I. 서론

현제 세계 산업계는 ID4.0(Industry 4.0)의 영향으로 많은 기업들이 디지털화(Digitalization)에 많은 초점을 맞추어 현재는 디지털 전환(Digital Transformation)의 시대에 진입하면서 본격적으로 부가가치의 창출을 위해 많은 노력을 하고 있다. 부가가치의 창출을 위한 디지털화는 단순히 예전처럼 간단한 공정개선을 위해 MES(Manufacturing Execution System)을 설치함으로써 이루어지는 작업이 아니다.

디지털화는 궁극적인 과제로 스마트팩토리를 구현함으로써 이루어 질 수 있는 솔루션으로 아직도 많은 시간을 필요로 하지만 아마 2025년경에는 베타버전 정도의 스미트팩토리가 그 모습을 드러낼 것으로 보인다. 다시 스마트팩토리 가시화가 유럽의 선진국에서 시작되면서 많은 컨퍼런스에 재 등장하고 있다. 이는 스마트팩토리의 연구가 많이 진행되었음을 의미한다.

국내의 경우 아직 스마트팩토리에 대한 인식은 있으나 구현방법이나 연구가 부족하기에 실제로 등장하는 데는 좀더 시간이 필요할 것이다. 스마트 팩토리를 구축하는 것은 곧 디지털화의 진행과 밀접한 관계가 있다. 디지털화의 진행과 동시에 디지털 전환이 함께 결합이 되면 더 신속한 부가가치 창출에 도움이 될 것이나 이는 간단한 문제가 아니다.

기업들은 새로운 기술의 발전에 보조를 맟추어 새로운 시장의 트랜드를 읽어야 한다. 현 상태에서 좀 더 나은 부가가치의 창출은 새로운 신 기술의 이해와 활용이 중요하다. 스마트팩토리라는 새로운 기업의 형태는 완전히 새롭게 생성 되었다기 보다는 기존의 기술에 IT, AI, 빅데이터등를 추가한 진보된 개념의 기업으로 디지털화의 최종 목적지이기도 하다. 우리는 오래전부터 CPS(Cyber Physical System)에 이미 익숙해져 왔기 때문에 새로운 IT 기술이 생소한 것은 아니다.

오래전부터 자동화 피라미드를 기반으로 생산 현장을 목적에 맞게 응용해 구축해 왔으며 또한 스마트팩토리도 이 범주와 많은 관계가 있다. 동일한 레벨 사이의 통합을 수평통합이라고 하고 하위레벨과 상위레벨 사이의 통합을 수직통합이라고 부른다.

스마트팩토리는 수평, 수직 통합을 전제조건으로 한다. 즉 생산 현장과 오피스의 네트워크 연결이 바로 그것이다. 과거부터 현재까지 꾸준한 개발이 이루어져 거의 구현단계에 왔다고 해도 과언은 아니다.

중소기업과 중견기업들의 스마트팩토리로 가기 위한 여정은 디지털화의 수준으로 표시할 수 있다. 디지털화에서 기술적인 어려움과 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 기술적으로 구현이 가능하나 비용의 문제가 가시화 되고 비용은 가능하나 기술적인 문제가 나타날 수 있다. 이러한 경우 바람직한 것은 어떠한 것이 있을까 ? 솔루션을 제공해야만 한다면 어떠한 선택이 따라야 할 것인가는 먼저 미래지향적인 관점으로 이 두가지를 다 해결이 가능해야 한다. 새로운 스마트 팩토리를 구축하기 위해 모든 공장을 새롭게 모든 기술적인 자산을 구축해야 하는가 ? 다시 바꾸어 말하면 지금까지 별 이상없이 사용하던 시간이 지난 기계와 설비들은 전부 다 처분하고 새로히 구입하는 방법외에 도 어떤 대안이 존재할까 ?

