[B&R 제공] 더 작은 배치 사이즈, 더 짧은 수명주기 및 온라인 쇼핑의 확산은 포장된 소비재 제조업자에게 수많은 새로운 도전을 제시한다. 이러한 새로운 도전을 해결하기 위해서는 ‘적응형 기계(adaptive machine)’라는 완전히 새로운 제조 기술이 필요하다.

새로운 세대의 소비자들은 새로운 세대의 제조 기술을 요구한다. 영향력이 큰 인플루언서는 인스타그램(Instagram)에서 특정 제품에 대한 소비자들의 구매 욕구에 큰 영향력을 행사한다. 이들이 특정 제품을 매우 긍정적으로 평가하면, 한 시간이 지나기도 전에 이미 수천 명의 소비자가 몰리는 유명 아이템이 된다. 이는 24시간 내에 온라인 매장의 모든 제품에 대한 싹쓸이로 이어지기도 한다. 그러면 도매상들이 이 제품의 재고 확충에 서두르게 되면서, 제조업자의 선택은 매우 제한적이다. 단기간에 쏟아지는 주문을 한 번에 처리할 방법은 없다.

B&R의 포장산업 전문가인 Wlady Martino는 “최근까지도 이러한 상황은 일어날 것 같지 않은 시나리오로 보일 수도 있다”고 운을 띄었다. 그러면서도 “점점 더 많은 제작자들로부터 일상적인 경험이 되고 있다. 우리는 기존의 기계로는 더 이상 제조 산업의 요구 – 궁극적으로는 소비자 수요를 따라잡을 수 없는 시점에 도달했다”고 강조했다.

4가지 도전

Martino는 특히 포장 소비재 제조업자가 직면한 △급속한 SKU(재고관리 유닛) 확산 △가변 배치 사이즈 증가 △예측 불가능한 수요 변동 △제품 수명주기 단축 등 네 가지 주요 과제를 제시한다.

그는 “전 세계 제조업이 직면한 가장 큰 도전은 각각의 소비자 맞춤 생산인 ‘배치 사이즈 원’ (batch size one)”이라면서, “그러나 기계제작자나 작동자들과 이야기를 해보면, 그것은 그들이 고민하는 배치 사이즈 이상의 것이다. 더 짧은 시간에 다양한 배치 사이즈로 더 많은 제품 변형을 생산해야 하는 경우가 종종 있다”고 밝혔다.

또 다른 요인은 제품의 수명주기이다. 과거에는 모든 제품들이 수년 동안 완전히 균일한 방식으로 생산되고 포장됐다. 최근에는 그 시간이 몇 달로 단축될 수 있다. 계절 제품이나 특가상품은 종종 한 번에 몇 주 동안만 생산되기도 한다. 완전히 개인화된 개별제품을 가지고 있는 아주 극단적인 경우도 있다. 배치 사이즈 원 아래에서 각각 한 번에 하나씩만 생산되는 것이다.

적응형 기계의 4가지 특성

포장 기계는 수년에 걸쳐 점점 유연해졌지만, 이 유연성조차도 새로운 요구 조건을 충족시키기에는 충분하지 않다. 완전히 새로운 종류의 제조 기술이 필요하다. Martino는 그것을 ‘적응형 기계’라고 부르고 있다.

적응형 기계는 △제로 다운타임 전환 △수익성 있는 소배치(small-batch) 생산 △제품 출시 시간 단축 △불확실한 미래 제품에 대한 준비 등 4가지 특성으로 정의된다. SKU(재고관리유닛)이 급증하고 배치 사이즈가 급격히 변화하면서 전환 시간이 기계의 가용성과 생산성에 점점 더 중요한 영향을 미친다. 적응형 기계는 버튼 하나로 포맷을 변경할 수 있고, 심지어 다양한 제품을 나란히 생산할 수 있다. Martino는 “새롭고 변형된 제품이 항상 추가되기 때문에 적응형 기계는 제작 당시에는 존재하지 않았던 제품을 생산할 준비가 되어 있어야 한다”고 강조했다. 적응형 기계, 즉 ‘adaptive machine’라는 이름은 여기에서 유래한다. 도전 과제가 무엇이든 그것이 발생하기 전에 해결하도록 단순히 기계 스스로 적응하는 것이다. 이는 신제품 출시 시기에 막대한 영향을 미친다.

