우리는 그동안 겪어본 적 없는 데이터 폭증 시대에 살고 있습니다. IT 시장 분석 기관인 IDC에 따르면, 전 세계 데이터 생산량이 2018년의 33ZB(Zetabyte)에서 2025년의 175ZB까지 증가할 것으로 예상했습니다.

데이터 폭증은 제조업에서도 두드러지게 나타납니다. 독일 지멘스의 암베르크 공장에서는 하루 평균 5000만 건의 데이터가 처리된다고 합니다. 공정과 설비에서 방대한 양의 데이터를 발생시키기 때문입니다. 이토록 많은 양의 데이터를 어떻게 관리하고 처리할까요? 

클라우드 컴퓨팅 vs 엣지 컴퓨팅

현재 주목받고 있는 클라우드 기술의 경우, 데이터를 클라우드(데이터 센터)로 전송하고, 정보를 저장, 분석하게 합니다. 하지만, 이런 방식에는 한계가 존재합니다.

첫 번째는 지연 시간입니다. 데이터 센터가 물리적으로 먼 거리에 위치할 경우 데이터 송수신 시간이 증가합니다. 또한 데이터의 양이 많을 경우, 데이터 병목현상으로 인해 처리 시간이 지연될 수 있습니다.

두 번째는 보안 문제입니다. 데이터 센터는 해킹과 디도스(DDoS)와 같은 외부 공격에 취약하며, 기밀 정보 유출, 데이터 손실과 같은 위험이 있습니다.

위와 같은 클라우드 컴퓨팅의 한계를 보완하기 위해 나온 것이 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)입니다. 흔히 포그 컴퓨팅(Fog Computing)으로도 알려져 있는데요. 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅은 네트워크 가장자리 혹은 사용자 근처에 위치한다는 것이 가장 큰 특징입니다. 사용자 근처에 있는 작은 클라우드라고 생각하면 이해가 쉬울 것입니다.

이러한 특징으로 인해 사용자가 요구하는 서비스를 빠르고 정확하게 지원할 수 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 클라우드까지 전송하지 않기 때문에 보안과 트래픽 이슈에 있어 강점을 가지고 있습니다. 엣지 컴퓨팅 기술은 2018년, 2019년 연속으로 IT 리서치 기관 ‘가트너가 선정한 10대 전략 기술 트렌드’로 선정되었을 만큼 폭넓은 활용력을 인정받았습니다.

과거에는 엣지 디바이스의 낮은 연산 능력과 높은 가격으로 엣지 컴퓨팅이 큰 주목을 받지는 못했습니다. 하지만, 최근 반도체의 발달과 통신 기술의 고도화로 인해 엣지 컴퓨팅의 사용이 증가하면서 그 중요성도 함께 부각되고 있습니다. 

제조 환경에서 Cloud+Edge의 활용

나아가서 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 함께 활용될 때 더 큰 시너지 효과를 낼 수 있습니다. 우선순위가 높거나 빠른 피드백이 필요한 서비스는 엣지 컴퓨팅에서 처리하고, 많은 양의 데이터를 분석해야 할 경우 클라우드 컴퓨팅에서 담당하는 것이 더 효율적일 것입니다.

그러면, 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅이 어떻게 스마트 팩토리에서 활용되고 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

제조 환경에서는 자동화, 지능화된 미래형 공장인 스마트 팩토리를 통해 실시간으로 변화하는 공정 상태를 스스로 분석하고, 설비 고장, 품질 불량과 같은 공정 문제를 예측하여 대처하려 합니다. 하지만 실시간 수집된 데이터만으로는 위와 같은 문제를 해결하기 어렵습니다. 오랜 기간 축적된 데이터들을 활용해야 하기 때문입니다. 클라우드에서는 최적의 모델을 판단하기 위한 모델링(modeling)이 진행되며, 최적의 모델을 판별한 후 엣지단으로 전송합니다.

엣지단에서는 클라우드에서 분석된 모델을 바탕으로 설비•공정에서의 문제를 해결하기 위한 피드백을 주며, 실시간 추론을 진행합니다. 엣지에서는 모델이 현재 상황에 최적인지에 대해 판단하고, 필요할 경우 최적 모델을 다시 클라우드에 요청하는 상호작용을 반복함으로써, 공정 지능화를 이끌게 됩니다.

지금까지 스마트 팩토리에서 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅이 어떠한 역할을 할 수 있는지에 대해 알아보았습니다. 스마트 팩토리의 핵심인 데이터를 효율적으로 분석하고 처리하기 위해 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 활용성은 증대될 것이며, 인공지능(AI), 5G, 사물인터넷(IoT)와 더불어 4차 산업을 이끄는 핵심 기술로 자리매김할 것입니다. 

LG CNS 스마트 팻토리 플랫폼 팩토바(Factova)

LG CNS도 제조업 혁신에 앞장서 스마트 팩토리 플랫폼 팩토바(Factova)를 제공하고 있습니다. 공장의 효율성과 불량률을 최소화하기 위해 기존의 공장 자동화 수준을 넘어 데이터 기반의 실시간 자율 운영 공장을 구현합니다.

팩토바를 활용할 경우 기획 기간을 2~3개월 단축하고, LG CNS AI 빅데이터 플랫폼 DAP의 딥러닝을 통해 품질 검사 정확도를 99.7%까지 개선하는 등 생산 효율을 극대화할 수 있습니다. 그리고, 팩토바는 데이터 수집 및 제어, 정보화, 지능화 등 총 3개 계층으로 구성되어 있는데요.

데이터 수집 및 제어 계층에서는 각종 설비와 센서를 통해 빠르게 데이터를 수집하고, 정보화 계층에서는 계획부터 관리까지 제조의 전 라이프 사이클을 정보화해 관리합니다. 지능화 계층에서는 AI, 빅데이터 기술과 접목하여 정보 전달뿐만 아니라 판단까지 제공합니다.

또한, 완성품(LG전자), 부품(LG디스플레이, LG이노텍), 소재(LG화학) 등 LG그룹 계열사 공장에서의 다양한 성공 레퍼런스를 보유하고 있는 것도 큰 장점입니다. 제조 역량을 집대성하여 실질적인 고객의 니즈를 반영한 맞춤형 스마트 팩토리를 구축할 수 있기 때문입니다.

LG CNS는 지난 30여 년간 다양한 제조 현장에서 정보기술을 기반으로 한 제조 기업 경쟁력 향상에 기여해 왔습니다. 축적된 현장 경험과 디지털 신기술 응용으로 보다 혁신적인 생산성 증대 기회를 제공할 것입니다.

글 l LG CNS 스마트팩토리그룹

[‘스마트 팩토리’ 연재 현황]

[1편] 지멘스와 아디다스를 통해 알아보는 스마트 팩토리
[2편] 사람의 안전을 책임지는 스마트 팩토리
[3편] 스마트 팩토리, 생산성의 극대화를 위한 ‘공장 자동화’
[4편] 인간과의 공존이 가능한 스마트 팩토리 협동 로봇
[5편] 정유, 석유화학 공장의 스마트 플랜트로 변신
[6편] 제조업의 품질관리, 스마트 팩토리로 답을 찾다.
[7편] 부품 결함 검사, 3주에서 3일로 단축하는 디지털 트윈
[8편] 빅데이터로 미리 이상징후를 파악하는 스마트 팩토리
[9편] 이젠 알아서 작업대로 온다, 스마트 물류
[10편] 인공지능을 통한 품질 및 사고 예방
[11편] 스마트 팩토리 고도화로 가는 열쇠, Cloud와 Edge