미쓰비시전기의 SDF 기반 디지털 제조 전략

소프트웨어인 디파인드 팩토리(SDF, Software Defined Factory)는 제조업의 운영 철학을 근본적으로 전환하는 개념이다.

기존 공장은 하드웨어 중심 구조에 기반해 왔다. 설비 배치 변경, 공정 전환, 제어 로직 수정과 같은 운영상의 변화는 대부분 물리적 작업과 현장 개입을 전제로 하였다. 이에 따라 공장은 한 번 설계되면 쉽게 바뀌지 않는 ‘고정된 시스템’으로 인식되었다.

그러나 SDF 환경에서는 공정 조건, 설비 로직, 라인 구성과 배치까지도 소프트웨어적으로 정의하고 유연하게 업데이트할 수 있다. 공장의 구조와 동작 방식이 코드와 데이터로 표현되면서, 변화에 대한 대응 속도와 범위는 근본적으로 달라지고 있다.

과거에는 숙련 엔지니어가 공정 데이터를 해석하고, 경험을 바탕으로 조건을 조정하며, 문제 발생 시 원인을 추적하는 방식이 일반적이었다. 반면 최근에는 AI가 데이터를 선제적으로 분석해 공정 조건 후보를 제안하고, 작업 지침까지 생성하는 사례가 실제 제조 현장에서 점차 확대되고 있다.

SDF의 핵심은 공정·설비·라인의 작동 방식을 표준화된 모델로 재구성하는 데 있다. 이를 통해 제조 시스템은 개별 설비 단위의 제어를 넘어, 공장 전체를 하나의 소프트웨어 플랫폼처럼 운영할 수 있는 기반을 갖추게 된다.

이러한 변화를 가능하게 하는 요소로는 제조 데이터 모델링, 제어 소프트웨어 구조의 혁신, 설비 API의 개방 그리고 MES·PLC·로봇 간 연동 구조의 표준화가 있다. 특히 디지털 트윈 기술의 성숙은 가상의 공장에서 공정 조건을 검증하고, 시나리오를 실험하며, 그 결과를 실제 공장 운영에 반영할 수 있게 함으로써 SDF 확산을 가속화하고 있다.

SDF는 결국 제조업을 ‘정적 설계·고정 운영 모델’에서 ‘동적 운영·지능형 조정 모델’로 전환하는 핵심축이라 할 수 있다. 본고에서는 제조 산업 전반에 걸친 SDF 실현에 관한 내용을 소개하고자 한다.

1. 서 론
: 제조 패러다임 전환과 SDF의 등장

제조 산업은 현재 세 가지 거대한 변화의 흐름 속에 놓여 있다. 생산 현장의 연결성을 근본적으로 바꾸는 로컬 5G, 제조 운영 방식 자체를 재정의하는 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 그리고 더 이상 선택이 아닌 경영 과제가 된 탄소 중립(Carbon Neutrality)이다.

로컬 5G는 공장 내 설비와 장치, 로봇, 이동체 간의 실시간 고신뢰 통신을 가능케 하며, 유선 중심의 자동화 구조를 무선 기반의 유연한 생산 환경으로 확장하고 있다. 이는 설비 배치와 라인 구성의 자유도를 높이는 동시에, 공장 운영의 복잡성을 새로운 수준으로 끌어올리고 있다.

디지털 전환은 단순한 설비의 디지털화나 데이터 수집을 넘어, 제조 데이터를 기반으로 공정을 최적화하고 운영 의사결정을 고도화하는 단계로 진화하고 있다. 공정 조건, 품질 정보, 설비 상태 데이터가 통합적으로 활용되지 않는다면 DX는 부분 최적화에 그칠 수밖에 없다.

한편, 탄소 중립은 제조 현장의 에너지 사용 방식과 운영 효율을 근본적으로 재검토하도록 요구하고 있다. 에너지 소비와 생산 활동을 정밀하게 계측·분석하고, 공정 조건과 연동해 지속적으로 개선하지 않으면 실질적인 탄소 저감은 어렵다.

이처럼 연결성의 확대, 데이터 기반 운영, 지속가능성이라는 세 가지 요구는 기존의 하드웨어 중심 제조 시스템으로는 효과적으로 대응하기 어렵다. 이러한 배경 속에서, 제조 시스템을 소프트웨어적으로 정의하고 유연하게 운영할 수 있는 Software Defined Factory(SDF)가 새로운 제조 패러다임으로 주목받고 있다.

