슈나이더 일렉트릭이 세계경제포럼(WEF)으로부터 세 번째 지속가능성 등대공장(Sustainability Lighthouse)을 인정받았다고 밝혔다. 인도 하이데라바드(Hyderabad)의 슈나이더 일렉트릭 공장은 미국 렉싱턴 공장과 프랑스 르 보르데이유 공장에 이어 세 번째 지속가능성 등대공장으로 선정됐다. 이로써 슈나이더 일렉트릭은 인도 하이데레바, 인도네시아 바탐, 미국 렉싱턴, 프랑스 르 보드레이, 중국 우시 지역에 등대공장 다섯 개를 보유하고 있으며, 이 중 세 곳이 지속가능성 등대공장으로 이름을 올렸다. 세계경제포럼은 4차 산업혁명의 성장을 주도하는 제조업체를 인정하기 위해 2018년부터 글로벌 등대 네트워크(Global Lighthouse Network) 이니셔티브를 시작했다. 현재 네트워크는 전 세계적으로 150개 이상의 등대공장으로 구성되어 있으며, 이 중 17개가 환경 영향에 대한 기술 기반 개선을 통한 지속가능성 등대공장으로 인정받고 있다. 지속가능성 등대공장은 제조 분야에서 4차 산업혁명 기술을 깨끗하고 지속 가능한 미래를 위해 더 큰 환경 책임을 제공하는 동시에 운영 경쟁력을 강화하고 있는 모범 사례를 보여준다.     슈나이더 일렉트릭의 인도 하이데라바드 공장은 특정 작업에 필요한 컴퓨터, 전자 또는 전자 기계 등 미션 크리티컬 제품을 제조하는 공장으로, IoT 지원 장치로 구동되는 고급 클라우드 기반 제조 시스템으로 운영된다. 특히 슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭처(EcoStruxure) 솔루션을 채택해 현명한 의사 결정 프로세스를 위해 실시간 데이터와 예측 분석을 활용한다. 이 공장은 4년에 걸쳐 에너지 소비를 59% 줄이고, 폐기물 최적화를 64% 개선했으며, CO2 배출량을 61%, 물 소비를 57% 감소했다. 하이데라바드 공장은 에너지 효율성을 향상시켜 CO2 배출을 줄이기 위해 공장에서 에너지를 가장 많이 소비하는 공기 압축기와 냉각기에 초첨을 맞췄다. 여기에는 IoT 지원 장치인 이퀄라이저 4.0(Equalizer 4.0)이 설치되어 압축기를 조절하며, 이를 통해 효율성이 향상된다. 냉각기에는 폐쇄 루프 제어 기능을 갖춘 데이터 기반 에너지 관리 시스템이 장착되어 실시간으로 에너지 소비를 지속적으로 모니터링하고 조정하여 에너지 효율성을 최적화했다. 슈나이더 일렉트릭의 무라드 타무드(Mourad Tamoud) 최고공급망책임자는 “슈나이더 일렉트릭의 인도 하이데라바드 공장은 기업이 지속가능성 결과뿐만 아니라, 운영 효율성 향상을 위해 규모와 속도에 맞춰 4차 산업혁명의 기술에 투자해야 하는 이유를 보여주는 강력한 사례”라고 설명했다.

마이크로소프트가 지난 6월 새로운 AI 스킬 이니셔티브(AI Skills Initiative)를 발표한 이후, 한국을 포함해 글로벌 AI 기술 격차 해소에 속도를 내고 있다고 밝혔다.    오늘날 AI 기술은 전 세계 근로자의 역량을 높일 수 있는 가장 중요한 능력으로 꼽히고 있다. 실제로 세계경제포럼(World Economic Forum)은 AI 기술 활용 능력이 분석적, 창의적 사고에 이어 세 번째로 기업 교육 전략의 우선순위를 차지한다고 발표한 바 있다. 마이크로소프트의 업무동향지표(Work Trend Index) 2023에 따르면, 전체 응답자의 70%가 업무량을 줄이기 위해 가능한 많은 업무를 AI에게 위임할 것이라고 답했으며, 직원들에게 새로운 AI 스킬이 필요하다고 응답한 리더 그룹은 82%에 달했다. 한국을 포함한 전 세계 31개국 31,000명이 설문에 참여했다. 마이크로소프트는 직무 역량 강화 프로그램(Skills for Jobs program)을 통해 전 세계 사람들이 디지털 경제에서 가장 수요가 높은 직업을 찾을 수 있도록 지원해 왔다. 해당 프로그램 중 하나인 새로운 AI 스킬 이니셔티브는 링크드인(LinkedIn)과 함께 개발한 생성 AI(Generative AI) 무료 교육 과정과 전문가 인증서 과정을 포함하며, data.org와 협력해 조직이 새로운 생성 AI 교육 방법을 개발할 수 있도록 지원한다.  먼저 마이크로소프트는 온라인 AI 학습 콘텐츠 최초로 생성 AI 무료 교육 및 인증서 과정을 출시했다. 교육 과정에는 AI 입문 개념과 책임 있는 AI 프레임워크가 포함되며, 평가를 통과한 수강자는 커리어 에센셜(Career Essentials) 인증서를 받을 수 있다. 해당 교육 과정은 올해 6월부터 링크드인 러닝(LinkedIn Learning)을 통해 오픈됐으며, 오는 2025년까지 무료 수강이 가능하다. 이와 함께 교사, 트레이너 등 AI 교육자를 위한 툴킷(Toolkit)도 출시했다. 여기에는 마이크로소프트 에듀케이션에서 개발한 교육자용 AI 과정과 실제 AI 사용법에 대한 콘텐츠가 포함되며, 마이크로소프트 런 AI 스킬 챌린지(Microsoft Learn AI Skills Challenge)를 통해 마이크로소프트 제품 및 서비스를 활용한 필수 AI 기술도 배울 수 있다. 한편 디지털 소외 계층을 위한 재정적 지원과 AI 기술 교육 혜택도 제공한다. 이를 위해 마이크로소프트는 data.org,  AI 포 굿 랩(AI for Good Lab), 깃허브(GitHub)와 함께 비영리 단체, 사회적 기업, 학계, 연구 기관 등 생성 AI 기술 향상이 필요한 단체를 대상으로 생성 AI 스킬 챌린지(Generative AI Skills Challenge)를 진행했다. 93개 나라에서 600여개의 단체가 지원했으며, 지난달 5개 단체가 수상자로 발표됐다. 수상자는 재정 지원과 마이크로소프트 AI 전문가의 기술 지침 및 데이터 교육을 받게 된다. 한국에서도 AI 스킬 이니셔티브가 활발히 전개되고 있다. 한국마이크로소프트는 한국폴리텍대학과 AI 교육 환경 구축을 위한 업무협약을 체결, 교직원 및 학생 AI 인재 양성을 지원한다. 이를 통해 교원 연수 과정에 AI 역량 강화 프로그램을 포함하고, 전국 40개 폴리텍 캠퍼스 대학생 1,000여명에게 전공 과목에 맞는 AI 기술을 배울 수 있도록 돕는다. 이와 함께 부산 캠퍼스 및 특성화고 학생 대상 AI 교육도 실시한다. 나아가 비영리 단체와 사회적 기업에게 AI 교육을 지원, 이들이 목표와 비전을 수행하는 데 폭넓은 기회와 도움을 제공한다. 마이크로소프트는 한국자선단체협의회가 140여개 비영리 단체 800명 임직원에게 AI 리더십 교육과 직원 대상 AI 스킬 프로그램을 제공할 수 있도록 돕는다.  