필자는 이제 한 달 후에 오스트리아의 Graz에서 1년간의 연구년을 종료하고 국내의 대학으로 다시 복귀한다. 1980년도 중반부터 (1985년) 7년 6개월 동안의 학위과정을 종료하고 1994년부터 국내의 대학에서 강의를 시작했다. 그동안에 가끔 Graz주변의 기업등을 방문하기도 했으나 다시 2019년에 1년 동안의 연구년을 지내면서 많은 감회가 깊었다. 여기에서 ID 4.0(Industry 4.0)에 대한 많은 자료들을 접하면서 여러모로 많이 부족한 필자도 좀더 심도있는 지식을 배울수 있는 기회를 가질 수 있었다. 국내의 산업계에 스마트팩토리가 많이 소개되고 2025년까지 약 20,000개의 스마트팩토리가 만들어질 것이라고 보도되고 있다. 필자는 이 소식을 접하고 깜짝 놀랐다. 엣날 90년도에 시행되었던 중소기업에 자동화 지원사업이 떠올랐기 때문이다. 스마트팩토리 20,000개 구축사업이 어떻게 가능할까? 아직 제대로 된 스마트팩토리를 유럽에서도 볼 수가 없는데....... 숫자에 연연하는 건 아닌지 궁금하다. 여기서 잠깐 ID4.0의 종주국인 독일의 경우를 살펴보자.
ID 4.0의 핵심 부분인 스마트팩토리는 스마트프로덕트. 스마트서비스와 함께 산업계의 중요한 이슈들로서 집중적인 연구가 이루어지고 있다. 전적으로 사물 인터넷 (IoT)을 기반으로 하는 "스마트팩토리"는 아마 늦어도 2025년까지는 곧 공개될 것으로 보인다. VDE(Verband Deutscher Elektrotechniker e.v, 독일전기전자 기술자협회)의 연구에 따르면, 조사 된 1,300개의 회원사 및 전기 공학 및 정보 기술 대학의 거의 4 분의 3이 이를 확신하고 있다. 독일에서 ID 4.0의 확산에 가장 큰 장애물로는 현재 10명의 응답자 중 7명이 IT 보안을 문제라고 생각하고 있다. 두 번째 장애물로는 규격(Norm)과 표준(Standardization)으로 고전적인 산업으로부터 ID 4.0으로의 전환문제(Migration Problem)와 부문 간 및 학제 간 협력 부족이 있다. 또한, 높은 투자 비용과 복잡성은 세 번째 걸림돌이 되는 요인으로 사용 사례 및 비즈니스 모델의 어려움을 야기 시키며, 불 충분한 ICT 인프라는 약 1/4이 장벽으로 보고 있다. 스마트팩토리의 장점은 너무나 잘 알려져 있어 이 원고에서는 IT보안과 규격, 표준을 중심으로 스마트팩토리의 문제점을 서술하고자 한다.
여기서 사물 인터넷(IoT)을 기반으로 하는 스마트팩토리는 무엇을 의미할까? 필자가 이미 여러 번 언급 하였지만 아직 스마트팩토리는 사실상 존재하지 않는다. 사물 인터넷은 스마트팩토리에서 생산에 필요한 모든 요건을 다 갖추고 있는것일까? 완전한 형태의 스마트팩토리는 사물 인터넷을 기반으로 하는 스마트팩토리와는 어떠한 차이가 있을까? 필자도 많이 궁금하다. 사실상 설비나 각각의 단위 기계가 자기 배열, 자기제어 등의 기능이 가능하다기보다는 데이터를 기반으로 하는 생산이 가능하다는 의미로 해석된다. 이는 설비나 단위 기계들의 M 2M 커뮤케이션을 기반으로 설비들 사이의 모니터링뿐만 아니라 실지로 복잡한 제어가 가능할지는 아직은 미지수이다. Plug & Produce까지도 포함될지 아직은 궁금하다. 또는 어떤 연구보고서는 독일의 유명 자동차 회사는 2035년을 말하고 있기 때문이다.
Smart Factory의 목표가 네트워크로 구성된 자체 조직화 된 생산 환경이지만 사람이 필요하다고 한다. 다시 말하면 사람들(운용자들)이 중요한 역할을 수행해야 한다고 주장한다. 스마트팩토리에서는 장비와 설비 등이 스스로 자기제어 및 배열등이 가능하므로 사실상 사람들의 역할은 주로 통제 활동을 수행해야 하게 된다. 이것을 수행하기 위해서는 HMI(Human Machine Interface)로 알려진 멀티모달 인터페이스를 통해 CPS에 연결되어야 한다. 그러나 이러한 기술적인 문제가 스마트팩토리 구현과 운영에 있어서 사람의 역할이 중요하다는 사실과 무슨 관계가 있으며 더불어 과연 참여율이 얼마나 될까? 사실상 스마트팩토리에 사람이 얼마나 필요할까는 한번 생각해볼 문제이기도 하다. 인공지능과 결합하여 스마트팩토리의 진화가 계속 이루어진다면 사실상 인간의 간섭이 배재된 스마트팩토리가 탄생할 확률이 커지게 될 것이다.
