㈜네이처텍 이재현 생산본부장(왼쪽)·윤석훈 경영정보팀장(오른쪽) (사진 무인화기술)

 

 

 

구(舊) 남양알로에의 제조를 담당하는 건강기능식품 전문 제조기업 ㈜네이처텍이 최근, 스마트팩토리 고도화 2단계를 구축했다.

네이처텍의 이번 2단계 스마트 팩토리는 이 회사의 3층 바이알라인에 구축된 것으로, SK텔레콤이 IT 부분, 보쉬렉스로스 코리아가 OT 부분, 밸류컴패니언이 컨설팅과 개선효과 검증 부분을 각각 담당했다. 네이처텍은 이번 스마트 팩토리 구축을 통해 생산공정에 대한 실시간 데이터 수집과 자동제어를 통한 품질불량 사전예방, 빅데이터 분석 및 머신러닝에 의한 최적 작업조건 도출로 품질 및 생산성 향상을 꾀할 수 있게 됨으로써, IT와 OT가 효과적으로 융합된 성공적인 프로젝트로 기록될 전망이다.

 

 

 

 

 

 

 

Q. 네이처텍은 어떤 회사인가?

A. 1976년 남양알로에로 시작한 네이처텍은 천연물 소재개발 및 건강기능식품 전문 제조기업으로, 2000년에 남양알로에의 제조를 담당하는 기업으로 분사했다. 남양알로에는 현재 유니베라로 상호를 변경했고, 네이처텍은 건강기능식품/기능성화장품을 OEM 생산해 유니베라뿐만이 아니라, 건강기능식품 유통판매 회사에 납품하고 있다.

 

Q. 이번에 스마트 팩토리를 구축하게 된 배경은?

A. 반도체나 자동차 회사가 스마트 팩토리를 구축하는 것이 대부분으로, 식품회사는 스마트 팩토리와 거리가 멀다고 생각을 했었다. 그러나 4차산업혁명과 같은 새로운 제조 트렌드가 부상하면서, 그러한 트렌드에 발맞춘 제조 및 기업경영을 위해 스마트 팩토리를 구축하기 시작했다. 이번 고도화 2단계 프로젝트를 진행하면서 적합한 라인이 어디인지 검토를 해보니, 나름대로 자동화가 되어있는 3층 바이알라인에 우선적으로 접목을 해보자 해서 시작을 하게 됐다. 처음부터 끝까지 전체를 자동화, 정보화해서 연결을 하면 좋았겠지만, 현 상태에서 원했던 수준 이상으로 결과가 나오고 있어 만족한 상황이다.

 

Q. 이번 스마트 팩토리 고도화 2단계 프로젝트의 범위는 어떻게 되나?

A. 네이처텍은 지난 2019년 스마트 팩토리 시스템을 처음으로 도입했고, 이번 3층 바이알라인에 스마트 팩토리 고도화 2단계 구축을 통해, 생산설비 자동제어 시스템까지 도입하게 됐다.

1차 프로젝트는 현장 위주는 아니었고 구매 부분의 DDMRP이라는 시스템을 안정화 시키고, 공용자재 등을 일정한 버퍼 개념으로 구현해서, 그걸 구매담당자나 사용자들이 보기 편한 시스템으로 구축하기 위한 것이었다. 1차는 상위 부분만 구축이 되어 있었는데, 이번에 고도화를 진행화면서 OT 부분과 연결을 하게 됐다.

 

Q. 이번 스마트 팩토리 고도화 2단계 프로젝트는 어떤 업체가 담당을 했나?

A. 이번 고도화 프로젝트는 3개 회사의 협력으로 구축이 됐다.

SK텔레콤은 빅데이터 분석 솔루션인 ‘메타트론’과 클라우드 분석 환경을 제공했다. 각 생산공정에서 수집된 실시간 생산정보를 클라우드에 저장하고 생산정보와 검사공정에서의 불량품 정보 연관성 분석에 기반해 머신러닝 모델을 구현했다. 또한 이를 ‘메타트론’에 탑재하고, 머신러닝 모델 결과를 시각화해 대시보드로 제공을 했다.

밸류컴패니언은 제조현장의 품질과 생산성 고도화와 관련한 컨설팅 및 개선 효과 검증을 담당했다. 생산공정 상의 프로세스 품질을 분석하고 분석 과제를 정의해 머신러닝 모델을 설계했다.

