[울랄라랩 강학주 대표] 스마트팩토리는 FA를 목표로 하는 것이 아니라 IF를 목표로 한다. 단순히 공장의 공장자동화가 목표가 아니라 지능형공장(IF: Intelligent factory)을 목표로 한다는 말이다. 지능형 공장이란 기획/설계→생산→유통/판매 등 제조과정의 전부 또는 일부에 IoT, AI, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 적용해 기업의 생산성, 품질 등을 개선하고 향상시키는 공장을 의미한다.

이러한 스마트팩토리 기술은 데이터의 수집, 처리, 분석, 연동을 중심으로 발전돼 왔다. 제조과정에 필요한 의미 있는 데이터의 생성, 손실 없는 데이터 수집, 대용량의 데이터 저장 및 운용을 위한 기술은 물론, 분석 정확성 및 효율성 확보를 위한 머신러닝, 확장성을 위한 솔루션 간의 데이터 연동 기술 및 데이터 표준화 등이 이에 속한다.

최근 스마트팩토리의 핵심인 제조 데이터의 연결, 데이터의 중요성에 대해 현장뿐만 아니라 정부 차원에서도 이를 인지하고 많은 R&D와 정책을 빠르게 마련하고 있어 매우 고무적이다. 데이터 기반의 스마트팩토리라는 방향성이 다시 정립되고 각 기업들의 R&D가 방향을 찾았다는 것은 중소제조기업을 위해서라도 다행스러운 일이 아닐 수 없다.

제조 데이터 서버 구축 시 무정지, 백업, 확장성 고려돼야

아직 가야할 길은 더 남아있다. 그 중 가장 먼저 해결해야 부분이 바로 데이터 수집과 동시에 안정적인 저장과 관리, 정확한 분석처리 방법론의 구축이다. 제조 데이터를 수집, 저장, 운영, 관리, 분석하기 위한 스마트팩토리 데이터 서버는 다음의 3가지 기술과 방법론을 고려해야 한다.

첫 번째가 무정지(Non-Down)다. 공장에서 발생되는 모든 데이터는 24시간 수집돼야 한다. 만약 서버 전원에 문제가 발생하거나 OS를 업데이트하기 위해 잠시 관리시스템이 운영되지 않거나 HDD/RAM의 고장으로 서버가 꺼지는 경우를 상상해 보자. 리스크 발생 시에도 안정적으로 데이터가 축적되고 서버가 운영될 수 있도록 무정지 시스템에 대한 대안을 마련해야 한다.

두 번째는 백업(Back-Up)이다. 민감한 장치와 부품으로 이뤄진 서버 내 장치가 고장이 나거나 서버를 작동하는 OS의 버전업, 보안 및 패치 업데이트, 오류 등으로 인해 문제가 생길 수 있어 백업은 필수적이다.

세 번째는 확장성이 확보돼야 한다. 서버의 자원은 한정적일 수밖에 없다. 근래에 서버의 H/W 기술이 많이 발전돼 거의 무제한급 기능을 제공하고 있지만, 축적되는 데이터 용량 및 운영시스템 확장으로 인해 서버 인프라 확대는 도래할 수밖에 없다. 뿐만 아니라 앞서 언급한 바와 같이 스마트팩토리는 목적에 맞는 더 많은 요소 솔루션이 필요한 만큼 이들을 통합할 수 있는 방법론과 확장성을 확보해야만 한다.

클라우드 도입에 대한 2가지 선입견

스마트팩토리 데이터 서버에 대해 앞서 언급한 3가지 기술 및 방법론 등으로 인해 클라우드 서버에 대한 관심이 높아지고 있지만 아직 시장에서 클라우드 도입에 대한 여건이 모두 갖춰진 것은 아니다.

먼저 클라우드에 대한 오해와 선입견이 시장에 남아 있다. 국내 많은 제조기업들이 아직 자사 내 서버 구축을 원하는 곳이 많다. 이는 해당 기업의 데이터 자산에 대한 접근과 보안이라는 판단으로 기업 내부 데이터를 저장 운용할 수 있는 서버 구축이 이뤄져야 한다는 이유 때문이다.

클라우드는 아마존, MS, 구글, KT 및 각 통신사의 인프라가 우위에 있다는 것은 벌써 IT 서비스 시장에서 증명됐다. 이 기술을 제조 기업에 적용하면 많은 부분에서 효율성과 효과를 거두는 두 마리 토끼 효과를 기대할 수 있음에도 몇 가지 오해로 인해 기회를 잃어버리고 있다. 이 오해는 2가지 이유 때문이다. 첫 번째, 이들 클라우드가 타사(아마존 같은 회사)에 있고, 경쟁사가 될지도 모르는 우리만 알아야 할 데이터가 다른 기업에 노출될 수 있다는 ‘기우’로 인한 오해다.

