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기획특집 디지털 트윈, 왜 스마트 제조 혁신의 새로운 화두인가?

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 1,298회 작성일 23-03-15 14:05

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최근 몇 년간 코로나19를 겪으면서 비대면 수요가 증가했고, 이에 따라 4차 산업혁명, 디지털 트랜스포메이션의 추진 속도는 더 빨라지고 있다. 제조 현장 또한 빅데이터, AI등 4차 산업혁명의 기술을 기반으로 의미 있는 데이터를 축적하고, 그 데이터를 기반으로 현장의 상황을 진단하고 미래를 예측하는 스마트 팩토리 구축이 확대되고 있다. 최근에는 디지털 트윈이 제조 현장의 조업자에게 새로운 방식으로 일하도록 도울 수 있을 것이라는 기대에 힘입어 스마트 제조 혁신을 가속화할 수 있는 새로운 툴로 대두되고 있다. 디지털 트윈이 어떻게 제조 현장의 스마트화에 기여할 수 있는지 살펴보자.
 
디지털 트윈,
왜 새로운 화두인가?
 

디지털 트윈은 제조 현장을 새로운 방식으로 이해하도록 도움으로써 제조 현장의 문제 해결력을 향상시키고자 하는 것을 목표로 한다. 스마트 팩토리가 현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 하고, 제조 현장의 현상을 모델링하여 제조 현장의 문제를 해결하는 접근 방식을 가지고 있다면, 디지털 트윈은 데이터가 없어도 문제를 풀고 인과관계의 설명이 가능하도록 지원한다. 무엇보다 스마트 팩토리 수준을 한 단계 향상시키기 위해 현실의 도메인 지식을 기반으로 동작구조/원리를 시뮬레이션하여 문제를 해결하는 접근 방식을 접목한다.

디지털 트윈은 제조 현장에서 직접 실행해 보기 어려운 업무를 ‘더 깊게 이해’하도록 하고, 기존 데이터 기반 모델에서 얻은 해결책에 도메인 지식을 접목하여 ‘더 넓게 이해’하도록 하며, 복잡도가 점점 증가하고 있는 제조 현장의 상황을 ‘더 선명하게 이해’하고, 지속적으로 제조 현장의 모든 사물과 사람 등의 객체들 간의 연결성을 높여 현장의 상황을 ‘더 크게 이해’하도록 한다. 이는 제조 현장의 한계 극복과 요구 대응을 위한 해결책이 된다.

스마트 팩토리와 디지털 트윈 팩토리,
어떤 차이가 있을까?

자동화된 공장을 대상으로 하는 스마트 팩토리가 IoT 기술을 활용하여 공장 내 데이터를 통합하고, 빅데이터와 AI기술을 활용하여 새로운 인사이트를 찾아냄으로써 이전에 해결하지 못했던 문제를 해결하는 ‘데이터 기반 지능화된 공장’이었다면, 디지털 트윈 팩토리는 제조 현장의 현실 세계를 가상공간에 실시간으로 연결하여 제조 현장의 형상을 실감나게 3D로 가시화하고, 제조 현장의 동작 상황을 정교하게 시뮬레이션해 봄으로써, 공장 스스로 최적의 의사결정을 하도록 지원하는 ‘시뮬레이션 기반 자율화된 공장’이라고 할 수 있다.

기존의 스마트 팩토리가 디지털 트윈화된다면 어떠한 모습으로 변화될지, 어떠한 차별점이 있는지 조업, 품질, 설비, 안전, 에너지 분야별 사례를 살펴보겠다. 디지털 트윈 팩토리에서는 실제 공장의 상황을 가상세계에서 미리 파악하고, 시뮬레이션하고, 예측해 봄으로써, 현장의 가시성을 높여 현장을 통합적으로 이해하고, 현장에서 발생한 이슈에 대한 문제 해결력을 높여 생산성 향상, 품질 향상, 설비 효율 향상, 원가 절감 등의 목표를 극대화한다.
 조업 부문의 경우, 스마트 팩토리가 과거 운전자가 경험을 기반으로 조업을 진행하던 방식을 데이터 기반의 AI 모델에서 제시하는 최적의 조업 조건을 참조하는 방식으로 지능화하였다면, 디지털 트윈은 여기에 조업 현장의 복잡한 상황을 실시간으로 고려하여 가상에서 시뮬레이션해 봄으로써, 최적의 조업 조건으로 자율 조업이 가능한 생산체계를 구축할 수 있도록 지원한다. 즉, 시뮬레이션 기반으로 실시간 최적 조업을 실현하고자 한다.

