 시장에 더 빨리 제품을 내놓을 수 있다는 거구요.
그렇기 때문에 반도체 업계에서는 이런 Ramp up기간의 단축을 중요하게 생각하는데요.
스마트팩토리와 연동된 PLM-Product Life cycle Management system이라고 하는 제품 개발과 관련된 여러가지 엔지니어들의 활동을 도와주는 시스템을 적용한다든가,
예를 들면 기존에 우리가 품질검사라고 하면 보통 공정이 끝난 다음에 육안으로 검사를 하거나
계측 장비를 통해서 제품의 특성 같은 것들을 계측을 해서 품질이 좋고 나쁨을 판단하는 공정 프로세스가 있었잖아요.
그런데 요즘은 그런 공정을 관리하는 프로세스도 매우 세밀화되고 아주 다양해졌습니다.
예를 들면 예전에는 공정이 끝난 다음에 품질에 대한 검사를 하던 것을 제품의 공정이 들어가기 전부터 공정에 대한 표준이나 양품을 생산하기 위한 조건들이 제대로 갖춰져 있는지 확인하는 작업이라든지,
아무런 하자가 없는 자재가 들어가는 것을 미리 검토하는 작업을 하는 작업이나, 아니면 공정 운전 중에 각 공정의 파라미터 값 들,
공정을 운영하기 위한 각종 기술적인 데이터 값들이 정상적으로 유지되고 있는지를 실시간으로 모니터링하고 관리하는 시스템도 있고,
공정 이후에 나오는 제품에 대한 스펙을 계측할 때도 다양한 방법, 예를 들면 예전에는 육안으로 했던 것들을 영상 인식을 통해서 사람의 눈으로 확인할 수 없는 부분을 검사를 한다든지,
사람의 눈이나 계측장비로 하게 되면 속도가 느려지겠죠.
이런 것들을 비전(vision)과 같은 것들을 통해서 빠른 시간내에 인식할 수 있는 활동들을 한다든지,
이런 식으로 품질을 관리하는 활동들도 스마트팩토리 부분에서 더 적극적으로 커버를 하면서 계측 공정도 많이 개선되고 선진화되었다고 말씀드릴 수가 있겠습니다.
특히 웨이퍼 상에 여러 층의 직접 회로를 구성하기 위해서 수백 개 이상의 공정을 반복해서 해야 되는 반도체,
특히 메모리반도체 같은 경우에는 공정 특성상 수율에 영향을 미치는 혐의 공정 혹은 혐의 설비, 혹은 제품 품질에 영향을 주는 엔지니어링 요소들,
예를 들면 뭐 모터의 회전수나 압력, 전압의 세기, 화학물질의 농도와 같은 것들이 엄청나게 많은 변수들을 갖고 있을 수 있습니다.
그런데 옛날에는 제품의 불량이 생기면 이 불량이 어떤 요인으로부터 기인한 것인지 파악하기가 너무 어려웠습니다.
생각해보세요. 수백 개 공정, 수천 개 설비들을 거쳐 온 제품인데 어떤 공정, 어떤 제품, 자재, 공정설비에서 발생한 제품의 불량이라고 단언지어서 말 하기가 쉽지는 않을 거 아닙니까?
그래서 과거에는 각 분야별 전문가들이 불량이 발생하면 모두 모여서 테스크포스를 만들어서 불량이 난 제품의 사진을 찍어 보기도 하고,
별별 방법을 써서 불량의 원인을 분석하는 활동들을 하긴 했는데 되게 어려웠죠.
시간도 많이 걸리고, 그런데 요즘은 어떤 센서라든가, 각 최소화된 그 제품의 ID라든가 이런 것들이 스스로 발산하는 데이터를 가지고 종합해서 분석하게 되면,
어느 설비, 혹은 어떤 자재에서, 어떤 공정 요인 중에 문제가 있어서 이런 불량이 야기됐다는 것을 보다 손쉽고 빠르게 밝혀낼 수 있다는 거죠.
이런 것들이 스마트팩토리를 통해서 점진적으로 많이 확산되게 됐습니다.
그래서 옛날보다 훨씬 더 스피드하고, 불량률을 줄일 수 있고, 생산성도 높일 수 있고, 설비 가동률도 높일 수 있고,
말 그대로 "꿩 먹고 알 먹고"가 아니라 모든 상황에서 모든 조건들을 최적화할 수 있는 최고의 경쟁력을 갖출 수 있는,
말 그대로 스마트한 팩토리를 운전하기 위한 조건들을 스마트팩토리가 제공을 하는 거죠.
