7. 생산지원기술 및 기타

Keywords

정보화활용기술(스마트팩토리 등), 제품개발기술, 서비스운영관리, 생산혁신기술, 공장관리에 관한 신기술 및 경향에 관한 사항

정보화활용기술

스마트팩토리

스마트팩토리는 정보통신기술(ICT)과 자동화 기술, 인공지능 및 빅데이터, IoT 등을 활용하여 생산 전 과정을 실시간으로 모니터링하고 자율적으로 최적화하는 지능형 공장을 말한다. 기존 자동화 공장이 기계 중심 자동화였다면 스마트팩토리는 데이터 중심 지능화로 진화한 형태라 할 수 있다.

스마트팩토리 추진단

스마트공장은 제품의 기획부터 판매까지 모든 생산과정을 ICT로 통합해 최소 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 사람 중심의 첨단 지능형 공장이다.

주요 기술

기술 영역 설명
IoT (사물인터넷) 설비, 제품, 센서 등을 연결하여실시간 데이터 수집
CPS (사이버물리시스템) 물리적 공정을 디지털 트윈으로 구현하여 가상 시뮬레이션 가능
빅데이터 분석 수집된 대량의 데이터를 분석하여 품질, 생산성 향상 의사결정 지원
인공지능 (AI) 패턴 인식, 이상 감지, 예지보전 등 지능적 판단 수행
클라우드 데이터 저장, 플랫폼 공유로 확장성과 유연성 확보
MES·ERP 연계 생산관리와 경영정보 통합으로 전사적 최적화 가능

기존 공장과 비교

구분 기존 공장 스마트팩토리
데이터 수기 관리, 국지적 실시간 수집 및 분석
자동화 수준 단순 제어 자율 최적화
문제 대응 사후 대응 중심 예지 및 선제 대응
의사결정 경험 기반 데이터 기반 의사결정

스마트팩토리와 일반 자동화 차이

구분 일반 자동화 스마트팩토리
제어 방식 독립 제어 (PLC 기반) 상호 연결 및 중앙 통합 제어
센서/데이터 한정적 센서, 로컬 데이터 IIoT 센서, 실시간 수집
의사결정 방식 운영자/ERP 수준 엣지/클라우드 AI 기반 실시간
유연성 고정 공정 설비 재구성 가능 공정, 디지털 트윈
유지보수 주기/사후 정비 예지보전, S/N 최적화
시각화 HMI, 로컬 인터페이스 대시보드, KPI, 디지털 트윈
통합 수준 공정 단위 공장 전체 → 공급망까지 확장

도입 효과

스마트팩토리를 도입하면 다음과 같은 효과가 기대된다.

  • 품질 향상: 공정 이상을 사전에 감지하고 결함률을 감소
  • 생상성 향상: 병목 구간을 개선하고 설비 가동률을 증대
  • 비용 절감: 에너지 최적화, 불량 최적화를 통한 비용 절감
  • 납기 단축: 실시간 생산 계획 및 대응력 강화
  • 고객 맞춤 생산: 소량 다품종을 위한 유연 생산 실현

주요 적용 사례

  • 삼성전자: 반도체 공장에 디지털 트윈 기반 자율 물류 시스템 적용
  • 현대 자동차: ㅅ마트 물류 + AI 품질검사로 스마트팩토리 고도화
  • 중소기업 A사: 공정 모니터링 + 예지보전 시스템 도입 → 가동률 15% 향상

도입 시 고려사항 및 한계

  • 초기 투자 비용 부담: 설비 교체, 시스템 구축 비용이 큼
  • 표준화 부족: 이기종 장비 간 데이터 연계의 어려움
  • 전문인력 부족: 데이터 분석, AI 활용 인력 확보 필요
  • 보안 문제: 모든 설비가 연결되며 사이버 보안 위협 증가
  • 경영진 역량: 스마트팩토리에 대한 인식과 경영진 역량 강화

스마트팩토리 성숙도

스마트팩토리 성숙도(Level, Maturity Level)는 공장이 디지털 전환(DX) 과정에서 어느 단계까지 발전했는지를 평가하는 지표이다. Idustrie 4.0 Maturity Index 기준은 아래와 같다.