또한 비영리 사단법인 루트임팩트(Root Impact)와 함께 비영리 및 사회적 기업의 △임원진 AI 교육 △직원 AI 역량 강화 두 가지 프로그램을 진행, 100여개 조직에서 근무하는 1,000명 이상의 AI 역량을 강화할 계획이다. 이외에도 비영리 소셜벤처 점프(JUMP)를 지원, 대학생 및 직장인 1,000명과 지역 청소년 4,000여명에게 AI 교육 기회를 제공한다. 이를 위해 교육봉사 멘토 온보딩 과정에 AI 교육 프로그램을 포함, 100여개 아동청소년 돌봄 기관 4,000여명의 청소년의 AI 스킬 역량 향상을 돕는다. 한국마이크로소프트 조원우 대표는 “AI 기술에는 무한한 잠재력이 내재돼 있다”며, “AI 기술의 혜택을 받아 풍요로운 삶을 누리기 위해서는 이를 더 효과적이고 윤리적으로 사용할 수 있는 숙련된 스킬이 필요하다”고 강조했다. 이어 “한국마이크로소프트는 AI 기술 교육에서 소외되기 쉬운 이들이 보다 나은 미래를 꿈꿀 수 있도록 지원하는 다양한 프로그램을 확대해 나갈 것”이라고 전했다. 

제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (5)   MBSE는 항공우주 및 방위(A&D) 산업의 제품개발 과정과 엔지니어링 부분에서 디지털화 또는 디지털 전환에 대한 답을 제시하는 방법론이다. 이번 호에서는 A&D 산업 관점에서 MBSE의 필요성, MBSE 개요, 다쏘시스템의 MBSE 지원 프레임워크, 고객 사례 및 MBSE 도입 효과 등을 소개하면서 A&D 산업의 MBSE에 대한 전반적인 이해를 돕고자 한다.   ■ 목종수 다쏘시스템코리아의 컨설팅 대표이다. LG전자 생산기술원 연구원으로 재직하였으며, 이후 컨설팅사와 주요 IT 솔루션사에서 제품 개발 혁신, R&D 진단, 사전 영업 지원 및 PLM 관련 컨설팅 등을 수행하였다. 현재는 다양한 산업에서 제조업의 혁신과 경쟁력 향상을 위하여 디지털 혁신과 VPD/MBSE 관련 업무 및 연구 활동도 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 김태현 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 MBSE 도입 및 지속가능성 확산에 기여하고 있다. 자동차/모빌리티, A&D 산업 분야의 MBSE 적용과 관련한 다양한 프로젝트 경험을 보유하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   2020년 코로나19 팬데믹 이후 항공 운송 수요 증가와 경제적 회복 노력으로 항공기의 생산과 구매가 다시 증가하고 있다. 세계경제포럼의 보고서(2022)에 따르면 2015년에 14억 달러였던 우주 관련 기업에 대한 투자액이 2020년에는 52억 달러로 증가하였으며, 2030년이면 시장 규모가 100억 달러에 이를 것으로 예상하고 있다. 2020년대에는 약 7만 개의 위성이 우주로 발사될 것으로 추정되는데, 이는 스푸트니크 1호 이후 64년 동안 발사된 위성 수인 1만 1000 개를 훨씬 능가하는 수치이다.  전 세계 총 국방비 지출은 2022년까지 2조 달러를 넘어설 것으로 예상되며(우크라이나-러시아 전쟁 전 예측치), 2030년에는 전세계 국방비가 3조 달러에 달할 것으로 추정된다.(SIPRI, 2021) 여러 국가의 군대에서 방위력 강화를 위한 새로운 디지털화 계획에 돌입하고 있으며, 가장 최근에 발표된 계획은 2022년 3월에 독일이 발표한 1000억 달러 규모의 새로운 방위 계획이다.(세계경제포럼 보고서, 2022) 러시아의 우크라이나 침공, 중국의 대만 침공 위협 등으로 인해 전 세계적으로 안보 환경이 급변하면서 국내 방산 제품의 경쟁력 부각되어, 수출에 따른 방산업체 전반의 외형 성장과 함께 수익성도 개선되고 있는 상황이다.(2022년 국내외 방위산업 동향, 창원산업진흥원, 2022. 6) 하지만 A&D 산업의 제품 개발 라이프사이클 관점에서 해결해야 할 도전과제가 많이 있다. 제품의 복잡성 증가, 비용 절감 부담의 증가, 엄격한 규제 및 규정 준수, 공급망 및 데이터 관리, 제품 출시 기간 준수 등이다. 해외 선진 기업 및 국내 기업은 이러한 문제를 해결하기 위해 제품 개발 과정과 엔지니어링 부분에서 디지털화 또는 디지털 전환을 추진하고 있으며, 이 주제는 A&D 산업의 모든 기업에게 우선순위가 되었다.   MBSE의 필요성 다분야 통합 시스템의 부상 지금처럼 초연결된 세상에서는 사실상 모든 기업이 기계, 전기, 전자, 소프트웨어 시스템을 단일 제품으로 결합하는 메카트로닉스 회사가 되고 있다. 현재 출시되어 있는 대다수 항공기와 우주선이 가진 특유의 복잡한 특성으로 인해 A&D 산업은 MBSE 개념을 조기에 채택하는 것으로 나타났으며, 첨단 시스템의 물리적 규모 때문에 복잡한 시스템의 통합은 기존의 문서 기반 시스템 엔지니어링에 너무 복잡하다는 것이 증명되었다.   디지털 엔지니어링 A&D 업계에는 이해관계자가 디지털 혁신 이니셔티브에 맞추도록 영향을 미치는 공통의 목적과 목표가 있다. 디지털 엔지니어링은 MBSE, 디지털 모델, 디지털 트윈, 디지털 스레드의 개념을 활용하여 기존 무기 체계 개발과 획득에 관련된 문제를 해결하려는 혁신 어젠다이며, 무기체계 개발 및 획득의 패러다임을 Design → Build → Test에서 Model → Analyze → Build로 전환하는 것을 제시하였다. 즉 무기체계 획득 단계에서 단계별 디지털 모델과 최신 IT 기술을 활용하여 무기체계 개발과 획득의 혁신을 이루는 것으로, 가상의 환경에 모델을 통해 프로토타입을 만들고 시험함으로써 무기체계 개발 및 획득과 관련된 의사결정을 효과적으로 수행하는 것을 포함하고 있다. 이러한 혁신 어젠다는 오래된 국방부(DoD) OEM에서부터 신생 기업에 이르기까지 비즈니스의 모든 수준에 걸쳐 일어난다. <그림 1>은 디지털 엔지니어링의 구성 요소를 설명한 그림이다.(국방획득 방법론의 변화, 체계 공학에서 디지털 공학으로, KNST, 2019. 3)   그림 1. 디지털 엔지니어링의 구성 요소   국내 방산업체의 성장 전 세계적으로 안보 환경이 급변하면서 국내 방산 제품의 경쟁력이 부각되고, 국내 주요 방산기업은 수출로 인해 외형 성장과 수익성 개선을 이루고 있다. 향후에도 이런 기조는 지속적으로 유지 또는 확장될 것으로 예상하고 있다. 특히 미국 국방부 또는 해외 주요 방산기업에 수출을 하기 위해서는 국내 방산기업의 MBSE 기반의 무기체계 개발 역량이 필요하다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다. 한시적으로 무료로 제공됩니다.

