산업기술/제조/경영

Nikkei Monozukuri_2016. 11. 특집(2) (p79~85)

「연결되는 공장」의 미래
「Factory 2016 Fall」 -- ‘초(超) 일류공장 선언’의 상세보고


스마트공장의 최신동향을 내다보는 포럼과 전시회가 일체화된 이벤트「Factory 2016 FallL」.「일류공장 선언!」을 테마로, 2016년 10월 19~21일, 도쿄 빅사이트(Tokyo Big Sight)에서 개최되었다. 이곳에서 볼 수 있었던 것은 정보통신분야 및 인공지능(AI), 로보틱스(Robotics)기술 등을 구사하는 것으로, 여러 가지 공장이 상호 연결되어, 기존의 개념을 훨씬 뛰어넘는「초(Super, Ultra, Beyond)공장」으로 변신하려는 제조업의 미래상이었다. 오프닝세션/기조연설/테마세션과 전시회의 모습을 전한다.

「Factory 2016 Fall」의 오프닝세션/기조연설/테마세션에서는 IoT(Internet of Things)로의 높은 기대에 응하여, 강연자가 각자의 입장에서 새로운 시도에 관한 소개 및 과제를 제시했다. 각 강연의 내용에서 떠오른 테마는「인재와 IoT의 관계」「데이터 분석의 진화」「서비스의 구체화와 과제」, 그리고「자동화의 무궁한 진화」이다.

1. 인재와 IoT와의 관계

-- 토요타가 추구하는 IoT공장은「사람을 성장시킨다」--
IoT는 사람의 성장을 가속화시켜, 사람의 능력을 증폭시키는 것이다 ---. 약 730명의 방청객이 모인 오프닝세션에는「토요타(TOYOTA)와 세콤(SECOM)이 그리는 디지털 비즈니스의 미래」라는 주제로, 강연이 펼쳐졌다. IoT 등 디지털 기술을 활용하는 목적으로써, 토요타 자동차는「사람을 성장시킨다」, 세콤은「사람의 능력을 증폭시킨다」를 중심으로 강연을 시작했다.

토요타자동차의 미래창생(創生)센터 총괄의 상무이사를 맡고 있는 이소베(磯部)씨는 자사가 생각하는「공장에서의 IoT활용」을 사례와 함께 설명했다. 이소베 씨는 IoT 활용방법을 제안 받았을 경우, 반드시「어떻게 해야 사람이 성장할 수 있을까?를 스스로에게 묻는다」고 한다.

흥미로운 것은 IoT활용의 본론에 들어가기 전에, 토요타의 생산방식에 대하여 시간을 할애한 것이다. 「자동화」「저스트 인 타임 이라는 생산방식을 예를 들어 설명함과 동시에, 각각의 활동이「사람을 성장시키는 것」과 연결된다고 강조했다. 또한,「일본기업이 자신 있어 하는 작업자 주체의 현장개선에 IoT를 활용한다」는 자세를 표명했다.

한편, 세콤 IS연구소 소장인 코마츠(小松) 씨가 강조한 것 중 하나가,「첨단기술은 사람의 능력을 증폭시킨다」라는 사고방식이다. 예를 들어, 세콤이 국내에서 경비하는 건물은 약 200만건. 이들 모두에 24시간 상주한다면, 약 2,000만명의 경비원이 필요하지만, 실제로는 2만명으로 대응하고 있다. 「(기술이) 사람의 능력을 1,000배나 증폭시키고 있다는 것이 된다」(코마츠 씨).

-- IoT공장은「장인의 기술」을 기계에게 기억시킨다 --
「IoT를 활용하는 포인트는 적절한 데이터를 사람에게 제공하여, 개선을 촉진시키는 것이다」. 덴소(Denso)생산혁신센터 DP-Factory IoT혁신실 실장 카토(加藤)씨는「인간과 설비가 공동으로 창조하는 글로벌 한 모노즈쿠리(제조)를 전제로, 덴소가 실현하고자 하는 IoT공장의 모습을 표명하였다.

덴소는 전세계의 약 130개 공장을 IoT로 연결시켜, 2020년까지 생산성을 2015년보다 30%
더 향상시킨다는 목표를 세웠다. 각 공장의 상태를 실시간으로 감시하여, 적절한 대응을 신속하게 취할 수 있게 한다. 공장간에 상호 학습하여, 트러블 발생을 미연에 방지할 수 있도록 한다. 또한, 개선의 스피드를 올린다.

