스마트팩토리(공장) 도입 후 애로 사항과 실패 사례

수많은 회사에서 스마트 공장 도입에 많은 투자와 인력이 투입되고 있다. 말그대로 스마트 팩토리의 열풍이다.

 

하지만 이미 도입한 업체에서 얼마나 많은 시행 착오를 겪었는지, 도입 후 무슨 문제에 직면했는지는 그 어떤 스마트 팩토리 솔루션 업체도 알려줄리 없다.

 

 

더군다나 정부기관 산하의 스마트 공장 추진 공단에서도 장미빛 청사진만 알려 줄 뿐이다.

 

 

회사 경영진의 과감한 투자에 도입한 스마트 공장 시스템이 채 1,2년도 못되어 빚 좋은 개살구로 전략해 천덕꾸러기 취급을 받고 있다는 사실을 이야기 해주는 곳은 없다.

 

아래 통계청 자료를 통해 스마트 공장 도입 후 문제점을 바탕으로 올라는 스마트 공장 올바른 정의를 알아보자.

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목차 

 

스마트공장 도입 문제점

1. 스마트 공장 도입 후 문제점

2. 도입 후 문제점 상세

3. 원인 분석

4. 결론

 

스마트공장 고도화

1. 스마트 공장 고도화 방법

2. 스마트 공장의 이해와 글로벌 동향

3. 스마트 공장 품질 & 생산성 향상

4. 스마트 공장 품질 & 생산성 향상

5. 중소기업  스마트 공장 도입

 

 

 

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중소기업 스마트공장 도입 문제점

 

 

1. 스마트 공장 도입 후 문제점

## 통계청 자료 바로 가기

• 중소기업정보화수준조사:스마트공장 도입기업의 스마트공장 도입 후 애로 사항

 

- 구축된 시스템의 결함, 불안정 - 33%,

- 기대한 업무개선 효과 부재  - 15%

- 적용 과정 시 필요한 개선 및 유지보수 어려움   - 12%

- 필요한 교육, 업무개선 등 관련된 추가 업무가 많고 복잡함 -  9%

- 기존 업무 시스템과 잘 맞지 않아 적용이 어려움 -  9%

- 운영 및 관리 인력 부족  - 7%

- 관리자-직원의 인식 부족으로 소극적 참여  - 5%

 

 

2. 도입 후 문제점 상세

결과에 대해 어떤 결론과 문제점이 보이는가 ?

자격 미달의 솔루션 업체의 난립과 그들의 상술에 속아 과다 투자 ?

정부 산하 기관의 올바른 판단 오류와 무책임?

 

본 글에서는 그 관련성에 이야기하자는 것이 아니다. 과연 그것만의 문제인가 ?

 

통계 결과를 두고 스마트 공장 추진한 우리 회사 담당자에게 물어보라.

과연 솔루션 업체에 제공된 회사의 운영 프로세스와 작업 절차에 관해 양질의 데이터가 제공 되었는지, 

또한 생산, 설계, 영업 데이터 수집 과정이 투명하고 정확한지, 작업자 운영 교육에 문제점은 없는지,

경영진의 적극적인 지원과 참여가 있었는지.

 

다시 한번 설문 조사 결과로 돌아가 보자

- 구축된 시스템의 결함, 불안정 - 33%,

- 기대한 업무개선 효과 부재  - 15%

- 필요한 교육, 업무개선 등 관련된 추가 업무가 많고 복잡함 -  9%

- 기존 업무 시스템과 잘 맞지 않아 적용이 어려움 - 9%  

전체 응답 중 66% 의 결과는 Garbage in, garbage out   [ 위키 백과 ] 인 것을 부정할 수 있는가? 

Garbage in, garbage out :(컴퓨터에) 무가치한 데이터를 넣으면 무가치한 결과가 나온다. 

 

그 어떤 시스템이라도 모든 업체의 운영 시스템과 꼭 맞는 솔루션은 존재하지 않는다.

새로 산 기성복 정장이 입을수록 몸에 딱 맞아 들어가듯이 일정 시간의 시행착오를 거쳐 우리 회사 시스템에 맞게 돌아가기 마련이다.

그러나 2~3년이 지나도 시스템 결함/효과 부재/업무 가중/시스템 괴리가 발생한다면 우리회사 스마트 공장 도입 목적을 처음 부터 다시 생각해 봐야 한다.

단언컨데 첫 단추가 이미 잘못 꿰어진 것이다.

 

 

 

3. 원인 분석

스마트 공장 도입을 실패 혹은 방치되는 회사의 공통되는 특성은 아래 스마트 공장의 본연의 의미를 망각한 것이다

    

1. 스마트 공장은 자동화가 아니라 데이터화 과정이다

 비싼 설비, 고액의 시스템과 그것을 위한 유지보수비 투입이 스마트 공장 구축이 아니다.

 아날로그 정로를 디지털 정보로 변환하여 빅데이터를 구축해 반복 학습을 통한 인공지능화 과정을 만드는 것이다.

