지브라 테크놀로지스는 한국 지사 총괄로 서희정 지사장을 임명했다고 발표했다. 서희정 지사장은 지브라 테크놀로지스 한국 지사에서 영업 전략과 팀을 이끌어 기업 목표에 부합하는 방향성을 확립하고 성장을 촉진할 예정이다.  2011년 지브라 테크놀로지스에 입사한 서희정 지사장은 재직 기간 대부분을 지브라 테크놀로지스 채널 어카운트 시니어 매니저로 근무하며 파트너와의 강력한 관계 구축을 통해 지브라 파트너 네트워크의 성장을 주도해왔다. 서 지사장은 부산대학교에서 문헌정보학과 학사를, 영국 뉴캐슬 대학교에서 컴퓨터 공학 석사 학위를 취득했다.     지브라 테크놀로지스는 “서희정 신임 지사장은 2024년 3월부터 한국 지사장 대행으로 재직하면서 탁월한 리더십과 시장 역학에 대한 깊은 이해를 보여주었고, 이를 통해 지브라의 지속적인 성공을 위한 기반을 마련했다”고 소개했다. 서 지사장은 한국 지사장 대행으로 재직하면서 데이터 캡처 설루션(DCS)과 자산 추적 설루션(ATS) 분야에서 지브라의 시장 리더 위치를 유지하는 중요한 성과를 달성했으며, 기업용 모바일 컴퓨팅(EMC) 분야에서 시장 점유율을 확대하는 데 중추적인 역할을 수행했다.  지브라 테크놀로지스의 동남아시아(SEA), 한국 및 APJeC 채널 영업 부사장인 크리스탄토 수리야다르마(Christanto Suryadarma)는 “서희정 지사장을 한국 지사장으로 임명하게 되어 매우 기쁘다”며, “전략적 비전과 신규 파트너십, 긴밀한 고객 관계를 통한 성장 추진에 있어 입증된 경험을 가지고 있어 한국 지사의 사업 확장에 있어 최적의 리더"라고 전했다. 서희정 신임 지사장은 “지브라 테크놀로지스의 한국 지사의 혁신과 성장을 이끌게 되어 매우 기쁘다”고 소감을 밝혔다. 서 지사장은 이어, “지브라 테크놀로지스는 자산 가시성, 지능형 자동화, 연결된 현장 직원을 통해 고객의 성과 향상에 주력하고 있다. 최근 스마트 팩토리 엑스포에서 선보인 바와 같이 머신 비전, 고정식 산업용 스캐너 및 기타 첨단 설루션을 포함한 지브라 테크놀로지스의 포괄적인 포트폴리오는 운영을 간소화하고 실시간 의사 결정을 개선하여 워크플로를 혁신하도록 설계되었다”고 말했다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4)   크레오 파라메트릭 11.0(Creo Parametric 11.0)은 판금 설계 환경에서 다중 보디를 완벽하게 지원하여 설계 생산성과 효율성이 향상되었다. 하나 이상의 판금 보디와 솔리드 보디를 다중으로 생성하고 부울 연산, 분할/트림, 복사/패턴과 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 모두 진행할 수 있다. 판금 보디에 서로 다른 두께도 정의할 수 있어, 더 다양한 형태의 판금 모델을 생성할 수 있도록 개선되었다.  이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0의 향상된 판금 기능을 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   판금 다중 보디 지원 및 워크플로 개선 크레오 파라메트릭 11.0은 판금 설계에서 다중 보디를 구성하여 더욱 다양한 형태의 판금 모델을 빠르게 생성할 수 있다. 다중 보디로 구성된 판금 부품은 각 보디의 두께를 다르게 지정하거나 플랫 상태를 개별로 생성하고 시각화할 수 있으며 보디 간의 부울 연산, 분할, 트림, 제거, 복사 패턴과 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 모두 지원한다.     보디 그룹에서 ‘새 보디’를 클릭하여 보디를 추가하고 보디 유형을 ‘솔리드’ 혹은 ‘판금’으로 선택하여 생성할 수 있다.     새 보디 생성 대화상자에서 보디 유형을 선택하고 부품에 연결 옵션으로 두께, 벤드 여유와 릴리프 등의 판금 기본 설정을 부품과 동일하게 설정하거나 보디 개별로 정의할 수 있다. 