[테크 리포트] 버추얼 트윈 기반 스마트 제조로 진화하는 자동차 생산 시스템과 IT·OT 융합

자동차 산업의 재편 중심축이 전기차와 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 옮겨가면서 생산 현장의 복잡성이 상승하고 있다. 이에 따라 자동차 제조사의 경쟁력을 좌우하는 요소로 생산설비와 공정의 재구성 역량이 부각되고 있다.

단일 생산라인에 대한 요구도 확대되고 있다. 다양한 차종과 사양을 유연하게 생산해야 하며, 신차 출시와 설계 변경에 대응해 생산설비와 공정을 신속하게 재구성할 필요가 커지고 있다.

다쏘시스템은 이런 변화 속에서 완성차 OEM이 전기차와 내연기관차의 개발과 생산을 동시에 수행해야 하는 과제를 안고 있다고 진단했다. 아울러 생산 방식도 대량생산에서 대량맞춤생산으로 이동하고 있다고 봤다.

자동차 생산라인은 로봇과 센서, 컨트롤러, 물류 시스템 등 다양한 설비가 복잡하게 연결돼 구성된다. 이 때문에 실제 라인을 구축한 뒤 문제가 발견되면 상당한 시간과 비용이 발생한다고 다쏘시스템은 진단했다.

설계 단계에서 확보한 제품·공정 데이터와 실제 생산설비에서 생성·운영되는 데이터가 분리돼 있다. 이 같은 데이터 분리의 결과로 생산 최적화에 난항이 나타나고 있다.

이를 해결하려면 제품·공장 설계의 IT 영역과 설비 제어·운영의 OT 영역을 단일 흐름으로 연결할 필요가 있다. 스마트 제조의 핵심 과제도 IT·OT 연결이다.

버추얼 트윈은 IT·OT 단절을 해소하는 연결고리 역할을 한다. 다쏘시스템은 제조 버추얼 트윈을 실제 구성 요소·운영을 표현하는 데이터 기반 실행 가능한 디지털 모델로 정의한다.

자동차 제조사는 실제 생산라인 구축 전 단계에서 가상 환경 내에 생산 시스템을 구현해 활용한다. 이 가상 환경에서는 설비 배치와 로봇의 움직임, 작업 순서, 물류 흐름을 가상 검증하고, 다양한 생산 시나리오를 시뮬레이션한다.

디지털 검증의 적용 범위는 개별 장비·로봇 워크셀에서 공장 전체 레이아웃을 거쳐 글로벌 공급망까지 확장되고 있다. 설명은 이처럼 적용 대상이 장비 단위에서 공급망 수준까지 넓어진다는 점에서 출발한다.

가정 사례로는 새로운 차종의 기존 생산라인 투입이 제시된다. 이 경우 실제 설비를 변경하기 전에 가상 환경에서 검증할 수 있으며, 검증 항목은 로봇 동선과 작업 간 간섭 여부, 생산량 변화에 따른 병목 구간이다. 문제가 발견되면 가상 환경에서 공정을 조정할 수 있고, 물리적 설비 변경 없이 설비를 조정할 수 있으며, 조정 후에는 재검증도 가능하다.

이 같은 방식은 시운전 과정의 오류 감소에 도움을 주고, 비용 감소와 리스크 감소에도 도움을 준다. 이러한 IT와 OT의 실제 결합 지점으로는 가상 커미셔닝(Virtual Commissioning)이 제시된다.

가상 커미셔닝은 물리적 구현 이전에 제어 시스템·자동화를 검증하고 최적화하기 위한 시뮬레이션 기반 프로세스다. 이를 위해서는 설비 거동을 재현하는 버추얼 트윈과 PLC에 탑재된 제어 로직, 그리고 버추얼 트윈과 제어 로직을 잇는 통신 인터페이스가 필요하다.

검증은 로봇 작업 사이클 타임·도달 범위·간섭 여부를 확인하는 데서 출발한다. 이후 MiL(Model-in-the-Loop)로 제어 프로그램 시제품을 검증하고, SiL(Software-in-the-Loop)로 가상 PLC 기반 제어 프로그램을 실행한 뒤, HiL(Hardware-in-the-Loop)로 실제 PLC 하드웨어를 연결하는 순서로 이어진다.

이 과정에서는 이더캣(EtherCAT)·OPC-UA·모드버스-TCP를 지원한다. 이에 따라 특정 벤더에 비종속적인 PLC 연결이 가능하다. 다쏘시스템은 이를 통해 커미셔닝 소요 시간을 40~60% 절감할 수 있다고 설명한다.

버추얼 트윈의 역할은 생산라인 구축 이전에 한정되지 않는다. 실제 공장 가동 후에는 센서·컨트롤러·로봇 생성 데이터가 버추얼 트윈에 지속 반영된다. 그 결과 현실 생산라인과 가상 모델을 연결할 수 있다.

