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[AI 스마트팩토리] "AI 활용한 스마트팩토리 전략이 기업의 성패 좌우"-포스코경영연구원, 제조업 분야에서 스마트팩토리와 기업 전망 분석

현재의 빠른 인공지능(AI) 개발속도와 잠재력을 감안하면 제조업 분야에서 스마트 팩토리 활용 전략이 기업의 성패를 좌우할 수 있다는 전망이 나왔다. 

포스코경영연구원은 18일 '스마트팩토리, 인공지능으로 날개를 달다'라는 보고서를 통해 스마트팩토리와 제조 기업의 전망에 대해 분석했다. 

인공지능을 활용한 스마트팩토리는 4차 산업혁명 시대를 맞아 제조업의 일대 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 인공지능 기술이 초기 단계임에도 불구하고 스마트 팩토리에 큰 파급효과를 가져온 점을 고려하면, 향후 인공지능의 적용 범위가 파급효과는 더 확대될 것이라는 분석이다. 

다만 보고서는 스마트팩토리는 주요 분야별로 투자규모 및 혁신 가치가 기업별로 상이하기 때문에, 각 기업은 자사의 특성에 적합한 스마트팩토리 활용 전략을 수립하고 전개하는 것이 중요하다고 강조했다. 

제조업 혁신과 스마트팩토리

IoT(사물인터넷) 기술의 발달은 공장 설비의 각종 제어기 데이터와 센서류 데이터를 인터넷과 연결해 수집할 수 있도록 했다. 공장 데이터 통합의 가장 큰 걸림돌인 메이커별로 각기 다른 데이터 포맷을 통합하기 위해 OPC-UA라는 표준 데이터 포맷이 마련돼 관련 협의도 진행중이다. 

로봇 기술의 발전으로 로봇 생산 비용과 로봇의 작업 범위가 개선되면서 로봇을 적용한 공장 자동화도 속도를 내고 있다. 

주요 선진국은 경제에서 제조업의 중요성을 인식하고 경쟁력 제고를 위해 다양한 노력을 전개하고 있다. 

4차 산업 선진국으로 불리는 독일은 '인더스트리 4.0' 이라는 슬로건 아래 국가 차원에서 제조업 경쟁력을 높이기 위해 정부와 기업, 학계가 협업해 혁신 방안을 모색 중이다. 

미국은 제너럴일렉트릭(GE)을 중심으로 주요 ICT 기업이 협업해 클라우드 기반의 공장운영 플랫폼을 개발하며 기업주도로 제조업 혁신을 추진중이다. 

일본 역시 기업 중심으로 협의체를 결성해 기업 특성에 맞는 제조업 혁신을 위해 노력중이며, 중국도 독일과 정부차원에서 협력을 이어가고 있다. 

한국 정부도 2014년부터 '제조업 혁신 3.0 전략'을 추진중이다. 중소기업 제조공장의 스마트팩토리화(化)를 확산하는 것이 핵심이며, 기업과 경제단체 중심으로 스마트공장추진단을 구성해 2020년까지 1만개 공장의 스마트팩토리 전환 추진이 목표다. 

동양피스톤 공장을 대표 공장으로 선정해 스마트팩토리 구축을 위한 투자금을 지원하고 생산성 및 수익 개선 성과를 홍보중이다. 또 최신 기술을 모두 수용한 미래의 공장을 시범 건설해 스마트 팩토리의 실제 구현 모습과 생산성을 기업에 홍보할 계획이다. 

인공지능을 통한 한계 극복(Breakthrough)

보고서는 "인공지능이 스마트팩토리의 다양한 분야에서 돌파구(Breakthrough)를 제공할 수 있는 것으로 드러나면서 스마트팩토리의 파괴적 혁신을 견인할 것"으로 전망했다. 

