제조업, 특히 공정 제조업의 세계는 진화하고 있습니다. 이는 급격한 변화를 초래하고, 어떤 분야에선 그 이상의 많은 변화를 가져오기도 합니다. 그러나 모든 변화의 방향에 의도가 있으며 특정한 목표를 향하고 있는데, 다양한 기업과 산업의 목표들이 놀랍게도 모두 산업 자율화로 향하고 있습니다. 산업 자율화 자체가 궁극적인 목적은 아니지만, 환경 지속 가능성, 로봇의 폭넓은 활용, 프로세스 및 공급망의 최적화를 포함한 다양한 목표를 지원하는 도구를 제공합니다.
이 복잡하고도 흥미로운 메시지는 Yokogawa가 2020년과 2021년에 실시한 산업 자율화에 관한 조사에서 도출되었습니다. 기업들은 모두 이러한 방향으로 나아가고 있으며, 그들이 들이는 노력은 더욱 가속화되고 있다는 것이 조사의 결과입니다. 이러한 현상은 최근 결과의 하이라이트와 이전의 데이터들을 토대로 알 수 있었습니다.
산업 자율화란 무엇인가?
설문조사 결과를 살펴보기 전에, 우리는 먼저 ‘산업 자율화란 무엇인가?’라는 질문에 답해야 합니다. 산업 자율화는 프로세스 제조에 어떻게 사용되며 어떤 이익을 줄 수 있을까요?
자율화(Autonomy)는 개인, 집단, 사물이 자기결정권을 가지고 있음을 나타냅니다. 그렇다면 이것은 화학 공정 플랜트나 다른 분야의 제조 플랜트에 어떻게 적용될까요? 또한 프로세스가 인간의 개입 없이 자체적으로 진행될 수 있어야 할까요?
산업 자동화(Industrial automation)가 잘되어 있는 공정이 실제로 매우 안정적인 방식으로 실행되고 있다는 점에서, 지난 5~10년 동안 이미 고도의 자율화가 진행된 것으로 보일 수 있습니다. 매일 전 세계의 수많은 플랜트들이 자동화된 시스템을 통해 운영되고 있습니다. 하지만 자동화와 자율화는 차이가 있으며, 자율화를 통해 얻을 수 있는 이익이 있기 때문에 수많은 산업들이 이를 향해 나아가고 있습니다
예를 들어, 어떠한 화학 제조 프로세스에서는 공급 원료의 혼합 반응을 위해 열을 가합니다. 필요한 열량은 공급 원료의 부피당 정해져 있으며, 이 값은 프로세스 엔지니어가 지정한 비율에 따라 자동화 시스템에 프로그래밍됩니다. 이것은 매우 안정적이고 잘 제어되는 프로세스일 수 있지만, 엔지니어가 "안정성을 위하여" 열 속도(Heat rate)를 필요한 것보다 조금 더 높인다면 낭비되는 부분이 발생할 수 있습니다. 엔지니어가 공정 데이터를 조사/분석을 하여 이런 문제점을 파악할 수도 있겠지만, 이를 분석하기 전까지는 몇 년 동안 프로세스는 최고 효율보다 낮은 효율로 운영될 수 있습니다.
자율화된 플랜트는 인공지능(AI)을 사용하여 공정의 모든 측면에 걸쳐 이러한 종류의 분석을 지속적으로 수행합니다. 인공지능은 데이터 컴파일과 동시에 알고리즘을 통하여 에너지 소비를 평가하고, 더 적은 열을 가해도 혼합 반응이 잘 일어난다는 것을 인식할 것입니다. 그리고 제품 품질 분석에 따라 열 투입량을 가능한 한 낮출 것이고, 이를 통해 에너지 소비는 최적화됩니다. 인공지능은 플랜트 전체에 걸쳐 이러한 종류의 분석을 반복합니다. 분석은 프로세스 내 수십 곳에서 수행될 수 있으며, 이를 통해 에너지 소비뿐만 아니라 공급 원료 활용 및 제품 품질을 최적화합니다. 인공지능 분석은 자산 관리, 신뢰성, 유지 보수뿐만 아니라 공급망 상호 작용에도 동일하게 적용할 수 있습니다.
