[인더스트리뉴스 조창현 기자] 개인화된 맞춤 제조에 대한 요구가 지속적으로 증가하는 등 제품 소비 트렌드가 바뀌면서 제조 트렌드까지 함께 변화하고 있다. 특히 기존 제조 솔루션들은 ICT 기술들과 융합을 거듭하며 스마트팩토리 고도화를 돕고 있다. 특히 AI나 XR 같이 다양한 기술과 연계한 ERP 및 MES 등은 제조 현장에서 효율적인 운영 관리와 제어를 지원한다. 다만 상위단을 받쳐줄 수 있도록 제조 레벨 하위단 차원에서도 기반을 견고하게 갖춰야 한다.

기술 고도화에 따라 각 요소 기술을 통합한 다양한 솔루션이 시장에 나오면서 자율공장 및 자율생산에 대한 관심이 커지고 있는 가운데, ‘2023 AMWC(자율생산 월드콩그레스)’ 스마트컨트롤·센서·예지보전 콘퍼런스에서 한국전자통신연구원(ETRI) 이용귀 선임연구원은 현장 설비 기초 단계에 있는 모터·센서에 대한 중요성을 강조했다.

이용귀 선임연구원은 “ETRI에서는 2035년까지 자율생산이 가능한 공장이 구축될 것이라고 전망하고 있다”며, “이에 다양한 기술과 융합돼 제어 자동화를 돕는 센서는 유연한 생산라인 구축과 자율생산 공장 운영을 위해 필수적인 요소”라고 말했다.

원활한 데이터 수집 및 제조 환경 파악 지원

ETRI는 지난 2021년 자율공장과 관련된 연구 자료를 발표한 바 있다. 자료에 따르면 자율공장은 유연생산 기술이 진화한 최종 형태로 AI를 탑재한 설비 및 로봇 등이 협력해 조립·운반·포장·검사 등 생산 관련 작업을 자율적으로 수행하고, 필요시 인간과 함께 일할 수 있는 AI 기반 미래적인 생산 환경이다. 이에 소비자가 요구하는 다양한 사항을 받아들여 주문량 변화나 불량률 증가, 설비 고장 같이 현장 내에서 발생 가능한 불확실성에 대한 해결을 돕는다.

이용귀 선임연구원은 “자율공장에서는 AI와 로봇이 협력해 자율적으로 제품을 생산하고 인간과 함께 공존하는 등 지능형 협동로봇들이 생산 시스템의 한 축을 담당하게 될 것”이라며, “특히 센서는 공장 내 AI 적용 및 제어 자동화를 구현을 도울 수 있으며, ‘센서 4.0’ 시대로 접어들면서 AI 기술과 데이터 분석 등이 접목된 방향으로 발전해나가고 있다”고 전했다.

자율생산 환경 조성을 위해 AI를 적용하는 것에 있어 중요한 기반은 ‘데이터’다. 실제 제조 현장에서는 센서로부터 전송되는 대규모 데이터가 실시간으로 쌓이게 된다. 센서가 없다면 양질의 현장 데이터 수집이 어렵기에 유연한 생산라인 구축을 위해서는 공정에 적합한 센서를 적용해야 한다.

또 제품 생산과정에서 제조 환경을 정확하게 인지하는 것도 중요하다. ETRI는 제조 현장 내 작업환경을 인지하는 기술은 비전을 포함한 다양한 센서를 활용, 고정되지 않은 비정형 환경 및 상황을 인지하는 것과 함께 작업자 의도까지 파악할 수 있다고 전했다. 현재 IoT 기술 발전에 따라 스마트공장에서는 생산조건이나 설비 고장, 재고 위치변경 같은 환경 변화를 센서를 통해 실시간 감지하고 있다.

