오랜만의 가족 외식, 기쁜 마음으로 레스토랑에서 음식을 주문하고 기다립니다. 한참 맛있게 먹고 있는데, 음식에서 머리카락이 나온다면 어떨까요? 아마 레스토랑에 대한 신뢰는 한순간에 떨어질 것입니다. 그런데 다른 음식에서도 머리카락이 나오고, 그것도 모자라 다음 방문에도 동일한 현상이 또 반복된다면 어떻게 될까요? 문제가 발생하는 것은 어쩔 수 없습니다. 이는 제조 기업에도 마찬가지입니다. 모든 불량을 사전에 차단할 수는 없습니다. 대신 한 번 발생한 불량이 재발하지 않도록 막는 것이 중요합니다. 이는 반드시 해야만 하는 일이기도 합니다. 오늘은 스마트 팩토리를 추구하는 제조 기업들이 불량의 재발 방지를 위해 어떤 노력을 하는지에 대해 살펴보겠습니다. 기업의 불량 방지를 위한 대책은 바로 ‘인공지능’ 기업..

우리는 그동안 겪어본 적 없는 데이터 폭증 시대에 살고 있습니다. IT 시장 분석 기관인 IDC에 따르면, 전 세계 데이터 생산량이 2018년의 33ZB(Zetabyte)에서 2025년의 175ZB까지 증가할 것으로 예상했습니다. l 그림1. 연도별 전 세계 데이터 생산량 (출처: DATA AGE 2025, IDC) 데이터 폭증은 제조업에서도 두드러지게 나타납니다. 독일 지멘스의 암베르크 공장에서는 하루 평균 5000만 건의 데이터가 처리된다고 합니다. 공정과 설비에서 방대한 양의 데이터를 발생시키기 때문입니다. 이토록 많은 양의 데이터를 어떻게 관리하고 처리할까요? 클라우드 컴퓨팅 vs 엣지 컴퓨팅 현재 주목받고 있는 클라우드 기술의 경우, 데이터를 클라우드(데이터 센터)로 전송하고, 정보를 저장, 분..

최근 IT 하드웨어의 발달로 대용량 데이터에 대한 저장•처리가 가능해지면서, 빅데이터 분석이나 인공지능 학습이 대두되고 있습니다. 영화 ‘마이너리티 리포트’를 보면, 범죄 데이터를 분석해 범인을 잡는 것뿐만 아니라, 인공지능을 학습시켜 범인의 행동 패턴을 기반으로 살인이 일어나는 것까지 사전 예측해 범죄를 예방하는 장면이 있습니다. 조금 비약은 있지만, 이러한 기능들로 범죄 예방에서 벗어나, 범죄가 일어나지 않는 사회를 만들 수도 있을 것 같습니다. 이런 일들은 영화에서만 볼 수 있는 게 아니라, 제조 기업 현장에서도 일어나고 있는 일입니다. 제조 기업들은 제품의 품질을 높이고 공장에서 발생하는 안전사고를 예방하는 데 노력을 아끼지 않고 있습니다. 스마트 팩토리에서는 인공지능을 통해 어떻게 불량을 예방하..

제조 기업들은 제품을 생산하는 설비의 고장을 예방하기 위해 점검, 정비, 개조, 개선 등 다양한 설비 관리 업무를 수행하고 있습니다. 설비가 정상적으로 작동하지 않을 경우 제품의 품질 수준이 악화하고 불량률이 증가할 뿐만 아니라 설비 가동률 저하에 따른 경영 실적 악화로 직결되기 때문입니다. 특히, 정유 및 석유화학산업과 같은 장치 산업에서는 설비 고장이 심각할 경우 안전사고와 환경사고로 이어질 수 있기 때문에, 설비 고장을 예방하기 위해 더욱 각별한 노력을 기울이고 있습니다. 그렇다면 스마트 팩토리에서는 설비의 고장을 사전에 예방하기 위해 어떠한 IT 기술을 활용하고 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 가상 공정 설계 안전하고 고장이 적은 공정 구축은 공정 설계부터 시작됩니다. 고온•고압으로 운전되는 특성,..

최근 한 항공기 업체의 차세대 주력 기종이 추락하는 사고로 이슈가 되고 있습니다. 이 모델은 기존 대비 항속거리, 수송량, 연료 효율을 획기적으로 개선해 전 세계적으로 인기가 높아, 주문해도 언제 인도받을 수 있을지 모를 정도로 인기가 있었는데요. 이런 신모델이 안전성 논란으로 전 세계에서 운항 중지 조치가 내려진 상태입니다. l 출처: AIRBUS Group 사람의 생명과 직결되는 항공기, 자동차 등의 제품들은 제품 기획 단계부터 철저한 품질 관리를 위한 계획을 수립하고, 개발 단계에서는 수많은 프로토 제품을 만들어 보고 테스트를 진행하게 됩니다. 물론 다른 제품들도 이러한 과정들을 거치지만 단 한 번의 품질 문제로 기업의 존폐까지 영향을 끼칠 수 있는 제품들은 그 단계 및 과정이 훨씬 복잡하고 설정된..