또 보쉬렉스로스 코리아는 IoT 게이트웨이 제공 및 제조설비의 데이터 전송을 담당했다.

 

 

 

 

 

3층 전체라인이 스마트공장이다. 조제라인 탱크.

 

 

 

 

브릭스를 체크하는 기계. 브릭스 데이터가 계속 IoT 게이트웨이로 수집이 된다.

 

 

 

 

조제라인에 설치된 보쉬렉스로스 IoT 게이트웨이.

 

 

Q. SK텔레콤을 선택한 이유는?

A. ITC 시스템은 한 번 구축한 이후에 그 업체가 어떤 이유로 없어지게 되면, 유지보수가 어렵다. 안정적인 향후 서비스를 위해서 SK텔레콤과 함께 일을 하게 됐다.

 

Q. 이번 스마트 팩토리 고도화 프로젝트 개요에 대해 간단하게 설명을 부탁한다.

A. 앞서 설명한 것처럼, 처음에 3층 설비를 선정한 건 나름대로 자동화가 되어있는 라인부터 시작을 하기 위해서였다.

과거 식품회사를 보면 공정별로 각자 알아서 관리하는 수준에서 끝났고, 작업이 끝나면 도출된 데이터들이 어디에 수집되거나 보관되지 않는 상황이었다. 그런데 이 시스템이 도입되면, 그런 과정들의 데이터들이 모두 중앙저장장치(클라우드)로 넘어가서 관리가 되고, 우리가 원하는 포인트대로 그래프화 시키거나 통계 관리해서 각 단계의 문제점, 그리고 우리가 어떤 부분에 대해서 개선해야 할지에 대한 걸 볼 수 있게 된다. 그리고 현장에 가면 대시보드가 있어서 공정 작업장 안에서 일어나는 모든 것을 한눈에 볼 수 있게 되는 이점이 생긴다. 이러한 효과를 얻기 위해 고도화 프로젝트를 하는 것이 좋겠다고 판단을 해서 시작을 하게 됐다.

 

Q. 이번 프로젝트에서 중점을 둔 부분은?

A. 두 가지다. 첫 번째 데이터가 쌓이면 데이터 간의 연관성을 모델링을 통해서 찾아내고, 표준모델을 통해서 품질불량을 사전에 예방하는 것이 최종적인 목적이다.

 

Q. 3층 스마트 팩토리 생산라인 규모는 어떻게 되나?

A. 20ml 바이알 기준으로 1일 10만 병을 생산하는 라인으로, 분당 200개가 생산이 된다.

포장 전 단계까지는 자동화가 되어 있었는데, 단계별 기준에서 벗어났을 때 이상 발생에 대한 조치는 되어있지 않았다. 이번 프로젝트 구축 전까지는 불량이 나왔을 때 부적합 제품은 버리고 마는 수준에서 끝났는데, 구축 이후에는 그런 부분에 대한 조치가 가능해졌다.

 

 

 

 

 용기가 들어와서 내용물이 충진 및 캡핑이 된다.

 

 

 

 

포장실에서는 두 가지 불량유형을 선별한다.

 

 

 

 

대시보드. 조제, 충진/캡핑, 불량 등의 전체 생산현황이 표시된다.

 

 

Q. 메인 PLC는 어떤 업체의 제품이었나? PLC가 여러 업체의 기종으로 구성이 되어있다고 했을 때, 데이터의 표준화 부분은 어떻게 해결이 됐나?

A. 기존 설비에 대한 자동화는 되어있었는데, 이번에 스마트 팩토리에서 구현한 건 불량이 분당 24개 발생을 하면 현장 대시보드에서 알람을 띄어주고, 분당 불량이 48개를 넘어가면 PLC로 중지명령이 가서, 캡핑기 설비 가동이 자동으로 중단이 되도록 하는 것이다. 이 자동제어를 보쉬렉스로스 코리아에서 구현을 했다.

