스마트공장으로 전환하기 위한
이론과 실제를 만나다

최근 산업계에서 전 세계적으로 이슈가 되고 있는 키워드는 사물인터넷, 사이버물리시스템, 인공지능, 스마트팩토리, 인더스트리 4.0, 4차 산업혁명 등이다. 그중에서도 핵심 키워드로 꼽히는 것은 단연 4차 산업혁명과 스마트팩토리다. 4차 산업혁명이 도래하면서 공장의 스마트팩토리로의 전환은 불가피해졌기 때문이다.
이 책은 이러한 흐름에 맞춰 스마트팩토리를 구현하고자 하는 IT 전문가나 프로그래머를 위해 기술되었다. IT 전문가가 문제 해결을 위해 최적의 해법을 찾고 시스템을 분석·설계할 수 있도록 돕는다. 또한 프로그래머가 IoT, 빅데이터를 비롯한 신기술을 이해하고 최적의 알고리즘과 구현 역량을 바탕으로 최고의 IT 서비스를 구축·제공하도록 이끈다. 이뿐만 아니라 글로벌 기업들이 스마트공장으로 변모하기 위해 어떤 생각을 하고 무엇을 준비하고 있으며, 어떻게 실행하고 있는지를 제시한다.

 

스마트공장으로 전환하기 위한
이론과 실제를 만나다
최근 산업계에서 전 세계적으로 이슈가 되고 있는 키워드는 사물인터넷, 사이버물리시스템, 인공지능, 스마트팩토리, 인더스트리 4.0, 4차 산업혁명 등이다. 그중에서도 핵심 키워드로 꼽히는 것은 단연 4차 산업혁명과 스마트팩토리다. 4차 산업혁명이 도래하면서 공장의 스마트팩토리로의 전환은 불가피해졌기 때문이다.
이 책은 이러한 흐름에 맞춰 스마트팩토리를 구현하고자 하는 IT 전문가나 프로그래머를 위해 기술되었다. IT 전문가가 문제 해결을 위해 최적의 해법을 찾고 시스템을 ...
스마트공장으로 전환하기 위한
이론과 실제를 만나다
최근 산업계에서 전 세계적으로 이슈가 되고 있는 키워드는 사물인터넷, 사이버물리시스템, 인공지능, 스마트팩토리, 인더스트리 4.0, 4차 산업혁명 등이다. 그중에서도 핵심 키워드로 꼽히는 것은 단연 4차 산업혁명과 스마트팩토리다. 4차 산업혁명이 도래하면서 공장의 스마트팩토리로의 전환은 불가피해졌기 때문이다.
이 책은 이러한 흐름에 맞춰 스마트팩토리를 구현하고자 하는 IT 전문가나 프로그래머를 위해 기술되었다. IT 전문가가 문제 해결을 위해 최적의 해법을 찾고 시스템을 분석·설계할 수 있도록 돕는다. 또한 프로그래머가 IoT, 빅데이터를 비롯한 신기술을 이해하고 최적의 알고리즘과 구현 역량을 바탕으로 최고의 IT 서비스를 구축·제공하도록 이끈다. 이뿐만 아니라 글로벌 기업들이 스마트공장으로 변모하기 위해 어떤 생각을 하고 무엇을 준비하고 있으며, 어떻게 실행하고 있는지를 제시한다.
4차 산업혁명의 출발점, 스마트팩토리
기업이 처한 상황에 따라 공장이 다양한 모습으로 구현되다
2017년 7월 19일 문재인 정부가 ‘100대 국정운영 과제’를 발표했다. 그중 하나가 ‘4차 산업혁명을 선도하는 혁신 창업국가’다. 특히 대통령 직속 4차산업혁명위원회를 신설해 4차 산업혁명에 체계적으로 대비할 것이라고 밝혀 눈길을 끌었다. 여기서 주목해야 하는 것이 바로 4차 산업혁명의 핵심 기술 ‘스마트팩토리’다. 이 책의 저자 정동곤은 스마트팩토리가 4차 산업혁명의 출발점이라고 설명한다. 4차 산업혁명과 스마트팩토리는 떼려야 뗄 수 없는 관계라고 할 만큼 스마트팩토리가 4차 산업혁명의 핵심 동력 중 하나인 것이다.
