스마트 제조: 지속 가능한 제조

성공은 제조 전략을 정의하는 것에서 시작됩니다. 이 프로세스에는 공급업체로부터 무엇을 구매할지, 어떤 제품 구성 요소를 사내에서 생산할지, 파트너와 공급업체를 신중하게 선택하고 새로운 제품을 어디에서 제조할지 등 초기 결정이 제조 요구 사항에 미치는 영향을 파악하기 위한 1차 평가가 포함됩니다. 이러한 각각의 결정은 비즈니스 성공에 직접적인 영향을 미치며, 지속 가능한 옵션을 선택하는 것이 종종 장기적인 성공을 위한 해결책이 됩니다.

에너지 사용, 자원 소비, 탄소 발자국 및 순환성 관행이 미치는 영향까지 고려할 때 구매 전략은 크게 바뀔 수 있습니다. 제조업체는 제품의 기능적 요구에 맞춰 최저가 부품을 구매하는 대신, 선택한 부품의 탄소 발자국과 비용 간의 균형을 맞춰야 합니다. 재료와 부품은 지속성에 대한 사고방식을 공유하는 공급업체로부터 조달해야 하며, 물류 이동 전략을 조기에 정의해야 합니다. 다행히도 디지털화와 자동화는 새롭게 정의된 제조 전략 프로세스에서 가중되는 복잡성의 부담을 줄이는 데 도움을 줍니다.

관련 데이터를 수집하고 분석함으로써 확신을 가지고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 신제품에 더 많은 제조 용량이 필요한 경우, 디지털 세계에서 시설의 요구 사항과 목표를 파악하면 건설에 따른 환경적 영향, 제조 라인의 에너지 사용량, 예상 생산률의 균형을 맞출 수 있는 새로운 공장 위치 및 레이아웃을 결정하는 데 도움이 됩니다. Digital Twin에서 다양한 시나리오를 평가할 수 있으므로 에너지 효율성과 같은 지속성 KPI 관리가 훨씬 간편해졌습니다.

의사 결정권자는 이 기술을 활용하여 조명 및 실내 온도 조절부터 공급망의 환경적 영향에 이르기까지 모든 것을 시뮬레이션할 수 있습니다. 처음부터 이러한 정보를 갖추면 조직이 더욱 현명한 결정을 내리는 데 큰 도움이 됩니다.

지속성 통합을 위한 다음 단계는 라인, 프로세스 및 플랜트의 설계입니다. 디지털 세계에서 생산을 위한 상세한 모델을 먼저 구축함으로써 기업은 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 공장 환경 전반에서 성능을 최적화할 수 있습니다.

디지털 환경에서 설계할 때 기업은 더 높은 수준의 자동화를 구현하고 생산을 간소화하여 효율성 저하를 방지할 수 있습니다. 예를 들어 유휴 상태인 기계는 가동하지 않음으로써 발생하는 기회비용도 있지만 에너지를 소모하여 발생하는 운영 비용도 존재하며, 이는 해당 에너지의 출처에 따른 탄소 발자국에 영향을 미치게 됩니다. 동시에 이는 물리적 자재의 투자 비용을 줄여줍니다.

모터를 필요 이상으로 오래 가동하거나 자재를 불필요하게 멀리 운반하는 것이 제품 단위로는 큰 영향을 미치지 않을 수 있지만, 이러한 비효율성이 모이면 순식간에 눈덩이처럼 불어납니다. 이러한 일반적인 문제에 대한 지속 가능한 솔루션은 그린필드 환경에만 국한되지 않습니다. 설계 프로세스는 브라운필드 시설에도 동일하게 적용됩니다. 이는 엄청난 작업처럼 보일 수 있지만, 동일한 공간에 더 많은 생산 용량을 수용하도록 제조 라인을 재구성하거나, 시장 성장에 맞춰 프로세스와 기계를 업데이트하거나, 에너지 소비를 줄이기 위해 하드웨어 시스템을 업그레이드하고, 재생 에너지원을 더 잘 활용하기 위해 태양광 어레이나 배터리 스토리지와 같은 인프라를 설치함으로써 달성할 수 있습니다.