3층 생산라인에는 조제, 충진, 포장 설비가 있는데 이 설비들을 제어하는 PLC가 모두 다르다. 각각 다른 PLC의 데이터를 수집해서 메타트론으로 전송하기 위해, 보쉬렉스로스 코리아에서 각 설비업체를 만나 데이터 표준을 맞춰서 보쉬렉스로스 IoT 게이트웨이에서 SK텔레콤의 빅데이터 솔루션인 메타트론으로 표준화된 데이터를 보내주는 게 이번 2차 프로젝트에서 구현이 됐다. 보쉬렉스로스에서는 IoT 게이트웨이만 설치한 게 아니고, 각 설비업체들을 만나서 각기 다른 포맷을 맞춰서 데이터를 올릴 수 있도록 하는 작업까지 담당을 했다.

 

Q. IoT 게이트웨이는 몇 개나 설치가 됐나?

A. 조제와 충진, 포장 설비에 총 5개가 설치됐다. 조제라인에서도 조제 온도만이 아니라, 브릭스(당도)에 대한 정보, 조제탱크 모터가 돌아가는 속도 이런 것들을 게이트웨이 한 군데서 받고, 충진라인에서도 불량이라든지 충진에 들어가는 로터리의 속도, 카운팅 개수 이런 데에터들을 충진 게이트웨이에서 받는다. 이렇게 해서 전체적으로 5개의 IoT 게이트웨이가 운영이 되고 있다.

 

Q. 보쉬렉스로스 하드웨어 성능에는 만족을 하나?

A. 만족한다. 현재 데이터의 오류는 크게 없는 것 같고, 무엇보다도 문제가 생겼을 때 피드백이 아주 만족스럽다. 문제가 생겨서 연락을 하면, 먼 거리인데도 어느새 와서 작업을 하고 있을 정도로 업무협조 측면에서 만족스러웠다.

 

Q. 이번 프로젝트에서 가장 중점을 둔 부분은?

A. 한눈에 보이는 현장관리가 가장 중요하다고 판단을 했고, 그동안 관리하지 못했던 데이터들에 대한 정보관리와 직원들의 마인드 변화 이 3가지에 중점을 뒀다.

과거에는 각 공정별로 알어서 했던 일들을, 지금은 각 포인트별로 어떤 일이 진행이 되고 있는지, 실제 내가 하고 있는 일이 어느 위치에 와있는지를 현황판에서 볼 수 있다. 각 공정별 온도나 시간, 이런 조건들을 확인할 수 있는 것이다. 이상이 발생하면 당연히 알람이 알려주고, 불량상황도 한눈에 파악이 된다. 또한 데이터들에 대한 정보관리 차원에서도 과거에는 작업 중에 어떤 일이 있었는지 모르고 업무를 하던 상황이었으나, 데이터들이 수집이 돼서 모니터링을 할 수 있게 되고, 이를 통해 직원들이 “우리가 작업하고 있는 품질이 이렇게 관리가 될 수 있구나, 이 부분이 이렇게 중요하구나”라고 하는 인식변화가 생기게 됐다. 이 3가지가 가장 크다.

 

Q. 머신러닝 알고리즘은 어디에서 담당을 했나?

A. 알고리즘의 아이디어는 컨설팅 업체인 밸류컴패니와 네이처텍 프로젝트 팀이 구상했고, 실제로 구현한 건 SK텔레콤이다.

 

Q. 머신러닝을 이용한 스마트 팩토리를 구현하면서 어떤 점에 가장 기대를 했나?

A. 수율과 제품의 품질, 공정 최적화, 시간단축이다. 추후에는 미생물 오염과 온도까지 관리를 할 계획이다.

 

Q. 이번 프로젝트의 성과는 어떻게 평가가 될 수 있나?

A. 브릭스와 공정시간 및 온도관리 이 두 가지를 통해 평가가 가능할 것 같다.

브릭스는 상한치와 하한치라는 범위가 있는데, 제조 입장에서는 중간에 걸리면 가장 이상적이지만 그보다 떨어질 수도 있고 올라갈 수도 있다. 각 로트별로 차이가 있다. 그걸 데이터를 수집해보면 트렌드가 어느 정도 나오게 된다. 기준규격 중간에 근접하게 생산을 했을 때, 가장 이상적인 브릭스 시작점은 어디인지 이걸 판단하는 거다. 그랬을 때 공정이 마무리 될 때까지 브릭스가 유지가 되고 관리가 되고 정해진 범위에서 만족하느냐 그 부분을 하나 보는 것이다. 그렇게 되면 나중에 수율이 올라갈 것이다. 즉 생산성이 올라가는 거다.