 

2. 생산 현장의 다양한 데이터를 실시간 수집, 가공, 정보 전달로 의사 결정에 도움을 주는 과정이다

 운영 프로세스와 작업 절차의 자동화로 운영을 간소화하며, 다양한 고객 요구 충족을 위해 서비스와 고객 맞춤형 제품을 제공하는 설비와 시스템 구축 , 고객을 위한 가치 창조 달성이다. 

 다시말해 자동화를 통한 설비 및 시스템 도입을 통한 투자 우선으로 기초 데이터 미수립, 사용자 교육 부재 시 실패할 가능성이 높다

 

 

 

4. 결론

 스마트 공장이 생산성 100% 향상, 불량률 0%, 재고 감소 100% 를 당장 달성해줄 것 같은가 ?

그럼 제조업을 버리고 공상 만화를 그리는 편이 낫다 

 

스마트 공장을 도입하려는가? 혹은 도입한 시스템이 애물단지인가 ?

다시한번 우리 회사의 스마트 공장 정의에 대해 스스로 자문해 보길 바란다

 

스마트 공장은 자동화가 아니라 데이터화 과정이며, 생산 현장의 다양한 데이터를 실시간 수집, 가공, 정보 전달로 의사 결정에 도움을 주는 과정으로서 그 기능을 하는 것이다.

 

 

 

중소기업 스마트공장 고도화

 

1. 스마트 공장 고도화 방법 

 

객관적인 스마트 공장 진단 프로그램을 이용하여

공장의 미래 제조 경쟁력 강화를 위한 구체적인 플랜 수립이 필요하다

 

 조건

 - 지속가능한 인간 중심 스마트공장 구축

 - 스마트공장 이해와 글로벌 동향 파악

 - 스마트공장 진단 및 마스터 플랜 구축

 - 스마트공장 활용 생산품질최적화 방안 수립

 - 인공지능 (AI) / 머신러닝 기본 알고리즘  

 

2. 스마트 공장의 이해와 글로벌 동향

(1) 2022년과 2023년 주요 기술 키워드

    2022년 :  AI + IoT, 자율주행, 스마트홈, 헬스케어, 환경

   

2023년 : 메타버스, 모빌리티, 헬스테크. ESG, 게임

 

(2) 스마트공장 역사 및 이해

    1) 용어 태동 : 2011년 (독일)  

    2) 탄생 원인 : 산업 구조의 변화

      - 독일은 제조산업 및 중소기업이 산업 근간

      - 3차 산업 혁명 진행 중 일본 기업 선두의 자동화로 내수 경제 활성화 기대

      - 사람을 위한 자동화가 실업 증가 및 내수 위축 부작용 초래

      - 사람과 기계 공존 필요성 대두

      - 2010년 스마트폰 등장으로 개개인의 맞춤 생산력 필요성 증대

    3) 스마트 공장 전개 : 독일을 선두로 일본, 미국, 중국 , 한국이 후발 주자로 확대

    4) DX(DIGITAL TRANSFORMATION) - 디지털 변혁으로 사용 추세

 

 

  (3) 스마트 공장 개념

     1) 공장 설비와 시스템을 통합(수직적) 과 고객요구 사항/제품 개발(가치 사슬)을 통합(수평적) 구현되는 공장

 

       - 수직적 통합(생산 시스템) : MES-WMS-ERP 까지 유기적 관리

          : 제품 생산 히스토리 관리로 생산 효율화 구현, 설비에 센서로 신호 획득, PLC/HMI로 설비 제어

      - 수평적 통합(가치사슬) : 고객 요구 충족 위한 시장조사-제품기획-제품 개발-공정설계-생산-전달

          : 업무 프로세스 - 고객 니즈-설계-생산 - 매출까지의 일련의 생산 활동

            ** MES(manufacturing execution system),WMS(warehouse management system),HMI(human machine interface)

     

   (4) 스마트공장 특징

      1) 능동성 : 양방향 능동성으로 데이터 상관성 도출, 재고 감축 작업 지시, 장기 재고 이적 등 판단 및 기능 수행

      2) 지능성 : 변화된 여건 스스로 판단하는 의사 결정력

      3) 연계성 : 생산관련 데이터 양적 질적 확대를 위한 다양하고 대량의 데이터 검토/활용

      4) 민첩성 : 생산 운영 체계 성능 보장으로 실시간으로 제조 경보, 문제 처리 시간, 정보 공유에 신속한 대응 

      5) 신뢰성 : 생산 운영의 신뢰성 확보로 안정성과 예측 가능성 보장

 

   (5) 스마트공장 정의 / 단계

      1) 스마트공장의 고객은 인간

      2) 스마트공장 철학은 연결과 통합

      3) ICT, 설비,솔루션 융합으로 적시 생산/납품되도록 실시간 의사결정과 운영 체계가 최적화

      4) 기초 - 양 , 중간1-질(원인 예방), 중간2-최적화(시스템 구축/원인예지), 고도화 - 고객 맞춤형

      5) 정보 수집/관리 - MES, ERP, SCM, PLM

 

