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스마트 물류/팩토리

버추얼 팩토리(Virtual Factory), 제조 DX의 완성이자 혁신의 시작! #LG TECH CONFERENCE 2023

2023.04.07

디지털 트윈(Digital Twin)이란 현실 속 사물의 쌍둥이를 컴퓨터 안에 가상으로 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 시뮬레이션해 결과를 예측하는 기술입니다. 2002년 미국 미시간 대학교 마이클 그리브스(Michael Grieves) 박사가 제품생애주기관리(Product Life-Cycle Management)의 이상적 모델로 설명하면서 처음 등장했습니다. 2010년에는 미 항공우주국(NASA)이 우주 탐사 기술 개발 로드맵에 디지털 트윈을 활용했으며, GE(General Electric Company)가 엔진, 터빈 등의 제품에 디지털 트윈 모델을 적용하면서 제조 영역을 중심으로 해당 개념이 널리 보급됐습니다.

[그림 1] 디지털 트윈 컨셉 이미지 (출처: cmte.ieee.org / Mouser)

하지만 지속적인 운영 측면에서는 한계가 있었습니다. 제조 영역은 제품만이 아니라 설비, 사람, 프로세스 등의 개선을 통해 생산성 향상 및 비용을 절감해야 하기 때문인데요. 디지털 트윈에서 더 나아가 다양한 DX 기술이 활용된 ‘버추얼 팩토리(Virtual Factory)’가 제조 영역에 새로운 혁신을 일으키는 방안으로 떠오르고 있습니다. 이번 글에서는 버추얼 팩토리의 의미부터 새로운 가치 및 실제 활용 방안까지 알아보겠습니다.

스마트 팩토리 VS 버추얼 팩토리

미래 공장의 모습을 그릴 때 ‘스마트 팩토리’를 빼놓을 수 없는데요. 스마트 팩토리란 생산-운반-측정-검사-환경 설비의 데이터를 활용해 최적의 운영이 가능하고, 실시간 제어를 할 수 있는 공장입니다. 지금도 설비의 자동화, 운영 및 프로세스의 정보화, 데이터 기반의 지능화 활동을 통해 스마트 팩토리 실현을 위한 최적의 운영 조건을 찾고 있습니다.

버추얼 팩토리란 스마트 팩토리 구축을 위해 실 운영 데이터를 기반으로 최적 운영을 위한 운영 조건을 결정하고 제어할 수 있는 시스템 환경으로, 시뮬레이션, AI/빅데이터, 최적화 등의 다양한 기법을 활용하는 것을 의미합니다. 많은 사람들이 오해하는 것 중 하나가 스마트 팩토리의 다음 단계를 ‘버추얼 팩토리’라고 생각한다는 점입니다. 하지만 버추얼 팩토리는 스마트 팩토리를 빠르게 구현하기 위한 기술적 개념에 가깝습니다.

결론적으로 ‘스마트 팩토리’는 ‘현실 공장’과 ‘버추얼 팩토리’를 포괄하는 개념입니다. 스마트 팩토리는 가상화로 도출한 최적의 운영 조건이 적용된, 실시간 제어가 가능한 무인 자율형 현실 공장을 지향하는데요. 생산성을 향상하고 비용을 절감할 뿐만 아니라 안전한 근무 환경에서 지속적인 생산이 가능하게 됩니다.

[표 2] 스마트 팩토리의 개념

디지털 트윈 VS 버추얼 팩토리

일반적으로 스마트 팩토리는 AI/빅데이터 등 데이터 분석 기반의 지능화를 바탕으로 진행됐습니다. 학습 모델 기반의 운영 방안을 실제 양산에 빠르게 적용하기 위해서는 디지털 트윈을 통한 시뮬레이션 검증이 필요합니다.

디지털 트윈은 제품/설비에 대한 ‘개별 디지털 트윈’과 개별 디지털 트윈 간의 상호 관계를 고려한 ‘복합 디지털 트윈’으로 구분할 수 있습니다.

[그림 3] 디지털 트윈의 분류

버추얼 팩토리는 이 디지털 트윈 기술을 제조 영역에 적용한 공장인데요. 생산 설비, 검사/측정 장비, 반송, 제품/반제품, Tool 등과 같은 공장 구성 요소 간 상호작용에 따른 변화를 모델링하고 시뮬레이션 하는 ‘복합 디지털 트윈’입니다. 이와 같은 디지털 트윈은 ‘제조 Digital Twin’, ‘Digital Manufacturing’, ‘Factory Twin’ 등으로 불리기도 합니다.

이전에는 데이터 모델을 활용한 지능화 단계를 거쳐야만 스마트 팩토리를 구현할 수 있다고 생각했습니다. 그러나 버추얼 팩토리에서는 디지털 트윈 기반의 시뮬레이션 모델까지 확장 및 고민해야 원하는 목표를 달성할 수 있습니다

즉, 버추얼 팩토리는 복합 디지털 트윈 기반의 모델 상호 관계에서 AI/빅데이터 학습 모델을 연계해 기존 공장의 최적 운영 조건을 찾아내거나, 신규 및 변경이 필요한 공장의 시뮬레이션을 통해 개선점을 검증하고 최적의 조건을 찾아내는 과정입니다.