1993년부터 삼성SDS에서 제조 IT 솔루션 개발 및 현장 적용 프로젝트를 수행해오고 있는 저자는 전통적인 공장이 스마트팩토리로 변모해가는 과정을 최전선에서 지켜보았다. 지금도 현장에서 스마트팩토리 관련 비즈니스를 수행하고 있으며, 생산 공장이 어떻게 변모해왔고, 생산전략이나 자동화 수준 등 기업이 처한 상황에 따라 어떤 모습으로 구현될 수 있는지 분석한다. 저자는 이 책에서 스마트팩토리가 무엇인지에 대한 기본적인 개념부터 스마트팩토리로 변모하기 위한 글로벌 기업들의 움직임까지 스마트팩토리에 대한 이론과 실제를 면밀히 분석한다. 또한 스마트팩토리를 구현하는 IT 전문가와 프로그래머라면 알고 있어야 하는 배경지식과 이를 현장에서 어떻게 응용해야 하는지에 대한 지침을 함께 다룬다.
모든 자원이 IT 기술로 연결되고, 스스로 제어가 가능한 공장
효율적인 스마트팩토리를 위해 생산시스템에 대한 체계적인 지식으로 무장하다
이 책에서는 ‘스마트팩토리’를 생산활동과 연관된 모든 자원들이 IT 기술로 연결되고 데이터 기반 분석 결과에 따라 스스로 제어가 가능한 공장이라고 설명한다. 하지만 많은 사람들이 이야기하듯 제조현장에 IoT, CPS만 도입된다고 해서 전통적인 공장이 스마트팩토리로 전환되는 것은 아니다. 효율적인 공장이 되기 위해서는 구매, 제조, 물류를 담당하는 공급관리뿐만 아니라 개발관리, 고객관리, 경영관리 등 기업의 모든 공급망 프로세스가 유기적으로 연계되어야 하기 때문이다. 이를 위해서는 스마트팩토리 관련 구성원 모두가 생산시스템에 대한 체계적인 지식으로 무장할 필요가 있다.
신발 공장의 자동화 시스템만 봐도 생산시스템에 관한 지식이 필요한 이유를 알 수 있다. 중국과 베트남의 신발 공장은 15년 전만 하더라도 1만여 명의 작업자가 생산라인을 꽉 채우고 거의 대부분 수작업을 했다. 이때까지만 해도 신발 공장의 자동화는 불가능할 것이라고 여겨졌다. 하지만 독일 안스바흐의 아디다스 스피드팩토리는 현재 두 개의 생산라인에 설치된 여섯 대 정도의 로봇으로 운영된다. 한 라인은 신발 밑창 부분을 만들고 다른 라인은 신발 갑피 부분을 만든다. 한 켤레의 신발을 만드는 데 대략 5시간이 걸리며, 단지 10명의 근로자가 연간 50만 켤레의 생산량을 올리고 있다. 생산을 둘러싼 환경이 급격히 변하고 있는 것이다.
스마트팩토리를 구현하는 IT 전문가와 프로그래머를 위한 필독서
스마트공장으로 변모하기 위한 글로벌 기업들의 움직임을 분석하다
이 책은 4부 13장으로 구성되며 각 장의 내용은 다음과 같다.
1부에서는 스마트팩토리 관련 업무를 현장에서 수행하는 데 필요한 기초적인 이론들을 CPIM 지식체계를 바탕으로 설명한다. 기업을 구성하는 기본요소부터 생산시스템, 기업의 자원계획모델 등을 살펴보며, 재무 또는 생산관리부문에 비해 상대적으로 과소평가되던 구매ㆍ자재 관리에 대해서도 함께 알아본다.
