본 포스트에서는 4차 산업 혁명에 사용되는 기술들에 관하여 서술함. </br>
사물인터넷(IoT)
사물인터넷은 인터넷에 연결된 기기가 사람의 개입 없이도 상호간의 정보를 처리하고 인식하는 기술이다. 데이터의 생성 속도와 양이 증가함에 따라 사물인터넷이 활성화 되고 있고 이로 인해 데이터가 더 증가하는 순환이 발생하고 있다. 현재 1억개 이상의 사물 인터넷 센서가 설치되어 있으며 사람들은 핸드폰을 통해서 센서를 제어할 수 있다. 이와 더불어 Gartner의 10대 전략 기술에서는 Iot 를 활용하면 업무 환경을 개선하는 대표적 사례인 휴먼 증강을 이룰 수 있다고 주장한다. 사물 인터넷은 모든 사물이 고유한 이름을 가지며 사물들끼리는 같은 언어로 대화가 가능하다. 또한 소통 및 처리가 실시간으로 이루어진다는 특성이 있으며 각각의 사물이 인지 및 판단 능력을 보유해서 문제 발생 시 즉시 대응이 가능하다는 특징을 가진다. 이를 위해서는 자가진단 능력을 보유해야하며 이 때문에 어떤 이들은 사물인터넷이 하나의 생명체처럼 작동되어야 한다고 주장한다.
위와 같은 특징들 때문에 IoT는 스마트 팩토리에 적용될 수 밖에 없다. 스마트 팩토리는 데이터가 실시간으로 수집 분석되어 공장 내 모든 상황들이 기록되고 스스로 제어되는 공장을 말한다. 스마트 팩토리의 정의에서 확인할 수 있듯 IoT는 실시간으로 데이터가 축적되는 기술이기 때문에 이를 스마트 팩토리에 활용한다면 다양한 데이터를 쌓을 수 있고 팩토리 내에서 해당 데이터들을 분석 처리할 수 있게 된다. 스마트 팩토리는 낭비 프로세스의 흐름을 실시간으로 관리하고 흐름을 바꾸어 가면서 최적의 흐름을 판단하며 낭비 요소를 감축할 수 있다는 특징이 있다. 이를 위해서 다양한 센서들은 서로 상호 소통하며 자가 진단을 수행하게 된다. 문제가 발생한다면 실시간으로 흐름이 바뀌고 낭비 요소가 최소화될 수 있도록 흐름을 재조정하며 스마트 팩토리는 운영된다. 최근에는 데이터 과학과 인공지능을 결합하여 무인화와 지능화가 강조되고 있는 추세인데, 스마트 팩토리에 이어서 스마트 도시로의 확대에 대한 움직임이 보여지고 있다. 예를 들어 자동차를 생산해 내는 공장에는 소비자가 원하는 차종과 옵션에 대한 정보가 포함된 바코드를 인지하고 분담된 업무를 처리할 수 있는 로봇이 있다. 만약 1mm로 원자재를 가공해야한다면 원자재가 100mm이건 10mm이건 자동으로 이를 측정하고 로봇의 작동을 제어해서 원하는 결과값이 나올수 있도록 로봇 팔을 미세 조정할 수 있도록 한다.
3D Printing
3D printing은 CAD(Computer Aided Design)을 통해서 3차원 object를 만들 수 있는 기술이다. 기본적으로 3D 프린팅은 layer을 쌓아가면서 object를 생성하는데, 이 때문에 additive 제조라고 불리기도한다. 스마트 펙토리를 설계할 때 3D printing은 실제 공장의 모형판을 제작하여 전체적인 공장 모습을 형상화 할 수 있도록 돕는다. 즉 큰 비용을 들이지 않고 현실을 시뮬레이팅 함으로서 로봇이나 자재창고의 위치등을 다양한 방면에서 구상할 수 있도록 하여 공장 설계시 이점을 불러온다. 스마트 팩토리 속 부품으로 사용될 때에는 Iot 센서와 결합하여 고객이 원하는 제품을 만들 수 있다. 예를 들어 고객이 다른 공간에서 점토로 제품을 3D로 제조했다면 이를 공장에 옮겨와서 3D 스캐너로 스캔하여 3D 프린터로 제작할 수 있다.