  레노버가 2023년 ‘가트너 공급망 선도 상위 25개 기업(Gartner Supply Chain Top 25)’에서 8위를 차지했다.  글로벌 시장조사 업체 가트너는 매년 상위 25개 공급망 선도 기업을 발표하며 지역 및 산업별 글로벌 규모 공급망의 우수성을 평가하고, 기업에게 공급망 생태계 리더십을 고무하는 역할을 하고 있다. 레노버는 복잡한 자체 글로벌 공급망의 전면적인 디지털 혁신을 실천함으로써 올해 긍정적인 평가를 받았다. 5G, AI, AR/VR, 블록체인, 빅 데이터 및 IoT 등 첨단 기술을 활용해 초당 4개의 장치를 배송하면서 고객에게 제품이 인도되는 시간을 10일 이상 단축했다. 또한, 올해 세계경제포럼(이하 WEF)에서는 레노버의 LCFC 공장이 글로벌 라이트하우스 네트워크(Global Lighthouse Network)의 132개 제조사 가운데 이름을 올렸다. 강력한 공급망은 레노버의 핵심 강점 중 하나로, 레노버는 전 세계적으로 약 35곳 이상의 하이브리드 제조 시설을 갖추고 있다.  지난해 유럽 최초로 헝가리 부다페스트에 인하우스 제조 시설을 추가하는 등 생산 지역에 허브를 구축, 운송 거리를 단축해 보다 효율적이고 지속가능한 운영을 주도하고 있다. 더불어, 보안에도 지속적인 투자를 통해 회복 탄력적이고 혁신적인 공급망을 구축했다. 모든 공급망에서 엔드-투-앤드 보안 프로그램이 가동되며, 외부 위협 및 잠재 리스크를 관리하는 다양한 기능을 통해 물류 프로세스 전반에서 안정성을 강화하고 있다. 체 민 투(Che Min Tu) 레노버 수석 부사장(Senior Vice President)[1] 겸 그룹 운영 책임자(Group Operation Officer)는 “레노버는 지속적인 공급망 디지털화를 통해 전 세계 고객에게 급변하는 환경을 적응하기 위한 지원을 비롯한 다양한 혜택을 제공하고 있다”며, “새로운 기술에 대한 지속적인 투자를 통해 AI 활용 예측 모델링 및 스케줄링 효율성 개선 등에서 성과를 보였다”고 말했다. 한편, 레노버는 과학기반 탄소 감축 목표 이니셔티브(Science Based Targets Initiative)[2]로부터 넷 제로(Net-Zero) 인증을 받은 최초의 기업 중 한 곳이며, 넷 제로 기준을 충족하는 최초의 PC 및 스마트폰 제조사다. 레노버는 지난해 보다 지속 가능한 해양 및 항공 화물 운송을 위해 머스크(Maersk) 및 퀴네앤드나겔(Kuehne and Nagel)과 파트너십을 체결했다. 2023 가트너 공급망 선도 상위 25개 기업에 대한 자세한 내용은 보고서를 통해 확인 가능하다.  

