통합모델은 사업계획, 제조운영관리, 생산제어 등을 수직적 계층(Control Hierarchy)으로 구분하여 레벨0에서 레벨4까지를 다루고 있다. 레벨0의 실제 프로세스 계층에서부터 레벨4의 전사(Enterprise)계층까지 단계적으로 정의하고 있다.
 
레벨0: 설비와 장비의 운영으로 공정이 진행되는 최하위 계층
레벨1: 센서나 기기가 구동하여 공정을 직접적으로 감지하거나 조정하는 계층
레벨2: 레벨1에서 정의한 구동제어를 감독하고 관리하는 Supervisory Control 계층
레벨3: 생산에 관련된 운영관리나 작업계획과 분배 및 제품정보를 제공하며 분/시간 단위의 스케줄을 관리하는 계층
레벨4: 주간,월간 생산계획과 같이 공장별 생산계획이나 영업 목표를 관리하는 계층
 
레벨1,2에 해당하는 PLC, DCS 등 공정 라인과 설비제어 부분을 생산제어로 통칭하고, 레벨3에 해당하는 생산관리 계층을 제조운영관리 MOM(Manufacturing Operations Management)으로 정의하고 있으며, 레벨1에서 레벨3까지를 광의의 MES 영역으로, 또는 레벨3만을 협의의 MES로 설명하고 있다.
 
출처: <스마트제조시스템>, 심현식
 

■ 스마트 제조 기술 분야

- 출처: 스마트제조 기술수준조사_201812 (산업통상자원부)

■ 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.

■ 스마트 공장(Smart Factory) 수준 진단평가

산업통상자원부에서는 국내 제조기업이 자사의 공장 수준을 객관적으로 진단, 평가할 수 있도록 평가모델 도입

스마트공장 진단모델은 전략 및 리더십, 프로세스, 시스템/자동화 구축 여부, 성과 등을 포괄하는 종합평가체계를 발표해 KS 표준화를 진행하고 맞춤형 진단컨설팅도 제공 (4개 분야, 10개 영역, 95개 세부 평가항목으로 1000점 만점, 영역별로 다섯 단계의 수준별 인증을 실시)

<스마트공장 수준 진단평가 항목 - 산업통상자원부(2015b)>

1단계: 점검(Checking) 단계

  - ICT를 아직 적용하지 않은 단계

  - 체크시트, 작업 일지 등을 수기로 관리함

  - 상태를 단순 감지하며 외부 시스템과 연계되지 못함

2단계: 모니터링(Monitoring) 단계

  - ICT를 활용해 실적 및 상태 정보가 수집되는 단계

  - 눈으로 보는 관리가 가능하며 실시간 정보의 추적이 가능함

  - 감지 결과를 외부 모니터링 시스템에 데이터로 보여줌

3단계: 제어(Control) 단계

  - 수집된 정보를 분석해 이상을 발견하고 조치함

  - 설비 및 기계를 유무선 네트워크를 통해 원격으로 제어가능

4단계: 최적화(Optimization) 단계

  - 빅데이터 기술, 전문가시스템, 시뮬레이션 기법 등을 활용해 사전 대응 시스템 구축

  - 최적화기법(선형계획 등)을 활용해 얻은 결과를 의사결정에 활용

5단계: 자율운영(Autonomy) 단계

  - 모니터링, 제어, 최적화가 사람이 아닌 시스템에 의해 자율운영이 가능함

  - 무인화 공정이 확산되어 전체 공장을 자율운영할 수 있는 상태임

  - IoT, CPS 기술 등이 완벽히 통합되어 물리적 공장과 디지털 공장이 같아지는 이상적인 디지털 트윈(Digital Twin)을 구축함. 디지털 트윈은 가상 환경이 현실에서 그대로 구현되는 것을 의미함

[출처: 스마트팩토리 - 정동곤 지음/한울아카데미]

■ 빅뱅 적용을 위한 MES 마이그레이션 방법론

0. 데이터 마이그레이션이란?