2. 제조 환경 변화와 SDF 요구 배경

제조 산업의 자동화 기술은 오랜 기간에 걸쳐 높은 수준의 안정성과 신뢰성을 확보해 왔다. PLC를 중심으로 한 제어 시스템, 산업용 네트워크, 서보 및 로봇 기술은 오늘날의 고품질·고생산성 제조를 가능하게 한 핵심 기반 기술이다. 이러한 기존 자동화 기술은 여전히 제조 현장의 안정적인 운영을 뒷받침하는 토대가 된다.

다만 최근 로컬 5G, 디지털 전환(DX), 탄소 중립과 같은 새로운 요구는 제조 시스템에 단순한 성능 향상을 넘어, 운영 방식의 확장성과 유연성을 요구하고 있다. 설비 단위의 안정적인 제어는 충분히 확보됐지만, 설비와 공정, 라인을 하나의 시스템으로 통합해 빠르게 재구성하고 최적화하는 데에는 기존 구조만으로는 한계가 나타나고 있다.

전통적인 자동화 시스템은 개별 설비의 제어 안정성을 최우선으로 설계되었으며, 이는 제조 현장에서 반드시 유지되어야 할 가치다. 그러나 이러한 구조에서는 설비 증설, 라인 변경, 공정 조건 확장 시 제어 로직과 데이터 구조가 함께 복잡해지는 경향이 있다. 결과적으로, 변화에 대한 대응 속도와 운영 효율을 동시에 만족시키는 데는 추가적인 구조적 접근이 필요하다.

디지털 전환 역시 기존 자동화 기술을 기반으로 추진되고 있다. 다양한 설비에서 데이터는 안정적으로 수집되고 있으나, 공정·품질·설비·에너지 데이터를 하나의 의미 있는 모델로 통합하고, 이를 제어 로직과 연계해 활용하는 단계로 확장하기 위해서는 기존 시스템을 보완하는 상위 개념의 프레임워크가 요구된다.

탄소 중립 관점에서도 기존 계측·제어 기술은 에너지 사용을 정밀하게 측정하고 제어할 수 있는 충분한 역량을 갖추고 있다. 다만 에너지 데이터와 생산 데이터를 공정 조건 변화와 연계해 분석하고, 이를 실시간 운영에 반영하기 위해서는 보다 유연한 데이터 구조와 소프트웨어 중심의 운영 체계가 필요하다.

이러한 흐름 속에서 Software Defined Factory (SDF)는 기존 자동화 기술을 대체하는 개념이 아니라, 신뢰성과 안정성이 검증된 제어·계측 기술을 기반으로 제조 시스템의 운영 범위를 확장하고 고도화하는 접근 방식으로 자리 잡았다.

3. SDF 실현을 위한 기술적 접근 방안

Software Defined Factory(SDF)의 실현을 통해 제조 현장은 다양한 가치를 창출할 수 있다. 디지털 트윈을 활용한 시뮬레이션을 통해 장비 가동 준비 기간을 단축하고, 효과적인 유지보수 체계를 통해 설비 정지를 예방할 수 있다. 또한 생산 일정 단축과 손실 감소, 원격 운영 환경 구축을 통해 운영 효율을 향상하는 동시에, 온실가스 관리와 같은 사회적 요구에도 대응할 수 있다.

더 나아가 자동화를 통한 고령화 및 출산율 감소 문제 대응, AI를 활용한 기술 계승, 생산·출하·재고·납기일의 시각화를 통한 신속한 경영 의사결정 지원 등 SDF는 현장과 경영 전반에 걸친 다양한 효과를 제공한다.

이러한 목적을 달성하기 위해서는 명확한 기술적 접근 방안이 필수적이다. SDF 실현을 위한 핵심 요소 기술로 디지털 트윈, IoT 네트워크, AI 분석, 엣지 컴퓨팅을 제시한다. 다만 기술 요소를 개별적으로 이해하고 있더라도, 실제 제조 현장에 어떻게 적용해야 할지 부담을 느끼는 경우가 많다.

이에 미쓰비시전기에서는 SDF 추진을 위한 단계적인 ‘Step by Step’ 접근 방안을 제안하고 있다. 먼저 제조 현장에서 발생하는 데이터를 안정적으로 수집할 수 있는 시스템을 구축하고, 이를 시각화함으로써 현장의 상태를 가시적으로 파악한다. 이후 데이터를 분석해 문제의 원인과 개선 가능성을 도출하고, 최종적으로 공정과 운영을 최적화하는 단계로 이어지는 체계적인 접근이 필요하다.

이러한 과정에서는 제조 현장 말단부터 관리·경영 상위 단계에 이르기까지 모든 수준에서 필요한 데이터를 빠짐없이 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해 클라우드 컴퓨팅뿐만 아니라 엣지 컴퓨팅을 적극적으로 활용함으로써, 현장 근접 영역에서의 실시간 처리와 상위 시스템과의 연계를 동시에 만족시킬 수 있다. 이러한 추진 전략을 동일 라인은 물론 복수의 공장으로 확장 적용함으로써, 진정한 의미의 SDF 실현이 가능해진다.

