김승택이사 Strategy Consulting Group 일상화된스마트 스마트 (Smart) 라는단어가일상을지배한지이미오래되었고, 각종기기뿐만아니라거의모든대상에대해수식어수준을넘어대명사화되는수준에이르러어떻게보면다소무분별하게적용되고있다. 이러한추세는 제조 영역도예외는아니어서 스마트매뉴팩처링, 스마트팩토리, 인텔리전트팩토리, 스마트 SCM 등그종류도많고, 의미와대상에대한정의도다양한상황이다. 먼저깃발을꽂은사람이해당영역의주인이되듯, 제조업의 스마트 화는아직구체화된실체가부족한상황에서어휘로이슈를선점하려는경향마저보인다. 있다. 독일의스마트팩토리는인더스트리 4.0 체계를통해구현하고자하는큰그림수준의개념이었으나, 가상물리생산시스템 (Cyber Physical Production System, CPPS) 개념을도입하면서스마트팩토리의미래에대한불확실성이확대된모양새다. 왜스마트팩토리를도입하려고하는가? 여기서우리나라, 우리회사라는일상의관점에서왜스마트팩토리를도입하려고하는가라는질문을해보자. 현재의상황은단순히스마트팩토리라는현시대의유행어로서의가치가현실을사물인터넷 (lot) 이라는정보기술 (IT) 로포장하고, 도입자체가목적이되어정량적확대를부추기고 있는것으로보인다. 즉실제적효용성보다는 전통적으로 스마트 라는단어는감지 (Sensing), 통제및작동 (Control and Actuating) 기능을가진객체에부여되었던수식어이지만요즘시대에서는그의미가퇴색되었다고할정도로남발되고있음. 마케팅수단으로서의가치가부각되는모습이라할수있다. 스마트팩토리는내외부환경변화에대해유연하게대응하기위해생산거점에능동적선택및실행체계를갖춰, 현운영수준보다효율적운영 환경으로전환시키는것을목적으로해야한다. 이러한경향은개별회사단위뿐만아니라국가 단위의추진정책에서도나타나고있으며, 그나마 가장실제적접근은 제 4 차산업혁명 을표방한 어떻게보면각회사마다현재의운영환경과산업 특성이다르므로각각의목표수준이같을수없는 것이당연하다. 독일의 ( 플랫폼 ) 인더스트리 4.0 이라할수 36 37
스마트팩토리는무엇인가? 공장 이라할수있다. 스마트팩토리의요건 스마트라는단어가가지는기능요건외에 스마트팩토리에대한정의는각기관, 주체마다 스마트팩토리의정의를그특징과요건을통해 스마트팩토리를실질적으로적용하기위해서는 성과요건과기술요건을추가적으로반영해 차이가있으며, 현시점에도명확한정의에대한 살펴보면다음과같다. 스마트팩토리에대한정의와특징에서요건을 스마트팩토리의요건을 3 단계계층 (Layer) 으로 공감대가부족하다. 스마트팩토리 가지니는 선결적으로정의해야한다. 본고에서는기존의 제시한다. 사전적의미는 영리한 + 공장 이라할수있으나, 스마트팩토리의특징 이를다시풀어서보면 생산전략에기반을둔 제조여건변화에유연하게대응하고, 공급망 관리 (Supply Chain Management, SCM) 기존의공장에비해스마트팩토리가차별화되는 점은특징을통해설명할수있는데, 여기서는 스마트팩토리가가지는 5 가지특징을다음과같이 그림 1. 스마트팩토리구성요건 통합관점의 QCD(Quality, Cost, Delivery) 및제시한다. 