[안동희의 스마트팩토리 이야기] (1) 스마트팩토리와 산업용 IIoT 기술

스마트팩토리는 기계-전기-전자-통신-전산기술이 모두 요구되는 산업 기술 통합이자 데이터의 흐름과 통찰력 그리고 표현 기법이 결합된 종합 예술이다. 그러므로 전문 분야 엔지니어들의 협업이 요구되며 솔루션 개발부터 POC 또는 파일럿 테스트를 통한 검증, 실제 생산라인에서의 실증사업 등을 거친 후 확산까지 긴 시간과 많은 전문인력이 요구된다. 그러나 다행스러운 점은 이미 많은 요소 기술들이 고도화되었고 점차 전문업체와 신규 스타트업들에 의해 각 산업분야에서 요구되는 솔루션들이 패키지화되고 있으며, 글로벌 기업들의 클라우드 플랫폼 경쟁과 이동통신사들에 의해 IoT 전용 통신 인프라가 갖춰지면서 스마트공장 구축을 위한 제반 여건이 구비되고 있다는 점이다. 이제는 다양한 제조환경에 맞게 솔루션들을 어떻게 조합 최적화해 효과를 극대화할 수 있느냐가 관건이다.

스마트팩토리는 원자재 수급부터 제조 및 유통 그리고 소비자 성향의 피드백까지 넓은 범위의 인사이트를 포함하지만, 스마트공장으로 대변되는 생산 현장의 스마트팩토리화의 근간은 ‘현장 데이터와 분석’이라고 할 수 있다. 이를 위해 ‘센서-게이트웨이-엣지컴퓨팅-인터넷-클라우드-머신러닝’과 같은 IoT 기술이 적용되고 있다. 한편, 개인 및 상업용과는 구별되는 산업용 IIoT(Industrial Internet of Things)는 디바이스 측면에서는 신뢰성과 가용성이 요구되며, 데이터 분석 및 서비스 측면에서는 정확도와 실시간성이 수반되어야 한다. 데이터의 단순 가공 표현 외 머신러닝과 다양한 알고리즘에 의한 분석이 요구되며 산업 분야별로 고객사별로 상이한 기술들의 융합설계로 투자 대비 효과를 극대화할 수 있다.

스마트팩토리는 업무 전산화용으로 발전된 IT(정보통신기술)와 공장자동화 기반의 OT(운영기술)의 융합이다. 사람이 일하는 거주환경에서 사용되는 일반적인 IoT 디바이스와 달리 산업 현장 OT용 디바이스는 내부식성과 더불어 방수방진을 위한 IP6x 등급과 전자파 및 임펄스 노이즈 및 충격이나 진동에 견딜 수 있는 가혹 환경 설계가 적용되어야 한다. 센서는 공인 인증이 기본이고 정확하게 검-교정되어야 하며, 게이트웨이는 현장 설비 연동을 위한 다양한 필드버스 프로토콜과 아날로그 또는 접점센서 연동을 위한 산업표준 AI(Analog Input, DI(Digital Input) 인터페이스를 갖추어야 한다.

생산량, 가동률, 설비 여지보전 및 생산환경 감시 등을 위해서는 이에 걸맞은 다양한 센서를 통한 데이터 수집이 이루어져야 한다. 이미 산업현장은 PLC 중심으로 센서와 엑츄에이터와 같은 수 많은 자동화 요소들이 운용되고 있으며 이들은 4-20mA, 0~5V 등 어느 정도 표준화가 되어 있다. 온습도, 가스농도, 압력, 거리, 근접, 진동, 소음, 거리데이터 등을 수집하기 위한 고전적인 센서들은 점차 아날로그 시그널을 수치 데이터로 변환하기 위한 컨버터와 필터가 내장된 MEMS 방식이 보편화되고 있으며 일부는 현장에서 분석 후 결과를 전송하는 방식으로 발전되고 있다. 어떤 센서와 기술을 선택하느냐는 IIoT 개발자들의 고민이다.

산업 현장은 수많은 기계와 전기설비들이 군집되어 운영되기에 무작위 전자파와 펄스 노이즈를 고려해야 한다. 그러므로 센서 네트워크를 시공할 때 차폐가 잘 된 통신케이블로 가설하거나 전파 간섭 등을 회피할 수 있는 무선네트워크 기술이 적용되어야 한다. 한편, 설비의 잦은 이동과 케이블 포설이 어려운 여건 및 통신 기술의 발전으로 무선센서 네트워크가 주로 채택되고 있다. 개인 휴대장치간 통신을 위해 사용되던 블루투스와 홈네트워크를 구성하던 지그비(ZigBee)가 결합된 기술이 ‘장거리 저전력 무선 메시 쓰레드’란 이름을 달고 약진하고 있다. 배터리 사용을 최소화하며 얼마나 더 멀리 많은 노드가 정확하게 데이터를 전송하는가 산업용 무선망의 경쟁 기술이다.

실제는 제조업 경영자나 관리자가 이렇게 다양한 스마트팩토리 기술을 모두 검토하기는 어려운 것이 현실이며 이것이 유능한 컨설턴트나 다양한 경험을 보유한 전문업체와의 협력이 필요한 이유이기도 하다. 스마트팩토리는 자동화가 아니다. 제조에 수반되는 다양한 데이터들을 경영 차원에서의 생산 원가절감 및 생산설비 운영관리 그리고 고객과의 교감 관점에서 분석 적용해 대외 경쟁력을 극대화하는 차원의 경영지원 도구이다.

울랄라랩 안동희 상무