2부에서는 기업의 정보시스템에서 상대적으로 소홀히 다루어지던 CMMS/EAN 부분을 저자의 EAM 솔루션 개발 경험에 비추어 살펴본다. 국제 경쟁에서 기업의 설비관리 문제는 설비자산관리의 핵심이며, 그중에서도 설비보전은 큰 비중을 차지한다. 최근에는 기업의 설비관리 문제가 제조설비의 지능화를 통한 설비 운용 최적화 관점에서 많이 다루어지고 있는데, 이를 반영해 스마트팩토리를 분석한다.
3부에서는 스마트팩토리 관련 4대 솔루션으로 MES, PLM, ERP, SCM을 선정하고 스마트팩토리와의 연관성을 설명한다. 제품설계부터 생산, 유통, 물류에 이르기까지 전 과정을 스마트화하기 위해서는 IoT, CPS 등 최첨단 ICT 기술을 제조과정에 접목해 생산유통 과정의 정보를 실시간으로 수집하고, 빅데이터를 분석하여 그 결과를 다시 제조에 피드백하는 것이 필요하다는 점을 강조한다.
마지막으로 4부에서는 4차 산업혁명을 비롯한 각국의 제조업 르네상스 현황과 독일의 인더스트리 4.0에서 촉발된 스마트팩토리 관련 핵심기술 및 표준화 동향에 대해 살펴본다. 여기에는 국내에서 추진 중인 제조업 3.0의 진단ㆍ평가 모델도 포함된다.
이 책에서는 스마트팩토리를 이해하기 위해 빅데이터, 인공지능 등의 최신 용어 외에 3정5S, TPM, MES 등에 대해서도 다룬다. 이를 바탕으로 IT 전문가가 문제 해결을 위한 해법을 찾고 시스템을 분석ㆍ설계할 수 있도록 이끌며, 프로그래머는 최적의 알고리즘과 구현 역량을 바탕으로 최고의 IT 서비스를 구축ㆍ제공하도록 돕는다.
[책속으로 추가]
국내 기업들은 1990년대 후반부터 ERP를 도입하기 시작했고, 2010년 무렵에는 증가하는 신규법인 때문에 Set-up 기간이 지연되어 지역별ㆍ법인별 프로세스 차이로 전사적인 실행속도 저하와 변화관리의 어려움에 직면했다. 최근에는 많은 기업들이 글로벌 One-Instance ERP 시스템으로 통합 작업을 완료하고 글로벌 통합 운영을 수행하고 있다. 언제, 어느 곳에서나 동일한 데이터에 실시간으로 접근해 동일 환경에서 업무를 수행할 수 있게 된 것이다._ 186쪽, ‘9장 핵심 경영 인프라이며 혁신의 도구, ERP’
제조업 SCM의 기본 사상을 프로세스ㆍ시스템ㆍ조직 관점에서 살펴보면 다음과 같다. 기업의 경영은 개발관리ㆍ공급관리ㆍ고객관리ㆍ경영관리 활동으로 이루어지는데 모든 프로세스는 고객의 요구사항을 받아 신속히 대응하는 방향으로 끊임없이 개선된다. 이를 위해서는 전 공급망의 각 부문이 같은 정보를 공유하고, 이 정보에 기반을 둔 계획을 수립해야만 한다. 이렇게 검증된 수요를 바탕으로 제조부문과 구매부문에서 주요 자재와 생산자원을 준비함으로써 공급의 제약요소를 해소해 공급 가용성을 높이는 것이다. 또한 효율적 물류운영으로 고객 납기 만족도를 제고하며, 이러한 과정을 통해 자원운영의 효율화와 이익의 극대화를 추구할 수 있다._ 191쪽, ‘10장 물류를 관리하는 핵심 프로세스, SCM’
GE 분

