이한주 SK하이닉스 IM담당은 "무어 법칙은 끝났지만 반도체 산업은 스마트 팩토리를 활용해 생산성을 높여나가야 한다"고 말했다. 무어 법칙이란 2년마다 같은 면적에 들어가는 트랜지스터 숫자가 두 배로 늘어난다는 법칙이다.
이한주 담당은 8일 서울 양재 엘타워에서 디일렉과 바이라인네트워크가 공동 개최한 '매뉴팩처링 테크 컨퍼런스 2019'에서 "2012년을 기점으로 반도체 집적도 증가가 둔화하고 있다"면서 "기술 한계 극복이 반도체 산업의 중요 과제로 부상했다"고 말했다. 이어 "방대한 데이터가 생성되는 반도체 산업 특성상 스마트 팩토리를 적극 활용할 수 있다"고 설명했다.
그는 "반도체 집적도가 둔화한 상황에서 반도체 공정 난이도를 높이려면 막대한 비용이 필요하다"면서 "수천억원에 이르는 장비를 팹에 10대 이상 갖춰야 한다"고 말했다. 이어 "각각의 장비에는 센서 수천개가 탑재되고 0.01초 단위로 데이터가 생성된다"며 "이러한 데이터를 수집하고 실시간 분석하면 과거에 몰랐던 시사점을 찾을 가능성이 크다"고 부연했다. SK하이닉스는 이미 반도체 생산 라인 완전 자동화를 이뤘다. 자동화로 생성되는 데이터는 사람이 분석할 수 있는 범위를 넘어선다. 스마트 팩토리가 필요한 이유다.
이한주 담당이 생각하는 스마트 팩토리는 "사물·설비에 센서와 에지 컴퓨팅을 도입하고, 여기서 발생하는 데이터를 활용해 생산을 제어하는 공장"이다. 하지만 스마트 팩토리가 ICT 기술을 적용한 단순한 제조업 현장에 그치는 개념은 아니다. 지능형 공장(Smarter Factory)까지 확장돼야 한다. 그는 "지능형 공장이란 제품 기획과 설계, 생산, 판매 등 밸류체인 모든 과정을 ICT 기술로 연결·통합해서 최소한의 시간·비용으로 고객 수요를 충족하는 공장을 말한다"고 설명했다. 지능형 공장으로 진화하려면 IT와 제조운영(OT)을 융합하는 과정을 거쳐야 한다.
SK하이닉스는 스마트 팩토리를 구현한 여러 프로세스도 보유하고 있다.
소프트웨어 로봇과 무선망 등이 대표적이다. 로보틱 프로세스 오토메이션(RPA·Robotic Process Automation)이 대표적 소프트웨어 로봇이다. 반복적인 비효율 업무를 자동화해서 엔지니어가 가치 있는 일에 집중하도록 지원한다. 그는 "디지털 기술을 직접 체험한 구성원이 변화를 느끼도록 하는 것이 RPA 역할"이라면서 "디지털 기술을 활용한 제조 현장 변화가 스마트 팩토리의 핵심"이라고 덧붙였다. 챗봇도 디지털 변환을 돕는다. 이한주 담당은 "업무별로 세분화한 챗봇이 맞춤형 서비스를 제공하면서 구성원과 시스템의 상호작용을 혁신한다"고 말했다.
모바일 기기와 5G 등 무선망도 스마트 팩토리 중요 요소다. 현장 업무용 모바일 기기 활용과 저지연 연결성은 사물인터넷(IoT), 에지 컴퓨팅, 증강현실(AR)·가상현실(VR)을 지원한다. 디지털 보드룸(Digital Boardroom)을 통한 정보 공유 및 합리적 의사 결정을 기대할 수 있다. 프라이빗 클라우드와 산업용 사물인터넷(IIoT), 증강지능(Augmented Intelligence) 모두 스마트 팩토리 구현을 돕는다.
그는 "스마트 팩토리 추진에서 중요하게 고려할 세 가지는 데이터와 데이터 활용 역량, 속도"라고 강조했다. 여전히 많은 데이터가 사라지고 있고 신속한 데이터 활용도 충분치 않은 것이 현실이다. 이어 "스마트 팩토리는 기간을 정하고 목표를 달성하기 위해 진행하는 개념은 아니다"면서 "새로운 문화 등 변화를 수용하고 진정한 스마트 팩토리가 될 때까지 도전하는 것"이라고 덧붙였다.
앞으로의 스마트 팩토리는 사람과 로봇 협력이 확대되는 방향으로 전개될 전망이다. 이한주 담당은 "(인더스트리 4.0 뒤의) 인더스트리 5.0은 사람과 로봇의 협력을 통해 사람의 지능 역량을 극대화할 것"이라면서 "과거 산업혁명의 중심은 기계와 동력, 시스템 변화였지만 인더스트리 5.0 시대는 사람이 중심일 것"이라고 전망했다.
SK하이닉스는 데이터 사이언스라는 별도 조직에 130명의 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어를 확보하고 있다. 2022년까지 데이터 기반 지능형 회사를 만든다는 목표를 추진하고 있다.