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제조공장, 미래 기술을 만나다!…‘Future Factory Conference’ 개최

입력 : 2019.12.07 01:47

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[첨단 헬로티]


스마트공장 핵심 기반 기술과 고도화된 스마트공장 운영 설계 기술에 대한 연구 기반 조성 확대를 위한 우수 논문 발표와 스마트공장 핵심 기반 기술을 데모공장에 활용한 우수 프로젝트 결과물 공유 및 미래 스마트공장을 진단해 보고 준비해 볼 수 있는 자리가 마련됐다.


‘Future Factory Conference’(이하 퓨처 팩토리 컨퍼런스)가 이달 6일 서울 더케이호텔 별관 2층 금강홀에서 개최했다. 또한 같은 호텔 1층 한강홀에서는 ‘스마트공장 운영설계 전문인력 양성사업 성과발표회 & 우수논문경진대회 2019’가 동시 진행됐다.


이번 컨퍼런스는 산업통상자원부, KIAT,  한국산업기술평가관리원 주최, 스마트공장운영설계 전문인력양성사업 컨소시엄, 한국스마트제조산업협회, 한국산업기술대, 경희대, 충북대, 동아대, 성균관대, 전자부품연구원, 한국생산성본부, 스마트제조혁신추진단이 주관했다.


한국스마트제조산업협회 이길선 국장의 개회사로 시작한 이번 컨퍼런스의 첫 발표는 마이크로소프트 이건복 상무의 'AI와 IoT 기술을 이용한 제조산업의 혁신사례' 발표로 시작됐다.


▲ 마이크로소프트 이건복 상무


마이크로소프트 이건복 상무는 빠르게 변화하는 소비자의 요구에 대해 기업들도 발맞춰 가고 있으며 현재의 기술은 많은 혁신을 가져오고 있다며, 홀로렌즈(HoloLens) 2를 착용함으로써 작업자는 두 손을 자유롭게 사용하면서 원거리의 전문가로부터 문제 발생시 즉각적인 도움을 받을 수 있는 혼합현실(MR) 기술 구현이 가능하다고 전했다.


이어 “예를 들어, 신입사원이 공장의 수많은 밸브의 종류와 작동원리를 기업하는데는 많은 시간이 걸린다. 그런데 작업에 바로 투입할 수 있도록 이러한 혼합현실과 홀로렌즈를 사용한다면 보다 쉽게 작업을 수행할 수 있을 것이다.”거 덧붙였다.


이건복 상무는 현재의 공장은 MR은 물론 IoT를 기반으로 인공지능(AI) 기술 도입으로 많은 시간이 소요되거나 장치의 고장발생으로 작업을 정지하는 일을 막을 수 있는 수준까지 올라섰다며 금을 채취하는 뉴크레스트를 비롯해 존슨콘트롤, 롤스로이스 등 해외 기업들의 사례뿐만 아니라 국내에서 많은 기업들이 센서 데이터를 통해 IoT 예지보전(Predictive Maintenance)을 구현하고 있다고 소개했다.


▲ 카이스트 한순흥 교수


카이스트 한순흥 교수는 ‘국제 표준에 기반한 스마트 플랜트’에 대해 발표했다.

한순흥 교수는 “플랜트는 수 십 만 개의 기자재로 구성되는데 수 천 개의 벤더들을 통해 제작, 구매, 설치하게 된다. 최근에는 플랜트의 건설 프로젝트에서 점점 더 많은 수의 주문자( owner operatior)들이 디지털 트윈에 버금가는 수준의 디지털 플랜트 모델의 제공을 계약 조건에 포함하고 있는 추세이다.”고 말했다.


그는 “해양 플랜트는 오일이나 가스 생산하는 플랜트이다. 해양 플랜트는 물 수심 1만 미터 아래에서 땅 아래를 드릴로 뚫어 원유를 채굴하게 된다. 그런데 이 때 물도 섞여있고 흑도 섞이게 되어 이를 걸러내어 원유를 만들어내게 된다. 또한 오일과 가스이기 때문에 작업장은 사고가 날 가능성이 매우 큰 반면, 고스펙의 엔지니어가 필요하다. 때문에 디지털 트윈이 절실한 산업 중 하나로 앞으로 이 부분은 더욱 가속화되어 원거리에서 현장을 관리할 수도 있게 될 것이다.”고 전망했다.


