스마트 설비 관리시스템 

생산 공정 고도화에 따른 설비관리시스템 진화 

AI·IoT·빅데이터 기술 등 제조업 설비와 융합 추세

정보통신 기술의 발달과 성장은 기존 산업계에도 변화를 불러오고 있다. AI, IoT, 빅에이터 등의 ICT 기술은 제조 설비 관리를 더욱 고도화시키며 혁신을 이끌어 내고 있다. 기업들은 스마트 설비관리시스템을 통해 생산성 향상과 효율 강화로 기업 경쟁력 향상을 꾀하고 있다. 중소벤처기업부의 중소기업기술로드맵(2023~2025), 스마트 설비 관리시스템 보고서를 통해 산업 현황 및 이슈, 기술동향 등을 살펴봤다.

설비 설치부터 최종 폐기까지 스마트 설비 관리시스템 

스마트 설비 관리 시스템은 생산을 위해 설비를 설치하는 순간부터 최종 폐기에 이르기까지 전체 과정을 관리하는 토탈시스템이다. 설비의 내구수명 전 주기에 걸쳐 생산설비의 성능 평가와 예측, 고장 수리 및 관리, 업그레이드 및 설비교체, 최종적으로 중고 기계 유통 등까지 포괄하는 개념이다. 

현재 제조업계의 생산 공정들은 과거와 달리 고도화되고 있어 신속하고 정밀하게 문제를 감지할 수 있는 설비관리 시스템이 요구되는 상황이다. 과거 생산 현장에서 많은 경력을 쌓은 관리자들은 설비에서 얻은 경험과 노하우로 데이터를 분석해 설비의 이상 상태를 감지하고 발견했다. 설비의 결함 원인을 찾은 관리자들은 심각한 고장이 생기거나 설비의 가동이 갑자기 중단되기 전에 적절한 조치를 취해왔다. 

4차 산업혁명 시대에 접어든 현재는 사물인터넷과 인공지능, 통신 기술 및 빅데이터 분석 등 ICT 첨단 기술을 공장과 기계에 융합하고 있다. 생산 기계 및 설비를 최고의 성능으로 향상시키고, 동시에 최상의 상태로 유지 및 관리가 가능해졌다. 설비에서 고장이 발생하면 다수의 안전에 위험을 초래하고, 파급 효과로 기업에 막대한 경제적 손실이 발생하기 때문에 안전 경영의 필요성이 증가하고 있다. 또한 현재 전 세계 산업계에는 저출산 장기화로 전반적인 산업 분야에서 노동력 감소 현상이 뚜렷해지고 있다. 더불어 설비관리 관련 전문인력 부족으로 자동 관리 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있다. 

산업계 스마트 설비 관리시스템으로 기업경쟁력 향상 노력

산업계에서는 스마트 설비 관리시스템을 통해 생산성 향상, 비용 절감을 통한 기업경쟁력 향상을 꾀하고 있다. 센서를 통해 기계에서 발생하는 모든 데이터를 수집하고 분석 및 평가할 수 있어 설비결함을 고장 전에 알려줘 고장에 따른 비용, 보수비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있도록 해준다. 

기업에서 가장 선호하는 보전 방식은 ‘예방 보전 방식(Preventive Maintenance)’이다. 그렇기에 기업들은 사후보전 방식의 문제점을 개선하고, 설비가 고장이 나기 전에 보수를 하는 방식의 스마트 설비 관리시스템에 대한 니즈가 크다. 

기업들이 스마스 설비 관리시스템을 통해 가치창출을 한 사례는 매우 다양하다. 미국 다국적 통신기업인 AT&A는 ITC 기술을 활용한 자산추적(Asset Tracking) 상승으로 인해 10억달러의 감가상각비를 절감했다. 영국 British Gas의 자회사로 파이프라인 관리기업 DYNO도 예방정비 관리와 예산, 자재관리로 33만달러의 비용을 절감했다. 카메라와 렌즈를 생산하는 일본 SINGMA는 설비 비가동시간(down time)을 감소시키며 25만달러의 소요 비용을 절감했다. 미국의 산업용 가스공급 기업인 AIR PRODUCTS는 관리 인력 소요 비용을 절감하면서 45만달러의 비용을 줄였다. 미국 다국적 기업인 Emerson Motors는 설비 가동율(plant capacity)이 증가하면서 2.7백만달러의 매출이 상승하기도 했다. 

현재 설비관리시스템의 큰 방향은 ‘시간 기반 보전 방식(Time Based Maintenance)’과 ‘상태 기반 보전 방식(Condition Based Maintenance)’으로 분류되는 추세다.  

