다양한 스마트 팩토리의 예를 많이 듣게 됩니다. 독일을 선두로 미국, 일본들이 치고 나가는 스마트 팩토리의 플랫폼이 나오는 가운데 제조업 세계10위에 빛나는 대한민국의 미래는 많은 궁금증을 가지게 됩니다.

항상 외국기술과 장비, 플랫폼을 도입하고 빨리빨리 치고 나가던 우리가 요즘엔 정체된 것이 아닌지 물음표를 던지게 되는데 일예로 우리나라의 드론산업, 3D프린팅 산업이 대표적인 예입니다. 선도하는 선진국의 기술을 도입해서 우리것화 하여 진행하고는 있지만 정부가 추산하는 산업 포커스는 언제나 대기업에 연계되다 보니 도입초기부터 80~100여개의 업체가 난립되자 정부에선 이러한 업체들의 지원을 시작하게 되었고 너무 적은 규모 10명이하의 사업자들이 거의 다를 차지한다는 사실을 강조하게 되었습니다. 사실 유명했던 드론, 개인형 3D프린팅 업체는 전부 스타트업에서 시작되어 커가고 있는 사실을 잊고 시작하는 것 같습니다.

시작도 중요하고 적은 수량도 중요하고 기술적 발전도 중요합니다만 돈 되는 기술과 기술투자가 최소화된 상품을 그냥 방관하고 새로운 것으로 나가지 못하는 대한민국의 배를 보면서 그래도 이 시간 더 나은 미래를 위해 투자하는 기업인들과 엔지니어, 교수님들게 감사의 박수를 드리며 글을 이어 겠습니다.

하이비젼 시스템은 스마트폰 카메라 검사장비를 세계에서 가장 많이 만들고 수출하는 광학검사 장비 업체입니다. 타 업체들과 같이 새로운 시대의 변화에 맞게 2013년부터 3D프린팅에 관심을 가지고 현재 사업을 진행하고 있습니다.

스마트 팩토리는 그냥 자동화나 원격 센싱 감지등으로만은 이야기할 수 없으며 여러 가지 기술이 융합되어 진행되는 것을 알 수 있습니다. 그리고 이러한 사례중 일반적인 사례가 아닌 3D프린팅과 결함 된 선진 업체들의 스마트 팩토리의 사례와 그에 따른 고도화 연구단계의 고찰, 마지막으로 현재 제가 하고 있는 국내의 3D프린팅이 도입된 스마트 라인 FaaS사례를 설명하고자 합니다.

산업 자동화의 최근 트렌드는 크게 4가지로 요약된다고 할 수 있는데

첫째, ‘Convergence with IT와의 융·복합화’다. 산업 자동화 시스템은 네트워크·인터넷·모바일 기술 등의 IT가 생산 설비와 융합되면서 요소 부품의 통합적 관리가 가능해지고 있다. 제어기·센서·구동기 등을 독립적으로 사용하는 게 아니라 종합적인 시스템으로 통합해 관리하기 위해 노력해 왔다. HMI(Human Machine Interface)는 각종 장비와 제어기를 연결해 감시 기능을 수행하는 소프트웨어로, 원격제어가 가능하고 장비 활용성을 극대화했다.

산업 자동화의 둘째 트렌드는 ‘Robotization산업 설비의 로봇화’다. 산업용 로봇은 위험한 작업을 대체하고 시각·역각(로봇의 팔이나 손이 받는 힘 혹은 토크를 측정) 센서를 통해 3차원 환경 인식이 가능해지면서 산업 자동화의 주역이 되고 있다. 최근에는 센서를 통해 외부 환경의 변화를 인식하고 스스로 판단하며 이에 대응해 움직이는 지능형 산업용 로봇으로 진화하고 있다. 운반 로봇 시스템은 TV 제조 공정에서 민감하고 무거운 LCD 기판을 다루는 데 쓰이고 자동차와 일반 기계 산업의 용접 및 부품 핸들링을 위한 외팔 로봇 등은 주요 공정에 필수품이 되고 있다.

