스마트 팩토리를 단순히 제조로만 여기는 고정적인 사고에서 탈피해 ‘연결된 공장(connected factory) 환경’으로 이동해야만 한다. 그러기 위해서는 생산 현장에서 백오피스(back office)와 글로벌 네트워크(global network)는 물론 제3자 데이터 소스(3rd party data source)를 통해 운영의 모든 계층을 연결하는 통합 스택(integrated stack)으로 근본적인 전환(fundamental shift)을 꾀해야 한다. 선진 통신 기술(advanced communication technology: 5G)은 인공지능 기반 스마트팩토리의 제조업 모델(model) 효율을 크게 높이고, 서버(server)와 필드 레벨(field level) 간의 통신 장애물(obstacle)을 제거하는데 필수적이다. 이를 위해서는 불필요하고 복잡한 ‘프로세스(process)적인 사고’의 틀에서 벗어나야 한다. 회계학이 룰(Rules) 중심의 일반회계기준(GAAP)에서 국제적 기준을 규정한 레포트(Report) 중심의 IFRS(International Financial Reporting Standards)로 변환했던 것처럼 근본적인 변화가 필요하다.
그러므로 스마트 팩토리의 우선 과제는 스마트 통신 네트워크(Smart Communications Network)에 대한 실질적이고 현실적인 통신전략 제공이어야 한다. 미래의 공장은 컴퓨팅, 네트워킹 및 물리적 프로세스의 통합인 사이버 물리 시스템(CPS)을 기반으로 건설될 것이기 때문이다. 이러한 작업은 연결된 기기의 수가 이전보다 두 배 또는 세 배 이상이 될 것으로 추정해 볼 수 있다.
이렇게 확장된 하드웨어 환경 속에서 통신 네트워크는 최적화된 성능을 갖춰야 한다. 안전하면서도 안정적인 많은 수의 장치(things)를 연결해야 하며, 대량의 데이터를 실시간으로 전송할 수 있어야 한다. 또한, 공장 내외 원격 연결에 무선 기술이 활용되고, 모든 장비 및 시스템의 사이버 보안이 가능해야 한다.
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이런 방식의 네트워크는 새로운 프로토콜(protocol)과 결합되어 중앙 집중식 클라우드 서비스로 관리하기 쉽고, 리소스(resource) 활용이 용이하며, 비용 또한 절감될 수 있을 것이다. 또한, 연결을 활용한 새로운 서비스는 생산성을 높일 뿐만 아니라 신규 생산 프로세스를 창출하며, 고객별 설계 및 기능별 네트워크와 같은 더 나은 서비스를 차별적으로 제공할 수 있다.
그러므로 딥러닝(Deep Learning) 기반 인식 기술은 고객 접점에서 발생하는 영상, 이미지, 음성 등 빅데이터를 실시간 분석, 처리하여 향상된 정보보안과 사용자 경험을 제공하게 될 것이다. 그리고, 물류 및 서비스 분야에서는 인공지능 기반의 자율주행 로봇과 감성 로봇으로 물류센터를 효율화하고 리테일(소매점) 매장에서 사용자 경험(UX-Design)을 향상시킬 것이다.
끝으로, 스마트 팩토리는 제조업의 새로운 통합 관제, 즉 지속적인 축적의 힘으로 최적화된 제어(optimized control)가 가능해 질 것이다. IoT센서를 통해 정확한(선별된) 데이터만 자동 축적하여 정보입력에 소요되는 시간과 인력의 낭비를 막고, 잘못된 정보로 비합리적 의사결정의 가능성을 사전에 차단하는 지능형 경영관리를 가능하게 하는 결과로 나타날 것이다.
이로써, 공장 내부를 직접 확인하지 않고도 전반적인 기계설비를 실시간 모니터링으로 관찰하고 항상 최적화된 수준으로 제어(optimized control)하여 돌발상황에 즉시 대처하고, 안정적으로 운영할 수 있는, 자율형 미래공장으로 새로운 경쟁력을 창출하는 선진 제조업, 즉 스마트한 제조업의 미래를 그려본다.