그래서 이런 스마트팩토리가 궁극적으로 우리가 목표로하는 방향의 스마트팩토리라고 말씀드릴 수가 있겠습니다.
조금 전에 말씀드렸던 이런 스마트팩토리에 변화를 산업혁명 단계별로 변화가 있었던 힘의 근원과
그리고 각 산업혁명별 특징을 이제 간단히 요약해보면 1차 산업혁명 시절에는 힘, 동력의 근원이 수력과 증기였죠.
그리고 수력과 증기를 통해서 제조에 대한 자동화, 기존의 수작업에 의지했던 제조를 기계화했다는 큰 차이점이 있는 거구요.
2차 산업혁명 시절에는 내연기관이나 아니면 전기모터나 이런 동력원을 사용해서 양산, 대량 생산, mass production, Manufacturing line,
생산 라인 개념의 대량생산 체제가 도입되는 시기가 2차 산업 혁명 시기라고 말씀드릴 수가 있겠습니다.
3차 산업혁명 시기는 디지털 혁명이라고 말씀드렸죠. 그래서 it, 특히 컴퓨터 하드웨어라든가 소프트웨어, 그리고 인터넷, 빼놓을 수가 없죠.
여러분들도 이제 그 때 태어난, 그러니까 90년대 말이죠.
그 시기에 태어나신 분들 같은 경우는 인터넷에 대한 급격한 사회 문화적인 변화를 다 경험을 하셨을 텐데요.
인터넷 그리고 이런 것들을 활용한 로봇, 이런 파워 소스를 활용을 해서 설비 간 통신할 수 있는 그런 수단이 제공이 됐고요.
그리고 설비 간 통신이 가능 하면서 제조를 자동화하고 무인화에 대한 이야기기까지 할 수 있는 그런 단계가 구축되는 것이 3차 산업혁명 단계라고 말씀드릴 수가 있겠습니다.
4차 산업혁명은 센서와 빅데이터, 그리고 인공지능의 힘을 사용해서 CPS 혹은 IOT라는 기능을 저희가 활용을 할 수가 있는 거죠.
IOT같은 경우는 커넥티드라는 단어로 모든 것을 다 표방하기도 하는데요.
모든 사물들이 다 연결되어 있고 연결되어 있는 것들로부터 발생되는 데이터들을 통해서 새로운 비즈니스의 창출도 가능하다는 특징이 있을 수가 있습니다.
CPS, Cyber Physical System이죠. 가상물리시스템, 이게 무엇일까요?
요즘 많이 얘기들을 하고 있는데 가상물리시스템에 대해서 잘 아시는 분도 있겠지만 잘 모르시는 분들도 많으실 거라고 생각을 해요.
가상시스템은 말 그대로 보통 얘기하는 컴퓨터 안에서의 가상 시스템을 얘기를 하는 거구요.
물리 시스템은 우리가 손으로 만질 수 있고 눈으로 볼 수 있는 물리적인 시스템을 의미하는 거죠. 가상물리시스템은 이 두 가지가 같이 합쳐져 있는 것을 의미하는 거구요.
3차 산업혁명시대만 하더라도 가상 시스템은 그리 원활하지는 않았죠.
물론 컴퓨터로 모델링을 해서 컴퓨터 안에서 시뮬레이션 하는 그런 가상 시스템은 구현이 됐다 하더라도 거기에 실제의 세계와 연동이 되기에는 일종의 제약조건이 많습니다.
제약조건의 예를 들면 오차 같은 거죠.
그렇지만 4차 산업 혁명 시대에 이르러서는 이런 오차가 최소화될 수 있는 형태의 가상물리시스템의 구현이 가능하다는 거예요. 어떻게 가능하느냐?
센서나 각 사물들이 자기 자신의 ID를 가지고 데이터를 방출해서 그 데이터를 기반으로 기존의 가상 시스템에서는 볼 수 없었던 빅데이터를 기반으로
현상 자체를 실제 세계와 거의 유사하게 매칭 시켜 줄 수 있는 환경이 구축되었다.
그래서 CPS가 가능하다는 그런 차원의 얘기를 하는 겁니다.
기존의 물리 시스템에서는 말그대로 기계 설비가 제품을 생산하는 물리적인 내용들을 사람이 관리를 해주고, 관찰하고, 문제가 생기면 제어해주고 하는 역할들이 물리 시스템이었다고 하면
컴퓨터가 많이 발달되면서 그런 것들을 컴퓨터 안에서 시뮬레이션 하고, 파라미터를 찾아내고 모델링을 해서 나중을 예측하는 것들이 3차 산업혁명 시대까지 유행을 했었다는 얘기죠.