Industrie 4.0 Maturity Index

  • Leve1 - Checking
    • 데이터 체크 리스트 수준에서 공장 환경이나 상태를 모니터링
    • 설비는 있지만 외부 시스템과 연계되지 않음
  • Level2 - Monitoring
    • 외부 모니터링 시스템과 연계되어 실시간으로 데이터 수집 가능
    • 시각화 도구를 통해 현황을 시각적으로 확인
  • Level3 - Control
    • 모니터링된 데이터를 기반으로 이상 감지 → 자동 복귀
    • 공정 제어 능력이 있으며, 단일 프로세스 중심 제어 가능
  • Level4 - Optimiztion
    • 공장 전체 데이터를 통합 분석하여 전체 시스템 최적화를 수행
    • 내⋅외부 시스템과 전면 인터페이스하며 실시간으로 최적화를 수행
  • Level5 - Autonomy
    • 완전 자율 운영 공장 단계
    • AI 기반 이상 진단, 자기 관리, 자기 개발 기능 보유

기타 모델

  1. NIST SMSRL
    • Smart Manufacturing Systems Readiness Level
    • 조직, IT, 성과관리, 정보연계 4개 카테고리 기준 다차원 평가
    • ISA-88 계층(엔터프라이즈 → 제어 모듈)으로 세밀한 준비도 측정
  2. Mitsubishi SMKL(Kaizen Level)
    • 가로축(관리 수준: 작업자 → 전 공급망), 세로축(성숙도: 수집 → 최적화) 구성
    • 단계별 ROI 산출, 단계별 스마트화 추진 전략 수립 가능
  3. 인도 CII 및 싱가포르 SIRI 모델
    • 리더십, 조직 문화, 인력, 기술, 프로세스 등 여러 도메인 평가
    • 6-16개 지표 기준 self-assessment 방식으로 정량 평가 가능

스마트팩토리 주요 기술

빅데이터

빅데이터(Big Data)란 전통적인 방식으로는 수집, 저장, 분석, 관리가 어려운 초대용량 데이터를 의미하며, 이를 처리하기 위한 새로운 기술 및 분석 방법을 포함한다. 단순히 데이터 양이 많다는 의미를 넘어 속도, 다양성, 신뢰성 등 여러 속성을 함께 고려해야 한다.

빅데이터 특성

구분 설명
3V Volume(규모): 페타바이트(PB)급 이상의 대규모 데이터
Velocity(속도): 초당 수천 건 이상 실시간 생성 및 처리
Variety(다양성): 정형·비정형(텍스트, 영상, 센서 등) 데이터 혼합
4V Veracity(정확성): 데이터의 신뢰도와 품질, 오류 가능성 등
5V Value(가치): 데이터로부터 유의미한 인사이트를 도출할 수 있는 잠재적 가치

최근 Visibility( Visualization)까지 확장되면서 데이터 가시성 및 시각화 역량도 중요 시 되고 있다.

빅데이터 분석 방식

기술영역 설명
데이터 수집 센서, IoT, ERP, SNS 등에서 실시간 또는 대량 데이터 수집
저장 Hadoop Distributed File System (HDFS), NoSQL 등 분산 파일 시스템
처리 Spark, Storm, Flink1 등을 활용한 병렬 분산 처리 기술
분석 통계, 머신러닝, 딥러닝 등을 활용한 예측, 분류, 군집, 연관분석 등
시각화 Tableau, PowerBI, D3.js 등을 이용한 분석 결과의 인사이트 도출

빅데이터 도입 시 고려사항 및 한계

항목 설명
데이터 품질 문제 정확성(Veracity)이 확보되지 않으면 분석 결과의 신뢰성 저하
보안 및 개인정보 보호 생산 정보 및 고객 데이터 처리 시 보안 강화 필요
내부 역량 부족 데이터 분석 전문 인력 부족 및 문화적 저항 가능성
ROI 불확실성 분석 결과가 직접적인 수익으로 연결되지 않는 경우도 있음

이 외 부서간 이해 관계에 따른 데이터 사일로 현상이나 다크 데이터 증가 등도 고려되어야 한다.

