Kafka 기반 제조 이벤트 처리 구조 구체화

오늘은 스마트팩토리 관제 시스템에서 제조 이벤트를 어떤 방식으로 생성하고 전달할 것인지에 대해 팀 내 논의를 진행하였다.

기존에는 프레스, 차체, 도장, 의장 공정별 이벤트를 각각 생성하는 구조를 고려하고 있었지만, 공정 간 데이터 연계와 Kafka 활용 측면에서 비효율적인 부분이 존재하였다.

이에 따라 제조 이벤트를 하나의 생산 단위(Car 기준 이벤트)로 관리하고, Kafka를 통해 공정 흐름에 맞게 순차적으로 처리하는 방향으로 구조를 변경하기로 하였다.


제조 이벤트 처리 흐름 개선

기존 방식

Press Event
Body Event
Paint Event
Assembly Event

공정별로 별도 이벤트를 생성하다 보니 이벤트 간 연관관계를 관리하기 어렵고 데이터 중복도 발생할 수 있었다.

개선 방식

Manufacturing Event
    ↓
PRESS
    ↓
BODY
    ↓
PAINT
    ↓
ASSEMBLY

하나의 제조 이벤트가 Kafka를 통해 전달되며 현재 공정 상태를 갱신하는 방식으로 변경하였다.

이를 통해 생산 중인 차량이 어느 공정까지 진행되었는지 추적할 수 있으며, 공정 이상 발생 시 후속 공정에도 자연스럽게 영향을 반영할 수 있게 된다.


AGV 연동 구조 논의

현재 프로젝트에서는 제조 공정과 AGV 운행을 별도 기능으로 구현하고 있었으나, 실제 제조 환경을 고려하면 AGV 역시 제조 이벤트와 연결되어 동작하는 것이 자연스럽다고 판단하였다.

예시 시나리오

PRESS 공정 완료
        ↓
Kafka Event 발생
        ↓
AGV 출발
        ↓
BODY 공정으로 운반
        ↓
BODY 공정 시작

이 구조를 적용하면 공정 완료 이벤트를 기준으로 AGV가 움직이게 되며 실제 생산 흐름과 유사한 시뮬레이션이 가능해진다.

또한 특정 공정에서 설비 이상이 발생할 경우

설비 이상 발생
        ↓
공정 중지
        ↓
AGV 대기
        ↓
후속 공정 지연

과 같은 연쇄 효과를 표현할 수 있다.


제조 공정과 검사 공정의 연결성 검토

현재 제조 공정과 검사 공정은 각각 독립적으로 구현되고 있다.

하지만 강사님 피드백을 통해 최종 발표에서는 기능 단위 설명보다 사용자 관점의 흐름으로 설명하는 것이 중요하다는 점을 확인하였다.

기존 설명 방식

제조 시스템
품질 검사 시스템
AI 분석 시스템

개별 기능 설명

개선 방향

생산
 ↓
이상 탐지
 ↓
품질 검사
 ↓
AI 분석
 ↓
알림 및 대응

사용자가 경험하는 하나의 업무 흐름으로 설명

향후 발표 자료에서도 각 기능을 독립적인 모듈로 설명하기보다는 하나의 제조 시나리오 안에서 연결되는 구조로 정리할 예정이다.


AI 활용 방식 재검토

현재 제조 공정에서는 Rule 기반 이상 탐지와 AI 분석 기능이 함께 사용되고 있다.

강사님 피드백에 따르면 이상 탐지와 같이 명확한 기준이 존재하는 문제는 LLM보다는 ML 기반 모델이 적합할 수 있다.

따라서 최종 발표에서는

  • 제조 공정 이상 탐지 → Rule + ML 기반
  • AI 매뉴얼 및 사용자 지원 → LLM 활용

이라는 역할 분리를 명확히 설명할 계획이다.

또한 향후에는 RAG 구조를 적용하여 제조 도메인 지식과 운영 데이터를 함께 활용하는 방향도 검토하기로 하였다.


향후 개발 방향

다음 주부터는 아키텍처 설계 중심의 논의보다 실제 구현 비중을 높일 예정이다.

우선순위는 다음과 같다.

  1. Kafka Producer / Consumer 연동 완료
  2. 제조 이벤트 → AGV 연동 구현
  3. 공정 흐름도 실시간 반영
  4. WebSocket 기반 실시간 알림 구현
  5. AI 매뉴얼 기능 구체화
  6. 전체 시스템 아키텍처 다이어그램 완성

현재까지는 구조 설계 단계가 대부분 완료되었으며, 앞으로는 실제 기능 구현과 서비스 통합에 집중할 예정이다.


느낀 점

오늘 회의를 통해 단순히 Kafka를 사용하는 것보다 "왜 Kafka가 필요한가"를 다시 고민해볼 수 있었다.

특히 제조 이벤트, AGV, 알림, AI 분석을 하나의 이벤트 흐름으로 연결하면 각 기능이 독립적으로 동작하면서도 동일한 데이터를 공유할 수 있다는 점이 인상적이었다.

최종 목표는 단순한 기능 시연이 아니라 실제 스마트팩토리 관제 시스템처럼 생산 → 물류 → 품질 → 분석 → 대응이 하나의 흐름으로 이어지는 구조를 구현하는 것이다.

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SK쉴더스 루키즈 개발 트랙 5기

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