생산 라인 구축 전, ‘가상 공장’에서 먼저 만들어보면?

제조업은 대한민국 경제의 핵심 산업으로, 통계청 자료에 따르면 국내 GDP의 27.5%를 차지하며 일본(20.7%)과 독일(19.1%)보다 높은 비중을 보인다. 하지만 제조 과정은 시제품 제작과 생산 라인 구축을 위한 검증과 테스트에 많은 시간과 비용이 소요되며, 예상치 못한 문제로 중소기업에 큰 부담이 된다.

이에 글로벌 제조 대기업들은 디지털 트윈을 통해 가상 공장을 시뮬레이션하여 오류를 미리 발견하고 설비 유지보수를 예측하며, 생성형 AI로 최적의 설계와 공정을 제안받아 비용 절감과 품질 개선을 이루고 있다. 이 기술이 중소기업으로도 확산되어, 중소·중견 제조기업들 역시 생산 라인 구축 단계에서 디지털 트윈을 활용해 시간과 비용을 절감하려는 다양한 시도를 하고 있다.

디지포레의 3차원 가상 제조자산 수집 관리 플랫폼 ‘팩토리얼 프로(FactorialPro)’ / 출처=(주)디지포레

그러나 중소·중견기업이 디지털 트윈을 구축하고, 공장 내 제조 설비를 가상화하며 관련 데이터 인프라를 마련하는 데는 상당한 비용과 시간이 소요되어 큰 장벽이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 기술 개발과 다양한 시도가 이어지면서, 관련 솔루션들이 점차 존재감을 드러내고 있다. 최근 산업용 메타버스 전문 기업인 ‘디지포레’가 충청남도 내 제조기업을 대상으로 실증 중인 ‘팩토리얼 프로(FactorialPro)’가 그 대표적인 사례로 주목받고 있다.팩토리얼 프로는 비접촉 3차원 제조자산 수집·최적화 서비스이자, 가상 공장을 효율적으로 만들 수 있는 오쏘링(Authoring) 도구이기도 하다. 이에 더해 공장내 설비와 시설을 가상화하여 3차원 데이터로 관리할 수 있는 AMS(Asset Management System)의 기능도 제공한다.

팩토리얼 프로의 실증이 진행중인 ㈜알루스 공장 내부 / 출처=알루스

사용자는 기존 라이다(LiDAR) 스캐너로 수집된 데이터 뿐 아니라 일반적인 휴대전화나 스마트기기로 촬영된 제조설비 영상을 입력하여 3차원 볼륨 데이터를 생성할 수 있다. 이 데이터는 NeRF(Neural Radiance Fields) 혹은 3D GS(Gaussian Splatting)로 생성된다.

NeRF는 “Neural Radiance Fields”의 약자로, 쉽게 말해 특정 객체나 장면을 여러 시점에서 관찰한 결과로부터 촬영하지 않은 각도의 뷰를 생성하여 3D 렌더링된 것처럼 보여주는 신경망 기반의 컴퓨터 비전 기술이다. 또한 3D GS(Gaussian Splatting) 즉 3D 가우시안 스플래팅은 최근에 3D 시각화를 위해 활발히 연구되고 있는 기술로, 2D 이미지로 부터 3D 장면을 생성하는 데 사용되는 방법이다. Gaussian 분포를 사용한 효율적인 점(Ellipsoid) 기반 렌더링으로 고해상도의 3D 장면을 실시간으로 렌더링 할 수 있는데 강점이 있다.

팩토리얼 프로를 활용하면 영상이나 사진을 업로드하는 것만으로 제조 설비를 빠르고 쉽게 3D 데이터로 가상화할 수 있으며, 선택적인 프로세싱 과정을 통해 가상화된 3D 제조자산의 정밀도를 높이고 최적화할 수 있다. 이 과정의 핵심은, 관련 전문가가 아닌 일반 공장 근로자들도 이러한 데이터를 생성하고 AMS(Asset Management System)를 활용해 쉽고 직관적으로 관리할 수 있다는 점이다.

또한 AMS에 등록된 가상 제조설비를 활용하여 원하는 공장을 빠르게 3차원 시각화 할 수 있는 다양한 편의 기능도 갖췄다. 사용자는 제조시설 추가 도입이나 공장 신축, 증축 및 변경이 필요할때 가상 공장을 손쉽고 빠르게 만들어보고 이를 실질적인 의사결정에 활용할 수 있다.

팩토리얼 프로가 제공하는 또하나의 기능은 실제 공장에서 발생하는 제조데이터를 연결할 수 있는 사용자 친화 인터페이스와 데이터 접근·권한관리와 공유기능이다. 사용자는 공장 설비의 PLC나 다양한 센서에서 수집된 실제 공장의 데이터를 노코드 도구를 통해 3D로 가상화된 제조 자산에 연결하여, 데이터 기반으로 장비 이력을 손쉽게 관리할 수 있다. 공장 관리자는 이러한 데이터에 접근할 수 있는 사용자, 접근 허용 기간, 접근할 수 있는 데이터의 범위 등을 세부적으로 설정할 수 있는 사용자 친화적인 기능을 활용할 수 있다.

팩토리얼 프로의 실증을 진행한 ㈜영신특수강 공장 / 출처=(주)영신특수강

최근 디지포레는 충남 제조기업인 영신특수강, 알루스에서 팩토리얼 프로의 1차 실증을 진행했다. 이를 통해 수요기업의 상세한 피드백을 받아 서비스의 세부 기능을 개선하고 고도화 하여 팩토리얼 프로를 수요맞춤형 솔루션으로 발전시키고 있다.

이중호 디지포레 융합사업부 수석매니저는 취재진과의 인터뷰에서 “중소 제조기업용 디지털 트윈 생태계 확장은 제품 제조 과정에서 효율성을 높일 뿐 아니라, 제조 노하우의 전수 및 산업안전 의식 함양을 위한 교육 목적으로도 유용하다”며 “디지포레는 국내외 중소기업을 대상으로 ‘제조업의 서비스화(PSS(Product Service System)’를 촉진할 수 있는 솔루션을 지속 제공할 것”이라는 의지를 밝혔다.

IT동아 김영우 기자 pengo@itdonga.com