한국CDE학회가 지난 8월 24~26일 코트야드메리어트 서울보타닉파크에서 2022년도 하계학술대회를 진행했다. ‘포스트 코로나 시대의 CDE 기술 트렌드를 조망하다’라는 주제로 진행된 이번 학술대회에서는 포스트 코로나 시대를 대비해 능동적으로 환경 변화에 대응하는 솔루션으로서 CDE(Computational Design and Enigineering) 기술의 고도화 방향과 적용 사례를 폭넓게 모색하는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장   산업 디지털 전환을 위한 핵심 전략은 기술 융합과 데이터 이번 학술대회의 키노트 연설에서는 LS일렉트릭의 생기/소재연구센터장인 조욱동 상무가 ‘스마트팩토리의 실체적 여정과 등대공장 구축사례’를 소개했다. 등대공장(Lighthouse Factory)이란 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드 등 4차 산업혁명의 핵심 기술을 활용해 제조업의 새로운 모델을 제시하는 공장을 가리킨다. 세계경제포럼(WEF)은 지난 2018년부터 전세계 공장 가운데 매년 두 차례 등대공장을 선정해 발표하고 있는데, LS일렉트릭의 청주공장은 2019년 포스코에 이어 우리나라에서는 두 번째로 작년 등대공장에 선정됐다. LS일렉트릭은 일찍부터 디지털 기업으로의 변화를 고민해 왔고, 2019년에는 디지털 전략 및 인프라를 마련하기 시작했다. 이후 디지털 제조 혁신 및 제품 경쟁력 강화를 위해 스마트 공장을 구축해 왔으며, 올해부터는 업계 최고 수준의 제조 및 제품 경쟁력 확보를 추진 중이다. 또한, LS일렉트릭의 스마트 공장 구축 사례를 기반으로 사업화도 모색하고 있다. 조욱동 상무는 “기업의 신속한 의사결정을 위해서는 실행력이 중시되고 있다. 그래서 디지털 전환은 기술 중심의 톱다운(top-down) 형태가 아니라, 기업의 효율적인 운영에 중점을 두고 진행해야 한다”고 짚었다. 무엇보다 시급한 것은 디지털 전환에 대한 전략적 방향을 설정하는 것이다. LS일렉트릭은 자동화 라인 구축, 제조 전산 시스템 구축, MES 적용 등의 노력이 한계점에 이르렀다는 인식을 바탕으로, LS일렉트릭이 가진 경쟁력과 디지털 기술을 융합해 데이터로 일하고 새로운 가치를 창출하는 스마트 엔터프라이즈 비전을 마련했다. 데이터 기반의 경영 개선 활동을 위한 전략을 먼저 마련하고, 이를 기반으로 ERP부터 협력사까지 시스템 연결, 데이터 운영, 추적, 제어를 가능하게 한다는 전략을 추진한 것이다.   ▲ 키노트 연설에서는 LS일렉트릭의 스마트 공장 구현에 대한 내용이 소개됐다.   스마트 공장의 가치 증대에서 새로운 비즈니스 창출까지 LS일렉트릭이 정의한 스마트 공장은 제품의 기획부터 판매와 고객 전달까지 모든 것이 연결되고, 이 연결을 통해 최고의 가치를 제공할 수 있도록 하는 IT(정보기술)와 OT(운영기술)의 역할을 실현하는 것이다. 개발 계획부터 R&D까지의 연결, 다품종 대량생산 체계 구축, 생산 중 에너지/설비 효율 향상 등을 위해 LS일렉트릭은 자동화뿐 아니라 생산, 공정 운영, 제어, 통신 등 모든 것을 데이터로 연결하고, 데이터를 중심으로 의사소통과 의사결정을 할 수 있는 스마트 공장을 추진했다. 하드웨어, 데이터, 데이터 분석 결과를 하나의 플랫폼에서 제공하는 디지털 트윈도 중요한 요소이다. 조욱동 상무는 “초기에 2개 라인부터 스마트 공장 구현을 시작해 데이터를 연결하고 효과를 검토했다. 이후 데이터의 통합 연계 체계, 엔드 투 엔드 품질 방어 체계, 자율 생산 운영 체계, 스마트 설비 관리 체계 등 미래 공장의 운영 모델에 대한 전략을 수립했으며, 각 전략에 대한 과제를 수행하면서 우수 사례를 확보하고 패키지 상품화하는 과정을 진행 중에 있다”고 스마트 공장의 구현 과정을 소개했다. 또한, “스마트 공장은 대개 ROI가 곧바로 나오지 않지만, 임계점이 지나면 생각보다 큰 가치를 얻을 수 있는 특징이 있다. LS일렉트릭의 경우 스마트 공장 구축을 통해 직접 생산 비용 효과, 품질 비용 효과, 운영비용 효과 등을 얻었으며, 140억 가량의 원가를 절감한 것으로 분석하고 있다”고 전했다. 가시적인 비용 절감뿐 아니라 양질의 데이터가 더 많이 축적되고, 이를 더 빠르게 분석해 실시간 의사결정에 활용할 수 있게 된 것도 성과이다. LS일렉트릭은 오는 2025년까지 스스로 운전 가능한 자율형 공장을 완성한다는 목표를 세웠다. 자동화 기반이 마련된 공장에 스마트화 전략을 도입해, 궁극적으로 사람이 개입하지 않고 24시간 자율 운영할 수 있는 공장을 추구한다는 것이다. 이를 위해 조욱동 상무가 중요한 요소로 꼽은 것은 데이터에 기반한 변화 관리이다. LS일렉트릭이 생각하는 스마트 공장은 기존 사업영역의 도메인 지식을 이용하면서, 여기에 4차 산업혁명 기술을 더해 새로운 가치를 만드는 공장이다. LS일렉트릭은 그간 진행한 스마트 공장 활동을 자산화하고 다른 라인과 공장에 적용할 수 있는 전략을 마련하는 동시에, 이렇게 축적한 기술력과 노하우를 솔루션으로 만들어 새로운 비즈니스를 추진하는 방법도 고민하고 있다. 조욱동 상무는 “LS일렉트릭이 쌓아 온 OT/IT 엔지니어링의 전문성에 엣지 플랫폼, 디바이스 전문성, 인공지능/머신러닝 알고리즘 등을 결합하고, 이를 바탕으로 고객사 공장의 문제를 해결하는 디지털 생산 관리, 데이터 분석, ESG 솔루션 서비스를 제공하고자 한다”면서, “LS일렉트릭은 플랫폼이나 시스템 회사가 아니며, 내부에서 스마트 공장 운영과 커스텀화를 통해 얻은 경험을 제공하고자 한다”고 전했다.   ▲ LS일렉트릭의 조욱동 상무는 스마트 공장의 구축 과정에서 쌓은 노하우를 더 많은 기업에 전달하는 방법을 고민 중이라고 소개했다.   