판금 벽 생성에서 밀어내기, 평면, 경계 블렌드 등의 첨부되지 않은 벽을 생성할 때 보디 옵션에서 ‘새 보디 만들기’를 선택하여 새로운 보디를 직접 추가할 수도 있다.     모델 트리나 설계 트리에서 보디를 선택하고 ‘기본 설정’을 클릭하여 판금 부품과 보디에 설정된 판금 설정을 빠르게 확인하고 정의할 수 있다.     판금 기본 설정에는 부품과 구성된 보디가 목록으로 표시되며, 최상위 부품을 선택하고 부품에 설정된 두께, 설계 규칙과 밴드 여유 등의 판금 설정을 확인하고 변경할 수 있다.     목록에서 각 보디를 선택하고 ‘부품에서 연결 해제’를 클릭하면, 부품과 다른 두께를 지정하거나 개별 보디에 대한 설정 값을 변경할 수도 있다.     생성된 다중 판금 보디에서 솔리드 보디는 필요에 따라 빠르게 판금 보디로 변환할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

대화형 AI 플랫폼 기업인 코어에이아이와 네이블이 네이블 AICC(AI 콘택트 센터) 서비스 및 기술 협력을 위한 전략적 파트너십을 맺었다고 밝혔다. 양사는 ‘네이블AICC 서비스’로 국내 AICC 사업에 본격적으로 진출하기 위하여 인력 교류 및 기술 협력과 시장 확대 등 다양한 분야에서 협업 방안을 검토하고, 시너지 창출을 위한 노력을 함께 구체화할 예정이다. 코어에이아이는 대화형 AI 기술력을 가진 기업으로 포춘 2000대 기업 중 400여 개 기업의 2억 명 이상 고객을 대상으로 AI 플랫폼을 서비스하고 있다. 인간과 유사한 대화형 AI 솔루션을 제공하는 글로벌 기업의 고객 경험(CX)과 직원 경험(EX) 자동화 및 최적화를 통해 다양한 산업군에서 레퍼런스를 축적해 나아가고 있다. 최근 사명을 변경한 네이블은 기업용 AI 사업 확대를 목표로 다양한 솔루션을 선보인다. 2023년 발표한 LLM(대규모 언어 모델) 기반 엔터프라이즈 GPT 상품에 이어 이번 파트너십을 통해 코어에이아이와 협업한 ‘네이블 AICC 서비스’ 출시를 앞두고 있다. 양사는 이번 파트너십 체결에 따라 ‘네이블AICC 서비스’에 상호역량을 결집하고, 공동 사업 추진을 통해 AICC 분야에서 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있도록 노력해 나갈 계획이다.     코어에이아이의 스리니 언나마라 아시아 총괄 부사장은 “네이블 AICC 서비스를 출시하면서 셀프 서비스 및 업무 자동화를 통해 업무를 개선할 수 있는 코어에이아이의 플랫폼을 네이블과 함께 시장에 선보일 수 있게 되어 이번 파트너십이 의미가 있다”고 말했다. 네이블의 조종화 대표이사는 “세계 최고 수준의 코어에이아이의 기술을 탑재한 네이블 AICC 서비스는 기업이 더 나은 고객 경험을 제공하는데 핵심적인 역할을 수행할 것”이라며, “기업 및 소상공인들을 대상으로, 누구나 간편하게 AICC 상담 서비스 구축이 가능하도록 클라우드 기반 서비스를 제공할 예정”이라고 말했다. 

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로크웰 오토메이션이 3월 27일부터 29일까지 코엑스에서 열리는 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가한다고 밝힜다. 이번 전시회에서 로크웰 오토메이션은 ‘Results Achieved’라는 슬로건을 내걸고, 자사의 하드웨어 제품과  소프트웨어 솔루션을 소개했다. 특히 새롭게 출시한 클라우드 소프트웨어 솔루션을 중심으로 생산 최적화, 제조 역량 강화, 디지털 전환 가속화, 지속가능성과 연관되는 다양한 제품과 솔루션을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산 최적화 솔루션으로 ▲모터 설비 이상 감지 예측 보전 솔루션인 팩토리토크 애널리틱스 가디언AI(FactoryTalk Analytics GuardianAI) ▲신 클라이언트 관리 소프트웨어 신매니저(ThinManager) ▲제어 패널의 설계를 단순화하고 공간을 최적화하는 온 머신 솔루션(On-Machine Solution) 등을 선보인다. 