제약관리로생산운영을신뢰성있게수행하는 신규데이터상관성도출, 재고감축작업지시, 장기재고이적등판단결과에 수집된데이터의기반을둔이행기능수행신뢰성에서시작해인터록 (Interlock) 등작업이상상황에대한안정성, 능동성예측가능한작업수행수동적대상인공장이보장까지의역할수행능동적대응을수행 ( 일방향에서양방향으로전환 ) 신뢰성생산작업운영에대한관리의신뢰확보 변화된여건에따라스스로판단하는의사결정력을발휘 배치잡 (Batch Job) 을통한주기적판단 마스터판단기준을통한 Input Data에따른 Output 도출지능성 No Brain System의탈피 성과요건 기능요건 기술요건 신기술 Quality Sensor Information Efficiency Control Operation USN, IIoT, Big Data, CPPS, Cloud Flexibility Actuator Automation 품질 (Quality) 효율성 (Efficiency) 유연성 (Flexibility) 센서 (Sensor) 통제 (Control) 작동 (Actuator) 정보기술 (Information ) 운영기술 (Operation ) 자동화기술 (Automation ) 공장의운영목표로서품질보증수준과품질관리에대한지향점 공장의운영목표로서효율적운영수준, 제조원가경쟁력의존 공장의운영목표로서변화에대한민첩한대응수준 ( 변경운영수준 ) 조업조건등제조에영향을미치는인자에대한수집기능 ( 감지력 ) 감지된데이터에의거해정보로의사결정을할수있는판단력 판단의결과가생산운영에서이행될수있도록수행하는기능 정보처리 IT 기술즉, HW, SW 및 MW 에대한기술 제조에필요한업무운영기술 ( 제조기술, 업무프로세스, 기준등 ) PLC, DCS, SCADA 등계장과로봇으로대표되는자동화기술 스마트팩토리 출처 : Deloitte Analysis 민첩성 연계성 생산운영체계로서의시스템성능 (Performance) 보장 생산관련참조데이터영역의확대운영 ( 양적 질적확대 ) IT 신기술위주의접근에따른병폐스마트팩토리에대한접근경향은최근대두되는 원하지않는모습으로도출될가능성이높다. 이는기술요건의중요한요소인운영기술 (Operation IT 신기술위주의기술적접목이주를이루고있다., OT) 에대한고려가부족한 실시간처리수준의향상 제조운영관련경보, 조치소요시간, 정보공유등의기능의빠른대응력확보 다양한대량의데이터를유관데이터영역으로검토해활용 기능과의연계 ( 예 : 수집, 저장, 가공, 활용사이클상의 CEP) 그러나이러한접근이만들어내는결과물이스마트팩토리라하기에는실질적으로부족한면을보여, 공장의운영책임자, 담당자등실무진그누구도 점과계장기술등자동화기술 (Automation, AT) 에대한중요성을간과한점에서비롯된다고볼수있다. 38 39
스마트팩토리구성요건을기반으로한 스마트팩토리와관련해독일이선두에설수 전통적기능계층을수직적통제단계라고 팩토리관련사례는 2 가지영역모두를포함해 적용접근법 있는중요한요인으로지멘스 (Siemens), SAP, 본다면 SCM 기능단위의기능영역은수평적 언급되고있다 [ 스마트팩토리 BP 사례중하나인 기존의생산거점인공장에서스마트팩토리로의 보슈 (Bosch) 등이미널리알려진응용업체의 통제단계라볼수있으며, 근래발표되는스마트 노빌리아 (Nobilia) 공장사례참조 ]. 성공적전환을위해서는먼저운영전략측면에서 적극적참여를무시할순없지만, 이보다는 성과요건을고려해야하며, 스마트팩토리를통해 백오프 (Beckhoff) 와같은자동화업체의 그림 3. 전통적제조시스템운영모델 이루고자하는정량적성과를구체적수준으로 기술력과글로벌표준제시능력이더 기능적계층시스템설명 정의해야한다. 이어서이를구현하기위한각각의 SCM 단위의기능측면에서어떠한데이터를입력값으로해출력값을도출해야하는지논리 (Logic) 체계에대한사고가필요하다. 또한도출된출력값을어떠한주기로어떻게실행하겠다는방안을수립해야한다. 