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컨티스 툴킷

제조 기술과 자동화 — NC·로봇·FMS·스마트공장 수준

8장 제조 기술과 정보시스템 · 직무 C1 · 검토 2026-10-24

이 쪽의 핵심 질문은 하나입니다. “자동화 설비가 들어오면 생산능력·리드타임·유연성·계획이 어떻게 바뀌고, 생산관리 담당자는 무엇을 미리 준비해야 하는가?”

설비를 고르고 설치하는 일은 생산기술팀의 몫입니다. 하지만 로봇 셀이나 CNC가 들어온 다음 날부터 그 설비로 계획을 짜는 사람은 생산관리 담당자입니다. 담당자가 이 질문을 만나는 때는 세 번입니다. 투자 검토 단계에서 “이 설비가 들어오면 하루 몇 개 더 나오느냐”는 질문을 받을 때, 설치 직후 실제 생산량이 기대에 못 미치거나 병목이 엉뚱한 공정으로 옮겨 갈 때, 그리고 정부 스마트공장 사업을 신청하면서 “우리 공장은 어느 수준이냐”를 적어야 할 때입니다. 이 쪽은 기술 자체보다 그 기술이 계획에 미치는 영향을 중심으로 정리합니다.

1. 자동화의 세 가지 — 고정·프로그래머블·유연

섹션 제목: “1. 자동화의 세 가지 — 고정·프로그래머블·유연”

제조 자동화 교재는 자동화를 바꿀 수 있는 정도에 따라 세 가지로 나눕니다.

구분모습잘 맞는 생산강점약점
고정 자동화작업 순서가 설비 구조에 박혀 있다(전용 이송 라인, 전용기)한 품목 대량가장 빠르고 단위 원가가 낮다투자가 크고 품목을 바꾸기 어렵다
프로그래머블 자동화프로그램을 바꿔 다른 품목을 만든다(CNC, 로봇)묶음 단위 다품종품목 변경이 가능하다품목을 바꿀 때마다 프로그램·지그 교체 시간이 든다
유연 자동화교체 시간이 거의 없이 섞어서 만든다(FMS)부품군 안의 다품종섞어서 흘려도 손실이 적다부품군 밖의 품목은 못 받는다, 투자가 크다
생산량과 품종 수에 따라 수작업, 프로그래머블, 유연, 고정 자동화가 대각선으로 놓인 지도
그림 8-1. 자동화 유형 지도 — 품목당 생산량이 많고 품종이 적을수록 고정 자동화 쪽으로 갑니다. 출처: Groover의 자동화 분류(고정·프로그래머블·유연)를 바탕으로 다시 그림

이 지도는 4장의 제품-공정 매트릭스와 같은 생각을 설비 쪽에서 본 것입니다. 생산관리 담당자가 품목별 월 물량과 품종 수를 들고 있으면, 생산기술이 제안한 설비가 이 지도의 어디에 놓이는지 바로 확인할 수 있습니다. 물량이 적은 품목군에 전용 라인을 제안하거나, 품목이 수백 개인 공장에 품목 교체가 어려운 설비를 제안하면 그 자리에서 질문을 던질 수 있습니다.

2. NC와 CNC

섹션 제목: “2. NC와 CNC”

수치제어(NC) 는 공작기계의 움직임을 숫자로 된 명령으로 제어하는 방식이고, 컴퓨터 수치제어(CNC) 는 그 명령을 기계에 붙은 컴퓨터가 읽고 실행하는 방식입니다. 지금 공장에서 NC라고 부르는 기계는 사실상 모두 CNC입니다. 가공 경로는 컴퓨터 지원 제조(CAM) 소프트웨어로 도면에서 만들고, 그 결과가 G코드라는 명령문으로 기계에 들어갑니다.

CNC가 계획에 주는 영향은 세 가지입니다.

