스마트 팩토리는 첨단 기술을 활용해 데이터를 분석하고, 자동화된 공정을 구동하며, 운영 과정에서 지속적으로 학습하는 사이버-물리 시스템입니다.

스마트 팩토리 개요

이름 그대로 스마트 팩토리는 ‘스마트’합니다. 기계, 통신 메커니즘, 그리고 컴퓨팅 파워가 서로 연결된 네트워크로 구성된 스마트 팩토리는 인공지능(AI)과 머신러닝 같은 첨단 기술을 활용해 데이터를 분석하고, 자동화된 공정을 수행하며, 운영 과정에서 지속적으로 학습하는 사이버-물리 시스템입니다.

스마트 팩토리와 스마트 제조는 ‘인더스트리 4.0(Industry 4.0)’, 즉 ‘제4차 산업혁명’으로 알려진 기술적 전환의 일부입니다. 앞선 세 차례의 산업혁명은 우리가 일하고 제품을 생산하는 방식을 완전히 바꿔 놓은 혁신적 신기술에서 출발했습니다. 대표적으로 증기기관, 조립 라인, 그리고 컴퓨터의 힘이 그것입니다. 오늘날 네 번째 혁명은 디지털 전환과 지능형 자동화에 의해 추진되고 있습니다.

변화하는 세상을 위한 스마트 팩토리

지난 몇 년 동안, 2020년대에 경쟁력과 회복탄력성(resilience)을 확보하려는 공급망 및 제조 운영에 있어 디지털 전환이 더 이상 선택이 아니라 긴급한 우선과제라는 점이 경영진에게 점점 더 분명해졌습니다. 팬데믹은 글로벌 공급망의 취약점과 산업 전반의 리스크를 더욱 노출시켰고, 여러 매체들은 코로나19가 전통적 공급망과 제조 생태계의 한계를 드러냈으며, 완전한 디지털 기반의 더 민첩하고 유연한 해결책으로의 전환이 필요하다는 취지로 이를 재차 강조했습니다.

소비자 기대 또한 스마트 팩토리 기술과 ‘미래형 공장(factory of the future)’의 발전을 가속하고 있습니다. 이른바 아마존 효과(Amazon Effect) 로 불리는 현상으로, ‘익일 배송(다음날 배송)’에 대한 수요가 꾸준하면서도 빠르게 증가해 왔습니다. 그 결과 전자상거래 기업들은 아마존 수준의 속도와 효율에 맞추라는 압박을 지속적으로 받아 왔고, 소비자 기대가 쉽게 낮아질 조짐도 뚜렷하지 않다는 분석이 이어졌습니다. 이러한 흐름은 스마트 팩토리 기술에 대한 수요를 끌어올리는 주요 요인으로 작용했는데, 노후한 시스템만으로는 물류·창고 운영이 요구하는 규모와 처리 역량을 따라가기 어렵기 때문입니다.

제조업체와 공급망 관리자는 해외 파트너에 대한 의존도를 줄이려는 과정에서도 추가적인 리스크와 운영 차질에 직면합니다. 주문형 제조(on-demand manufacturing)나 가상 재고(virtual inventories) 같은 스마트 팩토리 솔루션은 해외 공급업체 및 제조사 의존을 분명 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 다만, 특정 국가로 제조를 되돌리는(re-shoring) 일은 말처럼 쉽지 않다는 지적도 있습니다. 제조는 이미 특정 공정에 특화된 전문업체와 하청 구조에 깊이 의존하고 있으며, 그 전문업체들조차 또 다른 다수의 협력사에 의존합니다. 또한 철광석이나 리튬 같은 자원이 특정 지역에 집중되어 있듯, 전문 역량 역시 특정 지역에 집중되어 있어 지역 간 의존 구조가 쉽게 해소되지 않습니다. 국내 생산 확대가 비용과 공급망 리스크를 낮출 수는 있지만, 해외 파트너의 필요를 완전히 없애거나 공급망 연결 고리의 총수를 반드시 줄인다고 보기도 어렵습니다. 따라서 효율성과 가시성(visibility)을 최적화하기 위한 디지털 공장 기술의 구축은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.