이 원고에서는 이에 대한 해법으로 디지털 개조(Digital Retrofit)을 제안한다. 여기서 개조는 일찍이 현대화(Modernization)와 동일한 의미로 사용되고 있었으며 ID 4.0의 영향으로 데이터의 중요성이 대두되면서 디지털이라는 어휘가 추가하게 되었다. 주목해야 될 것은 먼저 자동화 피라미드의 하위레벨을 의미하는 Shop Floor의 영역을 변경시켜 상위 데이터 레벨과 통신이 가능한 인터페이스를 구축하고 IT를 도입하여 기능을 확장하게 시킴으로써 부가가치를 향상할 수 있도록 하고 추후에 이를 확장하여 스마트팩토리로 가는길을 열어두는 것이다.

II. 본론

디지털 개조란 무엇인가 ? 먼저 개조(Retrofit)에 대한 정의를 살펴보자. Retrofit이라는 단어는 라틴어 "retro"(뒤로)와 영어 "to fit"(적응하다)에서 파생되었다. 이 용어는 때때로 "활성화"라고도 한다. 고전적인 개조(Classical Retrofit)의 목표는 일반적으로 사용중인 기계나 -시스템 및 장비의 현대화 또는 확장을 의미한다. 이는 서비스 수명 연장, 생산량 및 제품 품질 향상, 에너지 효율성 그리고 정해진 규정등(예: 배출 및 산업 안전) 요구 사항 충족이다. 한 예로서 산업에서 사용중인 설비의 부품등을 추후 고장시에 교체가 가능하도록 예비 부품의 공급 보장을 위해 저장해 둔 예비 부품을 업그레이드에도 더 이상 사용할수 없거나 기존 공급자로부터 기술지원이 불가능한 경우이다. 또 하나의 흔한 예는 에너지 절약을 위해 모터를 에너지 효율적인 드라이브로 교체하거나 주파수 변환기를 통합하여 사용하도록 하는 것이 전형적인 개조이다. 그러나 여기 이 원고에서는 이와는 반대로 디지털 개조는 최신 센서와 통신 기술를 활용하여 기계 또는 시스템을 개조하는 것을 의미한다. 디지털화의 증가와 Industry 4.0으로의 전환으로 인해 종종 기존 기계 단지를 조정하는 것이 필수적이다. 디지털 개조는 오래된 기계와 시스템을 최신 IT 시스템에 통합하는 개념이다. 이를 통해 최신 상태 모니터링 및 예방적 유지보수가 가능하다. 디지털 개조는 인더스트리 4.0 및 사물 인터넷(IoT) 맥락에서 개조의 특수한 형태이다. ID 4.0 및 IIoT(Industrial Internet of Things)는 현대 생산의 미래 비전을 설명한다.

그러나 산업에서 운용되고 있는 많은 기계와 시스템의 수명은 제한적이다. 디지털 개조는 고전적인 개조의 확장을 설명하며, 기존 기계를 나중에 네트워크로 연결하고 디지털화가 가능한 방법을 설명한다. 기업은 내부적으로 인더스트리 4.0의 기회를 활용하는 동시에 새로운 제품과 서비스에 대해 생각해야 한다. 이와 연계되는 디지털 개조는 센서의 후속 통합과 필요한 경우 생산 시스템의 액추에이터 및 신호 처리를 통해 한편으로는 기존 기계 단지를 업그레이드할 수 있는 솔루션을 제공한다. 네트워킹 요구 사항 및 다른 한편으로 생산 시스템에서 실행되는 프로세스를 보다 유연하게 만들거나 디지털 방식으로 지원하여 성능을 향상시킨다. 여기서 또 다른 초점은 연결성에 있다.

개조는 단어 그대로 오래된 기계를 개조하는 것이다. 이 개조를 위해 요구되는 사항은 기계의 수명 주기 동안 변경될 수 있다. 새로운 설비나 새 기계를 구입없이 디지털화를 가능하도록 개조를 통해 확장하는 데는 기계의 기능 범위 확장, 기술 성능 향상 및 경제적 파라미터(예: 시간당 출력량)를 늘리기 위해 관계되는 기존 구성 요소를 개조한다.