후방산업 스프트웨어 분야 모든 산업계로 범위 확대  

설비관리시스템의 후방산업을 살펴보면 소프트웨어 및 데이터베이스 플랫폼 분야를 들 수 있다. 이들 산업은 타 산업과 비교해 연구개발 및 지적 노동의 투입 비율이 높은 지식 집약적인 고부가가치산업이다. 현재 세계 소프트웨어 시장은 반도체 시장의 4배, 자동차 시장의 1.5배 수준의 대규모 시장이다. 그럼에도 불구하고 국내 소프트웨어의 글로벌 경쟁력과 성장모델은 아직 미흡한 상황이다. 국내에서는 Microsoft, Oracle, IBM 등 글로벌 대기업의 영향력이 크고 대부분 해외 의존도가 높은 편이다.  

소프트웨어 산업은 지식화, 지능화되면서 사회 전반에 걸쳐 영향력이 커지며 산업 범위가 지속해서 확대되고 있다. 실시간으로 발생하는 대용량 데이터를 분석하는 빅데이터, 하드웨어와 소프트웨어 자원을 가상화하여 서비스를 제공하는 클라우드, 스스로 학습하고 판단하여 과업을 수행하는 AI, 가상 및 증강현실을 제공한 실감 소프트웨어 등 산업 전반을 혁신할 융합기술들이 지속적으로 발전 중이다. 

설비관리시스템의 전방산업은 석유화학, 전력, 가스, 자동차, 반도체 등 제조업 생산설비를 유지관리할 필요성이 있는 산업을 들 수 있다. 사물인터넷 및 클라우드 등 IT 기술의 융복합과 스마트제조 육성정책, 설비자산의 효율적 운영에 대한 인식변화에 힘입어 EAM(Enterprise Asset Management)에 대한 수요는 지속적으로 증가할 전망이다. 참고로 EAM는 전사적 자산 관리, 혹은 설비 자산 관리로 통칭되며, 설비의 도입계획부터 폐기까지 총괄적이고 체계적인 방법으로 설비자산을 관리, 보전하는 정보시스템을 말한다. 

빅데이터·AI 활용, 관리관점 변화, 기술보완 등 이슈 부상

현재 스마트 설비 관리시스템 동향을 살펴보면 변화와 혁신의 양상은 크게 세 가지 방향으로 나뉜다.  

첫째, 빅데이터와 인공지능을 이용한 예방보전을 들 수 있다. 예방보전은 시간 기반 예방보전(TBM, Time Based Maintenance)와 상태 기반 예방보전(CBM, Condition Based Maintenance)으로 구분된다. TBM은 설비의 사용 시간을 기준으로 설비상태와 상관없이 설비를 정비하거나 교체하는 것을 의미한다. CBM은 설비의 상태 모니터링을 통해 고장이 예측될 때 신속하게 설비를 정비하거나 교체하는 것이다. 

CBM이 더 좋은 방법이지만 이전에는 이를 정확히 예측할 방법이 부족해 시간 기반으로 하는 TBM이 중심이었다. 하지만 최근에는 스마트제조의 발달로 상태 기반의 예방보전 방식으로 변화하고 있다. ERP(Enterprise Resource Planning)와 PLM(Product Lifecycle Management), 즉 기업자원계획 시스템과 제품 수명주기 관리 개념이 합쳐진 스마트 설비 관리시스템이 주목받고 있다. ERP와 PLM이 혼합된 실시간 설비 통합관리를 위한 실시간 빅데이터 분석 및 지능적 활용 솔루션의 상용화도 진행 중이다. 실시간 빅데이터 분석 플랫폼, 공학적 기법의 기계학습 모델링, 딥런닝 모델링 등을 활용한 빅데이터 인공지능 기반 예지보전 시장도 꾸준히 성장 중이다. 

둘째, CMMS에서 EAM으로 관리 방향의 진화를 꼽을 수 있다. 현재 스마트 설비 관리시스템은 CMMS(Computerized Maintenance Management System), 즉 컴퓨터 지원 보수 관리시스템에서 EAM(Enterprise Asset Management) 방향으로 진화하고 있다. EAM은 산업생산시설 및 사회기반시설을 ‘비용에 기반을 두고 최고 투자 수익률을 얻도록 자산의 취득·운전·정비 및 폐기 등 생애주기 전 과정에서 엔지니어링과 경제적 관점의 의사결정 및 경영전략을 지원하는 모든 절차’로 정의할 수 있다. 한 마디로 자산관리 최적화를 구현하는 종합적 자산경영 활동이라고 할 수 있다. 

