기술과 산업/도메인

제조 프로세스 이해 시리즈 1화 – 프로세스 기반 분류가 중요한 이유 (제조업의 본질과 변화)

B컷개발자 2025. 5. 28. 14:47
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제조업을 단순한 생산 행위가 아닌 '흐름의 설계와 제어'로 이해하는 시선에서, 왜 연속공정/배치공정/이산공정 분류가 디지털 전환과 MES 전략에 필수적인지를 MESA, MOS 기준으로 분석합니다.
 

제조업을 다시 정의해야 하는 이유

제조업은 더 이상 '물건을 찍어내는 산업'이 아닙니다. 21세기의 제조는 그 본질이 완전히 바뀌었습니다. 시장은 점점 더 다양한 고객 요구를 요구하고, 공급망은 더욱 복잡해지고 있으며, 품질과 납기, 에너지 소비, ESG 등 수많은 변수가 제조업의 생존을 좌우하고 있습니다.
이러한 변화 속에서 우리는 반드시 스스로에게 질문해야 합니다.

"우리는 과연 어떤 방식으로 제조하고 있는가?"

이는 단순한 기술의 문제가 아니라, 공정(프로세스)이라는 흐름을 어떻게 설계하고 제어하는가의 문제입니다. 그리고 이 질문에 대한 해답은 바로 **제조 프로세스 기반 분류(연속, 배치, 이산)**에 있습니다.
이 글에서는 MESA(MES 산업협회)의 최신 프레임워크와 MOS(Manufacturing Operations System) 표준을 바탕으로, 왜 제조공정의 올바른 분류가 오늘날 제조 전략의 시작점인지를 깊이 있게 살펴봅니다.

제조업의 본질은 '흐름'이다 – 산업공학적 관점에서

제조업은 결국 **흐름(flow)**의 산업입니다. 공정이라는 물리적 공간에서 재료가 투입되고, 변화하고, 완성품으로 나가는 일련의 과정은 단지 설비의 집합이 아닙니다. 이 흐름은 시간, 품질, 정보, 설비, 사람, 에너지의 종합적인 작동 체계입니다.

1. 자재 흐름(Material Flow)

  • 원자재가 이동하고 가공되는 물리적 흐름입니다.
  • 산업공학에서 설비 배치(Layout Planning)와 생산방식 설계(Cell, Line 등)의 주요 근거가 됩니다.

2. 정보 흐름(Information Flow)

  • MES, ERP, DCS를 통한 작업지시, 설비 데이터, 품질 결과의 흐름
  • 디지털 전환에서 이 정보 흐름이 데이터 기반 자동화와 최적화의 핵심 경로가 됩니다.

3. 가치 흐름(Value Flow)

  • 고객 가치를 중심으로 한 리드타임 단축, 낭비 제거, 품질 개선 등
  • Lean Manufacturing, TOC, 6시그마 등 전략적 기법의 전제가 되는 흐름입니다.

이 세 가지 흐름이 엇갈리거나 불균형하면, 설비를 아무리 고도화해도 제조는 효율적으로 작동하지 않습니다. 그래서 우리는 공정의 흐름을 제대로 정의하고 분류할 필요가 있습니다.

MESA & MOS 프레임워크로 보는 제조 시스템 구조

현대 제조 시스템은 다음 네 가지 핵심 기능으로 구성됩니다. 이는 MESA의 MES 모델과 ISA-95의 MOM(Mfg. Operations Management) 모델의 통합 프레임입니다.

  1. 생산 실행(Production Execution)
  2. 품질 관리(Quality Management)
  3. 설비 자산 관리(Asset Performance Management)
  4. 재고/자재 흐름 관리(Inventory & Logistics Management)

공정의 종류에 따라 이 네 기능이 작동하는 방식은 완전히 달라집니다. 예를 들어:

  • 연속공정은 실시간 데이터 수집, 공정 변수 제어, 정지 시간 최소화가 관건이며,
  • 배치공정은 레시피 이력 관리, 배치 간 편차 최소화가 핵심이고,
  • 이산공정은 부품 추적, 작업 지시 자동화, 조립라인 최적화가 중심입니다.