   (6) 스마트공장 목표

      - 생산시스템 지능화,유연화,최적화,효율화로 고급화된 고객 요구에 능동적으로 대응할 수 있는 제조기업 구축

      - 생산성 향상, 생산 비용 절감, 급속히 변화하는 외부 환경 대응 

   

  (7) 한국형 스마트 공장

      1) 한국 중소 중견기업 스마트팩토리 운영 시스템

     

출처 : 한국생산기술 연구원  ( https://www.kitech.re.kr/ )

 

       

2) 구축 프로세스

     

 

출처 : 한국생산기술 연구원  ( https://www.kitech.re.kr/ )

 

       

   3) 공용 시스템

             - 금형 이력 관리 

             - 설비 관리

             - 에너지 관리

             - 공급사슬 관리

             - 제품 개발 관리

             - 기업 자원 관리

 

 

 (8) 해외 스마트공장 구축 방향 - 4M +1E 관리 방향 전환

       : 4M +1E 중 자동화로 MAN 과 METHOD 관리는 감소, 설비/자재에 대한 관리, 측정 중요성 확대 

       : 결과 중심에서 원인 중심으로 변화되며, 예방 관리로의 전환

     

    1) 독일: 뮌헨 대학 - LEARNING FACTORY

         -  린(LEAN), 통계적 공정관리(SPC), 품질관리,측정 시스템 관리 기술 중심 교육 

         -   밀레(MIELE)  : 세밀 작업- 사람, 위험/단순반복/과중량-로봇

     2) 호주 : 빅데이터 센터 - 설비 예지보전-데이터 수집/관리-쌍방향 데이터 교류-안정성 확보 및 수익 극대화

     3) 독일 : 지멘스 - 공정 진단 ~ 센서 데이터 통합-실시간 문제 파악-예지 보전/분석 - 온라인 통보 - 원격 제어 - 문제 해결

                  : 자동화란 비용과 품질 고려한 최적화, 100% 자동화가 아닌 사람 업무와 기계 업무가 효율적 업무 구분

   

   (9) 스마트공장 마스터 플랜 수립 

       - 스마트공장 운영시스템 평가체계

            :  4개 부문 - 리더십&전략 - 프로세스 - 시스템&자동화 - 성과

            :  10개 모듈

                   - 리더십&전략

                   - 프로세스(제품개발,생산관리,공정관리,품질관리,설비관리,물류운영)

                   - 시스템&자동화(정보시스템,설비컨트롤)

                   - 성과

 

 

4. 스마트 공장 품질 & 생산성 향상

  (1) 스마트공장 근간인 소프트웨어 / 인공 지능 등 의 변화 공통점 - 데이터 활용

  (2) 데이터 분석 

     

출처 : 한국생산기술 연구원  ( https://www.kitech.re.kr/ )

 

 

    (3) 제조업 가치 : P.Q.C.D.E.S.

    (4) 데이터 특성 : 과거 - 분석/예측용 기초 데이터 부족, 현재 : 과대 데이터 보유 및 분석 가능

    (5) 빅데이터 : 대량의 정형 또는 비정형 P.Q.C.D.E.S 데이터에서 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술  

          -  volume(크기) , variety(다양성), velocity(속도) 3요소 중 2가지 이상 보유시 빅데이터 구축

          - 데이터 정황화 정도 따른 정형(수율:불량율,가동율),반정형(기록 데이터 분석 가공), 비정형(비전검사)

          - SPC (통계적 공정관리)통한 데이터 황경으로 올바른 의사결정 및 미래예측 가능

5. 중소기업  스마트 공장 도입 방법

중소기업의 스마트공장 도입은 그 목표수립과 고려 사항이 달라야 한다

올바른 방향 설정 없는 도입은 실패를 부른다

 

1. 스마트 공장 도입 목적과 목표 수립    

  - 도입 목표 : 고객 요구를 능동적으로 대처    

  - 도입 목적 : 고객 요구 대응으로 제조 경쟁력 및 시장 리더십 확보,

                       평가지표는 KPI( P.Q.C.D.S.E)

                        수직&수평 시스템 통합

 

2. 현재 스마트 공장 도입 방법 변화의 공통점     

  -  데이터 :  빅데이터 활용     

  -  데이터를 활용하여 가치 ( P.Q.C.D.S.E) 창출하며,

      방법은 통계적 공정관리(SPC) 를 활용

 

3. 스마트 공장 구축 시 고려 사항   

 ① 추진 목적의 명확화 - 스마트공장 목표 수준과 정보 시스템 구축 우선 순위 수립

       ( ex. MES, PLM 우선 적용 등)   

 ② 중장기 전략 수립 및 인재 육성 체계 단계별 수립   

 ③ 부서별 업무 프로세스 분석 및 필요 기능 정리로 업무관계 명확하게 정리   

 ④ 도입 정보 시스템을 모두 고려한 DB 설계

       (용량 부족으로 SET-UP 초기화 방지)   

 ⑤ 기능 구현을 위한 설비 및 계측기 INTERFACE 가능 여부 확인

        ( ex. 현장 DB(MES/POP), 미러링시스템(모니터링) 구현)

 

 

 

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