스마트 팩토리가 제조 산업에서의 디지털화와 디지털 전환 과정에서 최적의 제조 혁신 방안으로 제시되고, 추진되고 있습니다. 그렇다면 스마트 팩토리 구현을 위해 우리에게 필요한 기술들은 어떠한 것이 있을까요? 이에 대한 대답을 들어봅니다. ‘스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들’ 시리즈를 앞으로 6회에 걸쳐 기고글로 연재합니다. 독자 여러분의 많은 관심 기대합니다. [편집자 주]
이 글은 아이씨엔 매거진을 통해 다음과 같은 순서로 연재될 예정입니다.
1. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 커넥티비티 (11월 18일)
2. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 센서 (12월 9일)
3. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 코봇의 부상 (1월 6일)
4. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 디지털 트윈 (1월 18일)
5. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – AI
6. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 데이터 보안
스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들
(4) 디지털 트윈
글_ 마크 패트릭(Mark Patrick), 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)
인더스트리 4.0(Industry 4.0)이 제조 현장으로 근본적인 변화들을 가져오고 있다. 이 글 시리즈에서 살펴보았듯이, 점점 더 많은 센서와 첨단 커넥티비티를 사용해서 더 많은 데이터를 포착하고 상세하게 분석할 수 있게 되었다. 그럼으로써 생산성을 높이고, 장비 가동 수명을 늘리고, 수익성을 높일 수 있다.
EU는 현재 인더스트리 4.0 (Industry 4.0)에 대한 전 세계 전체 투자의 30% 이상을 차지하며, 스마트 공장(특히 자동차 제조와 관련된 공장)이 유럽 전역에서 증가하는 추세이다. 스마트 공장의 핵심적인 개념 중 하나가 디지털 트윈(Digital Twin)이다. 디지털 트윈은 시스템 수준에서 센서/IoT 기기, 데이터 분석, 데이터 스토리지 및 머신 러닝(ML)을 통합한다.
이번 시리즈의 앞선 글에서 잠깐 언급했듯이 디지털 트윈은 기본적으로 물리적 운영을 소프트웨어로 생성하여 나타내는 것이다. 디지털 트윈은 시설 내의 특정 자산(기계 품목 등) 또는 잠재적으로 전체 시설 자체를 에뮬레이트 하기 위해 만들 수 있으며, 또 개별 제품이 공장을 떠난 후 해당 제품을 에뮬레이트하는 데 이용할 수 있다. 센서, 클라우드 스토리지, 인공지능(AI) 알고리즘이 통합된 시스템에서 디지털 트윈은 데이터를 수집, 통합 및 분석한 다음 일반적으로 추론이라고 하는 예측을 수행할 수 있다. 디지털 트윈은 덜 추상적이고 보다 다루기 쉬운 방식으로 데이터를 시각화하므로 이해 관계자들이 보다 쉽게 협업하고 실행 가능한 단계에 도달할 수 있게 한다.
제품 설계/테스트 분야 활용 사례
디지털 트윈은 제품의 한 구성요소 또는 전체 제품이 다양한 조건에서 어떻게 동작하는지 시뮬레이트함으로써 보통 시제품 제작이 완료된 후나 최종 테스트 시에서만 드러나는 문제를 찾아낼 수 있다. 문제를 조기에 발견함으로써 디지털 트윈은 초기 제품 개발 작업을 보다 효과적으로 수행하고 필요한 테스트 사이클 수를 최소화할 수 있다. 이는 신제품 개발 프로세스의 속도를 가속화하고, 전체 제품 출시 기간을 단축하며, 설계 비용을 억제한다.
일례로 마세라티는 기블리 자동차 라인 설계 과정에서 자동차를 디지털 트윈으로 구현했다. 디지털 트윈을 이용해 마세라티는 더 적은 공기 저항 테스트와 테스트 드라이빙 세션으로 설계 문제를 해결할 수 있었으며, 그 과정에서 제품 완료 전 필요한 프로토타입 수를 줄일 수 있었다. 또한 마세라티는 디지털 트윈을 사용하여 자동차 부품의 생산과 제조 공정의 자동화를 계획했다. 마지막으로 디지털 트윈은 공급망 최적화에 활용됐다. 마침내 마세라티는 시장 출시 기간을 거의 50%까지 줄여 단 16개월로 단축했다. 이는 자동차 산업, 특히 하이엔드 분야의 일반적인 예상 수준보다 훨씬 짧은 기간이다.
소비자들의 맞춤형 제품에 대한 요구가 지속됨에 따라 제품 재설계에도 디지털 트윈이 활용된다. 이전에 고객의 요구를 생산 공정에 통합하려면 종종 조립 라인 조정을 위해 시간이 많이 걸리는 지연이 발생했다. 그러나 엔지니어가 디지털 트윈에서 커스터마이징을 실행하면 그러한 통합이 생산 공정에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 조립 라인을 지연시키거나 추가 비용을 발생시키지 않으면서 어떻게 그러한 커스터마이징을 수용할 수 있는지 방안을 찾아낼 수 있다.
