제조산업 지능화의 구축 방법과 사례 (2)
 

생산에 영향을 주는 제조 결함을 미리 파악해서 해결하기 위해서는 사람, 시스템, 사물의 융합을 통한 산업 지능화(Industrial AI)가 요구된다. 이번 호에서는 산업 분야에 초점을 맞춘 산업 지능화 시스템의 구축 방법과 함께, 4차 산업혁명의 핵심 기술을 도입해 제조 혁신을 이뤄낸 등대공장에 대해 살펴본다.

■  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.
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제조 결함 탐지해결에 대한 의식전환
물리적 세계의 생산 현장을 사이버 세계의 정보화 관점에서 보면, 생산 활동 정보 즉 4M1E는 <그림 1>과 같이 정의할 수 있다. 일반적으로 생산 제품을 자동으로 생산하고 있는 생산 설비(machine)는 디지털 제어기기인 PLC(Programmable Logic Controller), 공작기계, FMS 등과 같은 복합 자동화 설비 등으로 구성되며, 제어기기의 레벨에 따라 차이가 있으나 주로 실시간 기반으로 자동 정보 수집을 하게 된다.
생산 설비가 아무리 자동화되어도 생산 공정에는 필히 작업자가 필요하게 되고 자동화 설비로부터 수집되지 않거나 품질 내용, 설비의 고장 내용, 로트(lot)의 변경 등과 같은 작업자가 판단하고 처리하는 작업자의 활동이 필요하다.
생산 공정에서는 원자재에서 생산에서 출하되기 전까지 전체 물류 과정을 추적하여 공정상의 재고(WIP : Work In Process), 각 생산 공정에 작업 중인 자재의 추적과 투입 등의 정보 수집이 필요하다.
작업 방식(method)은 원자재에서 완제품까지 전체 과정을 디지털화하여 제품별 생산 비용의 산출, 품질 정보, 설비의 가동 정보, 공장 내 물류 정보, 각 해당 생산 공정 간의 최적화된 일정 정보와 특히 국제 표준화를 제안하고 있는ISO 22400 KPI for MOM에 대한 정의를 바탕으로 QCD(품질·비용·딜리버리)대응을 위한 제조업 중점 관리에 필수적 항목이 된다.
4M1E의 정보수집 방법에는 <그림 2>와 같이 유선 및 무선 센서 네트워크를 활용한 자동, 반자동 및 수동 형태로 크게 3가지 방식으로 분류할 수 있다;

■ 자동 수집 방안 : 생산 설비의 제어기기가 외부 정보 시스템과 연결되는 인터페이스 장치를 보유한 경우에는 TCP/IP, OPC(Open Protocol Communication), MIMOSA(Machinery Information Management Open System Alliance), SECS(Semiconductor Equipment Communication Specification) 등과 같은 실시간 통신 프로토콜 프로그램을 통하여 생산 설비의 운전 상태에 대해 정보를 수집한다. 

■ 반자동 수집 방안 : 크게 두 가지 형태로 구분된다. 첫 번째 방안은 PLC 등과 같은 제어기기가 있는 경우 센서로부터 PLC와 연결된 프로세스 I/O와 실시간 정보 수집 장치를 통하여 정보를 수집하는 것이다. 두 번째 방안은 추가로 정보 수집에 필요한 센서를 부착하여 실시간 정보 수집 장치를 통하여 정보를 수집하는 것이다. 이 방식의 경우에는 모든 센서와 시스템 간의 표준 인터페이스 지향을 위하여 IEEE 1451 혹은 정보 기술의 국제적인 표준화 작업을 합동 관리하기 위한 ISO/IEC JTC1 국제 표준기반의 구축이 요구된다. 

■ 수동 수집 방안 : 바코드 리더기, RFID, 터치스크린과 모바일 장치를 이용하여 작업자가 직접 정보를 처리하는 방식이다.

 

그림 1. 생산 자원(4M1E) 기반 스마트 팩토리 정보 관리(TTAK.KO-11.0227) TTA 단체표준