CPS vs. 디지털 트윈

CPS(Cyber-Physical System, 사이버 물리 시스템)은 센서, 엑추에이터, 제어기 등 물리공정과 컴퓨터 제어시스템을 실시간으로 긴밀하게 연계한 시스템이다. 측정-제어 루프를 통해 물리 세계와 사이버 세계가 상호작용하며 반응하고 제어하는 구조이다.

기능 및 특징

  • 실시간 모니터링: 공정 데이터를 즉시 수집하고 분석
  • 자동화 의사결정: AI, ML 기반으로 장비 이상이나 품질 이탈 판단 후 즉시 제어
  • 자율 최적화: 예지보전, 에너지 최적화, 긴급 대응 등 자율 수행
  • 피드백 루프: 센서 → 분석 → 제어 → 센서 반영으로 밀도 있는 연속 제어 구조

스마트팩토리에 있어 PLC/DCS 수준을 넘어 지능형, 자율형 생산체계로 전화할 수 있고 유연한 제조, 안정성 및 효율성을 강화하며 인간-기계 협업을 가능하게 하는 기술이다.

디지털 트윈(Digital Twin)은 실제 설비·공정·제품 등의 정밀한 가상 복제로 실시간 데이터를 반영하여 물리 대상의 상태를 동기화·예측·제어할 수 있는 디지털 모델이다. 구현 요소로는 물리 모델, 운영 데이터, AI 분석이 있으며 정밀한 실시간 시뮬레이션 환경 구축이 가능하다.

기능 및 활용

  • 시뮬레이션/시나리오 테스트: 실 운전 전 가상검증으로 리스크 최소화
  • 예지보전 및 유지보수: 센서 기반 상태 모니터링 → 고장 예측 → 사전 대응
  • 생산 최적화: 공정 설계 변경 시 성능 영향 예측, 생산 공정 효율 개선

스마트팩토리에 있어 CPS 내부 핵심 구성요소로 물리공정의 가상복제와 자동 피드백 루프를 실현한다. 스마트팩토리 전 주기(기획 → 설계 → 운영 → 유지보수)에 걸쳐 연속적 최적화와 대응이 가능하다.

CPS vs. 디지털 트윈

구분 CPS 디지털 트윈
핵심 역할 실시간 센서 기반 제어·자동화 시스템 구축 물리 시스템의 가상 복제 및 시뮬레이션 기반 최적화
데이터 흐름 물리 현상 → 사이버 분석 → 물리 조치 물리↔︎가상 ↔︎ AI 분석 기반 예측·제어 수행
위상 시스템 전체 아키텍처 CPS 내에 포함된 디지털 모델
관점 제어 중심, 실시간 대응 분석/예측 중심, 최적 설계·검증

CPS는 1970년대 항공, 자동차 제어 체계로 시작되어 2000년대 이후 스스로 인식 및 제어 기능을 가진 스마트 제조 핵심 인프라로 발전했다.

디지털 트윈은 NASA 아폴로 사례 및 Celernter의 아이디어로 시작되어 2002년 이후 Grieves에 의해 이론이 정리되고 2010년대부터 실시간 시뮬레이션 사업화가 진행되었다. 2020년대에는 AI, 엣지, 네트워크화된 자율 Twin으로 진화하고 있다.

