산업 자동화 전문 기업 오토닉스가 산업 현장 내 설비, 공정을 효과적으로 관리할 수 있는 소프트웨어인 SCADAMaster를 출시했다고 밝혔다. SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)는 다양한 장치·장비의 데이터를 수집하고, 이를 중앙에서 모니터링 및 제어할 수 있는 소프트웨어다. 이 소프트웨어를 통해 현장 전체를 관장할 수 있고 생산 공정 단위의 세부 관리 운영도 가능해, 스마트 공장의 중요한 요소로 자리잡고 있다.     오토닉스가 선보인 SCADAMaster는 스마트 공장 분야의 표준으로 사용되는 통신 프로토콜인 OPC UA를 지원하며, 모바일 기기나 낮은 대역폭의 소형 디바이스에 최적화한 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 프로토콜을 함께 지원한다. 이를 통해 클라우드, MES, ERP 등 상위 시스템뿐 아니라 다양한 생산 현장 제어기기와 연결할 수 있어 여러 곳에 분산된 현장 내 장비의 데이터 수집을 쉽게 하는 것이 특징이다. 이렇게 수집된 데이터는 이미지, 애니메이션 등 다양한 라이브러리를 통해 실제 현장과 비슷하게 작화할 수 있는데, SCADAMaster는 이미지를 SVG(Scalable Vector Graphics) 파일로 제공해 사이즈 변화에도 왜곡이 발생하지 않아 고품질의 작화 구현이 가능하다. 또한, 모듈화된 패널 박스와 쉬운 화면 구성으로 누구나 쉽게 사용할 수 있는 UX/UI 디자인을 제공해, 데이터를 효과적으로 시각화하는 장점이 있다. 이 밖에도 ▲유효성 검사 기능(프로젝트 오류 확인 용이) ▲Alias 기능(기준 페이지를 통해 동일한 여러 장비 설정·제어) ▲시스템 태그(명령어 및 함수 없이도 가동 시간, 프로젝트명 등을 바로 확인) ▲경보 알림(SMS, 이메일로 현장 오류 알림) ▲다수의 DBMS(MS SQL Server, MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQLite, IBM DB2) 등의 기능을 제공한다.     오토닉스는 "SCADAMaster는 그간 소프트웨어를 개발하며 쌓은 오토닉스의 기술력과 노하우를 바탕으로 개발돼 높은 전문성과 신뢰성을 기반으로 탄생된 제품"이라면서, "스마트 팩토리, 빌딩 자동화 시스템, 수소 충전 시스템, 스마트 팜 시스템 등 다양한 환경에 적용해 공정 운영의 효율성을 제공할 수 있다"고 소개했다. 또한 "오토닉스의 센서·컨트롤러·모션 디바이스 등 다양한 필드 제품과 연계해 유연하고 효율적인 현장 관리를 실현하는 데 도움을 줄 수 있을 것"이라고 설명했다.

그간 정부가 주도해 온 스마트 공장 보급 사업은 작년까지 7900여 개 중견/중소기업에 스마트 공장을 위한 솔루션을 제공하면서 KPI뿐 아니라 매출까지 늘어나는 성과를 가져왔다. 한편으로, 정부의 지원을 넘어 미래 지속가능한 스마트 공장을 구축하기 위해서는 한 단계 더 고도화된 기술로 눈을 돌려야 한다는 인식도 커지고 있다. 이런 가운데 향후 스마트 공장의 고도화 방향을 짚어보는 ‘제1차 제조지능 콘퍼런스’가 10월 15일 서울 시청한화센터에서 열렸다.  ■ 정수진 편집장      이번 콘퍼런스는 ‘지능형 제조 혁신 네트워크(가칭)’가 주최했다. 지능형 제조 혁신 네트워크는 국내 중견/중소 제조기업의 혁신을 위해 지능화/자동화/정보화 비전과 플랫폼을 제시하기 위한 모임이다. 2019년 10월 현재 나무아이앤씨, 마인드랩, 미래융합정보기술, 버넥트, 브이엠에스솔루션스, 블루비즈랩, 엠앤디테크놀로지, 엑센솔루션, 엠아이큐브솔루션, 오토닉스, 위즈코어, 큐빅테크, 티쓰리큐 등 국내 업체와 고려대학교, 한국산업기술대학교가 참여하고 있다. 지능형 제조 혁신 네트워크에 참여한 업체들은 IoT/CPS, 디지털 오퍼레이션, 산업 인공지능(인더스트리 인텔리전스), 플랫폼 등 다양한 분야에서 기술을 개발하고 있다. 이번 제조지능 콘퍼런스에서는 이들 업체의 기술과 사례를 소개하고, 스마트 공장 고도화를 위한 방향을 살펴보는 기회가 마련되었다.   스마트 공장의 고도화를 위한 제조지능 민관합동스마트공장추진단의 부단장을 지낸 고려대학교 배경한 교수는 “생산실적을 정확히 집계하고 생산성, 불량률, 가동률 등 이전에 몰랐던 정보를 알려주는 것이 지금까지의 스마트 공장이었다”면서, “스마트 공장을 더욱 고도화하려면 고유한 경쟁력을 찾고 강화하는 것이 필요하며, 데이터를 통해 필요할 때 적합한 정보를 제공받을 수 있는 '제조지능'에 주목해야 한다”고 짚었다. 