  - 기존 또는 소스 시스템에서 데이터를 추출, 변환, 로딩 과정을 통해 목표 시스템으로 옮기는 방식 및 절차로써 사업장 업무의 연속성 보장 및 시스템 활용도 제고 필요

1. 마이그레이션 대상 정의

  1) 기준정보: 공통마스터, 운영데이터, 각종 코드 등 기준정보, 기업별로 150여 개 유형 존재

  2) 트랜잭션 데이터: 생산라인에 실행되는 오픈데이터, 즉 PO가 발생되고 마무리되지 않은 데이터

  3) DW 정보: 새로 정의한 분석을 위한 생산과 관련된 보관주기 내 전체 데이터

2. 마이그레이션 수행 원칙

  1) 기본원칙: 기존 자원을 재활용할 경우 모든 데이터를 대상으로 함으로 사전에 철저한 검증 및 테스트를 통해 처리하도록 하고 문제 발생 시 이전 상황으로 되돌리는 복구(Rollback)계획을 수립할 것인가 결정

    -  현실적 : 이전 상황으로 도돌리는 비용적인 면 및 여러 정황 상 정확한 마이그레이션이 현실

  2) 마스터데이터: 과거 및 새로운 데이터 정보를 사업장 내 별도 시스템에 사전에 제공해 인터페이스 연계 문제 최소화

  3) 오픈데이터: 사전에 정리해 이관 대상을 최소화하고 데이터의 무결성을 보장하기 위한 검증 프로그램 별도 개발

  4) 이력데이터: 테이블별로 보존기간 내에 있는 모든 데이터를 마이그레이션 

3. 현행 및 향후 매핑

  1) 테이블 컬럼 단위 매핑: 정의된 항목 별로 AS-IS 및 TO-BE 컬럼 단위로 Mapping 정의서를 작성

  2) 기준정보 과거 및 신규 코드 매핑: 기준정보를 분석, 설계담당자가 매핑 정의서를 작성해 사업장에 사전에 제공하고 기존에 사용되는 통합정보의 유지가 필요할 경우 과거 코드로 컨버전할 수 있도록 기존 시스템 수정

4. 설계 및 개발

  1) 테이블 매핑, 코드 매핑 등 변환기준을 참조해서 프로그램 유형별로 사양서를 작성하고 설계 담당자는 정합성 검증을 위한 프로그램 사양서 및 사양서를 작성

  2) 방법: 프로그램을 통함 변환(PL/SQL, 코드성을 위한 SQL, JAVA등 기타 프로그램), ETL Tool 을 통한 변화나 엑셀 등 수작업

5. 검증방안

  1) 마이그레이션된 기준정보 및 트랜잭션 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 다단계 검증 실시
    - 추출 전후, 검증 전후, 이관 전후

  2) 대상항목: 데이터 레코드 수, 수량에 대한 Sum값, 금액 합계값, 주요 속성값

  3) 검증방법: 수작업 점검(SQL, 엑셀), ETL 툴 활용, 신규로 개발된 UI화면, 별도 검증용 프로그램

6. 이행방안

  1) 마이그레이션 수행 전에 백업을 진행

  2) 기존 시스템 데이터는 클린징 작업완료 후 진행(오픈된 데이터 정리, 필요시 실물재고조사)

  3) 기준정보 과거와 신규 데이터 매핑을 참조해 클린징 작성 실시, 대용량 데이터부터 마이그레이션 모의실험 결과 참조 최적 시행

추가. 

  1) 모든 정보를 시스템으로 마이그레이션 할 수는 없다.

  2) 시스템이 변경되면 라인정보, 공정정보, 불량코드 정보 등 기준정보가 변경되는데 해당 정보의 기준정보의 표준화가 타 부분보다 선행 되어야 함

  3) 연관 시스템이 많다면 해당 정보를 횡전개가 완료되기 전까지는 병행 운영 필요

<출처: 글로벌 생산운영체계를 위한 실전형 MES 방법론 - 한울/정삼용 지음>