스마트 팩토리와 현장 개선

엄주선 포스코 인재창조원 교수·컨설턴트

18세기 증기기관의 발명으로 촉발된 산업혁명은 기존의 수공업 중심으로 소량생산 하던 제조업을 기계를 활용한 대량생산 체계로 완전히 전환시켰다. 이후 사람은 표준화 단순화된 동작을 반복하며 벨트 컨베이어에 붙어서 조립하는 포드생산방식으로 생산성이 향상되어 대량생산은 더욱 가속화되고 발전한다. 결국 이렇게 산업혁명으로 확산된 대량생산은 소비보다 많은 생산을 유발하여 제품이 남아돌아 팔리지 않게 된다. 결국 경쟁력이 없는 회사는 이익이 줄고 살아남지 못하게 된다.

그래서 대량생산을 하면서도 이익을 창출하기 위해 필요한 물건을 필요한 때 필요한 양 만큼 생산한다는 사상으로 고객이 주문한 물건만 후공정인수방식으로 생산하도록 만들어진 것이 도요타생산방식이다. 이는 수요를 예측하고 대량으로 제품을 생산하여 저장해두는 과잉생산의 낭비를 없애고 앞 공정은 후공정에서 필요로 하는 물건만을 생산하도록 함으로써 공정 내 재고를 줄이고 생산 시간을 단축하여 원가를 낮추었다.

1970년대 1,2차 오일 쇼크로 많은 제조업이 도산하는 시기에도 도요타가 지속적인 이익을 창출하자 미국의 MIT공대에서 이를 연구하여 탄생한 것이 린생산방식이다. 이는 재고를 최소화하고 고객의 수요에 따라 생산을 조정하여 불필요한 비용이 발생하지 않도록 낭비없이 생산하는 시스템을 의미한다. 이후 맥도날드, 보잉, 삼성, 기아 등 유수의 기업들이 린생산방식을 도입하여 더 많은 수익을 창출하였다.

2011년 독일이 자국의 기초기술과 자동화, 통신, 인공지능 클라우드 소싱 등의 기술을 통합하여 인더스트리 4.0으로 발표한 것이 스마트 팩토리(Smart Factory)이다. 현재는 더욱 발전하여 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 로봇 기술을 활용하여 고객이 주문한 제품을 편차없이 유연하게 생산하기 위한 수단이며 제조원가를 절감하여 더 많은 이익을 내기 위한 생산방식이다.

스마트 팩토리는 생산라인을 가동하여 제품을 생산하기 위해 각종 센서에서 얻어지는 데이터로부터 출발한다. 생산과정에서 측정된 데이터는 실시간으로 플랫폼에 저장되고 자동으로 생산하기 위해 만들어진 예측 모델과 알고리즘을 통해 선행제어 이상과 예방 조치 하는 방법을 스스로 학습하여 수준을 높여간다. 이 과정에서 가장 중요한 것은 정확하고 편차 없는 데이터의 측정이며 현장직원들이 참여해야하는 부분이다.

지금까지 현장 직원들의 개선 활동이 설비를 닦고 조이고 기름치는 마이머신 활동을 통해 고장을 예방하여 필요할 때 정상적으로 가동하게 하였다면 스마트팩토리에서는 기존의 활동에 현장 설비에 설치된 각 종 센서가 고장없이 정확한 검출을 할 수 있도록 센서 주변의 환경개선과 정도 향상 활동을 추가해야 한다.

아무리 지능화된 예측모델과 알고리즘이라도 측정되는 센서가 에러를 일으키거나 측정값이 정확하지 않으면 무용지물이 된다. 생산라인은 적게는 수백 개 많게는 그 수를 정확히 셀 수 없을 정도로 많은 센서에 의해 데이터가 측정된다. 향후 스마트 팩토리가 발전하면 할수록 이러한 센서의 중요성은 더 커지므로 센서에 대한 개선 활동도 함께 병행되어야 하는 이유이다.