저비용 고효율 간이자동화

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.

중소기업들도 향후 10년 내에 정착될 스마트 팩토리에 대비해야 한다는 목소리가 높다. 이미 정부도 2030년까지 종전의 ‘굴뚝 달린 공장’ 대신 AI, 사물인터넷, 클라우드로 작동되는 스마트 팩토리가 산업의 주류가 될 수 있도록 한다는 계획을 세우고 있다.

스마트 팩토리는 현장자동화, 공장운영, 기업자원관리, 제품개발, 공급사슬 관리 등의 모든 과정을 스마트화 내지 디지털화(디지털 트랜스포메이션)하는 것이다. 즉 IoT·IoS 기반의 CPS(임계 경로 스케줄링)화가 그 기반이 된다. 그 위에서 IoT·IoS화, IoT·IoS 모듈화, 빅데이터 기반의 진단 및 운영, 빅데이터 설계, 개발, 가상시뮬레이션, 3D프린팅 등에 의한 시스템을 구축한 것이다. 이와 함께 인터넷 공간과 비즈니스상의 네트워크 협업을 병행한 형태다.

한국산업기술대 현동훈 교수는 “현재는 국내 중소기업들은 아직 수작업에 머무르고 있는 곳도 있지만, 대부분 기초 수준의 자동화 단계에 있는 실정”이라고 밝혔다. 즉 POP에 의한 공정물류관리, CAD 프로젝트 관리, 단일 모기업 의존의 단계다.

디지털화에 의한 스마트 팩토리로 가기 위해선 그 수준을 단계적으로 끌어올려야 한다는 지적이다. 즉, 설비제어 자동화와 실시간 공정제어 수준으로 격상하고, 기준정보 및 기술정보의 생성과 연결의 자동화, 공장 운영의 통합을 통한 다품종 개발협업으로 나아가야 한다는 주장이다. 이는 최종 목표인 디지털 트랜스포메이션의 전제 조건으로 중소기업들이 필히 갖춰야 할 작업으로 지목되고 있다.

(중소기업투데이 8월 6일 내용 일부)

소견)설비제어 자동화와 실시간 공정제어 수준으로 격상하고, 기준정보 및 기술정보의 생성과 연결의 자동화, 공장 운영의 통합을 통한 다품종 개발협업으로 나아가야 하며 이는 최종 목표인 디지털 트랜스포메이션의 전제 조건입니다.호서대의 김수영교수님이 중소기업 맞춤형 스마트공장 통합 FOMs시스템을 개발하여 지원합니다.