EAM은 설비투자에만 주력하던 기업들이 체계적인 설비관리를 통한 비용 절감 및 수익 창출을 노리는 전략으로 부상하고 있다. 기존 익숙했던 ERP는 사실상 정체 단계에 진입한 상태지만 비즈니스 관점에서 효율적 관리를 위한 전사적 자산?자원 통합관리솔루션을 제공 중이다.

ERP 시스템으로 유명한 SAP이 개발한 SAP S/4HANA는 지능형 전사적 자원관리 소프트웨어다. 방대한 양의 데이터가 생성되고, 이를 관리하게 됨에 따라 영업, 재무, 제조 및 인사와 같은 업무를 단일 데이터베이스 및 운영 체제로 통합하도록 개발됐다. SAP S/4HANA은 머신러닝 및 인공지능(AI)과 같은 기술을 사용해 대량의 데이터를 분석하고 일상적인 비즈니스 업무를 자동화하도록 지원하고 있다. 

셋째, 컴퓨터 지원 보수 관리시스템인 CMMS의 지속적인 진화도 주목받고 있다. CMMS 영역은 기술 의존도가 높고 제품 수명주기가 길며 구매자의 교섭력이 높은 특성이 있다. 하지만 새로운 부가가치를 제공하는 차별화된 기술개발과 시장접근이 필요한 상황으로 클라우드 서비스와 사물인터넷 및 RFID 기술들이 접목되며 실시간 자산 정보를 파악, 관리할 수 있는 형태로 진화하는 추세다. ICT 융합기술이 발전하면서 클라우드, SaaS, IoT 등과 결합하여 새로운 기능과 편의성을 제공하는 다양한 시도가 이뤄지고 있다. 국내에서는 여러 가지의 설비관리 패키지 및 다양한 설비진단 기술을 가진 시스템이 존재하지만 CMMS와 다른 시스템의 연계가 되지 않아 하나의 독립적인 시스템으로 남을 우려가 있다. 

세계 시장 연평균 9% 성장 예상, 최고 기술국은 미국

세계 EAM(Enterprise Asset Management) 시장 규모는 ‘21년 36억달러였다. 향후 EAM 시장의 성장세는 연평균 약 9.90%를 기록할 것으로 보이며 ’26년에는 58억달러 규모에 이를 것으로 예상된다. 이 시기 동안 EAM 시장에서는 ALM(Asset Lifecycle Management) 시장이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상된다.  이러한 시장예측 분석은 제조설비의 유지보수 및 수리 비용을 절감하기 위한 클라우드 기반의 EAM 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 ALM 시장이 급격히 성장할 것으로 판단한 것이다. 

기업들의 핵심역량 집중을 가능케 하는 클라우드 기반의 EAM 솔루션 시장은 높은 연평균 성장률로 증가할 것으로 보인다. 클라우드 기반의 EAM 솔루션은 확장성, 용량 유연성, 협업 강화, 비용 효율성 등 다양한 이점을 제공할 수 있기 때문이다. 시스템 구성 요소를 웹 및 모바일 애플리케이션과 통합할 수 있는 중앙 집중식 방법을 제공하며, 조직이 자산 집약적인 작업의 효율을 향상시킬 수 있다. 이는 기업들이 클라우드 기반 EAM 솔루션을 구현한다면 IT 프로세스보다는 핵심 역량에 집중할 수 있다는 의미다. 국내 EAM 시장 규모는 2021년 기준 약 3,324억원으로 추산된다. 향후에는 매년 10.2% 성장세를 보이며 2026년에는 약 5,432억원 규모의 시장을 형성할 것으로 예상된다.

현재 스마트 설비 관리시스템의 기술경쟁력은 미국이 최고기술국으로 평가되고 있다. 우리나라는 최고기술국인 미국과 비교했을 때 93.2%의 기술 수준을 보유하고 있으며, 기술격차는 0.8년으로 분석된다. 국내 중소기업의 기술경쟁력만을 놓고 봤을 때는 최고기술국 대비 77.2%, 기술격차는 2.1년으로 평가된다. 최고기술국인 미국과 세계 주요국의 기술 수준을 비교해보면 EU(95.1%), 한국(93.2%), 일본(87.9%), 중국(73.8%)의 순으로 나타난다. 

스마트 설비 관리시스템의 기술수명주기(TCT, Technical Cycle Time)는 은 7.26으로 파악되고 있다. 참고로 기술수명주기(TCT, Technical Cycle Time)는 특허 출원연도와 인용한 특허들의 출원연도 차이의 중앙값을 통해 기술 변화속도 및 기술의 경제적 수명을 예측한 것이다.

