2018년 세계경제포럼(WEF)과 McKinsey & Co.는 인더스트리 4.0(이른바 '4차 산업혁명')이 향후 2025년까지 제조업체와 공급업체에 3조 7천억 달러의 가치 창출 잠재력을 제공할 것으로 추정했습니다. 당시만 해도 산업 디지털 혁신이 2020년 코로나19 팬데믹이라는 시험을 치르기 전이었습니다. 작년 McKinsey 설문 조사에 따르면 디지털화의 성공에 대한 기준이 부가가치를 넘어 악조건 하에서의 영업으로 높게 설정되었지만 인더스트리 4.0 기술의 얼리 어답터가 팬데믹 기간 중 더 나은 성과를 거둔 것으로 나타났습니다. 팬데믹은 인더스트리 4.0 혁신에 중요한 교훈을 남겼습니다.
데이터가 주도하는 혁신
인더스트리 4.0의 전신은 컴퓨터 응용, IT 인프라 구축, 제조 혁신을 위한 조립 라인의 자동화 등에 중점을 두었습니다. IT 및 반자동 기계의 이러한 구현은 "다크 데이터"를 생성하기 시작했는데, 이것은 데이터를 분석하고 새로운 지능(인텔리전스)을 공개하는 도구를 최종적으로 사용할 수 있을 때까지 무시되거나 지워졌던 정보입니다.
인더스트리 4.0이 구현하는 스마트 팩토리는 첨단 센서와 같은 하드웨어에 관한 것일 뿐만 아니라 생산 데이터를 분석하고 이를 공급망 전체에 걸쳐 유사한 지능과 결합하는 것을 의미합니다.
1차, 2차 및 3차 산업 혁명은 증기, 전기 및 컴퓨터를 각각 그 기반으로 한 것이었지만 4차 산업 혁명(인더스트리 4.0)은 데이터로 시작됩니다. 즉, 유용한 출처에서 데이터를 수집하여 필요한 곳으로 보내고 데이터의 모든 내용을 파악한 후 더 나은 결정을 내리기 위해 새로운 지능을 사용합니다. 인더스트리 4.0을 통해 우리는 제조 및 그 외 비즈니스 프로세스에 대한 통제를 행사하여 효율적이고 탄력적인 프로세스를 구현할 수 있습니다.
인더스트리 4.0의 핵심 요소
인더스트리 4.0의 네 가지 기본 핵심 요소는 센서, 연결, 데이터 기억장치 및 처리입니다(그림 1). 이러한 기능성 블록은 다양한 장비, 독립형 장치 또는 임베디드 알고리즘의 일부일 수 있으며 스마트 팩토리의 더 큰 맞춤형 설정을 형성합니다.
센서: 센서는 정보를 수집하고 대표 데이터를 생성하는 지점에 해당합니다. 센서는 측정을 수행하고 각 프로세스의 모니터링을 지원합니다. 센서 모듈은 기존 장비에 추가하거나 최신 스마트 머신에 내장할 수 있습니다.
이 모듈은 방대한 양의 실시간 데이터를 생성하고 하나의 작업 지점에서 나타나는 많은 문제를 즉시 제어해야 하며 바로 그러한 이유로 온보드 컴퓨팅 리소스가 있는 스마트 센서의 사용이 증가하고 있습니다(그림 2). 예를 들어, 인쇄 회로 기판(PCB)의 전자 부품 픽 앤 플레이스와 같은 애플리케이션은 변동 측정 및 즉각적인 수정의 이점을 얻을 수 있습니다.
연결성: 프로세스 모니터링용 센서는 오래 전부터 존재했지만 인더스트리 4.0은 연결성을 추가하여 정보의 힘을 확장합니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 보안 엔터프라이즈 네트워크에서 기계 간 통신(M2M)을 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 채워진 회로 기판의 납땜 결함으로 인한 단선 판정을 예로 들어 보겠습니다. 이것은 증착되는 새로운 중성자속의 양이 조정되거나 리플로우 솔더링 머신 내부의 온도가 그러한 결함을 해결하도록 변동할 수 있는 업스트림에서 전달할 수 있습니다.