신매니저는 중앙 집중식 제어 및 보안 관리 솔루션 역할을 하며, 관리 및 유지보수 비용을 줄이는 동시에 보안을 강화한다.     역량 강화 솔루션으로는 클라우드 기반 모듈형 공장 자동화 소프트웨어 팩토리토크(FactoryTalk)의 주요 소프트웨어 제품군과 디지털 트윈 솔루션 에뮬레이트3D(Emulate3D)를 선보인다. 새롭게 출시된 개방형 HMI(Human Machine Interface) 비주얼라이제이션 플랫폼인 팩토리토크 옵틱스(FactoryTalk Optix)는 최신 기술과 혁신적 설계, 확장 가능한 옵션 등을 통해 비전 달성을 가속화한다. 이 플랫폼은 접근하기 쉬운 하나의 도구로 프로세스를 개선하고 효율성을 높이며 결과물을 개선을 지원한다. 디지털 전환 가속화 솔루션으로는 새롭게 출시된 팩토리토크 데이터모자익스(FactoryTalk DataMosaix)를 중심으로 다양한 솔루션이 소개된다. 신제품인 팩토리토크 데이터모자익스는 클라우드 기술을 활용한 산업용 데이터옵스(DataOps) 솔루션으로, 데이터 사일로를 허물고 조직 전체의 산업 데이터 사용 방식을 최적화하여 생산성, 품질, 지속 가능성을 향상시킨다. 뿐만 아니라, ▲스마트 분산제어시스템(DCS) 플랜트팩스(PlantPax) ▲팩토리토크 애널리틱스 로직스AI(FactoryTalk Analytics LogixAI) ▲IIoT 플랫폼 씽웍스(ThingWorx) ▲AR 기술을 활용한 뷰포리아(Vuforia) 등 소프트웨어 솔루션도 전시된다. 이외에도 파트너존에서는 두산로보틱스와 협업하여 개발한 제품을 선보인다. 로크웰 오토메이션은 2023년 두산로보틱스와 전략적 파트너십을 체결하고 양사의 로봇 및 컨트롤러 자동화 설비 구축, 스마트 공장 구축, 애플리케이션에 필요한 로봇 및 관련 기술 개발 등에 합의했다. 또한 최근 전략적 파트너십을 체결한 국내 엔터프라이즈 AI 기업 마키나락스와 함께 생산 현장 데이터 기반 AI 분석 플랫폼을 소개한다. 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 “글로벌 산업 트렌드가 AI, VR/AR, 로봇 공학, 클라우드 등 새로운 주요 기술들이 급부상하면서 빠르게 변화하고 있다. 로크웰 오토메이션은 이러한 최신 기술들을 적용하여 산업 자동화에 대한 비전을 달성하기 위해 다양한 한국 기업들과 긴밀히 협력하고 있다”며, “한국 제조기업들은 특히 이러한 트렌드에 발맞춰 산업 자동화 솔루션을 도입하고 경쟁력을 강화하는 데 집중하고 있다. 이에 로크웰 오토메이션은 한국을 포함한 전 세계 제조기업의 스마트 제조 혁신에 기여할 것”이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “국내 스마트 공장 시장은 2024년까지 약 20조 원 규모로 확대될 것으로 보인다”며, “제조 경쟁력 강화를 위해 전기차 및 배터리, 반도체, 생명공학 분야 등에서 스마트 공장 구축을 확대하고 있다. 디지털 전환은 국내 제조업계의 스마트 제조 혁신을 이루기 위한 필수 요소이고, 로크웰 오토메이션 코리아는 국내 제조기업이 디지털 트랜스포메이션을 실현하여, 유연하고 애자일하며 지속 가능한 생산 시스템을 구축할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 지난 2018년 로코드 플랫폼 개발 기업인 멘딕스(Mendix)를 인수한 이후, 기업의 디지털 전환을 지원하는 앱 개발 기술로 로코드(low code)를 내세우고 있다. 지난 2023년 12월 12일에는 캐디언스, 웅진과 함께 진행한 세미나를 통해 디지털 트윈 및 ERP 연계를 중심으로 엔터프라이즈 앱 개발 트렌드와 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장    기업의 디지털 전환 가속화하는 로코드 기술 로코드는 프론트엔드와 백엔드, 데이터의 입출력, 워크플로와 로직 등 애플리케이션의 개발 과정을 시각적 요소의 드래그 앤 드롭을 통해 진행할 수 있는 기술이다. 