디지털 전환을 위한 고민부터 인력양성까지 다양한 목소리를 듣다 디지털 전환은 다양한 산업과 규모의 기업에서 공통 과제로 자리잡고 있다. 한편으로 기업마다 다양한 환경과 과제를 안고 있어 이를 효과적으로 해결하는 것이 고민거리이기도 하다. ‘디지털 전환의 과제와 산학연 협동’을 주제로 진행된 패널토의에서는 산업계와 학계에서 디지털 전환과 스마트 공장의 과제와 실제적인 추진 방법 및 이 과정에서 산업계·학계·연구기관이 어떻게 시너지를 발휘할 수 있을지에 대한 논의가 진행됐다. LG전자의 송시용 상무는 “스마트 공장은 돈으로 살 수 없고 하루 아침에 완성되지 않는다는 교훈을 얻었다”면서, 올해 초 WEF 등대공장에 선정된 창원 LG 스마트파크의 사례를 소개했다. 냉장고, 오븐 등 주방가전제품의 수요가 기하급수적으로 늘면서 제품 개발에 대한 예측의 불확실성이 높아졌고, 대량 맞춤생산(매스 커스터마이제이션)에 대한 대응도 요구됐다. 송시용 상무는 “가전 공장은 공정에서 인력 중요도가 높아서 자동화부터가 쉽지 않은 과정이다. LG전자는 제품의 구조를 간소화하기 위해 설계 자동화 및 해석 기술로 빠르게 검증하고, 로봇과 자동화 기술로 라인을 구성하는 과정을 진행하고 있다”면서, 회사가 갖고 있는 자산을 최대한 활용하기 위해 자동화, 정보화, 지능화 솔루션을 접목하는 과정에 있다고 소개했다. 삼성SDI의 방선희 상무는 디스플레이에서 배터리까지 사업 영역을 넓히고 있는 삼성SDI의 디지털 전환 노력을 소개하면서, “지난 2000년부터 배터리 양산화를, 2011년부터는 전기자동차 배터리의 양산 준비를 시작했다. 오는 2030년에는 전기자동차 시장이 4~5배 성장할 것으로 보여, 이에 대비해 확장을 진행 중”이라고 전했다. 또한, “최근의 고민은 고도화된 자동화를 넘어 향후 10년을 바라보고 가상화와 지능화를 어떻게 이룰 것인가 하는 것”이라면서, “전기자동차 배터리의 본격 양산을 앞두고 가상화와 지능화 기술을 적용할 계획이다. 또한, 가상화 기술을 활용해 해외 공장의 원활한 셋업과 가동을 진행하고자 한다”고 밝혔다. 국내 클린룸 산업에서 높은 시장점유율을 갖고 있는 신성이엔지는 최근 공조사업에도 진출하면서 신 공장을 준공했다. 신성이엔지의 오동훈 전무는 “처음 디지털 전환을 시작할 때부터 전산화와 데이터 수집 작업을 진행했고 ICT(정보통신기술)를 접목해 디지털화를 일부 적용했다”고 소개했다. 또한, “모든 비즈니스 도메인의 가치사슬을 최적화하는 최종적인 ‘디지털 전환’까지는 아니지만 현재 부분적으로 최적화를 하고 있으며, 이를 종합적으로 연결하고 전사적으로 확대하는 노력을 지속하고 있다”고 전했다.   ▲ 패널토의에서는 디지털 전환, 산학협력, 인력 양성 등에 대한 산업계와 학계의 고민과 노력을 공유했다.   자동차 내외장재 전문기업인 서연이화의 송창석 팀장은 “디지털 전환의 필요성은 공감하지만, 중견기업으로서 자원과 인력의 한계가 있는 것도 현실”이라면서, “특히 중견기업은 영업이익이나 수익성 측면에서 빠른 개선이 이뤄지지 않으면 도태될 수도 있다. 보기 좋은 디지털 전환보다 우리 회사에 맞는 디지털 전환이 필요하다고 느낀다”고 전했다. 디지털 전환을 위한 목표를 새롭게 고민하면서 지능화 제조혁신을 시작하고 있다고 소개한 송창석 팀장은 “대형 제조기업이 기술개발을 꾸준히 진행하면서 협력사에도 제공하고 있지만, 중견기업으로서는 솔루션에 대한 정보공유가 더 활발해지기를 기대한다”고 밝혔다. 와이어링, 하네스, ICU 박스 전자기기 등 자동차 부품을 생산하는 일화의 이상현 부장은 “와이어링이나 하네스의 경우에는 자동화율이 낮은 편이어서, 스마트 공장 및 빅데이터에 접근하면서 자동화보다는 시스템을 중심으로 고민하고 있다”고 소개했다. 정보화에 초점을 두고 15개국 70여 개의 공장을 관리하면서 기존 데이터를 최대한 축적하고 시각화하는 방법을 고민하고 있다는 설명이다. 이와 함께 일화는 제조 현장에 IT를 잘 접목해 사용할 수 있도록 하는 방법을 모색하고 있다. 이상현 부장은 데이터의 가시화와 확인을 위해 태블릿과 AR(증강현실)을 이용하는 것, 그리고 데이터 분석 결과를 이미지로 재학습시키는 방법 등을 고민하고 있다고 전했다. 또한, “스마트 공장은 회사마다 필요한 부분을 해결해서 좋은 결과를 내는 것이 중요하다고 본다”면서, 중견기업의 입장에서 인력 부족과 인력 유출에 대한 어려움도 있다고 전했다. 한국CDE학회장인 성균관대학교 노상도 교수는 “기업에서 겪는 다양한 문제를 연구자가 알기는 어렵기 때문에, 학교와 기업이 많이 교류하고 논의하는 것이 필요할 것”이라고 전했다. 활발한 교류를 통해 기업은 당면한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 찾고, 연구자는 전공 지식을 솔루션으로 만들고 지원할 수 있는 범위를 가늠할 수 있을 것이라는 설명이다. 이와 함께 “데이터와 소프트웨어 등 디지털 기술을 갖춘 인력을 양성하기 위해서는 회사에 입사한 후 교육하는 것보다 학교에서 관련 지식을 익히는 것이 더 효율적이라고 본다. 이런 관점에서도 지속가능한 산학협력을 고민해야 할 것”이라고 짚었다. 또한 노상도 교수는 “한국CDE학회는 기술을 중심으로 엮여 있는 융복합 학회로서, 전체적인 부분을 조망할 수 있는 강점을 갖고 있다. 이를 바탕으로 향후 산학협력을 비롯해 다양한 활동에 참여하고 교류를 확대하고자 한다”고 전했다.   포스트 코로나 시대의 산업 경쟁력 위한 기술 연구 내용 소개 이외에도 이번 하계학술대회에서는 인공지능, 사물인터넷, 가상현실/증강현실, 스마트 공장, 디지털 매뉴팩처링 등 다양한 주제에 걸친 학술 프레젠테이션과 포스터 세션, 연구윤리 워크숍 등 프로그램이 진행됐다. 