1. 소비자 맞춤형 가상제조 지원과 제조공정 간 연동 제어 기술

- 소비자 요구의 다양성과 변화에 따라 제품을 설계하여 가상제조를 통해 조기 검증하도록 하고 실제 제조공정과 연동하여 최적 제조 조건을 적용하는 기술

2. 실시간 생산정보 기반 4M1E 데이터 분석 및 제어 기술

- 제조현장의 공정 상황들에 대해 가진 4M1E 정보들을 실시간으로 획득하여 빅데이터 기술을 활용한 정보 분석을 거쳐 KPI 성과 향상을 위한 공정 제어 기술

3. 제품 설계정보 기반 동적 생산계획 및 스케줄링 기술

- 제품의 제조에 앞서 제품 설계정보를 기반으로 제품의 제조계획을 수립하는 과정이 필요하며, 다양한 업종의 제조 공정에서 활용 가능한 표준화된 제품 생산계획 수립절차, 그리고 제품의 제조를 위한 각 단계에서 제품의 제조 공정에 영향을 주는 요소들(legal factor, political factor, economic factor, risk factor, technological factor 등)을 고려하여 제품의 생산을 최적화할 수 있는 제품 제조 공정 설정 기술

4. 고객 주문형(mass customization) 제조 공정 서비스화 기술

- 범용적인 제조 설비에서 고객 주문형 다품종 제품 제조를 서비스 형태로 제공하기 위해 제품 설계, 제조 공정 구성 및 운영 등을 포함하는 서비스 기술

5. 고객 맞춤형 공정설계 기술

- 고객(고객사)의 다양한 제품(부품)수요에 유연하게 대응하고 설계-생산으로 신속하게 연계할 수 있도록 맞춤형 공정,운영 최적화 기술

6. 실시간 데이터 연계 공정-레이아웃-라인 밸런싱 통합설계 기술

- 고객 맞춤형 공정설계 자동화 기술을 바탕으로 레이아웃, 라인 밸런싱까지 통합 설계하는 플랫폼 구성

7. 수직통합 및 수평통합을 위한 생산 관리 시스템 통합 연동 기술

- 공장의 생산 및 제조 과정을 체계화된 정보 연계를 통해 수직적 통합 연동 환경을 만들고, 생태계 가치사슬 전체에 대한 유기적 정보 연계 체제를 통해 수평적 통합 연동 환경을 만드는 기술

8. 스마트공장 통합 운영 및 상호 운용성 지원 서비스 기술

- 공장 내 다양한 생산지원 시스템들 (MES, ERP, PDM, PLM 등)이 유기적 통합 운영이 가능하도록 상호 운용성을 지원하는 기술

9. 클라우드 기반 IoS(Internet of Service) 기술

- 스마트 제조, 스마트 에너지 관리, 공급망 관리, 경영/고객 관리 등 다양한 서비스를 클라우드 환경에서 통합 제공하는 기술

10. 실시간 데이터 기반 출하 후 예측 기반 품질 및 제품 관리 기술

- 제품에 부착된 스마트태그 등을 통한 데이터 획득을 통해 제품 출하 후에 제품 상태, 활용 등을 파악하고 제품에 대한 유지보수, 사후 지원 등 제품을 관리함으로써 대규모의 품질 리콜과 설비 이상에 의한 라인 중단에 사전 대응하는 기술

11. 설비 상태 기반 품질 예측 및 공정 설비 운영과 피드백 제어 기술

- 공정 설비 상태를 추적 관리할 수 있도록 하여 상태 변화에 따른 품질 수준을 예측하여 유지보수와 설비 운영을 사전 대응하도록 하여 품질 및 생산성을 향상시키는 기술

12. 가상/증강현실 기반 공정 데이터 연계형 작업자 지원 기술

- 스마트공장에서 작업하는 작업자가 보다 효육적으로 편리하게 작업할 수 있도록 공정 데이터를 가상/증강현실 기반으로 연계해주는 기술

13. 작업자 이상, 유해 상황 감지 및 사전 대응 기술

- 작업자가 공장 내 위험, 불편 상황에 처하지 않고 편안하고 효율적인 작업환경에서 일할 수 있도록 유해상황을 감지하여 사전 경보하거나 작업자의 상태 변화를 감지하는 안전 확보 기술

14. 가치사슬 연계 물류흐름 추적 관리 및 공급망 리스크 관리 기술

- 가치사슬 전체에서 실시간으로 자재,부품,제품 흐름을 추적 관리하고 실물-시스템을 일치시킬 수 있도록 지능형 유통, 조달 물류 기술 및 실시간 데이터 분석을 바탕으로 한 공급망 리스크 대처 기술