스마트팩토리 구축에서 눈여겨보아야 할 부분이 바로 표준화도 중요한 부분을 차지한다. 현장에 많은 설비들 의 상호운용성(Interoperability)을 보장하는 많은 요소 들을 고려해야 한다. 네트워킹의 경계 조건을 설명하고 여기에 관련된 모든 전문기술자가 수용하고 사용할 수 있는 아키텍처를 제공할 필요가 있다. 이에 제안된 RAMI4.0(Reference Architecture Model Industrie 4.0)에서는 3차원으로 구성된 DIN SPEC 91345에 따른 기준(Reference Model)모델을 제공한다. 혹자는 참조모델이라고 하지만 필자는 기준모델로 부른다. 이 RAMI 4.0은 공장내부의 기계가 서로 통신이 가능하게 할 뿐만 아니라 ID4.0 주제에 대한 구조적 접근을 가능하게 하므로서 기업내부의 영향을 미치게 하는 범위를 3차원 계층모델에 위치시킬 수 있다.
이 모델은 6개의 계층, 7 개의 계층 구조 수준 및 제품 수명주기 및 가치 흐름을 포함하는 계층- 및 수명주기 모델에서 모든 기업기능과 IT 컴포넌트를 결합시킨다. RAMI 4.0을 아래 그림에 나타내었다. 이 거대한 구조에서 3차원의 모델의 모든 것을 완전히 구현 가능한 기업은 없을 것으로 사료된다.
물론 이 기준모델의 모든 것을 구현할 필요는 없다. 구현시에는 IoT을 활용하여 이를 기준모델에 매핑을 한다.
여기서는 RAMI 4.0의 자세한 설명은 생략하고 다음에 기회가 있으면 미국의 IIRA (Idustrial Internet Referce Architecture)와 비교하여 설명할 예정이다. 이 기준모델을 참조로 스마트팩토리의 기술자산(Technical Asset)을 구현하여 상호운용성을 보장한다는 것이 쉬운 일은 절대 아니다. 규격에 따라 제품을 정확히 구현하는 기업은 없을 것이다. 성능과 규격에 따른 표준의 조화는 생각처럼 단순하지가 않다. 제품의 기능을 추가하거나 성능을 높히게 되면 규격에서 벗어나게 되어 호환성에 문제가 발생하게 된다. 앞으로 산업에 5G 무선통신을 활용하게 되면 표준화의 문제가 다소 용이해 질수도 있다.
스마트팩토리는 동적이면서도 복잡성을 특징으로 한다. CPS(Cyber Physicsl System),또는 CPPS(Cyber Physicsl Production System), 인공지능, 인지로봇(Cognition Robot), 클라우드, 빅 데이터등이 결합된 복잡한 체계이다. 이미 위에서 서술한 대로 고도의 전문기술적인 어려움도 있지만, 기술적인 복잡성으로 인해 명령의 해석을 잘못 이해함으로서 오작동의 우려가 현실로 나타날 수 있다. IT와 자동화 기기의 결합은 1990년대 후반부터 서서히 모습을 드러냈지만
현재 상황은 많은 IT 기업들이 스마트팩토리에 참여하고 있다. 여기에 바로 IT 기술로 인한 새로운 예상치 못한 해커들이 등장하게 됨으로서 미래에 만들어지는 스마트팩토리가 많은 위험에 노출되는 것은 자명한 일이다.
프로덕션에 대한 사이버 공격이 점점 더 많아지고 있다. ID4.0의 디지털화가 기업에 제공하는 기회는 광범위하지만, 이는 음지에서 활동하는 해커들에도 동일하게 적용된다. 디지털 방식으로 교환되는 데이터가 영향을 받을 수 있다는 것은 확실하다. 사이버 공격이 생산을 중단 시킬 수 있을까 하는 문제는 더 이상 질의에 대상이 아니다. 이제는 언제 공격하여 중단 시킬수 있을까 하는 공격의 시기가 더 문제다. 점차로 사람, 환경과 장비에 높은 피해를 줄 수 있는 생산설비에 사이버 공격이 증가할 수도 있다. 어떻게 해커들의 사이버공격이 네트워크화된 프로덕션에 영향을 미칠 수 있을까? 한 가지 가능성은 제품의 제조를 변경하는 것이다. 예를 들면 크기 또는 색상의 최소 편차를 갖게하여 전체 부품 배치를 폐기할 수도 있다. 또한 데이터를 받는 대신 갑자기 데이터를 보내도록 명령를 변경시킴으로써 현장의 운용중인 시스템이나 로봇에 막대한 위험을 초래할 수 있다. 또한 데이터 도난과 오류가 있는 생산들로 인해 벤더들이 피해를 볼수도 있다. 그러나 많은 기업들은 해커들이 노리는 잠재적 목표가 될 수 있다는 사실을 여전히 인식하지 못하는데 심각성이 있는 것이다.
