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[공장, 디지털 트윈을 입다-③] 제철 스마트 플랫폼으로 프로세스 개선…공장 운영과 관리 모두 해결

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[첨단 헬로티]

 

디지털 트윈을 하는 이유는 크게 2가지이다. 문제를 해결할 것인가, 또는 프로세스를 개선할 것인가인데, 현대제철은 프로세스 개선에 중점을 뒀다. 즉, 제조 현장에서 문제 해결보다는 공장을 지금보다 어떻게 잘 움직이게 할 것이냐에 초점을 둔 것이다. 현대제철은 제철 스마트 플랫폼을 만들어 2년 동안 디지털 트윈을 구축해왔다. 지난 9월 3일 한국기술센터 국제회의실에서 열린 ‘디지털 트윈 활용 및 표준화 워크숍’에서 현대제철 이정한 박사가 제철 스마트 플랫폼을 활용한 디지털 트윈 시범 구축에 대해 강연한 내용을 정리했다. [편집자주]

 

 

▲ 제조 현장에서 디지털 트윈은 문제 해결보다는 공장을 지금보다

어떻게 잘 움직이게 할 것이냐에 초점을 두기 때문에 현대제철은

프로세스 개선에 중점을 뒀다.


현재제철이 디지털 트윈을 구축하면서 가장 어려웠던 점은 스마트 공장과 자동화 공장의 차이점이 뭐냐는 것이었다. 스마트 공장을 위한 솔루션만을 놓고 보면 자동화 공장과 큰 차이는 없다. 그러면 이 둘의 차이점은 무엇인가. 현대제철 나름대로 정의하면, 자동화 공장은 자동화 시스템, 로봇 등 하드웨어적으로 자동화를 하는 반면, 스마트 공장은 하드웨어만이 아닌 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 들어가 있는 공장을 의미한다.


그러다 보니 추구하는 방향도 달라진다. 자동화 공장은 어떤 문제가 생기면 다음에 재발이 안 되도록 방지하고 무인화를 통해 원가절감을 이루는 것이 목적이지만, 스마트 공장은 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등을 통해 생산성 향상은 물론, 예지정비를 가능하게 한다, 현대제철은 조업에 대한 상황을 좀 더 빨리 알고 사전 대응이 가능하도록 예지정비에 치중해서 진행했다.

 

디지털 트윈을 하는 2가지 이유

 

현대제철이 디지털 트윈을 하는 이유는 크게 2가지이다. 문제를 해결할 것인가, 또는 프로세스를 개선할 것인가인데, 이것을 해결하기 위해서는 디지털 트윈 개념이 필요하다. 디지털 트윈을 통해 데이터를 획득하고 분석한 다음 알고리즘을 개발하여 적용해서 시뮬레이션을 한다. 제조 현장에서 디지털 트윈은 문제 해결보다는 공장을 지금보다 어떻게 잘 움직이게 할 것이냐에 초점을 두기 때문에 현대제철은 프로세스 개선에 중점을 뒀다.


프로세스 개선은 공장 운영 측면과 공장 관리 측면 2가지로 또 나눠진다. 공장 운영의 경우, 설비는 공장에 있으나 운전은 원격에서 할 수 있는 시스템들이 많이 만들어지고 있다. 실제로 서울에서도 지방에 있는 공장 상태를 볼 수 있다. 문제는 지금 공장에서 무슨 일이 일어나고 있고 무슨 일이 있었는지 상시 알고 싶다는 것이다. 공장 관리 측면에서는 정비 인원이 충분한지, 아니면 필요한 자재들이 제때 와 있는지, 그리고 설비보전은 이상이 없는지 등 필요 관련 정보를 신속히 알고 싶어 한다.


그래서 현대제철은 원격에서 원하는 정보를 빠르고 쉽게 조회 가능하도록 데이터 통합 수집이 가능하고 타 시스템과 연계 기능은 물론, 설비의 일상 유무를 사전에 감지할 수 있도록 인자 분석과 자가 학습이 가능한 AI 기능의 스마트 플랫폼을 만들었다. 이 플랫폼은 웹 기반의 인터넷과 같은 개방형 시스템을 활용할 수 있도록 보안 기능도 완비했다.


스마트 플랫폼의 개념을 살펴보면, 기존 공장은 레빌0에서 레벨3까지 모든 시스템이 구분되어 있으며 수직체계로 되어 있다. 그리고 그 목적은 생산을 위한 시스템이다. 그런데 레벨3까지 데이터는 못 건드린다. 왜냐하면 데이터는 생산설비에 관여되어 있기 때문에 레벨1이나 레벨2에서 누군가가 악의적으로 데이터를 변경시켜버리면 생산계획에 차질을 빚을 수 있다. 또는 레벨3에서 실적을 누군가가 조절하고 과도 계산할 수 있어 이 부분의 데이터는 거의 못 가져간다고 보면 된다. 그래서 현대제철에서는 생산을 위한 데이터는 버려두고 그 데이터를 그대로 카피했다. 그리고 카피한 데이터는 빅데이터를 통해 분석하고 거기에서 생긴 룰을 학습시켜서 예측해주는 시스템을 이원화시켰다. 즉, 하나는 기존 생산 시스템이고, 다른 하나는 IoT, 빅데이터, 머신러닝, CPS까지 들어가 있는 새로운 시스템을 제안했다.