클라우드에 대한 두 번째 오해는 ‘비용’이다. 대기업의 2, 3차 협력사로 등록돼 있는 제조기업의 경우 매달 안정적인 매출을 보장 받지만, 대부분의 중소제조기업은 매출 대비 매월 발생되는 고정비에 대한 부담이 크다. 때문에 정확한 효과와 효율에 대한 증명 없이 고정비가 늘어나는 것에 부담을 느낄 수 있다. 스마트팩토리에 클라우드 같이 증명된 기술이 적용되기 힘든 가장 큰 이유가 여기에 있다.

데이터 뱅크 개념 도입에 대한 검토 필요

클라우드 방식의 서비스는 월고정 비용이 발생된다. 정확히 말하면 스마트팩토리를 도입하는 순간부터 데이터 생성, 수집, 처리, 분석, 운영, 보안, 관리 등의 모든 과정과 하다못해 네트워크 비용도 발생하게 된다. 그러나 모든 단계에서 발생하는 비용 중 투자 대비 가장 효과가 높은 것이 클라우드를 이용한 데이터 수집 및 분석이다.

앞서 언급한 제조 데이터 서버 구축 시 고려해야 할 3가지 기술인 무정지, 백업, 확정성을 다시 한 번 상기해 보자. 과연 우리 공장은 이를 적용한 자체 서버를 구축할 수 있는가? 구축을 위한 환경, 인력, 예산 등의 리소스를 갖고 있는가? 클라우드는 단순히 서비스나 S/W를 월고정비로 빌려 쓰는 개념으로 접근해서는 안 된다. 클라우드는 환경(Platform)적인 입장과 인프라(Infrastructure) 입장에서 접근해야 한다.

이것이 스마트팩토리를 위한 클라우드 기반의 데이터 뱅크(SF Cloud Data Bank) 개념이다. 지능형 스마트팩토리를 도입하기 위해 단순히 솔루션 하나, 서버 한대를 구축한다는 개념이 아닌 효율성과 효과, 앞으로의 목표 실현을 위해 데이터 뱅크 개념의 시스템 도입을 적극 검토해야 한다. 그래야 고정비를 지출하더라도 향후 도입할 솔루션에 대응하고 확장할 수 있는, 그야말로 데이터 기반의 스마트팩토리를 준비하는 것이라 할 수 있다.

국내 최초 스마트팩토리 클라우드 센터 구축

울랄라랩은 국내 최초 중소제조기업을 위한 스마트팩토리 전용 클라우드 데이터 센터를 오픈했다. 스마트공장의 핵심은 설비관리, 품질관리, 생산관리, 에너지관리, 안전관리 등 제조기업의 운영 목적에 맞게 데이터를 수집하고 분석하는 것이다. 이번 스마트팩토리 전용 클라우드 데이터 센터는 각 목적에 따라 빅데이터를 처리하는 대용량 스토리지(저장공간)와 데이터의 수집, 분석, 처리, 보관(이중화), 백업, 보안, 타 시스템과의 확장 인터페이스 구현 등이 가능한 중소제조기업에 최적화된 스마트공장 전용 클라우드 및 IaaS, PaaS 서비스를 제공한다.

스마트팩토리 구축을 위해서는 공장 현장의 PLC, OPC, 센서 등 급격하게 증가하는 설비 데이터를 저장하는 저장공간이 필요하고, 이를 처리, 관리, 운영해야 하는 시스템과 인력을 갖춰야 한다. 때문에 중소제조기업에게 스마트공장 도입은 큰 부담이 될 수밖에 없다. 이를 해결하기 위해 울랄라랩의 스마트팩토리 전용 클라우드 센터는 스마트공장 구축 시 중소제조기업의 진입장벽이 높은 저장공간부터 분석, 처리, 관리를 위한 통합 서비스를 제공한다. 더불어 향후 빅데이터를 기반으로 시각화, 분석, 예지보전, 인공지능까지 적용 가능한 확장 서비스를 제공해 중소제조기업에 부담이 되는 운영 및 관리, 유지보수, 보안, 시스템 고도화 등의 어려움을 최소화하고자 한다.

울랄라랩은 이번 클라우드 센터를 통해 중소제조기업의 스마트공장 구축의 어려움과 서버 인프라 운영 부담을 획기적으로 낮춰 스마트팩토리 확산에 기여하고 제조기업이 자체 데이터 센터를 구축하는 것과 동일한 서비스를 제공해 운영 서버 구축과 네트워크 비용을 줄이고 나아가 머신러닝, AI 같은 지능화 스마트공장 도입의 어려움을 해소하고자 한다. 울랄라랩의 스마트팩토리 전용 클라우드 데이터 센터는 안정적 서비스 제공을 위해 HPE 그린레이크(Green Lake) 서비스와 KT의 5G 네트워크망을 기반으로 구축됐다.

이건오 기자 다른기사 보기