입력데이터에대한정의는해당데이터원천에대한신뢰성을기반으로해야하고, 데이터의생성방식, 주기, 수집체계에대한사고와업무 중요했다고할수있다. 시스템운영모델에대한사고생산영역에서는이미전통적기능계층 (Hierarchy) 을정의해왔으며, 최근들어구성단계 (Level) 에대한차이를부정하는시도가산업용사물인터넷 (Industrial Internet of Things, IIoT) 기술의도입을통해확산되고있다. 그러나여전히시스템간의단계상특징은충분히무뎌지지 ANSI/ISA-95 Hierarchy 고객지향 공장지향 Level 2 Level 3 Level 4 Level 5 비즈시스템 제조운영관리 (Manufacturing Operations Management, MOM) 제어 / 모니터링 거버넌스 & 기획시스템 EIS 등 ERP, APS, PLM 등 MES, WMS, QMS, FDC, RTD 등 SCADA, Data Gathering, HMI 등 신사업개발, 전사적자원및현금운용계획, 제품운용계획등전략수립레벨의장기적의사결정정보운용, 관리 재무, 원가, 영업, 개발, 물류, 생산, 구매등회사운영에필요한기능단위, 전사적차원에서관리되는자원운영관리 생산기준, 생산실적, 생산스케줄등제품생산을위해필요한정보관리 생산, 물류, 품질, 설비, 구매등제조거점운영에필요한업무모니터링및실행 생산공정모니터링및관리제어 생산의단위, 공정단위의관리운영 노하우와의연계성을고려해야실질적으로도움이 되는정보가될수있다. 않았으며, 각각의단계에맞는사용방식은시스템의 운용효율측면에서여전히유효하다고볼수있다. Level 1 감지 & 조종 PLC, DCS, I/O 등 생산공정수행과관련한신호발생및수집 (Data Collection) 생산공정조작을위한조치신호제공 Level 0 생산자산 & 자재 생산설비, 투입입력등 조업현장에서발생하는실제적생산수행공정 그림 2. 자동화기반의가상물리시스템 (CPS) 출처 : Deloitte Analysis 현재 미래 그림 4. 독일노빌리아가구공장의스마트팩토리도입사례 5계층구조자동화기반의 CPS ERP MES SCADA PLC I/O * CPS 기반의자동화체계가각계층간의정보를참조, 활용하는모델이미래모델로제시되고있다. 그러나이미활용방식에따라필요한데이터는계층관계를초월해서참조되어왔으며, 이러한부분이전체사용성관점에서효율성은저하될수있다. Manufacturing by Wire( 생산자동화컴퓨터시스템 ) 도입 : 전후공정구분에개별주문을기반으로부품선정및조립제어체계구축 다양한주문에대해개별맞춤형가구를대량생산할수있는체계를갖춰제조경쟁력갖춤 공급자가구설비들 (+ 공정 ) 을서로인터넷으로연결하고어떤부품을갖고와서조립하는지시스템에서판단하게함 ( 부품은주문과매핑해바코드로관리 ) 공장이프로세스모듈화되어주문별로조합을스스로생성하는기능을가능하게함 생산리드타임 (4 일수준 ) 단축 이력정보를통해부품품질개선에사용 연구 개발구매설비생산품질물류 고객용도및언제, 어디로배달할지등정보관리로고객서비스강화 ( 고객클레임대응력강화 ) 영업 / 마케팅 공정정보를 DW 로관리해모든생산이력정보가 MES 를통해참조됨 (Tracking 체계구축 ) 소비자 백오프자동화 (TwinCAT) 도입 : 540 대이상의 PLC/NC 컨트롤러사용해자동제어 일일 100 만이상의트랜잭션에대해각트랜잭션당 100ms 이내처리성능구현 출처 : Will the industrial internet disrupt the smart factory of the future - IOT Analytics, 2015.3. 출처 : 인더스트리 4.0 과제조업창조경제전략, 한국정보화진흥원, 2014.5. Beckhoff s Intel IoT Solution Boosts Data-driven Manufacturing, Intel, 2016.1. Deloitte Analysis 40 41