예를 들어, 슈바벤(Swabian) 지역의 기계 제조업체인 Hugo Beck은 Digital Twin을 통해 포장 산업과 자사의 비즈니스를 혁신했습니다. Siemens 기술을 활용한 엔지니어들은 Digital Twin을 사용하여 제품 크기에 맞게 포장을 조정하고 디지털 시뮬레이션을 통해 성능을 최적화하는 기계를 설계했습니다. 환경적 목표와 비즈니스 목표를 모두 충족하는 솔루션을 찾기 위한 혁신과 헌신 덕분에 Hugo Beck은 에너지 사용량을 20%, 시운전 시간을 50%, 포장재를 30%, 포장 부피를 10% 절감했습니다.
전반적으로 Digital Twin은 기업이 요구 사항을 조기에 파악하고 여러 다양한 가능성을 평가하여 지속 가능한 프로세스를 찾도록 지원합니다. 부실한 유지보수 전략은 공장의 전반적인 성능을 5~20%까지 떨어뜨릴 수 있습니다. 다시 말해, 과도한 유지보수는 과도한 지출을 의미하며, 이는 Digital Twin을 효율적인 공장 운영의 필수 구성 요소로 만듭니다.

생산 계획은 디지털화에 대한 투자가 그 진가를 발휘하는 영역입니다. 자재, 인력 및 기계의 효율적인 사용은 비즈니스의 효율성을 높여줍니다. 또한 이곳은 의사 결정과 공급망 파트너 선택을 지원하기 위해 포괄적인 시뮬레이션과 요구 사항 검증이 시작되는 단계이기도 합니다. 나아가 조직은 더 안전한 작업 환경을 조성하고, 작업자를 더 효과적으로 교육하며, 직원의 교육 및 기술 향상에 투자할 수 있습니다.

데이터 인사이트를 바탕으로 기업은 지속 가능한 자재를 선택하고 원자재 사용을 최적화하여 스크랩 비율(폐기율)을 최소화할 수 있습니다. 또한 재활용 자재 사용 시의 영향을 시뮬레이션하거나, 처리량 및 비용 외에도 향상된 에너지 효율성과 수리 가능성을 제공할 수 있는 장비 공급업체를 식별할 수 있습니다. 유휴 시간을 최소화하면 에너지 수요와 제품 단위당 비용이 감소하는 동시에 탄소 발자국을 줄이는 데에도 기여할 수 있습니다.

기계의 유지보수가 필요한 시기를 미리 파악하면 생산 중 전환 횟수를 줄이는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로, 운송 거리와 관련 탄소 배출량을 최소화하도록 물류 경로를 계획하는 동시에 문제가 발생할 경우 지능형 재고 관리를 통해 유연성을 확보할 수 있습니다.

기업은 생산 계획을 통해 순환적인 자재 흐름을 가능하게 하는 연결 지점을 구축합니다. 불가피한 폐기물이 어디서 발생할지 조기에 파악함으로써 남은 자재를 재사용, 재활용 또는 용도 변경할 계획을 효과적으로 수립할 수 있습니다.

생산 실행은 지속성 목표를 달성하는 데 핵심적이지만, 지속 가능한 프로세스를 추적하고 실행하는 것은 큰 장애물이 될 수 있습니다. 설계 단계에서 생산을 시뮬레이션하는 것이 솔루션을 찾는 데 도움이 되지만, 실제 환경의 복잡성은 종종 디지털 시스템과 물리적 시스템 간의 폐쇄 루프(closed-loop) 연결을 요구합니다.

다행히도 디지털 솔루션은 품질과 수율을 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. 숙련된 제조업체조차 새로운 생산을 시작할 때는 비효율성에 직면하게 되며, 이는 자재, 에너지 및 시간의 낭비로 이어집니다. 실제 데이터를 Digital Twin과 통합하면 최적화 속도를 높여 수익성과 지속성을 모두 향상시킬 수 있습니다.

일부 지역에서는 에너지 비용이 상승하고 있어 효율성의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 실행을 더 큰 시스템의 일부로 바라보면 비용 및 배기가스 절감 효과를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 고효율 모터는 에너지 사용량을 최대 30%까지 줄일 수 있으며, 에너지 집약적인 프로세스를 태양광 발전과 연계할 수 있고, 내부 물류를 최적화하여 불필요한 공장 내 이동을 줄임으로써 에너지 수요와 탄소 발자국을 모두 낮출 수 있습니다.

