차세대 자동화: 버즈워드를 실제 제조 이득으로 전환하기

현실 이해와 함정 회피

에지, 클라우드, 디지털 트윈, AI, AR, VR, 코봇. 한때 버즈워드였던 것들이 이제 북미 중대형 제조 공장에서 기술적 현실이 되고 있습니다. 도입 시기는 산업 부문마다 다르겠지만, 최근 연구에 따르면 제조업체의 76%가 스마트 팩토리 이니셔티브를 진행 중입니다.

올바르게 구현될 때 이러한 이니셔티브는 우리 공장을 변화시킬 것입니다. 조리 식품부터 제트기까지 모든 것의 생산을 더 효율적이고, 더 일관성 있게, 더 상호 연결되게 만듭니다. 자동화는 인간에게 안전하지 않은 환경에서도 인간 능력을 넘어서는 정확성과 생산성을 가능하게 합니다.

핵심 문구는 "올바르게 구현될 때"입니다. 도전과 잠재적 함정이 있습니다. 매뉴팩처링 엔지니어링(Manufacturing Engineering)은 여러 업계 전문가와 이야기를 나누며 오늘날 우리가 어디에 있는지, 내일이 어떨지, 무엇이 우리를 넘어지게 할 수 있는지 견해를 들었습니다.

진보는 산업별로 구체적

제조 공장의 현재 자동화 수준에 대해 물었을 때, 전문가들은 제조업 전반을 일반화하기를 주저하며 대신 특정 산업 부문에 대한 관찰을 제시했습니다.

예를 들어, 자동차와 항공우주는 고도로 자동화되어 있다고 FANUC 아메리카(FANUC America Corp.) 제품 개발 총괄 매니저 클로드 딘스무어(Claude Dinsmoor)는 말합니다. "자동차 또는 SUV 제조의 많은 생산 단계가 매우 복잡하게 자동화되고 간소화되어 있어, 오늘날 인간이 다시 나서서 수행하는 것은 불가능할 정도입니다."

패스트ems(Fastems LLC) 데이비드 수이카(David Suica) 사장은 기계 또는 셀 수준에서 자동화 도구의 상당한 구현을 봅니다. "특정 기계, 심지어 셀이나 라인의 자동화는 널리 퍼져 있습니다. 하지만 이들 대부분은 자동화의 섬(islands of automation)입니다. 진정한 생산성을 시각화할 수 있도록 공장을 디지털 형식으로 보는 능력은 아직 미래의 일입니다."

프로메스(Promess Inc.) 앤디 조셉(Andy Joseph) 제품 개발 이사, 존 라일(John Lytle) 애플리케이션 엔지니어링 매니저에 따르면 조립 공정의 자동화 정도는 가공 쪽보다 낮습니다. "우리는 자동차 분야에서 많은 일을 하는데 부품 조립 자동화는 복합적입니다."라고 라일은 말했습니다. "반면," 조셉이 덧붙였습니다. "중소 제조업체들은 자동차가 수년간 구축해온 자동화 기술을 검토하고 있습니다. 유압에서 서보 제어 액추에이터로의 큰 이동이 보이며, 이는 미래 자동화 전략의 일부가 될 수 있습니다."

프레모(Praemo)의 책임자들은 매우 다른 궤적을 가진 두 가지 자동화 영역을 봅니다. 앤디 헨더슨(Andy Henderson) CTO에 따르면 물리적 자동화(물리적, 반복적 작업의 자동화)는 지난 30~40년간 발생해 거의 모든 제조 공장에서 예를 찾을 수 있습니다. 반면 의사결정 자동화(인간 사고 과정과 통찰력의 자동화)는 매우 새롭습니다. "특정 기계는 오늘 평범하고 반복적인 의사결정을 수행할 수 있지만, 이전 사건에서 학습해 새로운 상황에 적응하는 능력은 아직 없습니다. 그것이 다음 단계입니다. 자동화된 방식으로 포착된 데이터를 기반으로 행동하는 것."

자동화 혁신 인에이블러

차세대 자동화의 무대를 마련하는 최신 기술들은 무엇일까요?

"인더스트리 4.0과 산업용 사물인터넷(IIoT) 이니셔티브 내에서 작동하는 연결 및 데이터 교환 표준의 수용이 근본적이고 필요합니다."라고 파고르 오토메이션(Fagor Automation Corp.) 중서부 지역 CNC 매니저 아르투르 구굴스키(Artur Gugulski)는 말합니다. "이는 제조업체와 공급업체 모두가 개방형 통신 프로토콜과 표준을 사용하는 데 도움이 됩니다."