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품질 부문의 경우, 스마트 팩토리는 조업/품질/설비 데이터를 축적하기 위한 통합 데이터 레이크 구축과 분석 및 AI 모델링을 통한 생산 전 과정에 대한 품질 추적이 가능한 체계를 갖추는 것에 집중하고 있다. 한편, 디지털 트윈은 이를 기반으로 3D 기술을 활용하여 제품의 불량 발생 시점을 기준으로 조업~품질~설비의 상태 정보의 종합적인 점검을 통해 정확한 불량 원인을 분석할 수 있는 환경을 제공하고, 시뮬레이션 기법을 활용하여 품질 불량을 최소화할 수 있는 조업 조건을 찾아내 사후가 아닌 사전에 불량을 대응하는 체계를 구축한다.
설비는 제조업의 핵심 자산으로써, 디지털 트윈 차원의 다양한 시도들이 진행되고 있는 분야이다. 스마트 팩토리에서는 기존에 활용되지 못했던 설비 데이터를 활용하여 실시간으로 가동 설비의 상태를 정밀하게 모니터링하고, AI 모델을 활용하여 설비의 이상 예지 및 수명 예측을 시도하는 기반이 구축되었다면, 디지털 트윈에서는 AI/빅데이터 기반의 데이터 모델에 물리적 객체의 형상 모델과 동작 모델을 접목하여 설비 이상 예지의 정확도를 높이는 것에 초점을 맞춘다. 이를 통해 설비관리를 위한 시간/인력/에너지/비용 절감을 기대할 수 있으며, 3D 기술과 AR/VR 기술을 연계함으로써 신규 작업자를 위한 설비 분해 조립 교육의 수준도 향상시킬 수 있다. 이렇듯 디지털 트윈은 설비에 대한 주기적 예방 정비체계를 설비 상태 기반의 예지 정비체계로 전환하는 핵심 역할을 하게 된다.

안전 분야는 최근 스마트 기술을 활용한 더 안전한 제조 현장을 만들기 위한 다양한 사례들이 발굴되고 있다. 스마트 CCTV로부터 수집된 영상 데이터에 비전 AI 기술을 접목하여 작업자의 불완전 행동이나 현장의 위험 상황을 인지하는 안전 서비스(작업 중지, 위험 알람 등 연계)를 제공하고 있다. 디지털 트윈에서는 3D+센서+AI를 통합 활용하여 실시간 작업자의 위치를 기반으로 위험 상황을 알려주거나, 제조 현장의 다양한 위험 인자들(화재, 설비 추락 등)을 기반으로 종합적으로 시뮬레이션함으로써 위험 상황의 예측도를 높일 수 있도록 지원한다.

탄소 저감 및 에너지 최적화 분야 또한 모든 기업의 핵심 이슈가 되고 있다. 스마트 팩토리가 에너지 사용량 및 탄소 발생량을 센싱하고, 모니터링하는 체계를 갖추고, 과거 데이터를 기반으로 탄소 발생량을 예측하거나 에너지 절감을 추진했다면, 디지털 트윈은 단편적인 에너지 사용량과 탄소 발생량이 아니라 조업 상황을 종합적으로 고려한 시뮬레이션으로 에너지 사용량 및 탄소 발생량을 예측하고, 가상 환경에서 최적 에너지 절감 시나리오를 도출하는 등 에너지 절감 및 탄소 배출 저감에 대한 최적의 의사결정을 할 수 있도록 지원한다.

디지털 트윈 팩토리 구현을 위한
핵심 기술 6가지

디지털트윈은 현실 세계의 기계, 장비 또는 사물을 컴퓨터 속 가상 세계에 구현하고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 가상으로 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 기술이다. 이를 위해, 디지털 트윈에서는 현실 세계를 가상 세계에 잘 모사하는 것이 우선적으로 중요하고, 현실세계와 가상 세계를 실시간으로, 지속적으로 동기화시키는 것이 차별화 요소이다.

따라서, 현실 세계의 ‘현상’을 표현하는 데이터를 수집/저장/활용하도록 지원하는 ‘IoT’와 ‘Big Data’, 현실 세계의 ‘행위’를 모사하기 위한 ‘AI’와 ‘Simulation’, 현실 세계의 ‘형상’을 모사하기 위한 ‘3D와 AR/VR/MR’이 디지털 트윈의 핵심 기술이라 할 수 있다.

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첫 번째, IoT 기술은 현실 세계의 데이터를 가상공간으로 실시간 연결하기 위한 핵심 기술로써 제조 현장의 설비, PLC/DCS, 계측기, 각종 센서 등에서 발생하는 마이크로데이터를 수집~파싱~(표준)변환~전송을 처리하는 기술이다. 이때 중요한 것은 데이터를 일관된 관점으로 활용이 가능하도록 하는 현장 데이터의 표준화와, 수 밀리 세컨드 단위로 발생하는 대량의 마이크로데이터를 안정적으로 처리하기 위한 고가용 인프라 아키텍처이다.

