“기계가 사람과 대화하고 싶은 것이지요. 하지만 사람은 그것을 알아듣지 못합니다.
그런데 그것을 알아듣게 하는 방법이 바로 IoT라고 저는 생각하거든요.”
◼ 진행자 : 고우성 PD/토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
◼ 게스트 : 최성훈 상무/LG 에너지솔루션, 김상건 지사장/PTC 코리아
인터뷰를 통해서 전문가의 관점을 쉬우면서도 구체적으로 끄집어내는 고우성의 잇터뷰(IT 인터뷰)입니다.
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1. IT 리더로서 디지털 혁신 관련 예산을 경영자에게 어떻게 어필할 수 있을까?
● 고우성 : 최성훈 상무님. 제조 PI 총괄하고 계시는데요. PI(Process Innovation) 하면 딱 떠오르는 게 ERP(Enterprise Resource Planning)거든요. ERP 할 때 PI 많이 쓰지 않습니까?
제조 PI라면 IT 부서, DX(Digital Transformation) 부서도 있는데, 어떤 영역을 커버하시는 겁니까?
● 최성훈 : 기본적인 IT 부서, DX 부서, 정보전략 부서와 비슷하다고 생각하면 됩니다. 역할은 다 비슷한데 기본적인 차이점이 있다고 볼 수 있습니다. PI 부서 사람들은 제조 현장에 깊숙이 스며들어서 사람들의 니즈를 발굴하고 적합한 IT 솔루션을 발굴 및 구축하여 ‘프로세스 혁신을 이끈다’는 느낌이 있다고 보시면 됩니다.
● 고우성 : 도메인과 기술을 다 잘 아시니 연결하는 역할을 하신 거네요.
● 최성훈 : 코스트 센터라는 이미지가 워낙 강하기 때문에요. IoT도 도입하고 싶고 뭐 빅데이터도 만들고 싶은데, 사실 자본이 어마어마하게 들지 않습니까? 그 부분을 승인받기가 쉽지 않을 것입니다. 즉, 대부분 분야는 계속 비용 절감해야 하는 것 때문에 쉽지 않은데, 이에 대해 설득할 수 있는 부분을 제가 생각을 좀 해 봤습니다.
● 고우성 : 오우, 굉장히 중요한 tip이네요!
● 최성훈 : 고등학교 때 아마 뉴턴의 물리법칙, ‘f=ma’를 들어보셨을 거예요. 최근에 그게 떠오르더라고요. ‘f(힘)’은 ‘질량(m) X 가속도(a)’ 잖아요? 기업이 힘을 가지려면 덩치를 계속 키울 수밖에 없습니다.
● 고우성 : 그렇죠.
● 최성훈 : 덩치(질량)를 키우려면 ‘힘(f)’이 크던가, ‘규모’가 있어야지 덩치가 커지는데. 이 규모라는 게 쉽지 않습니다. 어마어마한 자본이 들여 규모를 키우는 것은 저희의 역할이 아닌 경영자들이 결정해야 할 사항이지요. 저희는 이것보다는 a(가속도)!
● 고우성 : 애질러티?
● 최성훈 : 네, a(가속도), 힘을 키우는 데 ‘속도’를 올리는 방안이 중요하다고 생각했습니다. 수작업으로 일주일 걸릴 것을 1분 만에 한다면 그 힘은 어마어마하다는 거죠. 그래서 ‘속도를 올릴 가장 쉬운 방법이 무엇일까? IT다!’. 즉, f=ma에서 a를 올리는 방법은 IT밖에 없었습니다. 이 IT는 SCM(Supply Chain Management) 될 수도 있습니다. MES(생산관리시스템)가 될 수도 있고요. 빅데이터가 될 수도 있습니다. 그래서 이런 관점에서 논리를 만들어서 경영진을 설득하면 어떨까…이런 생각을 했습니다.
2. 제조 DX의 시작과 IoT의 역할
제조 DX의 시작은 현장의 데이터를 효율적으로 수집하는 데 있고 여기에 IoT가 큰 역할을 하게 됩니다. IoT에 대한 LG에너지솔루션 최성훈 상무의 아주 직관적인 관점을 들어보도록 하겠습니다.
● 고우성 : 먼저 IoT를 보면, PTC의 씽웍스 IoT 플랫폼을 도입한 것으로 알고 있는데 상무님은 IoT를 한 마디로 뭐라고 생각하십니까?
