AWS·구글·마이크로소프트, 첨단 데이터·소프트웨어 솔루션으로 제조 혁신 주도

포드 모터(Ford Motor)는 조립 라인 센서 종류를 늘려 빅데이터를 '더 큰 빅데이터'로 만들면서 수집된 정보에 대한 접근을 민주화하고 있습니다. "적외선 모니터링과 진동 센서 같은 센서를 추가해 사이클 타임과 압력 같은 전통적 데이터[수집]를 보완함으로써 장비가 생성하는 데이터를 풍부하게 만들고 있습니다."라고 차량 프로그램 제조 디렉터 마이크 미쿨라(Mike Mikula)는 말했습니다. "이제 그 신호들이 제품 품질, 공정 효율, 장비 건전성에 기여하는 것에 대해 더 스마트한 분석을 구축할 수 있습니다."

이 노력엔 "더 큰 IoT 플랫폼 대부분"이 돕고 있다고 그는 말했습니다. 포드와 그 IoT 플랫폼 기업 중 하나인 구글(Google)이 올해 산업용 클라우드 데이터 관리 서비스와 분석 소프트웨어 애플리케이션 등을 위한 파트너십을 발표했습니다.

결과 정보를 쇼플로어로 밀어내기 위해 포드는 로우코드/노코드 앱을 통해 생산 작업자들이 분석에 접근할 수 있는 IoT 데이터 플랫폼을 구축 중입니다. 컴퓨터 언어 지식이 적거나 필요 없습니다.

새로 고안된 앱들은 비슷한 공정과 장비를 다루는 기업 내 다른 사용자들에게 확장될 수 있다고 미쿨라는 말했습니다.

한편, 포드는 데이터를 분석하는 데 소프트웨어보다 사람의 두뇌 파워를 선택적으로 선호하고, 애플리케이션 벤더보다 사내 코더들에게 점점 더 의존하고 있습니다.

"해법은 애플리케이션에 따라 달라집니다."라고 미쿨라는 말했습니다. "때론 소프트웨어일 것이고, 때론 데이터 분석가가 데이터 소스들을 분석할 것입니다. 우리는 머신러닝과 인공지능에 의해 더 자율적이고 주도적인 솔루션으로 이동하고 싶습니다. 목표는 구매형 SaaS[서비스형 소프트웨어] 의존도를 낮추는 것입니다."

궁극적으로 미쿨라는 이 노력들이 전체 제조 비용을 줄여 그 절감분이 소비자들에게 전달되게 하기 위함이라고 말했습니다.

구글의 경쟁 데이터 거인 둘, 아마존(Amazon)과 마이크로소프트(Microsoft)도 제조업체들에게 클라우드 호스팅과 소프트웨어 솔루션을 제공합니다.

"산업용 IoT 밖에 있던 많은 플레이어들(구글, 마이크로소프트, 아마존 등)이 소프트웨어 강점을 활용해 전통적인 산업용 사물인터넷 강자들 일부를 대체할 잠재력을 인식하고 있습니다."라고 미쿨라는 말했습니다.

이 기술 거인들은 예전의 포드, GM, 크라이슬러를 지칭하던 '빅3'처럼 '새로운 빅3'를 구성합니다. 기술 거인들의 차량 제조사 등 대상 산업용 소프트웨어는 디지털 트윈, 예지보전, 머신 비전 품질 검사, 자율 운영 등 인더스트리 4.0의 구성 요소와 목표를 돕습니다.

이 기술 거인들이 데이터와 소프트웨어 전문성을 활용해 인더스트리 4.0의 일부가 되는 동안, 그들 역시 물건을 만들며 도메인 지식을 가지고 있습니다.

'미친' 공급망

"우리는 아마도 세계에서 가장 큰 제조 기업 중 하나일 겁니다."라고 구글 클라우드 제조 및 산업 부문 글로벌 매니징 디렉터 도미닉 위(Dominik Wee)는 말했습니다. "구글은 미친 듯이 깊고 복잡한 공급망을 가지고 있습니다. 어떤 글로벌 제조 기업만큼 복잡한 공급망을 가졌습니다."