▲ 인텔 이주석 전무


인텔 이주석 전무는 ‘스마트 팩토리 & 워크로드 컨설리데이션(smart factiory & workload consolidation)’이라는 제목으로 “인공지능을 도입되는 과정에서의 데이터를 어떻게 활용하는지의 여부, 어떻게 해석해야 할지 여부, 데이터를 모은다고만 해서 되는 것도 아니다. 빨리 처리해야 하는데 데이터 포인트가 워낙 많다. 지금까지는 분석 정도에 머물렀다면 어떠한 일이 앞으로 일어날지 예측하고 기업 경쟁력을 높이는데 목적을 두어야 한다. 그런데 이러한 결과를 내는 것이 쉬운일은 아니다.”고 지적했다.


이어, “측정 데이터 포인트가 장비 하나만 400개 정도이다. 모든 데이터를 수집해서 장비교체 주기를 찾는 것이 쉽지 않다는 것이다. 그래서 이러한 예측정확도가 50~60% 정도이다 보니 사업장에서 장비를 교체해야 할지 말지 고민하게 된다.”고 덧붙였다.


그는 “물론 잘 정제된 데이터를 가지고 분석을 한다면 정확도거 96~97% 나오지만 현실은 그렇치 않다. 한 장비를 테스트하는데 예측정확도를 내기가 쉽지 않다. 또한 데이터는 전처리하는데 엄청난 시간이 소요된다. 데이터분석자들도 센서들이 가지고 있는 특성에 대해서는 문외한이기 때문에 그 장비센서 전문가를 통해 데이터 해석의 참고자료를 받아야 정확한 분석이 가능해진다.”고 언급했다.


더불어, 데이터 수집을 통해 인사이트를 도출하고 생산성을 높이는 것과 함께 보안(시큐리티)에 대한 부분도 매우 중요해질 것이다고 전했다.


▲ 마크베이스 이풍연 부사장


마크베이스 이풍연 부사장는 ‘급증하는 IoT 센서 데이터 어떻게 해결할까?’라는 제목으로 “IoT의 기본은 센서이고 센서가 발전하면서 인더스트리 3.0시대에서 4.0시대로 발전하면서 IT에 포함되지 못했던 부분이 센서의 부착하면서 데이터가 생산되면서 IT화되기 시작했다.”고 말문을 열었다.


이어 “여기서 제일 중요한 것이 IT화되면서 발생되는 데이터를 스마트 팩토리를 하면서 예지보전 모델링을 어떻게 할 것인지에 대해 많은 관심을 가지고 있다. 현재 상황 모니터링과 함께 예지보전은 점점 더 중요해지고 있다.”고 덧붙였다.


이풍년 부사장은 “과연 오픈소스가 답인가? 오픈소스도 안정도화된 것도 있지만 스마트 팩토리 분야에서는 아직 안정화되지 않아서 상용소프트웨어를 사용하는 것에 비해 시간이 많이 걸리고도 해결하지 못할 수 있다.”며 “센서데이터는 시계열 DB에 넣는 것이 답이라고 생각한다.”고 강조했다.


▲ 네스트필드 기술연구소 송원석 연구소장


‘OPC UA 기반의 산업용 IoT’는 제목으로 네스트필드 기술연구소 송원석 연구소장의 발표가 이어졌다.


송원석 연구소장은 “스마트공장은 인포메이션모델(Information model) 또는 에셋(Asset)이라는 표현을 사용하고 있다. 인더스트리 4.0에서 가장 중요한 것은 인포메이션이며 데이터모델이다. 스마트 팩토리의 상위 영역에서 OPC UA가 표준처럼 사용되고 있고 현재, 앞으로 통신 분야에서는 TSN와 5G가 가장 주목받는 기술이라고 할 수 있다.”고 발표했다.


한편, 1층에서는 ‘스마트공장 운영설계 전문인력 양성사업 성과발표회 & 우수논문경진대회 2019’가 진행됐다. 이곳에서는 우수논문경진대회에서 산업통상자원부장관상, 스마트공장추진단장상, 한국생산성본부회장상, 한국스마트제조산업협회장상, 전자부품연구원장상을 받은 수상작들을 비롯해 ’18년 우수논문포스터, 국산업기술대학교, 충북대학교, 경희대학교, 동아대학교, 성균관대학교의 전문 인력양성사업 성과 발표가 전시됐다.



/김원정 기자(etech@hellot.net)

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