중소제조업의 IoT 활용

-“초기비용 0” 제조업용 IoT 서비스「넓고 얕게」(2/2)
*MONOist의 기사를 2회로 나누어 번역하여 보내 드립니다.

넓고 얕게 접근하여 IoT 실천

여러 미디어나 매스컴에 소개되고 있는 제조 대기업의 IoT 도입사례를 보면, 온도, 진동, 가속도, 전압, 유량, 영상, 음성 등 다양한 센서로부터 계측/수집한 데이터를 활용하고 있다. 이것들과 비교했을 때 “설비나 장비의 ON, OFF 계측만으로 정말 충분할까”라는 의문이 나오는 것도 사실이다. IoT GO의 특징은 바로 여기에 있고, 이미 쿠노금속공업의 생산라인에서 검증 되었다.

쿠노금속공업과 마이크로링크는 2015년에 IoT GO의 공동개발에 착수하였다. 쿠노금속도 많은 제조 대기업이 하는 방식으로 본격적인 IoT 관련 프로젝트를 추진했던 과거 사례가 있다. 추진했던 내용을 보면 쿠노금속공업이 도입한 최신 연마기의 내 외부에 다양한 센서를 달아 작업숙련자의 기능을 모니터링하고 최적 가공조건을 도출하는 것 이었다. 이 활동으로 이전에 외주를 주었던 연마작업을 내제화하였다. 연마작업의 내제화로 연마기와 센서에 든 비용은 회수하게 되어 프로젝트는 성공이라 할 수 있었다.

그러나, 그 때 “성공했으니 똑같은 방법으로 다른 설비에 확대할 것인가” 라는 문제로 쿠노금속공업과 마아크로링크 양사가 갈등에 직면하게 되었다. 쿠노금속공업에게 연마기는 주요 생산설비의 하나인 만큼, 과감하게 투자할 수도 있지만 모든 설비와 장치에 동일하게 투자하기에는 너무 리스크가 크다. 또한, 현장에 그 부담을 강요하기에도 어려움이 따랐다. 이러한 갈등 속에 나온 결과는 「좁고 깊은 특화형」과 「넓고 얕은 범용형」으로 분리하여 접근방법을 나누자는 생각이 나왔다. 중소 제조기업은 먼저 「넓고 얕게」 접근하여, 공장내의 여러 장치와 설비에서 데이터를 수집하는 방법이 IoT로 가치를 창출하는 지름길이다.

AI 보다는 앞서 제조현장의 “NI”를 환기시키자

「넓고 얕은 범용형」의 접근방식으로 IoT GO의 실제 검증을 마친 쿠노금속공업은 어떠한 성과를 올렸는가?

먼저, 공장내의 각종 설비와 장치의 가동 정보를 취득하여 1개의 제품을 만드는데 필요한 시간과 공정 사이클 타임을 실시간으로 모니터링 할 수 있게 되었다. 쿠노금속공업 관계자는 “앞으로 EV/PHV 자동차 관련 부품 수요가 점점 확대될 것으로 예상되는 가운데 현재 자사 생산라인에 아직 개선의 여지가 있는지, 아니면 새로 생산라인을 증설할 것인지, 경영적인 의사결정과 관련된 중요한 지표를 IoT GO에서 얻을 수 있었다”고 설명한다.

또한, 각 장치의 가동시간이나 가동률, 정지시간을 계측하여 전월과 이번 달, 어제와 오늘, 주간과 야근 등 다각적인 관점에서 각 각의 생산성을 간단히 비교할 수 있다. 서로 간에 명확히 차이가 나면 거기에는 어떠한 문제점이 잠재되어 있다는 것을 의미하며 그 원인을 추구하고 동시에 그 해결책을 찾는 실마리가 된다. 더욱이, IoT GO를 이용하여 개선사이클의 속도가 빨라졌고 언제 어디서나 설비의 현상을 파악할 수 있게 되었다. 실행한 개선안과 실행한 결과를 “앞으로 만들 제품 1개”에서 모니터링하면 개선효과를 검증할 수 있게 된다.