시대별 흐름

시기 CPS 동향 디지털 트윈 동향
1970년대 이전 - NASA, 항공기 분야에서 제어 시스템 및 자동화 개념 등장
- 물리 시스템 + 제어 시스템 개념 초기 탐색		 - NASA의 아폴로 13 대응 사례에서 비공식 모델링 적용
1990년대 - CPS 정의 전 단계: 안전 시스템, 자동 비행 제어 등 분야 활발 - David Gelernter의 Mirror Worlds(1991)에서 디지털 세계 개념 제시
2000년대 초~중반 - NSF 등에서 CPS 연구 체계화 시작(2006년 이후) - 2002년 Michael Grieves가 QFD 개념 기반으로 디지털 트윈 이론 정립
- 2010년 NASA 로드맵에서 “Digital Twin” 용어 공식 사용
2010년대 - CPS가 산업용 제어 시스템과 IoT 기반 연동하며 발전
- 4차 산업혁명의 핵심 기술로 성장		 - 2011–2015년 IIoT 확산과 함께 산업분야 DT 확산
- 2016–2020년 고정밀 시뮬레이션, 실시간 동기화, 클라우드 기반 상용화 단계 진입
2020년대 - CPS는 Cyber Manufacturing, Society 5.0 등 스마트 제조 인프라 핵심으로 진화 - 클라우드, AI, 엣지컴퓨팅 기반의 자동·자율 디지털 트윈 등장
- DT 네트워크화(IoFDT), 표준화 작업 활발

등대공장

등대공장은 4차 산업혁명 시대의 스마트 제조를 선도하는 혁신적인 생산시설로, 세계경제포럼(WEF)이 인정한 최고 수준의 디지털 전환 모델이다.

등대공장 정의와 특징

등대공장은 첨단 제조기술과 4차산업혁명 기술을 통합적으로 적용하여 생산성, 품질, 지속가능성에서 혁신적 성과를 달성한 제조시설이다. 마치 등대가 항해하는 선박에게 길을 제시하듯 다른 제조업체들에게 디지털전환의 방향을 제시한다는 의미에서 명명되었다.

주요 특징

  • 데이터기반 의사결정: 실시간 데이터 수집과 분석을 통한 최적화
  • 자동화와 인공지능: AI/ML 기반 생산 최적화 및 예측 유지보수
  • 연결성: IoT, 5G 등을 통한 전 공정 연결
  • 유연성: 다품종 소량생산 및 맞춤형 제조 대응

핵심 적용 기술

생산 최적화 기술

  • 디지털 트위: 물리적 공장의 가상 복제를 통한 시뮬레이션
  • 예측 분석: AI 기반 수요 예측 및 생산 계획 최적화
  • 실시간 모니터링: 센서 네트워크를 통한 실시간 공정 관리

품질 관리 기술

  • AI 기반 검사: 컴퓨터 비전을 활용한 자동 품질 검사
  • 예측 품질 관리: 공정 파라미터 분석을 통한 품질 이상 예측
  • 자동 피드백: 품질 데이터 기반 공정 자동 조정

운영 효율성 기술

  • 예측 유지보수: 설비 상태 모니터링을 통한 고장 예방
  • 에너지 최적화: AI 기반 에너지 사용량 최적화
  • 공급망 연결: 실시간 공급망 가시성 확보

국내 등대공장

기업명/공장명 주요 업종/특징 선정년도
포스코 포항제철소 철강, 스마트팩토리 2019
LS일렉트릭 청주공장 전기전자, 자동화 2021
LG전자 창원 LG스마트파크 전자제품, 스마트가전 2022
아모레퍼시픽 뷰티파크(오산) 화장품, 맞춤형 생산 2023
한국수자원공사 화성 AI 정수장 물관리, 인공지능 정수 2023

제품개발기술

서비스운영관리

마케팅 4P

마케팅 4P는 전통적인 마케팅 믹스로 다음과 같다.

요소 정의 및 핵심 내용
Product (제품) 고객의 필요를 충족시키는 물리적 상품 또는 서비스로, 기능, 품질, 디자인, 브랜드, 패키징, 애프터서비스 등이 포함됨
Price (가격) 소비자가 지불하는 금액으로, 원가·경쟁·수요·가치 인식을 기반으로 설정됨. 가격 전략은 매출과 수익성에 직접 영향
Place (유통) 제품이 고객에게 전달되는 경로로, 채널 선택, 입지, 물류, 재고관리 등이 포함됨
Promotion (촉진/프로모션) 광고, PR, 판촉, 디지털 마케팅 등 고객에게 가치와 메시지를 전달하여 구매를 유도

마케팅 6P

4P에서 사람과 프로세스 또는 프리젠테이션을 추가한 개념이다.

