[기고] 디지털 트윈의 시대 ECAD로부터 DBAD로의 진화: AUCOTEC의 ENGINEERING BASE(2) AUCOTEC KOREA 최교식 기자입력 2019-07-04 11:37:34

물론 엔지니어링 정보의 디지털화 목적이 설계 및 엔지니어링 환경의 혁신으로 제한되지 않는다. 오히려 설계 및 엔지니어링 디지털화를 통해 기업 비즈니스 프로세스의 혁신에 그 목적이 있다. 디지털 트윈의 시대에 그러한 비즈니스 프로세스 혁신의 대표적인 경우가 이른바 ‘다품종 대량 생산’이다. 과거에 ‘소품종 대량 생산’ 혹은 ‘다품종 소량 생산’으로 대변되던 생산 방식이 ‘다품종 대량 생산’ 방식으로 혁신되면 기업은 대량 생산의 효율성은 유지하면서 동시에 다양한 소비자의 요구를 충족할 수 있는 혁신을 가져올 수 있게 된다.


‘다품종 대량 생산 방식’은 현재에도 자동차 산업 등에서 추구하는 생산 방식이기도 하며, 기본적으로 아래 그림과 같이 ‘물시계형’의 생산 특성을 갖는다. 즉 다양한 최종 제품과 그러한 제품을 조립하기 위한 다양한 원자재와 상용 부품이 존재하는 상황에서 다양한 원자재와 최종 제품의 관계를 조립품이라는 모듈을 기반으로 단순화하여 ‘운영 가능하도록’ 하는 방식이다. 이를 위해 최종 제품은 표준 사양을 기준으로 정형화되어야 하며, 조립품에 해당하는 모듈 역시 설계 사양에 해당하는 모듈 사양으로 정형화 되어야한다. 이러한 제작 방식은 조립품이 중심이된 제작 방식으로 ATO(Assemble-To-Order)로 지칭되기도 한다.


이러한 혁신을 위해서는 제품의 표준 사양화와 설계 및 엔지니어링 초기에 이러한 사양을 데이트 기반으로 연계하여 설계 및 엔지니어링을 착수하는 것이 필수적이며, PLM(Project Life Management)과 설계 및 엔지니어링 환경이 데이터 기반으로 연계되어 관리되는 것이 요구된다. 제품 사양은 그 이름 그대로 전장 설계 혹은 기수 설계와 같은 특정 기술 분야에 독립적이기 때문에 설계 및 엔지니어링 환경과 독립적으로 관리되어야 하며, 또 다양한 기술 분야와 통합될 필요가 있다. 이러한 역할에 최적화되어 있는 것이 PLM이며, PLM은 설계 및 엔지니어링 환경과의 개별적인 연계를 통해 다양한 기술 분야의 설계 및 엔지니어링 분야와 통합될 수 있다.

 

그림 1(그림. AUCOTEC KOREA)

 

과거에도 이러한 통합 사례는 어렵지 않게 찾아볼 수 있으나, 과거 이러한 통합은 데이터 레벨의 통합이 아닌 산출물 레벨의 통합이 일반적이었으며 예를 들어 전체 프로젝트 단위의 통합, 즉 도면 관리 수준의 통합이다. 반면에 최근에 요구되는 통합은 데이터 레벨의 통합이다. 완벽한 DBAD(DataBase Aided Design)인 ENGINEERING BASE는 IEC 81346-1을 만족하는 ‘객체’ 데이터화를 지원한다. 즉 설계 및 엔지니어링 프로젝트를 구성하는 모든 요소인 객체를 ‘도면(Document)’, ‘장치(Equipment)’, ‘사양(Function)’, 그리고 ‘위치(Location)’라는 데이터의 연관 관계로 표현하며, 이러한 각각의 데이터는 데이터베이스에 관계형으로, 그리고 계층적으로 관리됨은 물론 외부 인터페이스를 통해 PLM과 같은 기간 시스템의 데이터로 연계될 수 있다.

 

그림 2(그림. AUCOTEC KOREA)

 

앞서 언급한 제품의 표준 사양은 ENGINEERING BASE의 사양 정보를 표현하는 1:1로 연계될 수 있으며, 이를 통해 매칭되는 모듈 사양(예를 들어 UPG-VC: United Product Group-Variant Code)에 따라 설계 및 엔지니어링 프로젝트의 전체적인 구조화(예를 들어 EBOM: Engineering Bill Of Material)와 모듈 사양에 따른 도면 자동 생성을 실현할 수 있다. 뿐만 아니라 상세 설계가 마무리되면 ENGINEERING BASE의 도면과 장치 데이터는 PLM에 연계되어 EBOM의 하부를 구성하는 설계 BOM을 구성할 수 있다. 여기서 요구되는 중요한 특징 중 하나는 연계의 양방향성이다. ENGINEERING BASE와 같은 설계 및 엔지니어링 환경은 EBOM을 PLM에서 전달받아 프로젝트 데이터로 반영할 수 있어야 하며, 상세 설계 이후에는 설계 BOM을 PLM에 전달할 수 있을 뿐 아니라 설계 변경 업무 등에 PLM과 연계를 통한 효율적인 업무 자동화가 필요하게 된다. 