자율화 시스템은 사업자 또는 경영진에게 변화를 제안할 수도 있지만, 기존의 기준들을 토대로 간단히 독립적인 조치를 하기도 합니다. 왜냐하면 이 시스템은 한 부분의 변화가 공정의 다른 부분과 어떻게 상호작용하는지를 관찰할 수 있기 때문입니다. 자율화는 공급망에서 물류까지의 모든 것을 최적화할 수 있습니다. 이러한 시스템 전체의 최적화는 진화의 중요한 원동력입니다. 기업들이 이 개념을 어떻게, 왜 적용하고 있는지에 대한 것은 설문조사 결과에서 살펴볼 수 있습니다.
설문조사 이해
2021년의 설문조사는 전 세계적으로 수행되었습니다.
- 중국, 독일, 인도, 일본, 사우디아라비아, 동남아시아 및 미국 전역에 위치한 390개 기업에서 534명이 응답했습니다.
- 응답자 중 약 62%가 End-User 제조업체이며, 그 외에는 장비 OEM과 시스템 통합업체로 나뉩니다.
- 산업 부문은 화학/석유화학, 생명과학, 업스트림∙미드스트림 오일 및 가스, 정유, 전기 유틸리티, 신재생 에너지 발전을 포함합니다.
- 사무직을 포함한 IT, 운영, 프로젝트, 플랜트 등의 다양한 분야의 관리자를 대상으로 조사가 진행되었습니다.
산업 자율화의 전개 영역
향후 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 가장 큰 분야에 대한 질문에, 45%의 플랜트 운영자가 환경 지속 가능성 개선에 산업 자율화가 상당한 영향을 미칠 것으로 예상하며 환경 지속가능성이 1위를 차지했습니다(그림 1). 구체적으로 응답자들은 에너지 관리(50%), 근로자의 안전(50%), 온실가스 감축(47%), 폐기물 감축(45%) 분야에서 지속 가능성과 관련된 큰 이익이 실현될 것으로 기대하고 있습니다. 이러한 결과는 기존의 접근 방식을 통해 해당 유형의 문제를 해결하려고 했을 때 많은 기업들이 겪었던 어려움을 반영하고 있습니다. 그러나 자율화는 새로운 기술과 해결책을 제공할 수 있습니다.
그림 1: 응답자들은 열거된 항목 중에서 지속 가능성 및 에너지 관리와 관련된 문제에 산업 자율화가 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다. (반올림으로 인해 백분율 합이 100이 되지 않을 수 있음)
그림 1에서 알 수 있듯이 지속가능성이 다른 항목들과 비교해 큰 우위를 차지하지는 않습니다. 산업 자율화가 전체 영역에 걸쳐 상당하거나 중간 정도의 영향을 미칠 것이라는 생각은 응답의 79%에서 83% 정도로 매우 일관적입니다. 그렇다면, 산업 자율화가 서로 다른 분야에서 거의 동일한 잠재력을 가진다는 전제하에, 그들이 산업 자율화 프로젝트에 투자를 이미 시작한 곳은 어디일까요? 혹은 그들이 처음으로 실제적인 투자를 하려는 곳은 어디일까요?
다시 말하지만, 산업 자율화는 다양한 분야에 걸쳐 높은 수준의 영향력이 기대되며, 이미 여기에 뛰어든 기업들도 매우 많습니다(그림 2). 다각도적인 측면에서 오랜 세월 동안 많은 기업이 디바이스 진단과 데이터 분석을 통해 예지 정비 및 신뢰성 유지를 해왔기 때문에, 정비 및 자산의 건전성 구현이 높은 순위에 오른 것은 놀라운 일이 아닙니다.
그림 2: 유지 보수, 공급망 최적화 그리고 환경 지속 가능성은 서로 다른 분야이지만, 기업이 산업 자율화 도입을 시작할 때 중요성 측면에서 매우 높은 순위를 차지하고 있습니다. (반올림으로 인해 백분율 합이 100이 되지 않을 수 있음).
이러한 노력으로 많은 제조업체들은 산업 자율화를 빠르게 구현하며, 해당 기술이 어떻게 비용 절감과 효율성을 제공할 수 있는지에 대한 긍정적인 교훈을 얻습니다. 마찬가지로 공급망 최적화는 데이터 중심 프로세스이기 때문에 많은 기업에서도 진행되어 왔고, 생산보다는 기업 네트워크 및 분석 영역에서 더 많이 진행되고 있습니다.
