예방정비 가능 AI 스마트팩토리…생산성 향상

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Live 중기 ㅣ 산업뉴스 예방정비 가능 AI 스마트팩토리…생산성 향상 제품의 이상 감지, 설비고장 예측…“제조업 경쟁력 향상위해 필요”

기사입력2019-08-30 18:04

채민선 기자 (iscra79@junggi.co.kr) ㅣ다른기사보기

김동혁 현대로보틱스 상무는 한국미래기술교육연구원이 30일 개최한 ‘디지털 제조혁신을 통한 AI 스마트팩토리 구축방안 세미나’에서 AI 스마트팩토리의 장점으로 ‘예방정비’를 꼽았다. ©중기이코노미

한국의 제조업 비중은 30%. 최근 중국의 제조업과 경쟁하면서 시장점유율이 줄어들고 있다. 열악한 제조업 환경을 개선하고 제조업 경쟁력을 향상시키기 위해 인공지능(AI)이 결합된 스마트팩토리 도입을 서둘러야 한다는 주장이 나온다.

김동혁 현대로보틱스 상무는 한국미래기술교육연구원이 30일 개최한 ‘디지털 제조혁신을 통한 AI 스마트팩토리 구축방안 세미나’에서 “열악한 제조환경을 가진 국내 중소제조업 사장들을 만나보면, 공장에서 일할 노동자를 구하기가 어려워 외국인 노동자를 고용하고 있지만 그들마저도 6개월을 못버틴다고 하소연한다”며, 제조업 혁신을 위해 스마트팩토리 도입이 시급하다고 말했다.

◇국내 스마트팩토리 고성장 전망=4차 산업혁명에 발 빠르게 대응하려는 각국 제조업과 IT업계의 관심은 여러 ICT 융합기술 및 AI기반의 스마트팩토리에 집중돼 있다.

미국 시장조사업체 마켓츠앤드마켓츠에 따르면, 세계 스마트팩토리 시장규모는 2016년 1210억달러에서 2022년 2062억달러로 확대된다. 스마트팩토리 공급시장을 구성하고 있는 디바이스 및 ICT 시장도 각각 연평균 7.8%, 8.1% 성장할 것으로 내다봤다. 국내 스마트팩토리 시장은 산업구조를 혁신하려는 정부 지원정책에 힘입어 2022년까지 55억달러, 연평균 11.3%의 고성장이 예상된다.

스마트팩토리는 기존 제조업 환경에 클라우드·엣지컴퓨팅, IoT 센서 데이터, 디지털 트윈, AI 등 첨단기술을 결합해 데이터 가치 극대화, 운영 최적화, 통합 품질관리 등을 구현하는 미래형 제조시스템이다. 스마트팩토리는 최소비용, 최소시간 등 단순 생산효율성 뿐만 아니라 경영전략 측면에서도 운영 효율성을 향상시키는 프로세스 변화가 있을 것으로 평가되고 있다.

공정 물류 로봇 자동화 사례

<자료=현대로보틱스>

김 상무는 “AI기반의 스마트팩토리는 양질의 일자리 창출과 노동 고도화를 통한 고임금·고령화 구조 대응, 고부가 생산성 향상 등 사회·경제적 가치 향상을 위한 최적의 플랫폼”이라고 했다.

◇中企, 제조업 환경 열악해 리스크 커=국내 제조업의 경우, 열악한 근무환경으로 인력채용도 어렵고, 장기간 근속하는 경우도 많지 않다. 국내 제조업에 내재된 리스크는 ▲노동력 감소 ▲인건비 상승 ▲설비노후 ▲생산경쟁력 하락 ▲시장과열에 따른 비용절감 압박 등이다.

뿌리산업이 속한 중소기업의 경우 이런 리스크가 도드라지는데, 증가하는 인건비와 경쟁력 감소 그리고 품질 최적화 등을 해결해 제조업 경쟁력을 향상시킬 수 있는 스마트팩토리가 대안이라는 설명이다. 특히 인공지능 기술과 스마트팩토리의 결합은 발생가능한 리스크를 사전에 인지해 차단함으로써 경영효율을 높일 수 있다는 것이다.

◇제조업에서 다양하게 활용가능한 AI=제조업에서 AI를 활용할 수 있는 분야는 다양하다.

우선 ▲제품의 수요와 매출을 예측하는데 활용할 수 있다. 또 ▲제조업 R&D에서는 재료의 특성을 분석하고, 재료 선정 및 테스트 과정을 간소화해 제품이 출시될 때까지의 시간을 줄일 수 있다. ▲생산라인에서는 불량품이나 설비고장을 사전에 예측해 그 비율을 줄여 수율을 높일 수 있다. ▲AI를 활용한 사후관리 자동화가 구축되면, 모든 제품이 인터넷에 연결돼 제품에서 보내오는 데이터를 학습함으로써 제품의 이상감지 및 장애 예측이 가능하다. 이를 통해 제품성능을 지속적으로 업데이트 하는 한편, 사용자 및 환경의 요구에 따라 부가가치 애프터케어를 제공할 수 있다.

제조업의 인공지능 도입 혁신사례와 자동화 중심혁신 사례 비교

<자료=현대로보틱스>

김 상무는 특히 AI 스마트팩토리 장점으로 ‘예방정비’를 꼽았다. 그동안 제조업 생산공정에서는 사후보전 문제가 생기면 얼마나 빨리 문제를 해결하느냐가 생산성과 직결되는 이슈였다. 50초당 자동차 한대를 생산해내는 자동차 제조공정의 경우, 제조과정에서 결함이 생기면 시간 지체로 손해가 기하급수적으로 발생하기 때문이다.

AI를 통해 주요 설비의 고장 시점을 예측하게 되면 진동, 소요 전압, 전류, 유량, 압력 등 다양한 데이터의 모니터링을 통해 통계분석이 가능해져 생산효율을 높일 수 있다. GE를 비롯한 선진기업이 설비 예방정비에 인공지능 분석기법을 도입한 바 있다.

김 상무는 “스마트팩토리는 적용범위가 넓고, 생산현장에 혁신을 가져올 것으로 보인다”며, “그러나 막대한 투자비가 소요되기 때문에 투자가치를 우선 고려해 순차적으로 도입하고, 부족한 역량은 아웃소싱 하는 방안”을 제안했다. 중기이코노미 채민선 기자