Back to the Basics Back to the Basics

디지털 전환이 제조업을 재정의하는 시대, 핵심 키워드로 빠지지 않는 것이 바로 ’디지털 트윈(Digital Twin)’입니다. 단순한 시각화 툴을 넘어, 제조 현장의 물리적 현실을 정밀하게 반영하고 시뮬레이션 가능한 상태로 확장하는 디지털 트윈은 이제 스마트 제조의 필수 전략으로 자리 잡았습니다. 이번 18화에서는 디지털 트윈의 기본 구조, 제조 프로세스와의 연계 구조, 그리고 산업별로 어떻게 이 기술이 실질적인 경쟁력으로 연결되는지를 분석해봅니다. 디지털 트윈의 본질: 실시간 복제체 그 이상 디지털 트윈은 단순히 3D 모델링이나 센서 데이터를 보여주는 시스템이 아닙니다. 물리 세계(Physical Entity)와 가상 세계(Virtual Entity)를 실시간으로 연결하고, 그 안에서 의사결정, 예측..

제조 환경이 점점 복잡해지고, 기술 스택도 다양해지는 가운데 가장 큰 도전은 시스템 간 ‘단절’을 해소하는 일입니다. MES, ERP, SCADA, AI 분석 플랫폼, 클라우드 인프라… 각각은 강력한 기능을 갖췄지만 서로 연결되지 않으면 ‘스마트’하지 않습니다. 이번 글에서는 스마트 제조 시스템을 통합적으로 구성하기 위한 아키텍처 전략을 다룹니다. 단순한 시스템 연동이 아닌, 흐름 기반 통합 설계 철학과 실제 적용 모델을 중심으로 정리합니다. 1. 왜 통합이 필요한가: 단절의 비용 많은 제조기업이 이미 MES, ERP, 설비제어 시스템을 갖추고 있지만 아래와 같은 문제가 발생합니다: 계획과 실적 간 괴리 → ERP ↔ MES 연동 미비설비 상태와 작업자 대응 간 시차 → SCADA ↔ MES 단절품질 ..

스마트팩토리의 본질은 단순한 설비 자동화가 아니라, ‘흐름’을 실시간으로 인식하고 제어하는 것이다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술 중 하나가 IIoT(Industrial Internet of Things)이며, 이 흐름을 조직화하고 관리하는 플랫폼이 바로 MES다. 이번 글에서는 IIoT와 MES의 연계를 통해 제조 프로세스의 실시간 가시성과 제어력을 어떻게 높일 수 있는지, 아키텍처 설계부터 운영 적용 사례까지 심층적으로 분석한다. 1. IIoT란 무엇인가? 제조에서의 의미 IIoT는 기존 IT기술과 OT(운영기술)가 통합되어 공정, 설비, 환경, 작업자의 데이터를 센서 및 통신망을 통해 실시간 수집, 전송, 분석하는 기술 체계를 말한다. 핵심 구성 요소: 센서 및 엑추에이터: 온도, 압력, 진동, ..

스마트 제조는 단순한 자동화 이상의 패러다임 전환을 요구합니다. MES(Manufacturing Execution System)는 여전히 핵심이지만, 이제는 IoT, AI, 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 디지털 트윈 등과 유기적으로 연결되어야 진정한 스마트 제조의 실현이 가능합니다. 이번 글에서는 MES와 스마트 제조 기술이 어떻게 유기적으로 융합될 수 있는지, 그리고 현실적인 아키텍처 설계 전략과 단계별 도입 방안을 전문가의 시선에서 정리합니다.1. 스마트 제조의 본질: 자동화가 아닌 ‘실시간 지능화’스마트 제조는 흔히 자동화된 설비나 로봇만으로 오해받기 쉽습니다. 그러나 본질은 데이터 중심의 실시간 의사결정과 운영 최적화에 있습니다. 즉, 다음 세 가지가 필수 요소입니다.상황 인식 (Context Awar..