따라서 기존 기계를 업그레이드해야 하는 "전통적인" 이유 외에도 디지털화와 관련하여 새로운 요구 사항이 점점 더 많이 발생하고 있다. 여기에는 새로운 디지털 통신기술 및 모니터링 기능으로 기계의 성능을 확장하는 것이 포함 된다. 디지털 개조는 이러한 고전적인 개조와 더불어 데이터를 활용한 확장을 설명하며, 이미 사용중인 기계나 설비를 네트워크로 연결하고 디지털화가 가능한 방법을 설명한다.

이는 ID4.0의 영향으로 데이터의 중요성이 부각되고 있어 CPS(Cyber Physical System)의 적극적인 활용으로 Technical Asset(기술적인 자산)과 데이터의 병합이 현실적인 문제로 다가오고 인공지능등을 활용하여 데이터 분석에 많은 발전이 이루어 지면서 장비나 설비의 예측, 예방 보수유지가 가능해짐으로써 새로운 비즈니스 모델로 떠오르고 있다.

디지털 개조는 인더스트리 4.0과 맞물리면서 디지털화를 위한 기술적인 해법과 동시에 새로운 부가가치를 창출하는데 많은 이점을 제공한다. 디지털 개조를 통해 발생되는 데이터는 어떤 생산 정보와 관련이 있을까? 대부분은 어떠한 데이터와 관계가 되는지 알고 있다. 그러나 많은 경우에 이 정보가 구체적인 측정 데이터나 여러 파라미터 집합에서 어떻게 추출되어야 하는지 알 수는 없다. 경험이 풍부한 생산 직원들의 도움으로 분석 및 사전에 예비 조사를 통해 필요한 경우 디지털 개조를 위한 기술 솔루션을 설계하고 구현해야 한다.

필요한 데이터(정보)의 획득은 어떻게 가능하게 할 수 있을까 ? 이 문제는 단순한 이야기가 아니다. 일반적인 생각으로 떠오르는 상식은 연결되는 센서일 것이다. 그러나 개별 센서의 측정값이나 단독 기계 파라미터로 필요로 하는 데이터를 직접 얻을 수 없다. 많은 경우 여러 곳에서 발생하는 서로 다른 소스의 데이터를 결합하여 이를 평가해야 한다. 표준화를 통해 개별 데이터 소스의 호환성이 각각의 사례별로 고려되어야 한다. 이러한 이유로 높은 엔지니어링 개발비용이 요구된다. 이러한 경우 디지털 트윈기술이 많이 사용 될수 있다.

기술적인 요소

디지털 데이터 처리 주기

디지털 데이터 처리 주기는 물리적인 양과 이벤트의 획득이 중요하다. 모든 디지털화 프로세스의 기초를 형성하며 오른쪽 그래픽에서 볼 수 있다. 물리량 또는 이벤트(감지)의 획득 및 디지털화로 시작된다. 개조를 좀더 효율적으로 수행하기 위해 필터링을 통해 데이터를 전송함으로써 시스템을 확장할 수 있게 한다. 데이터 전송의 효율성은 요즈음 많이 활용되고 있는 에지 컴퓨팅을 통해 필요한 데이터가 유선이나 무선 통신을 사용하여 상위 시스템으로 전송한다. 그리고 이 데이터들은 툴을 활용하여 분석을 통해 기계나 시스템이 필요로 하는 데이터를 추출하여 프로세스와 시스템 상태를 예측하게 된다. 이 작업이 우리에게 익숙한 예측보수 유지(Predictive Maintence)이다. 이를 통해 적응 가능한 새로운 파라미터가 생성되어 프로세스 및 시스템으로 다시 보냄으로서 디지털 데이터 처리가 이루어 진다.

특정 이벤트에 신속하게 대응하고 다른 한편으로는 전송 대역폭을 절약하여 전체 시스템의 확장성을 유지할 수 있도록 데이터를 전송하기 전에 필터링하고 사전 처리할 수 있다(에지 컴퓨팅). 필수정보가 유선이나 무선으로 상위시스템으로 전송된다.