인공지능을 활용한 빅데이터 분석이 기존의 통계적 분석 방법에 비해 생산성을 크게 향상시키고 있다. 공정제어 부분에서도 IoT 센서로 수집된 정보들을 분석해 전문 엔지니어를 능가하고 있으며, 시장 분석을 통한 신제품 개발, 레이아웃 설계에도 활용된다. 

또 인공지능과 로봇의 융합으로 인건비가 비싼 선진국에서도 경쟁력 있는 자동화 제조공장 운영을 할 수 있다. 

공장을 가동할 때 보수적인 매뉴얼을 적용해도 일부 설비의 갑작스런 고장은 불가피한 측면이 있다. 

스마트팩토리는 다양한 센서들을 활용해 모터 진동, 소요 전압, 전류, 유량, 압력 등 다양한 데이터의 모니터링과 통계분석이 가능해져 예방정비에도 효과적이다. 

딥러닝 기반의 인공지능을 활용한 공정제어도 각광받는 분야다. 인공지능의 장점은 강화학습을 통해 운영 모델을 정확히 유추할 수 있고, 공정환경의 변화에도 스스로 운영 모델을 수정하며 최적의 제어를 할 수 있어 추가 유지보수가 필요 없어진다. 

BCG의 2016년 보고서에 의하면 제련공정에 인공지능을 적용한 구리업체가 기존 제련 모델 제어보다 수율을 1% 높이는데 성공해 수천만 달러의 수익 개선 효과를 본 사례도 있다. 

인공지능과 로봇의 융합을 통한 혁신 시도도 계속되고 있다. 

인공지능 알고리즘을 로봇에 적용하면 스스로 학습을 통해 최적의 작업 방법을 빠르게 습득할 수 있다. 일본의 화낙은 인공지능 로봇이 박스에 아무렇게나 들어 있는 부품을 학습을 통해 8시간만에 정확히 집어내는데 성공했다. 

로봇의 활용도가 높아짐에 따라 로봇으로 대체 가능한 작업이 빠르게 증가할 것으로 보고서는 전망했다. 

한편, 스마트팩토리의 다양한 구축 방법은 산업에 따라 다른 가치를 갖기 때문에 각 기업이 속한 산업에 효과적인 도구(Tool)를 도입하는 것이 중요하다는 지적도 나온다. 

예를 들면, 조립가공 산업은 제품의 빠른 교체 주기에 대응해야 하고, 프로세스장치 산업은 핵심 공정의 최적 제어, 공장 간 연계제어, 설비 유지보수를 통한 생산성 향상이 더욱 요구된다. 

향후 전망과 적용 과제

보고서는 "인공지능의 기술 발전과 함께 스마트팩토리의 적용 범위 및 혁신가치 또한 확장될 것"이라면서도 "적용 범위가 넓은 만큼 기업은 가장 큰 혁신 가치를 줄 수 있는 분야를 중심으로 활용"할 것을 제안했다. 

스마트팩토리 도입을 위한 커넥티드 팩토리 구축에 막대한 투자비가 소요되므로, 우선 연결 대상을 설정하고 점차적으로 확대해 나가는 방향이 바람직하다는 의미다. 또 각 산업별 투자규모 및 혁신가치가 다르므로 혁신 방안별 투자가치 검토가 필요하다고 덧붙였다. 

최근 등장한 기술인 GANs(Generative Adversarial Networks) 기술은 인공지능이 학습을 넘어 새로운 것을 창작하는 단계로 발전했다는 평가를 받는다. 

이와같이 스스로 창조할 수 있는 인공지능 기술은 제품 디자인, 신제품 개발, 레이아웃 설계 등에 새로운 혁신을 가져올 전망이다. 

인공지능 기술 성과가 본격적으로 드러나기 시작한 지 채 5년이 지나지 않은 만큼, 앞으로의 성장은 가늠하기 힘든 수준이라고 보고서는 전했다. 

 

 

 

백성요 기자  sypaek@greened.kr

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