저비용 고효율 간이자동화

지금은 4차 산업혁명 시대라 불린다. 인공지능(AI)은 인간만이 할 수 있다고 여겼던 고급 판단과 예측도 대체하고 있다. ‘알파고’와 인간이 겨룬 바둑에서 그런 현상이 예상보다 빨리 온다는 징후를 읽었다.
인간 대표 이세돌은 다섯 차례의 대국 중 단 한 차례 승리라도 거뒀지만, 더 진전된소프트웨어인 ‘알파 제로’와의 대국에서는 바둑의 고수 중 누구도 적수가 되지 못했다. 인공지능이 인간의 대부분 영역에서 최고 전문가보다 더 정확하고 전문성을 갖춘 시대를 어떻게 대비해야 할까.
 
필자는 K-팝 그룹 방탄소년단(BTS)에서 이 질문에 대한 해답을 얻었다. 근래 BTS의 노래를 접하고 가사의 내용과 일체가 된 음악성에 매료됐다. 일반 팬은 물론 지식인층까지 열광케 한 BTS의 인기 비결에 의문을 갖다가 한가지 결론에 도달했다. BTS는 앨범 ‘Love  Yourself’에 실린 DNA와 Fake Love 같은 노래에서 ‘내가 보고 있는 나 자신이 진짜인가’, ‘나는 누구인가’와 같이 자기 발견에 관한 근본 문제를 다룬 사실을 특별히 주목했다.

(중앙일보 3월 11일 내용 일부)

소견)인공지능 시대에는 인간의 지식·경험과 그로부터 판단할 수 있는 것, 즉 지식기반사회의 범주를 넘어선 영역을 준비해야 한다. 지혜에 속하는 이 영역은 인공지능이 대체할 수 없기 때문이다.AI 중소기업에 적용해야

"인공지능(AI), 빅데이터 관련 산업 육성을 위한 정책 지원이 활발해지고 있다. 하지만 산업 인력들이 능동적으로 배우고 실제 현장에 적용하기엔 여러 제약과 한계가 존재한다. 수요자를 위한 맞춤형 정책이 필요하다."
장 박사는 이 자리에서 제조업 육성의 중요성을 강조했다. 코로나19 이후 각 국가별로 자국 내 제조업 기반을 마련해야 한다는 목소리가 높아졌다는 설명이다. 특히 한국은 국가 GDP 대비 제조업 비중이 27.8%로 주요 국가들 중에서도 상위를 차지하고 있다.

그는 "최소 잔량 주사기 개발 등은 제조 역량이 뒷받침됐기에 코로나19 사태에 잘 대응할 수 있었다"며 "코로나19 이후에도 국가 경쟁력 측면에서 제조업의 역할이 중요해질 것으로 예상되는 만큼 국내 기업의 경쟁력을 강화해야 한다"고 했다.
(IT조선 3월 5일 내용 일부)

소견)AI 기술 기반 산업은 AI 기술만 있어서 되는 게 아니라 특정 산업 분야의 데이터와 산업에 대한 노하우, 즉 도메인 지식이 종합적으로 어우러져야 한다.제조업 분야 경험을 가진 전문가 역량에 AI 기술 역량을 더하는 방안을 고민해야 할 때다.당연

지난달 25일 경기도 평택에 있는 콘택트렌즈 제조업체 인터로조의 제2공장. 연면적 1만579㎡(약 3200평) 크기 공장에는 자동화된 35개 생산 라인에서 갈색 컬러렌즈가 틀에 담겨 쏟아져 나왔다. 사람 대신 로봇팔이 렌즈를 틀로 옮겨 분리하고 있었다. 공장 구석에서는 직원 수십 명이 현미경같이 생긴 조사 장비로 렌즈를 검수하고 있었다. 이 업체의 노시철 대표는 “말랑말랑한 소프트렌즈 특성상 렌즈 100개를 만들면 도수가 다른 제품이 30개는 나와 이를 분류하기 위해 임직원 550여 명 중 3분의 1을 검수 인력으로 둘 수밖에 없다”며 “이 문제를 해결하고자 3월 준공하는 제3공장은 AI(인공지능)를 도입한 스마트팩토리로 건설했다”고 말했다.