스마트팩토리도입시고려사항 제시했으며, 각점검항목별준비사항이미흡한 스마트팩토리도입접근법 계획을상세히수립해야하고스마트팩토리구성 스마트팩토리에대한바람직한도입모델을 경우스마트팩토리의도입은형식적수행절차로 스마트팩토리의성공적도입을위해서는성공에 요건구조에따른진행을고려해야한다. 구현하기위해사전에운영현황에대한객관적 귀결될가능성이높다고할수있다. 대한정의를분명히하는것에서출발해구현 진단등확인점검할사항을체크리스트형태로 왜스마트팩토리를도입하고자하는가? 스마트팩토리도입검토시사전체크리스트 도입목적정의 도입목적 (Why) 을명확히해이루고자하는공장의모습 (Where) 을큰그림으로정의 1. 고객관점에서서비스강화가이뤄지는가? 2. 비용대비효과 ( 재무적효과 ) 가대안대비우수한가? 3. 비효율개선영역과고도화영역의구분 성과요건정의 기대성과확인 공장의 To-Be 운영이미지상에서품질, 효율성, 유연성등성과관점의균형확인 4. 운영에대한인적역량은충족될수있는가? 5. 스마트팩토리여야하는이유의타당성, 왜? 6. 도입시예측되는리스크에대해해소방안이있는가? 대상범위확정 기대성과지표상의균형을확인하고, 공장의 To-Be 운영이미지구현을위한대상범위 ( 물리적범위뿐만아니라논리적기능범위도포함 ) 를명확히함 7. 도입의필요성에대해내부구성원과공감대를형성했는가? 8. 지금도입해야하는가? 9. 도입을통해발생하는잉여자원에대한대책이있는가? 10. 현안이무엇인가? 기능요건정의 필요기능도출필요기능분류 정의된 To-Be 모습에서스마트팩토리, 최적화등수식어구를제외한모습에서갖추어야할필요기능 (What) 을도출하고, 기능상세화를통해기능트리 (Tree) 로작성필요기능별로비효율개선과고도화영역으로기능을구분하고, 각기능별운영, 성능수준을정의 스마트팩토리에대한도입실패가능성을 접하게되는의사결정사항에대해참조가능한 신기술영역도출 필요기능별운영수준을고려해기존기술의가용성과비가용성영역을구분하고, 신기술도입영역을도출 최소화하고, 도입전기대수준과도입후도출 추진방향을제시해활용할수있도록한다. 수준과의일치를위해도입프로젝트추진시스마트팩토리추진방향성 Benefit 명분보다실리 ( 도입이목적화되는것지양 ) Assess 현수준에대한인식기반의구현모델작성 Strength 사람이잘하는것은사람이하고, 시스템이잘하는것은시스템이하자 Balance 국부적최적화지양 : 전체적기능간균형을고려해구현 Sustainable 지속적고도화기반 : 도입모델이이벤트화된종결지양 People 운영역량보강에서시작 : 실질적운영노하우반영을지향 Flexible 전략과의연계 : 내외부적환경변화에민첩한대응체계구축 Simple 단순한운영 : 모든복잡한체계는결국운영상문제를도출 Start Small 작게시작 : 빅뱅방식은리스크로인해적합하지않음 기술요건정의 구현가용성검토 구현방식정의 구현계획수립 스마트팩토리는단순히 IT 신기술을생산거점 운영시스템에도입하는것이아니다. 스마트 팩토리의모습은앞서정의한기능요건과기술 요건을포함하고있다. 하지만운영상의노하우등 신기술도입영역기능에대해기능구현가능여부검토 ( 벤치마킹, 전문가의견, 기술동향등참조 ) 필요기능에대해 OT 부문의노하우와운영방식을고려해 IT OT AT 기술간통합운영체계를설계함 필요기능간선 후행관계, 투입가용자원등구현제약사항을검토해이행계획수립 이러한기능이재현성과객관성을지니고있다면 IT 시스템의도입이없어도최적화된생산이보장되는 모습을구현하고있으므로스마트팩토리의모습중 하나라할수있다. 운영기술측면에서효율적의사결정이이뤄지고 42 43