"금형 및 다이 산업에서, 예를 들어 7주를 7일로 단축하는 유연한 제조 시스템을 보고 있습니다."라고 MC 머시너리 시스템즈(MC Machinery Systems) 자동화 매니저 댄 제만(Dan Zeman)은 말합니다. "이를 가능하게 하는 핵심 기술은 작업 관리 소프트웨어로, 프로그램과 데이터를 처리하고 기계를 원격으로 시작해 장시간 무인 운전을 가능하게 함으로써 로봇과 기계를 조정합니다. 차세대 자동화에 중요한 또 다른 것은 팔레타이즈된 공구, 고정구, 워크홀딩을 둘러싼 기술입니다. 팔레타이제이션으로 로봇이 공구를 집어 척에 매우 쉽게 정확하게 놓을 수 있습니다. 밀링에서 검사, 싱커 EDM까지 로봇이 공작물을 기계 간 이송하며 한 번의 연속 공정으로 진행할 수 있습니다. 작업은 관리 소프트웨어로 스케줄링, 우선순위 지정, 모니터링되어 여러 단계를 효율적으로 시퀀싱할 수 있습니다."

로봇 제조사 FANUC은 인간을 대체하기보다 인간 수행을 증강하는 여러 핵심 기술을 검토하고 있습니다. 딘스무어에 따르면 "흥미로운 기술로는 머신 비전(3D 비전), 촉각 및 힘 감지, 힘-파워 제어가 있으며, 이는 인간과 근접 작업하는 코봇(협동로봇)에 필수적입니다. 또한 설계 단계에서 시뮬레이션 기술이 높은 가치를 지닙니다. 강철로 만들기 전에 가상 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 시뮬레이션으로 제조업체는 설계 시간을 단축하고 최대 12개 '설계 후보'를 안전하게 평가해 최적의 자동화 솔루션을 찾을 수 있습니다."

프레모의 폴 보리스(Paul Boris) 수석 부사장에 따르면, 차세대 자동화를 기계가 스스로 결정을 내릴 수 있도록 무장시키는 것으로 생각한다면, 그건 기계 자체에 일정 수준의 지능이 필요함을 의미합니다. "다양한 알고리즘과 그 배포 방법을 활용하기 위해 우리는 인공지능(AI)에 크게 의존합니다. AI는 우리에게 중요한 많은 다른 기술의 기반이 됩니다."

프로메스가 보는 더 흥미로운 기술 중 하나는 라이더(LiDAR, Light Detection and Ranging)입니다. "주된 특징은 3D 객체 측정 시 높은 공간 해상도입니다."라고 조셉은 말했습니다. "라이더는 운영자 안전, 로봇 부품 핸들링, 가이드 시스템, 조립 공정 최적화를 위한 머신 러닝 등 다양한 제조 시나리오에 활용될 수 있습니다."

제만은 MC 머시너리가 찾는 다음 발전은 설계 분야라고 말했습니다. "수작업 도면이 PC로 모든 것을 하고 종이에 플로팅하는 것으로 바뀌었습니다. 플로터는 이제 모든 것이 전자화되면서 사라졌습니다. 결국 '인쇄' 버튼 대신 '빌드' 버튼을 누르면 설계가 곧바로 제조로 갈 것입니다."

에지 컴퓨팅 등

전문가들이 언급한 기타 신기술로는 에지 컴퓨팅(소스에서의 처리로 전송 속도와 응답 시간 단축, 공장 대역폭 부하 감소), 클라우드 네이티브 통합, 자산 고장 예측/예방 기술, 조립 및 유지보수용 증강현실(AR), 교육 및 시뮬레이션용 가상현실(VR) 등이 있습니다.

"차세대 자동화를 달성하려면 여러 가지가 동시에 일어나야 합니다."라고 패스트ems의 수이카는 말했습니다. "VR 기술은 공장을 디지털 형태로 다면적으로 볼 수 있게 하므로 큰 이점이 될 것입니다. 사실 공장을 디지털 형식(디지털 트윈)으로 보는 것이 생산성 향상을 가져올 것입니다. 디지털 가시성은 관리자와 엔지니어가 어떤 기계가 켜져 있을 뿐만 아니라 어떤 기계가 절삭 중인지 즉각 볼 수 있게 합니다. 그것이 진정한 운영 효율성의 척도입니다. 또한 기계 간 흐름(어디에 방해나 문제가 있는지)도 보여줍니다."

소프트웨어로는 자꾸 기능을 추가하는 경향이 있습니다. "이것은 괜찮습니다."라고 FANUC의 딘스무어는 지적했습니다. "전체 아키텍처에 레이어를 추가하지 않는 한. 우리 로봇에 더 많은 기능을 통합함으로써 실제로 필요한 소프트웨어와 하드웨어 레이어를 줄입니다. 개방형 프로토콜이 대규모로 이를 가능하게 하는 데 필수적입니다."