● 최성훈 : 하나의 연결이죠. 왜 IoT가 필요한가에 대해 말씀드리고자 합니다.
스마트팩토리, 4차 산업혁명, 디지털 트랜스포메이션, DX… 다양한 이야기를 하지만 본질은 ‘모두 비슷하다’라는 것입니다.
핵심은 바로 ‘연결’이라고 저는 생각합니다. 왜냐하면 ‘thing’이라고 하잖아요. thing이 설비도 될 수 있고, 자재도 되겠지만…기계도 말을 한다는 것 알고 계십니까?
● 고우성 : 기계도 말을 한다고요?
● 최성훈 : 기계도 사람과 대화하고 싶은 것이지요. ‘내 상태가 아플 것 같아’, ‘내일이면 이 파트가 죽을 것 같아’. 이런 것을 스스로 안다는 거죠. 그런 말을 하고 싶은데 사람은 그것을 알아듣지 못합니다.
그런데 그것을 알아듣게 하는 방법이 바로 IoT라고 저는 생각하거든요. 그 데이터를 가지고 오는 순간 그 데이터 안에는 어디가 아픈지, 그 정도가 얼마나 심한지를 우리가 파악할 수 있다는 것입니다.
● 고우성 : 상무님은 기계를 보면 그 기계를 다정하게 보시겠네요. 하하.
● 최성훈 : 하하. 기계를 천대시하면 안되는 것이지요. 우리의 임직원들을 먹여 살게 해주는 거잖아요. 이 기계가 최상의 조건에 있어야 제품도 항상 최고의 품질 만들 수 있잖아요.
그렇기 때문에 기계와 항상 연인 대하듯이 대화해야 합니다. 우리가 기계의 말을 알아들어야 하는 것입니다. 기계의 말을 다 알아듣는 순간, 이 기계는 이제 우리와 친해지면서 아주 안정적인 궤도에 들어갈 수 있다고 생각합니다.
● 고우성 : 제가 토크아이티에서 웨비나를 진행하면서 IoT에 대해 굉장히 많이 이야기했거든요. 제일 쉽게 설명하시는 거 같습니다.
● 최성훈 : 과거에는 데이터를 갈급해하는 엔지니어들이 많이 있었습니다. 이분들이 기술을 발전을 많이 주도하고 있습니다. 이분들이 데이터를 어떻게 습득했을까요? 일단 현장에 가는 거죠. 그리고 장비에 USB를 꽂고 데이터를 저장해서…
● 고우성 : 그냥 수동으로요?
● 최성훈 : 네, 과거에 IT가 연결되지 않았을 때는 그렇게 했지요. PC에 엑셀을 띄어 놓고 돌리면 최대 100만줄밖에 안 되잖아요. 그 이상 되면 자르고, 보통 전체 몇억개 되니, 이 과정을 계속 반복했지요.
● 고우성 : 완전 막노동이지 않습니까? 말씀을 들어보니 상무님이 직접 해보신 것 같은데요?
● 최상훈 : 많이 해봤습니다. 하하.
왜냐하면 현업에서 하다가 안 되니까 IT 부서에 도와달라고 하거든요. 저희도 밤새워 도와주는 일도 많이 있었습니다. LG 에너지솔루션에 오니까 그런 과정들이 많이 보이더라고요.
그래서 이제 시스템을 하나씩 하나씩 장착하면서, 힘들이지 않고, 사무실 자리에서 데이터를 볼 수 있는 환경을 만들었다고 보시면 되겠습니다.
● 김상건 : 그전에 있었던 LG 에너지솔루션 선임 연구원이 IoT를 도입하면 뭐가 좋을지 고민하기 시작하셨어요. 5년이 되었습니다.
● 고우성 : 굉장히 일찍 도입하셨네요?
● 김상건 : 네, 일찍 도입했습니다. 굉장히 일찍 도입했고, 그리고 그것도 현장에 도입했습니다.
그때 선임이 유럽의 공장을 실사를 갔습니다. 현업에서 엔지니어들이 이제 어떻게 일하는 일을 봐야 하니까 그 말씀 하신 것처럼 USB 꽂고 그냥 매뉴얼…….
이제 문제가 뭐냐면 전국 라인에서 이렇게 제품이 쭉 흘러가잖아요. 제품이 불량이 난 다음에야 그 사실을 알게 되는 문제가 있었습니다. 20분, 30분이 지난 다음에야 알게 됩니다. 바로 확인이 되어야 즉시 제품 전후로 뭔가 조치를 할 수 있는데.
