[인더스트리뉴스 조창현 기자] 노동인구 감소 및 비용 증가 문제로 제조기업이 생산 과정에서 겪는 애로가 이어지고 있다. 최근에는 기업이 겪는 문제를 해결하고자 디지털 트윈 같이 다양한 솔루션을 활용해 가상 제조환경을 구축하고, 실제 공정 작업 실행 이전 시뮬레이션 및 모델링을 통해 제조 과정을 사전 구현하는 등 지능화된 프로세스 운영이 가능해지고 있다.

특히 스마트팩토리 고도화에 맞물려 각 요소 기술도 함께 발전하면서 ‘디지털 트윈’으로 대표되는 가상 제조 솔루션들에 대한 관심이 증대되고 있는 가운데, ‘2023 AMWC(자율생산 월드콩그레스)’ 디지털 트윈·모델링·시뮬레이션 콘퍼런스에서는 △인터엑스 박정윤 대표 △호서대학교 김수영 교수 △성균관대학교 노상도 교수 △한국생산기술연구원(KITECH) 김동민 선임연구원이 디지털 트윈을 활용해 제조 현장에 혁신을 가져올 수 있는 방안에 대해 발표했다.

발표자들은 디지털 트윈 기술을 활용하면 시뮬레이션을 통한 사전예측과 실시간 운영 등이 가능하다는 점을 강조하며, 자율생산 시스템 완성에 필요한 핵심요소 중 하나인 ‘디지털 트윈’ 기술 활용방안을 제시했다.

실시간 분석 및 최적화로 기존 공장 혁신 지원

자동화된 설비와 기계를 활용하는 사람으로 구성되던 기존 자동화 공장이 △IIoT △AI △지능화된 기계 △연결된 공장과 데이터를 활용하는 사람이 협력하는 자율형 공장으로 진화하고 있다. 인터엑스 박정윤 대표는 ‘디지털 트윈 기술을 활용한 생산 공정의 최적화와 예측 진단’이라는 주제로 강연했다.

박정윤 대표는 자율형 공장은 자동화된 생산 장비를 활용해 제품을 생산하고 디지털 트윈을 기반으로 실시간 예측·제어 및 최적화하는 것이라고 설명했다. 특히 제조에 있어 디지털 트윈 서비스를 활용하면 생산에 필요한 모든 정보를 실시간 연결 및 통합할 수 있음을 강조했다.

박 대표는 “디지털 트윈으로 가상세계에 공장을 구현한다면, 실제 제조 이전 시뮬레이션해 공정을 손쉽게 조정하는 등 현실세계에서는 시간 및 비용부담으로 인해 실시하기 어려운 것들을 해낼 수 있다”며, “뿐만 아니라 가상으로 공정을 운영하면서 작업자 안전까지 확보할 수 있다”고 말했다.

실제로 제조업 분야에서는 염색 공정이나 현장 작업자의 상태 분석 등에서 디지털 트윈 기술을 활용하는 사례도 늘어나고 있다. 성균관대학교 노상도 교수는 ‘자율형 스마트팩토리를 위한 디지털 트윈 기술’에 대해 발표했다.

노상도 교수는 “현재 디지털 트윈 기술은 기계나 설비를 대상으로 하는 가상 공정 구현에 많이 활용되고 있는 추세”라며, “디지털 트윈은 공정 내 진단·분석·예측·최적화를 돕기에 스마트팩토리를 자율생산 시스템으로 변화시키기 위한 중요한 기술이 될 수 있다”고 언급했다.

이에 그는 디지털 트윈과 관련된 두 가지 개념인 ‘트윈’과 ‘시뮬레이션’을 적절히 혼합해 제조현장 내 문제를 해결할 것을 조언했다. 특히 성공적인 디지털 트윈 기술 적용을 위해서는 AI 및 강화학습과도 연계해 활용할 수 있으며, 적용하고자 하는 목적을 구체화하고 다각적으로 분석해 현재 공정 상황을 정확하게 반영하고 있는 모델을 사용해야 함을 피력했다.

기술 및 데이터 통합 가능한 플랫폼 필요

스마트팩토리 고도화를 위해 첨단기술을 활용하고자 해도 중소기업에서는 비용 및 인력 부담 등으로 실제 구축에 나서기 어려운 부분이 존재하며, 현재 스마트 공장 구축 기업 중 대부분은 기초 수준에 머물러 있다. 고도화를 위해서는 제조 공정과 관련된 △작업자(Man) △기계설비(Machine) △제품(Material) △방법(Method) 등 4M에 대한 데이터를 유기적으로 통합하는 것이 도움이 될 수 있다.

호서대학교 김수영 교수는 ‘FOMs 기반 디지털 전환 AI 스마트팩토리 운영관리 방법’을 주제로 산업용 AI를 위해 MES와 연동된 FOMs 사이클을 제안했다. FOMs는 기존 FOM과 CPS, FEM과 PBL을 통합한 개념으로 제조현장 내 데이터 통합 변화관리와 다차원 분석을 할 수 있도록 지원한다.

김 교수는 “FOM 시스템은 MES에서 데이터화가 어렵거나 놓치는 제조현장 WIP에서 작업자와 작업방식을 데이터화 하고, 소프트웨어를 기반으로 하는 4M 분석이 가능하다”며, “또한 설비 및 제품 관련 작업자는 요인별 최적화가 가능하고, 공정 변화에 대한 유연한 관리를 할 수 있다”고 설명했다. 그는 FOM과 MES간 연동은 중소기업에게 있어 데이터를 기반으로 하는 새로운 스마트제조혁신 모델이 될 것이라고 전했다.

한편 실제 기술을 적용한 이후에는 사용자에 적합한 환경 조성을 위한 노력이 필요할 수도 있다. 기술 개발 및 적용에 대한 이해를 돕고자 한국생산기술연구원 김동민 선임연구원은 ‘생산 공정을 위한 디지털 트윈 기술 연구’를 주제로 로봇 기반 디지털 트윈 공정 구현을 위한 홀로닉 생산 시스템 개발에 대해 설명했다.

김동민 선임연구원은 “홀로닉은 작업자나 공구 등을 포함한 공정 내 모든 요소들이 자율적으로 판단해 움직이는 시스템”이라며, “단일 플랫폼 내에서 작동 및 구동이 가능하도록 하기 위해서는 통합 가능한 형태로 개발이 필요하며 기술 선점을 위해 지속적으로 연구를 진행하고 있다”고 전했다.

추가적으로 김 연구원은 현재 존재하는 기술들은 개별적으로 잘 작동해왔지만 플랫폼 하나로 통합해 유연하게 작동하는 ‘디지털 트윈 플랫폼’이 필요하며, 생산 공정을 위한 디지털 트윈은 가상과 실물간 피드백이 가능한 클로즈루프(Close loop) 시스템으로 개발돼 자율 최적화를 할 수 있도록 해야 한다고 첨언했다.

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