셋째, ‘Flexibilization of News production생산 유연화’는 생산성을 극대화하는 산업 자동화의 주요 트렌드로 부상했다. 소비자 기호의 다양화에 따라 소품종 대량생산의 일괄 수송 체제에서 생산 자동화를 통한 다품종 소량 다빈도화가 가능해진 것이다. 시장 환경 변화에 더욱 빠르고 유연하게 대처하기 위한 노력의 일환으로 산업 자동화 시스템 역시 유연성 확보가 중요한 과제로 대두됐다. 컴퓨터 통합 시스템(CIM), 유연 생산 시스템(FMS), 컴퓨터 지원 생산 시스템(CAM) 등의 컴퓨터 제어 기술이 적용됨에 따라 동일 공장에서 다품종 소량생산이 가능해지게 됐다.

마지막으로 ‘센싱과 정밀 생산(Sensing and Refinement)’을 통해 산업 자동화 시스템의 고정밀 생산능력이 높아졌다. 센서 기술이 발달하고 생산 공정에 적용되면서 인간의 감각을 대신하고 보다 일괄적이고 정밀한 제품 생산이 가능해졌다. 물체와의 거리를 판단하고 색을 구분하며 물질의 종류를 감지하면서 생산 공정에 폭넓게 적용할 수 있게 됐다. 외부 환경을 감지하는 센서 기술은 지능형 로봇의 필수 부품으로 향후 산업 자동화 시스템의 경쟁력을 좌우할 전망이다.

이러한 네 가지가 필요할뿐아니라 네 가지가 관계된 기술과의 융복합이 스마트 팩토리의 기본이되고 있다.

위의 동영상은 5년전 자동화 검사장비중 하나로 구동의 메인으로 볼 수 있는 X,Y,Z type의 직교로봇을 이용하고 각종 센서를 통해 카메라 모듈의 Front line process시 센서와 PCB만을 Flip Boning한후 그냥 외관만 보고 렌즈가 들어가는 Holder 나 Actuator를 그냥 얹져서 조립할시 이물이나 센서 불량, 공정불량이 그대로 조립이 되면서 전체 공정 수율이 떨어져 조립전 이미지센서의 영상, 노이즈, 색감까지의 문제를 선검사하는 장비로 가로, 세로 적은 센서를 자동으로 검사하고 불량별로 나누는 공정 스마트 장비라고 볼 수 있다.  두번째 공정의 경우는 카메라 렌즈의 포커스를 조절하고 미세한 움직임이 생기지 않도록 UV 본딩을 dispenser를 이용해 토출, 바로 특정파장대에서 가경화 시키는 장비는 3D프린터 UV type 의 동작과도 유사한 공정을 가지고 있다.

이렇듯이 공정중 장비는 오래전부터 자동화, 스마트화 되었으나 정해져있는 센서의 크기 및 스펙내에서만 특정 레시피로만 검사가 되기때문에  결국 제품의 변경시 장비의 변경으로 갈수 밖에 없는 한계를 가지고 있다. 고속, 량으로 찍어내는 곳에만 필요한 장비라 할 수 있다.

스마트 공장과 가장 많이 잘 어울리는 장비는 누가 뭐래도 3D프린팅과 스마트 공장은 너무 잘 어울리는 궁합으로 판단하고 있다. 위의 사진처럼 3D프린팅으로 할 수 있는 것은 너무나도 많고 실제 직접생산으로 이어지는 경우가 약간씩 늘고 있는 시점이라 많은 자동화 스마트 라인에서 고려대상이 될 수 있다.

음식공장에서 3D프린팅, 메디컬, 바이오에서 3D프린팅, 패션 분야에서의 3D프린딩, 장난감 분야에서 데이터 공유를 통한 새로운 형태의 장난감 시장, 건축분야, 산업 분야 여러분야에서 이러한 예를 비디오로 볼 수 있다.

비디오 시청

스마트 팩토리에서의 큰변화중 하나는 모든 Data가 관리 되어지고 일일이 수기하는 것이 아닌 분석 및 리포팅이 자동으로 될 수 있는 플랫폼화가 되어 제시되는 사례가 많이 있다. 위의 사례처럼 다국적 대기업들은 이미 그들 만의 플랫폼을 만들어 제시하고 있다.