스마트팩토리특성과요건의활용 특성을기준으로현실세계의공장수준에대한 수있기때문에지속적보편성을유지하기어려울 그리고기능요건중 AT 는실제구현측면의 지금까지스마트팩토리의특성, 요건, 그리고 평가를수행해그결과를진단수준으로규정할수 수있다. 따라서 IT 신기술기반의평가보다는앞서 기반이자시작점이고최종점일수도있는중요한 어떠한접근절차를적용할것인지에대해간략히 있다. 언급한특성을기반으로평가를진행하면시간이 영역이다. 기술했다. 이런특성과요건에대한기술이실제 기존의 IT 기술성숙도를중심으로하는평가 지나도일관된평가결과를도출할수있을것이다. 이 3 가지기술요건간에는조화가이뤄져야하고, 업무에도움이되려면활용성을보다구체화해야할 방식은, 현재의신기술도향후미래에는과거의 즉스마트팩토리특성과요건을활용해보다 이것이간과된다면스마트팩토리는기존수준에 필요성이있다. 예를들어스마트팩토리의 5 가지 기술이되어그성숙도에따른평가가무의미해질 보편적이고타당한진단수준을확보할수있을 머무를수밖에없는이벤트성감가상각기능으로 것이다. 이는향후 10 년, 20 년후미래에도같은 남을것이다. 기준을사용할수있음을의미한다. 따라서과거와 대비해타임라인상의상대적수준도비교할수있을 스마트팩토리도입에대한제언사항 것이다. 스마트팩토리도입시, 먼저도입자체를목적으로 스마트팩토리의요건은스마트팩토리를통해 삼을것이아니라실제로구현하고자하는공장 얻고자하는목표, 이를구현하기위해필요한기능 모습을구체화해시도하는것이필요하다. 그리고 사이클, 그리고실제기능의구현을구체화하기위한 기술적인측면에서 IT 에너무무게중심을두지말고, 기술영역이라정리할수있다. 스마트팩토리를 OT 와 AT 에도충분히관심을분산해야한다. 기능요건관점에서사람과비교하자면, 피부, 최근들어다양한형태의스마트팩토리프로젝트를 눈등변화를인지하는감각기능, 감지된정보를 접하며드는생각은해당프로젝트명에서 스마트 통해반응을보이도록하는뇌의역할인판단기능, 팩토리 라는문구를빼야실체에보다가까워지는 그리고신체의근육처럼판단의결과에따라이를 느낌이다. 스마트팩토리도입시초기 ( 투자심의 수행하는실행기능으로비유할수있다. 사람이 시 ) 에기대했던수준에근접하기위해서는현실에 실행결과를다시받아들여새로운감지 - 판단 - 대한처절한고민과반성에서출발하는것이 실행의사이클을일생동안계속해서수행하듯, 필수적이라생각한다. 스마트팩토리도일회성이아닌해당사이클체계를 지속적으로수행하고운영하는모델이라할수있다. 기술요건측면에서보면 IT 는기능요건의구현을 담당한다고볼수있다. 그런데 IT 는과거에매우 힘들게구현했던 ( 할수없던것이아닌 ) 것을보다 수월하게만들어주는수단임에는틀림없으나, 지금처럼모든관심을홀로받을만큼의중요성을 가지고있진않다고판단된다. 실제로가장먼저시도되어야하고, 중요도도가장높다고할수있는 OT 영역은아무리강조해도 Contact 김승택이사 Strategy Consulting Group 지나치지않은영역이고, 실제일의본질에충실한것이실패를최소화하는지름길이라생각된다. 02-6676-3797 seungtkim@deloitte.com 44 45