스마트 팩토리는 어떻게 작동하나요?

우리는 종종 자동화 공정을 스마트 팩토리의 고유한 특징처럼 이야기하지만, 사실 제조 현장에서 자동화와 로보틱스는 수십 년 전부터 사용되어 왔습니다. 많은 전통적 공장들도 바코드 스캐너, 카메라, 디지털화된 생산 장비 등 자동화 장치를 운영의 여러 단계에서 활용합니다. 그러나 핵심 차이는 연결성입니다. 전통 공장에서는 이러한 장치들이 서로 유기적으로 연결되어 있지 않으며, 사람·자산·데이터 관리 시스템이 서로 분리된 채로 운영됩니다. 그 결과, 현장은 지속적으로 수작업 조정과 통합이 필요합니다.

스마트 디지털 팩토리는 기계, 사람, 빅데이터(Big Data)를 하나의 디지털로 연결된 생태계로 통합함으로써 작동합니다. 스마트 팩토리는 데이터를 수집하고 분석하는 데 그치지 않고, 경험을 통해 학습합니다. 다양한 데이터 세트를 해석해 인사이트를 도출하고, 추세와 사건을 예측하며, 스마트 제조 워크플로와 자동화 공정을 추천하고 실행할 수 있습니다. 또한 스스로 오류를 수정하고 최적화하는 방식으로 지속적인 절차 개선을 수행합니다. 즉, 스마트 팩토리는 (사람과 함께) 더욱 회복탄력적이고, 생산성이 높으며, 안전한 운영을 가능하게 하도록 스스로를 발전시킬 수 있습니다.

스마트 팩토리의 구조

스마트 팩토리의 기본 구조는 크게 다음 세 단계로 요약할 수 있습니다:

(다음 문장이 원문에서 이어지는 부분이라, 3단계 목록이 뒤에 더 있으면 보내주시면 그 부분까지 깔끔하게 이어서 번역해드릴게요.)

1. 데이터 수집(Data acquisition): 인공지능과 현대적 데이터베이스 기술은 기업 전반, 공급망, 그리고 외부 환경(전 세계)에서 발생하는 서로 다른 형태의 유용한 데이터들을 선별(큐레이션)하고 수집할 수 있게 해줍니다. 센서와 게이트웨이를 통해 산업용 사물인터넷(IIoT)은 연결된 기계가 데이터를 시스템으로 모으도록 합니다. 또한 다양한 데이터 포털을 통해 AI 기반 시스템은 성과, 시장 동향, 물류 등 잠재적으로 관련될 수 있는 모든 출처의 데이터 세트를 취합할 수 있습니다.
2. 데이터 분석(Data analysis): 머신러닝과 지능형 비즈니스 시스템은 고급 분석과 현대적 데이터 관리 솔루션을 활용해 수집된 이질적인 데이터를 해석하고 의미를 도출합니다. IIoT 센서는 기계의 수리나 정비가 필요한 시점을 경고할 수 있습니다. 시장 및 운영 데이터는 기회와 위험을 포착하기 위해 통합·분석될 수 있습니다. 워크플로 효율성은 시간의 흐름에 따라 연구되어 성능을 최적화하고 필요 시 자동으로 보정(auto-correct)할 수 있습니다. 실제로 비교·분석 가능한 데이터 세트의 조합은 거의 무한에 가깝기 때문에, 디지털 공장 최적화와 공급망 수요 예측을 위한 인사이트를 다양한 방식으로 제공할 수 있습니다.
3. 지능형 공장 자동화(Intelligent factory automation): 데이터 수집과 분석이 이루어진 뒤에는 워크플로가 수립되고, 시스템 내 기계와 장치로 작업 지시가 전달됩니다. 이러한 장치들은 공장 내부(물리적 공장 공간)뿐 아니라, 공급망의 물류 또는 제조 단계처럼 멀리 떨어진 연결 고리에도 존재할 수 있습니다. 스마트 워크플로와 공정은 지속적으로 모니터링되고 최적화됩니다. 예를 들어 뉴스에서 특정 제품의 수요 급증이 예상된다는 보도가 나오면, 3D 프린터 워크플로에 해당 품목의 생산 우선순위를 높여 생산을 확대하도록 지시할 수 있습니다. 또 원자재 배송이 지연될 경우에는 재고 버퍼를 가동해 운영 차질이 발생하지 않도록 조정할 수 있습니다.