회사는 데이터 센터용 컴퓨팅 하드웨어를 만들고 자체 컴퓨터 칩을 설계합니다. 소비자 측면에선 전화기와 TV에 스마트 기능을 추가하는 크롬캐스트 동글을 만듭니다.

구글은 20년 전 회사 시작 때부터 제조업체였지만, 2018년 토마스 쿠리안(Thomas Kurian) 구글 클라우드 사장 영입 때 타사를 위한 제조 서비스에 대대적 투자를 시작했다고 위는 말했습니다. 쿠리안은 이전에 오라클에서 22년 일했습니다.

제조가 디지털화되면서 구글이 소비자 시장을 위해 개발한 방법론들이 산업에 관련되게 되었다고 위는 말했습니다. 그는 이전 반도체 산업에서 산업 엔지니어로 일했습니다.

"우리는 일반적인 산업 엔지니어가 사용하기 매우 어려웠던 기술들, 주로 분석과 AI 영역이 쇼플로어에서 아주 쉽게 사용될 수 있는 시점에 와 있다고 믿습니다."라고 그는 말했습니다. "우리의 경쟁적 차별화가 바로 거기에 있다고 믿습니다."

위는 쿠리안 하에서 구글이 제조 기술에 한 일이 이전 소비자 측에서 했던 일을 모방한다고 말했습니다: 너무 쉽게 만들어서 당신이 그걸 하고 있다는 사실조차 모르게 만드는 것.

구글 클라우드의 비전 검사(Vision Inspection)를 사용한 품질 검사가 좋은 예라고 그는 말했습니다.

"머신 비전이 매우 진보해 품질 검사에 많이 쓰이므로, 우리는 쇼플로어 맥락에서 머신러닝을 배포하고 아주 적은 이미지로 이걸 하는 것을 매우 쉽게 만들었습니다. 프로그래머나 머신러닝 전문가가 될 필요 없습니다."라고 위는 말했습니다. "말 그대로 포인트 앤 클릭입니다."

그는 기업들이 비전 검사를 파일럿으로 테스트한 후 확장하는 것이 얼마나 쉬운지 지적했습니다: "방법론을 전파하기 위해 구글 누구나 XYZ 회사를 데려올 필요 없습니다. 공장 안 사람들이 할 수 있습니다. 이게 큰 해방입니다. 머신러닝이 판타지에서 제조 현장 광범위한 사용으로 이동하는 지점입니다."

사용 편의성이 회사의 경쟁 우위라고 위는 말했습니다.

"파일럿 갭(pilot gap)에 대해 이야기합니다."라고 그는 말했습니다. "많은 기업들이 머신러닝, 증강현실, 예지보전을 시도했고, 글로벌 제조 발자국 중 한 지점에서 한 부분에 대해 했고 많은 일이었습니다. 매우 전문적인 사람들이 필요했지만 결코 확장하지 못했습니다."

사용하기 쉬운 것 외에도, 구글 클라우드는 오픈소스 소프트웨어를 사용해 제조업체들의 선택권을 열어둔다고 위는 말했습니다.

구글은 또한 자사 분석과 AI의 강점이 비교 불가하다고 주장합니다: "데이터 처리를 20년 이상 존재의 핵심으로 삼은 회사로서, 우리보다 그걸 더 잘 이해하는 회사는 없다고 주장합니다."라고 그는 말했습니다. "쇼플로어로부터 어떤 맥락이든 엄청난 양의 데이터를 다루어야 한다면, 우리가 그 일을 할 적임자라고 주장합니다."

인력 전환

마이크로소프트 제조 산업 CTO 인드라닐 서카(Indranil Sircar)는 아마 위와 정중히 의견이 다를 것입니다.

"마이크로소프트 클라우드 포 매뉴팩처링(Microsoft Cloud for Manufacturing)은 고객이 기업을 재구상하고, 더 민첩한 공장을 만들고, 더 회복탄력적인 공급망을 구축하며, 인력을 전환하도록 도울 것입니다."라고 그는 말했습니다.