한국CDE학회는 “학회는 기계/자동차/조선/건축 등 다양한 산업 분야의 기술 연구 및 산학 협력 활동을 더욱 활발하게 진행하고 있다”면서, “이번 하계학술대회가 최신 연구성과 공유, 의견 교환과 함께 새로운 연구 주제를 도출하며, 포스트 코로나 시대 4차 산업혁명의 새로운 방향을 모색하는 기회가 될 것”이라고 전했다. 일반 세션 IoT/AI Application VR/AR/BIM Ship & Ocean Engineering Smart Systems/Factory/Car/City Digital Manufacturing 기획/특별 세션 Voronoi Diagram 기반 라이브러리 소개 및 응용문제 해법 티칭리스 협업 매니퓰레이션 기반 지능형 자율 제조 시스템 중견·중소 섬유산업 디지털 트랜스포메이션 설계 생산성 향상을 위한 지능형 상세설계 자동화 기술 개발 정형 건축물의 계획설계 지원 설계자동화 기술 개발 설계 품질 검토 자동화를 위한 지능형 설계 서비스 보급·활용 기술 개발 중견·중소 조선산업 디지털 트랜스포메이션 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술 개발 설명가능한 AI 기반 디지털 트윈 자율운영 서비스 기술 개발 DX 기반 생산 시스템 설계/검증 방법론     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조산업 지능화의 구축 방법과 사례 (1)   스마트 공장의 목적은 정보기술을 활용해 실시간으로 제조 환경의 문제점을 조기에 발견하여 급변하는 경영환경에 민첩하게 대응하고, 제조업에서 보유하고 있는 품질, 비용, 납기 문제점에 대하여 연속 개선 프로세스를 통하여 생산성을 높이면서 고객 만족에 기여하는 것이다.  이를 효율적으로 구현하기 위해 전산화, 자동화로는 성장 방법에 한계가 있다. 시시각각 발생하는 제조 데이터를 실시간 통합하고, 이를 통하여 제조 혁신을 구현하는 변화 관리와 공정 혁신을 포함하는 제조 혁신으로 발전해야 한다.  이번 호부터 제조산업 지능화를 위하여 산업용 AI(Industrial AI)가 어떻게 적용되는지와 대표적인 구축 사례 및 산업분야의 차별화 방안을 소개한다.  ■  차석근 | 에이시에스(ACS)의 부사장/CTO이다. 40여년 간 MES와 ISO 표준화를 중심으로 스마트 공장 솔루션 경험을 쌓았다. 중소기업청 생산정보화, 산업부 스마트공장, 중기부 스마트제조혁신 프로그램을 기획했다. 이메일 | sk_cha@acs.co.kr 홈페이지 | http://acs.co.kr   1. 성공과 실패 사례에서 배우는 지혜 지난 2019년 소프트뱅크의 손정의 회장이 정부에 “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI”를 제시하면서 모든 산업분야에 AI 적용 기획이 추진되었다. WEF(세계경제포럼)과 컨설팅 업체인 맥킨지(McKinsey)에서는 등대공장 선정을 수행하였고, 2019년 국내 기업으로는 포스코(POSCO)가 선정되었다. 반면, 글로벌 제조업의 대표를 자칭하는 중국의 경우에는 애플 단말기의 OEM 공급업체인 폭스콘(Foxconn)을 선두로 각 산업분야에 10개 기업 등대공장으로 인정받았다. 여기에서 핵심 기술의 평가는 산업용 AI를 어떻게 적용하여 최대의 성과를 얻을지에 대한 지표가 핵심 선정 항목으로 평가되었다. 빅데이터와 인공지능(AI)의 시대는 다른 모델을 요구하고 있다. 사실 우리가 좋아하든 싫어하든, 또는 잘 인식하지 못하고 있을 수 있지만, 요즘 의사결정의 중심은 데이터와 알고리즘으로 가고 있다. 넷플릭스는 우리가 어떤 영화를 볼 것인가를 알려준다. 음원 사이트는 내가 무슨 음악을 들으면 좋을지 가려낸다. 운전할 때에는 내비게이션이 시키는 대로 따라간다. 기업의 채용 과정도 최소한 1차 심사는 인공지능으로 대체하기 시작했다. 은행 대출도 많은 경우 알고리즘에 의해 결정하는 추세다. 주식 투자의 70~80%는 알고리즘이 담당하고 있다. 미국의 데이팅 웹사이트들은 당신의 이력과 당신의 SNS 활동 등을 고려해 파트너를 추천한다. 앞으로는 직업과 전공 선택부터 누구와 결혼할 것인가 등의 문제에 대해 컴퓨터 알고리즘의 도움을 차츰 더 많이 받을 것이다.  컴퓨터는 가장 최근의 연구 결과를 습득하고, 인간이 도저히 상상할 수 없는 정보를 순식간에 분석해 우리에게 최적의 의사결정 조언을 한다. 이런 인공지능 알고리즘 의사결정을 기업에서는 점점 보편적으로 사용하고 있다. 우리는 이것을 ‘인공지능을 통한 자동화’라고 부른다. 기업은 인력을 대체하고, 비용을 절감하며, 생산 효율성을 높이는 방식을 적극적으로 도입하고 있다.  이런 긍정적 성과물에서 테슬라의 일론 머스크는 왜 ‘사람 없는 공장’을 포기했을까? 일론 머스크는 경영 능력과 비전에서 일반인의 상식을 훨씬 뛰어넘어 ‘외계인’이라고까지 불린다. 그는 완전히 사람이 없는 인공지능 기반 공정으로 테슬라 전기차를 만들려고 엄청난 노력을 쏟았다. 하지만 그는 인공지능과 로봇을 이용해 완전 자동화 생산 공정을 실행하려던 계획이 실패했음을 시인하게 된다. 그 후 그는 커다란 텐트 공장을 만들고 옆에서 숙식하며 새로운 프로세스를 진두지휘했다. 그래서 만든 것이 인간과 인공지능이 어우러진 새로운 협업 공정이다. 그는 이 텐트 공장에서 인간과 로봇이 해야 하는 일을 다양하게 실험했다. 이를 통해 어떤 프로세스를 완전 자동화하고, 어떤 프로세스에는 인간이 개입해야 하는지를 결정해 새로운 시스템을 완성했다. 결과는 ‘인간 + 인공지능’이라는 공존이다. 제프 베이조스의 아마존도 거의 완벽한 물류 자동화 시스템을 완성했지만, 여기에서는 25만 명의 인간이 같이 일하고 있다. IBM의 인공지능 ‘왓슨(Watson)’을 도입한 병원에서는 환자들이 왓슨의 진단 결과를 얼마나 신뢰할까. 