구현을 위한 4가지 기술

적응형 기계는 새로운 기술과 기존 기술의 조합에서 나온다. 정의하는 구성요소는 △트랙 기반 수송 △통합 머신 비전 △통합 로보틱스 △디지털 트윈(포괄적 시뮬레이션) 등이다.

디지털 트윈은 사실상 전환을 위한 다운타임과 하드웨어 프로토타입 제작을 없앨 수 있다. 기존의 이산 제조 기계 작동방식은 거의 독점적이다. 즉, 컨베이어 벨트는 엄격하게 동기화된 타이밍으로 일련의 가공 스테이션 시퀀스를 통해 제품을 이동시킨다.

Martino는 적응형 기계에는 필수적인 기본기능이 없다고 말했다. 대신 이 새로운 기계는 각 제품을 개별적으로 라인을 통해 이동시키는 지능형 트랙 기반 수송 시스템을 중심으로 구축된다. 이 시스템들은 시간 집약적인 스테이션의 여러 인스턴스를 설정해 제품 간의 흐름을 쉽게 분할한 다음 그것들을 다시 라인 아래 통합할 수 있는 이점이 있다. 지능형 트랙 시스템은 2대의 셔틀 사이에 제품을 고정하고 수송하는 것도 가능한 방법이다. 이는 어떠한 기계적 전환없이도 각 제품의 모양과 크기를 다르게 할 수 있다는 뜻이다. 이때 소프트웨어는 단순히 각 제품에 필요한 공간을 제공하기 위한 두 셔틀 사이의 거리를 자동으로 조정한다.

기계의 눈

생산이 순조롭게 진행되려면, 각 제품이 언제든지 필요한 곳에 있어야 한다는 것을 확실하게 알고 있어야 한다. 그러나 제품과 그 제품의 포장이 모두 지속해서 변경될 때마다 매번 수작업으로 기계 조정을 수행하는 것은 너무 큰 노력이 요구된다.

그러나 이 문제에 대한 해결책이 있다. Martino는 “지능형 머신 비전 시스템은 제품의 모양, 크기, 방향을 자동으로 인식하고, 그 정보를 밀리초(ms) 이내에 로봇에게 전달할 수 있다”며, “로봇은 번개 같은 속도로 제품을 픽업해 필요에 따라 회전시킨 다음 트랙 시스템 셔틀 위에 부드럽게 올려놓는다”고 설명했다.

디지털 트윈 – 가상 프로토타입

이러한 모든 하드웨어 기술을 동일 시스템에 통합한다면, 계획되지 않은 제품을 긴급히 제조할 수 있는 새로운 방식도 보유하게 되는 것이다. 그러나 하드웨어의 기능을 최대한 활용하기 위해서는 그에 따르는 올바른 소프트웨어가 필요하다. Martino는 직관적이고 사용자 친화적인 엔지니어링 환경 이외에도, 특히 중요한 소프트웨어 솔루션이 하나 있다고 강조한다. 바로 시뮬레이션이다. 그는 “디지털 트윈 기술은 전환 다운타임과 하드웨어 프로토타이핑을 과정을 모두 건너뛰도록 하는데 핵심적인 역할을 한다”며, “디지털 트윈은 물리적 장비가 존재하기 전에 전체 제조 공정을 시뮬레이션 할 수 있도록 한다. 이를 통해 잠재적인 문제를 찾아내고 미리 수정할 수 있다”고 강조했다.

적응형 기계를 통해 소비재 생산자들은 변화하는 요구사항에 대해 상업적으로 실행 가능한 방법으로 빠르게 대응할 수 있다. Martino 씨는 새로운 기계 방식의 장점에 대해 정리하면서, “제조업체들은 소셜 미디어 인플루언서의 영향 때문에 더는 잠 못 이루는 밤은 없을 것”이라고 말했다.

김관모 기자 다른기사 보기