기업의 가장 중요한 목표는 고객 만족이다. 소비자들은 일반적으로 빠른 시간 내에 제품이나 서비스를 공급받고자 하기 때문에 기업 입장에서는 실제 주문이 접수될 때까지 기다릴 여유가 없다. 기업은 제품이나 서비스에 대한 미래수요를 예측해야만 하고 그 수요를 충족시키기 위해 생산능력과 자원에 대한 조달계획을 수립해야 한다. 수요예측과 수요관리는 기업의 수요와 공급에 관한 그 시작점이라고 할 수 있다. 판매운영계획(S&OP)은 사업목표를 제품군 수준에서 수립하는 것으로 영업, 개발, 생산, 그리고 조달 및 재무 계획 등 모든 계획을 통합된 하나의 관점에서 바라본다._ 18쪽, ‘1장 제조란 무엇인가?’

완벽한 수요예측이란 없으며 개별 품목에 대한 수요예측보다 품목 집단에 대한 총괄 수요예측이 더 정확하다. 그리고 모든 예측은 과거의 경향이나 인과관계가 미래에도 지속될 것이라는 가정을 바탕으로 한다. 장기예측보다 중기예측이, 중기예측보다는 단기예측이 더 정확하다. 즉, 예측대상 기간이 길수록 예측의 정확도는 떨어진다고 볼 수 있다._ 49쪽, ‘2장 기업의 자원계획모델’

그동안 생산부서의 목표는 작업자, 기계, 자재를 관리해 시장수요를 만족시키는 시스템의 총비용을 최소화하는 것이 아닌, 개별 제품의 생산원가를 최소화하는 것이었다. 제약이론에 기반을 둔 DBR(Drum-Buffer-Rope) 시스템은 재고와 운영비용을 효율적으로 관리하면서 기업이 돈 버는 속도인 스루풋(Throughput)을 최대화하는 것에 기여한다. 프로세스 최적화를 위한 DBR 시스템은 드럼, 버퍼, 로프라는 핵심 개념을 사용한다._ 96쪽, ‘4장 제조실행 및 통제’

자주보전이란 제조부문의 작업자 한 사람 한 사람이 ‘자신의 설비는 자신이 지킨다’는 사명을 가지고 설비에 대한 일상점검, 급유, 부품교환, 수리, 설비이상의 조기 발견, 정도의 체크 등을 행하는 보전활동이다. 그 전까지는 제품을 만드는 사람과 설비를 담당하는 사람은 별개라는 생각으로 작업자는 작업, 검사자는 검사만 하고 설비의 급유나 정비 등은 보전담당에게 맡기는 것을 당연하게 생각하는 경우가 많았다. 그러나 작업자는 설비의 이상 상태나 이상 징후를 가장 먼저 파악할 수 있기 때문에 작업자로부터 이상 정보를 전달받는 것이 고장을 방지하는 가장 좋은 방법이다. 따라서 설비효율의 핵심은 자주보전의 필요성이라고 할 수 있다._ 125쪽, ‘5장 제조의 기본, TPM과 3정5S’

설비자산을 효율적으로 관리하기 위해서는 자산취득, 자산운용, 자산정비, 자산폐기의 전 생애주기 모든 단계에 대한 통합적인 관리가 필요하다. 높은 수준의 자산관리체계는 4단계의 생애주기(Life Cycle)를 기반으로 하며 정비는 자산관리의 중요한 요소 중 하나이다. 자산관리는 이들 각 단계의 구체적 결과인 생산능력, 가용도를 포함한 설비종합효율, 생산 및 보전비를 포함한 총비용, 기업 상태, 경영목표 달성과의 연결고리 역할을 한다._ 135쪽, ‘6장 설비자산 운용 최적화를 위한 CMMS/EAM’

제조업의 트렌드 변화가 가속화되고 있다. 우선 ‘저임금 국가 생산, 선진 국가 소비’ 패턴에서 ‘글로벌 생산, 글로벌 소비’ 패턴으로 변화하고 있는 추세이다. 해외 제조비용의 증가로 리쇼어링(Reshoring) 현상이 발생하고 있으며, 중국을 중심으로 한 신흥 경제권이 급부상하면서 전 세계 소비자 및 시장 변화에 대응해 적절한 때에 적합한 글로벌 생산 및 물류를 조정하는 것이 큰 숙제가 되고 있다. 또한 다양한 기술 발달과 혁신에 대한 노출, 경험 축적에 따라 소비자의 니즈가 다양해지고 기대 수준 또한 날로 높아지고 있다._ 155쪽, ‘7장 스마트매뉴팩처링의 핵심, MES’

기업이 생존하기 위해서는 업종과 상품, 서비스에 대한 구분 없이 팔릴 만한 제품을 신속하게 만들어내고, 더 이상 팔리지 않으면 다른 제품을 시장에 신속하게 투입해야 한다. 다른 말로 하면 고객의 수요에 맞는 신제품 서비스의 채산성을 점검하면서 최대한 빨리 제품을 개발해낼 수 있는 프로세스를 만들어야 한다. 하지만 제조업 분야는 다른 업종과 상황이 조금 다르다. 대부분의 제조업체는 고객의 요구를 정확히 파악했다 하더라도 신제품 개발과정이나 대량생산을 위한 준비과정 등의 제약요소 때문에 신속한 제품공급이 불가능한 경우가 많다._ 171쪽, ‘8장 PLM이 이끄는 스마트매뉴팩처링’