스마트 팩토리의 이점(Benefits of a smart factory)

많은 기업들은 수십 년 동안 거의 변하지 않은 공급망 운영과 시스템에 의존해 왔습니다. 그러나 소비자 기대치와 경제적 불확실성이 역대 최고 수준으로 높아진 지금, 공급망 관리자는 측정 가능하고 의미 있는 효과를 빠르게 가져올 수 있는 솔루션이 필요합니다. Forbes에 따르면, 2017년에는 제조업체의 **43%**만이 스마트 팩토리 이니셔티브를 진행 중이었지만, 2019년에는 그 비율이 **68%**로 증가했습니다. 디지털 전환과 스마트 팩토리 솔루션에 투자하는 기업은 다음과 같은 상당한 비즈니스 효과를 기대할 수 있습니다. 예를 들어:

• 생산성과 효율성 (Productivity & efficiency) 제조업은 오랫동안 “사후 대응”에 의존해 왔습니다. 즉, 이미 발생한 사건이나 추세를 확인한 뒤 뒤늦게 방향을 수정하는 방식입니다. 스마트 팩토리 기술은 이런 반응형 운영의 필요를 줄이고, 공급망 관리를 더 탄력적이고 신속하게 대응하는 체계로 전환하도록 설계되었습니다. 예측 분석과 빅데이터 분석을 통해 최적의 공정을 찾아 적용할 수 있으며, 대표적으로 적시(JIT) 재고 운영, 정확한 수요 예측, 출시 속도 향상 같은 효율 개선 효과가 나타납니다. 또한 디지털 인사이트가 더해지면서 현장 인력도 작업을 더 간결하게 정리해 전체 운영 생산성이 높아집니다. 일부 연구에서는 스마트 팩토리 도입 후 생산량, 설비 가동률, 노동 생산성 등에서 최대 약 12% 개선이 보고되었고, 장기적으로는 전통 공장 대비 순 노동 생산성이 더 크게 앞설 가능성도 제시됩니다.
• 지속가능성과 안전 (Sustainability & safety) 소비자들은 사회적·환경적으로 책임 있는 방식으로 조달·생산된 제품이라면 조금 더 비싸더라도 구매하려는 경향이 커지고 있습니다. 스마트 팩토리 기술은 기업이 친환경적이고 안전하며 책임 있는 제조 방식을 찾고 실행하기 쉽게 만들어 줍니다. 예를 들어 블록체인이나 RFID 센서 같은 디지털 기술은 공급망의 먼 단계까지 포함해 원자재와 부품의 출처 추적(프로비넌스)과 품질 관리를 더욱 신뢰성 있게 지원할 수 있습니다. 또한 로봇과 자동화 장비는 작업자의 위험 노출을 줄여 산업재해를 예방하는 데 도움을 줄 수 있으며, 일부 기관 보고에서는 자동화가 주요 사고 원인의 상당 부분을 줄이거나 제거하는 데 기여할 수 있다고 언급합니다.
• 제품 품질과 고객 경험 (Product quality & customer experience) 전통적 제조에서는 공급망 하위 단계(2·3차 협력사 등)로 지시가 내려가면서 정보가 왜곡되거나 누락되어, 요구사항이 정확히 반영되지 않는 문제가 자주 발생했습니다. 반면 스마트 팩토리는 클라우드 기반 연결성과 엔드투엔드 가시성 덕분에 제조 전 과정의 모든 단계가 실시간 인사이트와 권고사항을 공유할 수 있습니다. 또한 빠른 커스터마이징과 트렌드 변화에 대한 신속한 대응이 가능해 제품이 고객 요구에 더 잘 맞춰집니다. 시스템 데이터의 고급 분석은 약점이나 개선 포인트를 빠르게 찾아내어, 결과적으로 시장 경쟁력 강화, 리뷰 개선, 반품·리콜 같은 비용성 이슈 감소로 이어질 수 있습니다.