[표 4] 디지털 트윈 기술 발전 방향 (출처: 한국산업기술평가관리원)

버추얼 팩토리의 구축 절차 및 제공 가치

[표 5] 버추얼 팩토리 구축 절차

일반적으로 버추얼 팩토리의 구축은 고객뿐만 아니라 SI 기업에게도 많은 고민을 요구합니다. 먼저 막연한 기대를 바탕으로 명확한 목표 – 원인 분석, 가동률 향상, Capa(Capacity, 설비 또는 공정의 생산 능력) 검증, 품질 개선, 최적 운영 조건 탐색 등 – 없이 버추얼 팩토리를 구축한다면 경영층의 의사결정을 이끌어내기가 쉽지 않습니다. 또한 실 운영 데이터를 활용해 신뢰할 수 있는 데이터 및 시뮬레이션 모델을 만들지 못한다면 부정확한 예측과 검증으로 활용 효과가 떨어집니다. 마지막으로 지속적인 생산 운영 최적화를 위해서는 시스템화된 유지 보수 활동도 필요합니다.

그렇다면 버추얼 팩토리가 제공하는 가치는 무엇일까요?

[표 6] 가상 공장과 실제 공장 Data의 연동

1) 버추얼 팩토리는 디지털 트윈 모델과 실제 공장의 데이터를 연계해 다양한 사용자 그룹의 복합적인 문제에 대한 원인 분석, 최적의 운영안 등의 인사이트를 도출합니다.

2) 버추얼 팩토리는 과거 재현을 통해 데이터 기반 분석보다 훨씬 빠르게 문제 발생 원인을 파악합니다.

3) 버추얼 팩토리는 디지털 트윈 기반의 가시화를 통해 실시간 모니터링을 진행해 문제 발생 즉시 파악하고, 조치 가이드를 통해 사전에 대형 사고를 예방합니다.

4) 버추얼 팩토리는 예측 모델을 활용해 양산 적용 전, 사전 검증하고 발생할 수 있는 문제를 예측해 사고를 대비합니다.

이처럼 버추얼 팩토리는 현실 공장에서 생산성과 품질을 향상시킬 수 있는 새로운 대안이 될 수 있습니다.

LG CNS가 실현하는 버추얼 팩토리

LG CNS는 다양한 구축 사례를 기반으로 분석, 사전 예측, 가상 검증, 협업 등의 영역에서 버추얼 팩토리를 활용해 고객 가치를 발굴해 나가고 있습니다.

[그림 7] 가동률 개선과 공장 가동 대체의 예시

LG CNS는 버추얼 팩토리를 통해 실제 설비의 과거 동작 로그를 재현해 설비의 동작 이상을 찾아내고 개선점을 도출합니다. 또한 이에 대한 시뮬레이션을 통해 개선점을 검증합니다. 해당 과정에서 설비 Tact 타임(고객의 수요를 충족시키기 위해 요구되는 제품의 생산 속도)을 개선해 생산성을 향상시키기도 했습니다. 또한 수십 년간 축적된 공정 프로세스 데이터를 통해 시뮬레이션 모델을 제작하는데요. 반응 조건과 결과 데이터를 통해 품질 형상 모델을 예측하고 실제 반응을 가시화해 파일럿 공정 운영의 안전 및 환경 측면의 위험성을 최소화해 공장 가동을 대체하는 효과도 가져왔습니다.

[그림 8] 사전 검증과 양산 적용의 예시

버추얼 팩토리는 공정 변경이나 설비 개선 컨셉 설계를 위한 사전 검증에도 활용할 수 있습니다.실제로 LG CNS는 로봇 2대를 통해 생산하던 공정을 로봇과 면적을 절감했을 경우, 생산 Capa와 가동률에 이상이 없는지를 검증했는데요. 이를 통해 투자비 절감 효과를 경험할 수 있었습니다.

[그림 9] 조치 가이드와 이상 발생 제품 화면 예시

버추얼 팩토리는 최적 운영 조건을 도출해 생산성 및 품질 향상에 기여할 뿐만 아니라 3D 가시화를 통해 실제 현장 인력들의 Operation Excellence(운영 우수성)를 향상시킵니다. 특히 운영 경험이 부족한 인력들이 데이터 기반의 시스템을 통해 직관적인 판단을 하기 위해서는 적응 기간이 필요한데요. 이때 버추얼 팩토리를 활용하면, 디지털 트윈 기반의 가시화를 통해 실제 공장을 원하는 View로 볼 수 있고 다양한 지표를 필요한 위치에서 확인할 수 있어 직관적인 판단을 돕습니다. 또한 운영하면서 필요한 다양한 조치 방안(수동 배출 경로, 이상 발생 제품 가상 구분, 설비별 제품 이동 경로 등)을 손쉽게 확인할 수 있어 시스템을 통해 확인 및 판단하는 시간을 절감해 줍니다.

[그림 10] 가상 데이터 센터

마지막으로 버추얼 팩토리는 해외나 지방에 운영 인력 배치가 어렵거나 전문 인력을 상주시키기 어려운 경우 원격 통합 모니터링, 원격 협업을 통해 운영할 수 있도록 지원합니다.

이처럼 버추얼 팩토리는 우리가 생각하지 못했거나 고민했지만 구현하지 못했던 새로운 가치를 발견하고 제공할 수 있습니다. 아직은 데이터 기반의 예측 모델, 목적에 맞게 신뢰할 수 있는 다양한 시뮬레이션 모델의 개발이 필요한데요. 데이터와 시뮬레이션 모델의 연계를 통해 라인, 공정, 공장 규모의 완벽한 버추얼 팩토리를 완성하기에는 시간이 더 필요할 것입니다. 하지만 스마트 팩토리의 미래는 제조 DX의 완성인 버추얼 팩토리에 있고, 이를 통해 지속적인 제조 혁신을 이루어 나가야 합니다. 다양한 경험과 IT 전문성을 바탕으로 제조 DX를 선두하는 LG CNS에 많은 관심과 기대 부탁드립니다.

※ 위 원고는 LG TECH CONFERENCE 2023 강연 내용을 재구성한 것입니다.

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글 ㅣLG CNS Virtual Factory사업단 윤선화 단장

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