15. 실시간 데이터 기반 지능형 창고운영 기술

- 원부자재, 재고 및 물류창고에 대해 실시간 현황 정보 및 생산지원 시스템 연동을 통해 적정 창고 운영 수준을 유지하는 기술

16. 공장 4M1E 모델링 및 공정 시뮬레이션 기술

- 실제 공장의 구성 및 운영 요소들을 모델링하여 공정 운영 및 변경에 대한 시뮬레이션 기술

17. 설비 자산 건전성 통합 관리 및 설비 보전 지식화 기술

- 설비 상태에 대한 실시간 데이터를 바탕으로 설비고장을 진단하고 유지보수하는 보전기술과 이를 보전 계획으로 연계하는 운영기술을 통합하여 설비 건전성을 관리하고 지식화하는 기술

18. 생산 프로세스 마이닝 기술

- 스마트공장 공정상에서 쌓인 대용량 실적 로그 데이터를 기반으로 프로세스 모델을 자동으로 도출함으로써 작업에 대한 이해를 돕고, 병목 공정 등의 문제점 발견, 미래 공정 결과 예측 등에 활용하는 기술

19. 제조설비의 공정 프로파일 유틸리티 공급 시스템의 동기화를 통한 에너지 절감기술

- 공장 내 제조설비는 공정 프로파일에 따라 부하의 증/감이 발생하고 있어, 설비에 공급되는 유틸리티의 유입량을 공정 프로파일과 동기화함으로써 에너지를 절약하는 기술

20. 공장 신재생에너지 생산, 분산 에너지 자원 관리 및 최대 수요 관리 기술

- 신에너지(연료전지, 석탄액화가스화 및 중질산사유 가스화, 수소에너지)와 재생에너지(태양광,태양열,바이오,풍력,수력,해양,폐기물,지열)를 다수 활용 및 관리하여 종합적 에너지 효율을 높이고, 또한 전력 사용에 대한 계절별, 월별, 시간대별 수요 관리하는 기술

- 출처: 스마트 팩토리 운영전략과 이해 / 한올

■ 스마트 제조 기술 분야

- 출처: 스마트제조 기술수준조사_201812 (산업통상자원부)

출처: 노종근, 이영훈 <Global SCM을 위한 프로세스 개선 및 MES 변화 포인트 연구>

[수요관리] DP: Demand Planner

- 판매에서 직접 입력하고 전 조직이 동시 공유하는 수요예측 프로세스와 통계적 기법 지원

1) 레벨별, 모델별 수요예측 데이터 입력

2) 통계적 수요예측 기법 제공

3) 조직전체가 실시간으로 Consensus를 이루고 단일한 Forecast를 생성, 유지할 수 있도록 지원

[납기약속] DF: Demand Fulfillment

- 고객 주문에 대해 가능 공급 수량 및 납기일자 제공

1) Netting: Demand의 특성에 따라 우선순위를 결정

2) Allocation: MP결과로 생성된 가용자원을 Forecast를 기반으로 자원을 할당

3) Promising: 가용자원을 토대로 납기약속을 수행

[자원운영] MP: Master Planner

- Supply Chain 전체 제약조건을 감안, 수요 변화 대응의 최적 공급계획 수립 지원

1) Demand(Forecast&Order)를 기준으로 최적 공급가능량 산출

2) 각 생산거점 Capa 및 주요 자재를 고려한 글로벌 물량계획 수립

3) 생산차질에 의한 생산계획 변동시 일단위 납기약속 재할당

4) Supply Chain 전체 문제의 조기 경보

[생산계획] FP: Factory Planner

- 생산제약조건(자재, Tool, 생산Capa등)을 감안한 공정별 상세 일정계획 수립 지원

1) 자재의 가용 시기를 고려한 계획 수립

2) 공정별(Main Line, Sub Line), 기간별 생산능력을 고려한 계획수립

3) 단기 일별 생산계획의 일단위 MP Feedback

출처: 윤희진, "국내 High Tech 기업의 물류부문 개선방안에 관한 연구" 논문

AI의 눈이 진화한다. 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 컴퓨터에 시각을 부여해 이미지를 분석함으로써 유용한 정보를 생성하는 기술이다. 컴퓨터 비전은 인공지능의 한 분야로, 딥러닝 기술이 확장한 분야라고 볼 수 있다.