한편 성공적인 SDF 추진을 위해서는 제조 현장의 디지털화, 즉 데이터 활용 수준을 객관적으로 진단하고 관리하는 지표가 필요하다. 이를 위해 미쓰비시전기에서는 SMKL(Smart Manufacturing Kaizen Level)이라는 KPI 프레임을 제안하고 있다. SMKL은 제조 현장의 수준을 간단하게 진단하고, 목표 수준을 설정할 수 있도록 구성된 16개의 셀 기반 평가지표다.

SMKL을 활용하면 공장의 현상태를 명확히 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 각 단계에서 적용해야 할 기술과 실제 솔루션을 체계적으로 매핑해 제조 현장 개선 계획 수립에 참고할 수 있다. 이를 통해 데이터 활용을 중심으로 한 지속적인 개선 활동과 단계적인 SDF 추진이 가능하다.

미쓰비시전기에서 제안하는 SMKL(Smart Manu- facturing Kaizen Level) 지표의 구성과 평가 방법에 대한 자세한 내용은 본문 상단에 수록된 QR코드를 통해 확인할 수 있다.

                          


4. 미쓰비시전기의 SDF 기반
디지털 제조 모델 제안

제조 현장은 단일한 운영 단계가 아니라, 설계·개발에서 생산 그리고 보수·보전에 이르는 하나의 연속된 라이프사이클로 구성되어 있다. Software Defined Factory(SDF)는 이러한 제조 라이프사이클 전반을 데이터와 소프트웨어 중심으로 연결하고, 각 단계의 운영 방식을 유기적으로 고도화하는 것을 목표로 한다.

미쓰비시전기에서는 제조 현장을 크게 설계·개발 단계, 생산 단계, 보수·보전 단계의 세 가지 단계로 구분하고, 각 단계에서 요구되는 과제와 목적에 맞는 디지털 기술을 단계적으로 적용하는 SDF 기반 제조 모델을 중심으로 단계적인 디지털 제조 전략을 제시한다.

먼저 설계·개발 단계에서는 ‘프론트 로딩(Front Loading)’이 핵심 이슈로 주목받는다. 설계 초기 단계에서 충분한 검증을 수행하고, 실제 설치 및 시운전 이전에 문제를 사전에 제거함으로써 전체 프로젝트 기간을 단축하는 것이 중요한 과제다. 이를 위해 제어 로직 시뮬레이터인 MELSOFT Mirror와 3D 시뮬레이터인 MELSOFT Gemini를 활용해 가상 환경에서 제어 로직과 설비 동작을 사전에 검증할 수 있다.

생산 단계에서는 24시간 안정적인 가동과 사이클 타임 단축이 주요 목표가 된다. 설비와 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집·모니터링하고, 품질과 생산성을 동시에 관리할 수 있는 체계가 요구된다. 이를 위해 비전 검사 소프트웨어 VIXIO와 SCADA 소프트웨어 GENESIS64를 통해 현장의 가시성과 운영 효율을 높일 수 있다.

마지막으로 보수·보전 단계에서는 숙련 인력과 경험에 의존하던 유지보수 방식을 탈피해, 데이터 기반의 예지 보전 체계로 전환하는 것이 중요하다. 설비 데이터를 분석해 이상 징후를 사전에 감지하고, 계획적인 유지보수를 통해 설비 정지 리스크를 최소화할 수 있다.

이와 같이 미쓰비시전기의 SDF 기반 디지털 제조 모델은 제조 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 연속적으로 활용하고, 각 단계의 성과를 다음 단계로 연결함으로써 지속적인 개선과 운영 최적화 실현을 목표로 한다.

제조 라이프사이클 기반 SDF 모델을 실현하기 위해서는 각 단계에서 활용되는 소프트웨어가 단순한 개별 솔루션이 아니라, 기존 자동화·제어 기술을 기반으로 어떻게 연계되고 고도화되는지를 이해하는 것이 중요하다. 여기에서는 미쓰비시전기의 주요 소프트웨어 솔루션이 SDF 관점에서 어떠한 역할을 수행하는지 살펴본다.