그러나, 얼마나 IoT화를 추진한다고 해도, 주역은 결국엔 사람일 수 밖에 없다고 카토 씨는 말한다. IoT화의 의의는 기계 및 폐쇄된 시스템 안에서만 데이터를 돌리는 것이 아니라, 「사이버 공간에서 얻은 분석결과를 사람에게 전달하는 M2H(Machine to Human)이야 말로 진정한 IoT」라고 그는 생각한다.

이 M2H를 한층 더 발전시킨 것이 M2H2M이라는 어프로치이다. 사람을 활용하려고 해도, 사람만으로는 일손이 부족한 것은 사실이다. 그래서,「장인의 기술」을 기계에게 입력시키는 시도를 하고 있다. 표면적인 작업만을 기계화시키는 것이 아니라, 사람의 창의적   고찰까지도 포함해서 기계화 시키는 것이 이상적이라고 생각한다.

2. 데이터 분석의 진화

-- GE의 IoT화는 위기감으로부터 만들어졌다 --
미국 General Electronic사(이하 GE)는 현재,「Industrial Internet(산업의 인터넷)」전략을 추진하여, IoT의 선두주자로 알려져 있다. 그러나, 소프트웨어 부문인 GE Digital의 Solution Architect의 Mayoran 씨는「GE사도 처음부터(IoT化가)가능했던 것은 아니었다. 5년이 걸려서야 겨우 현 시점에 도달했다」라고 강조했다.

2010년경의 GE사는 항공기 엔진 및 발전용 터빈을 제조하는 전통적인 산업기기 업체였다. 그러다가 당시, GE에서 만든 화물열차용 기관차의 고객이었던 철도회사에게 데이터분석에 뛰어난 IT관련기업이 접근해왔다. 「데이터를 받을 수 있으면, 더욱 좋은 서비스 모델을 제공할 수 있다」라는 선전포고였다.

소프트웨어를 활용함으로써, 가동(Operation)이 더 월등해 진다면, 산업기기 제조업체의 제품은 단순한 일용품이 되고 만다. GE사는「산업 빅데이터를 분석할 수 있는 능력을 자사가 가지고 있지 않으면 안 된다」라고 생각해, 실리콘밸리에 새로운 거점을 개설하여, 데이터 분석을 담당하는 부서를 만들었다.

2006~2007년에 일어난 빅데이터 붐에서는 소비자의 데이터를 어떻게 분석할까에 대해서 주목이 집중되었다. 그러나 산업 빅데이터의 분석은 어렵기 때문에,「정상적인 상태의 데이터를 분석해도, 고장의 경향에 관련된 데이터는 쉽게 나오지 않는다」(Mayoran 씨). 따라서, 데이터 분석을 위한 장치의 동작원리를 알 필요도 있다. 쉽지는 않겠지만, 그렇기 때문에 더욱, GE사로써는 기회가 크다고 생각한다.

-- 사이클의 동요(動搖)에 관한 분석 --

3.  서비스의 구체화와 과제

-- 자동운전버스를 오픈 개발 --
미국 Local Motors사의 Mechanical Engineer, James Earle 씨는 이 회사가 개발중인 자동운전버스「Olli」와 3D프린터로 제작한 자동차에 대하여 강연했다. Local Motors사의 비즈니스 스타일은 여러 가지 요구에 신속하게 대응하는 제품 만들기를 위해, 디자인 콘테스트 실시를 통하여, 파악한 아이디어를 발 빠르게 구현화 시킨다는 것.

Olli의 특징은 단순히 노선버스로써 운행할 수 있는 것이 아니라, 역에서 같은 방향으로 향하는 여럿의 승객이 공동으로 이용 가능한 셔틀 및 여러 명의 승객을 태우면서 각자 임의의 장소에 갈 수 있는 배차 서비스「Uber」의 합승버전과 같은 서비스에 대응하는 것이다. 이미 2대를 제작, 1대는 미국의 워싱턴 특별구, 다른 한 대는 독일의 베를린에서 여러 가지 테스트를 받고 있다.

신속하게 하드웨어를 만들기 위한 수단으로 3D프린팅을 이용. Olli도 3D프린터에서 출력한 부품을 사용했다. 또한, 3D프린터로 출력한 형틀을 사용하여 진공성형으로 만든 내장용 패널류(類)를 소개하였다. 향후, CFRP(탄소섬유강화수지)제 부품의 형틀 제작도 3D프린터를 사용할 가능성이 있음을 설명했다.

-- 내장형(Embedded)기기 업체는 “수원(水源)”을 확보한다 --
리얼타임 OS「TRON」의 업계단체「트론 포럼(TRON Forum)」의 회장직을 역임하고 있는 도쿄대학교수의 사카무라(坂村) 씨는 이 단체가 생각하는 IoT의 오픈 기반「IoT-Aggregator」에 대하여 강연했다. 「내장형 기기 업체도 서비스지향을 위해 비즈니스 모델을 바꾸지 않으면 안 된다. 내장형 기기처럼 엣지노드(Edge Nodes)는 IoT에서의 서비스 출구역할을 하게 된다고 의식해야 한다」라고 말한다.