모니터링과 생애주기 관리 구분, 기술 세분화 및 진화

스마트 설비 관리시스템은 생산설비 모니터링 기술과 생산설비 생애주기 관리 기술로 크게 구분된다. 또한 기술 요소에 따라 세분화하여 다양한 기술로 분류할 수 있다.  

먼저 생산설비 모니터링 기술은 센싱시스템 설계 구축기술, 설비상태 측정기술, 설비정보 인터페이스 기술, 원격모니터링 감시기술, 실시간 데이터 처리기술로 분류된다. 생산설비 생애주기 관리기술은 생산설비 수명주기 측정 정보화 기술, 설비제조사 협업기술, 생애주기 통합 전사 관리시스템으로 분류할 수 있다. 

스마트 설비 관리시스템 기술 개발은 일반적으로 제조운영 기술과 IT의 통합 측면에서 활발하게 진행되고 있다. 독립적인 시스템 및 네트워크 환경으로 구축된 생산설비 정보를 전사적 협업 시스템에 연결하여 조직적인 생산제조 관리가 이뤄질 수 있도록 한다. 스마트팩토리의 구현은 물리적 통합이 아닌 데이터의 통합으로 완성된다. 궁긍적인 통합의 진행은 데이터 및 정보의 연결, 프로세스의 연결, 소프트웨어(S/W)의 연결, 하드웨어(H/W)의 연결 순이다. 마지막 하드웨어의 연결 단계는 CPS(Cyber Physical System), 즉 사이버물리시스템 혹은 가상물리시스템 구축이며 온라인과 연결된 센싱과 제어 기술에 의해 구현된다.

모니터링을 위한 센서 기술의 진화도 스마트 설비 관리시스템 향상에 일조하고 있다. 센서는 센서와 회로, 시스템 기술로 구분할 수 있으며, 센서는 감지 방식과 감지구조가 핵심이라고 할 수 있다. 현재는 고성능화(기계/전기식, 광/전자 센서), 소형화(MEMS 센서), 다기능화(복합 센서), 저전력화(나노 센서) 등이 센서 관련 개발 이슈가 되고 있다. 최근에는 센서가 받는 빅데이터들을 처리하는 다양한 기술들과 센서의 데이터들을 전송하는 기술 및 공장 인프라 보안 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 측정 대상물의 물리·화학적 정보를 감지하는 일반 센서 기술에 나노기술 또는 미세전자기계 시스템(Micro-Electro Mechanical System, MEMS) 기술을 접목하는 추세다. 

시스템 분야에서는 소형화와 대량생산화 등의 패키지 분야의 연구 개발 이슈가 큰 상황이다. 벌크 시스템 형태에서 SiP(System in Package)로 발전하여 패키지를 층층이 쌓는 MCP(Multi-Chip Package)가 등장하고 있다. 간략하게 SIP는 하나의 패키지 안에 여러 개의 칩을 적층 또는 배열하여 하나의 독립된 기능을 가진 것을 말하고, MCP는 2개 이상의 반도체 칩을 적층해 하나의 패키지로 만드는 기술이다 MEMS 센서와 ROIC 칩을 같이 개발할 수 있는 SoC(System-on-Chip) 관련 기술 개발도 활발하게 진행되고 있다. 

실시간 CBM(Condition Based Maintenance)을 위한 기술개발도 활발하게 진행 중이다. 실시간 공정 및 설비 모니터링을 위한 다양한 센서 기술도 향상될 것으로 예상된다. 

최적 정비 시점 예측을 위한 빅데이터 플랫폼 개발도 진행 중이다. 설비의 정비 시점을 결정하기 위한 일상 점검, 정밀 진단, 교체 이력 등 기존 데이터와 설비 모니터링 데이터를 빅데이터 플랫폼 안에서 종합 분석하는 방식이다. 실시간 품질 예측을 위한 기술 개발도 활발하다. 설비 이상 징후 데이터와 생산데이터를 활용한 품질 예측 모델링은 품질저하 인자들을 찾아내고, 품질측정 시점까지의 인자들의 운전 데이터와 품질 데이터를 대상으로 다양한 모델링 기법을 통해 모델을 개발해 전체 최적화를 하는 방법이 개발되고 있다.