소프트렌즈는 붕어빵처럼 틀에 찍어내는 방식으로 만든다. 틀(생산라인)에 입력한 도수가 얼마나 정확히 나오는지를 나타내는 것이 적중률이다. 문제는 틀과 렌즈 모두 플라스틱의 일종인 폴리프로필렌(PP) 소재라 물렁물렁하다는 것이다.

(조선일보 3월 3일 내용 일부)

소견)말랑말랑한 소프트렌즈 특성상 렌즈 100개를 만들면 도수가 다른 제품이 30개는 나와 이를 분류하기 위해 임직원 550여 명 중 3분의 1을 검수 인력으로 둘 수밖에 없다.이 문제를 해결하고자 3월 준공하는 제3공장은 AI(인공지능)를 도입한 스마트팩토리로 건설했다.AI 중소기업에 확대해야

최근 사회 전반적으로 어려운 시기다. 코로나19가 세계적으로 대유행(팬데믹)하면서 소상공인은 생존 위협을 느끼고 있으며, 기업은 산업별로 극과 극의 상황을 연출하고 있다. 이러한 경제 상황에서 미래 사회 핵심 기술로 떠오를 인공지능(AI) 기술이 회자되고 있다. AI가 최근에 나온 개념은 아니다. 학계에서 주로 연구돼 오다 최근 정보통신기술(ICT)의 급격한 발전과 더불어 전통적 개념의 AI가 아닌 인간 대신 제품 생산 활동 등에 투입돼 생산성을 높이고 여러 작업장·공간 등을 감시할 수 있는 분야 등으로 확장되고 있다.

이러한 AI의 근간에는 최근 구글을 비롯한 여러 거대 정보기술(IT) 기업이 구현하는 AI 개념인 딥러닝을 빼놓고 말할 수 없는데, 이는 인간의 뇌 구조처럼 알고리즘으로 표현해 대량의 데이터를 학습시켜 여러 가지 상황에 대응할 수 있는 기능을 만들어 내는 것이다.

(매일경제 3월 2일 내용 일부)

소견)스마트 공장은 딥러닝 같은 알고리즘과 사물인터넷(IoT)을 결합해 최적의 생산·제조 환경을 구축하는 것인데, 공정 전 단계에 걸쳐 비정상적인 사고나 병목현상을 예측하고 방지함으로써 공정을 효율화하고 불필요한 자원 소모를 최소화한다.중소기업에 저비용 AI활용에 앞장서겠습니다.

▲IoT(Internet of Things )

이번 솔루션 페어에서 특히 눈에 띄는것은 IoT 기술이었다. 최근들어 크게 이슈가 되고 있는 인더스트리 4.0, 스마트 팩토리의 혈관 역할을 하는 것이 IoT 기술이고, 그것을 진단하는 기술이 기계의 상태를 모니터링하고 데이터를 제공하는 센서(Sensor) 기술이다.도시바 기계 그룹은 IoT+M을 전시했는데, 이것은 ‘Internet of Things+ Manufacturing’의 의미로서 IoT의 기술을 제조 현장에 적용하는 선진 기술을 보여주었다.

다양한 경로로 다양한 데이터를 수집하는 기술은 대체로 많은 곳에서 개발, 생산되고 있으나 이 데이터를 적정하게 분석하느냐 하는 것은 큰 숙제로 남아 있다. 이것은 단순히 진동의 크기로 장비의 상태를 진단할수 없기 때문이다. 이 데이터의 분석에는 오랜 기간 축적된 다양한 형태의 데이터와 분석을 위한 기술들이 적절하게 접목되어야 최적의 상태를 진단하고 장비의 상태를 예측할 수있다. 여기에 최근 들어 각광을 받고 있는 AI기술을 접목해서 데이터를 해석하는 기술도 선보였다. 이것은 방대한 데이터를 기반으로한 축적된 해석기술을 바탕으로 분석이 가능한 기술이다.