Augmented Reality
Augmented Reality는 현실 세계의 interatctive 경험이라고 볼 수 있다. 즉 현실 세계에 가상 object들을 혼합하여 실시간으로 서비스를 제공하는 기술으로, 정확한 3D registration을 위해서 사용되기도 한다. 스마트 팩토리 설계시에는 추가되어야 하는 특정 로봇의 위치를 미리 체험하여 로봇의 사이즈와 공장의 여유 공간이 너무 복잡하지 않도록 공장을 구성할 수 있도록 돕는다. 혹은 공장 초기 설계시에는 전체적으로 어떤 위치에 어떤 로봇이 위치하고 통로의 넓이는 어느정도인지 그리고 전체적인 프로세스는 어떻게 흘러갈 수 있는지 텅빈 공장에서 시뮬레이팅 할 수 있다는 장점이 있다. 제품 생산 단계에서 AR는 고장난 로봇의 부품 위치를 실시간으로 시각적으로 가상과 현실을 혼합하여 확인할 수 있다는 장점을 불러오고 수리시 어떤 부품이 어떻게 교체되어야하는지도 직관적으로 보여줄 수 있다는 장점이 있다.
Mixed Reality, Metaverse
Metaverse는 Augmented reality와 virtual reality가 합쳐진 개념이다. 여기서 virtual reality는 SNS으로 볼 수 있다. 즉 metaverse는 현실 세계를 의미하는 universe와 추상을 의미하는 meta의 합성어로 3차원에 펼쳐지는 가상 세계를 의미한다. metaverse와 augmented reality의 차이점은 AR은 현실 세계에 가상적인 object를 합쳐서 보여주는 기술인데에 반해 metaverse 은 현실과 가상을 통합해서 새로운 환경을 만드는데에 있다. 즉 MR은 새로운 장치를 기반으로 현실과 가상의 상호작용을 꾀한다. meataverse를 스마트 팩토리 설계시에 사용하는 한가지의 예시는 다음과 같다. 공장 설계를 부탁한 A가 Metaverse 공간에 접속해서 원하는 로봇을 공장속 원하는 위치에 위치하게 한다. 화면에 해당 로봇을 구입할 것인지에 대한 안내문이 뜨고, 만약 A가 결제를 한다면 해당 로봇이 며칠 내에 공장에 도착하게 된다. 로봇을 구입하기 전 A는 원하는 로봇의 크기와 위치를 미리 확인할 수 있으며 전체적인 공장의 설계를 간접 체험할 수 있다. 또한 공장의 workflow 또한 미리 체험 가능하며 metaverse에서 추천하는 공장 동작 시스템 또한 받아볼 수 있다. 참고자료 : [https://www.youtube.com/watch?v=H2e09ou5olE](https://www.youtube.com/watch?v=H2e09ou5olE) [https://arpost.co/2022/07/23/industrial-metaverse-factory-of-the-future/](https://arpost.co/2022/07/23/industrial-metaverse-factory-of-the-future/)
Block chain and NFT
Block chain은 정보 확산 속도를 정보 왜곡 속도 보다 빠르게 해서 정보의 왜곡을 최소화한 기술이며 탈중앙화된 분산 네트워크를 통해서 정보를 안전하게 기록하고 관리하고자 한다. 해당 기술은 자산 추적,주요 거래 내역 저장, 빅데이터 전송 관리 등에 사용될 수 있다. NFT는 토큰의 일종으로 디지털 속에서 사용될 수 있는 금화를 이야기한다. 블록체인을 통해서 NFT를 구현할 수 있는데 이는 NFT의 특성상 자산의 추적과 안정성이 보장되어야 하기 때문이다. 이는 NFT를 사용하는 사람들로 하여금 신뢰를 주기 위함도 있지만 전체적인 자금 흐름을 관리하기 위함도 있다. 예를 들어 mz세대가 좋아하는 제페토라는 어플을 보면, 해당 메타버스 속에서 소비자가 원하는 메타버스 속 의상이나 헤어스타일 등을 NFT로 구매가능하다. 스마트 펙토리 설계시에는 Block chain을 통해서 대규모 빅데이터 전송 관리를 가능하게 하여 IoT에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 안전하게 관리할 수 있다. 또한, 스마트 팩토리 설계시에는 NFT를 사용해서 Mixed Reality 설명의 예시에서와 같이 원하는 로봇을 구매할 수 있다. 혹은 스마트 팩토리에서 생산된 제품의 안정성이나 진품여부를 NFT로 표현하여 저장 및 관리할 수 있다. 만약 블록체인을 통한 NFT의 안정성이 보장되지 않는다면 NFT를 사용한 신뢰 보증에 사람들은 의구심을 표할 것이기 때문에 스마트 팩토리에 적용되는 블록체인은 안정성에 초점을 두어야한다.
