[첨단 헬로티]
* 본 구축사례(Case Study)는 지난 해 12월 6일 개최된 '스마트 공장 지능화 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2017' 중 현대중공업 김경훈 부장의 발표 내용을 다듬은 것이다.
1. 조선업의 환경
조선업은 스마트팩토리 구축이 늦은 편에 속하는 산업군이다. 노동 집약적인 측면이 강하기 때문이다. 하지만 2011년 이후로 조선업이 어려워졌다. 영업이익률이 높을 때는 15%까지 달성했던 조선업이었는데 2014년, 2015년에는 적자를 겪었다.
현장직에 종사했던 직원 수도 많이 줄었는데, 그러다보니 협력업체들이 그 자리를 채우고 있다. 문제는 이전과 같은 작업률과 품질이 나오지 않는다는 것이다. 이 같은 여러 문제에 직면해 있지만 최근 들어서는 조금씩 회복하고 있다.
문제는 조선업 전체적으로 수주율이 떨어지고 있는데, 이전처럼 고객의 요구사항을 세심하게 들어주는 전략에도 한계에 직면하게 됐다는 것이다. 새로운 변화를 찾아내야 할 시기다.
▲ 현대중공업 김경훈 부장
2. 현재의 산업 환경
4차 산업혁명이 도래했고, 파괴적 혁신이 필요한 때다. 선박 시장을 보면, 현대중공업 관점에서 후발주자들이 기술력으로 바짝 뒤를 따라오고 있다. 이들은 가격경쟁력 측면에서도 우위에 있다. 선발주자들은 따라가지 못할 만큼 기술력이 앞서가고 있는 상황이다. 매출과 수익의 정체를 당연한 결과일 수밖에 없다.
3. 그럼 어떻게 해야 되나? - 현대중공업 DT 전략
현대중공업은 DT(Digital Transformation) 전략의 추진 방향으로 3가지를 제시한다. 먼저 새로운 사업모델 및 프로세스 구현을 위한 인프라 구축, 두 번째 디지털 기반 프로세스를 재설계 하는 플랫폼 개발, 세 번째 고객가치를 재창출하고 제품을 서비스화 할 수 있는 애플리케이션 구축이다.
DT 추진 분야는 크게 두 가지, 1) 제품 및 서비스를 IT 기술로 혁신과 2) 지능형 공장 즉, 스마트팩토리다. 스마트팩토리의 경우 이제까지 PLM, ERP, MES, SLM, SCM 등의 IT적인 부분은 적용을 했지만 공장 내 설비를 연결하고 이를 통해 지능화 된 시스템을 구축하는 OT 요소는 하지 못했다. PLC와 스카다(SCADA) 시스템으로부터 데이터를 불러모으는 단계다.
DT 전략은 ▲스마트 제품, ▲스마트 제조, ▲생태계 조성으로 구분해 각 부분마다 크게 3단계로 진행 목표를 두고 있다. 그 중 스마트 제조 부분은 설계, 생산 및 자재, 설비 관리, 안전 등으로 구분했다. 데이터를 수집하고 모니터링 하여 제어하는 것이 1단계, 설계 및 의사 결정의 최적화가 2단계, 자율화 및 무인화가 3단계다. 지금 현대중공업은 1단계다.
4. 현대중공업의 2가지 스마트공장 사례
1) BLT 라인 스마트팩토리 시스템
BLT는 선체 내/외판의 강도를 유지해주고 보강해주는, 우리 몸의 갈비뼈와 같은 부자재다. 이 BLT 제작 공정에서 생산 및 설비 관리를 통해 효율성을 증대시키는 것이 목표다.
기존 문제점은 생산관리가 엑셀 기반의 문서로 진행돼 선후 공정 간 데이터 공유가 불가했다는 점이다. BLT를 제작하는 중에 날씨나 부품 오류 때문에 지연될 수 있는데 이러한 공정 상황을 다음날에서야 문서를 통해 보고하기 때문에 그만큼 대응이 늦어질 수밖에 없었던 것이다. 또 장비 유지 및 고장에 대한 대응 시간도 과다하게 잡혀 있었다. 실시간으로 설비 상태 데이터를 파악하지 못하고 정비에 있어서도 전문가에 의존하는 경향이 강했던 것이 원인이다.
