전기전자/정보통신

HITACHI Inspire the Next_2017.12. Vol. 99 No.6 (p4~8)

Value Chain Innovation
디지털 기술이 가치를 잇는 스마트 산업

18세기 후반, 기계의 발명을 계기로 이룩한 산업혁명. 그 이후, 전기 및 컴퓨터 응용에 의한 제2, 제3의 산업혁명을 거쳐 대량생산 및 대량소비 시대를 맞이하여 사람들은 물질적인 풍요로움을 누려왔다. 세계인구는 급증하여 자원과 에너지 고갈, 환경 부하의 증가 등, 지구차원에서의 여러 가지 과제가 현재화(顯在化) 하고 있다.

그리고 지금, 제4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있다. IoT에 의해 창출된 빅데이터 및 AI∙로보틱스 등의 선진기술이 사회제도 및 기업의 비즈니스, 개인의 라이프 스타일까지 크게 변화시키고 있다. 지속 가능한 사회를 위해서 테크놀로지의 진화가 미래의 비전을 만들어 간다.

히타치는 경제활동의 근간이 되는 제조 및 유통분야에 있어서 더욱 복잡하고 다양해지는 수요에 부응하기 위해 밸류체인의 전반적인 최적화를 지향한 서비스를 전개하고 있다. 이번 호에서는 디지털 기술이 초래하는 새로운 산업의 바람직한 모습을 미리 살펴보면서 모노즈쿠리 및 로지스틱스 분야에서의 히타치 개발기술 및 솔루션에 대해 소개하겠다.

● FOREWORD
밸류체인 이노베이션, 스마트 매뉴팩처링(Smart Manufacturing)
Tomas Bauernhansl; Fraunhofer(프라운호퍼) 생산기술∙오토메이션 연구소 소장/ 슈투트가르트대학 공업생산관리 연구소 소장

대량 개인화(Mass Personalization)의 이행에 필요한 대표격인 디지털화는 제조업에 스마트화라는 커다란 변화를 가져왔다. 예를 들어 클라우드 베이스의 플랫폼에서는 어플리케이션의 클라우드 상에서의 이용과 클라우드로부터 제공되는 서비스 이용 및 그 겸용을 실현하고 있다. 일반적으로 시판되는 어플리케이션 중에서는 제조업에서도 이용할 수 있는 것이 있으며, 이미 프라이베이트 클라우드로서 사용 가능한 것도 존재한다. 그러나 산업용의 본격적인 플랫폼 개발은 아직 시작 단계에 있다.

디지털 트렌스포메이션(Digital Transformation)은 육체적 작업과 지적 작업을 분리한다는 프레드릭 테일러의 원칙을 조금씩 무너뜨리고 있다. 앞으로는 지적 작업이 생산라인으로 옮겨질 것이다. 모든 분야에서 종업원은 필요에 부응한 지원 시스템의 도움을 받아 한번 더 판단을 내리는 능력을 발휘하여 의사결정 및 설계와 같은 가치를 높이는 업무에 주력하게 된다. 이러한 관점에서 스마트 매뉴팩처링(Smart Manufacturing)은 가치창출 프로세스에 종업원인 엔지니어 자신의 전문성을 재 도입하여 제조현장의 지위 향상으로 연결시킨다. 그러나, 디지털화에 의한 가치 창출은 각 기업에 있어서 지금까지 없었던 긴 여정이 될 것이며, 그 과정에서는 여러 가지 넘어야 할 단계를 동반하게 될 것이다. 기업은 새로운 기술 및 조직을 단계적으로 통합하여 기존의 제조업체와 부품업체, 그리고 고객 간의 관계를 재검토하지 않으면 안 된다.

AI(인공지능)와 기계학습이 스마트 매뉴팩처링의 핵심 요소인 것은 분명하다. 더욱 개발에 힘써야 할 필요는 있으나, 그것들이 제조업에 혁명을 가져올 가능성이 크다. 현재, 기업은 대량의 데이터를 소유하고 있으나, 대부분의 경우, 그것들로부터 아이디어를 이끌어내지 못하고 있다. 기계학습은 이런 상황에 변화를 가져온다. AI는 구조화와 비구조화의 데이터를 모두 다루기 때문에 AI의 도움을 빌리면 불명확한 데이터 세트로부터 결론을 도출해 낼 가능성이 있다. 그 분석을 통해 뛰어난 결정 및 자동화 서비스로 이어질 수 있는 완전히 새로운 깨달음을 얻는 경우도 많다. 기계학습 없이는 시장 경쟁력을 눈 깜짝 할 사이에 잃게 될 수 있다. 그 이유는 디지털 트렌스포메이션이 IoT와 각종 서비스에 의해 취득∙처리된 대량의 데이터를 높은 효율로 자동화하여 사용하는 것에 특화되어 있기 때문이다.