연결성을 통해 공장 밖에서도 관련 정보를 가져올 수 있으며, MES(Manufacturing Execution Systems)를 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템과 통합할 수 있습니다. 실시간 데이터 흐름은 공급업체에서 고객에 이르기까지 생산, 원자재 재고 및 전체 작업을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5G 기술을 도입한 결과, 센서 에지에 모두 상주할 수 없는 방대한 양의 데이터로 인해 발생하는 처리량 문제 중 일부가 해결되었습니다. 5G 모듈을 사용하면 기존 센서를 네트워크의 노드로 유연하고 쉽게 추가하고 관리할 수 있습니다.
데이터 기억장치: 지능을 재산에 비유한다면 데이터는 지능을 측정하고 거래하는 수단으로서의 통화에 비유할 수 있습니다. 오늘날의 제조 장비는 수많은 센서와 연결되어 있으므로 센서에서 생성된 데이터는 그것이 필요한 위치, 시기 및 목적에 따라 분류하고 구성해야 합니다.
앞서 설명한 것처럼 스마트 센서는 일부 데이터를 에지에 저장하여 이를 로컬에서 더 잘 처리하고 종종 전체 제조 프로세스의 작은 부분에 대해 지속적인 조정을 할 수 있습니다. 그러나 프로세스 모델링 및 개발을 위해서는 전체 프로세스에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 결합해야 합니다. 따라서 기업은 현장 데이터 센터에 상주하는 정보를 결정해야 하며, ERP 정보와 함께 마이닝을 목적으로 원격 클라우드에 보관할 수 있는 정보도 결정해야 합니다. 이는 결국 제조 환경에서 작동할 수 있는 플래시 메모리에 대한 투자와 같은 하드웨어 결정을 좌우합니다.
데이터 분석: 더 나은 의사 결정을 위한 지능을 생성하려면 데이터 분석이 필요합니다. 임베디드 머신 러닝(ML) 알고리즘을 사용하면 머신에서 중요한 의사 결정을 실시간으로 실행할 수 있지만 모든 결정을 실시간으로 할 필요는 없으며 모든 결정이 단일 장비를 제어하는 데 초점을 맞추고 있는 것도 아닙니다.
예를 들어, 공장에서 새로운 에칭 처리법을 개발할 때 업스트림 리소그래피에서 다운스트림 웨이퍼 레벨 임계 치수(CD) 계측에 이르기까지 모든 데이터를 분석하면 더 나은 프로세스 모델링을 위한 프로세스 제어를 찾는 데 도움이 됩니다. 분석할 데이터가 충분히 있다면 디지털 트윈(실제 시스템의 가상 사본)을 개발하여 실시간 의사 결정 및 제어는 물론, 프로세스 시뮬레이션 및 최적화를 수행할 수 있습니다. 이는 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 연구 개발(R&D) 속도를 높이며 공장의 경우와 마찬가지로 계측 및 테스트에 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
따라서 인더스트리 4.0을 위한 기술 블록에는 센서와 같은 하드웨어가 포함되어 있으며, 데이터를 통찰력으로 전환하고 이 통찰력을 다시 신속한 프로세스 및 운영 조정을 위한 의사 결정으로 전환할 수 있는 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI)을 포함한 소프트웨어도 포함됩니다.
피드백 루프를 통한 부가가치 창출
가전 제품 OEM 가치 사슬은 저렴한 비용 기반으로 대량의 하위 어셈블리를 제공하기 위해 위탁 생산이 생산 네트워크의 일부로 이루어질 수 있도록 수년간 최적화되었습니다. 제품 라이프 사이클 단축, 임금 인상, 경쟁 심화, 팬데믹은 이러한 네트워크에 대한 압박 요인으로 작용했습니다.