개선 방향은 우선 IoT플랫폼 ‘씽웍스(ThingWorx)’ 기반의 생산 및 설비 데이터 수집 및 모니터링 시스템을 구축하였다. 2단계는 현재 진행을 준비하는 단계인데, 수집한 빅데이터를 분석해 BLT 생산/배송 프로세스를 개선하는 것이다. 이 안에는 FEMS(공장 에너지관리 시스템), 생산관리 시스템, 도면관리 시스템 개선도 포함된다. 3단계는 데이터를 통합하고 최적화하여 설비의 성능 관리 및 유지/보수 등에서 효율성을 증대시키는 것이다.
특히 빅데이터 분석은 설비 보전을 효율화시키고 생산 품질을 향상시킨다. 현재 BLT 현장에는 크레인이 있는데, 시간 변화에 따라 크레인 이격(뒤틀림)이 발생하고 나중에는 고장으로 이어진다. 이를 모니터링하고 고장 발생 시점을 사전에 예측하면 수리하는 다운타임을 최소화 할 수 있고, 고장 발생 전에 주기적인 정비를 통해 설비 수명을 연장할 수 있다.
용접 작업도 빅데이터를 통해 최적화 할 수 있다. 기존에는 작업자가 경험에 기반해 전류/전압을 설정해 작업했다. 이러한 방식으로는 매번 최적의 용접 품질을 뽑아낼 수 없다. 따라서 데이터에 기반해 각 부재별 최적 설정값을 도출해내면 안전정인 용접 품질을 얻을 수 있으며, 품질 불량에 따른 인건비 및 비용을 줄일 수 있다.
2) 용접 모니터링 시스템
이 시스템은 작업을 사람이 어떻게 하는지 모니터링 하는 것이다. 선박 건조 과정은 설계부터 강재적치, 강재절단, 조립, 의장, 도장, 탑재, 진수, 안벽작업, 시운전, 명명식까지 진행된다. 이 과정 중 조립, 탑재 등 여러 공정에 용접 작업이 이뤄진다. 보통 하루에 4만5,000명에서 6만명 정도의 용접사가 작업에 투입되는데 용접률은 그만큼 나오지 않는다. 사실 이렇게 많은 인원을 관리하기는 쉽지 않다.
따라서 용접사마다 모니터링을 하는 것이다. 시스템은 용접재를 공급하는 피더기와 용접기, 그리고 작업하는 블록을 매칭해준다. 현재까지는 기기와의 매칭은 되는데 블록 매칭은 자동화가 완벽하지 않다.
모니터링 방법은 아크 즉, 불꽃이다. 이 아크를 모니터링 하기 전에는 아크율 즉, 용접률이 20% 중후반이었다. 2년 전부터 모니터링 시스테을 도입해 전날 작업량을 제시했다. 이른바 용접실명제다. 아크율은 40%로 올랐다. 물론 아크율로 평가는 하지 않고 높은 용접사에게 상을 주는 방식으로 운영했다.
이 시스템은 용접 품질도 높여줬다. 용접은 전류/전압이 높아지면 불량이 발생한다. 용접실명제는 전류전압에 대해 작업자마다 정해진 블록, 총 아크 시간, 비적정 아크 시간 값들이 나오니까 안정적인 전류/전압률이 높아지게 되고 불량 역시 감소했다. 향후에는 용접기나 주변에 이상이 있으면 제어하는 것까지 구현토록 준비하고 있다.
5. 현대중공업의 인프라 및 생태계 구축
DT 요소기술 및 인프라 부분에서는 빅데이터 및 IoT플랫폼은 아키텍처 및 개발 환경을 표준화 하고 있으며, 데이터센터를 통해 그룹사 클라우드 시스템을 가동하고 있다. 설비 간 연결에는 IoT 통신을 이용하는데, 현재 KT와 협력을 통해 5G 네트워크와 같은 차세대 네트워크 환경을 구축하고 있다.
