오늘날 무언가 새로운 시도가 이뤄지고 있다는 것에는 다들 동의할 것이다. 실제로 인더스트리 4.0, 4차 산업혁명과 같은 용어의 회자는 산업계에서 새로운 물결이 밀려옴을 암시한다. 스마트 팩토리는 제조 산업계에서 새로움을 방증하는 현상으로, 디지털화는 스마트 팩토리를 구현하는 핵심 역량이다. 그리고 이 미래는 이제 손에 잡힐 정도로 가까이 왔다. 디지털트윈을 기반으로 한 Schunk의 스마트 팩토리를 살핀다.
Clmaping과 Gripping 장비를 개발하는 Schunk는 디지털화를 통해 플랜트 개발사 및 사용자에게 보다 큰 경쟁력을 지원하기 위한 시도에 나섰다. 특히 디지털트윈 컨셉은 가상 시운전과 모든 프로세스 단계의 테스트, 그리고 엔지니어링부터 시운전까지의 개선된 성과를 제공한다.
Schunk의 Marcel Nagel 제품&포트폴리오 매니저는 디지털화된 엔지니어링에 “플랜트에서 현 세대의 제품을 지속해서 생산하는 동안, 디지털 이미지를 이용해서 차세대 제품의 플랜트 컨셉 시뮬레이션을 하는 것이 가능하게 됐다”고 장점을 한 마디로 요약한다.
현실화된 스마트팩토리
Plant Manufacturer, System Integrator와 같은 이 회사의 고객사들 역시 이에 대해 긍정의 뜻을 나타내고 있다. Schunk에 따르면, 부품 메이커와 고객들이 점점 더 많이 찾아오고 있고, 고객사로 등록되고 있는데, 이는 디지털화에 대해 고객들이 긍정적으로 여기고 있음을 보여주는 결과라고 말할 수 있다.
Nagel 매니저는 “제조회사로서 Schunk는 디지털화와 스마트데이터 관리의 디자인을 위해 최고 수준의 IT 환경을 준비하고 있다. 고객사들과 마찬가지로 디지털화된 가치사슬이 적용된 스마트, 가상팩토리의 구축을 위해 고군분투하고 있는 것으로, 이를 통해 고객에게 전달할 수 있는 새로운 부가가치를 창출해낼 수 있다”고 말했다.
제품 생산과 성능
Schunk에게 지멘스는 매우 중요한 파트너이다. 2015년에 Schunk는 벤치마킹 단계에서의 프로세스의 구축을 위해 시뮬레이션 소프트웨어 제조사를 찾고 있었는데, 이때 지멘스는 유일하게 제품 라이프 사이클의 처음부터 끝까지 모든 단계에 거쳐 솔루션을 제공했던 유일한 회사였다.
MCDMechatronics Concept Designer를 사용해서 Schunk는 제품, 생산 그리고 성능의 디지털화를 고객을 위해 진행하고 있으며, TIA Portal이 제공하는 펑션블럭, 통합제어기를 시뮬레이션할 수 있는 PLCSIM Advanced, 그리고 개방형 클라우드 기반의 Mindsphere가 각각의 위치에서 충실히 역할을 수행하고 있다. 이러한 디지털화를 통해 모든 단계의 제품 수명 주기들, 예를 들어 엔지니어링 단계부터 온사이트 시운전, 플랜트의 운영과 고객 요구 사항에 대한 반영 결과의 예측에 이르기까지 미디어의 단절 없이 커버 가능한 이점을 얻고 있는 것이다.
모든 제품 수명 주기에 대해 ‘처음부터 끝까지’
MCD 시뮬레이션 소프트웨어에서 표준화된 기계적 그리퍼 시스템의 디지털트윈 라이브러리 모델은 PLCSIM에서 PLC 펑션블럭의 제어환경을 투영하기 위해 처음 사용됐다. 이와 같은 시도는 결국 실제의 현장 시운전 전 단계에서 특정 기능 혹은 모든 플랜트의 기능 시뮬레이션이 가능하게끔 하였고, 그 결과 실제 시운전 과정에서 에러·위험요소 및 관련 처리 비용을 절감하는 효과를 만들어냈다.
중기적으로 Schunk는 모든 종류의 부품류에 대해 적합한 센서를 사용해서 프로세스 데이터를 저장할 예정이다. 이 데이터들은 Mindsphere 애플리케이션을 통해 분석될 수 있으며, 이러한 작업들이 고객에게 더 큰 이익을 제공할 수 있을 것으로 Schunk는 생각하고 있다. 예를 들어, 데이터의 분석을 통해 꼭 필요할 때에 정비가 이뤄지게 되어 공장들은 보다 적은 횟수의 보전 행위로도 운영이 가능하게 된다.
인공지능으로 진화
Schunk에게 디지털화 관점에서의 발전은 단순히 엔지니어링 방식의 변화만을 의미하지 않는다. 엔지니어링 방식의 변화를 넘어 부품 그 자체의 변화를 포함하며, 동시에 Industrial Edge와 같은 에지 컴퓨팅의 사용으로 더 똑똑한 스마트 그리퍼Smart Gripper로의 변화까지를 포괄한다.
나아가 Schunk는 엣지컴퓨팅과 함께 별도의 인공지능의 활용을 위한 방향도 모색 중에 있다. 뉴럴 네트워크에의 카메라시스템 적용은 스마트 부품이 복잡한 사전 프로그래밍 작업 없이도 작업 대상 등의 변화에 따라 자기 학습과 능동적인 대응을 가능하게 할 수 있기 때문이다.