디지털 기술은 현장에 있을 필요가 없는 직원의 재택근무를 가능케 했으며, 증강 현실/가상 현실(AR/VR)과 같은 첨단 솔루션, 프로세스 데이터에 대한 원격 액세스를 통해 운영 및 직원 교육을 중단 없이 계속할 수 있었습니다.
정상적인 상황에서 스마트 센서 기반 품질 관리(QC)를 통해 구현된 폐쇄 제어 루프는 프로세스 편차를 조기에 감지하고 근본 원인 분석을 수행하며 자동 교정을 실행함으로써 낭비를 줄이고 수율을 높입니다.
공급 및 배송 체인 전반에 걸쳐 구성품 및 제품의 디지털 추적을 통해 효율적인 부품 이동, 재고 유지 및 창고 보관이 가능하며 상당한 비용 편익을 제공합니다. 제품 라이프 사이클을 통한 추적 기능은 위조, 결함 분석 등을 확인하며 부품 교체 및 설계 반복을 통한 제품 개선도 점검합니다.
인더스트리 4.0의 피드백 루프는 정보의 공통 스레드가 사람과 기계, 설계, 제조 및 유통 그리고 OEM, 공급업체 및 파트너를 하나로 묶어 순환 경제로 전환함으로써 센서의 경계를 넘어섭니다.
스마트 준비 상태 평가
코로나19 팬데믹은 2020년 9월 WEF와 싱가포르 경제개발위원회(EDB) 간 협력 기관인 Global SIRI(Smart Industry Readiness Index) 이니셔티브를 서둘러 발족하는 결과를 가져왔습니다. 이 이니셔티브는 SIRI를 인더스트리 4.0 벤치마킹 및 혁신을 위한 국제 표준으로 제공하는 것을 목표로 합니다.
SIRI는 디지털 혁신을 시작하고 확장하며 유지하는 데 도움이 되는 프레임워크와 도구들로 구성됩니다. 이 프레임워크는 인더스트리 4.0의 잠재력을 십분 활용하는 3개의 계층으로 구성됩니다.
- • 프로세스 계층은 운영, 공급망 및 제품 라이프 사이클의 통합을 다룹니다.
- • 기술 영역에는 작업 현장, 시설 및 엔터프라이즈 수준의 자동화, 연결성 및 지능이 포함됩니다.
- • 마지막으로, 조직 계층은 인력 개발, 리더십, 업체간 협업 및 사내 협업, 전략 및 거버넌스 등을 평가하기 위해 인재 준비, 구조 및 관리를 다룹니다.
Manufacturing Transformation Insights 2022 보고서에 따르면 반도체 및 전자 제품과 같은 산업이 디지털화 측면에서 다른 부문을 주도하고 있는데 이는 결코 놀랄만한 일이 아닙니다. 이는 SIRI에 대한 "동급 최고의" 성과에서 한 가지 핵심적인 통찰력을 확인합니다. 성공적인 회사는 통찰력을 생성하고 실시간 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 더 잘 활용하기 위해 공장 연결성(즉, 스마트 팩토리의 "스마트")에 상당히 역점을 두었습니다.
더욱 스마트한 생산 환경을 만드는 Arrow
인더스트리 4.0의 목표는 지속적인 프로세스 데이터의 가용성에 의존하는 프로세스에 대한 자동 지능형 실시간 제어를 구현하는 것입니다. 하드웨어와 소프트웨어는 데이터 생성, 데이터 보관, 최종 결정을 도출하기 위한 분석, 프로세스 제어를 통한 최종 결정의 이행을 보장하는 도구입니다.
가장 큰 전자 부품 포트폴리오에 속하는 Enterprise Computing Solutions와 설계 서비스를 포함한 Arrow Intelligent Solutions로 구성된 Arrow의 광범위한 파트너 에코시스템은 스마트 생산 시설 리소스를 빠르고 효율적으로 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.