서카는 마이크로소프트에 거의 10년 있었습니다. 그 전엔 휴렛팩커드(Hewlett-Packard)에서 20년 이상 일했습니다.

구글과 마이크로소프트 모두 제조업체들이 기계에서 데이터를 수집하고 분석하도록 돕지만, 서카는 자사 서비스의 인력 관련 구성 요소(홀로렌즈 2를 사용한 AI와 혼합 현실 포함)가 구글과 아마존뿐만 아니라 전통적인 산업 소프트웨어 솔루션 제공업체들과의 진정한 차별화 요소라고 말했습니다.

예를 들어, 메르세데스 벤츠 USA는 마이크로소프트의 리모트 어시스트(Remote Assist)를 사용합니다. 컴퓨터에 있는 사람이 홀로렌즈를 쓴 사람을 원격으로 돕게 합니다.

마이크로소프트 웹사이트 영상에서 메르세데스 벤츠 코럴 게이블스의 중앙 진단 기술자 에드가 캄파나(Edgar Campana)는 "그냥 쓰고 즉각 지원을 받을 수 있습니다. 제가 보는 걸 가리켜 줄 수 있습니다. 원을 그릴 수 있고, 선을 그을 수 있습니다. 핸즈온입니다. 말 그대로 바로 거기에 있습니다. 실시간으로 차량을 보며 그들과 대화할 수 있습니다. 매우 직관적입니다."라고 말했습니다.

리모트 어시스트가 양방향으로 대화할 수 있는 반면, 혼합 현실 가이드 솔루션(Mixed Reality Guides Solutions)은 단방향으로 훈련생들이 홀로그램과 단독으로 또는 물리적 객체와 결합해 상호작용하게 합니다.

"에어버스(Airbus)가 좋은 예입니다."라고 서카는 말했습니다. "제조 라인에서 가이드를 사용해 작업자들이 케이블링 오버레이와 어떻게 맞춰야 하는지 매우 빠르게 보게 합니다."

3D 환경은 실제 훈련이 제공할 수 없는 기능들을 제공합니다. 예를 들어 어떤 각도에서든 3차원으로 요소들을 볼 수 있는 능력.

에어버스 설계자들은 설계를 가상으로 테스트해 조립 라인 준비 여부를 확인할 수 있습니다.

마이크로소프트는 홀로렌즈 2와 서피스 허브(Surface Hub, 비즈니스용 인터랙티브 화이트보드)를 제조합니다. Xbox 비디오 게임 콘솔과 서피스 터치스크린 PC 같은 물리적 제품들을 판매합니다.

여전히 "우리가 말하는 제조는 많이 아웃소싱되었지만... 우리는 설계부터 부품 조달, 조립 라인 테스트까지 전체 생산 라인을 확실히 관리합니다."라고 서카는 말했습니다.

클라우드 데이터 측면에선 회사가 인프라 엔드투엔드 제조를 관리합니다.

마이크로소프트의 산업 첫 애플리케이션은 2002년, 다이내믹스 AX(Dynamics AX)라는 ERP 소프트웨어였습니다. Azure IoT는 2016년 출시되었습니다.

또한 2016년, 마이크로소프트는 독일 정부 이니셔티브인 플랫폼 인더스트리 4.0(Plattform Industrie 4.0)에 참여 초청받았습니다.

마이크로소프트는 BMW와 함께 오픈 제조 플랫폼(OMP) 컨소시엄을 공동 설립했습니다. OMP는 공통 오픈 데이터 모델을 촉진합니다. 비즈니스 및 분석 애플리케이션이 사용할 공유 데이터 언어입니다.

아마존과 같은 기술 사용

아마존닷컴(Amazon.com)은 제조보다 판매로 더 유명합니다. 하지만 킨들(Kindle), 에코(Echo) 기기 등 소비자 제품을 만듭니다. 인프라를 돌리는 하드웨어의 큰 비율과 자체 컴퓨터 칩도 만듭니다.

AWS(아마존 웹 서비스)는 2020년 산업용 라인을 론칭했습니다. IoT, AI, 머신러닝, 분석, 에지 솔루션 제품과 서비스를 포함합니다.