● 고우성 : 그래야만 기계의 상태를 아는 거네요. 최상무님이 지적하신 것처럼.
● 김상건 : 네, 기계가 아프다고 이야기하는 것을 나중에 알게 되는 거죠. 병원에 가야만 하는 상황까지 되었을 때 비로소 아는 거죠.
그래서 LG에너지솔루션은 씽웍스라는 PTC IoT플랫폼을 적용했습니다. 말씀하신 것처럼 적용해서 이제 문제점이 되는 데이터들을 실시간 모을 수 있는지 테스트했습니다.
그다음 더 중요한 것을 시행했는데, 현업에 계신 엔지니어분들에게 보여 주었습니다. 무슨 기술 썼는지 등 이런 것은 중요하지 않고, 엔지니어분들이 일하는 데 있어 과거와 비교하여 지금 이렇게 보여주면 도움이 되겠냐고 물어보았습니다. 현업 분들이 너무 좋아하는 겁니다.
‘와, 이렇게 되면 우리가 뭐 이런 오류 등 퀄리티 부분에서 굉장히 줄일 수 있겠다’고 생각했습니다. 제품 수율도 좋아질 수 있고 생산성도 좋아질 수 있다고 하니 현업에 있는 엔지니어분들에게 당연히 박수받은 거죠.
● 고우성 : 복잡한 기술을 제시하는 게 아니라 현업이 이해하는 결과물로 이야기한 거네요.
● 김상건 : 네, 그렇죠.
3. LG 에너지솔루션의 데이터분석 핵심 지표 4가지
IoT로 수집된 수많은 데이터를 분석할 때 여러분의 회사에서는 어떤 순위로 무엇에 집중하십니까.
LG 에너지솔루션의 데이터분석 핵심 지표 4가지를 알아보겠습니다.
● 고우성 : LG 에너지솔루션이 PTC의 씽웍스 IoT 플랫폼 기반으로 현장과 실제 데이터를 분석하는 엔지니어 간 데이터 흐름을 촘촘하게 연결을 시킨 것 아닙니까? 그다음은 이제 무엇을 하는 겁니까?
● 최성훈 : 그다음 필요할 게 무엇일 것 같습니까?
● 고우성 : 음, 분석일 것 같은데요? 예측일까요?
● 최성훈 : 그렇죠? 네, 당연하지요.
설비별로 이제 장착이 되어 있다 보니까 데이터가 산재하여 있었습니다. 데이터가 분산되어 있고 수많은 PC 안에 있다 보니 하나의 설비는 볼 수가 있는데, 설비와 설비 간, 공장과 공장간 보려니 어려운 문제에 봉착하는 것입니다.
● 고우성 : 아, 상황과 상황 간 맥락을 보려면 문제가 발생하는군요.
● 최성훈 : 어딘가에서 또 다 취합해서 PC에서 확인하려면 문제가 발생합니다. 그래서 제가 2년 전부터 LG 에너지솔루션에서 한 게 빅데이터 분석 플랫폼이라는 많이 하고 있습니다. 이름을 ‘다빈치’라고 명명해서…
● 고우성 : 다빈치. 오, 이름 잘 지으셨네요.
● 최성훈 : 와닿죠?
● 고우성 : 네, 와닿습니다.
● 최성훈 : 엔지니어들이 이 다빈치 시스템 안에서 데이터를 자유롭게 가지고 놀 수 있는 워크플레이스가 있고, 그 안에서 비교분석도 하고 예측할 수 있는 빅데이터 플랫폼입니다. 2022년 5월에 오픈했습니다.
● 고우성 : 전사 데이터를 모아서 분석할 때 기업의 가장 전략적인 우선순위를 빨리 적용하여 미래를 예측하고 효과를 봐야 할 거 아닙니까? 그 분야는 어떤 쪽을 보고 계십니까?
● 최성훈 : 어쨌든 제조 현장이잖아요. 제일 필요한 게 수율과 가동률 향상. 이 두 가지 포인트가 가장 중요합니다.
제가 IT를 총괄하면서 가진 큰 두 가지 운영 전략 있습니다. 하나는 SCM(supply chain management)을 잘하는 것이고 또 하나는 ECM(Engineering Chain Management)입니다.
SCM은 잘 아시겠지만, 고객으로부터 요구받아 생산계획 수립, 생산, 납품하는 것에 대해 end to end의 이력 관리를 할 수 있는 공급망입니다.