디지털 트윈의 시대에 비즈니스 프로세스 혁신의 또 다른 사례는 유지보수를 포함한 운영 단계의 데이터화와 스마트화를 예로 들 수 있다. 현재 대부분의 제조 현장에서 반복되는 단순 업무는 상당 부분 자동화 기술로 대체된 지 오래되었지만, 여전히 사고력을 요구하는 운영 업무는 사람이 담당하고 있다. 여기서 문제는 사람이 담당하고 판단하는 그 과정에서 어떠한 데이터도 남지 않는 경우가 비일비재하기 때문에, 궁극적으로 그러한 사내 무형 자산을 시스템적으로 활용하는 것이 제한될 수밖에 없다는 것이다. 최근에 큰 관심을 받고 있는 빅데이터(Big Data) 역시 적어도 제조 현장에서는 이러한 사내 무형 자산 데이터화의 또 다른 이름이기도 한다. 빅데이터까지는 아니지만 운영 및 유지보수 활동의 체계적인 관리 필요성은 설비 관리 시스템(CMMS: Computerized Maintenance Management System)을 제조 현장에 도입하게 된 이유가 되었다. 물론 아쉽게도 아직까지 ‘사후 보전’에 초점이 맞춰진 제조 현장에서는 큰 의미가 없겠지만, ‘계획 보전’, 더 나아가서 ‘예방 보전’을 위해 CMMS는 필수적이라고 할 수 있다. 다만 CMMS 역시 CAD처럼 ‘전산화’라는 한계를 가지고 있기 때문에 디지털화라는 측면에서는 제한이 있을 수밖에 없다. 특히 제조 현장의 상세한 디지털 모델과의 직접적인 연계성은 전무하다고 할 수 있다.   

  

그림 3(그림. AUCOTEC KOREA)

 

이러한 상황에서 기존의 CMMS와 ENGINEERING BASE와의 연계는 CMMS가 가지 이러한 한계를 보완해줄 뿐 아니라 CMMS에서 최적화하고자 하는 보전을 위한 재고 관리 등에 명확한 기준 정보를 제시할 수 있다. 예를 들어 ENGINEERING BASE에서는 유지보수 활동을 위한 작업 단위인 ‘Maintenance Task’를 관리할 수 있으며, 이러한 Maintenance Task와 관련된 장비 및 장치 정보를 제조 현장 디지털 모델을 이용하여 명확히 지정할 수 있다. 이러한 Maintenance Task는 CMMS에서부터의 정보와 함께 유지보수 활동 담당자의 모바일 장치에 전달되고 여기서 유지보수 활동 중에 수집되는 다양한 정보 역시 Maintenance Task를 기준으로 데이터화 된다. 이러한 데이터가 축적됨에 따라 CMMS에서는 계획 정비 및 예방 정비의 명확한 기준을 확보할 수 있을 뿐 아니라 최적의 재고 관리를 위한 기준 정보를 확보할 수 있게 된다.    

  

그림 1(그림. AUCOTEC KOREA)

 

ENGINEERING BASE의 DBAD로의 특성은 실질적인 유지보수 활동 중에도 예를 들어 AR(Augmented Reality) 등과 결합하여 디지털화된 제조 현장의 데이터를 제공하는 데이터 소스로 활용될 수 있다. 특히 설계 및 엔지니어링 데이터가 수시로 바뀌는 것이 현재 제조 현장의 현실임을 감안하며, 항상 최신의 디지털화된 데이터를 제공할 있는 데이터 소스인 DBAD, 그리고 DBAD와 온라인으로 연계되어 항상 최신의 데이터로 업데이트 될 수 있는 기간 시스템이 디지털 트윈의 시대 필수 기술로 자리 잡을 것으로 예상된다.


이젠 시장에서 제법 자리를 잡아가는 개념이지만 디지털 트윈은 디지털 모델과 피지컬 모델이 결합된 개념이라고 할 수 있다. 이를 통해 과거에는 완전히 별도의 업무로 여겨졌던 업무들이 서서히 통합될 수 있는 기반을 만들어 가고 있다. 예를 들어 과거에는 공정 시뮬레이션과 유지보수 활동은 완전히 다른 분야의 업무였지만, 최근에 공정 시뮬레이션과 유지보수 활동은 하나의 거대한 폐루프로 인식되기 시작했으며 이러한 폐루프를 위한 개념으로 디지털 트윈이 받아들여지고 있다.


하지만 여기에 인식의 전환이 필요한 또 다른 분야가 있다. 바로 설계 및 엔지니어링 업무와 디지털 모델을 확보하는 업무이다. 이 두 가지 업무가 완전히 다른 업무로 보이는가? 그렇다면 기업은 정합성 있는 디지털 모델을 만들기 위해 추가적인 투자를 해야 함을 주저할 것이고, 설계자는 디지털 모델을 만들기 위한 데이터를 만들어 내기 위한 추가적인 업무에 대해 불평할 것이다. 결론적으로 설계 및 엔지니어링 업무 자체가 디지털 모델을 만드는 업무가 되어야 하며 이것이 DBAD로 진화되어야 하는 이유일 것이다.
 

최교식 기자
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