우리 인류가 지구상에서 활동을 시작하면서 지하광물인 철을 발견하고 이를 제련하여 쇠를 만들고 이 쇠와 인간의 지혜를 활용해 자동차와 비행기 등을 만들어 인류의 생활향상에 많은 기여를 하게 됐다. 인간이 철이라는 광물에서 만든 쇠덩어리에 이제는 인공지능이라는 소프트웨어적인 프로그래밍 논리를 구현시킴으로써 인간들에게 필요한 다양한 생산품을 만들어내는 중요한 역할을 담당하게 됐다. 이제는 지능성을 갖는 장비나 설비들은 사물인터넷의 M2M을 활용해 상호간의 통신을 통해 필요한 데이터를 사용해 생산을 담당하는 스마트팩토리의 탄생을 알리는 기회가 됐다. 스마트팩토리의 이해 기반은 전번 원고에 기술한 CPS와 CPPS의 이해가 중요하다. 이 CPS는 Platform ID 4.0의 가장 중요한 핵심이자 바로 스마트팩토리와도 긴밀하게 연결되는 핵심개념이기 때문이다.
스마트팩토리의 구현은 아직도 많은 시간이 요구된다고 필자는 항상 강조한다. 왜 그럴까? 많은 국내의 벤더들이 스마트팩토리 솔루션을 제공한다고 하지만 필자의 소박한 견해로는 아직은 많은 부분이 개발돼야 한다. 스마트팩토리 구현의 첫 단계는 아마도 클라우드 자동화의 도입일 것이다. 클라우드는 이미 오래전부터 시작됐지만, 생산 현장에 직접 응용되는 데는 많은 시간이 흘러 이제야 막 솔루션이 출시하기 시작되었다. 클라우드를 산업 현장의 자동화 솔루션으로 빈번히 활용되기까지는 많은 시간이 필요하다. 클라우드 커넥션과 빅데이터 그리고 인공지능의 연결은 나중에 다시 기술하기로 한다. 스마트팩토리는 과거 자동화의 디지털화라 말할 수 있는 CIM(Computer Integrated Manufacturing)과는 완전히 차별되는 개념이다. 스마트팩토리의 자기학습, 자기 배열이 가능한 지능형 공장은 무엇을 의미할까? 스마트팩토리의 구현을 위한 기술적인 문제가 아직은 요원함을 먼저 이해할 필요가 있다. 우리에게 잘 알려진 예를 한번 들어보자. 우리가 학창 시절에 옆의 동료에게 이야기를 전달하고 많은 동료들을 거쳐 맨 끝에 학생들에게 들어보면 전달한 내용이 변질되었음을 알게 된다. 인간들 사이의 대화전달도 이해가 쉽지 않은데 하물며 산업 현장의 장비들 사이의 통신 메시지 이해가 얼마나 어려운지 상상이 될 것이다. 간략히 느슨하게 말하자면 장비들의 수평 및 수직인 통신 메시지의 이해가 가능한 것을 수평, 수직통합이라고 한다. 스마트팩토리는 수평, 수직통합이 가능한 공장의 형태가 바로 스마트팩토리이다. Platform ID 4.0의 스마트팩토리를 이해하기 위해서는 먼저 독일의 자동화의 흐름을 이해해야 한다.
한 기업의 생산현장은 효율성을 기반으로 자동화 피라미드라는 툴을 도입하여 자동화를 구축하게 된다. 자동화 피라미드는 일반적으로 생산의 하드웨어적인 자산을 중심으로 움직이는 하위 레벨은 필드 레벨, 제어 레벨을 중심으로 그리고 소프트웨어적인 사이버 자산을 중심으로 하는 상위레벨은 프로세스 레벨, 플랜트제어 레벨, 인터프라이스 레벨로 구성된다. 이를 그림에 나타냈다. 이 그림에서 왼쪽이 고전적인 의미의 자동화 피라미드를 나타낸다. 참고로 오른쪽은 Cyber Physical System기반의 새로운 자동화 구조이다.
