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[공학저널 김하늬 기자] 기존 스마트공장은 생산 설비의 자동화와 데이터 수집, 공정 모니터링 등 운영 가시성을 확보하는 데 초점을 맞춰왔다. 하지만 최근에는 데이터 분석과 AI 기술을 기반으로 생산 운영을 스스로 최적화하는 지능형 제조(Intelligent Manufacturing) 단계로 빠르게 발전하고 있다. 제조 현장에서 생성되는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 이를 기반으로 공정 운영 전략을 수립하는 능력이 제조 경쟁력의 중요한 요소로 자리 잡고 있는 것이다.
특히 AI 기술의 발전은 스마트팩토리의 구조적 변화를 더욱 가속화하고 있다. 설비 상태를 예측해 고장을 사전에 방지하는 예지보전 기술과 생산 데이터를 기반으로 공정 조건을 자동으로 조정하는 지능형 공정 관리 기술이 빠르게 확산 중이다. 여기에 디지털 트윈과 데이터 분석 기술을 활용해 생산 시스템을 가상환경에서 시뮬레이션하고 최적의 운영 전략을 도출하는 방식도 확대되는 추세다.
이처럼 제조 환경이 변화하면서 기업들은 단순한 자동화 설비 투자에서 나아가 데이터 기반 운영 체계를 구축하고 AI 기술을 생산 시스템에 적극적으로 적용하는 방향으로 전략을 재편하고 있다. 제조 데이터를 분석해 생산 운영을 최적화하는 기술은 스마트팩토리 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.
㈜더블유앤이케이는 이러한 제조 데이터 기반 운영 기술을 중심으로 지능형 스마트팩토리 솔루션을 제공하는 기업이다. MES와 자동제어, 계측제어, IoT, AI 기술을 결합한 스마트 제조 솔루션을 통해 제조 현장의 디지털 전환을 지원하고 있다. 생산 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 연결·분석해 생산성과 품질 경쟁력을 높일 수 있는 통합 플랫폼을 개발해 왔다.
더블유앤이케이가 최근 집중하고 있는 핵심 기술은 제조 AI 기반 분석 플랫폼 ‘AI Insight View’다. 이 플랫폼은 제조 현장의 생산·품질·설비 데이터를 통합적으로 분석해 공정 운영의 효율성을 높이는 지능형 제조 분석 시스템이다. MES 기반 생산 데이터와 IoT 센서를 통해 수집되는 설비 데이터를 연계해 실시간 분석이 가능하도록 설계됐으며 이를 통해 제조기업이 공정 상황을 단순히 모니터링하는 수준을 넘어 예측 기반 운영(Predictive Operation) 체계를 구축할 수 있도록 지원하고 있다.
AI Insight View의 가장 큰 특징은 생산 운영 전반의 데이터를 통합 분석할 수 있다는 점이다. 제조 공정에서는 생산량, 품질 상태, 설비 가동률, 환경 조건 등 다양한 요소가 서로 영향을 주고받는다. 이 플랫폼은 이러한 데이터를 하나의 분석 체계로 연결해 불량 발생 가능성을 예측하고 설비 이상을 조기에 감지하며 공정 운영을 최적화할 수 있도록 했다.
예를 들어 설비 진동이나 온도 변화, 공정 조건의 미세한 변화를 실시간으로 분석해 설비 이상 징후를 사전에 감지할 수 있으며 품질 데이터와 공정 데이터를 함께 분석해 불량 발생 가능성이 높은 공정 조건을 파악할 수 있다. 이를 통해 생산 현장에서는 불량률을 줄이고 설비 가동률을 높이며 유지보수 비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다.
또한 생산·품질·설비 데이터를 통합적으로 분석함으로써 공정 운영 전반의 최적화가 가능해진다. 기존 제조 환경에서는 생산관리, 품질관리, 설비관리 시스템이 각각 독립적으로 운영되는 경우가 많았다. 하지만 더블유앤이케이의 제조 AI 플랫폼은 이들 데이터를 하나의 분석 구조로 연결해 생산 공정 전반을 통합적으로 관리할 수 있도록 설계됐다. 이러한 방식은 제조 현장에서 발생하는 문제의 원인을 보다 정확하게 분석하고 생산 운영 전략을 보다 정교하게 수립하는 데 중요한 역할을 한다.
더블유앤이케이 장정훈 대표이사(사진)는 “제조데이터와 AI 기반의 분석 기술을 통해 제조 현장의 문제를 사전에 파악하고 운영 효율을 높이는 것이 앞으로 스마트 제조의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.
더블유앤이케이는 이러한 기술을 기반으로 다양한 제조기업의 스마트공장 구축 프로젝트를 수행하며 현장 중심의 스마트 제조 시스템을 구축해 왔다. 특히 MES 기반 생산관리 시스템을 중심으로 설비 데이터 수집과 공정 관리 체계를 통합하는 프로젝트에서 의미 있는 성과를 만들어 왔다.