두 번째, 빅데이터 기술이다. 빅데이터 기술의 획기적인 발전으로 기존에 필요하지만, 저장하지 못했던 데이터를 저장/활용하는 것이 가능해졌다. 이러한 빅데이터 기술을 기반으로 기존에 공장별로 사일로하게 활용되던 데이터를 조업~품질~설비 기준으로 연결하고, 이정보를 통합 관리할 수 있도록 하는 데이터 레이크를 구축한다. 디지털 트윈의 핵심이 ‘데이터’인 만큼, 제조 현장에서 발생하는 데이터를 잘 관리하는 것은 매우 중요한 일이다.

세 번째, 디지털 트윈의 지능화 구현을 위해 핵심이 되는 AI 기술이다. AI 기술은 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 최적의 공정 조건을 찾아내고, 공장의 상황을 예측/제어함으로써 작업자들은 경험에 의존하는 의사결정을 최소화하고, 휴먼 에러를 방지할 수 있다. 더 나아가 객관적이고 정확한 데이터를 활용한 AI 기술은 그 동안 인간이 미처 발견하지 못했던 문제 해결 방법을 도출해낸다.

네 번째, 시뮬레이션 기술은 도메인 지식을 기반으로 시스템 모델을 만들어 가상의 상황을 예측해 봄으로써 의사결정을 지원한다. 최근 대량 데이터를 저장할 수 있는 기술, 복잡한 알고리즘을 처리할 수 있는 기술, 컴퓨팅 성능의 향상으로 기존에 시도하지 못했던 다양한 상황의 시뮬레이션이 가능하여 디지털 트윈의 획기적인 발전에 기여할 것이다.

다섯 번째, 3D 가시화 기술은 디지털 트윈 구현을 견인하는 또 하나의 핵심 기술로, 가상공간에서 현실 세계의 물체를 실제 물체와 비슷한 모양과 질감을 가질 수 있도록 모사하거나 물리적 환경을 모델링하여 가상환경 속에서 새롭게 물체의 모습을 만들어낸다. 제조 현장을 가상공간에 보다 실감나게 표현함으로써 조업자의 제조 현장 상황에 대한 인지력 향상을 통해 생산성을 높이고, 문제 상황에 대한 신속한 대응을 통해 품질 향상이 가능하도록 한다.

여섯 번째, 3D 시각화와 더불어 실제 환경에 디지털 콘텐츠를 오버레이 하는 증강현실과 가상 세계에서 사람이 실제와 같은 체험을 할 수 있도록 하는 가상현실 기술 또한 차별화된 디지털 트윈 구현을 위해 중요한 기술 요소이다.

언급한 디지털 트윈의 6가지 핵심 기술들은 이전에 없던 완전히 새로운 기술이 아니다. 개별적으로도 의미 있는 시도들이 진행되고 있지만, 향후 디지털 트윈의 목표에 부합하는 새로운 가치를 만들어내기 위해 상호 연결, 융합하는 전략이 필요할 것이다.


디지털 트윈 추진 전략,
현장에 답 있어

세드릭 나이케 지멘스그룹 부회장은 “4차 산업혁명을 계기로 빠르게 변화하는 글로벌 시장에선 디지털화에 성공한 기업만이 생존할 수 있다”며, “글로벌 시장에선 비용 절감뿐 아니라 효율성 향상, 혁신 주기 단축, 고품질 제품에 대한 요구를 모두 맞춘 기업만이 살아남을 수 있다”고 강조한 바 있다.

디지털 트윈이 앞으로 나아갈 방향에 대해서는 누구도 이견이 없겠지만, 디지털 트윈의 목적과 목표, 효과와 가치에 대해 많은 의구심이 있는 것이 현실이다. 디지털 트윈 기술을 적용하는 것만으로 디지털 트윈 팩토리의 성공을 보장할 수 없다. 무엇보다 현업에서 디지털 트윈을 통해 무엇을 얻고자 하는지를 명확히 하고, 그 목표 달성을 위해 핵심 기술들이 기여하도록 해야 한다.

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디지털 트윈의 목표는 원대하게 설정하더라도 본격적인 추진에 앞서 작은 선행과제 수행을 통해 현장 적용의 성과를 검증하고, 성공 사례를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 또 이 과정을 통해 얻은 경험과 기술을 다음 과제로 연계시키고, 성공 사례를 하나씩 확보해 나감으로써 디지털 트윈의 궁극적인 목표를 달성해야 할 것이다. 철저하게 현장의, 현장을 위한, 현장에 의한 디지털 트윈, 반드시 현장에서 답을 찾아야 한다.


mykim@poscoict.com 

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