스마트 팩토리 기술

스마트 팩토리 기술은 매우 높은 민첩성을 갖추고 있습니다. 기업 내에서 디지털 전환 이니셔티브가 본격화될수록, 필요에 따라 확장하고 수정하며 적응할 수 있는 가능성은 거의 무한에 가깝습니다.

• 클라우드 연결성(Cloud connectivity): 퍼블릭/프라이빗/하이브리드 등 형태가 무엇이든, 클라우드는 스마트 팩토리 전반에서 데이터와 정보가 흐르는 “통로” 역할을 합니다. 전사적·글로벌 클라우드 연결을 통해 각 부서는 실시간 데이터로 운영되며, 공급망 내 연결된 자산과 시스템을 즉시 가시화할 수 있습니다.
• 인공지능(Artificial intelligence): 통합 AI를 활용하는 운영 시스템은 서로 다른 형태의 데이터를 빠르고 유연하게 수집·분석할 뿐 아니라, 실시간 인사이트와 상황 대응형 권고까지 제공합니다. 스마트 팩토리의 자동화 공정과 지능형 시스템은 AI에 의해 지속적으로 개선·최적화됩니다.
• 머신러닝(Machine learning): 머신러닝이 스마트 팩토리에 제공하는 핵심 가치는 고도화된 예지보전(예측 유지보수) 역량입니다. 제조 공정을 모니터링하고 분석해 고장 전에 경보를 발송할 수 있으며, 상황에 따라 자동 정비가 수행되거나 필요 시 사람의 개입을 권고할 수 있습니다.
• 빅데이터(Big Data): 방대한 데이터 세트는 스마트 팩토리에서 예측·고급 분석을 가능하게 합니다. 기업들은 빅데이터의 전략적 가치를 오래전부터 이해해 왔지만, 최근까지는 이를 의미 있게 활용할 시스템이 부족한 경우가 많았습니다. 공급망과 스마트 팩토리의 디지털 전환은 빅데이터 인사이트를 기반으로 최적화와 혁신을 추진할 여지를 크게 넓혔습니다.
• 산업용 사물인터넷(IIoT): 장치와 기계에 고유 식별자와 디지털 데이터 송수신 기능이 부여되면, 이들이 연결되어 IIoT 네트워크를 이룹니다. 최신 설비는 이미 디지털 인터페이스를 갖추고 있을 수 있고, 수십 년 된 아날로그 장비도 IIoT 게이트웨이를 장착해 연결할 수 있습니다. 장치가 보내는 데이터는 상태·활동을 보고하고, 장치로 보내는 데이터는 동작과 워크플로를 제어·자동화합니다.
• 디지털 트윈(Digital twins): 설비나 시스템의 정확한 가상 복제본이 디지털 트윈입니다. 실제 운영 위험을 최소화한 채 혁신과 실험을 극대화할 수 있습니다. 가상 환경에서 한계까지 테스트하거나 다양한 방식으로 재구성하고, 기존 시스템과의 호환성도 검증할 수 있어 물리적 자원 낭비와 리스크를 줄입니다.
• 적층 제조(Additive printing, 3D 프린팅): 3D 프린팅은 스마트 팩토리가 주문형 생산(on-demand manufacturing) 을 지능형 자동화로 수행하도록 돕습니다. 공급망 교란이나 갑작스러운 수요 급증 상황에서 특히 중요하며, 평상시에도 가상 재고(virtual inventory) 개념과 결합하면 적시 생산(JIT) 을 통해 낭비와 리스크를 낮출 수 있습니다.
• 가상현실(VR)·증강현실(AR): VR/AR 웨어러블은 환경 조건, 재고 수준, 공정 상태, 조립 오류 데이터, 가동률, 처리량 같은 지표를 사용자의 시야/동선 맥락에 맞춰 보여줄 수 있습니다. 몰입형 경험을 통해 사용자는 다양한 위치·시점의 실시간 데이터를 겹쳐 보며, 공장 상태를 더 직관적이고 막힘없이 파악할 수 있습니다.
• 블록체인(Blockchain): 스마트 팩토리 기술이 발전하는 만큼 보안 솔루션도 함께 고도화되고 있습니다. 블록체인은 공급망에서 공급업체와의 스마트 계약, 제품의 출처 추적, 운송·취급 이력 관리 등에 활용될 수 있습니다. 특히 스마트 팩토리에서는 연결된 자산·기계에 대한 접근 권한 관리와 기록의 무결성을 강화해 시스템 보안과 데이터 신뢰성을 높이는 데 유용합니다.
• 현대적 데이터베이스(Modern database): 인메모리 데이터베이스와 현대적 ERP는 인더스트리 4.0 및 스마트 팩토리/지능형 공급망 솔루션의 “두뇌”에 해당합니다. 반면 기존 디스크 기반 레거시 DB는 스마트 팩토리와 현대 공급망 운영에 필요한 복잡한 데이터 관리·분석 기능을 감당하기 위해 종종 한계 이상으로 부담을 받게 됩니다.