지난 한 세기 동안 제조업에서 품질은 중요한 화두가 되어 왔습니다. 품질, 제조업에서 왜 품질이 중요한 화두가 되었을까요? 다음의 사례를 같이 살펴보시죠. 2009년 8월, 일본의 도요타 자동차는 가속 페달 문제를 시작으로 결함 부위와 리콜 대상 차종이 점차 확대되어 창사 이래 최대의 리콜 사태가 벌어지게 되었습니다. 2010년 2월, 당시 전 세계 리콜 및 수리 대상 자동차 수가 전년도 일본 자동차 판매 대수에 필적하게 되어, 이제까지 쌓아왔던 ‘품질의 도요타’라는 기업 이미지는 한순간에 무너지게 되었습니다. 품질이 단순하게 기업의 이익에 영향을 주는 것을 떠나, 기업이 긴 세월 동안 쌓아온 브랜드 이미지를 한순간에 무너뜨리고 심지어 기업의 존망도 결정할 수 있음을 도요타 사례로 우리는 알 수 있었습니..

넓은 공장 부지에 복잡하게 얽힌 배관 사이로 대규모의 회색 공정 설비들이 있습니다. 공정 설비에서는 요란한 펌프 소음이 들리고, 가끔 설비나 공장 내 도로변의 배관에서 하얀 증기가 뿜어져 나옵니다. 큰 규모의 공장임에도 공장에는 직원은 거의 보이지 않고, 공장 내 도로에 탱크로리 트럭만 다닙니다. 흔히 플랜트(Plant)라고 불리는 정유 공장이나 석유화학 공장의 전형적인 모습입니다. 다른 산업에 비해 플랜트 산업은 초기 공장 구축 공사를 할 때 공정 설비와 함께 공정 상태를 계측하는 센서와 공정 자동화 시스템을 함께 도입합니다. 따라서, 배관이나 탱크 내부에 있는 원자재나 제품은 눈에 보이지 않고 센서를 통해 얻은 상태 값을 기초로 공정 상태를 감시하고, 제어 시스템을 통해 원격으로 운전합니다. 공장에는..

LG CNS가 AI빅데이터, 스마트팩토리, 블록체인, 사물인터넷(IoT), 스마트시티, 로봇 서비스, 스마트에너지 등 7개 신기술 분야의 플랫폼•솔루션 전략 브랜드를 론칭하고 플랫폼 사업을 강화하고 있습니다. 전략 브랜드는 미래 성장성이 높고 기술적 차별성을 갖춘 플랫폼으로, LG CNS는 이를 집중적으로 육성하여 미래 IT 기술 시장을 선도해 나갈 예정인데요. LG CNS의 전략 브랜드에는 4차 산업혁명의 핵심 기술을 고객이 믿고 선택할 수 있는 플랫폼 형태로 제공하여 고객 비즈니스의 효율적인 디지털 트랜스포메이션을 가능케 하는 것은 물론, 플랫폼•솔루션 기반의 사업 모델까지 선도하겠다는 의미도 담겨 있습니다. LG CNS는 이러한 브랜드 경영을 바탕으로 SI•SM부터 플랫폼•솔루션 사업까지 전 영역에..

LG CNS는 20년 넘게 제조 현장에서 스마트 팩토리(Smart Factory)를 위한 정보화 경험을 축적해 왔습니다. 스마트 팩토리란 기존의 부분 또는 단순 공장자동화 수준을 넘어서서 공장 안의 모든 요소(4M/1E: Machine, Man, Material, Method, Environment)가 유기적으로 연결해서 자율적으로 운영되는 공장을 말합니다. 사업 방식의 혁신을 위한 플랫폼을 추진하다. 동일 산업에서도 공장과 공정별, 그리고 도입 시점 등 설비에 따라 요구 사항이 많이 다른데요. 이에 따라 스마트 팩토리는 ‘고객 맞춤형’으로 구현하는 것이 중요합니다. 하지만 기업은 맞춤형 스마트 팩토리 구현에 따른 투자 부담이 커지면서 도입을 주저하게 됩니다. 그래서 LG CNS의 많은 경험을 어떻게 하..

LG CNS가 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 최신 IT 기술을 탑재한 통합 스마트팩토리 플랫폼 ‘팩토바(FACTOVA)’를 출시했습니다. 팩토바는 제조 정보화•지능화 솔루션을 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 표준화된 개발 및 운영환경을 제공하는 ‘제조 ICT 플랫폼’입니다. 팩토바는 '공장(FACTORY)’과 ‘가치(Value)’의 합성어로, 기존의 공장 자동화를 넘어 데이터 기반의 실시간 자율운영 공장 구현을 위한 차별화된 고객가치를 제공하겠다는 의미를 담았습니다. '공장 자동화’에서 ‘공장 지능화’로 업그레이드 팩토바의 가장 큰 특징은 전 제조 공정에 ICBMA(IoT, 클라우드, 빅데이터, 모바일, AI) 같은 최신 IT 기술을 적용해 공장 자동화에서 공장 지능화로 업그레이드한다는..