이러한 스마트팩토리의 여러 위험들에도 불구하고 2025년경에는 드디어 모습을 나타낼 것이라고 이미 위에서 서술하였다. 비록 완전한 모습은 아니지만 첫 번째 버전으로 나타나게 되어 점점 개선되고 진화되면서 원래 목표로 했던 모습으로 등장할 것이다. 여기에 덧붙여 스마트팩토리와 ID4.0의 영향으로 사회의 변화가 초래되면서 일자리에 많은 영향을 미치게 될 것이다. 지금 우리 사회는 스마트팩토리 구현과 구축에만 과도한 관심으로 인해 미래에 다가올 일자리에는 대안도 내놓지 못하고 있다.
유럽은 ID 4.0시대에 기술의 발전으로 생성되고 사라지는 일자리에 대한 손익계산으로 “비즈니스 모델” 창출에 많은 관심을 보여 이미 수십 종의 연구보고서를 발간하고 있다. 디지털화의 구현으로 가치사슬에 따른 수익 발생 모델에 디지털 전환을 활용하여 일자리 창출에 노력하고 있다. 국내에서도 많은 관심을 보여야 하는 과제이기도 하다. 사실상 생산현장에는 IMF를 격고 난후 인건비의 절약을 위해 2000년부터는 설비가 점점 증가하더니 현재에는 작업자보다 훨씬 많이 배치되어 있다. 이제 생산현장에는 설비의 보수유지를 위한 최소한의 인원만이 현장을 지키고 있다.
필자의 생각으로는 일자리 창출을 위한 비즈니스 모델로서 “디지털화에 필요한 전문인력”을 양성하는 것도 한가지 방안이 될 수 있다. 현재 우리의 상황은 디지털화에 대한 인식부족과 방법론에서 유럽이나 미국에 비해 많이 뒤지고 있으며 전문가도 턱없이 부족하다. 이런 상황에 전문인력 양성은 도랑 치고 가재를 잡는 일거양득의 방법이 아닐까? 디지털화를 위한 전문가 양성은 이공계통을 디지털전환을 위한 전문가 양성은 인문계통 인력을 활용하는 것이다. 그러나 무조건 획일적인 방법으로 예를 들어 대학원이나 전문 학과등을 만들고 해서 양성하는 방법이 아니고 자연스럽게 교육을 통해 이루어지면 이상적일 것이다. 독일과 오스트리아, 스위스에서 내놓는 ID4.0이나 스마트팩토리, 비즈니스 모델에 대한 연구과제를 보면 수준이 높음에 부럽기만 하다.
일자리 창출을 위한 비즈니스 모델에 대해 좀더 고찰을 해보자. 원래 ID4.0에서 스마트팩토리만이 중요한 것이 아니고 스마트 제품(Smart product), 스마트서비스(Smart Service)도 같이 중요하게 취급하고 있다. 즉 이 세 가지가 동등하게 중요한 위치를 차지하고 있는 것은 서로 긴밀히 연결되고 있기 때문이다. 스마트 기계 개발과 서비스에도 연구만 제대로 이루어지면 많은 취업자리를 창출할 수 있다. 우리는 지금 ID4.0의 발전에 갈림길에 서 있다. 가치사슬에 따른 수익과 일자리가 비례하는 것은 아니지만 머지않아 둘중에 하나를 선택해야 할 시기가 다가올 것이다.
중소기업을 위한 스마트팩토리를 구축이 우선으로 시행되어야 할 이유가 도대체 무엇일까? 스마트팩토리가 마치 엄청난 부를 창출하는 새로운 사업 아이템이라도 되는 것일까? 사실상 현재의 기술로 이미 완전 무인 자동화를 실현하는 것도 거의 가능하다. 일률적으로 2만 개의 스마트팩토리를 구축하면 무엇하나? 약간의 공정개선이 마치 스마트팩토리라도 되는가? 더 중요한 것은 스마트 상품(Smart Product)의 개발이 있어야 생산수단인 스마트팩토리가 필요한 것이다. 비즈니스 모델은 다양한 기술재산(Technical Asset)인 상품개발을 통해 만들어지는 것이다. 또한, 여기에 스마트서비스를 통해서 보강되어야 한다.