국내 기업들은 1990년대 후반부터 ERP를 도입하기 시작했고, 2010년 무렵에는 증가하는 신규법인 때문에 Set-up 기간이 지연되어 지역별·법인별 프로세스 차이로 전사적인 실행속도 저하와 변화관리의 어려움에 직면했다. 최근에는 많은 기업들이 글로벌 One-Instance ERP 시스템으로 통합 작업을 완료하고 글로벌 통합 운영을 수행하고 있다. 언제, 어느 곳에서나 동일한 데이터에 실시간으로 접근해 동일 환경에서 업무를 수행할 수 있게 된 것이다._ 186쪽, ‘9장 핵심 경영 인프라이며 혁신의 도구, ERP’

제조업 SCM의 기본 사상을 프로세스·시스템·조직 관점에서 살펴보면 다음과 같다. 기업의 경영은 개발관리·공급관리·고객관리·경영관리 활동으로 이루어지는데 모든 프로세스는 고객의 요구사항을 받아 신속히 대응하는 방향으로 끊임없이 개선된다. 이를 위해서는 전 공급망의 각 부문이 같은 정보를 공유하고, 이 정보에 기반을 둔 계획을 수립해야만 한다. 이렇게 검증된 수요를 바탕으로 제조부문과 구매부문에서 주요 자재와 생산자원을 준비함으로써 공급의 제약요소를 해소해 공급 가용성을 높이는 것이다. 또한 효율적 물류운영으로 고객 납기 만족도를 제고하며, 이러한 과정을 통해 자원운영의 효율화와 이익의 극대화를 추구할 수 있다._ 191쪽, ‘10장 물류를 관리하는 핵심 프로세스, SCM’

GE 분석에 따르면 항공 산업에서 1%의 연료만 절감해도 15년 동안 300억 달러를 절감할 수 있다. 가스 발전에 의존하는 전 세계 공장에서 연료 효율 역시 1%만 높이면 같은 기간 660억 달러를 절감할 수 있다. 또한 주력 사업인 항공기 엔진에 기존보다 효율적인 CPS를 적용하는 항공법을 제안하고 있다. GE가 생산하는 기관차는 20만 개 부품으로 구성되고 250개 센서가 있으며 한 시간에 900만 개의 데이터를 발생시킨다. 이러한 센서로부터 데이터를 수집해 장애 포인트를 인식하고 유지보수 계획을 수립해 기관차의 운행 중지 시간을 최대한 줄이고 있다._ 206쪽, ‘11장 제조업 르네상스’

제조업에서 CPS를 이용했을 때의 이점은 현실 조건에서 하기 힘든 검증을 할 수 있다는 것과 실세계보다 짧은 시간과 적은 비용이 들며, 숙련자의 노하우가 축적된다는 점 등을 들 수 있다. CPS에 의한 현실세계와 사이버세계의 상호작용으로 프로세스 혁신이나 비즈니스모델의 고도화 등 부가가치가 창출되고 있다. 데이터를 활용한 새로운 서비스의 가능성이 질적·양적으로 확대되면서 부가가치의 원천이 제품에서 서비스로 바뀌고 있다._ 232쪽, ‘12장 스마트팩토리 핵심 인프라’

1부 스마트팩토리를 위한 업종 지식
1. 제조란 무엇인가?
2. 기업의 자원계획모델
3. 자재수급과 재고관리
4. 제조실행 및 통제
2부 스마트팩토리, CMMS/EAM에 말을 걸다
5. 제조의 기본, TPM과 3정5S
6. 설비자산 운용 최적화를 위한 CMMS/EAM
3부 스마트팩토리, 제조 IT 솔루션에 길을 묻다
7. 스마트매뉴팩처링의 핵심, MES
8. PLM이 이끄는 스마트매뉴팩처링
9. 핵심 경영 인프라이며 혁신의 도구 ERP
10. 물류를 관리하는 핵심 프로세스, SCM
4부 스마트팩토리, 미래 제조업 청사진
11. 제조업 르네상스
12. 스마트팩토리 핵심 인프라
13. 스마트팩토리 표준화 동향
부록 1. 사물인터넷 플랫폼
부록 2. 빅데이터 분석 플랫폼