“스마트팩토리, 생산 현장 자동화·지능화 구현 가능”

■ Industry 4.0의 흐름과 국내 제조업 전망
2000년대 후반 글로벌 경제위기 이후 독일 정부가 내세운 Industry 4.0은 제조업의 혁명과 스마트팩토리를 대표하는 의미를 가지고 있으며, 4차 산업혁명과 같은 다양한 용어로 사용되고 있다. Industry 4.0의 핵심요소는 제조 및 그 과정에서 일어나는 모든 것을 연결하고 실시간으로 분석하여 제조업에 고부가 가치를 부여하는 것을 목표로 하고 있다.
최근 정부에서도 이런 흐름에 뒤쳐지지 않기 위해 차 산업혁명 위원회를 출범하는 등 스마트 제조혁신추진단에서 2022년까지 스마트 팩토리 3만 곳에 예산을 지원할 수 있도록 규모를 확대 하고 있으며 제조업이 자생할 수 있도록 많은 정책수립과 예산지원을 하고 있다. 
그리고 선두업체인 삼성전자와 포스코가 앞장서 마이스터제도를 통해 기업들에게 노하우와 예산을 지원하는 등 스마트 팩토리 확산을 위해 다각적으로 많은 노력을 기울이고 있다.
스마트 팩토리 구축은 하루아침에 이뤄낼 수 있는 것인가? 그렇지 않을 것이다. 스마트 팩토리 구축은 단계적인 접근이 필요하다. 먼저 우리 공장 수준을 파악하고, 목표 단계별 구체적인 구현 전략 수립이 필요하다. 
스마트공장 참조모델을 살펴보면 기초단계를 거쳐 중간1, 중간2, 고도화 단계까지 거쳐 최종 이상적인 스마트 팩토리 모델이 구현된다.
다만, 국내 제조업의 대부분의 현실상 고도화 모델은 아직 시기상조이며, 다이캐스팅 산업에서 수요가 높은 기초단계와 중간 1단계에 대해 알아본다.

■ 기초단계 구현 전략 및 효과
기초단계는 수작업 기반의 데이터 집계를 자동화 하는 것으로 자재이력관리(Lot-tracking)가 중요하게 요구되며, 입고부터 출고까지 공정별 데이터를 실시간 수집하고 모니터링 하는 것이 가능해 진다. 다이캐스팅 공정에서 필요한 데이터 집계 자동화는 RFID, QR Code, 레이저타각, 바코드 프린팅 등을 이용하여 자재 입고에서부터 제품의 창고에 입고하기까지 과정에서 Ladle을 개별적으로 관리하고 Ladle에 투입되는 원재료들은 Batch에서 생성된 Lot별로 식별하여 공정 단위 물류 추적이 가능하도록 해야 한다.
용해로에서 Batch에 의해 생성된 Charge가 Ladle이라는 물류단위로 다이캐스팅 작업이 진행되므로 Charge와 Charge간 Lot의 혼입(Merge)이 발생하며 이때 Ladle의 ID(식별자)중복 관리는 중요한 관리 포인트가 될 수 있다. 공정별 바코드를 통한 데이터 수집 자동화를 고려할 수 있다. 다만, 다른 업종에 비해 분진, 소음, 가스 등이 많이 발생하기 때문에 인식률이 떨어질 가능성이 큼으로 사용하는 시스템 단말기와 기타 IT기기들은 환경특화된 기종선택이 필수적일 것이다. 체계적인 Lot 단위 생산실적 관리가 가능하며, 데이터 입력 자동화로 인건비 절감 효과 및 오기입 등의 이슈를 예방할 수 있다. 공정별 제공, 재고관리, 각종 리포팅을 통해 생산현황 등 실시간 모니터링, 정보공유로 원가 흐름 파악이 가능해 진다.
 
■ 중간1단계 구현 전략 및 효과
중간1단계는 기초수준단계를 넘어서 설비와 I/F를 통한실시간 설비데이터를 수집하고 데이터 분석을 통해 품질관리가 가능해진다. 용해로 등 다이캐스팅 주요 설비로부터 용해온도, 금형온도, 속도와 같은 품질 데이터의 실시간 자동집계 및 이를 활용한 실시간 품질관리가 가능하다.
 중간 1단계 구현을 위해서 설비에서 추출된 품질관련 정보의 통계적 공정관리 기능(Xbar-R관리도 등)이 필요하다. 설비, 공정, 자재, 인력, 작업방법의 데이터를 자동으로 집계하고 실시간 데이터 분석을 통하여 고도의 품질 수준을 유지할 수 있다. 중간 1단계 구현으로 얻을 수 있는 효과는  생산,효율성 뿐만 아니라 설비, 공정, 자재와 제품, 레시피 간 품질 관련 데이터의 실시간 모니터링을 통해 사전 품질 예방, 품질 안전 실행이 가능하며, 품질 문서 자동화로 고객 신뢰를 확보할 수 있다.
 
■ 스마트 팩토리 구현 방법
앞에서도 언급한 내용이지만 스마트 팩토리 도입에 있어 첫 번째 해야 할 일은 회사의 수준을 파악하는 것이다. 정확한 수준 파악에 따른 단기적, 중장기적 구현 계획은 무엇보다 중요하다. 스마트 팩토리가 좋은 것은 모든 회사가 알지만 도입이 어려운 점은 비용적인 측면과 전문인력 부재가 크다. 제조기업 대상 설문 조사했던 내용을 살펴보면 국내 제조현장에서의 스마트 팩토리 구축 시 가장 힘든 점으로는 1위가 구축자금과 직원들의 시스템 운영역량이 부족으로 나타났다.
IT전담조직이 없거나 초기 구축비용에 부담이 큰 경우 MES, IT기술지원서비스, 안정적인 Infra성능이 보장되는 클라우드 형태로 도입하는 것도 고려할 수 있다. 정부에서도 스마트 팩토리 구축 관련 예산 및 행정지원을 점차 확대하고 있다. 초기사업 추진 시 기업 별로 최대 1억원, 이후 고도화 사업 추진 시 추가 1.5억원 그리고 설비투자 관련 총 예산 2조원 지원과 함께 시범공장, 스마트 팩토리 마이스터를 지원하는 등 여러 행정 서비스들을 제공하는 추세이다. 
다이캐스팅 산업의 적극적인 스마트 팩토리 도입을 통해 생산현장의 자동화, 지능화를 구현하고 고품질 제품 생산 체계를 갖추는 것이 혼란스러운 국내외 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있는 해결책이 될 것이다. 어려운 상황에서도 국가적으로도 지원과 관심이 많아지고 있고, 기업 역시 한발 앞선 시각으로 투자와 대비를 하는 것이 필요할 때라고 여겨진다.