배치 사이즈 원(Batch size one)과 제품 개별화는 인더스트리 4.0에 대한 논의를 처음부터 주도해 왔다. 그 목적은 커미셔닝 당시에는 구상하지 못했던 새로운 작업에서도 자동으로 적응할 수 있는 기계를 개발하는 것이었다. B&R Germany의 매니징 디렉터인 마르쿠스 샌드외프너(Markus Sandhöfner) 씨는 이러한 적응형 기계가 단지 모듈식에 머물지 않고 있다는 것과 함께 프로세스에서 자동화 기술이 어떤 역할을 수행하는지 설명한다.

모듈형 기계와 제조 셀의 유연한 연결 트렌드가 지속되고 있습니다. B&R(비앤알, 비앤드알산업자동화)은 이제 적응형 기계를 개발해 한 단계 더 나아가려고 합니다. 적응형 기계와 모듈식 기계는 어떻게 다른가요?

Markus Sandhofner: 다음 단계는 현재 사용 가능한 다양한 첨단 기술을 결합하는 것입니다. 모듈식 기계는 사용자가 당면한 작업에 쉽게 적응할 수 있는 기계입니다. 그리고 기계가 스스로 새로운 작업에 적응할 때, 우리는 적응형 기계라고 합니다. 즉, 적응형 기계는 커미셔닝 당시까지 알려지지 않았던 작업을 마스터할 수도 있습니다. 이는 별도의 도구나 장비 없이 기계가 독립적으로 수행합니다. 이것이 적응형 기계의 이면에 있는 혁신 아이디어입니다.

이러한 발전의 원동력은 무엇인가요?

Sandhofner: 가장 큰 원동력 중 하나는 개별적으로 구성된 제품이 훨씬 더 작은 배치를 생산해야 하는 이커머스에 있습니다. 적응형 기계의 장점은 주문 즉시 ‘ 배치사이즈원 ’ 까지의 다양한 제품들을 대량으로 생산할 수 있다는 것입니다. 그리고 온라인 이커머스 소프트웨어인 제품 컨피규레이터는 적응형 기계와 직접적으로 연결할 수 있습니다. 주문이 발생하면 해당 데이터는 기계로 직접 전송되며, 즉시 생산을 시작할 수 있습니다. 어떤 면에서 보면 전체 기계가 온라인 상태입니다. 이제 주문에서 패키징에 이르기까지 전체 프로세스를 디지털화할 수 있게 된 것입니다. 이것은 또한 점점 더 변화하는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하는 토대가 됩니다.

적응형 기계의 또다른 장점은 확장성입니다. 수요가 증가하면, 가능한 빨리 생산량을 확대하여 수요에 충족하고자 할 것입니다. 우리가 지금 매일 착용하고 있는 보호 마스크가 대표적인 사례입니다. 수요가 갑자기 급증했으며, 개별화에 대한 욕구도 높습니다. 치수 외에도 맞춤 디자인, 이미지, 로고가 있는 마스크에 대한 요구도 있습니다. 이러한 상황에서 마스크를 신속하게 생산하고, 빠르게 포장해 배송할 수 있었던 사람들이 무엇보다 유리했습니다.

모듈식에서 적응형으로의 전환은 한 번에 가능한 것이 아닙니다. 전환기의 하이브리드 솔루션에서도 확장을 원활하게 구현할 수 있을까요?

Sandhofner: 물론입니다. B&R트랙시스템인 ACOPOStrak(아코포스트랙)을 예로 들겠습니다. 여기에서 중요한 것은 새로운 제품이 생산라인의 용량을 초과할 경우, 트랙 시스템을 쉽게 확장할 수 있다는 것입니다. 또한 B&R의 모든 자동화 컴포넌트들은 통신 및 소프트웨어에 이르기까지 모듈화되고 상호운용이 가능하도록 설계되었기 때문에, 전체 제조 시스템이 유연하게 성장할 수 있습니다. 또한 운전 중에도 기존 트랙을 따라 프로세스 스테이션을 추가하여 생산량을 빠르게 확대할 수도 있습니다.

이 시스템이 얼마나 유연한지 보여주는 한 가지 예는 가상 셔틀에 있습니다. 특정 제품을 수송하기 위해 두 개의 셔틀을 가상으로 결합하고, 이것을 단일 셔틀처럼 제어할 수 있습니다. 우리는 이 콘셉트를 더욱 발전시키고, 고객과 협력하여 전체 제품군을 구현했습니다. 철도와 유사하다고 볼 수 있습니다. 지정된 로직에서 차량과 커플링은 열차 전체에 대한 단일 목적지를 지정하는 방식으로 정의되기 때문입니다. 이렇게 하면 사용이 매우 편리합니다.

