DT Trend
2. 디지털 신기술을 활용한 스마트 제조혁신 사례




4차 산업혁명과 코로나19 팬더믹의 영향으로 전 산업에서 디지털 대전환이 이루어지고 있으며, 생산과 소비, 삶의 방식도 다양하게 변화하고 있다.

이중에서도 스마트 제조혁신은 전통적인 제조업에서 디지털 기술과 제조공정의 혁신을 통해 생산성을 향상시키고, 생산 프로세스를 더 효율적이고 지능적으로 만드는 것을 의미한다. 이러한 측면에서 제조기업이 빠르게 변화하고 있는 경영 환경변화에 대한 대응책으로 스마트제조혁신이 기업에게는 선택이 아닌 필수적인 요소로 작용하고 있다.

제조혁신 분야에서 디지털 신기술은 기업들이 생산성을 향상시키고 효율성을 증가시키는 데에 중요한 역할을 한다. 현재 주목받고 있고 제조현장에서 많이 활용되고 있는 디지털 기술들을 살펴보면 인공지능(AI) 및 머신러닝, 사물인터넷(IoT), 블록체인, 로봇공학 및 자동화, 디지털 트윈(Digital Twin), 사물인터넷 기반 스마트 센서, 가상 및 증강 현실(VR/AR) 등이 있다.

우리나라를 대표하는 국내 기업들의 사례를 보면 IoT기술과 빅데이터 분석을 활용한 생산과정 최적화를 추구하고 있는 삼성전자, 포스코는 자사의 제조 프로세스에서 디지털 트윈 기술을 도입, 인공지능과 로봇공학 기반 스마트제조 시스템을 구축한 현대자동차, 기아자동차는 사물인터넷과 빅데이터를 기반으로 하는 생산 시스템을 구축하여 실시간 모니터링 및 효율적인 자원 사용을 실현하고 있다.

또한 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단의 제조혁신 지원을 받은 3가지 사례로 정밀주조품 생산 전문기업 (주)네오넌트는 2020년 MES구축을 통해 스마트공장화에 나서는 등 꾸준한 제조공정혁신으로 경영효율화를 극대화하여 지속가능한 기업을 향해 발전하고 있다. 특히, 휴먼에러로 부정확한 데이터가 발생하는 일이 빈번한 문제 해결을 위해 비전감사를 도입, 디지털화 설비와 연동하여 하나의 작업을 마칠 때마다 실적을 실시간 데이터화를 하여 근본적인 문제를 해결하였다.


두 번째로, 아주스틸은 세계 최초로 강판 표면을 디자인하는 모든 제조 방식을 보유한 유일한 기업으로 성장해 지금도 꾸준한 발전을 위해 노력하고 있는 기업이다. 데이터모니터링 및 예지보전시스템은 설비가 고장 나지 않고 그때그때 미리 점검할 수 있게끔하는 시스템으로 가동이 멈추기전에 빅데이터를 분석해서 센서가 감지하는 어떤 특정신호를 토대로 전조를 느끼고 사전에 조치함으로써 전체 기기에 무리가 가지 않도록 하는 시스템을 구축했다.


마지막으로 ㈜코아비스는 세종의 자동차 연료펌프 모듈을 제조하는 글로벌 자동차 부품 전문기업으로 ’23년에는 메타버스 팩토리 구축사업에 선정되어 현장과 실시간으로 상호연결되며, 공간의 제약없이 가상(VR)과 확장(XR) 현실에서 실제 현장의 제품현황 확인 및 설비 기계 제어가 가능하고, 인공지능(AI) 기술을 적용해 최적의 공정값을 도축해 실제 생산공정에 적용할 수 있는 가상제조환경을 구축중에 있다.


앞으로도 디지털 신기술을 활용하여 스마트공장 구축 및 제조혁신을 필요로 하는 기업에게는 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 아낌없는 지원과 정책을 마련해 나아갈 계획이다.
 

[참고]

스마트제조혁신추진단 소개 및 스마트공장 개요

스마트제조혁신추진단(이하 추진단)은 2019년 5월 출범했다. 중소기업에 스마트공장 기반 조성을 위한 자금, 인력, 장비 등을 지원하고, 스마트공장 구축을 위한 정책연구 및 중장기 기획, 스마트공장 지원사업의 수요 발굴 및 조사·분석, 스마트공장 지원사업 평가 및 관리 등 국내 중소기업의 전반적인 스마트공장화를 위한 일들을 하고 있다.

스마트공장(Smart-Factory)이란 ICT기술로 제품의 기획·설계·유통·판매 등 전 과정을 통합하고 최소비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 지능형 공장이다. 일반공장이 크게 생산설비, 제어시스템, 공장관리로 이뤄졌다면 스마트공장은 자동화를 넘어 IT와 OT의 융합을 통해 데 지능화가 이뤄지는 공장이라 할 수 있다. 각각의 생산설비에 센서를 장착, IoT(사물인터넷)로 연결함으로써 설비 스스로 생산량과 불량 등을 데이터를 수집하고, 설비 이상 유무를 미리 점검하는 제어시스템을 갖추며, 시간당 생산량, 불량 등 데이터를 실시간 분석함으로써 최적화된 피드백을 제공함으로써 공장 관리에 효율을 더한다.

이는 제품 출시 기간을 예측하게 하고, 기간을 대폭 단축함으로써 시장 수요에 적극 대응 가능할 수 있도록 지원한다.


 

DT Trend_2 전문보기.pdf