NEWSROOM
NEWSROOM
블로그
블로그
[모벤시스 기고] Smart Factory가 바라는 모션 제어의 역할 (송주영, 모벤시스 CSO)
- 2025.08.27
- |
- 최고관리자
- |
- 328
‘진짜’ Smart Factory 구축을 위해서는 무엇이 필요할까?
‘스마트 팩토리’라는 개념은 2011년 독일 하노버 메세에서 독일 정부의 ‘Industry 4.0’과 함께 처음 소개됐다. 당시 독일 정부는 산업의 디지털화를 목표로, 공장 자동화와 이를 통해 획득한 디지털 정보를 활용해 지능화된 공장 운영 체계를 스마트 팩토리로 정의했다.
그로부터 15년이 지난 지금, 실제 공장은 어떨까? 우리가 상상했던 완전 자동화된 공장, 즉 작업자 없이 디지털 오더만으로 다양한 제품을 생산하고, 공장 스스로 문제를 해결하는 모습과는 아직 거리가 있다. 여전히 많은 부분을 인력에 의존하고 있고, 공정 자동화는 일부 자금력이 있는 중대형 기업에 국한되는 것이 현실이다. 노동 인구 감소와 인건비 상승이 가속화되면서, 국내 제조업체들은 과거 인건비가 낮은 LCC(Low Cost Country)로의 생산기지를 이전해왔다. 하지만 최근 글로벌 공급망 불안정으로 인해 국내 생산 기반 강화의 필요성이 대두되고 있다. 문제는 여전히 인력 의존적인 생산 구조로는 높은 인건비 문제를 해결하기 어렵다는 점이다. 이를 개선하기 위해 정부 주도의 스마트제조혁신추진단에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 5단계를 정의하고, 각 단계별 수준과 특성을 구체화했다.
그림 1. 스마트 팩토리 구축 위한 단계 정의 (출처: 스마트제조혁신추진단 홈페이지)
주목할 부분은 스마트 팩토리의 기반을 다지는 초기 1-3 단계로, 공장 운영에 필요한 정보를 표준 데이터로 수집·관리하고, 이를 활용해 운영을 최적화하는 자동화 기반을 확보하는 것이다(그림 1).
이를 위해서는 다음 조건이 필요하다.
1. 생산 정보를 디지털 형태로 확보할 수 있어야 하며,
2. 확보한 정보를 실시간으로 처리하여 제어 시스템에 반영할 수 있어야 한다.
이 중 필수 정보는 자재, 설비, 작업자 정보인데, 자재와 설비는 설계와 사양값을 통해 정량화가 비교적 쉽지만, 작업자는 숙련도나 컨디션처럼 정성적 요인이 많아 정량화가 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 인력 의존도를 최소화하고, 가능한 범위까지 자동화된 장비 운영 체계를 구축하는 것이 현실적인 해법이다.
스마트팩토리가 요구하는 모션 제어의 역할
자동화된 생산 설비에서 ‘두뇌’ 역할을 하는 핵심 구성품이 바로 모션 제어기(Motion Controller)다. 이는 각 구동부에 정확한 타이밍으로 모션 지령을 전달하고, 그 결과를 바탕으로 다음 동작을 지시하는 장치다. 안정적인 생산 수율 확보를 위해서는 신뢰도 높은 제어 성능이 필수이며, 스마트 팩토리를 위해서는 여기에 실시간 생산 정보 수집, 표준화된 데이터 확보, 해당 데이터 기반의 공정 최적화 기능이 더해져야 한다. 즉, 단순 자동화를 넘어 데이터를 기반으로 공정 효율을 높이고, 품질을 관리하며, 예지보전을 실현하는 ‘지능형 운영’으로 발전하기 위해 필수적인 기반이 되는 것이다.
전통적으로 FA 업계는 범용 모션 제어기(PLC)를 유지하면서 별도의 모듈이나 PC를 추가해 MES, ERP 같은 상위 IT 시스템으로 데이터를 전달하는 방식을 사용해왔다.
하지만 이러한 방식은 오랜 세월 현장에서 토착화된 구성으로 익숙할 수 있으나, 기존의 생산성을 뛰어넘지 못하는 이유 중 하나이기도 하다.