대표적인 사례로 중견 제조기업의 생산 공정에 MES 기반 생산관리 시스템을 구축하고 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 체계를 도입한 프로젝트가 있다. 이 사업에서는 생산설비와 공정 운영, 품질 데이터를 통합 관리할 수 있도록 시스템을 설계했으며 현장 작업자가 쉽게 사용할 수 있도록 직관적인 사용자 인터페이스를 적용했다.
또한 시스템 도입 이후 현장 관리자와 작업자를 대상으로 단계적인 교육 프로그램을 진행해 시스템 활용도를 높였다. 스마트공장 구축 프로젝트에서 기술 도입만큼 중요한 요소가 현장의 시스템 활용 능력이기 때문이다. 이러한 접근 방식은 생산 현장의 가시성을 높이고 설비 가동률과 생산관리 효율을 개선하는 성과로 이어졌다.
이 프로젝트는 스마트공장 구축 우수사례로 선정됐으며 이후 고객사와의 장기적인 협력 관계로 이어지는 계기가 됐다. 더블유앤이케이는 금속·기계 제조 분야뿐 아니라 식품, 전자부품, 플라스틱 가공 등 다양한 산업 분야로 고객 범위를 확대하며 산업 특성에 맞는 스마트 제조 솔루션을 제공하고 있다.
또한 최근에는 제조 데이터 기반 기술을 환경과 에너지 관리 영역으로 확장하는 시도도 이어지고 있다. 에너지 사용량과 환경 데이터를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 구축해 온실가스 배출 저감과 에너지 효율 향상을 지원하는 스마트생태공장 구축 사업에도 참여하고 있다. 이를 통해 대기와 수질, 폐기물 관리 데이터를 통합적으로 분석하는 환경 관리 체계를 구축해 환경 규제 대응과 오염물질 저감에도 기여하고 있다.
더블유앤이케이는 스마트제조혁신추진단이 추진하는 스마트공장 구축 및 고도화 사업에도 지속적으로 참여하고 있다. 기초 구축 단계부터 고도화 단계까지 다양한 제조기업을 대상으로 MES 기반 스마트공장 시스템을 구축하며 생산 데이터 수집과 공정 관리 체계 구축을 지원해 왔다.
현재까지 90건 이상의 스마트공장 구축 프로젝트를 수행하며 금속 가공, 기계 제조, 식품 가공, 전자부품 생산 등 다양한 산업 분야에서 적용 가능한 기술과 노하우를 축적했다. 이러한 경험은 제조 현장의 다양한 환경에 맞는 스마트 제조 시스템을 설계하고 구축하는 데 중요한 기반이 되고 있다.
기술 고도화 측면에서도 다양한 정부 연구개발 사업에 참여하며 제조 AI 기술을 지속적으로 발전시키고 있다. AI 기반 설비 이상 탐지와 예지보전 시스템 구축, 제조 데이터 기반 공정 최적화와 품질 예측 기술 개발, 스마트생태공장 구축 등 다양한 과제를 통해 제조 데이터를 활용한 지능형 생산 시스템 구축 기술을 확대하고 있다.
또한 제조 AI 기술을 기반으로 에너지 관리와 산업 안전 분야까지 기술 적용 영역을 확장하고 있다. 제조 현장에서 발생하는 데이터를 활용해 에너지 소비 패턴을 분석하고 설비 운영을 최적화함으로써 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 동시에 달성할 수 있는 스마트 제조 환경을 구축하는 데 주력하고 있다.
더블유앤이케이는 앞으로 제조 AI 기반 스마트공장 솔루션 고도화를 핵심 전략으로 추진할 계획이다. AI 기반 품질 예측과 설비 예지보전, 공정 최적화 기술을 지속적으로 발전시키고 클라우드와 엣지 컴퓨팅 기반 데이터 플랫폼을 통해 고객 맞춤형 분석 서비스를 제공할 예정이다.
또한 최근 산업 현장에서 중요성이 높아지고 있는 안전 관리 분야에서도 새로운 기술 개발을 추진하고 있다. AI와 IoT 기술을 활용한 디지털 산업재해 예방 솔루션을 개발해 제조 현장의 안전 수준을 높이는 것이 목표다. 멀티모달 센서와 영상 분석 기술을 활용해 작업자와 설비의 위험 상황을 실시간으로 감지하고 위험도를 분석해 자동 경고와 제어가 가능한 지능형 안전 관리 플랫폼을 구축할 계획이다.
장 대표는 “더블유앤이케이는 사람과 기술이 조화를 이루는 스마트 제조 환경을 만드는 것을 중요한 목표로 삼고 있다”며 “앞으로 제조 AI와 환경·에너지 관리, 산업 안전 기술을 결합한 지속가능한 스마트 제조 플랫폼 기업으로 성장해 나가겠다”고 말했다.
그는 이어 “스마트공장은 시스템을 도입하는 것 뿐만 아니라 현장의 문제를 해결하고 실제 변화를 만들어 내는 과정”이라며 “현장 중심의 스마트 제조 솔루션을 통해 고객과 함께 성장하는 제조 혁신 파트너가 되겠다”고 덧붙였다.