환경 지속 가능성 또한 상위권에 있는데, 이는 아마도 유지 보수가 높은 순위가 된 반대의 이유일 것입니다. 지속가능성을 개선하기 위한 노력은 비교적 최근에 이루어졌기 때문에, 대부분의 기업은 기존의 접근방식을 먼저 구현하는 것이 아닌, 새로운 기술을 직접 진행하는 방법을 선택했습니다. 또는 전통적인 방법이 적절한 해결책이 아니라고 생각해서 산업 자율화 방식으로 전환했을지도 모릅니다. 어떠한 경우든, 68%의 기업이 1개 이상의 사업장에서 산업 자율화의 몇 가지 특징들을 활용하며 환경 지속 가능성을 실현하고 있습니다.
산업 자율화 구현 계획의 또 다른 흥미로운 점은 프로세스 제어 기술이 일부 비 프로세스 제어 기능만큼 순위가 높지 않다는 것입니다. 적응형 고급 프로세스 제어 (APC; Adaptive Advanced Process Control)는 가장 먼저 나타나는 자동화 영역이며 네 번째 순위에 있습니다. 이 중 일부는 Yokogawa CENTUM VP(그림 3)와 같은 최신 세대의 분산 제어 시스템(DCS) 플랫폼을 사용하는 플랜트가 AI, 예지정비, 기계 학습 등 이용 가능한 자율화 기술의 많은 기능을 이미 보유하고 있기 때문일 수 있습니다.
그림 3: Yokogawa CENTUM VP DCS 플랫폼에는 이미 산업 자율화 구현에 필요한 툴이 상당수 포함되어 있습니다.
그러나 많은 플랜트들이 오래된 시스템으로 가동되고 있기 때문에, 업그레이드가 예정되어 있습니다. 특히 COVID 제한으로 인해 최근 몇 년 동안 기업들에게 원격 작업 기능이 매우 중요 해졌으며, 이러한 기능은 현재의 시스템에도 내장되어 있습니다.
투자 수익률 (ROI; Return on Investment)
우리가 예상한 대로, 응답자들은 생산 및 제조 애플리케이션 분야에서 디지털 전환을 수행하는 것이 최대의 투자 수익률(ROI)을 창출할 것이라고 기대하고 있었습니다(그림 4).
그림 4: 생산성의 향상은 가장 수치화하기 쉽기 때문에 높은 ROI 순위를 차지합니다.
두 번째로 높은 순위는 건강, 안전, 환경(HSE)과 관련있습니다. HSE의 이점도 중요하나 회계적인 관점에서는 일반적으로 회피비용을 반영하기 때문에, 생산성 향상보다는 수량화하기 어렵습니다.
현재 기술을 이용할 수 있습니까?
우리는 응답자들에게 산업 자율화를 지원하는 데 기술이 현재 구현이 가능한지, 또는 하드웨어/소프트웨어가 따라잡아야 할 부분이 있는지를 질문했습니다(그림 5). 공정 산업은 정유, 화학 가공 및 유사한 분야와 관련된 위험한 사항이 많기 때문에 일반적으로 새로운 아이디어를 채택하는 데 있어 매우 보수적인 입장입니다. 따라서 사용자는 산업 자율화를 수행하기 전에 검증하기 원합니다.
그림 5: 기술의 적합성에 대해서는 아직 응답자들마다 차이가 있지만, 기술 구현을 지원하기 위한 데이터는 확실하게 충분히 있습니다. (반올림으로 인해 백분율 합이 100이 되지 않을 수 있음).
그다음 클라우드 기술(그림 6)과 사이버 보안은 각각 70%와 59%로, 특정 사용 사례에 대해 실제로 수행하기에 충분한 것으로 인식됩니다. 이 두 가지 기술은 산업 자율화의 기본 구성 요소이며 많은 곳에 사용될 것입니다. 이외의 다른 항목(예: 분산 원장(Ledger) 기술/블록체인, AR/VR/MR 및 디지털 트윈)들은 적용되는 곳에 따라서 선택적일 수는 있어도 매우 중요합니다.
그림 6: 위의 도표는 스마트 제조를 위한 Yokogawa Cloud Architecture의 예시를 보여줍니다.
스마트 센서(그림 7)의 채택과 가용성은 산업 자율화에 필요한 데이터를 제공하는 데 가장 중요한 기술로 인식되어, 해당 기술 분야에서 3위를 차지했습니다.