또한 PLC나 전용 하드웨어 제어기가 갖고 있는 태생적인 데이터 수용과 연산능력의 한계로 인해, IT와 OT가 긴밀히 상호작용하기 어렵다는 구조적 제약이 존재한다. 이는 스마트팩토리의 데이터 기반 최적화를 가로막는 핵심 과제로, 이를 해소하기 위해서는 새로운 아키텍처적 접근과 IT·OT 융합이 요구된다. 스마트 팩토리는 공장을 하나의 생태계로 바라보아야 하며, 이 안에서 OT 영역에서는 밀리초~마이크로초 단위의 반사적·실시간 제어를 담당하고, IT 영역에서는 대규모 데이터를 수집·분석하여 학습과 경험을 기반으로 한 지능형 제어(AI 등)를 수행하는 구조가 되어야 한다.
따라서 진정한 스마트 팩토리 구현을 위해서는 모션 제어기 자체가 다음을 만족해야 한다.
1. 실시간 안정성과 높은 신뢰도의 제어 성능
2. 장비 지능화를 위한 실시간 대용량 데이터 수집
3. 다양한 ICT 기술과 유기적으로 결합 가능한 개방형 플랫폼 구조
이를 해결하기 위한 최적의 방법은 모든 기능을 하나의 소프트웨어 솔루션에 통합하는 것이다. 다만 일반적인 소프트웨어와 달리 실시간 환경 보장과 모듈 간 최적 연계를 고려한 설계가 필수적이다. 또한 타 ICT 기술과의 융합이 가능한 오픈 아키텍처 구조여야 하며, 각 제조 현장의 장비 구성, 생산 제품, 통신 프로토콜 등이 모두 상이하므로 1-2년 이상의 필드 안정성 검증 과정도 필요하다.
나아가, 실시간으로 수집되는 대용량 데이터를 AI가 분석하여 공정·수율 개선이나 예지보전을 실현할 수 있는 기반까지 마련되어야 한다.
결국 현실적으로는 이러한 모든 요소를 고려하여 설계되고, 장기간 양산 적용을 통해 안정성이 검증된 소프트웨어 기반 모션 제어 솔루션을 선택하는 것이 가장 합리적이다.
AI와 함께 발전하는 미래 모션 제어
향후 모션 제어는 AI 결합이 가능한 소프트웨어 중심으로 발전하고 확장될 것이다. 미래에 어떤 혁신 기술이 제조 장비와 공장을 변화시킬지는 알 수 없지만, 생산 장비와 공장 운영에 AI 기능이 필수적으로 접목된다는 점은 분명하다. 따라서 모션 제어 솔루션도 AI 기술을 자유롭게 수용할 수 있는 오픈 아키텍처 소프트웨어가 주류를 이룰 것이다. 실시간 생산 빅데이터를 AI로 분석하여 장비와 공장이 스스로 지능화되는 것, 이것이야말로 우리가 꿈꿔온 진정한 스마트 팩토리의 모습이다.
모벤시스의 대응과 기술 개발 방향
모벤시스는 스마트 팩토리가 요구하는 모션 제어의 핵심 역할을 “실시간 데이터 기반의 최적화 제어와 AI 연계”로 보고 있다. 이를 위해 다음과 같은 활동을 진행 중이다(그림 2).
그림 2. 모벤시스 기술 개발 방향성 (출처: 모벤시스 R&D roadmap)
- 장비 레벨: ‘WMX’의 모션 제어 기능 고도화 및 사용자 편의성 개선
- 로봇 통합: ‘NOVA’를 통한 자율주행로봇 제어 및 향후 LLM 협업 기능 연계
- 클라우드 AI: RL(Reinforcement Learning)과 융합된 ‘SDMC(Software Defined Motion Controller)’ 개발
그림 3. 모벤시스의 스마트팩토리 컨셉 (AI 생성 이미지)
모벤시스가 그리는 스마트 팩토리는 WMX가 공정 장비를 최적 제어하고, NOVA가 이동형 로봇(MoMa)을 통합 운영하며, 최상위에서 SDMC가 전체 제어 솔루션을 관리·최적화하는 구조다(그림 3). 이로써 디지털화된 실시간 빅데이터를 AI로 분석·활용해 공장이 스스로 운영을 고도화하는 ‘진짜 스마트 팩토리’ 구현을 목표로 한다. 결국 모션 제어 기술이야말로 스마트 팩토리 혁신의 핵심 동력이며, 모벤시스는 이를 통해 제조업의 미래를 선도해 나갈 것이다.
- 기고자: 송주영, 모벤시스 CSO
Next Post