데이터는 상위 시스템(Store)에 저장되고 다양한 도구로 분석(Analyze)할 수 있다. 많은 수의 서로 다른 데이터를 사용할 수 있기 때문에 검사할 프로세스 및 시스템에 대한 예측을 시도할 수 있다.

미래 프로세스 및 시스템 상태(예측)와 관련하여. 이것은 이미 언급한 "예측 유지보수"에서 수행된다. 프로세스 및 시스템의 데이터 분석을 통해 다양한 파라미터를 조정하여 최적화할 수 있다(Adapt). 물론 이렇게 조정된 파라미터는 공정이나 플랜트로 다시 보내야 한다. 이렇게 하면 디지털 데이터 처리 주기가 종료된다.

이러한 데이터의 흐름을 처리하는데 필요한 기술로서는 다음과 같은 기술처리가 요구된다.

데이터 수집을 위한 프로세스 데이터 및 상태 파라미터는 실제세계와 디지털세계(데이터)를 연결하는 CPS(Cyber Physical System) 인터페이스를 통해 물리적 파라미터의 형식으로 제공되어 이것이 디지털화 되어져야 한다. 즉 센싱기술이다.

기계나 설비에 데이터 수집을 위해 연결된 많은 센서에 지능형 전자장치가 내장되어 있어 센서의 데이터를 디지털화 한다. 그리고 이 센서 데이터를 무선으로 수신 스테이션으로 전송하는데 적은 엔진니어링 비용으로 많은 수의 센서를 쉽게 사용 가능하게 한다. 또한 이미 서용 중인 시스템을 개조할 때 사용하고 있는 배선에 대한 새롭게 변경이 요구되지 않아 많은 비용적인 면이나 엔지니어링 비용등의 저감에 효과가 있다. 이를 가능하게 하는 IOT 기술이다.

"에지 컴퓨팅(Edge Computing)"은 획득한 센서 데이터의 디지털 전처리, 필터링 및 분석을 결합한다. 그러나 이는 데이터가 센서에 이미 디지털화된 센서에서만 가능하다. Edge Computing의 장점 중 하나는 상태 정보와 중요한 이벤트만 전송하면 되므로 전송할 데이터를 줄일 수 있다. 또한 센서 데이터를 사전 필터링하여 데이터 품질을 크게 높일 수 있다. 무엇보다 이는 디지털화된 센서 데이터를 높은 데이터 속도로 사용할 수 있지만 전송 대역폭이 낮은 경우 이점을 제공한다.

데이터가 센서에서 이미 디지털 방식으로 사용 가능한 경우 보안 및 암호화 알고리즘을 통해 무단 도청 또는 수정으로부터 데이터를 보호할 수 있다. 제3자가 데이터 전송을 쉽게 가로챌 수 있으므로 무선 장치의 경우 암호화가 특히 중요하다.

새로운 센서를 가장 간단하게 통합할 수 있게 하려면 산업 시스템을 개조할 때 기존 인프라를 당연히 고려하는 것은 중요하다. OPC UA 표준(Open Platform Communications -Unified Architecture)은 수년 동안 산업 시스템을 위해 제정된 이 아키텍처는 플랫폼 독립적이며 산업 자동화에서 기계 사이에(M2M) 통신을 위한 프로토콜이다. OPC UA와 같은 개방형 표준은 서로 다른 제조업체의 장치 사이에 통신이 가능하다는 장점이 있다(상호 운용성). 따라서 이미 사용 중인 시스템이 이미 이러한 개방형 표준을 지원하는지 또는 개조할 수 있는지를 확인해야 한다.

이 밖에도 숙련자의 경험을 포함한 몇 가지 더 필요한 사항들이 있지만 생략한다.

상위레벨과의 통합

기계, 설비의 디지털 개조는 샆레벨(Shop Level)로 부터 상위레벨과 연계가 되어야 디지털화와 디지털 전환의 효율성에 대한 효과를 볼 수 있다. 상위레벨과의 연계는 어느 정도 수준까지의 통합의 수위가 가능한지가 중요하다. 이를 위해 디지털 개조를 위한 적합한 통합단계의 선택이 요구된다. 디지털 개조가 고전적인 개조로 불리우는 현대화와의 주된 차이점은 데이터가 중심에 있는 상위레벨과의 데이터 교환이라는 점에 있다,

어떻게 상위레벨과의 통합을 효율적으로 이루어 낼 것인가 ?

