파워 블로거 류용효의 PLM 라이프 스토리
쪽지… 비즈니스 워커 Chapter 47 엔지니어링서비스 - DT, IOT 시대 이니셔티브■ 류용효 : PTC코리아의 Director로 재직 중이다. 이전에는 PLM 제품 컨설팅 및 R&D 프로젝트를 주로 수행하였으며, 한국실리콘그래픽스(SGI)에서 워크스테이션, Virtual Reality pre-sales 업무를, 성우오토모티브(현 다이모스)에서 EF 소나타, XG 그랜저 시트설계를 수행한 바 있다. E-mail : Yonghyo.ryu@gmail.comBlog : http://PLMIs.tistory.com
딥러닝(Deep Learning), 머신러닝(Machine Learning)
요즘 온통 시장을 달구고 있는 딥러닝 등 인공지능 관련 내용들과 머신러닝이 세상의 화두가 되고 있다. 여기서 두 개의 용어 차이를 알고 가자. 딥러닝이란 소프트웨어가 사람같은 사고방식으로 학습하는 기술을 뜻하며, 머신러닝은 데이터를 기반으로 분석한 내용을 기계가 학습하고 미래를 예측하는 기술을 의미한다.
자고 일어나면 새로운 기술이 등장하고 어김없이 유명한 선진회사들이 미래의 비전을 얘기하고 있고, 따라가기 힘들 정도로 기술 격차를 두려고 한다. 대표적인 기업은 미국의 GE, 유럽의 지멘스이다. 이들 기업이 추구하는 스마트 공장에 대해 깊이있게 분석해 볼 필요가 있다.
끊임없이 공부하고 배우고 익히는 수밖에는 없어 보인다. 새로운 기술은 전문가도 부족하고, 또한 본연의 의미를 정확히 이해하지 못한 상태에서 의미를 전달하게 되면 잘못 인식이 될까 요즘 많은 생각을 하게 되는데. 그래서 요즘은 리서치를 많이 한다. 그리고 레고와 같은 즉 C&D(Connect and Development, 연결개발)가 시사하는 의미가 큰 것 같다. 어떻게 연결할 것인가…
GE의 경우 IoT 중심의 스마트 전략인 디지털 트윈을, 지멘스는 인더스트리 4.0 중심의 스마트 전략인 디지털 트윈을 얘기한다. 두 회사의 최근 행보를 보면 GE제프 이멜트 회장은 "어제까지는 제조산업 기반의 회사였지만, 이제는 데이터 및 분석 회사로 거듭나야 한다”고 선언했다. 그리고 GE Digital이란 유니트를 신설하면서 회사내 디지털 관련 역량을 집중시키고 있다. 또한 디지털 트윈(Physical+Digital)의 전략 목표를 위해 산업인터넷 플랫폼인 Predix(프레딕스)에 PTC 싱웍스(Thingworx) 플랫폼을 보강하여 미래를 준비하고 있다.
2016년 스마트공장 국제 컨퍼런스(3.9~3.10, 코엑스) 후기
2016년은 2015년보다 좀 더 깊이 있는 내용과 뜬구름 잡는 얘기보다는 실증 모델을 논하는 세션들이 많아서 흥미로웠다. 필자도 올해는 세션 발표 의뢰를 받아서 발표하는 기회를 얻었다. 이번 컨퍼런스에는 일본 미쓰비시 전기(Kawada Kaoru 기술부장)와 독일 프라운호프 연구소(Dr. Steffen Preissler 그룹장)에서 초청강연이 있었다.
e-F@actory 제조의 미래상과 IoT - 미쓰비시전기 오토메이션 e-F@ctory는 제조의 미래를 제시하는 개념이라고 소개했다. ‘IT(Information Technology)와 FA(Factory Automation)를 활용한 제조의 진화’의 중요 포인트는 이 기술의 현명한 활용법이다. 비즈니스 관점에서 본다면 두 가지를 제시했는데, 현실적으로 공감이 가는 표현이다.