또한 “제조지능은 자재/설비/공정뿐 아니라 기업 및 공장 운영, 비즈니스 지능까지 포괄하는데, 중견/중소기업에서 이러한 지능을 얻기는 어려운 것이 현실이다. 이를 극복하기 위해 IoT 데이터와 함께 디지털 운영 데이터, 플랫폼이 결합해 제조 지능을 개발할 수 있다”고 전했다. 지능형 제조 혁신 네트워크는 향후 제조지능을 중심으로 스마트 공장을 고도화할 수 있는 기술과 전략을 꾸준히 소개해 나갈 계획이다. 또한 참여기업의 공동 R&D나 비즈니스 전개 등 다양한 활동방향에 대해서도 고민하고 있다.   ▲ 스마트 공장의 의미와 지향점을 짚은 서울대학교 박진우 교수 제조 경쟁력을 위한 스마트 공장의 현재와 미래 한편 민관합동스마트공장추진단의 단장을 역임한 서울대학교 박진우 교수는 ‘한국형 스마트 공장의 현 주소’를 짚으면서, 앞으로 시스템적인 사고방식을 바탕으로 정부의 스마트 공장 지원 정책이 변화해야 한다고 전했다. 독일에서는 지난 2013년 국가 어젠다로 ‘스마트 공장’이 발표되고, 제조업의 미래 성장 전략으로 제안되었다. 한편 우리나라는 2014년부터 중견/중소 제조업의 글로벌 경쟁력 하락이 눈에 띠면서 스마트 공장에 대한 논의가 시작되었으며, 특히 2016년 다보스 포럼 이후 스마트 공장에 대한 관심이 크게 높아졌다. 박진우 교수는 “고객 맞춤형 제품을 대량생산 가격으로 소비자에게 제공한다는 비전이 스마트 공장의 핵심”이라고 짚었다. 이러한 비전을 위해 디지털 데이터를 기반으로 설비와 프로세스를 연결하고, 자동화 기술과 정보통신 기술을 결합해 유연성 및 자원활용 높이면서 환경친화적인 생산을 하는 것이 스마트 공장이라는 설명이다. 박진우 교수는 또한 “제품의 설계-조달-생산-납품-사용-폐기/리사이클까지 모든 과정이 스마트해져야 하고, 무인 자동화가 아니라 적정 수준의 일자리를 유지하면서 경쟁력을 유지하는 ‘적정 자동화’를 목표로 해야 한다”고 짚었다.   같이 보기: [인터뷰] 디지털화의 가치 극대화해 제조 혁신 도울 것     기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

  향후 스마트 공장의 고도화 방향을 짚어보는 '제1차 제조지능 콘퍼런스'가 10월 15일 서울 시청한화센터에서 열렸다. 이번 콘퍼런스는 '지능형 제조 혁신 네트워크(가칭)'가 주최했다. 지능형 제조 혁신 네트워크는 국내 중견/중소 제조기업의 혁신을 위해 지능화/자동화/정보화 비전과 플랫폼을 제시하기 위한 모임이다. 10월 현재 나무아이앤씨, 마인드랩, 미래융합정보기술, 버넥트, 브이엠에스솔루션스, 블루비즈랩, 엠앤디테크놀로지, 엑센솔루션, 엠아이큐브솔루션, 오토닉스, 위즈코어, 큐빅테크, 티쓰리큐 등 업체와 고려대학교, 한국산업기술대학교 등이 참여하고 있다. 그간 정부가 주도해 온 스마트 공장 보급 사업은 작년까지 7900여 개 중견/중소기업에 스마트 공장을 위한 솔루션을 제공하면서 KPI뿐 아니라 매출까지 늘어나는 성과를 가져왔다. 한편으로, 정부의 지원을 넘어 미래 지속가능한 스마트 공장을 구축하기 위해서는 한 단계 더 고도화된 기술로 눈을 돌려야 한다는 인식도 커지고 있다. 지능형 제조 혁신 네트워크에 참여한 업체들은 IoT/CPS, 디지털 오퍼레이션, 산업 인공지능(인더스트리 인텔리전스), 플랫폼 등 다양한 분야에서 기술을 개발하고 있다. 이번 제조지능 콘퍼런스에서는 이들 업체의 기술과 사례를 소개하고, 스마트 공장 고도화를 위한 방향을 살펴보는 기회가 마련되었다.   ▲ 스마트 공장 고도화를 위한 제조지능의 중요성을 소개한 고려대학교 배경한 교수   민관합동스마트공장추진단의 부단장을 지낸 고려대학교 배경한 교수는 "생산실적을 정확히 집계하고 생산성, 불량률, 가동률 등 이전에 몰랐던 정보를 알려주는 것이 지금까지의 스마트 공장이었다"면서, "스마트 공장을 더욱 고도화하려면 고유한 경쟁력을 찾고 강화하는 것이 필요하며, 데이터를 통해 필요할 때 적합한 정보를 제공받을 수 있는 '제조지능'에 주목해야 한다"고 짚었다. 또한 "제조지능은 자재/설비/공정뿐 아니라 기업 및 공장 운영, 비즈니스 지능까지 포괄하는데, 중견/중소기업에서 이러한 지능을 얻기는 어려운 것이 현실이다. 이를 극복하기 위해 IoT 데이터와 함께 디지털 운영 데이터, 플랫폼이 결합해 제조 지능을 개발할 수 있다"고 전했다. 지능형 제조 혁신 네트워크는 향후 제조지능을 중심으로 스마트 공장을 고도화할 수 있는 기술과 전략을 꾸준히 소개해 나갈 계획이다. 또한 참여기업의 공동 R&D나 비즈니스 전개 등 다양한 활동방향에 대해서도 고민하고 있다.