그런데 가상 시스템과 물리 시스템과는 엄연히 벽이 있었고, 서로 분리가 되어서 움직였는데 이제는 그게 꼭 하나인 것처럼 움직일 수 있는 기반이 조성되었다는 것입니다.
예를 들면 컴퓨터 시스템의 단말기나 노트패드 같은 것을 가지고 작동 중인 설비에 가져다 대는 겁니다.
그러면 노트패드와 설비가 동기화가 되면서 VR로 설비 내부의 운전 상황이 보이거나
혹은 내부 자재나 부품, 예를 들어서 어떤 모터가 지금 몇 회전으로 돌고 있는데 이 모터가 지금 수명이 얼마 남았으니 몇 시간,
몇 일 내에 모터를 갈아줘야 된다는 경고 메시지를 모니터 화면을 통해서 볼 수가 있습니다.
우리가 가상현실에서 보는 것처럼 화면에서 보는 거니까 이게 가상인지 실제인지 헷갈리는 그런 형태로 지금 보여지는 거죠.
이런 식으로 가상과 현실이 같이 접목돼서 움직일 수 있는 형태의 시스템이 CPS인 거죠.
그래서 이런 CPS는 무엇으로 구현이 가능하다고 말씀드렸죠? 센서죠.
모든 사물들이 센서나 아니면 자신의 ID를 가지고 데이터를 계속해서 방출하고,
그 데이터가 빅데이터 형태로 축적이 되고 분석할 수 있게되서 어떤 기반이 구축되면 그걸 활용해서 우리가 이 CPS를 구성할 수 있다는 그런 내용이 되겠습니다.
다음은 IoT입니다. IoT는 사물 인터넷, Internet of Things의 약자고요.
이거는 Machina라는 컨설팅 회사에서 사물 인터넷의 분류체계를 만들어 본 건데,
분류체계라는 말 보다는 이렇게 보실 때 IoT를 활용해서 우리 사회에서 어떤 종류의 비즈니스가 구축이 가능한 지 개괄적으로 보여주는 좋은 그림이라고 볼 수가 있겠습니다.
그래서 큰 아이템으로 나와 있는 것들 보시면 먼저 Connected industry, Connected Car, Connected Health, Connected Cities, Connected Living & Working, Connected Energy 이런 식으로 대표적인 비즈니스 영역이 있고,
그 비즈니스 영역의 세부 기능으로 여러가지 기능들이 있는데 그 기능들의 일부는 다른 비즈니스 영역하고 같이 연동돼 있는 걸 보실 수가 있어요.
그러니까 인터넷을 통해서 모든 사물들이나 기능들이 서로 상호 보완적인 역할들을 하면서 한 분야만을 위한 사물이 아니라 여러가지 비즈니스를 위한 사물로 작용을 할 수 있다.
공통적인 요소로써 작용을 할 수 있다는 것을 대표적으로 보여주는 사례가 되겠습니다. 이건 계속해서 변화가 있겠죠.
저기 보시면 Connected Car이 있는데 최근 들어서 자율주행과 관련된 기술 개발들이 많이 이루어져 있고,
또 교통 제어나 도시 내에서의 원활한 교통흐름을 위한 신호체계 같은 것들도 제어하는 프로젝트들이 많이 이루어지고 있죠.
원격의료 정보 이런 것들은 Connected Health, 거동이 불편하신 어르신들이나 아니면 건강이 안 좋은 약자들을 위한 Health 사업,
이런 것들도 IoT기능을 사용해서 우리가 생각하지 못했던 새로운 영역의 비즈니스를 창출할 수 있다는 개념에서 이런 분류체계를 보시면 흥미롭죠.
그리고 여러 분들이 관심있어 하는, 혹은 여러분들이 근무하는, 혹은 여러분들이 앞으로 내가 해보고 싶은 미래 벤처 사업에서 이런 기술을 통해서
자신만의 아이디어를 좀 더 구체적으로 설계를 하거나 개선을 할 수 있는 단초를 제공할 수 있다고 생각합니다.
이제부터는 스마트팩토리가 어떤 식으로 구현 가능한지 동영상 클립을 통해서 사례를 보고 사례에 대해서 같이 한번 얘기 나눠보도록 하시겠습니다.