프라운호퍼 생산기술∙오토메이션 연구소에서는 기계학습을 얼마나 기계의 능력으로 향상시킬 수 있을까에 대해 다양한 실험을 전개하고 있다. 예를 들어 ‘듀얼암 빈피킹(Bin-Picking)’이라고 하는 로봇 시스템은 부품이 무질서하게 들어있는 상자 속에서 로봇이 적절한 부품을 정확하게 꺼낼 수 있다. 이 로봇은 자립적으로 적절하게 작동한다. 즉, 꺼내는 작업을 반복하면서 스스로 정확성을 향상시킨다. ‘스마트 시스템 아날리스트’라고 칭한 우리의 프로젝트에서는 AI의 알고리즘에 의해 자동생산 라인의 생산효율을 몇 일 만에 10%이상 높일 수 있었다.

IoT를 포함한 산업인터넷은 가치창출이 그것에 가장 상응하는 장소에서 일어나게 하기 위해 다양하고 유연성 있는 시스템을 제공한다. 이에 따라 복잡함과 거래비용이 줄어듦으로써 생산효율의 향상에 새로운 가능성을 더해 준다. 시간, 비용, 품질, 유연성, 서스테이너빌리티(지속 가능성)와 같은 가치 창출의 목적은 변하지 않지만, 각각의 분야에서 요구하는 레벨은 높아지게 된다. 인더스트리 4.0이라는 커다란 틀의 제조 플랫폼 상에서 실시되는 스마트 매뉴팩처링에서는 경제면과 지속 가능성을 목적으로, 그 솔루션의 범위가 프로세스에서 비즈니스 에코시스템까지의 모든 단계로 확대되어 간다. 이 플랫폼에는 가치 창출 파트너와 엔드유저(최종 사용자) 전체를 포함시키는 새로운 가능성마저 내포하고 있다. 그렇기 때문에 가로방향이나 세로방향으로 통합할 수 있는 플랫폼의 네트워크는 디지털화된 에코 시스템 안에서의 태스크(작업)뿐만 아니라 기계의 기능을 생성하여 배포하는 것으로 사용된다.

이와 같이 복잡성이 증가함에 따라 기술적, 사회적, 경제적, 그리고 환경적인 과제를 하나의 기업 및 조직이 단독으로 전개하는 것은 불가능하다. 필요로 하는 컨피던스와 캐퍼시티에 의거하여 작업마다 다이나믹하며 일시적인 제휴가 탄생하게 된다. 그런 협력관계를 만들어 내기 위해서는 물리적인 실체를 실체가 없는 가상세계에 융합시킬 필요가 있다. 방대한 수의 디바이스가 클라우드 상의 소프트웨어 서비스와 통신한다. 제조업에게 있어서 이것은 보다 스피디 하며, 보다 효율적이고 보다 적은 자원으로 큰 아웃풋을 생산하기 위한 밸류체인의 전체상을 나타낸다. 이 밸류체인은 시장투입까지의 시간을 단축시켜 커스터마이즈(Customize, 주문제작), 나아가서 퍼스널라이즈(Personalize, 개인 맞춤형) 된 제품에 대한 수요에 부응하게 될 것이다.

오늘날, 컴퓨터와 클라우드 컴퓨팅을 위한 소프트웨어는 이른바 생(生) 데이터라고 불리는 낮은 레벨에서 높은 빈도의 데이터를 처리할 수 있다. 빅데이터 분석은 기술적으로 실용이 가능하게 되어 제조업과 물류업을 관리하여 지속적으로 개선하기 위한 생산 프로세스의 가시화와 KPI(Key Performance Indicator)를 서포트하게 되었다.

빅데이터의 이용, 스마트 매뉴팩처링, 플랫폼을 이용한 에코 시스템 안에서의 가치 창출은 산업∙물류 분야에서의 큰 그림을 변화시킨다. 우리가 복잡한(Complex = 복합적인) 세계를 다루고 있을 때, 그것은 예전의 복잡한(Complicated = 까다로운) 것과는 달라져 있다. 인과 관계를 찾는 대신에 제조 공정을 최적화하는 상관성을 찾아내는 것에 주력한다. 또한, 우리는 “왜 성공하고 있는가?” 라고 묻는 대신에 “성공하기 위해서는 어떻게 해야 하는가?”라는 질문을 한다. 사이버 피지컬 시스템(Cyber physical systems)은 IoT와 사람들(고객), 그리고 생산 시스템의 새로운 툴(도구), 자원, 서비스를 실시간으로 연결시킨다. 그것은 제4차 산업혁명을 추진하는 스마트 매뉴팩처링의 핵심이 된다. 제4차 산업혁명에서 가치 창출은 플랫폼을 통해 이루어지며 비즈니스 에코시스템으로 통합된다. 이제 시장은 그 출현을 기다리고 있다. 기술은 그곳에 존재하며 기업은 비즈니스를 혁신하려고 하고 있다.

 -- 끝 --