IoT-Aggregator는 내장형 기기업체의 클라우드 및 각종 어플리케이션과 연계를 맺게 하는 기반. A사의 기기는 A사의 클라우드, B사의 기기는 B사의 클라우드에 접속시켜, 각각의 업체가 클라우드 어플리케이션 프로그램 인터페이스(API)를 공개함으로써, 기기의 연계를 가능하게 한다.

여기에서는 내장형기기 업체가 IoT서비스를 주도할 수 있는 가능성이 있다. 내장형 기기의 접속선의 클라우드는 내장형 기기의 업체가 결정한다. 서비스가 “물”이라면 클라우드는 물의 근원이 되는 “수원(水源)”이고, 그 서비스의 출구인 “수도꼭지” 역할을 내장형 기기가 하게 되므로, 빅데이터와 그 해석 등의 노하우가 내장형 기기 업체 측에 남게 된다.

-- 유저(User)와의 관계성이 현저히 떨어지는 지금의 로봇 --
-- 결국은 가동에 따른 과금(課金 )--

4. 자동화의 무궁한 진화

-- “연결하다”와 “영리하다”의 2단계로 추진 --
“연결되는 공장”의 실체가 보이기 시작하며, 그 다음을 내다보는 토론도 시작되었다. 파낙(FANUC)의 전무이사 로봇사업본부장의 이나바(稲葉)씨는「IoT기술을 가지고 시도한 것은 2단계로 나눠서 진행되었다. 첫 단계는 서로 연결시켜서 정보를 가시화하는 것. 다음은, 그 데이터를 가지고 기계끼리 자립적으로 영리하게 움직이는 것」이라고 말했다.

이것은 파낙이 개발을 진행하고 있는 공장용 오픈 플랫폼「FIELD System」의 목적이기도 하다. FIELD System으로 로봇, NC장치를 탑재한 공장기계, PLC 등 생산현장에 여러 가지의 기기로부터 수집한 데이터를 분석하여, 생산 능력과 품질을 높이는 것을 목표로 한다. 또한, 제2단계에서는, 클라우드와 엣지의 중간층에 있는 포그(Fog)에 위치한 플랫폼으로써, 분산형 심층학습 등의 인공지능(AI)의 기능을 지니게 하여, 생산설비가 현장환경에 맞춰, 자립적으로 판단 할 수 있게 한다.

「로봇이 상황에 맞춰 유연하게 생각하여, 자립적으로 움직이면 자동화 비율을 올릴 수 있을 것」(이나바 씨). 업계 및 지역에 의한 생산의 자동화 비율이 일관화되지 못한 것은 로봇을 잘 사용하기 위한 여러 가지의 스킬과 노하우의 차이라고 할 수 있다. 바로 FIELD Sysetem이 기기를 사용하기 위한 스킬 등의 차이는 없앨 수 있다고 피력했다.

--Traceability 기반에서의 자동화 --
오키 디지털이메이징(ODI)기술부 제3팀 과장의 아라이(新井) 씨는「연결된 공장의 OKI의 사례소개~국내 및 해외공장의 IoT대응」을 주제로 강연했다. 해외생산거점을 연결한 Traceability 확보를 위한 시스템「ODI Production Control and Total Analysis System (OPTAS)」에 대해서 소개하여, 금후의 전망도 발표했다.

ODI는 LED프린터를 칩부터 일괄생산하고 있으나, 칩은 일본국내 생산, 칩 기반으로 장착하는 COB(Chip on Board)의 공정은 태국, 그것을 사용한 LED 헤드를 제작하는 공정은 태국과 중국, 최종제품의 조립은 태국과 중국, 그리고 일본국내의 3곳을 거점으로, 분산하여 실시하고 있다. 그래서, 모든 거점에서 1개의 공장인 것처럼 정보를 공유할 수 있는「가상 인프라 시스템」을 구축했다.

이미 정보를 일원화 시킨 것으로, 금후에는 더욱 고도의 자동화에 전념한다. 시스템의 정보를 기반으로, 지금까지 사람 손에 의해 장치에 부재를 장착하고 빼냈던 작업을, 인간형 로봇에 의해 자동화하는 검토를 시작하고 있다.「AI에 의한, 생산공정에서의 임기웅변이 가능한 순발력 있는 조율도 시작하고 싶다」라고 아라이 씨는 말한다.

  -- 끝 --