ECM은 품질을 확보하기 위해 설비에서부터 다빈치 데이터분석 플랫폼까지 수직으로 올라가는 체인을 의미합니다. 이 두 가지 체계가 촘촘하게 이어져 간다면 하나의 스마트팩토리를 구현할 수 있는 플랫폼이 완성되는 것입니다. 그 안에서 ECM에서 가장 큰 역할을 생각해 볼 수 있습니다.
제조 현장은 4가지 점을 관리해야 합니다.
하나는 변경점입니다. 누군가 PC에서 수정 하게 됩니다. 수량을 수정한다든지, 레시피를 수정한다든지. 이렇듯 누가 언제, 어떻게 수정해야 하는지 읽어야 한다는 점이 중요합니다.
그다음은 변동점입니다. 아무리 좋은 술을 갖다 놓더라도 시간이 지나면서 노후화되잖아요.
그러면서 데이터가 흔들린다는 거죠. 가령, 온도도 변동이 되죠? 우리가 23도로 설정해 놓았지만, 환경에 따라서 23.5도, 22.5도, 왔다 갔다 한단 말이죠. 이 경우라도 우리 스펙 안에서 관리해야 하는 것입니다.
‘이상 발생’도 그렇습니다. 이상 발생했을 때 빨리 캐치하여 조치해야 하는 것도 중요합니다.
마지막으로, 불량이 발생했을 때 어떻게 빠르게 인지하고 조치할 것인지도 주요 관리 대상이 됩니다. 이렇듯 네 가지 제품을 점을 관리하는 것이 ECM의 기본입니다.
그래서 IoT로부터 올린 데이터를 가지고 실시간으로 스펙을 설정한 후, 문제를 인지하는 게 첫 번째 단계…
● 고우성 : thresh hold 설정 같은?
● 최성훈 : 네. 그것이 첫 번째 단계입니다. 문제가 발생했는지 하지 않았는지를 발견하는 것이지요. 그런데 문제가 발생했을 때 보통 오퍼레이터가 조정한다는 되죠.
● 고우성 : 그렇죠.
● 최성훈 : 온도를 조절하다 보니 혹시 잘못 조정할 수도 있는 경우가 발생합니다. 그래서 그 부분을 담당하는 단계가 ’자동 보정’입니다.
● 고우성 : 그게 발달하면 자율 운영까지 하겠네요.
● 최성훈 : 네, 맞습니다. 사람이 개입하던 것을 자동 보정을 통해 자동 조정으로 그 역할을 대신하게 됩니다.
여기까지는 이미 발생한 것에 대한 논의였다면 그다음 단계는 발생하기 전 단계를 고려하는 것입니다. 분석 엔지니어들이 데이터를 통해 분석해 보니 ‘아, 이런 조건이면 고장이 나겠다’라는 예지하게 되지요. 이것이 ‘고장 예지’ 단계입니다.
‘예지 보정’ 단계가 최후의 단계라고 보시면 되고 이 단계들이 모두 완벽하게 되었을 때, 아까 말씀드린 ‘자율 운영’에 이르게 됩니다.
사람의 개입을 최소화하여 양품만을 생산하는 똑똑한 공장. 이게 저희 LG 에너지솔루션이 추구하는 스마트공장이라고 보시면 될 것 같습니다.
● 고우성 : ‘예지 보정’을 분야별로 실제 해보고 있으십니까?
● 최성훈 : 중앙부서에서 많은 시도를 해보고 있습니다. ‘다빈치’란 시스템을 오픈으로 데이터가 쌓이기 시작했습니다.
● 고우성 : ‘다빈치’가 이제 계속 진화하겠네요.
● 최성훈 : 네, 그래서 AI까지 계속 오가게 하면서 현장을 고도화시켜 간다는 컨셉으로, 아까 말씀드린 SCM과 ECM. 이 두축을 적절하게 활용한 IT시스템으로서 매워가고 있다고 보시면 될 것 같습니다
4. DXF 시스템과 기준 정보의 표준화
우리가 DXF를 추진하면서 장비의 디지털화, 데이터 수집 분석에는 신경을 쓰면서 간과하기 쉬운 한 가지 포인트가 있습니다. 시스템과 기준정보의 표준화입니다. 표준화가 없는 자동화는 사상누각이 될 것입니다…(전체 내용은 ▼영상을 통해 확인하실 수 있습니다.)
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