MC 머시너리의 제만에 따르면 자동화의 이점은 업스트림과 다운스트림의 여러 공정 단계를 결합하는 데서 옵니다. "이 정보는 원활하게 흘러야 합니다."라고 그는 말했습니다. 데이터 수집과 파일 전송을 위한 개방형 표준을 수용하는 제조업체 간의 협력적 노력을 언급했습니다. "순수한 결과는 고객이 CAD/CAM, 측정 시스템, 밀링, EDM 기계를 쉽게 통합하고 탁월한 결과를 얻을 수 있다는 것입니다."

프로메스의 라일은 OPC UA(Open Platform Communications with Uniform Architecture)와 필드버스 기술을 통한 기계 간 통신 발전을 인용했습니다. "우리 고객은 내부적으로 통합과 재프로그래밍을 할 수 있는 솔루션을 원합니다. 프로그래밍 지식이 거의 필요 없는 빌딩 블록을 제공하는 머신 라이브러리, 오픈 PLC 같은 것들이 이를 현실로 만들고 있습니다. 하지만 우리는 아직 매우 초기 단계에 있음을 덧붙여야 합니다."

수이카는 자동화의 섬 문제를 "서로 통하지 않는 작은 소프트웨어 조각들"의 존재로 봅니다. 이를 저녁에 TV를 보려고 앉았는데 리모컨이 네 개 있는 상황에 비유합니다. 수신기용, DVR용, TV용, 스트리밍 기기용. "집에서 만능 리모컨이 필요하듯, 공장도 데이터를 수집하고 작업을 달성하는 보편적 방식이 필요합니다."라고 그는 말했습니다. "개방형 플랫폼과 아키텍처, 데이터베이스 덕분에 날이 갈수록 쉬워지고 있지만, 여전히 계획이 필요합니다."

미래에 AI 기반 분석 엔진을 구현하려는 제조업체는 기존 데이터를 특별한 방식으로 모두 준비하지 않고도 오늘부터 귀중한 통찰을 얻기 시작할 수 있습니다. 프레모의 헨더슨은 전통적 접근을 사용할 때 핵심 데이터를 찾고, 정제하고, 분류하고, 조화시켜 의사결정의 기초로 삼아야 하는 요구사항이 있다고 설명했습니다.

"불행히도, 같은 회사 내에서도 각 제조 현장이 제각각인 것을 발견합니다. 다른 데이터베이스, 다른 ERP 시스템, 다른 태그, 다른 이름들."이라고 그는 말했습니다. "데이터 표준화가 완료될 때까지 기다리는 대신, 우리는 오늘날 존재하는 방식과 위치 그대로 데이터에 연결합니다. 빠르게 시작하고 작은 승부를 얻으세요. 이는 일을 더 빨리 시작하게 할 뿐만 아니라, 대규모 자동화 프로젝트에 수반되는 사람과 문화적 이슈를 내재된 위험이나 두려움 없이 해결하는 데 도움이 됩니다."

첨단 로보틱스, 단순하게

차세대 로봇은 프로그래밍이 더 쉬울 뿐만 아니라 사용도 더 쉽습니다. 음성 및 이미지 인식 같은 기능으로 복잡한 인간 작업을 재현합니다. 협동로봇은 제조업에서 자동화와 유연성에 대한 수요를 충족할 수 있는 새롭고 빠르게 성장하는 기술로 부상했습니다. 지루한 작업을 하는 작업자를 돕고 작업장 안전을 개선할 잠재력이 있습니다.

FANUC의 딘스무어에 따르면, 이 회사의 첨단 로보틱스 개발 작업은 "내일은 어떤 모습일까?"라는 질문에 답하는 데 중심을 둡니다. 비전, 힘-파워 제어, AI, 머신 러닝 같은 신기술이 모두 설계 팔레트의 일부입니다. "우리의 의도는 전문 기술 없이도 로봇을 더 쉽게 적용하고, 프로그래밍하거나 조작할 수 있게 만드는 것입니다. 놀라운 기능이 대부분 사용자에게 투명한 스마트폰을 조작하는 것과 비슷합니다. 도달 거리, 속도, 페이로드 개선은 지속적인 우선순위입니다."

FANUC은 지난 5~7년간 로봇에 IIoT 준수 장치를 내장해 제로 다운타임을 목표로 원격 모니터링을 가능하게 했습니다. "인간 개입 없이 24/7 가동하는 작업장이 있습니다. 그래서 우리는 현실을 봅니다."