해외 기업들 자체 설비 관리시스템 출시 활발

해외 기업들의 스마트 설비 관리시스템 활용은 매우 다양한 방식으로 활발하게 나타나고 있다. 미국 GE는 항공기 엔진에 센서를 달고 데이터를 수집해 정비, 보수의 최적 시기나 연료비 절감 방법을 제시하는 등 서비스업체로 변신 중이다. GE는 2014년 프리딕스(Predix)라는 제조용 IoT 플랫폼을 출시한 바 있다. GE가 보유한 1조 개의 관리자산에 부착된 1천만 개가 넘는 센서에서 발생하는 대용량 데이터를 분산 저장, 수집, 분석, 모니터링을 진행하고 있다. 프리딕스는 특정 산업 분야가 아닌 우주?항공, 의료, 제조, 광산, 발전, 풍력 등 전 산업계에 적용 중이다. 2017년 1월 국내기업 한화토탈은 GE의 설비 예지보전(Predictive Maintenance)시스템인 ‘스마트 시그널(Smart Signal)’을 공장 내 핵심 설비에 도입하기도 했다. 

글로벌 통계 솔루션 업체, SAS는 장비의 신뢰성 보장, 유지보수비용 절감, 고장 방지, 다운타임 최소화 및 생산성 제고 등의 과제 달성을 목표로 PAM(Pluggable Authentication Modules)을 출시했다. PAM은 분석 기반 프레임워크로 가동시간?이용률 극대화 및 예정 외 유지보수 작업 감소를 통해 관련 비용을 억제하고 유지보수로 인한 가동 중단을 최소화하고 있다. 특히 문제의 근본 원인을 찾는 고급 분석 및 탐색 툴을 제공하고 문제 발생 전에 알림을 줄 수 있는 데이터 마이닝 기능을 제공한다. 

글로벌 자동화 전문기업인 Rockwell Automation은 Dynamix 1444를 출시해 설비를 모니터링할 수 있는 솔루션을 제공하고 있다. 잠재적 고장을 감지하고 로크웰 오토메이션의 모니터와 휴대용데이터 수집기를 연동해 상태 기반의 예측 유지보수 프로그램을 수립하고 실행한다. 

일본 Fanuc는 FS(Field System) 플랫폼을 이용해 공장의 생산기기를 연결하는 IoT 플랫폼을 출시했다. 공작기계나 로봇 등 자사 주력제품을 중심으로 설비 네트워크를 구성해 고장예측과 제어를 하고 있다. 자사 제품 이외에도 연결할 수 있도록 플랫폼을 공개했다는 점이 특징이다. Fanuc은 2019년 7월부터 최저 연간 수천엔부터 도입 가능한 저렴한 FS대응 애플리케이션을 제공해 중소기업에도 설비가동 모니터링 기능을 활용하도록 유도하고 있다. 

스마트 설비 관리 시스템 측면의 스마트 제조 박차 

스마트 설비 관리 시스템 측면에서 우리나라는 중소기업 중심의 스마트제조 핵심 기술력을 향상시키기 위해 노력하고 있다. 공장·산단·일터 혁신을 통해 세계 최고 공장경쟁력 확보, 제조혁신 거점 구축 등을 통해 스마트제조 혁신으로 중소기업 제조 강국을 실현한다는 방침이다. 국내 제조 중소기업의 50%인 3만 곳을 스마트화시켜 혁신을 꿰한다는 목표다. 

정부에서는 대기업을 통한 중소기업 스마트 공장 구축지원, 스마트 공장 공급 기업 육성 사업 등을 통해 스마트 공장의 확대와 운영 인력 양성을 진행하고 있다. 또한 산업단지 혁신을 통한 제조혁신 거점 육성을 위한 스마트 산업단지 선도 프로젝트도 추진하고 있다. 산업단지 내 공장 간, 산·학·연 간 데이터·자원을 연결·공유·활용할 수 있는 네트워크 구축 및 데이터를 활용해 예지 정비 등 공정혁신, 수요 맞춤 제품 개발, 유휴자원 공유 플랫폼도 구축하고 있다. 

2022년 말 기준 총 3만 114개 기업의 스마트화가 진행된 상황이며, 개인 기업의 공장 스마트화는 제외된 통계이므로 실제 추정치는 더 많을 것으로 예상된다.

스마트 설비 관리 시스템은 생산을 위해 설비를 설치하는 순간부터 최종 폐기에 이르기까지, 설비의 시작과 끝을 책임진다. 생산 설비 전 주기에 걸쳐 성능의 평가와 예측, 고장 수리와 판별을 진행하는 종합 시스템 방향으로 진화할 필요가 있다. 

다양한 센서의 적절한 사용, 관련 빅데이터의 확보, 각 설비관리 시스템에 맞는 인공지능 모델, IoT 및 클라우드 플랫폼의 안정적이고, 신뢰성 있는 상호 연결이 필수적인 상황이다. 

스마트 설비 관리시스템의 신뢰성과 실용성 확보를 위해서는 산업 및 제조 분야별로 특화된 대응 전략 강화가 요구된다.