하나의 간단한 3D프린팅 응용 팝업팩토리는 Formlabs이라는 SLA 데스크탑 3D프린팅 제조업체에서 어떤 전시회의 손목 밴드를 약간의 수정을 해가면서 전시장 바로앞에서 관람을 온 사람들에게 직접 만들어 제작해서 나누어 주며 데이터를 기록하는 개념의 공장이 서비스의 모델로 오프라인에 나간 형태의 팩토리이다. 여기서 주목할 점은 SMT미니 머신을 통해 보드에 제작부터 어셈블리(수동) 모든 공정이 전시장 앞의 10평 이내에서 이루어 지고 이에 따른 관람객의 만족도는 많이 올라간다고 할 수 있다. 사실 1만명이내의 전시회에서 어떤 것을 기획해서 공장에 의뢰 개발한다면 시간과 일정을 맞출 수 있을까? 이러한 시도는 Factory as a Service의 개념을 도입한 사례로 볼 수 있겠다.

세계1위 3D프린팅 업체인 스트라타시스에서 다음과 같은 공정자동화를 준비하고 있다는 점에서 시사하는 바가 크다. 일단 FDM형식의 프린터로 만들어진 완성품의 경우 공정에서 요구하는 100um의 정밀도를 지속 가져가지 못하는 경우가 많아 조립공정이나 후공정시 문제가 되는 부분이 많은데 수축보정을 어느 정도 하더라도 이 부분의 정밀도를 올려준다면 조립개체로써의 쓰임이 가능하다.

결국 비전의 정확도를 측정하고 비전의 측정 오차를 계산해서 실측하는 공식으로 실시간 FDM제작품의 정밀도 측정 및 보정이 가능한 구조이다.

이러한 것뿐 아니라 내용에서 유추할 수 있는 유의미한 내용이 많이 있어 이러한 부분의 연구 개발은 지속되어야 한다는 부분은 3D프린팅의 제조기술의 선결과제라는 부분을 알 수 있다.

이러한 시대적인 흐름에서 국내에서도 미래부가 지원하고 IITP에서 운용하는 과제를 통해 FaaS(Factory as a Service)를 스마트 플랜트 플랫폼과 결합한 시스템의 라인을 운용하고 있다. 이 라인의 큰 특징은 스마트팩토리의 기본적인 특징과 3D프린팅만의 특징을 잘 살려서 두 가지의 특장점을 이용한 다품종 소량생산이 가능한 라인으로 진행을 하고 있다. 개방형 제조 서비스 플랫폼은 인터넷이라는 커다란 개방공간에서 전문가의 멘토링을 받으면서 온라인 마켓으로 제품을 직접제조 할 수 있는 세계최초의 시스템이다. 이러한 시스템을 위한 라인환경으로 3D프린팅 자동화 제조공정이 만들어져 있다.

과제의 최종 결과물은 위의 내용처럼 FaaS클라우드 계층/ FaaS제조운영계층/ FaaS실행 제어 계층으로 나누어 연구 개발, 고도화를 하고 있는 중이다. 3년 차 R&D개발 사업을 통해 나올 최종 결과물은 위의 그림과 같다.

FaaS실행제어 계층은 장비와 분서모니터링 계층으로 파악하며 생산데이터를 수집하여 관리 및 제어 데이타화 하는데 목표를 두기 때문에 IOT미들웨어를 통한 각각 공정기계 컨트롤 및 데이터의 수집의 정의는 기본적인 공정 수준을 볼 수 있는 지표이기도 하다.

생산데이터를 수집하고 수집된 실시간 데이터는 CPS(가상 사이버물리시스템)에서 공정간의 타임, 공정 수준에 따라 시뮬레이션해서 최적의 조건을 찾고 두 가지 이상의 제품이 들어오더라고 상황

3D 프린팅

CNC

조립

Vision 검사

에 맞게 라인의 동적 계획 및 실행을 할 수 있게 제어하는 FaaS제조운영계층을 가지고 있는 특성이 있다.