이걸 머신러닝을 통해 학습을 시켜서 모델링을 하는 것이다.

또 한 가지는 온도와 시간 단위다. 제조를 할 때 5단계, 6단계라는 단계가 있다. 일차적으로 가온하고 1차원료를 넣고, 그다음에 가온하고 2차원료를 넣고 하는 이런 단계가 있는데, 실제로 한 제품에서 항상 일정하게 그래프가 나오는 건 아니기 때문에, 이 데이터를 일 년 동안 모아놓으면 나름대로 규칙적인 패턴이 나올 것이다. 이를 통해서 시간을 줄이는 것이다. 어느 시점에는 가온을 해야 되고, 어느 시점에는 정제수를 넣는다든지 이런 활동들을 최적화시키면 시간이 단축이 될 것이고, 그렇게 되면 생산성이 늘어나는 것이다.

 

Q. IT와 OT 부분은 융합이 잘 됐다고 보나?

A. 이번 프로젝트는 상주 프로젝트가 아니었다. 기본적으로 양쪽 툴들이 잘 되어있어서 융합이 잘 됐다고 본다.

 

Q. 이번 프로젝트는 수행기간이 얼마나 얼마나 걸렸나?

A. 5개 PLC의 데이터를 표준화하는 것까지 7개월 프로젝트였다. ERP까지 연동이 되어있다. 각 설비별로 온도의 상하한치 값들을 설정해야 되는데, 그것도 ERP에서 개발을 따로 했고, 거기서 설정된 정보와 생산정보를 SK텔레콤의 메타트론 쪽으로 10분에 한 번씩 정보를 계속 넣어줘서, 그 정보를 바탕으로 설비 쪽 정보까지 매핑돼서 보여주는 프로젝트였다. 이 작업까지 7개월이 걸렸다.

 

Q. IoT 게이트웨이는 무선인가?

A. 무선 LTE 방식이다.

 

Q. 이번 프로젝트에서 미흡하다고 느끼는 부분이 있나?

A. 현재까지는 완벽한 단계는 아니니까 지켜봐야 될 것 같다. 숫자가 실제현장에서 일어나는 데이터 숫자와 일치하는지와 향후 모델링을 위해 데이터를 계속 쌓는 부분을 계속 점검을 해봐야 된다. 데이터를 계속 모아봐야 알 수 있다. 실시간으로 일치가 되는지 그런 부분이 아직은 완벽하지는 않다.

 

Q. DDMRP(Demand Drive MRP 수요주도 자재 소요량 계획)를 타 업체에 비해 앞서 도입했는데, 도입 성과는 어떤가?

A. DDMRP는 재작년 하반기에 도입했다. 과거에는 자재수요를 구매부서에서 알아서 ERP의MRP를 기반으로 했다. 영업에서 수주를 받아오면 거기에 대한 자재수요를 조사하고 발주를 했는데, 그러다 보니까 누락된 부분도 생기고, 어떤 부분에서 남으면 왜 남았는지 이력관리도 안 되고, 그러다 보면 폐기하는 자재도 생기고 했다. 그런데 DDMRP 시스템을 구축하면서, 해당 담당자가 한눈에 자재수요량을 파악하고, 거기에 맞게끔 바로 발주가 나간다. 지금은 현업에서 만족하고 있고, 업무적으로 효율성도 있고, 시간도 많이 단축이 되고 있다.

 

Q. 이번 스마트 팩토리 프로젝트 이후 계획은?

A. 네이처텍에 라인이 여러 개 있는데, 현재 하나만 적용을 해본 거다. 이 라인과 동일한 라인이 또 있는데, 그 부분까지 확장을 해볼 계획이다. 이후에 제형이 다른 부분도 마찬가지로 확장을 검토하고 있다. 앞서 얘기한 것처럼, 우리가 원하는 게 포장자동화와 검사자동화 부분이다. 로봇관련 사업은 계속 정보를 받고 적용을 검토해보려고 한다.

 

Q. 이번 프로젝트의 비용은 어느 정도였나?

A. 정부지원금 1억2천5백만 원과 우리가 1억2천5백만 원을 투자해서, 총 2억5천만 원이 소요됐다. 우리 비용 1억2천5백만 원 중에는 인건비도 포함되어 있다.

 

 

 

네이처텍 전경