여기서 중요한 것은 첫 번째로 디지털 개조를 통해 상위레벨과의 데이터 교환 통로가 만들어지는 경로와 방법을 이해하는 것이 중요하다. 먼저 통합하고자 하는 수준 범위가 다양하다는 것을 이해하고 제안된 통합 수준에 적합한 모델에 정확한 평가가 뒤따라야 한다. 그 다음은 디지털 개조에 적합한 기술적 측면과 다른 측면을 즉 비용적인 측면을 고려해야 한다.

디지털 개조에 대한 제한되는 경계조건은 일반적인 맥락에서 논의했지만 이제 더 좁은 의미의 디지털 개조에 대한 자세한 고려 사항은 다음과 같다. 디지털 개조는 오랜 시간 동안 사용되었던 현재까지의 시스템과 구조를 기반으로 해서 만들어지는 매우 광범위한 개별적인 특수 솔루션이라 할수있다. 따라서 간단한 처방전이라는 의미에서의 디지털 개조를 위한 방법을 공식화하는 것은 거의 불가능하다고 할 수 밖에 없다.

여기서는 VDMA(Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau)에서 제안된 상위레벨과 통합을 기반으로 참조문런 2에서 제안된 소위 디지털 개조를 위한 통합 수준을 소개하며, 여기에 몇가지 중요한 기능을 첨가하여 총 4개의 통합수준을 정의한다. 좀더 자세한 것은 참조문헌을 참고하시기 바란다. 여기서는 지면상 가장 기본이 되는 디지털 개조의 단순한 형태를 기술한다.

▪디지털 개조의 통합스텝

특성 및 기술 구현에 따라 디지털 개조을 위한 통합 수준을 정의하며, 통합수준은 특히 개조 솔루션과 기계의 통합이 얼마나 발전되었는지에 따라 다르다. 제안된 통합 수준의 범위를 정하기 위해 세 가지 필수 시스템 구성 요소가 구별된다. 먼저 세 가지 필수 시스템에 대해 다음과 같이 설명할 수 있다.

기계

기계는 디지털 개조에서 가장 중심에 있는 장비이다. 추가적으로 기계설비라는 용어까지 첨가하면 시스템으로 확장되어 전체의 설비로 확장될 수 있다. VDMA에 기술되는 기계라는 용어는 항상 기본 기능이 최소한 제공되는 일반적으로 지금까지 몇 년 동안 사용된 기계로 인더스트리 4.0에서 일종의 기술자산(Technical Asset)이기도 하다. 표준화된 인더스트리 4.0 형식으로 자원, 즉 기계나 설비등의 프로세스 및 환경의 상태 및 사용에 대한 데이터를 전혀 제공하지 않거나 최소한 불충분하게 제공한다는 사실이 특징이다. 데이터에 대한 전송 즉 통신기능의 부재이다. 또한 이 기계의 동작은 기계적이며 동작을 위해 최소한 전자장치 –PLC- 를 활용하여 벤더 특화된 프로그램으로 개발되어 졌다.

여기서 기계는 디지털 개조를 통해 데이터를 활용하는 추가 기능을 받는 시스템 구성 요소로 전환된다. 이 경우 개조는 기계나 설비를 추가적인 보강을 통해 새롭게 만들어지거나 현재까지 사용중인 컴퍼넌트의 교체로 구성되어 기능의 확장으로 이어지게 한다. 이러한 이유로 디지털 개조는 데이터를 근간으로 하는 새로운 구현방식으로 엔드유저가 적은 엔지니어링 비용으로 기계나 설비의 기술내용을 재구성하여 디지털화를 가능하게 하는 활용 가능도가 높은 방식으로 이해될 수 있다.