 < 기조연설 : 일본 미쯔비시 전기(Kawada Kaoru기술부장) >
■ Intranet of Things : 생산성 향상을 위한 대처방안으로 낭비/손실의 감소 및 비즈니스 규모는 불변
■ Internet of Things : 새로운 비즈니스 창출을 위한 대처방안으로 신 비즈니스 창출과 비즈니스 규모를 확대(참가자의 규모 확대를 포함)
결국 제조업의 미래는 ‘Forecasting(예상, 예측)’이라고 한 마디로 정의했다. 이러한 Forecasting은 결국 생산성 향상을 의미하는데 미쓰비시 전기는 3가지 대처 방안을 제시했다. SOLUTION in ‘physical layer’ with cyber connection 피드백, 루프 over ‘cyber physical interface’, 로스 절감을 위한 데이터 활용이 있다. 핵심기술테마로는 비즈니스 운영에 필요한 확장 가능한 플랫폼, 플랫폼의 응용 애플리케이션 소프트웨어, 실행에 필요한 하드웨어가 있다.
e-F@ctory는 ‘항상’ 제조업의 미래를 제시하는 개념이다. 사회환경이 변화하는 것은 당연하며, 제조업도 변화해 나가는 것이 당연하다. IoT, 인더스트리 4.0 그리고 제조의 외부세계에 태어난 신 비즈니스... 우리는 항상 ‘변화’에 직면하고 있다는 맺음말을 남겼다.
유럽의 R&D 및 우수기술의 사업화 전략 - Fraunhofer MOEZ, Dr.Steffen Preissler 그룹장
새로운 독일 하이테크 전략 으로 5가지 필러의 이니셔티브 강점을 설명했다.
■ Prioritizing future challenges relative to prosperity and quality of life
■ Considering resources and promoting transfer
■ Strengthening the dynamism of innovation in industry
■ Creating favorable conditions for innovation
■ Strengthening dialogue and participation
■ Challenge relative to prosperity and quality of lifes : six priority key tasks
■ The digital economy and society
■ Sustainable economy and energy
■ Innovation world of work
■ Healthy living
■ Intelligent mobility
■ Civil Security
IoT 기반 차세대 제품개발 플랫폼 구축으로 설계 및 제조 효율화 - PTC 류용효
처음 시작할때는 청중이 얼마되지 않았는데, 채 5분도 안되어 거의 자리가 꽉 차버렸다. 뜨거운 관심에 힘을 얻어 재미있게 동영상을 섞어서 비주얼 스토리텔링했다.
시장의 변화에 대해서 몇 년 동안 시장의 흐름에 대해 한장으로 정리하였다. 최근 몇 년 사이 시장의 키워드(DT, C&D, 업무 중심 앱(apps), 인더스트리 4.0, 제조 혁신을 위한 원동력(7 Forces) 등과 IoT 플랫폼 기반 차세대 제품개발 플랫폼 전략에 필요한 구성요소들에 대해 한 장으로 정리하였다.
이것의 실마리를 찾고자 다양한 사례를 소개하였다. GE, 롤스로이스, BOSCH, 제조산업 IOT 등 해외사례를 소개하였고, 참석자들에게 조금이나마 업무에 도움을 드리고자 하는 바람에서다. 2015년 PTC는 GE와 향후 비즈니스를 공동으로 추진하는 큰 획을 그었다. GE의 IoT 플랫폼(Predix)에 PTC의 IoT 플랫폼인 싱웍스(Thingworx)를 연계해서 더욱 강화되고 향상된 체계를 갖추고자 GE Predix에 라이선스를 공급하게 되었다.( www.ge.com/digital/partners/ptc 참조) 이러한 역량은 Predix를 통해서 구축되는 GE 디지털 발전소에 중추적인 역할을 수행할 것으로 전망된다.