FaaS 클라우드 계층은 공장간, 생산자, 연구자, 주문자, 멘토와 같이 지역, 장소, 시간을 구애 받지않는 기본 클라우드를 구축하는 것이 가장 큰 특징이며 이러한 시스템은 세계유일의 플랫폼으로 판단하고 있다.

위의 동영상은 FaaS과제를 통해 나온 1년 차 결과물로 위의 내용은 전반적인 실행 제어 시스템의 공정 및 컨트롤과정을 시뮬레이션 기법을 이용해서 가상 공장과 실질공장의 시스템 비교를 할 수 있고 적정공정 여부, 공정간 동선 및 선진행 시뮬레이션을 해볼 수 있다. 위의 동영상은 3D프린팅을 4개의 장비에서 진행하고 가운데 타워 핸들러를 통해 CNC와 Vapor의 자동화 공정 및 Assemble공정, Vision inspection공정 마지막으로 Universal Robot을 이용한 output공정 및 포장을 동시에 시행하는 스마트라인으로 볼 수 있다. 물론 자동화뿐 아니라 동시에 두개이상의 혼합 제품을 생산하는 것을 포함, 새로운 제품이 들어오더라도 지그 및 생산용장비를 공장 내 3D프린팅과 CNC를 통해 직접 생산하기 때문에 시간 및 비용의 절약은 기본으로 볼 수 있다.

전체적인 1년 차 FaaS공정의 컨셉 및 과정은 위와 같이 금형이 없는 3D프린팅공정으로 ICT제품을 동시에 접목하는 제품의 생산이 가능하다.

제품이 굳이 ICT제품이 아니더라도 100개의 제품의 surface가 다 다른 디자인인 제품이라도 기본적인 크기 높이가 큰 차이가 없다면 문제없이 생산이 가능하기 때문에 기존의 금형과는 또 다른 환경을 제공한다.

물론 3D프린터의 후처리는 제품화를 위한 중요한 부분 중 하나로 현재 구현된 Vapor, CNC외에도 Painting과 같은 차별화 장비가 지속 업데이트 될 예정이다.

Assembled PCB의 경우는 내부의 PCB세트인 부분이 조립되기 전 테스트되어서 공급이 되고 중요한 Assembled가 기본적인 된 상태라면 2단, 3단의 기본조립은 가능한 장비로 되어 있다. 현재 ERTI에 있는 FaaS라인의 제2조립기는 UR3 Robot을 이용해서 좀더 복잡도가 높은 제품의 조립이 가능하게 Vision 인식 및 CPS선 제어 및 Tracing을 하도록 준비하고 있어 조립으로 인한 실폐를 최소화하고 다양한 제품을 최적화의 움직임으로 만들 수 있도록 하고 있다

위의 사진은 Etri 1년 차 FaaS 라인의 실제 사진이다. ETRi 2년차부터는 1년차의 데이터 및 로그를 분석해서 더 알맞은 구조의 공정설계로 3D프린터의 개수 및 Buffer 모듈의 개수 수량을 역으로 추산해서 2차년 라인설계에 적용하였다.

초기 1년차에서의 공정별 time table에서 공정간 문제가 되는 부분과 중복되어 문제가 될 수 있는 공정시간을 한눈에 보고 상황변화 적응형 알고리즘을 도입해서 좀더 최적화된 장비의 대수 및 공정장비의 대수 및 흐름의 문제점을 파악 개선할 수 있었다.

2년차에 추진되는 전체적인 공정에 대한 시스템 구성도를 표기한 것으로 각 장비별 구조 및 계층, FaaS클라우드의 구조/ FaaS제조운영서버의 구조등을 도식한 그림이다. 전체적인 Factory as a Service의 개념에 맞는 마이크로 스마트 팩토리 라인은 지금까지 이론적 구현된 부분이 가능하게 만들어져 있고 그를 통한 지속 개선이 가능하며 종국 이러한 라인을 이용한 중소, 스타트업에게 직접적인 도움이 될 수 있는 스마트 팩토리라고 하겠다. 거기에 3D프린팅의 장점을 최대한 활용하고 재료 및 다양성, 강도, 표면 조도, 제작시간등의 일반적인 요소가 강화된다면 파워풀 한 맞춤형 라인의 탄생을 기대할 수 있겠다.