그림 7: Yokogawa는 산업 자율화에 필수적인 Sushi Sensor와 같은 무선 및 스마트 센서 개발에 앞장서고 있습니다.
스마트 유무선 센서의 데이터는 산업 자율화 조치를 안내하고 성능을 모니터링하는 데에 필요한 정보를 제공합니다.
직원들에게는 새로운 기회
전 세계적으로 COVID-19가 계속되고 있는 지금, 새로운 기술에 대한 모든 논의에서 빠지지 않고 다뤄지고 있는 주제는 직원들의 변화된 역할입니다.
원격 운영에 대한 이슈는 모든 비즈니스와 업계에 해당되며 프로세스 제조 분야도 예외가 아닙니다. 응답자의 64%는 회사가 이미 단일 또는 여러 사이트에서 원격 운영을 구현해냈으며, 19%는 현재 프로젝트를 시범 운영하고 있다고 답했습니다. 이것이 팬데믹과 관련이 있는지 아니면 영구히 계속될 것인지에 대한 의문이 생기는데, 응답자 중 80%는 산업 자율화가 향후 3년간 원격 운영 능력에 중대한 또는 중간 정도의 영향을 미칠 것이라고 답했습니다. 따라서 이러한 변화는 영구적인 것으로 보입니다.
기술 변화로 직원들 사이에서 그들의 역할과 직무가 쓸모없게 될 것이라는 불안감이 생길 수 있습니다. 산업 자율화로 인해 일부의 역할이 바뀌고 재교육이 이뤄질 것은 분명합니다. 하지만 많은 기업들에게 새로운 기술에 대응하기 위한 인력을 확보하는 것이 중요한 과제이기에, 잉여 인력은 거의 발생하지 않을 것입니다. 오히려 산업 자율화는 모든 직급의 직원들에게 더 많은 가치와 기회를 제공합니다.
앞을 내다보며
설문조사 결과에 따르면 다양한 형태와 기능으로 산업 자율화는 계속될 것이지만, 비록 기업마다 채택 방식에 큰 차이가 있을 것입니다. 각 기업의 취약점이 어디에 숨어 있는지, 그리고 이러한 새로운 접근법이 전체 운영을 어떻게 강화시킬 수 있는지를 판단해야 합니다. 다행히 산업 자율화는 점진적으로 진행되어 가장 필요한 곳에 적용될 수 있습니다. 다른 신기술들과 마찬가지로 한 번에 한 단계씩 가치를 입증하고 구축할 수 있기 때문에, 앞선 도입 결과가 좋을수록 확장도 쉬워집니다.
앞으로 어떻게 나아가야 할지에 대하여 고민하는 기업도 있을 것입니다. 산업 자율화의 도입에 대한 로드맵이 명확하지 않은 경우, 의도치 않게 성과 저하로 이어지는 선택을 할 수 있습니다. 설문 응답자들은 이를 인식하고 있으며, 가장 중요한 과제로 “디지털 전환 및 IA를 위한 기업 로드맵 작성”과 “성공 측정을 위한 초기 비즈니스 사례 및 ROI 정당성 작성”을 꼽았습니다. 또, 기술 파트너를 평가하는 가장 중요한 항목으로 “명확한 기술 비전과 전략”과 “기술 통합 능력”을 꼽았습니다.
Yokogawa는 이러한 문제 등의 대처방안으로 조직적인 평가를 실시하여, 고객사의 상황을 파악하고 앞으로의 계획을 기술하는 로드맵을 개발함으로써 목표 달성까지 지원합니다.
이미 많은 기업들이 Yokogawa의 컨설팅과 협력 프로그램을 통해 산업 자율화 프로젝트를 효과적으로 진행하고 있습니다.
모든 자료 제공: Yokogawa
저자 소개
아베 츠요시 박사는 Yokogawa Electric Corporation의 마케팅 본부 수석 부사장입니다. 2016년 Yokogawa에 합류하기 전, 그는 Intel Japan에서 31년간 기술, 제조 및 마케팅 등의 다양한 직무를 맡았습니다. 현재 Yokogawa에서는 시장 분석 및 커뮤니케이션뿐만 아니라 비즈니스 계획, 연구개발, 지적재산권, 산업디자인, 신사업개발, M&A 및 제휴 관리, 공공업무 및 표준관리까지 폭넓게 담당하고 있습니다.