도시바기계는 말단의 정보를 수집하기 위한 센서류들을 전시했고 이들의 데이터 통신을 원활하게 할 수 있는 통신 시스템과 오픈 프로토콜(Open Protocol)도 소개했다. 또한 데이터를 가공하지 않은 상태로 많은 양을 보내게 되면 데이타의 트레픽에 문제가 발생하기 때문에 데이터를 압축하는 기술, 어떤 비정상 상태에서 데이터를 보내지못하면 이를 백업해 통신 재개시 즉시 데이터를 보내는 기술, 이렇게 수집된 데이타를 분석하는 솔루션 등 다양한 제품이 소개됐다. 도시바 솔루션 페어는 누마즈 공장과 고덴바 공장에서 전시를 하는데 누마즈의 로봇, 제어 관련 전시관에서 고덴바 공장 등 다른 장소의 다양한 장비의 상태를 모니터링하고 분석하는 것을 볼수 있었다. 앞으로도 지속적인 발전을 해야하는 분야는 역시 데이터를 어떻게 해석해서 예측 할수 있느냐 일 것이다.

(로봇신문  2017.05.24  내용 일부)

소견) 최근들어 크게 이슈가 되고 있는 인더스트리 4.0, 스마트 팩토리의 혈관 열할을 하는 것이 IoT 기술이고, 그것을 진단하는 기술이 기계의 상태를 모니터링하고 데이터를 제공하는 센서(Sensor) 기술이다.사물인터넷

효성은 고객의 목소리를 기반으로 한 데이터경영을 강화하고 있다. 국내외 사업장에서 수집한 고객의 목소리를 데이터베이스화해 생산부터 판매에 이르는 전 과정에 IT 기술을 융합, 기술 혁신을 이뤄낸다는 계획이다. 조현준 회장은 올해 초 신년사에서 “고객의 목소리에 답이 있고, 가야 할 길이 있다”며 “VOC를 모아 사업의 방향을 정할 때도, 품질·생산성 향상을 추진할 때도 데이터에 기반한 경영을 치밀하게 추진할 것”이라고 강조했다.

효성은 지난 2018년부터 중국 취저우·자싱·광둥·주하이와 베트남 동나이 등에 소재한 글로벌 스판덱스 공장에 스마트팩토리 시스템을 도입했다. 생산현장에 구축된 시스템은 공정모니터링 시스템, 품질관리시스템, 스마트 IoT(사물인터넷) 등이다. 이 시스템으로 제조 전 부분의 데이터를 수집·분석하고 관리해 제조 경쟁력을 한층 높여왔다.

(조선일보 2월 26일 내용 일부)

소견)고객의 목소리에 답이 있고, 가야 할 길이 있다.VOC를 모아 사업의 방향을 정할 때도, 품질·생산성 향상을 추진할 때도 데이터에 기반한 경영을 치밀하게 추진할 것.빅데이터

포스트 코로나 시대 이후 비대면 사회로 급변하면서 시간이 오래 걸릴 것으로 예상되던 4차산업혁명에 따른 기술이 실생활 또는 산업현장에서 빨리 도입될 전망이다.

특히 IoT(Internet of Things) 빅데이터 인공지능 로봇 등 4차산업혁명의 기술은 초연결 초지능 융합화의 특성이 있어 제조산업현장 적용은 더욱 가속이 붙을 것이다. 4차산업혁명의 어원은 독일이 추진하는 제조업 재건 전략인 인더스트리 4.0에서 유래했다. 이는 IT를 활용해 생산공정의 자동화를 비롯하여 설계 개발 제조 유통 서비스에 이르기까지 전 가치 사슬을 통합하고 사이버 물리 시스템(CPS)과 결합하여 새로운 형태의 생산체제를 만드는 것으로 이미 독일 일본 미국 등 제조 강국들은 이들 기술을 적용한 기존 제조업의 스마트공장 구축에 박차를 가하고 있다.