사실 우리가 알고 싶은 것은 ‘인간과 왓슨의 결과가 다른 경우 누구를 따라야 할 것인가’ 하는 자극적인 질문이다. 하지만 이는 좋은 질문이 아니다. 인공지능은 대결 상대가 아니라 이용 대상이다. 우리의 목표는 인공지능을 이용해 인간에게 더 나은 최적의 시스템을 만들어 나가는 것이다. 인공지능의 진단 시스템이 의사를 대신해 암 진단을 내려 주겠지만, 의사들은 이 결과를 최종 판단하고, 얼마나 심각한지 살펴보고, 치료 계획을 세우고, 추가 검사가 필요한지 결정해야 한다.  또 다른 사례를 살펴 보면, 2013년 GE는 대규모 데이터 환경에 임베디드와 기계 기반 알고리즘에 스마트 디바이스를 융합한다는 아이디어를 제시하고, ‘기계 + 마인드’ 개념의 산업용 데이터 플랫폼인 프레딕스(GE Predix)를 발표했다. 당시에는 아주 멋진 비즈니스 모델로 평가되었지만, 2019년 GE는 나스닥에서 퇴출되는 굴욕을 당했다.  프레딕스의 가장 큰 문제는 모든 기계에서 발생하는 데이터를 관리하는 최종 도구로 하나의 공통 클라우드 플랫폼을 선택한 것이다. 때문에 각 산업의 특성과 차별화된 관리 항목에 대응하는 제조 본질의 문제에 대한 솔루션을 제공할 수 없었다. 자동화, 정보기술, IT 플랫폼, 빅데이터 및 기타 기술이 성숙하지 않기 때문에 제조 및 산업에 스마트 공장의 전환에 한계가 있었던 것이다. 중국의 스마트 제조 개발에서도 비슷한 경우가 있었다. 국가 정책에 의해 추진된 일부 기업은 산업 인터넷 및 IoT 플랫폼 구축, 모든 생산 라인에 다수의 센서 추가, 대규모 데이터베이스 생성, 인적 노동을 대체하는 로봇 등 공장의 ‘스마트’ 변환에 많은 투자를 했다. 이 업그레이드 및 변환 과정에서 모든 사람은 좋은 의도를 가지고 있지만 실제 요구 사항, 요구 사항 및 핵심 역량이 종종 무시된다. 이것이 지능형 제조에서 중국이 직면한 주요 문제이다.    2. 제조 품질에 미치는 3차원 요소 제조는 기본적으로 품질, 원가, 납기(QCD : Quality, Cost, Delivery)라는 3요소의 효율화가 중요하다. 이를 위해 <그림 1>에서 제시하는 것과 같이 크게 품질에 미치는 3차원 본질에 대한 이해가 필연적이다.   ■ 숙련(Discipline) : 작업자 숙련도, 조직문화와 관리 능력 → 강력한 조직 문화(월드베스트 : 일본) ■ 시스템(System) : 장비, 시스템과 표준 절차 → 설계 및 제조 능력(월드베스트 : 독일) ■ 본질(Intrinsic) : 도메인 지식을 사용하는 고객 → 특허와 혁신적 협력(월드베스트 : 미국)   그림 1. 제조 품질의 3차원(숙련, 자동화, 본질)  

슈나이더 일렉트릭은 자사의 공장 2곳이 세계경제포럼(WEF) 2021에서 각각 등대공장(Advanced Lighthouse)과 최초의 지속가능성 공장(Sustainability Lighthouses)으로 선정됐다고 밝혔다. 세계경제포럼은 제조업의 스마트화를 가속화하기 위해 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지와 함께 지난 2018년부터 매년 1월과 7월 스마트 공장을 성공적으로 구축한 기업을 ‘등대공장’으로 선정해 발표한다. 등대공장은 디지털화, 고도화 및 예측분석, 가상·증강현실(VR·AR), 산업 사물인터넷(IIoT) 등 4차 산업혁명 기술을 선도적으로 도입해 제조업의 미래를 제시하는 공장이다. 현재까지 전세계 90개의 공장이 등대공장 타이틀을 보유하고 있으며, 국내서는 2019년 7월 포스코가 등대공장으로 선정되기도 했다.   세계경제포럼은 중국 우시의 슈나이더 일렉트릭 스마트 팩토리를 등대공장으로 선정하고, 2020년 등대공장으로 선정된 미국 켄터키 렉싱턴 공장을 지속가능성 등대공장으로 인정했다. 슈나이더 일렉트릭은 중국 우시 공장을 포함해 인도네시아 바탐, 미국 렉싱턴, 프랑스 르 보드레이 지역에 등대공장 4개를 보유하고 있다. 지속가능성 등대공장은 제조 분야에서 4차 산업혁명 기술을 실현해 기업들이 운영 경쟁력을 확보하고, 환경을 보호함으로써 지속가능성을 실현해 윈-윈 솔루션을 모색할 수 있다는 것을 보여준다. 미국 렉싱턴 스마트 팩토리는 IoT 기술을 활용해 전력 계량기 예측 및 분석을 통해 에너지 비용을 최적화했다. 그 결과 에너지 사용량의 26%를, CO2는 기존에 비해 30%를 절감했다. 물 사용량은 기존에 비해 20% 감소했다.      우시스마트 팩토리는 대규모 제품 믹스를 개발하고 전자부품 제조를 담당하는 공장이다. 이 공장은 슈나이더 일렉트릭 에코스트럭처(EcoStruxure)를 채택해 엔드 투 엔드(End To End) 가치 사슬을 재구축했다. 유연한 생산을 위해 5G 및 협동 로봇 자동화를 활용해 출시 시간을 25% 단축하고, 비용의 50%를 절약했다. 또한 디지털 트윈 기술은 난방 및 환기를 최적화해 에너지 소비를 32% 개선했다. 슈나이더 일렉트릭의 무아드 타무드(Mouad Tamoud) 글로벌 공급망 담당 부사장은 “세계 경제 포럼으로부터 인정받은 렉싱턴 공장과 우시 공장은 4차 산업혁명의 기술을 활용해, 기업이 앞으로도 지속 가능성, 민첩성 및 탄력성을 유지해 비즈니스를 할 수 있음을 보여준다. 슈나이더 일렉트릭은 디지털화와 지속가능성을 위한 신뢰할 수 있는 파트너로서 고객과 사회에 대한 헌신을 이행하기 위해 디지털 공급망을 지속적으로 강화할 것”이라며, “이 변화하는 기술을 활용하는 것은 직원들이다. 회사는 직원의 능력을 향상시키기 위해 기술과 전문성에 투자하고 있다. 이번 등대 공장 선정은 인력 투자에 대한 성과를 인정받은 것”이라고 전했다.