스마트 팩토리 전환 달성하기 (Achieving smart factory transformation)

2020년은 전 세계 기업들에게 막대한 혼란과 운영 리스크를 가져온 해였습니다. COVID-19 이전, 2019년 딜로이트(Deloitte)가 제조업 분야의 고위 임원 600여 명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 86%는 향후 5년 내에 “스마트 팩토리 이니셔티브가 제조 경쟁력의 핵심 동력이 될 것”이라고 보았습니다. 오늘날 그 어느 때보다, 혁신과 경쟁을 결심한 기업들에게 디지털 전환과 공급망 현대화는 장기 목표에서 긴급하고 즉각적인 우선과제로 바뀌었습니다.

스마트 팩토리 전환을 어떻게 시작할지는 현재의 위치(현 수준)와 비즈니스에 가장 중요한 프로세스가 무엇인지에 따라 달라집니다. 초기 시스템 감사(진단) 는 기존 프로세스, 자산, 비즈니스 시스템을 분석하고 현황을 파악하는 데 도움이 됩니다. 워크플로와 제조 공정을 자동화하기 전에, 먼저 지금의 모습이 어떤지부터 평가해야 합니다.

디지털 전환 여정의 출발점에서는, 스마트 팩토리의 “스마트함”이 고도화된 데이터 분석과 데이터 관리 역량에서 나온다는 점도 기억하는 것이 중요합니다. 현대적 데이터베이스와 견고한 ERP 시스템은 스마트 팩토리의 두뇌에 해당하며, 시스템을 구동하는 고급 기능을 뒷받침합니다. 마트 팩토리 전환의 성공을 좌우하는 중요한 요인 중 하나는, 기존 비즈니스 시스템이 빅데이터를 관리하고 AI, 머신러닝, 고급 분석(advanced analytics) 같은 기술을 통합할 수 있는 역량을 갖추고 있는지 여부입니다.

마지막으로, 스마트 팩토리 전환의 큰 장점 중 하나는 효과를 내려면 한 번에 모든 것을 할 필요가 없다는 점입니다. 또한 기존 비즈니스 활동을 중단하거나 멈출 필요도 없습니다. 기업이 디지털 시스템을 현대화하고 최적화하기 위해 취하는 모든 이니셔티브는 완전 통합형 스마트 팩토리에 한 걸음 더 다가가게 합니다. 더 나아가 스마트 팩토리 기술은 그 특성상 데이터를 수집하고 분석하므로, 새로운 디지털 기술의 영향과 ROI(투자수익률)는 설치 순간부터 측정하고 평가할 수 있습니다.

출처(Resources): SAP