제품이 현장에 배치된 후에는 해당 디지털 트윈이 다양한 제품 구성이 성능에 미치는 영향을 제조업체가 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 제조업체는 재구성에 대해 고객에게 보다 나은 권고를 제안할 수 있다.
생산 효율성 활용 사례
디지털 트윈이 구현하는 데이터 시각화는 작업 팀의 소통과 협업 방식에 커다란 영향을 미친다. 생산이 시작되기 전에도 디지털 트윈은 이력 및 비교 데이터를 사용하여 제품의 생산 공정을 시뮬레이트하고 예측함으로써 엔지니어가 향상시킬 수 있는 영역을 식별하도록 도와준다. 생산 공정 중에 발생하는 경보는 즉시 관리팀에 전달돼 고장 지점을 신속하게 식별하고 해결할 수 있다.
이해 관계자들은 다양한 생산 공정이 서로 어떠한 영향을 미치는지 보다 잘 이해할 수 있게 되므로, 문제가 있는 시나리오를 찾아내 최소 지연으로 해결할 수 있다. 각 기계에 설치된 센서가 지속적으로 데이터를 수집함에 따라 작업자는 생산 단계와 제품 품질 간의 관계를 보다 명확히 이해할 수 있다.
예를 들어 디지털 트윈 시스템을 사용하면 용접 시설의 엔지니어링 팀은 로봇 팔이 수행하는 작업과 작업 흐름을 분석하여 용접 품질과 생산성 향상을 위한 최적의 로봇 경로를 식별할 수 있다. 이것은 예측 가능한 미래에 인간이 로봇과 함께 어떠한 방식으로 작업하게 될지 시사해준다. 로봇(또는 코봇)이 위험하고 반복적인 작업을 수행하는 반면, 인간은 보다 섬세한 결정을 내리게 될 것이다. 마지막으로 디지털 트윈은 최적의 파라미터를 결정하도록 돕고 가능한 페인 포인트를 찾아내면서 작업자를 교육하는 데 중요한 역할을 할 전망이다.
작업장 계획 효율 활용 사례
제조업체는 작업장에 대한 디지털 트윈을 만들 수 있다. 작업장의 데이터를 수집하고 분석함으로써 조립 부품과 작업자의 흐름 및 움직임을 검토하고 잠재적인 변경을 조사할 수 있다. 이 방법은 필요한 작업자 수, 각 작업자에 할당된 단계, 그리고 스테이션당 실행되는 작업량을 최적화할 수 있다. 질과 양의 균형이 달성된다.
예측 유지보수 활용 사례
기계 고장은 어느 정도 불가피하지만, 그러한 사건이 언제 발생할지 예측할 수 있다면 제조업체에게 엄청난 이득이 된다. 이러한 종류의 예측을 통해 유지보수 일정을 계획하거나 필요한 부품 교체를 사전에 수행할 수 있기 때문에 다운타임을 최소화하고 수리 비용을 낮게 유지할 수 있다.
또한 개별적인 예측 유지보수 (Predictive Maintenance)는 제조업체가 – 전체를 교체할 경우 여전히 양호한 작동 상태에 있는 부품을 낭비하게 되지만 – 모든 기계의 부품을 교체하지 않아도 되므로 더 적은 비용이 든다. 다른 면에서 유지보수 엔지니어는 수리가 필요한 부품에 대해 알게 돼 손해가 큰 다운타임을 피할 수 있다. 뿐만 아니라 산업용사물인터넷(IIoT) 디지털 트윈은 이력 데이터와 새롭게 수집된 데이터를 결합함으로써 종합적 관점을 제공한다. 이러한 관점은 관리자가 개별적인 기계의 유지보수 상태를 보다 세부적으로 파악할 수 있게 한다.
맺음말
디지털 트윈이 점점 더 광범위하게 사용되면서 활용 사례가 지속적으로 확대되고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계, 생산 수율, 작업장 계획 효율 및 예측적 유지보수 외에도 미래의 제품 사이클을 개발하는 데 유용하게 활용될 수 있다. 제품에 삽입된 센서로부터 소비자 인사이트, 고객 행동 데이터와 선호도를 수집하여 고객의 인구통계학적 데이터와 라이프스타일 데이터로 계층화할 수 있으며, 이와 같은 데이터 통합과 분석은 현재의 제품을 향상시키는 것뿐 아니라 새로운 제품을 만드는 데 도움을 주게 될 것이다. (제공. 마우저일렉트로닉스)
