1. 아티클 선정
2. 아티클 요약 및 주요 내용
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요약
현대자동차그룹 최초 스마트팩토리인 Hyundai Motor Group Innovation Center Singapore(HMGICS)는 AI의 접목을 통해 자동차 공정을 완성했으며, 데이터를중심으로 공장을 운영한다.
1. 스마트 팩토리 완성의 기반이 되는 데이터
: 자동차 생산 공정에서는 수많은 데이터가 발생하는데, 이러한 데이터들은 공정 운영을 최적화하는 데 이용된다. 과거에는 데이터를 수집&분석할 수 있는 인프라 구축조차도 어려웠으며, 작업자의 축적 데이터는 개인에게 귀속되어 데이터로서의 활용이 불가능했다. 현재에 이르러 모든 공정에서 발생하는 데이터의 저장과 공유는 생산 비용을 감소시키고 휴먼 에러와 같은 돌발 리스크를 최소화해 제품의 완성도를 높일 수 있게 되었다.
스마트 팩토리는 어떻게 구현될까? 이를 위해서는 데이터의 축적을 위한 생산 시설의 디지털화, 즉 "디지털 트랜스포메이션(Digital transformation)"이 이루어져야 한다. 그러나 디지털 트랜스포메이션은 기존 공정과 설비를 바꿀 때 많은 비용과 시간이 든다는 큰 단점이 존재한다.2. 공유할 수 있는 데이터를 만드는 방법
: 각 영역에서 생성된 데이터를 단일 유형으로 만드는 것이 핵심이다. 필요한 데이터만 선별하고, 그 후 분류해서 라벨링하는 정제 과정을 거친다. 또한 데이터의 정확한 의미를 파악할 수 있도록 조정하는 데이터 표준화(Data standardization)를 거져햐 한다.3. 데이터 기반으로 운영하는 스마트 팩토리
: 현대차그룹은 실시간으로 생성되는 데이터를 자동 수집, 선별, 표준화하는 통합 플랫폼인 MES(Manufacturing execution system)을 구축했다. MES는 과거와 현재 생성되는 데이터들을 기반으로 생성 목표 수립, 미래 생산 계획 수립, 전 공정 관장, 재고 관리 및 계획 수정까지 데이터를 기반으로 한 자동차 공정의 핵심 개념으로 자리잡았다.4. HMGICS 운영에 최적화된 대시보드, 'H-데이터 스튜디오'
: HMGICS는 공정에서의 생성 데이터를 모아 시각화한 대시보드인 "H-Data Studio"가 있다. 공장 내 모든 영역의 운영 상황을 통합해 데이터로 구성한 소프트 웨어로서, 생산 및 물류 시스템의 가동률이나 운용 불가 시간 등을 표시한다. 또한 시스템과 디바이스 사이의 데이터 흐름을 표시하는 DFM(Data flow management)를구성해 전체 현황 파악을 돕는다. 직관적 그래픽과 자유로운 커스터마이징, 데이터 수집 및 활용의 기반이 되는 네트워크 인프라가 특징이다. 5G 네트워크 시스템을 구축하여 대량의 데이터 이동속도를 증가시켰으며, 모바일 로봇의 자율적인 경로 설정이 가능하다. 더불어 IoT를 기반으로 원활한 통신체계를 만든다. 스마트 팩토리의 다음 단계는 데이터만으로도 자동 운영되는 데이터 드리븐 팩토리(Data driven factory)이다.
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주요 포인트
현대자동차그룹의 HMGICS는 디지털 전환과 데이터 기반 플랫폼(MES, H-Data Studio)을 통해 AI와 IoT 기술로 운영되는 스마트팩토리를 구현했다.
3. 핵심 개념 및 용어 정리
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핵심 개념
1. 데이터 기반 운영 :실시간 데이터 수집, 표준화, 공유를 통해 공정 최적화 및 비용 절감.
2. 디지털 전환: 기존 생산 시설의 디지털화로 데이터 활용 가능, 공정 혁신 달성.
3. MES (제조 실행 시스템): 데이터로 공정 계획, 관리, 재고 조정 등 스마트 팩토리의 중심 플랫폼.
4. H-Data Studio: 공정 데이터 시각화 및 통합 대시보드로 실시간 운영 관리 지원.
5. 첨단 기술 도입: 5G 네트워크, IoT, 자율 모바일 로봇으로 데이터 이동 및 자동화 강화.
6. 미래 목표: 데이터 드리븐 팩토리: 데이터만으로 전 공정을 자동 운영하는 단계로 발전.
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용어 정리
1. 디지털 트랜스포메이션 (Digital Transformation): 기존의 아날로그 방식이나 전통적 산업 구조를 디지털 기술(데이터, AI, IoT 등)을 활용해 혁신하는 과정. 생산 공정, 경영 방식 등을 자동화하고 효율화하는 것이 목표.
2. 데이터 표준화 (Data Standardization): 서로 다른 형식과 구조를 가진 데이터를 통일된 형식으로 변환하는 과정. 데이터를 쉽게 공유하고 활용할 수 있도록 하는 핵심 작업.
3. DFM (Data Flow Management): 시스템 간 데이터 흐름을 관리하고 최적화하는 프로세스. 데이터의 수집, 이동, 변환 과정을 시각화해 운영 상황을 쉽게 파악하도록 지원.
4. IoT (Internet of Things): 인터넷에 연결된 사물들이 데이터를 주고받으며 상호작용하는 기술. 센서, 디바이스 등을 활용해 공정 자동화, 원격 관리, 실시간 데이터 수집이 가능.