개조 솔루션

개조 솔루션은 기계의 추가 기능이 달성하는데 필요한 시스템 컴포넌트이다. 모든 개조 솔루션이 적어도 하나의 센서 컴포넌트와 획득한 센서 데이터를 처리하기 위한 최소한 하나의 장치, 그리고 소프트웨어 툴을 포함한다고 가정한다. 이 장치는 솔루션 벤더에 의해 만들어진 일종의 툴 박스 일수도 있다. 또한 개조 솔루션의 일부는 데이터 처리 장치의 센서 데이터에서 얻은 정보를 기반으로 기계에 기능향상 및 확장을 가능하게 해준다. 또한 센서의 데이터를 활용하여 응용 분야에 따라 액추에이터 컴퍼넌트가 한 축을 담당 할수도 있다.

-상위 시스템

"상위 시스템"이라는 용어는 다양한 측면에서 논의되는 모든 경계 조건으로 요약된다. 간단히 말해서 이것은 기계가 위치한 (생산) 환경뿐만 아니라 MES 또는 ERP 시스템과 같은 상위 수준의 정보 시스템으로도 이해할 수 있다.

통합단계 1의 짧은 프로파일 : Sustaining. 통합단계1(Sustaining)은 다음과 같이 그림으로 나타낼 수 있다.

-통합 수준 1 유지는 기계와 개조 솔루션 간의 완전한 분리를 특징으로 한다. 후자는 독립적인 기술 "피기백" 솔루션 역할을 한다.

-기계: 통합 수준 1 유지를 사용하면 기계의 제조업체 측 구성 요소가 변경되지 않는다.

-센서: 개조 솔루션의 센서는 기계 외부에 부착되거나 제조업체에서 제공하는 (미디어) 액세스 또는 장착 옵션에 부착된다. 데이터 처리:데이터 흐름의 방향은 기계 밖으로 단방향이며 기계는 정보의 반환 흐름이나 외부로부터의 제어 신호를 경험하지 않는다. 따라서 센서 데이터의 데이터 처리는 기계 외부의 장치에서 이루어진다.

상위 시스템에 연결:

이 통합 수준에서 기계는 상위 시스템에 연결되지 않는다. 필요한 경우 개조 솔루션을 상위 시스템에 연결할 수 있으므로 상위 시스템이 기계에 직접 액세스할 수 없도록 해야 한다.

옵션:

지속 통합 수준의 주요 옵션은 기계가 완전히 그대로 유지되고 개조 솔루션의 영향을 전혀 받지 않는다는 것이다. 안전의 관점에서 기계를 상위 시스템에 연결할 필요가 없다는 것이 유리할 수 있다. 따라서 이 수준의 통합은 시스템 가용성 및 작동 신뢰성 측면에서 요구 사항이 매우 높은 생산 기계에 적합하다. 이후에 추가로 설치된 센서를 통해 기계 상태에 대한 초기 결론을 도출할 수 있으며, 이는 일반적으로 시간이 지연되는 외부 "오프라인" 분석에 의해 생성된다.

일반적인 대상 그룹:

통합 수준 유지의 일반적인 대상 그룹은 기계와 기계에서 실행되는 프로세스를 더 잘 이해하고 이 지식을 (생산) 계획에 통합하려는 기계 사용자이다.

이와 같이 디지털 개조에 대한 내용을 대략 기술해 보았다. 좀더 상세한 내용을 추후에 다시 업그레이드하여 기술하고자 한다. 이 디지털 개조는 미래의 다가올 스마트 팩토리의 중요한 부분으로 가교역할과 동시에

중소기업에 비용저감을 위한 엔지니어링의 이점을 최대한 활용할수 있는 산업솔루션 이기도 하다. 이 디지털 개조가 바로 디지털화와 디지털전환을 가능하게 하는 직접적인 방법이기도 하다. 물론 모든 산업설비의 디지털 개조가 가능하지는 않지만 그렇다고 해서 못할 것도 없다. 이제는 국내에서도 디지털 개조에 많은 기업들이 관심을 가지고 진지하게 고려해야 할 시기이기도 하다.