인더스트리 4.0 시대이든 새로운 도전에 직면한 새시대라 불리든 제조업은 의심의 여지없이 중대한 기로에 서있다. 일반적인 상식 수준으로 제조 비즈니스를 이해하는 것으로는 충분하지 않다. 제조기업들은 과잉생산 없이 생산성을 향상하기 위하여 운영체계를 재편하고 있다. 불안한 에너지 비용, 기후 변화 등 여러 어려움에 직면한 가운데 에너지 소비량을 줄이고 있다. 사물인터넷을 포함한 4차 산업혁명기술을 활용하여 디지털 혁신으로 운영 효율성을 극대화하려 노력하고 있다. 

그러나 변화를 미리 예측하는 일은 그리 단순하지 않다. 제조기업이 목표를 명확히 설정하였는데 새로운 시장의 현실에 맞춰 방향을 선회하려 할 때 강한 역풍이 따르게 마련이다. 여러 측면에서 어려움이 발생한다. 공급망 혼선, 노동력 부족, 그리고 인플레이션 같은 다양한 문제들이 사라지지 않고 나타난다. 이러한 난제들이 심화되면 제조기업들은 수요에 대한 생산 최적화에 노력을 경주한다. 

특정 사양재료에 대한 수요가 보다 더 작은 단위로 요구되어 심지어 “batch of one”이라 불리는 배치사이즈(batch size)에 새로운 초점이 맞추어지고 있다. 점점 적어지는 배치사이즈에 대응하려면 요구에 보다 더 빠르고, 효율적이며, 지속적으로 반응해야 한다.  

새로운 도전 과제에는 당연히 새로운 솔루션을 필요로 한다. 지금, 많은 플랜트 매니저들이 컴포져블 매뉴팩쳐링(composable manufacturing)으로 그들의 과제를 해결하고 있다. 컴포져블 매뉴팩쳐링이란 가상의 툴을 사용해 신 워크플로를 사전에 프로그래밍된 프로세스를 모듈 패키지로 조합해보거나 구성해 보는 것을 말한다. 

컴포져블 매뉴팩쳐링 접근법으로 인공지능, 머신러닝, 그리고 여러 첨단 기술을 통해서 템플릿 라이브러리 뿐만 아니라 서로 융합할 수 있는 핵심 생산 능력, 그리고 다른 플랜트 시스템과의 자체적 통합 같은 이점을 얻을 수 있다. 

이러한 역동적인 환경 속에서 증가하는 요구사항과 새로이 부상하는 난제로 고심하고 있는 기업들은 전례 없는 민첩성과 유연성을 지니고 있어야 한다. 의심할 여지 없이 컴포져블 매뉴팩쳐링을 통해 제조업 분야의 디지털 혁신을 이뤄내는 것이 역동적인 상황을 헤쳐나갈 수 있는 아마도 최고의 그리고 유일한 수단일 것이다. 그러나 더더욱 필요한 것은, 빠르고 효율적일 뿐만 아니라 민첩하고 유연한 실행능력과 오퍼레이션 시스템이다. 또한, 이러한 시스템은 반드시 단일 또는 여러 플랜트 내에 있는 프로세스를 표준화할 수 있어야 하며 끊임없이 변화하는 시장 조건에 맞게 지속적으로 개선되어야 한다. 

디지털화 현 상황의 개선점

종종 제조업들은 잘못된 방향으로 나아가는 수가 있다. 예를 들어, 어떤 기업이 유연성이 떨어져 상당한 비용을 초래하는 구식 제조실행시스템(MES)이나 제조 운영 관리 플랫폼에 의지하고 있다고 하자. 대안을 찾을 때 가장 본능적으로 취할 수 있는 조치는 바로 다른 관점의 포인트 솔루션(좁은 범위의 전문 기능에 초점을 맞춰 개발된 소프트웨어)을 찾을 것이다. 그러나 이러한 소규모의 급한 해결방안은 플랜트 내의 특정 문제만 해결할 수 있을 뿐이다. 드래그 앤 드롭과 로우 코드를 활용한 단순한 MES 어플리케이션은 문제 해결에 적합하지 않을 수 있다. 

포인트 솔루션은 대규모 시스템 또는 다른 포인트 솔루션과 데이터를 공유 하거나 호환할 수 없다. 제조기업이 반드시 피해야 할 것은 바로 플랜트 전반에 거쳐 데이터 사일로화 현상을 만들어내는 솔루션이다. 만약 그렇게 된다면 관리하는데 혼란만 초래될 것이다. 표준화가 불가능해질 뿐만 아니라 지표나 인사이트를 공유할 길이 없어지게 된다. 

데이터 공유 없이는, 플랜트 매니저는 생산 사이클 전반에 걸쳐 인사이트를 도출하기 어려워 기회를 상실할 수 있다. 문제를 해결을 위한 유일한 방법은 원점으로 돌아가 장기적인 관점에서 전 과정에 적용될 수 있는 거버넌스에 투자하는 것이다. 그러나 이것은 완전히 새로운 수준의 복잡함을 더할 것이다. 더욱이 기술적인 통합은 비용이 많이 발생할 것이다.