제조업의 본질은 ‘흐름’이다. 이 명제를 관통하는 것이 바로 제조 데이터를 ‘어떻게 보여줄 것인가’의 문제다. 스마트팩토리로의 전환이 가속화되며, 제조 프로세스를 실시간으로 가시화하고, 각 공정 단계의 상태를 한눈에 파악할 수 있는 시각화 전략이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있다. 이번 글에서는 연속공정, 배치공정, 이산공정의 특성에 맞는 시각화 전략을 분석하고, 최신 MESA/MOS 표준 관점에서 흐름 기반 대시보드 설계 원칙을 체계적으로 정리한다. 제조 시각화의 본질: 정보와 흐름의 결합 왜 시각화인가? 제조 데이터는 그 자체로 의미가 없다. 문제는 그 방대한 양의 데이터를 ‘의사결정 가능한 정보’로 전환하는 것이다. 이 과정에서 시각화는 단순한 미적 요소가 아니라, 공정 흐름을 추적하고 병목을 ..

지난 회차에서 스마트 제조의 KPI 설계에 대해 다뤘다면, 이제는 그 데이터를 어떻게 ‘예측’과 ‘최적화’로 연결할 수 있을지를 살펴볼 차례입니다. 바로 AI의 역할입니다. 이번 화에서는 제조업에서 실제 적용되고 있는 AI 모델링 전략을 품질 예측, 수율 향상, 병목 탐지라는 세 가지 대표 영역으로 나눠 구체적으로 이야기해보겠습니다. 1. 제조 AI는 결국 ‘패턴을 찾아내는 기술’이다 제조 현장에서는 수많은 데이터가 생성됩니다. 센서에서 나오는 수치, 작업자의 입력, 장비 상태 로그, 환경 조건까지. 이 방대한 데이터를 분석해 어떤 ‘패턴’을 찾아내는 게 AI의 핵심 역할입니다. 예를 들어, 어떤 온도 조건에서 제품의 불량률이 높아지는지, 어떤 조립 순서에서 시간이 많이 걸리는지를 찾아내는 건 사람이 일..

제조 데이터를 단순 수집에서 끝내지 않고, 분석 가능한 구조로 전환하기 위한 전략을 정리합니다. 흐름 기반의 데이터 모델링, 표준화, 실시간성 확보를 중심으로 MES, SCADA, AI 분석에 최적화된 데이터 설계를 안내합니다. 데이터 없는 스마트팩토리는 허상이다 스마트팩토리를 구축했지만 데이터가 분석되지 않거나,AI 프로젝트를 시작했지만 신뢰할 수 있는 제조 데이터가 부족하다는 현장은 너무 많습니다. 이유는 명확합니다. 제조 데이터가 ‘구조화’되지 않았기 때문입니다. 제조 데이터는 단순히 로그가 아닙니다.공정 흐름 위에 맞춰 정리되고, 실시간으로 연결되며, 의미 있는 분석 단위로 설계되어야 합니다. 1. 제조 데이터 구조화란 무엇인가?정의제조 데이터를 분석과 의사결정이 가능하도록 정의된 구조로 정리..

스마트팩토리는 단순한 설비 자동화가 아니라, 흐름 중심의 디지털 통합 전략이다. 스마트팩토리 구현을 위한 단계별 접근법과 자재/정보/가치 흐름에 기반한 설계 가이드를 실제 구축 전략과 함께 정리합니다.스마트팩토리는 자동화가 아니라 '흐름의 디지털화'다많은 기업들이 스마트팩토리를 '로봇', '센서', 'AI'로 오해하지만,진짜 스마트팩토리는 흐름을 디지털화하고 실시간으로 최적화하는 체계적 전략입니다.자재 흐름, 정보 흐름, 가치 흐름을 하나의 구조로 연결하고,이를 기반으로 MES, SCADA, ERP, AI 시스템이 실시간 판단과 제어를 수행하는 것,그것이 바로 스마트 제조입니다.이 글에서는 스마트팩토리 구축을 위한 단계별 접근과,흐름 설계 관점에서 어떤 요소들이 핵심인지 정리해 보겠습니다.1. 스마트팩토..