사람

  • 고객 접범에 있는 영업, 서비스, 지원 인력 뿐만 아니고 고객 자체도 포함
  • 서비스 중심 업종에서 특히 중요하며, 고객 경험과 만족도를 좌우함

프로세스

  • 상품/서비스 전달 전 과정을 구성하는 절차와 시스템, 효율성, 품질의 핵심
  • 서비스 산업에서는 프로세스 설계가 고객 경험에 크게 기여

프리젠테이션

  • 6P에 포함된 경우, 패키지, 디자인, 브랜딩, 온라인 UI/UX까지도 해당
  • 고객에게 제품을 어떻게 시각적, 메시지적으로 보여 줄지도 포함됨

4P vs. 6P

분류 4P 6P
구성 요소 Product, Price, Place, Promotion + People, Process (또는 Presentation)
주요 역할 제품 출시와 판매에 집중 고객 경험·서비스·운영 효율까지 포괄
적용 환경 물적 제품 위주 서비스, 디지털, 경험 중심 비즈니스에 적합

생산혁신기술

공장관리에 관한 신기술 및 경향에 관한 사항

탄소중립(Carbon Neutrality)

탄소중립이란 배출한 이산화탄소(\(CO_2\))만큼 동등하게 제거하여 순배출량을 제로로 만드는 상태를 의미한다.

  • 탄소중립: CO_2$ 배출량과 제거량이 균형을 이루는 상태
  • 넷제로(Net-Zero): 모든 온실가스(GHG) 배출량, 즉 탄소뿐 아니라 메탄, 산화질소 포함하여 순배출을 0으로 만드는 개념

달성 방법

  • 배출량 측정 (Scope 1 ~ 3 포함)
  • 감축 전략 실행(재생 에너지 전환, 효율 개선 등)
  • 전여 배출량 상쇄(산림 보호, 탄소배출권 구매 등)

유의사항

  • 그린워싱(Greenwashing) 위험 존재: 실제 감축 없이 상쇄만으로 탄소중립을 자처할 경우 법적 이슈 발생 가능
  • 기업은 투명한 기준과 검증된 절차 기반으로 목표 설정 및 실행 결과를 공개

ESG

ESG는 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance) 측면에서 기업 활동의 지속 가능성과 비재무적 성과를 평가하는 관리 및 투자 프레임워크다.

3가지 축

  • Environment: 온실가스 감축, 폐기물 관리, 생물 다양성 등
  • Social: 노동 관행, 다양성, 인권, 커뮤니티 기여 등
  • Governamce: 이사회 구성, 윤리경영, 내부통제, 주주 권리 등

목적 및 중요성

  • 투자자 및 이해관계자가 리스크 및 기회를 종합적으로 평가
  • 뛰어난 ESG 성과를 보이는 기업은 재무 성과 및 직원 만족도 측면에서 유의한 우위
  • 기업에는 규제 대응, 브랜드 신뢰 확보, 우수 인재 유치 등 다방면 이점

탄소중립과 비교

항목 탄소중립(Carbon Neutrality) ESG
포커스 온실가스 배출-흡수 균형 실현 환경·사회·지배구조에 대한 전반적 지속 관리
측정 주체 CO₂량 정량 측정 및 상쇄 ESG 지수 및 리포팅 기준(예: SASB, GRI 등) 활용
세부 지표 Scope 1~3 배출량, 상쇄량, 순배출량 등 기후 전략, 노동 환경, 윤리 수준, 다양성 지표 등
적용 목적 기후 변화 대응 및 친환경 이미지 확보 리스크 관리, 자본 유치, 사회적 책임 강화 등 광범위한 목적
관계 ESG 중 Environmental(E) 항목의 핵심 주제로 작용 탄소중립은 ESG 전략의 일부이며, ESG는 훨씬 포괄적 개념

탄소중립은 기후 변화 대응을 위한 구체적인 행동 지표로 \(CO_2\) 순배출 0을 목표로 한다. ESG는 환경 뿐만 아니라 사회 및 기업 지배구조가지 포함하는 포괄적 지속 가능 경영 프레임워크이다.

_EOD_

  1. https://aws.amazon.com/ko/what-is/apache-flink/↩︎