"이 라인은 AWS와 AWS 파트너 네트워크의 '새롭고 기존 서비스 및 솔루션들로, 산업 현장의 [소프트웨어] 개발자, 엔지니어, 운영자들을 위해 특별히 구축되었습니다.'라고 AWS 스마트 팩토리 및 인더스트리 4.0 글로벌 비즈니스 개발 책임자 더글라스 벨린(Douglas Bellin)은 말했습니다. "종합적으로 이들은 데이터 수집, 저장, 분석, 통찰을 허용하는 모듈러 접근법을 제공합니다."

그런 향상을 만드는 과정은 데이터 수집과 면밀한 조사로 일찍 시작하며, AWS는 그 모든 '0'들과 '1'들을 길들이는 여러 방법을 찾아냈습니다.

"소프트웨어와 데이터 레벨에서 시작하면 업계에서 사용되는 350개 이상의 서로 다른 프로토콜이 있습니다."라고 2017년 AWS 합류 전 시스코(Cisco)에서 10년 이상 일한 벨린은 말했습니다.

AWS 룩아웃 포 이큅먼트(Lookout for Equipment)는 기존 센서의 과거 장비 데이터와 과거 유지보수 이벤트 정보를 사용해 해당 기계의 정상 행동 패턴을 추적하는 맞춤형 머신러닝 모델을 구축합니다. 운영 데이터가 알려진 정상에서 벗어나면 룩아웃 포 이큅먼트가 알림과 대시보드를 통해 적절한 사용자에게 편차를 플래그합니다.

또 다른 제품, AWS IoT 사이트와이즈(SiteWise)는 산업 시설에서 흔히 발견되는 데이터베이스에서 데이터 추출을 단순화해 단일 데이터 소스를 구축하고, 데이터를 로컬이나 클라우드로 전송하며, 사용자와 애플리케이션이 쉽게 접근할 수 있게 구조화합니다. 애플리케이션 프레임워크는 종합 설비 효율(OEE) 같은 일반적인 산업 성과 지표 계산을 허용합니다. 또한 여러 산업 시설 전반의 운영을 모니터링하고, 산업 장비 데이터를 분석하며, 비용이 많이 드는 장비 이슈를 예방하고, 생산 공백을 줄입니다.

데이터 표준화 외에도, 스마트 팩토리 생성 시 또 다른 흔한 허들은 레거시 장비 통합입니다. PLC가 장착된 모든 공작 기계는 데이터를 내놓겠지만, 현대 기계에 비하면 미미할 것입니다. 대응해 AWS는 일부 기계 파라미터를 추적하는 데 필요한 하드웨어를 추가할 수 있는 파트너들을 두고 있습니다. 또한 회전 장비용 저비용 진동 및 온도 센서인 아마존 모니트론(Amazon Monitron)을 자체 개발했습니다.

아마존 모니트론은 산업 장비(모터, 펌프, 기어박스 등)의 센서 신호를 분석해 예지보전을 가능하게 하는 머신러닝 기반 장비 상태 모니터링 서비스이기도 합니다.

완전 관리형 엔드투엔드 시스템으로, 진동과 온도 데이터를 캡처하는 센서, 데이터를 AWS 클라우드로 자동 전송하는 게이트웨이, 설정·분석·비정상 기계 행동 알림용 모바일 앱을 포함합니다.

"아마존 모니트론은 아마존에서 사용되는 같은 기술에 기반하며, 20년 이상 이상 탐지 경험을 활용해 모델 정확도를 더욱 개선합니다."라고 벨린은 말했습니다.

아마존 모니트론으로 신뢰성 관리자들은 개발 작업이나 전문 훈련 없이 몇 시간 만에 장비 상태 추적을 시작할 수 있습니다. AWS에 따르면.

제조업체들은 아마존 모니트론을 사용해 예지보전을 가능하게 하고, 장비를 원격 모니터링하며, 접근 불가능한 장비 상태를 추적할 수 있다고 벨린은 덧붙였습니다.