29호. 다크팩토리의 출발점은 '보이는 공장'

안녕하세요, 앤앤에스피입니다.

조명도, 난방도, 냉방도 없는 공장이 있습니다. 사람 대신 로봇이 자동차를 만들고, 생산설비는 24시간 쉬지 않고 움직입니다.

공장 내부가 어두운 이유는 비용을 아끼기 위해서만은 아닙니다. 사람이 일하지 않으니 불을 켤 필요가 없습니다. 사람의 개입을 최소화하고 로봇과 인공지능이 생산을 운영하는 공장을 ‘다크팩토리’라고 합니다. 

과거의 무인 공장이 단순히 반복 작업을 자동화하는 수준이었다면, 지금의 다크팩토리는 다릅니다.

AI가 생산 데이터를 분석하고, 로봇의 움직임을 조정하며, 제품의 품질을 검사합니다. 원자재 조달부터 생산, 포장, 출하까지 하나의 시스템으로 연결됩니다.

공장의 불은 꺼지고 있지만, 공장 안에서 오가는 데이터는 오히려 더 많아지고 있습니다.

복잡해지는 공장 네트워크 

국제로봇연맹에 따르면 2024년 전 세계에 새로 설치된 산업용 로봇은 54만 대를 넘어섰습니다. 전 세계 공장에서 가동되는 산업용 로봇도 466만 대 이상으로 사상 최대치를 기록했습니다.

샤오미 스마트팩토리에서는 사람의 개입 없이 약 3초마다 스마트폰 한 대가 생산됩니다. AI 플랫폼이 생산설비와 품질 데이터를 분석하고, 원자재 공급부터 제품 출하까지 전체 공정을 관리합니다. 테슬라 기가팩토리의 일부 생산 라인은 자동화율이 90%에 이릅니다. 

한국도 같은 방향으로 움직이고 있습니다. 현대자동차그룹은 AI와 로봇을 활용한 제조 혁신을 확대하고 있으며, 삼성전자는 반도체 공정의 무인화를 추진하고 있습니다. 

이러한 공장에서는 로봇, PLC, 센서, 생산관리시스템, AI 서버, 클라우드 서비스가 서로 연결됩니다. 설비가 많아질수록 네트워크에 연결되는 장비도 늘어나고, 장비 사이에서 오가는 데이터도 복잡해집니다.

보이지 않는 자동화는 새로운 위협

자동화 설비는 생산성을 높이지만, 문제가 발생했을 때 피해도 빠르게 확산시킵니다. 하나의 로봇이나 PLC에서 발생한 오류가 다른 생산설비로 전달되면 전체 생산라인이 멈출 수 있습니다. 공격자가 관리 계정을 탈취하거나 설비 설정을 변경하면 불량품이 생산되거나, 장비가 손상되거나, 생산이 중단될 수도 있습니다.

다크팩토리를 안전하게 운영하려면 공장 설비에 직접 부담을 주지 않으면서 네트워크 통신을 수집하고 분석하는 방식이 중요합니다. 

이 질문에 답하지 못하면 공장은 자동화될수록 더 큰 사각지대를 갖게 됩니다.

사람이 없는 공장은 누가 이상을 발견할까요?

사람이 근무하는 공장에서는 기계에서 이상한 소리가 나거나, 온도가 갑자기 오르거나, 설비 움직임이 달라지면 작업자가 빠르게 알아차릴 수 있습니다. 하지만 사람이 거의 없는 다크팩토리에서는 상황이 다릅니다.

로봇이 평소와 다른 명령을 받고 있는지, PLC의 설정이 누군가에 의해 변경됐는지, 생산설비가 알 수 없는 외부 시스템과 통신하는지, 공장망 안에 승인되지 않은 장비가 연결됐는지 사람이 직접 보고 판단하기 어렵습니다.

생산 자동화가 확대될수록 공장은 사람의 눈과 경험 대신 데이터에 의존하게 됩니다. 따라서 공장 안에서 어떤 장비가 작동하고 있고, 누구와 통신하며, 어떤 명령과 데이터가 오가고 있는지 확인할 수 있어야 합니다.

이것이 바로 공장 네트워크 가시성입니다.

공장 네트워크 가시성은 단순히 연결 상태를 확인하는 것이 아닙니다. 공장에 연결된 자산을 식별하고, 산업용 프로토콜을 분석하며, 평소와 다른 통신이나 이상 행동을 찾아내는 과정입니다.

불 꺼진 공장을 안전하게 운영하기 위해서는 공장 네트워크를 더 선명하게 볼 수 있어야 합니다.

다크팩토리의 출발점은 ‘보이는 공장’

앞으로 공장의 경쟁력은 얼마나 많은 로봇을 도입했는가로만 결정되지 않습니다. 로봇과 설비가 어떤 상태인지 실시간으로 파악하고, 이상이 발생했을 때 얼마나 빠르게 원인을 찾고 대응할 수 있는지가 더 중요해집니다. 다크팩토리의 완성은 자동화가 아니라 가시성에서 시작됩니다.

앤앤에스피의  안전한 운영(Secure Operation) 제품군은 공장 운영을 중단하지 않고 산업제어망의 자산과 통신을 확인할 수 있도록 지원합니다.

nNetSensor는 공장 설비 사이의 네트워크 데이터를 수집합니다. 설비에 새로운 프로그램을 설치하거나 기존 장비를 변경하지 않고도 산업용 통신을 확인할 수 있습니다.

nNetProbe는 공장망의 트래픽을 수집하고 분석 시스템으로 안전하게 전달합니다. 여러 생산라인과 공장에 분산된 데이터를 한곳에서 관리할 수 있는 기반을 제공합니다.

nNetNDR은 수집된 데이터를 바탕으로 공장망에 연결된 자산을 자동으로 식별하고, 산업용 프로토콜과 이상 통신을 분석합니다. 승인되지 않은 장비나 평소와 다른 행동을 빠르게 확인할 수 있습니다.

nNetHealth는 공장 네트워크의 장애와 성능 문제를 분석합니다. 생산설비가 멈췄을 때 문제의 원인이 네트워크인지, 장비인지, 통신 오류인지 판단할 수 있도록 돕습니다.

공장망의 데이터를 수집하고, 자산을 식별하고, 이상 징후와 장애 원인을 분석하는 과정이 연결될 때 다크팩토리는 비로소 안정적으로 운영될 수 있습니다.