자동화 기술 제조사들이 고객의 실질적인 부가가치 창출을 지원하기 위한 방법은 바로 디지털화 솔루션이다. Festo의 디지털 사업부 부사장인 Oliver Niese 박사는 “Festo가 Festo Automation Experience, 줄여서 Festo AX를 개발한 이유가 여기에 있다. Festo AX는 기계와 시스템 성능을 향상시켜 고객들의 성공 가능성을 훨씬 더 높인다”라고 설명한다.

이어서 Niese 박사는 “Festo는 고객 중심 접근법을 바탕으로, 고객의 어플리케이션에 관한 경험과 지식을 많이 보유하고 있다. 따라서 고객 사업에 필요한 소프트웨어 솔루션을 정확히 알고 있다”라고 전했다. 이처럼 Festo는 자동화 기술뿐만 아니라 산업 부문 전문성도 보유하고 있다. 또한 소프트웨어 회사 Resolto를 인수하면서 고급 분석 및 인공지능 역량도 확보하게 되었다. 소프트웨어 솔루션 Festo AX는 이 세 가지 조합을 기반으로 한다.

기계 구축에서 디지털 솔루션 선호

세상은 끊임없이 변화하고 있다. Niese 박사는 “디지털화가 진행되면서 우리 모두는 개인적 일상에서 매일 이러한 변화를 접하고 있다. 이 변화는 산업계에도 영향을 줄 것이다”라고 말한다. 다시 말해, 세상과 산업 변화에 대해 이해하려면 10년 후 경제활동인구의 4분의 3이 소위 ‘디지털 네이티브(digital native)’가 된다는 사실을 알아야 한다. 디지털 네이티브는 기계 구축에서 디지털 솔루션을 사용하는 데 익숙한 이들이다. 따라서 자동화 기술에 종사하는 기업들이 사업을 지속적으로 영위하기 위해서는 향후 전략에서 이 점을 반드시 고려해야 한다.

이러한 변화를 고려하기 위해 Festo는 Festo AX 솔루션을 개발했다. Niese 박사는 “이를 통해 당사 고객들은 사실을 근거로 결정을 내릴 수 있다”라고 강조한다. Festo Automation Experience(Festo AX)는 사용이 간편한 솔루션으로, 인공지능(AI)과 기계학습을 통해 자사 장비로 생성되는 데이터에서 최대의 가치를 끌어낼 수 있다.

Oliver Niese 박사(Festo 디지털 사업부 부사장). Oliver Niese 박사는 Festo SE & Co. KG의 디지털 사업부 부사장이자 Resolto Informatik GmbH의 전무 이사이다. Festo 디지털 사업부는 생산 및 유지보수 프로세스의 최적화를 위한 소프트웨어 솔루션과 서비스를 개발하고 판매하는 일을 담당한다. 당사의 소프트웨어 포트폴리오는 예측 유지보수, 예측 품질, 예측 에너지에 대한 솔루션을 제공하는 데 사용되는 특수 AI 엔진에 기반한다.

Niese 박사는 Festo에서 근무하기 전에 Bertelsmann SE & Co. KGaA, SAS Institute 같은 소프트웨어 회사에서 다양한 관리직을 역임했다. 세계적인 분석 및 AI 소프트웨어 공급업체인 SAS Institute에서는 북서부 유럽 지역의 컨설팅 및 교육 사업부를 지휘했다. (이미지: Festo SE & Co. KG)

데이터 분석 및 생산성 증대

Festo AX로 데이터를 분석하는 것만으로 생산성 향상, 에너지 비용 감소, 품질 손실 방지, 작업 현장 최적화, 새로운 사업 모델 창출 등을 이룰 수 있다. Niese 박사는 “당사는 예측 유지보수, 예측 에너지, 예측 품질 모듈을 고객의 개별 솔루션에 구현한다”라고 설명한다.

Festo AX는 라이브 데이터를 실시간으로 분석하는데, 고객 시스템(온프레미스, 엣지 또는 클라우드)에 유연하게 통합할 수 있다. 이 솔루션은 ‘인간 개입(human in the loop)’ 원칙에 따라 고객의 자체 전문 지식과 기술을 사용할 수 있다. 수집한 데이터의 소유자는 언제나 그 누구도 아닌 바로 사용자 자신이다.

데이터 분석은 Festo의 컴포넌트와 모듈로 제한되지 않는다. 디지털화 전문가인 Niese 박사는 “시장에서의 큰 이점은 당사의 소프트웨어가 타사 컴포넌트도 확실하게 분석할 수 있다는 점이다”라고 강조한다.

가동 중지 시간 25% 단축

예를 들어, 선도적인 자동차 제조사 한 곳은 뛰어난 정밀도와 효율성을 지닌 Festo 서보-공압 용접 건을 여러 해 전부터 사용하고 있다. 현재, 프리미엄 브랜드의 차체 공장에 Festo 서보-공압 기술이 탑재된 용접 건 로봇을 2500대 이상 설치한 상태이다. 인공지능을 바로 사용할 수 있는 Festo 예측 유지보수 시스템 덕분에 이러한 로봇으로 가동 중지 시간을 25% 단축할 수 있었다.

이 자동차 제조사는 비생산 시간에 용접 건 수리 일정을 잡아 장비 가용성을 높이고, 용접 건 상태를 제어 장치에 표시할 수도 있다. 따라서 용접 건의 자동화된 수리 주문과 ‘수명주기’까지 간단하게 생성할 수 있으며, 필터 기능을 사용해 서로 비교도 가능하다. 누출을 조기에 감지함으로써 에너지를 절감할 수 있는데, 에너지 및 유지보수 비용이 차체 공장에서 큰 몫을 차지하기 때문이다.

유지보수 진단

현재 Festo의 저항 스폿 용접용 메카트로닉 시스템 제품은 이미 많은 양의 데이터를 처리하고 이를 압축하여 유지보수 진단에 활용할 수 있다. 그러나 데이터를 제공하고 표시하는 것만으로는 충분하지 않다. 인공지능에 기반한 당사의 예측 유지보수는 일반적인 상태 모니터링 방식에 비해 앞으로 더 다양한 가능성을 제공할 것이다. 장비에서 취득한 데이터를 공정 데이터와 병합하고 분석 모델 및 클라우드 기반 솔루션으로 평가하게 된다.

Festo 시스템 전문가들은 용접 건의 진단 데이터를 수집하여 클라우드의 수집 지점으로 전송하는 소프트웨어를 기존 로봇 셀 시스템 PC에 추가했다. 클라우드에는 데이터를 브라우저(유지보수 대시보드)에 시각화하고 예상 가용수명 기간 동안 이를 평가하는 유지보수 어플리케이션이 있다.

 예측 유지보수 대시보드. 모든 것을 한눈에 확인 가능: 기계 상태를 전반적으로 보여주는 예측 유지보수 대시보드 (이미지: Festo SE & Co. KG)