무인 조명(라이츠아웃)에 빛 비추기

전문가들은 라이츠아웃(lights-out) 운영 달성의 필요성에 대해 서로 다른 견해를 가지고 있습니다. 프레모의 보리스는 "라이츠아웃은 모든 제조업체가 추구해야 할 좋은 비전이지만, 현실에 기반해야 합니다. 표준적이고 반복 가능한 제품을 제조하는 공장에 가장 유익합니다. 맞춤화나 기타 요소를 통해 변동성을 도입하면 라이츠아웃은 훨씬 덜 달성 가능합니다. 우리는 기계와 공정에서 데이터를 분석해 복잡성이 발생할 때 지능을 계층화하고, 신흥 이슈가 성능이나 품질 손실로 이어지기 전에 팀에 경고하는 것이 중요하다고 생각합니다. 따라서 목표는 완전한 운영 자율성이라기보다 지능형 지원이어야 합니다."

수이카는 패스트ems에 지속적으로 라이츠아웃(주 90시간 이상) 운영하는 고객이 여러 곳 있다고 말했습니다. "그러려면 여러 가지가 필요합니다. 첫째 기계와 장비가 견고해야 합니다. 그런 다음 가장 약한 고리를 식별하고 제거하는 과정입니다. 어떤 공장에선 툴링이, 다른 곳에선 칩 제거가 약한 고리입니다. 기계를 잠그는 것이 무엇이든 제거해야 합니다. 하지만 라이츠아웃을 달성하든 아니든, 약한 고리를 식별하고 제거하면 항상 생산성 향상으로 이어집니다."

파고르의 구굴스키는 라이츠아웃을 목표로 하는 고객들의 "전형적인" 요청 목록을 인용했습니다. "듀얼 채널 10축 시스템, 충돌 감지, 기계 안전, 글라스 앱솔루트 스케일, 동적 온도 보상용 서모커플, 접선 제어, 정교한 프로빙, 런아웃 변환, 모션 감지, 온더플라이 프로그램 수정 기능 등은 모두 라이츠아웃 CNC 가공의 요구사항입니다. 실행 가능하지만 복잡합니다. 바코드 리더, 온도 측정용 서모커플, 카메라 장착 안전 시스템, 무선 프로브, 5축 부품 프로그래밍용 최상급 CAM 시스템 등 자동화 공정의 다양한 구성요소와 상호작용하는 능력을 시연했습니다."

프로메스 관계자들은 조립 고객들로부터 라이츠아웃 이야기를 덜 듣습니다. "인간 상호작용은 거의 항상 필요합니다."라고 조셉은 말했습니다. "사실 코봇은 인간과 상호작용하기 위해 개발되었습니다." 라일에 따르면 "우리 고객의 니즈는 유연한 조립 시스템입니다. 한 스테이션에서 더 많은 일을 하는 것. 많은 공장이 우리 프레스가 로봇의 6번째 축이 되거나, 또 다른 엔드 이펙터 애플리케이션이 되길 원합니다."

MC 머시너리의 제만은 "자격을 갖춘 공정의 라이츠아웃 운영, 예를 들어 항공우주 및 의료 산업에서는 개발 과정 초기에 고객과 적극적으로 협력해 자동화 이점이 공정에 통합될 수 있도록 합니다. 초도품 런에 자동화가 포함되어야 하며, 나중에 쉽게 추가할 수 없습니다."라고 덧붙였습니다.

다음 단계 밟기

인더스트리 4.0 이니셔티브는 기본적인 디지털화를 요구합니다. 모든 단계를 디지털화하지 않으면 운영 효율성을 놓치게 됩니다.

"우리가 추천하는 첫 번째 것 중 하나는 공장의 모든 공정 영역을 살펴보는 자동화 감사입니다."라고 FANUC의 딘스무어는 말했습니다. "무엇을 자동화해야 할지 매우 구체적인 아이디어를 가진 고객이 있을 수 있지만, 워크스루를 하다 보면 높고 쉽게 달성 가능한 추가 기회를 발견합니다. 이제 막 자동화를 시작하는 공장에는 이러한 초기 쉬운 승리가 최고입니다. 성공이 서로를 키우고 경제적 회수가 다음 기회를 자금 지원하는 데 종종 도움이 됩니다."

프레모가 잠재 고객과 물을 테스트하는 한 방법은 정적 과거 데이터 세트로 빠르게 시작하는 것입니다. 헨더슨에 따르면 "정적 데이터를 사용해 우리 레이저 엔진이 기존 생산 중단 없이 플랜트 관리자에게 통찰을 분석하고 제공할 수 있습니다. 우리 모두 운영 배경에서 왔기 때문에 실용적인 것에 중점을 둡니다. 경험상 AI와 머신 러닝이 제조를 단순화, 가속화, 비용 절감할 것임을 압니다."

기술적 타당성과 경제적 실행 가능성은 기계나 라인 자동화의 필요 선결 조건입니다. 하지만 프로메스의 조셉에 따르면 그것들이 유일한 요소는 아닙니다. "명백한 기술적 이슈 외에 핵심은: 오늘날 자동화를 검토하며 질문이 있다면, 누구와 함께 일하고 싶습니까? 여정을 밟을 때 누가 당신을 지원할 것입니까?"