지금까지 110초 걸렸던 공정에서 작업자의 지혜와 노력으로 108초로 시간을 단축했다면, 그 2초의 성과를 즉시 확인할 수 있다. 수치화되어 눈에 보이게 되면 작업자의 의욕도 높아지고 다음에는 이렇게 해보자는 도전과 아이디어가 나오게 되어있다. “세상에서 AI(Artificial Intelligence: 인공지능)가 주목을 받고 있지만, 그 이전에 IoT GO가 제조현장의 NI(Natural Intelligence: 자연인간지능)을 최대로 활용하자”고 강조한다.

「Microsoft Azure」의 장점을 IoT GO 개발에 full 활용

2017년 4월에 쿠노금속공업과 마이크로링크는 IoT GO의 공동개발을 시작했다. 이후 2018년 1월에 현지검증을 하였다. 짧은 기간에 IoT 시스템을 구축하게 된 것은 Microsoft Azure의 힘이다.

Microsoft Azure는 데이터 수집, 집약, 축적, 분석, 모니터링에 이르기 까지 대기업이 이용하고 있는 최신 IoT 환경과 동등한 서비스를 처음부터 끝까지 활용 가능하며, 더욱이 저렴한 비용으로 제공하고 있다. Microsoft Azure만이 가지고 있는 장점을 IoT GO 개발에 full 활용했다고 이 회사관계자는 말하고 있다.

2018년 5월18일부터 수주활동을 시작한 IoT GO의 기능을 살펴보자.

먼저, 제조현장의 각 설비나 장치에서 생성된 센서 데이터는 Wi-Fi와 NTT도코모의 셀러통신회선 및 「Azure IoT Hub」를 통하여, 실시간으로 Microsoft Azure에 송신된다. 이러한 구조로 이전에는 수작업으로 수집했던 가동 데이터를 자동 수집하게 되었고 동시에 PC나 스마트폰으로 실시간 모니터링 가능하다.

또한, 마이크로링크가 독자적으로 커스터마이즈한 대쉬보드에는 생산라인과 작업장소에 따라 가동상황이 모니터링된다. 설비 상황판 표시 외에도 10종류로 작업시간대를 나누어 데이터를 표시할 수 있다. 그리고, 생산현장에도 현장표시기(디지털사이네즈)를 설치하여 작업자의 작업의식 고취에 활용하고 있다.

앞으로도 IoT GO의 기능확장은 계속될 것이다. Microsoft Azure에 업데이트 되는 새로운 기능이나 기술을 신속히 IoT GO에 받아들여 중소 제조업 관계자들이 사용할 수 있도록 개발하였다.

「Microsoft Azure」의 보안 정책이 안심을 준다

생산활동과 관련된 데이터를 클라우드 상에서 운용하는데 있어서 아직 많은 제조기업들이 보안에 불안을 가지고 있지만 Microsoft Azure는 신뢰가 높은 편이다. Microsoft Azure는 고객의 데이터는 고객이 관리한다는 보안정책을 명시하고 있다. 이것은 고객데이터를 마이크로 소프트가 이용하거나 제3자에게 넘기지 않는다는 것이다. 백업을 포함한 데이터 보호체제에 만전을 기하고 있다.

실제로, IoT GO를 통하여 쿠노금속공업의 가동 데이터가 대량으로 Microsoft Azure에 축적되고 있다. 앞으로 쿠노금속공업 현장의 장시간 축적된 데이터는 Azure 머신 러닝으로 분석되며 보틀넥 공정은 개선제안과 업무지시가 가능한 수준까지 진화될 것이다.

IoT GO는 제조현장의 니즈와 사정을 파악하여 중소 제조업의 생산성 향상에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

<「IoT GO」의 가동 모니터 메인 화면. 실시간으로 모니터링하여 제조현장의 NI를 확인 >

출처: MONOist
번역: K-SmartFactory