따라서 소프트웨어나 통신 기술 뿐만 아니라 하드웨어 측면에서도 인터페이스를 정의하는 것이 핵심이라는 것인가요?

Sandhofner: 그렇습니다. ACOPOStrak과 같이 시스템 성능 저하 없이 확장이 가능해야 합니다. 하나의 컨트롤러로 100미터에 달하는 트랙에서 100개의 셔틀을 운행할 수 있습니다. 여기에 두 번째 컨트롤러를 연결하는 것으로 또 다른 100미터의 트랙을 쉽게 추가하고, 둘 사이에서 셔틀을 원할하게 제어할 수 있습니다. 이러한 방식으로 설계된 제조 시스템은 자율적으로 작동하거나 또는 서로 동기화된 대형 서브 시스템을 포함하기도 합니다. 우리는 단일 통합 시스템으로 운영되는 300개에 달하는 셔틀이 있는 플랜트를 경험한 바 있습니다. 이를 위해 B&R은 오랫동안 분산 자동화에 집중했습니다. 이는 중앙 컨트롤러에서 항상 전체 시스템에 대한 투명성을 유지하면서, 시스템 전체에 대한 시간 민감 프로세스 제어를 분산시키는 것을 의미합니다.

대형 시스템을 미리 시뮬레이션하고 테스트하는 것이 가능한가요?

Sandhofner: 당연합니다. 시뮬레이션은 특히 적응형 기계와 관련하여 병목현상이나 기계 작동자의 수동 개입 없이도 요구사항을 충족할 수 있다는 확신을 제공합니다. 또한 동일한 디지털 트윈을 실제 애플리케이션의 진단에 사용할 수 있습니다. 오늘날 애플리케이션 엔지니어들은 디지털 트윈을 사용하여 컴퓨터 화면에서 곧바로 많은 문제들을 신속하게 해결할 수 있습니다. 이는 특히 생산 설비가 넓은 지역에 분산되어 있는 경우에 유용하며, 오류 위치를 확인하기 위해, 셔틀의 실제 이동 거리를 합산하는 것이 가능합니다. 디지털 트윈이 문제의 원인을 제공해 준다면, 훨씬 더 목표에 집중하고 효율적인 검사를 수행할 수 있습니다.

“오늘 설치하는 적응형 기계는 추가적인 도구나 장비 없이도 아직 생각조차 못했던 작업을 기계 스스로 마스터할 것입니다. 이것이 적응성을 혁신적으로 만드는 핵심입니다.” B&R Germany의 매니징 디렉터인 Markus Sandhöfner 씨의 설명이다.

로봇은 적응형 기계에서 어떤 역할을 하나요?

Sandhofner: 아주 중요한 점입니다. 트랙 시스템이 프로세스 스테이션 간에 유연성을 제공하는 것처럼 로봇은 스테이션 내에서 유연성을 제공합니다. 본질적으로 기계가 로봇을 품고 있어 유연하고 적응력있는 제조 프로세스를 구현할 수 있습니다. 이는 물리적으로 재구성할 필요없이 프로세스 스테이션에 더 넓은 범위의 가능성을 제공합니다. 핵심은 프로세스를 동기화하는 능력입니다. 우리는 이미 여러 번의 무역박람회에서 로봇과 트랙 시스템을 동기화하는 방법을 시연했습니다. 로보틱스와 기계 제어를 하나의 통합 아키텍처로 통합함으로써 제조업체는 대량 맞춤화를 달성할 수 있습니다.

인공지능(AI)이 부각되고 있습니다. B&R은 인공지능을 어떻게 바라보고 있나요?

Sandhofner: 인공지능은 B&R 자동화 시스템 내에서 모듈식 컴포넌트로 제공되는 머신비전에서 적극 활용되고 있습니다. 머신 비전으로 프로세스를 기록하고, 머신러닝(ML)을 통해 AI 알고리즘을 강화합니다. 이러한 방식으로 동작 패턴을 인식하고, 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이는 더 높은 생산량과 더 좋은 품질의 목표를 달성하는데 도움이 되는 다양한 방법을 제공할 것입니다.

글쓴 이: Michael Corban, Chief editor at elektro AUTOMATION