□ 목적
- 물리적 모델을 기반으로 진단을 넘어 예측 및 자기 최적화에 도달할 수 있는 가공장비 지능화의 핵심기술 동향 및 개발 방향을 분석함
- 이를 통해 전통적으로 인간이 수행하던 최적화 과정을 다수의 장비가 스스로 지식화하고 종합하여 인간의 제한적인 노하우를 뛰어넘는 미래의 장비기술 개발 방향에 대한 논의의 기반을 마련하고자 함
□ 배경 및 현황
- 4차 산업혁명 시대에서 ICT 관련 기술들을 바탕으로 생산설비 스스로 작업 방식을 결정하는 스마트 팩토리(smart factory) 구현을 위해서는 장비 단위의 지능화가 필수적
- 가공장비의 지능화를 위해서는 (1) 스마트 센서 네트워크 단계, (2) 단순 데이터의 정보화 단계, (3) 사이버 공간에서의 물리적 모델링, (4) 인지 및 결정능력 단계, (5) 스스로 최적화하는 단계로 구분할 수 있는 기능들이 필요함. 이들 기능을 바탕으로 가공장비는 모니터링 → 제어/예견 → 최적화 → 자율운전 순서로 발전할 수 있음
- 국내외 산업계에서 다양한 지능화 노력이 이뤄지고 있으나, 현재는 대부분의 경우 신호 모니터링, 네트워크를 통한 신호 수집, 공정/장비 이상 진단 수준에 머물고 있음. 가공장비나 공정의 물리적 모델에 기반을 두지 않은 상태에서 비교적 짧은 기간에 추출된 신호에만 의존한 진단방식은 판단의 정확도에 한계가 있음
□ 시사점 및 정책제안
- 궁극적으로 자기최적화 수준의 지능화로 발전하기 위해서는 물리모델에 기반을 두어 다양한 종류의 신호를 인공지능 등의 기법을 통해 지식화함으로써 판단의 신뢰성을 향상시키는 것이 선행되어야 함
- 가공장비 지능화를 위한 핵심 요소기술로 (1) 가공장비 가상화, (2) 감각을 가진 가공장비, (3) 고성능 HMI를 이용한 지능형 모듈 기술, (4) 인공지능을 통한 지식체계화 그리고 (5) 자기최적화 기술이 필요
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