04 ​클라우드 기반 스마트팩토리 - 입문

​│정채상 인이지 연구소 기술 책임자

들어가며

스마트팩토리(smart factory)는 첨단 정보통신기술(ICT)을 활용하여 제조 공정 전반을 자동화하고 최적화하는 제조 환경을 말한다. 기존의 전통적 공장이 인간의 노동력을 중심으로 운영되었다면, 스마트팩토리는 사물인터넷(IoT), 로봇공학, 빅데이터, 인공지능 등을 결합하여 공정의 효율성을 극대화한다. 이는 단순한 자동화된 공장을 넘어선 개념으로 실시간으로 생산 현황을 모니터링하고 최적의 의사결정을 내리는 것을 목표로 하며, 이를 통해 불량률 감소, 에너지 효율화, 생산 원가 절감 등 다양한 효과를 얻을 수 있으며, 나아가서는 다품종소량생산과 같은 유연한 제조 환경에도 효과적으로 대응할 수 있게 된다.

클라우드 기술은 스마트팩토리를 구현하는 데 있어 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 방대한 양의 생산 데이터를 저장하고 분석하기 위해서는 강력한 컴퓨팅 자원과 많은 저장 공간이 필요하며, 클라우드는 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 최적의 솔루션으로 다음의 특징들을 가진다.

• 데이터 저장 및 분석: 생산 현장에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 클라우드에 저장하고, 빅데이터 분석 기술을 활용하여 유용한 정보를 추출한다.

• AI 활용: 클라우드 기반 AI 서비스를 활용하여 예지 보전, 품질 예측 등 고급 분석을 수행한다.

• 유연한 확장성: 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있어 비용 효율적인 시스템 운영이 가능하다.

• 협업 환경 구축: 다양한 사용자가 클라우드 기반 플랫폼을 통해 실시간으로 협업하며 생산 과정을 관리할 수 있다.

클라우드는 스마트팩토리의 핵심적인 역할을 수행할 수 있으며, 제조업의 디지털 전환을 가속하는 데 기여하고 있다. 본 글에서는 스마트팩토리를 위한 입문으로 운영의 핵심 요소들과 클라우드 기반 솔루션들을 소개한다. 주로 IoT 관련 서비스 제품들이 표준화되어 이용된다.

스마트팩토리 운영의 핵심 요소

1. 데이터 수집 및 관리

데이터를 어떻게 다루는가가 스마트팩토리의 핵심으로, 데이터의 실시간 수집과 통합 관리가 필수적이다. 이를 위해 생산 설비, 작업자, 원자재, 제품 등 공장 내 모든 요소로부터 발생하는 데이터를 신뢰성 있게 수집하고 통합하는 체계가 갖춰져야 한다. 산업용 IoT 센서, 스마트 디바이스, 통신 네트워크 등의 인프라가 체계적으로 구축되어야 하며, 이렇게 수집된 데이터는 표준화된 형태로 저장되고 관리되어야 한다. 데이터 정제와 처리 기술이 필수적이고, 이 데이터들은 해당 기업의 핵심 자산이기에 철저한 보안 체계를 갖추는 것도 중요하다.

2. 실시간 모니터링 및 예측 분석

스마트팩토리는 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않고, 이를 기반으로 실시간 모니터링과 예측 분석을 수행한다. 이를 통해 공정 중 발생할 수 있는 문제를 조기에 감지하고, 장비의 이상 상태나 품질 결함을 예측하여 신속히 대응할 수 있다. 의미 있는 인사이트를 도출하고 미래를 예측할 수 있어야 하고, 빅데이터 분석 기술과 AI 기술을 활용하여 설비 고장 예측, 품질 예측, 수요 예측 등을 수행할 수 있으며, 이를 통해 선제적인 의사결정이 가능해진다.

3. 제어 및 생산 공정 최적화

수집된 데이터를 바탕으로 생산 현장의 상황을 파악하고, 문제가 발생했을 때 신속하게 대응할 수 있는 체계가 필요하다. 유기적으로 연동된 MES(Manufacturing Execution System)나 SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) 같은 제조 실행 시스템이 구축되어야 하며, 이는 불필요한 다운타임을 줄이고, 생산성을 향상하는 데 큰 역할을 한다.

더 나아가서는 유연하고 적응력 있는 생산 체계를 통해 공정 효율성을 높인다. 공정 최적화를 통해 고객의 요구 사항에 맞춘 대량 맞춤형 생산과 같은 새로운 제조 패러다임을 가능하게 하고, AI와 머신러닝 기술을 활용하여 다양한 생산 공정 최적화를 이룰 수 있다. 