Digital twin and digital thread
Digital twin이란 물리적인 개체나 공정을 실시간 디지털로 표현하는 것이다. 즉 물리적인 시스템을 통해서 현실 동작을 시뮬레이션 할 수 있는 기술을 일컫는다. 물리적인 개체의 digital twin은 digital thread(디지털 트윈을 위한 가장 하위에 있는 설계나 spectfication)에 의존적이다. 이는 디지털 스레드는 디지털 트윈에게 정보를 제공해 주기도 하는데, 디지털 트윈의 정확성은 디지털 스레드로 인해서 변동될 수 있기 때문이다. 예를 들어 텀블러 제조 설비에서 각각의 로봇들은 의사결정 component system C에 저장된 데이터들이 디지털 스레드라면 각각의 robot에 해당하는 component system이 디지털 트윈이 된다. 스마트 팩토리 설계시 디지털 트윈과 스레드는 다음과 같이 사용될 수 있다. 스마트 팩토리 속 로봇의 위치를 메타버스를 통해서 구상한 뒤 해당 로봇들이 시뮬레이션 된다면 어떤 workflow를 가질지 확인하고 싶어질 수 있다. 이럴 경우 메타 버스 속에 가상의 로봇들을 설치하고 해당 로봇들을 디지털 트윈이라고 가정한다. 디지털 트윈을 통해서 얻은 정보들을 디지털 스레드라고 하고 이를 반영해서 디지털 트윈은 전체적인 workflow를 가상 시뮬레이팅 한다. 이로서 공장 설계자는 전체적인 에너지 효율과 각 시스템간의 연동효율 등을 공장 설계시에 알 수 있게 된다.
Bigdata
빅데이터는 단어 뜻 그대로 엄청나게 많은 양의 데이터를 일컫는다. 최근 공장에서는 빅데이터 분석법을 공급사슬 관리에서 가장 중요한 혁신 기법으로 고려하고 있다. 이는, 스마트 팩토리와 IoT가 활성화 됨에 따라 공장의 내외부에서 아주 많은 양의 고객 데이터 및 장치 데이터가 생산되고 잇기 때문이다. 또한 빅데이터 분석법을 통해서 예측 모델을 수립하기도 하며 고객의 수요를 예측하거나 로봇의 생명 주기를 예측하기도 한다. 더 나아가서 채찍효과를 줄이거나 효율적인 운영사슬을 공급하기 위해서는 정보의 공유가 중요한데, 따라서 핵심 프로세스를 IT 기반으로 자동화하고 발생하는 정보들을 다 기록해서 빅데이터로 관리하기도 한다. 이는 스마트 팩토리의 지향점이 필요한 경우에 프로세스의 순서를 바꾸거나 상황에 맞게 생산량을 자동으로 조절하는 데에 있는데 이 모든 프로세스를 인공지능의 개념으로 넓히기 위해서는 빅데이터의 존재가 필수불가결 하기 때문이다. 스마트팩토리의 설계에 빅데이터를 사용하는 방법은 과거 스마트팩토리의 설계시 발생했던 데이터를 기반으로 새로 생성할 스마트 팩토리에 들어갈 모든 비용을 예측할 수 있게 된다. 더 나아가서 공장의 크기가 달라졌을 때 발생하는 비용을 그냥 수치적으로(비율적으로) 계산하지 않고 인공지능을 사용해서 유동적으로 비용을 산출해낼 수 있다. 빅데이터를 사용하여 이렇게 비용을 예측할 경우 인간의 개입이 최소화되기 때문에 인간으로 하여금 발생하는 비용이 감소될 수 있다는 이익을 가지고 온다.