다쏘시스템은 버추얼 트윈 기반으로 실제 설비 동작과 시뮬레이션 결과를 비교하면 생산 조건을 미세 조정할 수 있고, 설비 성능과 유지보수 시점을 사전에 파악할 수 있다고 설명했다. 한 자동차 제조사는 해당 접근으로 생산성을 30% 향상했다.

버추얼 트윈 중심의 연결은 IT·OT 융합으로도 확장되고 있다. 이 과정에서 생산 데이터 활용 방식이 변화하고, 설계·시뮬레이션 데이터와 실제 생산 현장 데이터가 결합된다.

이 같은 결합을 통해 특정 공정에서 문제가 발생한 원인을 분석할 수 있다. 생산 조건 변화에 따른 결과를 가상 환경에서 사전에 검토하는 것도 가능하다.

한 제약 기업은 이 같은 방식으로 생산라인 전환 시간을 40% 단축했다. 또 생산량 또는 제품 사양이 변경될 때 적합한 생산 조건을 검토할 수 있다.

여기에 AI가 결합되면 생산 시스템의 예측·최적화 범위가 확대된다. 축적된 생산 데이터와 가상 시뮬레이션을 기반으로 설비 이상을 예측하고, 유지보수 필요성을 예측하며, 조건 변경에 대한 대응까지 다룰 수 있다.

업계 전반에서는 버추얼 트윈과 AI 인프라를 결합하려는 시도가 지속되고 있다. 이 같은 흐름의 사례로 다쏘시스템은 지난 2월 엔비디아와의 협력을 발표했다.

이번 협력의 방향은 델미아(DELMIA) 생산 시스템 버추얼 트윈에 물리 기반 AI 라이브러리를 접목하는 데 있다. 이를 통해 생산 제약·자원·변동성 전반의 시나리오를 평가하는 것이 목표다.

또 다른 목표는 커미셔닝 단계에서의 돌발 상황을 줄이는 데 있다. 이와 관련한 분석으로는 자동차 산업에서 AI가 셧플로어 생산성을 최대 20% 향상시키고, 비전 시스템의 실시간 불량 검출을 기반으로 한 품질 관리에도 활용되고 있다는 내용이 제시된다.

이 같은 흐름은 제조 환경의 발전 방향이 정형 공정 반복형 자동화 공장을 초월하는 데 맞닿아 있다. 실제 생산 상황을 지속 반영하고 변화에 대응하는 유연 제조 환경으로 나아가는 방향이라는 설명이다.

소제목은 다쏘시스템·오므론의 가상·실제 생산 환경 연결이다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼과 델미아를 기반으로 버추얼 트윈 환경을 제공하고 있으며, 제품 설계부터 생산 시스템 계획·시뮬레이션·운영까지 연결하고 있다.

해당 환경은 3D 기반 공장 레이아웃 모델링·시뮬레이션, 조립 라인 모델링·시뮬레이션, 로봇 워크셀 모델링·시뮬레이션을 동일 환경에서 처리할 수 있도록 구성된다. 이와 함께 작업 부하 균형화, 자원 배분, 생산 계획·스케줄링도 한곳에서 다룰 수 있다.

완성차 OEM 영역에서는 생산 처리량 1040% 향상 효과가 제시됐다. 제조 리드타임 1020% 단축과 납기 준수율(OTIF) 격차 10~20% 축소 효과도 제시됐다.

최근에는 오므론 협력을 통해 버추얼 트윈-실제 생산설비 연결이 확대되고 있다. 이는 IT·OT 융합 확대의 성격을 띤다.

지난 4월 발표된 이 협력은 같은 달 하노버 메세 2026에서 처음 공개됐다. 양사는 다쏘시스템 3D 유니버스(3D UNIV+RSES)와 오므론 산업 자동화 플랫폼 시스맥(Sysmac)을 결합해 생산 시스템 설계·시뮬레이션·검증부터 실제 구축·운영까지 이어지는 연계 환경을 구현한다.

실제 생산라인을 구축한 이후에는 센서·컨트롤러·로봇에서 발생하는 실시간 데이터가 원천이 된다. 이 실시간 데이터를 버추얼 트윈에 재반영하면 실제 생산 시스템과 가상 모델의 동작을 비교할 수 있다. 이를 통해 지속적 최적화가 가능하다.

이 같은 구조는 생산라인 성능·안전성·유지보수 등을 사전 검증하는 데 활용될 수 있다. 아울러 운영 과정에서도 생산 효율 개선이 가능하다.

자동차 산업의 스마트 제조 경쟁력은 설비 자동화 확대만으로 한정되지 않는다. 중요한 요소는 제품 설계부터 생산라인 구축, 실제 운영 데이터까지의 연속적 연결이다. 실제 생산 이전에 가상 환경에서 검증하는 것 역시 중요 요소다.

버추얼 트윈과 IT·OT 융합은 자동차 공장의 유연한 생산 시스템 전환을 위한 기반 역할을 한다. 전환 방향은 고정된 생산설비에서 지속 검증·최적화 가능한 생산 시스템으로 옮겨가는 데 있다.

출처: 테크월드뉴스 · 이광재 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407742

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407742