위 유투브 내용을 정리하였습니다.
스마트 팩토리의 역사에 대해서 알아보겠습니다.
- ERP : 돈
- MES : 제조
- PLM : 프로젝트
- CPS : 인공지능
단계순으로 발전했다고 볼 수 있습니다.
ERP
구매 , 인사, 고객관리, 조달, 협력사 , 제조, 재무, 영업 ...
생산 구매 주문을 적시/적소에 내려서 자재를 공급,관리하는 기능을 수행
MRP
자재 소요계획
재고 데이터를 파악하기 위해 자재의 필요 수량이나 언제 입고가 필요한지를 결정하기위해
사용하는 시스템.
옛날에는 물건의 질과는 관계없이 대량생산하여 많이 파는 것이 목적이었기에
이에따라 MRP가 나오게 되었고 여러 업무를 통합하게 되었음
그러나 경쟁으로인해 질을 향상시켜 제조기술이 중요해지게 되었음
MES
제조업체의 공장 관리를 위한 개념이자 구현 도구
제품의 주문 단계에서 완성단계까지 모든 생산활동의 최적화를 가능하게 지원.
이를 위해 실시간 데이터를 활용해 가이드.
( 반도체 제조 공정을 생각해보면 이해가 쉬울듯 )
이에따라 공정을 보게되면 전 공정 자동화 수준까지 이르게 되었습니다.
하지만 이렇게 생산된 부품을 측정하는 공정에서 측정데이가 저장되게 되는데
이 빅데이터들을 분석하려면 상당히 어렵고 힘든 작업입니다.
또한, 최근 요구되는 품질은 6Sigma 수준으로 굉장히 정밀하고 높아져 인간의 수작업으로는
분석하기가 힘들어진 상황입니다.
* Sigma 를 간단히 말하게되면 공정 또는 프로세스의 능력을 판단하는 척도.
Simga가 높을수록 불량률이 줄게된다고 생각하면 쉽습니다.
PLM ( Product Lifecycle Management )
제품 설계도부터 최종 제품 생산에 이르는 전체 과정을 일괄 관리
제품을 개발하여 제조, 대량 양산하는 과정을 프로젝트로 관리하게되는데
이때 개발 양산에서 결정된 Rcp ( 제품 제조 특징 모음 ) 와 Spec 을 정리하여
제조 및 품질을 높이게 하는 도구
PLM에서 결정된 Spec은 MES 운영 판정 기준으로 링크되어
PLM이 전 영역에서 유기적으로 결합되어 Rcp Server로 시스템화되어 결정의 기준으로 작용합니다.
이때 Spec은 상한/하한을 기준으로 하고 ( 링크되어있는 Spec )
해당 Spec을 벗어나면 작업자가 조치하게 됩니다.
추후에는 위 작업을 AI ( 인공지능 ) 가 판단하고 결정하고 조치또한 로봇으로 할 가능성이 있습니다.
스마트 팩토리 핵심요소 9가지
- IoT
- 클라우드 컴퓨팅
- VR , AR
- CPS
- 인공지능 ( AI )
- 3D 프린팅
- 스마트머신
- 5G
- 빅테이터
위 9가지 중 가장 핵심이라고 생각되는 것은 CPS 와 인공지능입니다.
CPS ( Cyber Physical System )
가상 물리 시스템
“CPS는 IoT, 빅데이터 등의 기술을 활용하여 사이버 세상과 물리적인 세상을 연계하고, 동기화하는 요소이다. IoT나 빅데이터 등이 기술적 요소라고 한다면 CPS는 이러한 요소들을 활용하여 물리적인 세상을 사이버 세상에 반영하고, 사이버세상의 기술을 활용하여 실제의 물리적인 세상을 통제하고 제어하는 시스템이다”
강형묵 외, 정보화 정책 제 25권, 2018
CPS 의 단계별 요소는 아래와 같습니다.
- 연결 , 통신
- 데이터 정보화
- 가상화
- 인식 - 결론
- Self_구성
문제를 인식하여 해결방안 , 결론을 내리고 변경, 재구성
위 과정을 원래는 유능한 인재들이 진행하고 있었지만 점점 한계에 봉착하고 있습니다.
따라서 위와같은 방식을 ERP , MES , PLM 에서 정보를 취합하여
CPS에서 인공지능으로 결정하게 하도록 발전하고 있다.
제조의 중요성으로 MES가 개발되고 공정데이터를 분석하고 실행하고 제어하는
MES가 점점 고도화 되어가고있다.
따라서 아래와같이 CPS라는 핵심개념이 나오게되고
IoS , IoT와 결합하여 스마트팩토리가 완성되게 된다.
현재 스마트 팩토리도 총 5단계로 나누어져있는데 아래의 사진을 참고하면 될것 같습니다.
보게되면 일반적으로 생각하는 CPS기반 스마트팩토리의 생산은 5단계로 구성되어있습니다.