컴퓨터 비전은 영상에서 물체를 감지, 인식, 분류, 위치 파악을 하거나 연속 영상에서 물체를 추적할 때 필요하다. 인간의 자세와 팔다리 움직임을 3차원으로 추정할 때나, 콘텐츠에 따라 디지털 영상을 탐색할 때도 필요하다. 

컴퓨터 비전은 먼저 인간의 눈, 시신경, 뇌가 하는 작업을 수학적으로 이해하고, 이를 그대로 혹은 비슷하게 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만든다. 최근에는 시각 정보 뿐만 아니라 청각, 촉각 등 대부분의 감각 분석을 통합해서 실시하고 있다. 구글, 애플, 페이스북, 테슬라 등 글로벌 ICT 기업들은 컴퓨터 비전에 적극적으로 투자하고 기술 개발에 매진하고 있는데, 2020년 이후에는 이를 기반으로 한 상용화 서비스들이 등장할 것으로 기대된다.

구글은 보쉬(Bosch), 엔비디아(Nvidia) 등 다양한 분야의 기업들과 협업해 탱고 프로젝트를 진행했다. 탱고 프로젝트는 모바일 기기가 실제 현실 세계를 학습해나가게 하는 프로젝트로, 센서를 이용한 동작 감지, 원근 거리 이해, 시각 정보를 해석한 공간 인식 등 모바일 기기의 카메라가 사람의 눈, 시신경, 뇌가 하는 역할을 구대로 수행하게 하는 것을 목표로 했다. 스마트폰 뿐만 아니라 태블릿, 웨어러블 등 모바일 기기 전체를 대상으로 실시했으며 고성능, 대용량의 컴퓨터가 아닌 일반 소비재 기기에서도 컴퓨터 비전 기술을 활용할 수 있도록 하는 상업화 기술의 초석이다.

<출처: 2020 빅 체인지 - PUBLY 기사>

■ 스마트팩토리와 공장자동화의 차이점

스마트팩토리는 과거부터 존재한 공장자동화의 연장선상에 있는 개념이다. 생산시설을 무인화하고 관리를 자동화한다는 공통점이 있다. 반면 스마트팩토리는 전후 공정간 데이터를 자유롭게 연계할 수 있어 총체적인 관점에서 최적화를 이룰 수 있으나 공장자동화는 단위 공정 별로만 최적화가 이뤄져 있어 전체 공정이 유기적이라고 보기 어렵다.

스마트팩토리의 핵심은 '자동화'에서 한 단계 진화한 '디지털화'

1) 스마트팩토리는 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 생산과정을 정보통신기술(ICT)로 통합해 최소의 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 진화된 공장으로 이러한 전 과정에 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등으로 통합해 자동화와 디지털화를 구현하는 게 기존 공장자동화와 차별되는 요소이다.

2) 스마트팩토리는 제조와 관련된 조달, 물류, 소비자 등 객체가 존재한다. 이 객체에 각각 지능을 부여하고 이를 사물인터넷(IoT)으로 연결해 자율적으로 데이터를 연결, 수집, 분석하는 공장이다.

3) 스마트팩토리는 기획, 설계, 생산, 유통 등 전 과정을 정보통신기술(ICT)로 통합해 최소 비용 및 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 공장을 말한다면, 공장자동화는 컴퓨터 이용 설계 및 컴퓨터 이용 제조, 해석 시스템, 다품종 소량생산을 가능하게 하는 생산 시스템 등을 유기적으로 조합시킨 것을 뜻한다.

4) 스마트팩토리는 최근 다양해진 고객의 요구사항에 대응하기 위한 수평적 통합 방향은 'Smart' 범위이며, 공장자동화는 수직적 통합으로 'Factory'와 'Manufacturing'의 범위로 볼 수 있다.

5) 스마트팩토리의 수평적 통합 지원 기술은 제품설계 도구인 CAD/CAE 등을 포함하는 PLM 솔루션, 시제품 생산을 빠르게 지원할 수 있는 3D프린터, 가상과 실재의 연동이 가능한 사이버물리시스템, 제조 프로세스 분석을 위한 공정 시뮬레이션 등이 포함된다. 반면 공장 자동화의 수직적 통합 지원 기술로는 생산설비의 많은 데이터를 획득하기 위한 스마트센서와 사물인터넷(IoT)기술, 생산현장 에너지절감 기술, 제조 데이터 분석을 위한 제조 빅데이터 기술 등이 포함된다.