엔비디아가 11월 8일~11일 ‘GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)’를 온라인으로 진행한다고 밝혔다.  딥 러닝, 데이터 사이언스, 고성능 컴퓨팅, 로보틱스, 데이터 센터/네트워킹 및 그래픽에 중점을 두고 진행되는 이번 GTC에서는 엔비디아 젠슨 황 CEO의 기조연설을 포함해 전세계의 AI 연구진 및 산업분야 리더들이 의료, 운송, 제조, 소매 및 금융과 같은 세계 최대 산업 전반에 걸친 혁신기술을 공유할 예정이다.  엔비디아가 소개한 주요 연사로는 스냅(Snap)의 앨런 벡커(Alan Bekker) 대화형 AI 부문총괄, 애플의 새미 벤지오(Samy Bengio) AI·머신러닝 시니어 디렉터, 세계경제포럼(WEF)의 케이 퍼스-버터필드(Kay Firth-Butterfield) AI·머신러닝 총괄, 다임러 트럭의 악셀 건(Axel Gern) CTO, 오픈AI(OpenAI)의 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever) 공동설립자 겸 총괄 과학자, 에픽게임즈의 팀 스위니(Tim Sweeney) 창업자 겸 CEO 등이 있다.     이외에도, 아마존, Arm, 아스트라제네카, 바이두, BMW, 도미노, 일렉트로닉 아츠, 페이스북, 포드, 구글, 마이크로소프트, MIT, 레드햇, 롤스로이스, 세일즈포스, 삼성, 서비스나우, 월마트 등 수백 개의 기업과 대학, 연구소 등도 참석한다. 지난 몇 년간 GTC는 고성능 컴퓨팅에서 그래픽 AI 혁신을 위한 클라우드와 엔터프라이즈 컴퓨팅까지 다양한 영역을 다루었다. 이번 GTC의 기조연설과 강연은 기업 및 IT 리더들에게 AI, 머신러닝 및 자연어를 포함한 현대적 워크로드를 지원하는 안전하고 가속화된 데이터 센터를 구성하는 방법에 대한 최신 정보를 제공하게 된다. 이외에, 혁신적인 젊은 기업을 교육, 정보 및 육성하기 위해 설계된 엔비디아 인셉션(Inception) 풀 트랙(full track) 세션도 진행된다. 주요 기업의 설립자나 유명한 업계 파트너를 포함한 70여 개 이상의 스타트업이 발표할 예정이며 대화형 AI, 신약발견, 자율 시스템, 신흥 시장 등과 관련된 내용이 다뤄진다. 엔비디아는 전세계의 여러 커뮤니티가 참여해 정보를 공유하고 영감을 얻을 수 있도록 공개 이벤트로 GTC를 구성했다고 소개했다. 또한 아프리카, 중동 및 라틴 아메리카의 비즈니스 및 기술 주제를 다루는 데 중점을 둔 신흥 시장 세션도 선보일 예정이다.

PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2021 주요 발표 정리 (2)   ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2021’이 지난 6월 17~18일 온라인으로 진행되었다. ‘연결의 시대, 디지털 전환과 가치 중심의 PLM’을 주제로 한 이번 행사에서는 코로나19 이후 사회, 경제, 문화에 걸쳐 진행되는 거시적 변화에 주목하면서, 투자 대비 효용성을 극대화할 할 수 있는 가치 기반의 PLM에 포커스하여 최신 기술 트렌드와 성공사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장   ▲ IoT와 AI가 사람과 협력하는 스마트 공장의 사례를 소개한 포스코 김기수 연구소장   포스코의 김기수 연구소장은 기조연설에서 ‘스마트 팩토리 등대공장을 만든 포스코의 사례’를 소개했다. 철강산업은 글로벌 시장에서 경쟁이 심화되는 상황에서 온실가스 감소의 요구, 설비의 노후화, 고숙련 인력의 퇴직 등 어려움에 직면하고 있다. 김기수 연구소장은 “철강산업과 같은 오래된 제조업에서 스마트화는 피할 수 없는 흐름”이라면서, 2019년 세계경제포럼(WEF)에서 등대공장으로 선정되고  현재는 88개의 제철소 AI 모델을 가동하고 있는 포스코의 스마트 공장 사례를 소개했다. 포스코가 가장 먼저 주목한 것은 IoT(사물인터넷)였다. 제철 공정은 고열 등으로 데이터를 얻기 힘든 환경이기 때문에 IoT를 위해서는 정확한 데이터를 얻는 것이 중요했다. 포스코는 현장 데이터를 모아서 빅데이터와 AI에 적용하고, 로봇과 디지털 트윈까지 접목해 원료부터 주문, 출하까지 전 공정의 스마트화를 추진했다. 제철소에서 원료를 가열해서 금속을 제련하는 고로는 대부분 현장의 경험과 노하우를 바탕으로 운영되어 왔다. 포스코는 도메인 지식과 노하우를 알고리즘으로 만들고 데이터화하기 위해 고로에 투입되는 원료의 물성 데이터나 영상/온도 데이터 등 2800개 항목의 IoT 데이터를 추출하고 이를 AI에 적용했다. 이를 통해 생산량을 높이면서 원가를 낮추는 효과가 있었다는 것이 김기수 소장의 설명이다. 이외에도 포스코는 현장 작업 중 가스 질식 사고를 막기 위해 센서를 탑재한 스마트 장비를 개발하고, 가스 농도를 스마트폰으로 알려주도록 했다. 그리고 대형 설비의 3D 설계 데이터를 기반으로 가상 커미셔닝 시스템(VCS)과 가상 훈련 시스템(VTS)을 개발해 가상으로 설비의 시운전이나 교육에 활용했고, 야적장의 원료 재고 관리나 설비 점검을 위해 스마트 드론으로 데이터를 얻을 수 있게 했다. 아연 도금 공정(GCL)에도 AI 모델을 적용해 도금 품질을 안정화하면서 비용을 절감할 수 있었고, 국내외의 도금 라인을 연결해 통합 학습을 통한 알고리즘 업데이트 및 제어 시스템도 구축했다.     김기수 소장은 “포스코는 AI가 사람의 업무를 완전히 대체하는 대신 사람과 AI의 협업 체계를 만들어 안정성을 높였다”면서 스마트 공장 성공의 원동력으로 융합을 강조했다. 또한 “제조업의 AI 활용을 위해서는 많은 데이터보다 유용한 데이터가 필요하다. 데이터의 유용성을 높이려면 현장에 대한 이해가 필요하고, 한 회사가 모든 것을 할 수 없기 때문에 현장의 경험과 코딩 전문가, 중소기업, 학교 등 폭넓은 협력이 중요하다”고 조언했다.   같이 보기: [포커스] PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2021, 산업의 변화 속에서 디지털 전환과 PLM의 가치 짚다 같이 보기: [포커스] 연결과 융합으로 진화하는 커넥티드 카 같이 보기: [포커스] 제조산업의 AI 적용은 장기적인 시각으로 추진해야 같이 보기: [포커스] 디지털 전환을 위한 제조 프로세스의 혁신 같이 보기: [포커스] 기술과 전략으로 더 스마트한 제조산업 만든다