4차 산업혁명이란?
4차 산업혁명(또는 인더스트리 4.0)이란 산업 IoT, 빅데이터 분석, 인공 지능, 로봇공학, 자율 시스템 등의 기술을 사용해 종래의 제조 공정 및 산업 공정을 자동화하는 것을 가리킵니다. 4차 산업혁명의 목표는 다음과 같습니다.
- 제조 능력, 생산성, 효율성 향상
- 고객 중심의 유연한 생산 실현
- 운영 및 정비 비용 절감
지난 세 차례의 산업혁명에 이은 4차 산업혁명이라는 용어는 2012년에 4차 산업혁명 실무단이 제조의 컴퓨터화를 촉진하기 위한 4차 산업혁명 구현 권고안을 독일 연방 정부에 제출하면서 최초로 선보였습니다. 산업계, 협회, 노동계, 학계의 전문가들로 이루어진 6개의 실무단은 표준화, IT 보안, 경제, 법률, 사회 등의 분야에 대한 전략적 제휴 개념, 솔루션 및 권고안을 작성하였습니다. 4차 산업혁명에 관련된 용어에는 스마트 제조, 스마트 공장, 미래형 공장 등이 있습니다.
왜 4차 산업혁명인가?
4차 산업혁명은 OPC UA를 통해 물리적 공간과 가상 공간에서 기계들 간, 그리고 기계와 인간 간 제조 연결성을 높일 수 있습니다. OPC UA는 IT 시스템(ERP, CRM 등)과 OT 시스템(PLC, SCADA, 산업 IoT 등)을 연결하는 통신 프로토콜이 되어 상호운용성 문제를 해결할 수 있습니다. 4차 산업혁명은 통계 분석, 예측 분석, AI, 머신러닝, 딥러닝 등의 데이터 주도 접근법을 통해 의사결정을 최적화할 수도 있습니다.
시스템 통합업체
시스템 통합업체는 공장 운영업체가 생산 장비들을 연결하고 시스템을 통합하고 공장 수준의 성능을 제공하도록 도우며, 클라우드 기반 또는 온프레미스 인프라를 통해 전체 공정의 가시성을 확보하고 분석할 수 있습니다. 또한 시스템 통합업체는 전체 공장 공정의 디지털 트윈을 개발하여 물리적인 공장 건설과 장비 설치를 기다릴 필요 없이, 공장의 가상 시운전을 통해 공장의 성능을 검증하고 최적화할 수 있습니다.
공장 운영업체
공장 운영업체는 기능, 품질, 속도, 비용 요구에 관한 고객의 요구사항에 부응하는 제품을 생산하는 한편, 생산성을 극대화하고 운영 및 정비 비용을 최소화하며 효율성을 최적화한 상태로 공장을 운영하기를 원합니다. 4차 산업혁명은 자체 공장을 보유하고 있는 OEM 등 공장 운영업체에게 다음 네 가지 이점을 제공합니다.
유연한 생산
생산 중인 제품의 유형과 수량의 변화에 쉽게 적응할 수 있습니다.
동일한 생산 라인으로 다양한 자동차 모델을 조립할 수 있는 유연한 생산.
대량 맞춤화
대량 생산으로 단가를 낮추면서 고객제조 제품의 유연성과 개인화를 결합할 수 있습니다.
대량 맞춤화 워크플로.
자세히 알아보기
자세히 알아보기
정비 전략의 진행.
자세히 알아보기
기술이 발전할수록 4차 산업혁명이 주는 이점은 광범위해지고 심화될 것입니다. 예를 들어 5G 기술이 더욱 보급되면 공장 운영업체는 더 빠른 실시간 데이터를 이용하여 더 나은 의사결정을 하게 될 것입니다. 또한 운영, 정비, 훈련 활동에 VR(가상 현실)과 AR(증강 현실)을 적용하여 생산성과 효율을 더욱 높일 수 있습니다. 이와 비슷하게 OEM과 시스템 통합업체들도 VR/AR을 이용하여 공장 운영업체를 위한 고부가가치 서비스를 만들고 스스로도 제품 설계, 시뮬레이션, 시운전에 활용할 수 있게 될 것입니다.
MATLAB 및 Simulink로 실현하는 4차 산업혁명
4차 산업혁명은 제조사들의 지속 가능하고 수익성이 있는 미래를 만들기 위해 함께 이용되는 기술의 집합입니다. 그 과정에서 비전, 헌신, 가치 창출이 필요한 디지털 전환의 여정입니다. 모든 조직은 다르며, 따라서 각자의 여정도 다를 것입니다.
MATLAB 및 Simulink가 4차 산업혁명으로 향하는 여러분의 여정을 어떻게 돕는지, 또 디지털 전환을 위해 가치를 어떻게 창출할 수 있는지 더 자세히 알아보십시오.
연결성 개선
- Industrial Communication Toolbox: 분산 제어 시스템, SCADA, PLC 등의 기기에서 OPC 데이터를 읽기, 쓰기 및 기록
- 사물 인터넷: 임베디드 기기를 인터넷에 연결하여 데이터에 대한 이해 증진
자동화 개선
- 로봇공학: 로봇공학 관련 아이디어 및 개념을 실제 환경에서 원활하게 작동하는 자율 시스템으로 변환
- 임베디드 제어 시스템을 위한 자동 코드 생성 임베디드 시스템의 설계, 코딩 및 검증
데이터 주도 의사결정
- 데이터 과학: 데이터 탐색, 머신러닝 모델 구축, 예측 분석 수행
- 예측 분석: 과거 데이터로 미래의 이벤트를 예측
- 머신러닝: 모델 훈련, 파라미터 조정 및 생산 시스템 또는 에지 기기에 배포
- 인공 지능: 지능적인 인간의 행동을 시뮬레이션하여 환경 인식, 행동 이해 및 동작 수행
디지털 전환
- 디지털 트윈: 실제 물리적 자산 또는 앞으로 구축할 자산의 최신 모델 구축
- 모델 기반 설계: 모델을 사용하여 요구사항, 개발, 설계, 구현, 테스트 주도
- 모델 기반 시스템 공학: 시스템 및 소프트웨어 아키텍처의 설계, 분석 및 테스트
자세히 알아보기
참조: industrial automation and machinery, IoT, predictive maintenance