현재 대부분의 대기업들만 스마트팩토리 고도화를 성공시킨 것을 보아
일반적인 중소기업들이 도전하기에는 기술력으로보나 경제적으로보나 진입장벽이 너무 크다는 생각이 듭니다.
스마트 팩토리 관련
공장 자동화에서 한단계 진화한 것으로
글로벌 주요국들의 자동화 설비 보급률은 높은 수준까지 올라와 한계에 봉착한 것으로 확인되었습니다.
이제부터는 단순 설비 추가도입을 통해 자동화율을 높이는 방향보다는
스마트 팩토리를 통해 생산 효율을 개선시키는 방향으로 관심이 쏠릴 가능성이 높습니다.
스마트 팩토리 시장 상황
현재 세계는 제조업 성장 한계에 봉착하게 되었고
독일, 미국등의 제조강국이 미래형 공장 모델개발에 집중하고 있습니다.
위 그래프는 주요국 근로자 1만명당 로봇 도입 대수를 나타낸 그래프입니다.
현재 대한민국이 압도적으로 1위를 하고있는 것을 볼 수 있습니다.
하지만 4차산업혁명 적응 국가 순위는 25위로 생각보다 낮은 순위에 머물러 있습니다.
오른쪽 표를 보게되면 노동시장유연성, 법적보호, 기술수준, 사회간접자본, 교육 시스템 모든 면에서
부진한 성적으로 보여주고있어 위와같은 부분에서 큰 발전이 요구됩니다.
하지만 제조업의 부가가치가 점점 하락하는 추세가 보이고 있는 지금
엔지니어 TV에서 설명해주셨듯이
"제조의 무인화를 넘어서 결정, 판단의 무인화" 가 되어야 한다고 보고있습니다.
주식 관련 스마트 팩토리 분석
스마트 팩토리 플랫폼 업체
- 공장 내 설비와 시스템들을 하나로 통합하는 것은 간단한 작업이 아니다.
앞서 서술했던 프로토콜 일원화이 문제 뿐만 아니라 설비마다 노후화 정도 규격 다양하기 때문이다.
- 때문에 이러한 다양한 변수들을 고려하여 적합합 IoT 환경을 구축해줄 수 있는 업체들이 필요하다.
이들이 바로 플랫폼 업체들로, 스마트 팩토리 전환의 첫 번째 수혜주로 관심 가질 필요성이 있다고 판단ㄷ.
플랫폼 업체들은
1) 다년간의 IT 시스템 구축 서비스를 통해 축적된 SI ( System Intergration ) Know-how
2) 선제적으로 확보해놓은 스마트 팩토리 솔루션들 ( IoT, AI/빅데이터 )을 갖추고 있어 서비스를 제공하기
유리한 위치
위와 같은 위치에 있다.
이미 대기업들은 스마트 팩토리를 신 성장동력으로 설정한 자체 계열사를 두고있다
어떻게보면 자체계열사를 둔 것이 좋다고 볼 수 있지만
스마트팩토리가 필요한 중견 , 중소기업 또는 대기업들은 경쟁사의 스마트팩토리를 사용하기보다는
경쟁할거리가 없는 기업의 스마트 팩토리를 선호할 수 있기때문에
대기업의 스마트팩토리 관련사라고 무조건 좋다고 볼 수는 없을 것 같다.
결국 스마트팩토리에서 큰 매출이 나오기 위해서는 중견, 대기업의 대량설비에
적용이 되어야할텐데 위와같은 부분에서 브레이크가 걸릴수도 있기 때문이다.
현재 관심있게 보고있는 종목은 삼성 SDS와포스코 ICT이다.
롯데 정보통신은 이번에 알게된 종목인데 삼성SDS와 포스코ICT보다는 매출액 증가율이 크다.
삼성SDS와 비교해보자면 매출액이 비교적 적어서 증가율이 큰 의미가 있어보이지 않지만
포스코 ICT와 비교해보자면 매출액은 비슷하지만 더 좋은 증가율을 보여주고있다.
위 자료를 보게되면 스마트 팩토리 관련 매출 추이가 상당히 크게 늘어나는 것을 볼 수 있다.
하지만 국내 스마트 팩토리 시장규모와 SDS , POSCO ICT 의 매출액을 비교해봤을 때
아직 SDS와 포스코도 시장규모에 비하면 비중이 크지 않다는 것도 알 수 있다.
포스코 ICT 재무제표
삼성 SDS 재무제표
롯데정보통신 재무제표
일단 스마트 팩토리에 관해서 더 공부해야하지만
이제는 스마트팩토리 관련 미국 주식 종목도 같이 공부해야 할 시기인 것 같다.
스마트팩토리가 겉으로보면 굉장히 쉬워보이지만
조금만 파고들어가면 굉장히 복잡한 구조로 이뤄져있어
확실한 공부가 필요할 것 같다.
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