스마트 팩토리의 기본은 데이터, 핵심은 모듈화

[인더스트리뉴스 방제일 기자] 지난 2010년 창업한 울랄라랩은 각종 IT 관련 솔루션 및 시스템 구축에서부터 시작했다. 현재는 하드웨어와 실용성 있는 플랫폼을 만들려 노력하고 있다. 하드웨어와 소프트웨어 쪽에 강점을 가지고 각종 디바이스에서 수집된 데이터를 분석하는 머신러닝, 인공지능을 개발하는 것에 박차를 가하고 있다는 것이다.

그동안 중소기업의 경우 스마트 팩토리 구축에 어려움이 따랐다. 울랄라랩의 윔팩토리는 산업데이터 분석을 위한 클라우드와 산업AI 기반의 스마트팩토리 IoT 플랫폼으로 제조기업의 생산 조건데이터를 실시간 수집 및 분석해 공정별 실시간 모니터링, 생산조건 데이터 수집 및 분석, 품질요소 식별 및 이력관리, 설비 예지 보전 등의 서비스를 제공하고 효율적인 공장 관리를 할 수 있는 최적의 플랫폼이다.

이 점에 대해 울랄라랩의 강학주 대표는 “중소기업을 위한 데이터 중심의 스마트 팩토리 플랫폼을 만들기 위해 많은 시간과 노력을 들였다”며, “그 결과 그 결과 탄생한 것이 윔팩토리”라 밝혔다.

통상적으로 스마트 팩토리를 구성함에 있어 공장 자동화는 필수적으로 요구되는 부분이었다. 스마트 팩토리는 공장 자동화를 비롯해, 센서, 빅 데이터, 머신러닝 등 다양한 기술을 접목하고 통합해 지능화된 형태로 나아가는 것이며 기기 스스로 판단할 수 있어야 한다. 이 점에서 인더스트리 4.0은 공장 자동화에서 지능 자동화로 발전하고 있다. 울랄라랩의 윔팩토리는 이 지능 자동화에 최적화된 솔루션을 제공하려 개발된 것이다.

모듈화 최적화 플랫폼, 윔팩토리
강 대표는 “스마트 팩토리의 핵심인 모듈화를 위해서는 데이터를 처리할 수 있는 데이터 뱅크가 있어야 한다”고 밝히며, “이 데이터 뱅크 역할과 최적의 모듈화를 위해 만든 것이 윔팩토리로 윔팩토리는 크게 두 가지 요소로 구성돼 있다”고 강조했다.

울랄라랩의 윔팩토리는 크게 위콘과 윔엑스로 구성돼 있다. 위콘은 IIoT기술과 센서를 바탕으로 공장 설비에 부착한 후 IoT를 통해 데이터를 수집한다. 이후 윔엑스와 연결 후 머신러닝 기술을 이용해 의미 있는 데이터를 분석해 유의미한 정보를 제공한다.

나아가 강학주 대표는 스마트 팩토리에서 논란이 되고 있는 일자리에 관한 문제에 대해서도 의견을 개진했다. 구체적으로 강 대표는 “미국의 오바마 대통령 시절 지지율이 높았던 이유 중 하나는 일자리가 늘어났지만 역설적으로 제조업 관련 일자리는 줄었다”며, “스마트 팩토리 구축도 이와 유사하다”고 말했다.

현재 중소제조기업의 경우 하루 3교대 주 6일 근무하는 형태를 보이고 있다. 그러나 이런 노동 강도로는 집중력이 떨어지고 업무 효율이 떨어진다. 스마트 팩토리의 목적은 이 부분에 대한 개선을 하는 것이다. 스마트 팩토리 도입 후 이런 업무 효율이 개선되면 제품의 품질 및 불량률이 낮아지며 기업의 수익이 늘어날 수 있다. 그러나 시스템을 도입했다고 해서 인건비를 줄이는 것이 아니라 재교육과 재투자의 기회로 기업의 성장을 도모해야 한다.

마지막으로 강학주 대표는 “현재 중소기업의 경우 스마트 팩토리 구축을 비용 때문에 망설이는 경우가 많지만 모듈화를 통해 스마트 팩토리를 구축한다면 비용은 절감할 수 있고 효율은 제고할 수 있을 것이다”라고 강조했다.

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