앱의 개발 비용과 운영 비용을 줄이고 빠르게 출시할 수 있어 디지털 전환의 비용은 줄이고 효과는 높일 수 있다는 것이 로코드 기술의 장점으로 꼽힌다. 가트너(Gartner)에 따르면, 오는 2025년까지 새롭게 개발되는 기업 애플리케이션의 70%가 로코드 기술을 기반으로 만들어질 전망이다. 국내서도 지난 몇 년간 엔터프라이즈 고객을 중심으로 로코드가 확산되는 추세이다. 지멘스의 로코드 플랫폼인 멘딕스는 기업의 애플리케이션 개발 과정을 가속화하는 플랫폼을 지향한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 김종수 멘딕스 영업대표는 “기업 애플리케이션의 미래는 컴포저블(composable)”이라면서, 기업의 목표에 맞게 템플릿이나 패키지 형태로 제공되는 다양한 기술을 조합해 혁신을 빠르게 추진하는 ‘컴포저블 엔터프라이즈’에서 로코드 기술이 역할을 할 것으로 전망했다. 나아가 AI(인공지능)가 앱을 생성하고 LLM(대규모 언어 모델), 분석 툴, 생성형 AI 등을 융합해 기업의 문제를 해결할 수 있는 ‘로코드 3.0’ 비전을 제시했다. 휴리스틱(heuristics) 기반 로코드가 1세대, AI가 로직을 추천하고 디버깅하는 로코드가 2세대라면, 다음 세대의 로코드는 생성형 AI(generative AI)가 로직을 생성하게 될 것이라는 설명이다.   ▲ 로코드 플랫폼 비전과 전략을 소개한 지멘스 DISW 김종수 멘딕스 영업대표   비즈니스 요구에 빠르게 대응하는 앱 개발 환경 혁신 멘딕스는 애플리케이션 개발과 운영 비용 절감, 민첩성 향상, 신기술 도입 등을 통해 컴포저블 엔터프라이즈를 위한 로코드를 지향한다. 그리고 ▲비즈니스 요구사항에 맞춰 앱 개발/운영/배포를 빠르게 진행 및 자동화하는 ‘비즈니스 데브옵스’ 구현 ▲기업의 코어 시스템에 패키징된 비즈니스 컴포넌트를 결합하는 형태의 마이크로서비스 기반 아키텍처 구축 ▲퍼블릭과 프라이빗을 포괄하는 클라우드 네이티브 환경에서 기술과 비즈니스 결합 등의 접근법을 내세우고 있다. 이번 세미나에서 지멘스는 여러 산업의 멘딕스 적용 사례도 소개했다. 금융 분야에서는 수백 개의 앱을 현대화하려는 글로벌 기업이 멘딕스를 활용해 쿠버네티스(Kubernetes)로 구축함으로써 빠르게 클라우드 기반으로 앱을 이전하는 한편, 디지털 금융을 실현할 수 있는 토대를 마련했다. 반도체 장비 기업에서는 멘딕스 로코드 및 쿠버네티스를 도입해 30여 개의 애플리케이션을 전 세계 1만 4000명 사용자로 확장할 수 있었다. 에너지 기업에서는 IoT(사물인터넷) 기반의 전기 충전기 유지보수나 컴퓨터 비전 기반 품질 관리 등의 프로세스를 클라우드와 로코드로 구현함으로써, 개발 속도는 12배 높이고 개발 비용은 절반으로 줄일 수 있었다. 김종수 영업대표는 “많은 기업의 공통된 요구사항은 다양한 데이터의 통합 관리”라면서, 이를 위해 AI 서비스의 조합, 시뮬레이션과 결합된 디지털 트윈 등을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 데에 초점을 맞춰야 한다고 전했다. 또한 멘딕스는 지멘스 솔루션뿐 아니라 AWS, SAP 등의 솔루션과 연결할 수 있는 다양한 커넥터를 제공한다고 덧붙였다. 지멘스는 로코드 3.0을 대비해 생성형 AI와 머신러닝을 결합한 앱 개발/운영/배포 환경을 구축할 수 있도록 개발 킷을 배포하면서, 로코드가 추구하는 비전을 강화하는 방향으로 생성형 AI를 활용하도록 지원하고 있다.   ▲ 멘딕스와 시뮬레이션 데이터를 연계한 디지털 트윈   디지털 트윈 연계 및 기업 시스템 현대화 사례 소개 이번 세미나에서 캐디언스는 제조 솔루션과 멘딕스를 연계해 교반기의 디지털 트윈을 구축한 사례에 대해 소개했다. 교반기는 모터와 블레이드 등의 구성요소가 장기간 안정적으로 운영하기 위한 최적화를 필요로 한다. 