Platform
플랫폼은 일종의 환경이라고 볼 수 있다. 전통적인 비즈니스는 기업이 모든 것을 관리하였지만 요즘은 고객의 소요가 너무 많아져서 기업은 플랫폼을 통해서 고객에게 환경을 제공해 준다. 즉 플랫폼은 정보와 객체 그리고 사용자들이 스스로 가치를 만드는 것으로 볼 수 있다. Mizuho research 기업의 디지털 혁신 방향에는 비즈니스 모델의 고도화를 이야기할 때 데이터 플랫폼 활용 서비스 제공과 데이터 플랫폼을 통한 항공 서비스를 확장하며 가치사슬의 변화를 꾀할 수 있다는 내용이 포함되어 있다. 이렇듯 플랫폼을 통해서도 기업은 가치사슬을 변경시킬 수 있다. 또한 IoT가 활성화 됨에 따라서 IoT기반 서비스를 제공하는 플랫폼이 제공되고 있는데, 이는 단순 설비 중심에서 통합서비스 즉 Paas나 Saas로 변화되어 왔음을 의미한다. 스마트 팩토리 설계시 플랫폼을 이용할 수 있는 방안 또한 여기에 있다. 기업은 플랫폼을 통해서 전체적인 공장의 흐름을 공유할 수 있으며 다양한 설비의 가격을 비교할 수 있다. 즉 다양한 분야의 공장의 설계자들은 하나의 플랫폼을 통해서 다양한 정보를 얻을 수 있으며 이로써 미래에 발생할 비용을 예측할 수 있고 공장 설계에 대한 인사이트를 얻을 수 있게 된다.
Clouding Computing Service
클라우드 컴퓨팅 서비스는 네트워크 상에 존재하는 가상의 하드웨어나 소프트웨어 서비스를 일컫는다. SaaS, LaaS, PaaS으로 구분될 수 있으며 플랫폼화의 핵심이 클라우드 컴퓨팅 서비스라고 보아도 무방하다. 이는 단순 설비 중심인 Laas에서 통합 서비스(Paas, Saas)로 진화하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅 서비스가 필요하기 때문이다. 가트너의 research에 따르면 클라우드 컴퓨팅은 중앙 집중화, 표준화의 1단계에서 비즈니스 자동화 플랫폼인 5단계까지 발전되어 왔으며 5단계의 비즈니스 자동화 플렛폼에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스 안에서 모든 작업이 끝날 수 있다. 즉 사람은 결과만 보고 전략만 짤 수 있도록 클라우드 컴퓨팅 서비스가 도와주는 단계이다. 특히 강화 엣지나 자율성을 가진 엣지를 관리할 때는 사용자의 데이터를 안전하고 빠르게 관리하기 위해서 사용자가 사용하는 디바이스에서 인접한 곳에서 데이터를 기본적으로 처리하고 클라우드로 이송하여 데이터를 관리할 수 있다. 스마트 팩토리 설계시에는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용해서 모든 데이터를 관리할 수 있으며 메타버스 등에서 발생한 데이터들을 기반으로 다양한 상황에서 발생될 비용을 예측하여 공장 설계자에게 제공할 수 있다. 이렇게 되면 공장 설계자는 엄청난 노력 없이도 공장에서 발생할 혹은 발생된 데이터들을 관리하고 미래에 발생할 비용을 예측하여 전략을 짤 수 있게 된다.