다른 해결책으로 자체 개발 시스템을 고려할 수도 있다. 의도한 대로 잘 만들어지더라도 시간과 비용이 많이 발생할 것이다. 게다가 시스템이 완전히 구축될 쯤에는 이미 구식이 되어있을 수도 있는데 유동적으로 변화하는 시장의 수요와 조건을 특히 고려해야 한다. 만약 맞춤형 시스템이 인공지능과 자동화에 연계되어 있다면, 물론 반드시 그러해야 하지만 한가지 의문점이 발생한다. 누가 맞춤형 시스템을 관리 운영할 것인가? 대부분의 플랜트에서는 데이터 과학자들을 고용하여 팀을 구성할 수 없고 정교한 인공지능에 대하여 직원들을 깊이 있게 트레이닝할 시간과 여유도 부족하다.

문제 해결 : 컴포져블 매뉴팩쳐링(composable manufacturing)

좋은 방법은 인공지능 기반 디지털 시스템이다. 이 시스템을 이용할 수 있는 수단을 새로 개발할 필요가 없다. 컴포져블 매뉴팩쳐링이 하나의 사례이다. 이 접근법을 통해 솔루션 라이브러리나 제 3자 out-of-the-box(발군의) 시스템을 이용하여 최적의 결과를 창출할 수 있다. 이미 증명된 바와 같이, 컴포져블 매뉴팩쳐링 시스템은 지속적인 개선을 위한 툴과 민첩성을 가지고 있는 것이 특징이다. 가치를 빠르게 창출하고 문제가 발생할 때 신속히 해결하기 위해 구체적으로 디자인되었다.

컴포져블 매뉴팩쳐링은 말그대로 사용자의 요구에 맞추어 디자인된 빌딩 블록 어프로치(building block approach)라 할 수 있다. 

컴포져블 매뉴팩쳐링은 제조기업의 다양한 제조 프로세스, 테크놀로지, 장비 등 설비자산을 반영하여 레고나 테트리스 같은 이미지를 사용하여 플로우 차트처럼 스크린에 생산 라인을 가시화하여 보여준다. 

시스템의 혼합 가능한(composable) 측면을 통해 제조업체는 설비자산이 실 세계에서 작동하고 상호 운용되는 방식을 반영하여 이미지를 상호 연결할 수 있다. 외부에서 가져올 수 있는 컴포져블 로우 코드(low code) S/W 라이브러리를 이용하든(블록, 코어 기능, 장비, 시스템 통합 모델, 공통 사용자 인터페이스 테크놀로지 등), 단순히 사전에 만들어진 컴포져블 시스템을 out-of-the-box(발군의) 소프트웨어를 통해 이용하든 결과는 똑같다. 

제조기업들은 설비의 다운타임과 혼란을 최소화하고, 최대한의 유연성을 확보할 수 있다. 이 시스템은 기능이 매우 다양하게 디자인되어 있어 제조기업이 필요할 경우 단지 특정 시설의 특정한 위치에 배치하기만 하면 된다. 컴퓨터 스크린상에 나타나는 비주얼 워크플로우는 IT 팀이 아닌 플랜트의 엔지니어들이 해당 기능들을 혼합하여 플랜트의 오퍼레이션 상황에 맞게 조절할 수 있다는 것을 의미한다. 

이러한 기능들은 독자적으로 존재하는 것도 아니다. 컴포져블 매뉴팩쳐링 시스템은 Salesforce, SAP 등 기타 비즈니스 솔루션에 연결될 수 있다. 표준화된 거버넌스를 통해 시스템이 어디에 배치되든 플랜트 전반에 걸쳐 일관성을 유지할 수 있는 것이 특징이다. 인공지능은 공장 운영 핵심 퍼포먼스 메트릭스 전체적 범위(프로세스, 품질, 생산라인, 플랜트 레벨, 자산, 기타 제조기업이 필요한 것이라면 무엇이든)에 대한 지표를 제공하고 지속적인 학습을 촉진하며 생산성을 높이기 위한 핵심 정보들을 제공한다. 결과적으로 지속적인 성장을 주도하는 의사 결정을 내릴 때 실용적이고 정확한 인텔리젼스를 얻을 수 있다.

컴포져블 시스템을 도입하여 기록적인 결과를 사례를 확인했다.  글로벌 멀티-인더스트리 소비재 기업은 생산량과 양품율을 30퍼센트 가까이 향상시켰다. 또 다른 글로벌 소비자재 생산기업은 리드타임을 줄이고 서비스 응답율을 50% 가까이 개선하였다. 다국적 하이-테크 반도체 기업은 폐기물을 30% 가까이 줄였다. 한 글로벌 농산품 기업은 품질로 인한 손해비용을 1/3이상 줄였다.

플러그 앤 플레이 접근법, 거버넌스, 표준화, 그리고 데이터 기반 운영 활동은 제조업 분야에 있어서 신선한 요소들이다. 쉽게 접근할 수 있고 이용할 수 있는 컴포져블 시스템은 몇 달이 아닌 몇 주 이내에 시스템 배치가 완료된다. 플랜트의 생산 스케줄에 맞춰 여러 가지 다양한 작업이 이뤄져야 할 경우에 적합하다. 혼란을 방지하고 변수를 관리하며 프로세스 전반을 단순화 할 수 있다. 컴포져블  매뉴팩쳐링은 창조적 혁신을 이루어야 하는 제조기업에겐 시기상조라 할 수 없을 것이다.

출처 : manufacturingtomorrow​