스마트팩토리의 구현은 다품종 소량생산, 배치크기1의 생산을 가능하게 하여 직접 고객주문과 멀리 보면 소비자 참여방식도 가능하므로 다양한 종류의 설비로 구성될 수밖에 없어 상대적으로 시스템이 복잡하게 배열된다. 여기에 따라 새로운 가치사슬의 연계를 원할하게 하여 부가가치의 창출을 위해 클라우드도 도입되어야 하고 아직은 생산현장에서 활용이 활발하지는 않지만, 빅데이터도 도입된다. 과거와 비교하여 현재는 새로운 생산기술의 그 규모가 자체가 비교가 않될 정도이다.
대기업이나 중견기업의 규모에서나 요구되는 빅데이터, CPPS, OPC UA, MQTT, M2M, IoT, Cognitve Robot, 인공지능등 스마트팩토리에 도입되는 모든 산업기술이 중소기업에 당장 필요한 것은 아니다. 스마트팩토리화 하는 것보다는 작년에 원고에도 밝혔듯이 디지털화가 선행되어야 한다. 현재 국내의 중소기업의 디지털화를 통해 혁신을 이루어 새로운 스마트상품의 개발과 동시에 스마트팩토리로 자연스럽개 연계 및 전환 될 수 있도록 지원을 하는 것이 더 바람직할 것으로 사료된다.
많은 사람들이 체계적으로 ID4.0과 스마트팩토리를 살펴보지 못했다. 몇 개의 단체와 국가연구소에서 ID4.0을 도입하면서 프로젝트 수주에 관심을 가지고 연구를 시작해서 현재에 이르러 스마트팩토리에 많은 관심을 두게 되었다. 초반에 여러 학제들의 전문가들에 의한 참여가 이루어져 심도있는 계획하에 로드맵이 구성되었으면 더욱 좋지 않았을까 하는 생각이 든다. 국내에 ID4.0 도입 초반에 공상소설같은 내용도 소개되었었고 이게 머지않아 구현이라도 될 것으로 사람들은 착각도 많이 했었다. 스마트팩토리와 관련하여 표현하지면 ID 4.0은 제품, 기계와 공장의 상호 작용을 하게되는 파트너와의 네트워킹을 통해 낡은 구조를 새롭게 개편함으로써 가치창출을 위한 경쟁력의 강화를 달성하는 데 있다.
여기 유럽은 지금 국내와 같이 인공지능에 대한 높은 관심으로 전문저널에 엄청나게 소개되고 원고도 쏟아지고 있다. 그렇지만 연구인력의 확보를 위해 특별히 인공지능 대학원을 설립한다든지 스마트팩토리 학과가 만들어진다든지 하는 것은 볼 수가 없었다. 처음부터 체계적으로 ID4.0과 스마트팩토리 연구가 대학의 연구소나 강의을 통해 자연적으로 확산하기 시작했다는 점이다. 기업에서도 서서히 디지털화가 이루어 지면서 지금은 많이 진행되었다고 볼 수 있다. 다른 학문들도 마찬가지겠지만 인공지능의 연구도 기초학문의 기반이 튼튼해야 한다. 소프트웨어의 개발도 중요하지만, 하드웨어와 연결이 요구됨에 따라 인공지능이 시대에서는 부품의 중요성이 새삼 떠오른다.
끝으로 언급하고자 하는 것은 PLC(Programmable Logic Controller)에 대한 지식은 스마트팩토리의 운영과 구축에 있어, RFID, 센서, 엑튜에이터와 함께 가장 기본이 된다. IoT, 인공지능, CPS등은 현장에서 아니면 교욱과정을 통해 배워도 충분하다. 요즈음은 PLC가 클라우드기반으로 출시되기 때문에 현장에서 활용을 통해 많은 경험을 쌓을수 있다. 1990년대 중반 국내에 필드버스가 처음 소개되었을 때 초반에는 당황했지만 이를 잘 극복하여 스스로 어플리케이션도 잘 만들어 내고 있다. IoT나 스마트팩토리에 사용되는 장비가 운용상에 어렵다고 보지 않는다. 순수과학이 아닌 엔지니어링을 대상으로 장비가 개발되었기 때문에 약간의 노력만 있으면 활용할 수 있다고 본다. ID4.0과 스마트팩토리에 대한 지식을 확장시키고자 하면 PLC와 주변기기들에 대한 지식은 가장 중요한 기본자산임을 다시 한번 강조하고자 한다. 그리고 디지털화나 스마트팩토리로 전환시 현장에 사용중인 장비들의 활용여부에 관한 문제들은 차차 원고를 통해 기고할 예정이다.
한경대학교 전기전자공학과 박장환 교수