선도적인 수면 제품 제조업체인 Pikolin은 새로운 시설에 Simatic Scada 및 에너지 관리 도구를 도입하여 지속성 전략을 본격적으로 실행했습니다. Pikolin의 새로운 공장은 원자재부터 완제품까지의 생산을 통합하여 효율성을 극대화하는 동시에 고품질을 보장합니다. 지속성과 수익성을 고려하여 설계된 이 공장은 ISO 14001 및 50001 에너지 표준을 충족하여 비용을 절감하고 생산성을 향상시킵니다. 이러한 지속 가능한 노력의 결과, Pikolin 시설은 천연가스를 40% 적게 소비하면서도 생산 용량을 30%나 늘림으로써 공장 최적화의 긍정적인 결과를 입증했습니다.

생산이 본격적으로 진행됨에 따라 여정의 다음 단계는 모니터링입니다. 공장과 생산을 지속적으로 모니터링함으로써 제조업체는 선제적으로 생산을 개선할 수 있습니다. 기계가 최고의 효율로 작동하도록 유지하거나 문제가 발생하기 전에 미리 감지하는 예측 유지보수(Predictive maintenance)가 이러한 예측 전략의 일부입니다. 이 모니터링이 제조를 어떻게 최적화하는지는 비즈니스의 KPI에 달려 있지만, 기계, 라인 및 공장 수준의 분석을 위한 에너지 소비, 자재 흐름 및 자원 활용, 그리고 작업자 안전 등이 대표적입니다.

자동화는 직원의 비인체공학적 움직임을 제한하여 위험한 프로세스로부터 작업자를 보호할 수 있습니다. 그러나 동시에 공장 내 로봇은 현장 작업자에게 안전해야 합니다. 모든 자동화 작업이 완전히 분리될 수 있는 것은 아니므로, 공장이 더 효율적이고 지속 가능하게 발전함에 따라 안전하지 않은 작업 조건을 모니터링하는 것은 매우 중요한 가치를 지닙니다.

지속 가능한 생산을 향한 여정의 마지막 변화는 최적화입니다. 이 단계에서 기업은 투자 대비 가장 큰 성과를 거둘 수 있습니다. 지속적인 생산 최적화를 통해 제조업체는 경쟁사보다 한발 앞서 나갈 수 있습니다.

IT 및 OT 데이터를 통합하면 공장 관리자가 추세를 파악하고 예측할 수 있어, 예기치 않은 중단에 적응하기 위해 운영 및 자재 조달을 선제적으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 전력 사용량, 물 소비량 및 공급업체 데이터를 추적하여 전체 가치 사슬 전반에 걸친 생산 공정의 탄소 발자국을 측정할 수 있습니다.

또한 기계나 제조 공정의 일부가 고장 났을 때, 이를 수리 및 개조의 관점에서 바라봐야 합니다. 제조의 Digital Twin을 생산과 함께 폐쇄 루프에 두면 고장을 방지하기 위해 장비의 어느 부분을 수정할지, 어떤 부품을 교체할지, 최적의 수리 절차를 어떻게 따를지 등의 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 섬유 기술 기업인 Spinnova는 자동화와 Digital Twin 기술을 통합하여 운영을 최적화하고 시장 출시 기간을 단축함으로써 섬유 생산을 가속화했습니다. 가상 시운전을 통해 공장 설정을 간소화했으며, 실시간 데이터 분석을 통해 효율성을 개선하고 병목 현상을 파악하여 원자재부터 완성된 섬유까지 일관된 품질을 보장했습니다. 또한 에너지 최적화를 통해 운영이 한층 강화되어, 회사의 생산 회복탄력성(resilience)과 비용 효율성이 향상되었습니다. Spinnova는 Siemens Xcelerator 기술을 활용하여 확장을 가속화했을 뿐만 아니라 지속 가능한 제조의 새로운 기준을 제시하며 섬유 산업에서도 효율성과 환경적 책임이 양립할 수 있음을 증명했습니다.