반면에 내부의 유동 현상을 실시간으로 관측하기가 어렵고 시험을 반복하는 과정의 시간과 비용이 드는 어려움이 있어서, 설계 초기부터 CAE 해석이 쓰인다. 캐디언스는 교반기를 축소한 시스템을 디지털 트윈으로 재현하고, 멘딕스를 통해 해석 데이터를 연결함으로써 실시간 디지털 트윈을 만들었다. 교반기의 형상과 부품 정보를 3D 모델로 확인할 수 있고, 아메심(Amesim)/스타-CCM+(STAR-CCM+)/심센터 3D(Simcenter 3D) 등의 해석 데이터 및 데스트 데이터를 연결해 교반기의 작동과 교반기 내 유동현상을 실시간으로 확인할 수 있다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 기반으로 회전수 등 최적의 제어 방법을 사용자에게 제안한다. 캐디언스의 이원재 주임은 “디지털 트윈의 이점은 공정의 잠재적인 문제나 비효율을 사전에 확인하고, 설계를 위한 물적/인적 자원의 투입을 최적화할 수 있는 것이다. 이를 통해 전체 제품 개발 과정의 속도를 높일 수 있다”고 전했다. 웅진의 신상철 DCS 사업본부장은 SAP와 멘딕스를 연계한 기업 시스템의 현대화 사례를 소개했다. 국내 한 에너지 기업에서는 웹 UI와 백엔드 서비스를 포함한 레거시 시스템을 마이크로서비스 아키텍처 기반으로 이전하기 위해 멘딕스 플랫폼을 활용했다. 신상철 본부장은 “주요 로코드 플랫폼을 비교했을 때 멘딕스가 전반적으로 무난하며 다양한 환경을 지원을 지원한다. 또한 멀티 디바이스 환경을 고려한 개발이 가능한 것을 포함해 다양한 엔터프라이즈 환경에 로코드 개발을 적용할 수 있다”고 전했다. 이외에도 신상철 본부장은 “로코드 플랫폼은 순서도 형태로 개발 과정을 시각화해 결과물의 예측이 쉽다는 장점이 있다”면서, 시스템 개발에 드는 시간을 줄이면서 기존 시스템의 변경을 최소화할 수 있었고 소개했다. 또한, “로코드 플랫폼으로 제작하는 코드의 품질에 관한 우려도 있는데, 일정한 수준의 코드 표준화가 가능하며 우려했던 것보다 코드의 품질이 높다”고 설명했다.   ▲ 멘딕스와 SAP 솔루션을 연계한 시스템 현대화 사례     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (5)   지난 2회에 걸쳐 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스인 AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass)를 다양한 관점에서 살펴보았다. 이번 호에서는 OPC UA 프로토콜을 기반으로 산업 현장에서 발생하는 다양한 설비 데이터를 수집 및 구조화하며, 이를 기반으로 기업의 신속한 의사 결정에 도움을 주는 서비스인 AWS IoT 사이트와이즈(AWS IoT SiteWise)에 대해 소개하도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 AWS IoT를 활용한 스마트 공장의 구현 제2회 AWS IoT의 핵심 서비스, IoT 코어 제3회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅰ 제4회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅱ 제5회 산업용 데이터를 쉽게 수집하고 분석하게 해주는 AWS IoT 사이트와이즈 제6회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ 제7회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   ■ 조상만 AWS코리아에서 AWS 클라우드를 통해 제조 대기업의 디지털 트랜스포메이션을 기술적으로 돕는 역할을 담당하고 있다. 