[수요 사례] MES 고도화로 설비 가동률 향상…정우금속공업 스마트공장 구축
더블유앤이케이는 다양한 제조기업의 스마트공장 구축 프로젝트를 통해 현장 중심의 디지털 전환을 추진해 왔다. 그중 대표적인 사례로는 금속 가공 분야 제조기업인 정우금속공업㈜의 스마트공장 고도화 프로젝트를 들 수 있다.
정우금속공업은 2016년 일부 주요 공정에 생산관리시스템(MES)을 도입했지만 당시에는 제조 현장에서 IT 시스템에 대한 이해와 활용 경험이 충분하지 않아 시스템 활용도가 높지 않은 상황이었다. 이후 생산량이 증가하고 설비와 작업자 수가 확대되면서 기존 시스템만으로는 생산 현장의 운영을 효율적으로 관리하기 어려워졌고 이에 따라 MES 고도화를 통한 스마트공장 구축이 추진됐다.
이번 프로젝트에서 더블유앤이케이가 가장 중점적으로 고려한 부분은 시스템의 실효성과 현장 중심의 활용성이었다. 생산 현장에서 실제로 활용되지 않는 시스템은 스마트공장 구축의 의미가 없다는 판단에서였다. 특히 사업의 핵심 목표였던 설비 가동률 향상을 위해 생산 데이터 수집의 정확성과 신뢰성을 확보하는 데 집중했다.
정우금속공업은 실적 데이터를 수집해야 하는 설비 수가 많았기 때문에 현장 단말기 설치와 네트워크 구축 공사를 체계적으로 관리하는 것이 중요한 과제였다. 더블유앤이케이는 현장 설비와 시스템을 안정적으로 연결하기 위해 단계적인 구축 전략을 적용했으며 작업자가 쉽게 사용할 수 있도록 프로그램 인터페이스를 단순하고 직관적인 구조로 설계했다.
또한 시스템 활용도를 높이기 위해 교육 프로그램도 체계적으로 진행했다. 먼저 현장 관리자들을 대상으로 시스템 교육을 실시한 뒤 작업자들에게 반복적인 교육을 제공하는 방식으로 단계적인 교육 체계를 구축했다. 이러한 과정은 현장에서의 시스템 정착을 빠르게 만드는 중요한 요소로 작용했다.
현장의 의견을 적극적으로 반영해 프로그램을 지속적으로 개선한 점도 특징이다. 실제 작업 환경에서 필요한 기능을 반영해 시스템을 수정하고 주요 생산 지점에는 대형 생산 현황 모니터를 설치해 실시간 생산 정보를 공유할 수 있도록 했다. 이를 통해 현장 작업자와 관리자가 생산 상황을 즉시 파악하고 신속하게 의사결정을 내릴 수 있는 환경이 마련됐다.
이번 스마트공장 고도화 사업을 통해 더블유앤이케이는 기술력과 솔루션 경쟁력을 동시에 입증하는 성과를 거뒀다. MES 구축 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 제조 현장의 다양한 요구를 충족할 수 있는 기술 역량을 대외적으로 인정받았으며 이를 기반으로 추가적인 사업 기회도 확보할 수 있었다.
또한 이번 프로젝트 경험을 통해 다양한 제조 환경에 적용할 수 있는 범용성과 확장성을 갖춘 솔루션으로 기술을 발전시키는 계기가 됐다. 복잡한 공정과 다양한 설비가 혼재된 금속 가공 산업 환경에서 시스템을 구축하면서 현장 맞춤형 솔루션 개발과 통합 시스템 설계에 대한 실질적인 노하우도 축적할 수 있었다.
고객사와의 파트너십 측면에서도 의미 있는 성과가 나타났다. 스마트공장 고도화 프로젝트를 성공적으로 완료하면서 고객사의 신뢰를 확보했고 이를 기반으로 장기적인 협력 관계가 구축됐다. 실제로 정우금속공업과는 이후 추가 고도화 사업을 포함한 후속 프로젝트가 지속적으로 진행되고 있다.
더블유앤이케이는 이번 사업 참여를 통해 스마트공장 시장에서의 입지를 더욱 강화하는 계기를 마련했다. 특히 금속 가공 산업과 같은 유사 제조 분야에서 적용 가능한 스마트 제조 솔루션 경쟁력을 확인했으며, 구축 경험을 기반으로 관련 산업 분야로 사업 영역을 확대할 계획이다.
또한 글로벌 표준에 부합하는 솔루션과 현지화 전략을 통해 해외 제조 시장에서도 경쟁력을 확보하고, AI 기술을 활용한 에너지 절감과 탄소 배출 저감 등 지속가능한 스마트공장 구축에도 역량을 집중할 예정이다. 이를 통해 기술력과 환경 가치, 고객 신뢰를 동시에 확보하는 글로벌 제조 AI 솔루션 기업으로 성장한다는 목표다.
출처 : 공학저널(http://www.engjournal.co.kr) |
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