IoT 플랫폼 기반 차세대 제품개발 플랫폼으로 전환시 가능한 예시 화면들이다. 시스템에서 업무 중심 앱으로의 전환의 신호탄이다. 이러한 변화는 윈도우 10에서 앱들의 형태에서 앞으로 가는 방향을 가늠해 볼 수 있다.
복잡한 시스템 구조에서 벗어나 필요한 요소들을 앱 형태로 빠르고 쉽게 접근가능하다는 것이 장점이다. 물론 파워 유저들은 기존 시스템의 많은 핵심기능들은 현재 수준에서 지속활용 가능할 것이다.
글로벌 기업들은 5년 후 미래 비전의 첫 걸음으로 IoT 플랫폼과 활용사례 발굴에 힘을 쏟고 있다. 또한, 아이튠즈와 같이 IoT 플랫폼에서 제공하는 마켓 플레이스를 통해 다양한 회사들이 개발한 앱들을 활용하여 더욱더 C&D(Connect & Development)가 강화될 것이다.
예시로 자동차에다 디지털기기를 가져다 대면 이 차에 적용된 ECU 소프트웨어 버전 및 주요 내용들을 즉시 알 수 있으며, 또한 정비시스템 혹은 CRM 솔루션을 통해 현재 차에서 앞으로 발생 예측되는 사항들을 알람들을 통해서 알려준다.
알람을 누르게 되면 해당 부품들의 정보 3D 형상정보 및 속성값들이 나타나게 된다. 이제는 IT 기술은 뒤에서 숨어서 사용자가 필요로 하는 일들을 지원하는 개념이다.
즉 IT에서 DT의 시대로 접어들고 있다! 발표가 끝나고 문의를 많이 하셔서 준비한 보람을 느끼게 한 세션이었다.
GE의 스마트 공장, Brilliant Factory 그리고 Predix(프레딕스)
이번 컨퍼런스에는 GE의 스마트공장 및 PREDIX에 대한 상세한 설명 세션이 있어서, 개인적으로 유익하였다. 최근 GE 회장은 디지털 회사로 거듭나기 위한 비전 선포를 하였다. 그 일환으로 그룹내에 흩어져 있던 디지털 관련 전문가들을 모아서 GE Digtial이란 비즈니스 유니트를 새로 신설하였다고 한다.
어제까지는 제조산업 기반의 회사였지만, 이제는 데이터 및 분석 회사로 거듭나야 합니다.
– 제프 이멜트, GE 회장
자 이제부터 GE의 스마트 공장, Brilliant Factory 속으로 들어가 보자.
GE 내 500개 되는 글로벌 공장을 대상으로 Predix를 지난 2년동안 테스트하여 나온 데이터를 기반으로, 1% 생산성 개선시 GE 내부적으로만 6조원을 절감하는 효과가 있을 것으로 예상된다고 하였다.
GE의 Predix는 세 가지 핵심 기능을 가지고 있다. ▲Get Connected : 설비 및 생산 효율 분석. 무엇을 연결할지 그리고 기본적인 분석할 내용들을 파악한다. ▲Get Insights : 품질 및 자재, 생산 흐름 ▲Get Optimized : 공장 및 공정, 제품 최적화가 그것이다.
또한 GE의 비즈니스 근간을 이루고 있는 ‘Digital Thread’는 PTC의 PLM/CAD를 GE 비즈니스에 최적화하여 적용하고 있다고 설명하였다. 이러한 근간은 GE의 디지털 백본 구축의 핵심을 이루고 있으며, 이는 Predix와 연결하여 궁극의 목표인 사물이 판단하여 처리할 수 있도록 하는 인공지능 개발에 반드시 필요한 디지털 트윈(Digtial Twin) 기술을 제공한다.
또한, GE는 Predix의 성능에 대해 최대한의 상황에서도 문제없도록 클라우드 방식으로 설계되어서 성능, 보안등의 고민은 Predix의 몫이기 때문에 사용자는 오로지 기존 정의된 기능 혹은 사례 발굴을 통한 자사에 맞는 최적화를 수행하면 된다고 하였다.