이메일 | smcho@amazon.com 홈페이지 | https://aws.amazon.com/ko   공장을 가지고 있는 많은 제조 기업 고객의 애로 사항 거의 모든 제조 기업은 공장 내의 수많은 생산 라인, 설비 또는 센서에서 발생하는 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 기업의 의사 결정에 활용하고자 한다. 글로벌 전략 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey)의 보고서는 제조 업체의 OT(Operational Technology) 데이터를 분석하여 데이터 기반의 예지보전(predictive maintenance)을 적용할 경우, 설비 가동 중지 시간을 30~50% 줄일 수 있으며 기계 수명을 20~40% 늘릴 수 있다고 보고하고 있다.   Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability(McKinsey & Company) : https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability   그러나 전통적 제조 기업에서 생산 라인 및 설비에 데이터 기반 의사 결정 시스템을 구축하는 데에는 크게 다음과 같은 3가지 애로 사항이 존재한다. 첫 번째, 공장 내에는 다양한 설비들이 존재하며 이 설비들은 제각기 다른 벤더사에 의해 제조되었기 때문에 다른 프로토콜을 이용해 데이터를 주고받는다. 예를 들어, 산업 현장에는 동일한 이더넷 기반임에도 불구하고 프로피넷(PROFINET), 이더캣(EtherCAT), 모드버스(Modbus), 이더넷/IP(EtherNet/IP) 등 설비로부터 발생하는 데이터를 주고받기 위한 수백여 개 이상의 다양한 통신 프로토콜이 존재한다. 이렇게 다양한 설비 및 통신 프로토콜을 통해 데이터를 통합하여 수집, 관리하는 것은 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 공장 현장에서 발생하는 거의 모든 데이터들은 사일로(silo) 형태로 존재하게 된다. 그러나 이렇게 복잡한 생산 현장에서 데이터 기반의 스마트 공장 구현을 위해 데이터의 통합은 필수이며, 이를 위해 최근에는 대부분의 PLC(Programmable Logic Controller), DCS(Distributed Control System)와 같은 산업용 설비에서 산업용 표준 통신 프로토콜인 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)를 지원하고 있다. 두 번째는 이러한 산업용 데이터에 접근했다 하더라도 장비로부터 발생하는 데이터 자체가 너무 많다는 점이다. 따라서 이러한 산업용 빅데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여 관리할 필요가 있으나, 대부분의 데이터가 구조화되어 있지 못하다는 또 다른 문제가 존재한다. 의미 있는 인사이트를 도출하기 위해서는 구조화된 데이터가 필요하지만, 현실적으로 이를 구현하기란 쉽지 않다. 세 번째 애로 사항은 데이터 전문 인력이 부족한 제조 기업이 생산 현장에서 수집된 데이터를 빠르게 분석하여 비즈니스 의사결정에 반영하기가 매우 어렵다는 점이다. 이와 관련된 내용은 이미 앞선 연재에서 여러 번 언급하였다.   손쉽게 공장 설비 데이터 분석을 도와주는 AWS IoT 사이트와이즈 AWS에서는 제조 고객의 이러한 애로사항 해결에 도움을 줄 수 있도록 2020년 AWS IoT 사이트와이즈라는 서비스를 정식 출시하였으며, 현재 서울 리전에서도 사용할 수 있다. 이 서비스는 로컬의 에지 디바이스를 이용하여 공장에서 발생하는 데이터를 손쉽게 수집 및 구조화하고, 이를 통해 실시간 KPI 및 지표를 생성하여 수집된 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와준다. <그림 1>은 AWS IoT 사이트와이즈가 제공하는 핵심 기능을 소개하고 있다. 공장의 다양한 설비로부터 발생하는 데이터는 ▲OPC UA 프로토콜을 통해 AWS IoT 사이트와이즈 서비스로 수집되며 ▲AWS IoT 사이트와이즈 내부에서 가상 자산과 함께 구조화되고 ▲코드 개발 없이 구현할 수 있는 대시보드를 통해 시각화된다. 