일반적으로 필드 레벨과 제어 레벨(Control- & Field Level)은 PLC(Programmable Logic Controller)와 그리고 센서와 액추에이터라는 주변기기와 연결되어 장비와 설비를 움직이는 데 중요한 역할을 한다. 프로세스 제어 레벨(Process Control Level)은 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)가 필드, 제어 레벨로부터 획득한 데이터를 관리 레벨인 Plant- & Enterprise Level로 보내주는 역할을 한다. 여기서 다시 MES(Manufacturing Execution System) 와 ERP (Enterprise Resource Planning)는 생산관리, 주문, 계획 등을 실행하는 중요한 역할을 한다. 필드 레벨로부터 관리 레벨까지의 데이터 전송을 통한 데이터 기반의 전 기업의 관리를 수직통합(Vertical Integration)이라 하며 사실상 수직통합은 이론적이고 실제로는 현재의 기술로 구현할 수 없다. 그러나 장비와 기기들의 인터페이스 구현의 발달로 데이터의 전송이 획기적으로 발전해 감으로써 수직통합을 목표로 많은 벤더들의 연구 및 개발이 활발하게 움직이고 있다. 소위 수평 및 수직통합이 이루어지게 되면 스마트팩토리가 구현됨으로써 장비와 설비들 사이의 통신이 가능해 해져 자동화 레벨 사이의 벽(경계)을 뛰어넘음으로써 생산의 유연성을 가져와 다품종 소량생산도 가능하게 한다. 이래서 장비나 설비의 진화가 상당히 중요한 역할을 하게 되며 이는 CPS(Cyber Physical System)이 중요한 역할을 하게 된다.
자동화피라미드를 기초로 하여 스마트팩토리가 나오게 되는 배경과 그 근간에 대해서 살펴보자. 고전적인 자동화 피라미드는 계층적인 구조를 지닌 형태로 기능별로 분류하여 각 레벨의 기능을 중시하는 모델이다. 위에 간단히 설명한 바와 같이 하위 계층의 필드 기기들의 지능성을 활용하여 상위레벨로 데이터를 전송하기 위한 기술과 더불어 제품의 수명주기(Life Cycle)를 중시하는 경향이 나타나기 시작했다. 이러한 트랜드를 중시하여 독일은 2008년도에 발표된 논문에서 고전적인 자동화 피라미드 구조를 클라우드를 활용한 새로운 획기적인 자동화의 모델로서 아래와 같은 글로벌 정보 아키텍처(Global Information Architecture)를 제시했다.
이 새로운 모델은 비즈니스 프로세스와 기술 프로세스 사이에 위치한 두 개의 원추형으로 구성된 계층으로 구축된다. 하위 계층은 하드웨어적인 자산으로 기계 및 설비, 그리고 이러한 물리적인 자산의 기능을 포함하는 고전적인 자동화 피라미드의 필드 및 제어 계층의 새로운 전이를 나타내지만, 상위 계층은 자동화 피라미드의 프로세스 제어 및 플랜트레벨과 엔터프라이즈 레벨을 포함하는 관리 계층을 나타낸다. 그러나 위 그림에 제시된 새로운 자동화의 글로벌 정보구조를 구현하기 위한 일반적인 해결책은 저자들에 의해 제시되지 않았다. 새로 제안된 자동화 아키텍처를 구현하기 위한 솔루션으로 독일의 산업과 학계에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 적용하는 방안이 제시되었고 이를 기반으로 위 그림에 구체화 되기 시작하여 스마트 팩토리의 첫걸음이 시작됐다. 특수 자동화 기능 및 서비스는 IT 클라우드뿐만 아니라 자동화 클라우드에서도 SaaS(Software as a Service)로 제공될 수 있다. 또한 PaaS(Platform as a Service)는 통합을 위한 특정 요구 사항을 제공하는 자동화 플랫폼으로 사용된다. 위에서 볼 수 있듯이 자동화 클라우드 (AT-Cloud)는 하위 레벨의 기능과 서비스를 제공한다. IT 클라우드는 자동화의 상위 레벨에 있는 애플리케이션 및 서비스를 호스팅한다. 그리고 정보모델은 이 두 인프라 간의 통합을 위해 활용될 수 있다. 고전적인 자동화 피라미드와 새로운 자동화 아키텍처의 매핑을 통해 새로운 표준 서비스의 정의와 함께 IT 및 단일 클라우드를 갖는 자동화 클라우드를 CPS로 대치할 수 있다.