이용귀 연구원은 “일부 조사에 의하면 글로벌 IIoT 센서 시장은 2021년부터 연평균 6.7%씩 성장해 2027년도에는 1,061억 달러에 달할 전망”이라며, “또 자율공장 구축을 돕는 머신비전 및 컴퓨터 비전 센서 시장도 2027년 까지 각각 172억 달러, 457억 달러로 연평균 20% 이상 성장할 가능성을 보이고 있다”고 설명했다.

생산 대응부터 작업자 안전까지 확보

생산 환경이 개선되고, 기술이 고도화되면서 다양한 제품이 제조 현장을 혁신하고 있지만 이용귀 연구원은 자율생산 달성을 위한 △멀티 센서 IoT 기술 △원거리 바코드 인지 기술 △영상 기반 안전관리 AIoT 등 ETRI 개발 기술을 소개했다.

이용귀 연구원은 “기존 센서들은 모듈 하나에 부착해 활용하고자 관련된 디바이스를 제작하면, 불필요한 라인이 많이 발생하게 되고 생산에 있어 오류가 발생할 수 있다”며, “이에 개발한 멀티 센서 IoT 기술은 설계 및 사양, 생산계획 변경에 효율적으로 대응할 수 있다”고 언급했다.

ETRI가 개발한 산업용 멀티 센싱 IoT 기술은 다양한 공장 환경 및 설비 동작에 대한 모니터링이 가능해 상태 변화를 감지할 수 있는 등 복합적인 역할 및 전처리를 수행한다. 또 예지보전을 위한 경고 기능화 빅데이터 기반 제품 품질 연관성 분석 및 환경 변화 예측도 가능하다. 이에 공장 및 작업대 환경 감지나 설비 품질, 물류 이송 관리 작업에도 활용할 수 있다.

이용귀 연구원은 “멀티 센싱 기술 관련 현재는 4.0 버전까지 제작했으며, 작업자 안전이 강조되고 있는 시대에 맞게 AAS 기반으로 공장 내 작업자 안전 확보를 위한 온·습도 등 10종에 달하는 제조 환경 데이터를 수집하고 있다”며, “특히 현장 공기질 데이터도 측정할 수 있어 KAMP와 연동해 실내 쾌적지수를 모니터링하는 것도 가능하다”고 부연했다.

한편 그는 다품종 소량 생산에 적합하면서도 1D 및 2D 바코드를 2미터 이내에서 인지하는 원거리바코드인지기술, 산업안전을 위해 세이프태그(Safe Tag)를 활용하는 영상기반안전관리AIoT기술에 대해서도 사례를 들어 자세히 소개했다.

제조 트렌드 변화 맞춘 자율생산 지향

그는 “현재 제조 트렌드는 혁신형 장비 및 ICT 기술 발전에 따라 자동화에서 지능화로 발전해나가고 있다”며, “기존 스마트공장 및 자동화만으로는 최종적인 생산 목표 달성이 어렵기에 결국 자율생산 방식을 지향해야 된다고 생각한다”고 강조했다.

구체적으로 기술발전에 따라 생산성이 향상되고 시장 요구에 맞춰 생산 체계 변화하고 있으며, 서비스 융합 요구로 인해 제품 가치를 극대화하는 제조업의 서비스화가 가속되면서 산업간 경계가 무너지면서도 공장 규모 및 산업구조까지 바뀌고 있다는 것이다.

특히 전 세계적으로 인구가 감소하면서 노동력이 줄고 있으며, 우리나라도 고령화가 심화되면서 생산에 적극적으로 대응할 수 있는 청년층 비율은 상대적으로 부족한 현상이 발생하고 있어 기존 제조 방식에서 탈피해야 한다고 조언했다.

그는 “다양한 제조 환경 변화에 대응해 유연한 생산 시스템을 구축하기 위해 현재의 공장은 변해야 하고, 공정에 적합한 센서를 활용하는 것이 도움이 될 수 있다”며, “ETRI에서도 이른 시일 내로 생산 비용을 최소화하는 AI 기반 자율공장이 구축될 수 있도록 노력하고 있다”고 첨언했다.

조창현 기자 다른기사 보기