또한, 현대제철은 이번에 디자인 설계까지 들어갔다. 트랜스미터, PLC, QMS/MES 같은 시스템에 있는 모든 데이터를 카피하고, 그런 다음 실제 공장과 똑같이 HMI 화면을 더 만들었다. HMI 화면에서는 생산 시스템에 영향 없이 공정 및 품질 데이터를 누구나 상시 확인이 가능하다. 그 화면을 통해서 빅데이터 영역으로 넘어가면 분석하고 테스트할 수 있다. 현대제철에는 이런 모델링이 되어 있으며, 제품 생산이 되고 있다.

 

 

▲ 현대제철 이정한 박사는 “현대제철은 공정 및 품질 데이터를 상시 확인이

 가능한 HMI 화면을 개발하여, IoT 서버에서 주요 공정 인자에 대한 실시간 조회,

 추출, 알람 기능을 구현했으며, 이상 발생 시 즉각 조치 및 원인 조사 시간 단축으로

 인해 공장 운영 효율화를 증대했다”고 말했다.

 

현대제철의 디지털 트윈 사례

 

현대제철이 2년 동안 구축한 디지털 트윈 데모 시스템을 소개하겠다. 현대제철이 만든 플랫폼 설계는 이렇다. 철분할 제어 시스템에 있는 데이터들을 모두 IoT 서버라는 곳에 넣고 빅데이터, 머신러닝 서버를 통해서 예상했던 기능들을 구현했다.


동작 프로세스 및 기능을 살펴보면, 현대제철에서 만든 디지털 트윈은 시스템 및 센서에서 신호를 모두 동기화시킨다. 설비에 있는 데이터는 모두 그대로 두고 카피해서 IoT 플랫폼과 빅데이터 플랫폼, 머신러닝에 동기화시킨다. 사이버 공간과 실제 운영하는 사람들과 결합이 잘 되느냐 안 되느냐를 파악해야 하는데, 이것을 동기화 기능이라고 한다. 동기화 과정에 필요한 표준들을 찾아봤다.


표준 중에 ISO 19450, ISO 2240, ANSI/ISA-18.2, 그리고 요즘의 Automation ML까지 검토를 했는데, 전체 레이아웃의 콘셉트는 ISO 19450과 가깝다. 사이버 공간의 공장과 피지컬 공장을 서로 매칭을 시켜야 하는데 매칭이 얼마나 잘 되느냐 안 되느냐를 보려면 평가할 기준이 필요하다. 그래서 MES KPI ISO22400 표준을 가지고 공장을 평가했다. 당연히 동기화가 잘 된 공장이라면 평가가 비슷하게 나오겠지만, 다르게 나오면 동기화가 안 됐다고 본다. 또한, 동기화를 했을 때 가장 중요한 것은 발생한 문제를 어떤 식으로 대체할 것이냐인데, 데이터를 가지고 평가하기에는 데이터가 너무 커진다. 그래서 찾은 게 ISA 18.2이다.


실제로 공장을 만들어 봤다. 현대제철은 공정 및 품질 데이터를 상시 확인이 가능한 HMI 화면을 개발하여, IoT 서버에서 주요 공정 인자에 대한 실시간 조회, 추출, 알람 기능을 구현했으며, 이상 발생 시 즉각 조치 및 원인 조사 시간 단축으로 인해 공장 운영 효율화를 증대했다. 또한, 부적합품 발생 시 품질 및 제어 인자 데이터를 연계하여 체계적으로 원인 분석이 가능하도록 했다. 그리고 인공지능을 활용해 조업자 경험 인자 영향성을 정략적으로 분석하여 유관 인자를 추가 도출했으며, 품질 정보와 설비 진동 정보를 활용한 설비 이상 및 소모품 교체시기를 예측할 수 있었다.


현대제철은 지금보다 디지털 트윈을 완벽하게 구현하기 위해 향후 개발 계획으로 통합 의사 결정 가이드 시스템과 예측정비 대화형 질의응답 시스템을 준비하고 있다.


최근 사회적으로 가장 큰 이슈가 되고 있는 인구절벽의 가장 큰 문제점은 숙련도이다. 경력 30년 이상 인력이 퇴직하기 시작하면서 남아있는 인력이 그들의 전문성을 못 쫓아가고 있다. 이 시스템이 정형화되고 가이드 될 수 있다면 양질의 제품을 조업 환경에 상관없이 계속 생산해 낼 수 있을 것이다.










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