(국제신문 2월 23일 내용 일부)

소견)생산 단계에서는 수많은 기자재를 효율적으로 공급할 수 있는 스마트 물류 시스템 실시간 생산공정을 모니터링하고 관리할 수 있는 시스템, 증강현실 기반의 검사시스템 등이 포함된 디지털 트윈(Digital Twin) 개념의 사이버 조선소를 구축함으로써 선박생산 전 과정이 실시간 관리돼 선박 원가 절감 및 산업 재해 방지 및 고품질 선박생산에 일익을 할 것이다.확대 적용해야

4차 산업혁명을 필두로 세상은 점차 디지털화되고 정보화되고 있지만, 사람들에게 필요한 것들을 만들어내는 대부분의 공장 내 생산 설비는 아직 이러한 변화를 받아들이기에 낯선 모습을 보이고 있다. 최근 1년간 지속되고 있는 코로나19 바이러스의 여파로 디지털 전환이 더욱 가속화되고 있는 가운데, 공장에서는 빠른 디지털화를 위한 최선의 선택으로 ‘스마트 팩토리’를 도입할 수 있다.

장비 제조업체 공장에서는 핵심 장비 구성품을 선택하기 쉽고 배선 및 설치가 간단 할 때 설계 효율성이 증가하고 있으며, 인더스트리 4.0 및 산업용 사물 인터넷(IIoT)과 같이 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 따라 OEM 작업 프로세스가 단순화되는 방향으로 변화하고 있다.

(ACROFAN 2월 22일 내용 일부)

소견)무선 통신으로 연결되어 실시간으로 모든 공정을 모니터링 및 분석할 수 있는 ‘스마트 팩토리’는 앞으로의 디지털화 및 정보화된 세상을 만나볼 수 있도록 도우며, 기계가 자동화 및 자율화 될 경우 공장의 가동 중지 시간과 시장 출시 시간을 단축할 수 있기 때문이다. 디지털화

미래 제조를 위한 공장프로세스에 인공지능(AI) 도입이 핵심적인 사항으로 떠오르고 있다.
이에 따라 중소벤처기업부에서는 지난해 12월, AI 제조 플랫폼(KAMP : Korea AI Manufacturing Platform)을 본격 가동했다.
이를 통해 중소 제조기업이 갖추기 어려운 데이터 저장·분석 인프라, AI 개발·활용 도구, AI 데이터셋과 표준모델, 상품화된 AI 제조 서비스, 전문가 컨설팅과 교육 서비스 등을 한 곳에 모아 중소제조업의 AI화를 지원한다는 것.

이 플랫폼의 주요 서비스는 컴퓨터수치제어장비(CNC 머신), 사출성형기 등 중소제조업에서 널리 활용되는 핵심장비 12종에 대한 AI 학습용 데이터셋과 분석모델, 중소 제조기업 인공지능 활용 벤치마킹 사례, 스마트공장 개념부터 AI, 데이터 활용까지의 단계별 온라인 강의, 클라우드 인프라 신청 방법 등이다.

(산업일보 2월 15일 내용 일부)

소견)AI가 제조 분야에서 주목되고 있는 것은 앞으로의 미래 제조 환경이 현재의 대량 생산체계에서 다품종 소량 생산체계로, 최종 제품 사용자의 니즈에 발빠르게 대응하기 위한 생산구조로의 변화가 필요해지고 있기 때문이다.AI 기대

현대오토에버가 디지털 기술 혁신을 통한 개인 맞춤형 제품 생산에 박차를 가한다. 소품종 대량생산에서 다품종 소량생산 체제로 소비 트렌드가 빠르게 바뀔 거란 전망에서다.

‘유연화’ 기술은 공장 내 컨베이어 대신 AMR(소형 자율주행 로봇)을 이용, 공정을 셀 방식으로 유연하게 바꿔 높은 복잡도의 제조 환경을 구현하는 특징이 있다.

‘지능화’ 기술은 데이터 레이크(데이터 축적·활용 플랫폼)를 통해 공장 내 모든 데이터를 한 곳으로 모아 인공지능 기반으로 지속 개선하고 최적의 의사결정을 내도록 도와준다.
  
‘동기화’ 기술은 주문과 생산의 연동으로 재고 수준 최적화와 리드타임 단축 등 수요 기반의 생산(BTO)을 적극적으로 지원한다.

(녹색경제신문 2월 9일 내용 일부)

소견)CPS라는 ‘가상화’ 기술을 통해 전체 공정을 가상 공간에서 시뮬레이션해 공장 내 시행 착오를 최소화하고, 시간과 비용을 크게 아껴주며 선제적 리스크 감소 효과도 누릴 수 있다.기대합니다.