결국 수집되는 데이터들은 <그림 1>의 오른쪽과 같이 설비의 상태를 감시하거나, 예지보전 등의 데이터 기반의 의사결정에 사용된다.   그림 1. AWS IoT 사이트와이즈가 제공하는 주요 기능   ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 폐배터리 리사이클링 기업인 성일하이텍의 하이드로센터 제3공장 건립을 위한 자동 제어 시스템 공급계약을 체결했다고 밝혔다. 성일하이텍은 2000년부터 소재 재활용 사업을 시작으로 국내 최초로 리튬이온 배터리 분야에서 원소재 회수, 양산에 성공한 리튬이온 배터리 재활용 기업이다. 현재는 친환경 리사이클링 전문 기업으로서 지속가능한 미래를 위해 자원 사용 패러다임 대전환을 목표로 하고 있으며, 글로벌 친환경 기술 리더쉽 강화, 지속가능한 배터리 재활용 기술 고도화, 배터리 재활용 소재 생산 규모 대폭 확대 등을 추진하고 있다. 이번 협약을 통해 로크웰 오토메이션은 하이드로센터 제3공장에 폐배터리 재활용 시스템 구축을 위한 자동화 솔루션 및 소프트웨어를 제공하고, 전기차 증가에 대비한 배터리 재활용 시스템을 구축할 계획이다. 하이드로센터 제3공장은 로크웰 오토메이션과 함께 DCS 및 설비들을 통합해 자동화를 구현할 예정이다. 이를 통해 ▲휴먼 에러 감소 ▲시스템 자동화를 통한 운영 효율성 제고 ▲제조기록서 디지털화로 규정 보고와 준수 편의성을 제고하여 글로벌 기준을 충족하는 생산 환경과 시스템을 갖출 전망이다. 양사는 이번 시스템이 이차전지 원료 재공급 자원순환 모델을 구축하는 데 기여하고, 궁극적으로는 EV 배터리 폐기물의 환경적 영향을 감소시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.     성일하이텍의 이강명 대표는 “로크웰 오토메이션의 자동화 솔루션과 소프트웨어를 활용하여 폐배터리 재활용 솔루션을 갖춘 하이드로센터 제3공장을 건설할 수 있게 되었다”며, “지속가능한 자원 선순환 시스템을 구축하고, 안정적인 배터리 소재를 공급하여 빠르게 성장하고 있는 배터리 시장에서의 경쟁력을 강화할 계획”이라고 설명했다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “배터리 시장은 해마다 성장하여 2030년에는 지금보다 6배 가량 성장할 것으로 예측되고 있으며, 지속가능한 미래를 위해 폐배터리 재활용은 업계의 주요 화두로 떠오르고 있다”며, “로크웰 오토메이션은 배터리 산업 및 폐배터리 리사이클링 프로젝트에 필요한 전문적인 자동화 솔루션과 전문성을 갖추고 있으며 폐배터리 분야 선도기업인 성일하이텍의 하이드로센터 제3공장 건립에 중요한 역할을 하게 돼 기쁘다“고 밝혔다.

산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (1)   스마트 공장을 구현하는 데에 있어 현장 데이터의 수집과 분석은 필수적이며, 이를 위해 다양한 디지털 기술의 도입은 반드시 필요하다. 그 중에서도 IoT(사물인터넷) 기술은 데이터를 수집하고 분석하는데 있어 핵심적인 역할을 수행한다. 이번 호부터 7회에 걸쳐 공장과 같은 산업 현장에서 발생되는 다양한 데이터를 수집 및 분석하는데 도움을 줄 수 있는 아마존웹서비스(AWS)의 IoT 서비스를 소개하고자 한다. 이번 호에서는 AWS IoT 서비스가 스마트 공장 구현을 위해 어떻게 사용될 수 있는지 설명한다.   ■ 연재순서 제1회 AWS IoT를 활용한 스마트 공장의 구현 제2회 AWS IoT의 핵심 서비스 IoT 코어 제3회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅰ 제4회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅱ 제5회 산업용 데이터를 쉽게 수집하고 분석하게 해주는 AWS IoT 사이트와이즈 제6회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ 제7회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   ■ 조상만 AWS코리아에서 AWS 클라우드를 통해 제조 대기업의 디지털 트랜스포메이션을 기술적으로 돕는 역할을 담당하고 있다. 