따라서 같은 MES를 도입하더라도 공정 유형을 고려하지 않으면 효과는 반감됩니다.

연속공정 vs 배치공정 vs 이산공정 – 정의와 구조적 차이

연속공정 (Continuous Process)

  • 대표 산업: 석유화학, 제지, 음료, 철강, 정밀화학 등
  • 공정은 멈추지 않고 24시간 흐름이 유지됨
  • 실시간 제어(DCS), 폐루프 피드백 제어, 안정적 품질 유지가 핵심

배치공정 (Batch Process)

  • 대표 산업: 제약, 화장품, 반도체 후공정, 식품 등
  • 단위 배치(batch)를 기준으로 생산 반복, 이력 기반의 품질 확보 필요
  • 배치별 셋업, 레시피 제어, 배합 조건 관리

이산공정 (Discrete Manufacturing)

  • 대표 산업: 자동차, 가전, 기계부품, 항공기 등
  • 부품을 개별로 가공/조립, 제품 단위 식별과 추적 중요
  • BOM 기반 생산, 공정 경로(Route), 납기 중심 운영

이 차이는 설비 구성, 정보 흐름, 품질 관리, 자동화 전략까지 모두 바꿉니다.

제조 디지털 전환에서 프로세스 분류가 갖는 전략적 가치

디지털 제조(Digital Manufacturing) 또는 스마트팩토리는 단순한 설비 자동화가 아닙니다.
바로 "흐름을 데이터화하고 최적화하는 것"입니다.
하지만 이 데이터는 공정 구조에 따라 수집 방식과 해석 방식이 다릅니다:

  • 연속공정: 시간 기반 센서 데이터 (공정 이상 탐지, 품질 예측)
  • 배치공정: 배치 단위 조건 이력 데이터 (레시피 최적화, 편차 분석)
  • 이산공정: 작업 단위 실적 데이터 (라인 밸런싱, 납기 예측)

따라서 제조 AI, MES, SCADA, ERP 시스템이 제대로 작동하려면,
공정 흐름에 맞는 구조로 설계되어야만 합니다.

실무 사례로 본 공정 분류의 중요성

실패 사례: MES 도입 실패한 제약 기업

  • 공정은 배치형인데, 연속공정용 MES를 그대로 도입
  • 배치 이력, 레시피 조건, 품질 추적 기능 부족 → 규제 위반 발생

성공 사례: 글로벌 철강사 POSCO

  • 연속공정 기반 공정 자동화 최적화
  • DCS – MES – ERP 계층 연계 설계
  • 품질 예측 AI, 에너지 흐름 최적화 구현

이산공정 사례: Tesla의 조립라인

  • 유연한 작업 셀 기반 이산공정
  • MES 기반 실시간 작업지시, 로봇 조정
  • AI 기반 부품 자동 식별 및 오류 감지

이처럼 공정 유형을 이해한 후 도입된 시스템은 ROI도 높고 지속가능성도 확보됩니다.

제조 전략의 출발점은 '공정을 이해하는 것'

오늘날 제조업이 직면한 문제는 설비나 인력 부족이 아닙니다.
흐름을 이해하지 못하고, 구조화하지 못하는 데서 비롯된 문제입니다.
공정 분류는 그저 생산방식의 구분이 아닙니다.
그것은 곧 공장 설계, 정보시스템 설계, 자동화 수준 결정, AI 전략 수립, 스마트팩토리 성공 여부까지 모두 결정짓는 가장 핵심적인 분류 체계입니다.
이 시리즈를 통해 우리는 단순히 공정을 설명하는 데서 멈추지 않고,
각 산업의 디지털 전환과 MES 전략까지 연결되는 진짜 제조 흐름의 언어를 만들고자 합니다.
 

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