4. 협업 및 연결성

스마트팩토리는 다양한 장비와 시스템이 서로 원활히 통신할 수 있도록 높은 수준의 연결성을 요구한다. 위의 유기적으로 연동된 데이터에 더해 전사적 자원 관리(ERP) 시스템, 공급망 관리(SCM) 시스템 등과의 통합은 공장의 전반적인 운영 효율을 높이고, 부서 간 협업을 강화한다.

AWS의 IoT 서비스

AWS에서는 IoT 관련해서 다양한 솔루션을 이용할 수 있는데, 스마트팩토리를 구현하는 방법으로 먼저 엣지 디바이스에서 정보들을 관리하는 솔루션들을 아래 그림 1의 솔루션들을 이용할 수 있다.

그림 1 AWS IoT 디바이스 솔루션들

이들을 클라우드에 연결하는 방식으로 아래 그림 2의 솔루션들을 이용할 수 있다.

그림 2 AWS IoT 클라우드 연결 솔루션들

마지막으로, 관리자 혹은 사용자의 시각에서 이 데이터들을 운영하기 위해 아래 그림 3의 솔루션들을 사용할 수 있다. 이후에는 모인 데이터들은 AWS의 일반적인 서비스들과 도구들을 이용해서 사용할 수 있다.

그림 3 AWS IoT 분석 솔루션들

아래 그림 4는 AWS IoT 그린그래스, AWS IoT 코어, AWS IoT 디바이스 디펜더, AWS Iot 디바이스 매니지먼트를 이용해서 연결되어 운영되는 사례의 구조를 나타낸다. 

그림 4 일반적인 AWS IoT 연결 예제¹⁾

애저(Azure)의 IoT 서비스

마이크로소프트의 애저에서도 IoT를 위한 제품들이 준비되어 있고, 아래 그림 5와 같은 레퍼런스를 볼 수 있다. 엣지 디바이스에서 모이는 데이터들이 애저 IoT 허브(Hub)를 통해서 클라우드에 모이게 되고, 데이터의 성격에 따라 스트림 데이터를 위한 서비스 혹은 메시지를 위한 서비스 등으로 나누어 저장되고, 관리된다. 이후에도 역시 일반적인 서비스들과 도구들을 이용해서 사용할 수 있다.

그림 5 일반적인 애저 IoT 연결 구조²⁾

구글 클라우드 플랫폼(GCP)의 IoT 서비스

구글 클라우드 플랫폼도 IoT 관련해서는 유사한 방식을 지원한다. 아래 그림 6은 산업계에서 널리 쓰이는 메시징 표준인 MQTT 방식의 메시지를 이용해서 엣지 디바이스들로부터 메시지들을 클라우드에 전송하는 예제를 나타낸 그림이다.

그림 6 GCP에서 IoT 제품 연결 예제³⁾

맺으며

지금까지 스마트팩토리를 고려하며 주요 클라우드 업체의 IoT 서비스들을 간단히 훑어보았다. 특별한 서비스를 이용하지 않고, 엣지 디바이스 용 솔루션을 따로 고려하지 않더라도 일반적인 방식으로 클라우드에 연결해서 처리하는 경우들도 있고, 일반적인 공장들은 맞춤형으로 구현해야 하는 부분들이 많아서 클라우드 솔루션들을 바로 적용하기 힘든 경우가 대부분이다.

스마트팩토리를 새로 도입하거나 기존의 온프레미스 환경에서 클라우드로 고려할 때 여러 가지를 고려해야 하지만, 사물인터넷 서비스들을 이용해서 클라우드 기반으로 구축하면 아래의 장점들이 있다. 

• 빠른 구축: 기존 IT 인프라 구축에 비해 빠르고 간편하게 스마트팩토리를 구축할 수 있다.

• 높은 확장성: 사업 규모가 변화하더라도 유연하게 시스템을 확장하거나 축소할 수 있다.

• 낮은 초기 투자 비용: 하드웨어 구매 비용을 절감하고, 필요한 만큼의 자원만 사용하여 비용 효율성을 높일 수 있다.

다음 회에는 여러 방식으로 스마트팩토리에 접근하는 과정에서 맞이하는 이슈에 관해 사례를 나누어 보겠다.

참고문헌

1) https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-iot-devices-for-environmental-sustainability/

2) https://azure.github.io/IoTTrainingPack/modules/DevOps/sample-iot-application.html

3) https://cloud.google.com/architecture/connected-devices/iot-platform-product-architecture