이메일 | smcho@amazon.com 홈페이지 | https://aws.amazon.com/ko   스마트 공장의 개요 4차 산업혁명이 독일의 제조 혁신 전략인 ‘인더스트리 4.0’에서 출발했다는 점은 널리 알려진 사실이다. ‘인더스트리 4.0’은 독일의 자존심인 제조 경쟁력을 강화하기 위해 전통적인 제조 산업에 IT 시스템을 도입하여 생산 시설을 상호 연결하고, 지능을 부과하여 스마트한 생산을 가능하게 하는 ‘스마트 공장’을 구현하는 것이 핵심이다. 독일 국가 과학위원회는 ‘인더스트리 4.0’ 도입을 통해 기업의 생산성이 30% 향상될 것으로 전망하고 있다. 스마트 공장의 도입은 최신 디지털 기술을 통해 단순히 제조기업의 생산 전 과정의 효율성을 높이는데 그치는 것이 아니라, 근본적인 업무 방식까지 바꾼다는 점에서 기존 공장 자동화와 구별된다. 즉, 궁극적으로는 지능형 공장을 통해 생산 라인의 자동화 및 무인화를 구현하여 제조기업의 경쟁력을 강화하고, 작업 환경 개선으로 인한 직원 만족도를 향상시킬 수 있다는 차별점이 있다.  지능형 공장을 구현하기 위해서는 생산 설비에서 발생하는 데이터를 효과적으로 수집하고, 이를 분석하여 결과를 생산현장뿐만 아니라 연관된 사내 시스템에 반영하는 것이 필수이다. 따라서 스마트 공장의 핵심 경쟁력은 바로 IoT, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 디지털 기술의 도입을 통해 공장 내에서 발생하는 다수의 데이터를 기반으로 공장이 자율적으로 판단하고 동작할 수 있도록 지능을 부여하도록 하는 것이다.   스마트 공장을 향한 제조 시스템의 진화 오늘날의 일반적인 제조 시스템은 ISA-95라 일컬어지는 국제 표준에 의해 <그림 1>의 왼쪽과 같이 모놀리식(monolithic) 기반의 계층적 구조로 표현된다. 즉, ‘특정 제품을 얼마나, 언제까지 생산할 것인지’에 대한 답을 시스템 사용자에게 제공하기 위하여, 피라미드 구조의 최하단에 존재하는 설비의 센서 또는 액추에이터(actuator)로부터 데이터를 수집하여, 비즈니스 플래닝 및 로지스틱스(logistics)를 담당하는 최상단의 ERP(전사적 자원 관리) 시스템에게 전달하게 된다.    그림 1. 전통적 제조 모델에서 스마트 공장으로 진화   전통적으로 제조 기술은 OT(운영 기술) 및 IT(정보 기술) 영역으로 명확히 구분되어 왔다. 즉, <그림 1>의 왼쪽과 같이 크게 두 개의 레벨로 구성되며, 상위 레벨(Management level)은 우리가 흔히 아는 ERP, MES(제조 운영 시스템)와 같은 IT 시스템을 일컫는다. 하위 레벨(Field control level)은 SCADA(감독 제어 및 데이터 수집), PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러), DCS(분산 제어 시스템)와 같은 현장 설비와 관련된 OT의 영역을 일컫는다.  그러나, 이 전통적 모델의 가장 큰 한계이자 치명적인 단점은 PROFINET, EtherCAT, Modubus, EtherNet/IP, CC-Link IE 등 300여 개가 넘는 다양한 산업용 프로토콜을 통해 주고받는 산업용 데이터가 대부분 사일로(silo) 형태로 존재하기 때문에, 이러한 데이터의 통합이 상당히 어렵다는 점이다. 결국 데이터의 수집 자체도 쉬운 일이 아닌데다가, 이러한 데이터를 최상단의 IT 시스템까지 효율적으로 전달하기 어려운 형태를 가지고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.