1) 사전 검증 기반 설계 품질 향상 – GEMINI

3D 시뮬레이터 툴 GEMINI는 ‘가동하기 전에 성과를 확인하는 제조’라는 콘셉트를 바탕으로 개발된 솔루션이다. 디지털 공간에서 생산 라인 및 설비의 레이아웃을 검증하고, 제어 동작을 사전에 시뮬레이션함으로써 실제 라인 구축이나 설비 제작·개조 이전 단계에서 생산성과 설비 동작을 미리 확인할 수 있다. 이를 통해 설계 단계에서의 오류를 사전에 제거하고, 재작업을 최소화함으로써 설비 구축의 안정성과 완성도를 동시에 높일 수 있다. GEMINI는 기존 설계·제어 기술의 신뢰성을 한 단계 끌어올리는 역할을 수행한다.

2) 제어 로직의 가상 검증과 프론트 로딩 – Mirror

로직 시뮬레이터 Mirror는 생산 현장에서 사용되는 제어 프로그램을 가상 환경에서 그대로 실행·검증할 수 있는 최적의 소프트웨어이다. GX Works3 및 GENESIS64와 연계하여 실제 장비 없이도 제어 시스템의 동작을 확인할 수 있으며, 이를 통해 설비 개발 초기 단계에서의 프론트 로딩을 강화하고 개발 기간 단축에 기여한다. 특히 GEMINI와 연계할 경우, Mirror에서 연산된 제어 결과를 3D로 시각화함으로써 설비 단위가 아닌 라인 전체 수준의 사전 검증이 가능하다.
3) AI 기반 품질 검사의 현장 확장 – VIXIO

VIXIO는 미쓰비시전기의 비전 기술에 고속·고정밀 AI 이미지 인식 기술을 결합한 AI 외관 검사 소프트웨어이다. 빠른 속도로 학습 모델을 생성할 수 있으며, 프로그래밍 없이도 간단한 파라미터 설정만으로 운용할 수 있어 AI나 비전에 대한 전문 지식이 없는 사용자도 손쉽게 AI 외관 검사 시스템을 구축할 수 있다. 이는 기존 비전 검사 시스템을 기반으로, AI를 자연스럽게 확장하는 접근 방식으로, 현장 적용성을 크게 높인 것이 특징이다.

4) OT·IT 데이터 통합 가시화 – GENESIS64

SCADA 소프트웨어 GENESIS64는 제조 현장에서 생성되는 다양한 데이터를 실시간으로 수집·시각화하고, 트렌드 분석을 통해 운영 효율 향상을 지원한다. OT 데이터와 IT 데이터를 통합 관리함으로써 공정 전체를 한눈에 파악할 수 있으며, 국내 다수의 제조 현장에서 적용된 실적을 보유하고 있다. 이는 SDF 환경에서 현장 데이터의 가치를 극대화하는 핵심 플랫폼 역할을 한다.

5. 마무리

제조업을 둘러싼 환경은 빠르게 변화하고 있다. 다품종 소량 생산, 인력 구조 변화, 탄소 중립을 포함한 사회적 요구는 기존의 하드웨어 중심 자동화만으로는 대응하기 어려운 과제가 되고 있다. 이러한 환경 속에서 Software Defined Factory(SDF)는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 제조 현장을 더 유연하고 지속 가능하게 운영하기 위한 새로운 운영 패러다임으로 자리 잡고 있다.

SDF의 본질은 기존 제조 기술을 부정하는 것이 아니라, 축적되어 온 제어·자동화 기술을 데이터와 소프트웨어로 재정의하고 연결하는 데 있다. 설계·개발 단계에서는 디지털 시뮬레이션을 통해 사전 검증을 강화하고, 생산 단계에서는 실시간 데이터 활용을 통해 가동 안정성과 생산성을 동시에 확보하며, 보수·보전 단계에서는 데이터 기반 분석을 통해 설비 운영의 예측성과 신뢰성을 높이는 것이 그 핵심이다.

미쓰비시전기는 제조 라이프사이클 전반을 관통하는 SDF 실현을 위해, 제어 기술을 기반으로 한 시뮬레이션, 데이터 수집·가시화, AI 분석 기술을 단계적으로 결합한 디지털 제조 모델을 제안하고 있다. 이는 특정 솔루션의 도입 자체보다도, 각 기술을 현장의 목적과 성숙도에 맞게 적용하고, 점진적으로 확장해 나가는 접근을 중시한다는 점에서 의미가 있다.

앞으로의 제조 경쟁력은 개별 설비의 성능이 아니라, 데이터를 얼마나 효과적으로 활용해 변화를 빠르게 반영할 수 있는가에 의해 좌우될 것이다. SDF는 제조 현장을 ‘정해진 대로 운영되는 공장’에서 ‘상황에 따라 스스로 조정되는 공장’으로 진화시키는 기반이며, 이를 실현하기 위한 첫걸음은 현장의 데이터를 이해하고 활용하는 것에서 시작된다.

dhlee090@meak.co.kr