Industrial Data Lake에서 각 사용자는 자신에게 필요로 하는 것들을 정의하고 사용하면 된다는 것이다. 이것이 전 세계 최초 GE가 2년여 테스트를 거쳐 2016년 2월 20일 상용화시킨 산업 인터넷 플랫폼인 Predix의 핵심이다.
GE의 두 번째 세션에서는 우리가 왜 IOT에 주목해야 하는지를 발표했다. 한 장으로 설명하기에 충분해 보인다. 항공기를 예로 들어서 설명하였는데, 이전에는 한번 비행시 1KB 데이터만 수집했다. 거의 텍스트 정보 수준이다. 그리고 변수도 30개 정도... 비행편당 3번의 스냅샷이다.
지금은 비행편당 500GB의 데이터 수집, 5000개의 변수들... 초당 한번의 스냅샷 등 이런 많은 데이터들을 모아서 궁극적으로 지금 분석 서비스를 제공하고 있는데, 매출의 75%를 비포서비스(Before Service)에서 올리고 있다고 한다.(GE POWER의 경우) 통합작업에서 혁신활동에 집중해야 한다고 강조하였는데, 기존방법, 다른 플랫폼, Predix 등 세 가지 측면의 통합작업에 대해서 설명하였다. Predix를 활용하면 빠른 프로토타입 도출이 가능하며 개발 최적화를 통해서 80%의 혁신을 가져올 수 있고, 통합에 드는 노력은 20% 정도라고 예측했다.
산업 인터넷용 클라우드 플랫폼은 필요한 앱을 빠르게 만들수 있는 서비스를 제공하는데, Predix는 세 가지 단계 즉, 아이디어 단계, 빌드단계, 앱 활용 적용단계로 구분된다. 아이디어 단계는 산업용 마이크로 서비스가 제공되고, 빌드단계는 개발 최적화, 배포/운영등이 제공된다. 앱 단계에는 산업용 PaaS 형태로 제공된다고 설명하였다.
3차 산업혁명과 4차 산업 혁명의 차이
액센츄어 김진섭 상무가 발표한 디지털 혁신과 스마트 플랜트, 프로세스 산업의 Game Changer 세션도 유익했다. 특히 3차, 4차 산업혁명의 차이에 대해서 명쾌하게 설명하였다. 3차 산업혁명은 Muscle Labor의 등장으로 획기적 혁신을 가져왔고, 곧 다가올 4차 산업혁명은 Brain Labor를 통해서 또 한 단계 혁신을 가져온다고 하고 있다.
이러한 미래가 예측되는 바, 이제 차근차근 연구하고 고민하고, 우리 기업에 맞는 준비를 하는 것이 무엇보다 중요하다. 이미 필요한 요소기술들은 거의 대부분 나열되었고 그 핵의 중심에는 디지털이다. 즉, 디지털 트윈(Physical과 Digital의 만남)이 4차 산업혁명을 위해서는 가장 필수요소임을 알려주고 있다.
분명한 것은 단순히 센서를 설치하고 모니터링한다고 해서 스마트 공장을 구축했다는 의미보다는 글로벌 사례를 밴치마킹하여 중장기 로드맵을 통한 목표수립 및 단계별 접근방향을 세우는 것이 중요하다고 생각된다. 디지털 트윈이 궁극의 목적은 아니며, 최종 목적지는 설비가 스스로 알아서 진단하고 개선하는 인공지능(AI) 적용이라고 전문가들은 조심스럽게 내다본다고 하였다. 즉 4차 산업혁명(2025년 이후 전망)이 도래할 시기이며, 이를 위해 글로벌 선도 기업들은 남들보다 앞서기 위해 한 단계씩 준비해 나가고 있다.
경험은 최고의 교사이다. 다만 수업료가 지나치게 비싸다고 할까.
–칼라일
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