이 CPS를 생산분야에 적용하여 CPPS를 구축함으로서 장비나 설비 그리고 관리, 기업레벨과의 상호데이터 교환이 원활하게 이루어지도록 함으로써 고전적인 자동화 피라미드의 구조를 해체하게 한다. 이를 아래그림.3.에 나타내었다. 여기에 대한 더 자세한 내용은 독일 VDI/VDE 발간의 “ Cyber Physical Systems : Chanceund Nutzen aus Sicht der Automation“을 읽어보시기를 권장한다.
스마트팩토리의 이해를 돕기 위해 다시 첫 번째 그림을 고찰해 본다. 그림 1의 왼편에는 고전적인 차동화 피라미드 구성과 오른편에는 바로 CPS기반의 자동화 구조로서 고전적인 자동화 피라미드 구조가 위에 기술한 클라우드 자동화 및 IoT, 인공지능 등의 기술의 개발과 통합을 통해 새로히 구축되었다. 고전적인 자동화 구조의 레벨들을 구별하기 위해서 필드 레벨부터 엔터프라이즈 레벨까지 계층구조를 서로 다른 색(횐색, 푸른색, 회색...검은색)으로 나타내었고 오른편은 계층레벨을 분산구조로서 점으로 표시하여 상호 간에 선으로 연결하여 나타내었다. 즉 계층적인 구조가 분산화되어 수직적인 구조가 사라지고 상호 간에 융합이 됨으로서 데이터 교환이 자유로운 수직통합 및 수평통합이 구현화 되었음을 의미한다.
앞에서도 언급했듯이 관리, 기업 레벨과 장비와 설비 사이의 통신메시지의 정확한 이해는 현재의 기술로서는 거의 불가능하다. 인지능력이 있는 사람들 사이의 이해도 여러 단계를 거치면 정확한 전달이 어려울 수도 있는데 하물며 사물끼리의 직접적인 통신메시지의 이해가 얼마나 어려운지 상상이 갈 것이다. 스마트팩토리의 전제조건은 데이터 기반의 상위 레벨과 하드웨어 기반의 자산이 주를 이루는 설비, 단위 기계의 통신이 이루어지는 것이 가능해야 한다. 이로써 공장이 스스로 조직화되어 자율적으로 동작하는 지능형 공장이 탄생되어 소위 스마트팩토리로의 발전 더 나아가서는 디지털팩토리가 구축되는 것이다. 현재의 수준은 아직도 클라우드 자동화도 아직 이루어지지 않았다. 부분적인 클라우드 자동화 솔루션이 시장에 선보이고는 있지만 아직은 현장에 설치도 많이 이루어지지 않고 있다. 현재의 공장이 계속해서 진화되고 있는 것은 사실이나 스마트팩토리의 구현과 구축은 아직도 많은 시간이 필요하다는 것은 이전 원고를 통해 여러 번 기술했다.
스마트팩토리의 가장 중요한 첫 단계는 클라우드자동화의 구현이고 그리고 스마트팩토리로 진행 시 우리에게 필요한 것은 데이터 기반의 기술적인 자산의 개발이다. 제4차 산업이라는 용어도 이제는 많이 퇴색되고 현재는 디지털화(Digitalization)로 대치되어 산업에서 많이 활용되고 있다. 머지않아 제5차 산업혁명이라는 이름으로 인공지능이 대세로 떠오를 전망이다. 인공지능이 본격적으로 여러 산업에 도입되고 활용되면서 새로운 산업 시대에 한 걸음 더 나아가 더 복잡한 기술시대에서 살아남아야 하는 더 어려운 과제가 우리에게도 남아있을 수 있다.
한편, 더욱 구체적인 내용은 ‘인더스트리 4.0, 디지털 인사이트 2019’ 콘퍼런스에서 확인할 수 있으며 홈페이지(http://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=124)를 통해 사전등록하면 된다.
한경국립대학교 전기전자공학과 박장환 교수