  • 교체 시간의 성격이 바뀝니다. 범용 기계는 숙련공의 손 조작이 시간을 잡아먹지만, CNC는 프로그램 준비·공구 세팅·첫 제품 검사가 교체 시간의 대부분입니다. 프로그램이 이미 있는 반복 품목은 교체가 짧고, 처음 만드는 품목은 길어집니다. 계획에서 신규 품목과 반복 품목의 교체 시간을 다르게 잡아야 하는 이유입니다.
  • 무인 운전이 가능해집니다. 자동 공구 교환 장치와 팔레트 교환 장치를 달면 작업자가 퇴근한 뒤에도 소재를 바꿔 가며 가공을 이어갑니다. 계획상 쓸 수 있는 시간이 근무시간보다 길어지므로, 능력 계산 때 무인 운전 시간과 그 시간의 가동률을 따로 잡습니다.
  • 가공 프로그램도 기준정보가 됩니다. 프로그램 번호와 판수가 라우팅·도면 판수와 맞지 않으면 다른 판으로 가공하는 사고가 납니다. 설계 변경이 생기면 도면·BOM과 함께 프로그램도 바뀌었는지 확인합니다.

역사 수치제어는 미국의 존 파슨스(John T. Parsons)가 헬리콥터 날개 형판을 정밀하게 가공하려고 낸 아이디어에서 시작해, 미 공군의 지원을 받은 MIT 서보기구연구소가 1952년 수치제어 밀링 기계를 시연하면서 세상에 알려졌습니다. 산업용 로봇은 1961년 미국 GM의 뉴저지 트렌턴 공장에서 첫 유니메이트(Unimate) 로봇이 다이캐스팅 부품을 꺼내는 일을 맡으면서 공장에 들어왔습니다. 출처: https://en.wikipedia.org/wiki/John_T._Parsons , https://www.thehenryford.org/collections-and-research/digital-collections/artifact/183434/

3. 산업용 로봇

섹션 제목: “3. 산업용 로봇”

국제 표준 ISO 8373:2021(3절 용어와 정의)에 비춰 보면, 산업용 로봇은 스스로 제어되고 프로그램만 바꾸면 다른 일에도 쓸 수 있으며 세 방향 이상으로 움직이는 팔을 가진 기계입니다. 바닥에 고정한 것과 이동 플랫폼에 올린 것이 모두 들어갑니다.

종류생김새주 용도
다관절 로봇사람 팔처럼 관절이 6개 안팎용접, 도장, 무거운 물건 옮기기
스카라 로봇수평으로 빠르게 움직이는 팔전자 부품 조립, 작은 부품 옮기기
직교 로봇가로·세로·높이 직선 축사출품 꺼내기, 적재
협동로봇힘을 감지해 사람 곁에서 일하는 작은 로봇기계 투입·배출, 검사 보조, 포장

로봇은 혼자서는 일을 못 합니다. 지그, 그리퍼, 안전 펜스, 비전 카메라, 소재 공급 장치를 묶은 로봇 셀 로 들어오고, 이를 설계·설치하는 회사를 로봇 시스템 통합(SI) 업체라고 부릅니다. 생산관리 담당자에게는 로봇 셀이 하나의 작업장입니다. 라우팅에 셀을 작업장으로 넣고, 셀의 사이클타임·교체 시간·가동률을 기준정보로 관리합니다.

한국은 제조업의 로봇 밀도가 세계에서 가장 높은 나라입니다. 국제로봇연맹(IFR)이 2026년 4월 발표한 2024년 자료에서 한국의 로봇 밀도는 제조업 종사자 1만 명당 1,220대로 세계 1위였고, 2019년 이후 연평균 7%씩 늘었습니다. 주 수요처는 전자와 자동차 산업입니다.

2024년 제조업 종사자 1만 명당 로봇 수: 한국 1,220, 싱가포르 818, 독일 449, 일본 446, 미국 307, 유럽연합 231, 세계 평균 132
그림 8-2. 제조업 로봇 밀도(2024년) — 한국은 세계 평균의 9배가 넘습니다. 중국은 노동 통계 기준이 바뀌어 앞선 해와 비교가 어려워 뺐습니다. 출처: IFR 보도자료(2026.4.8), World Robotics 2025

로봇 밀도가 높다는 것은 한국 공장의 생산능력이 사람보다 설비에 더 많이 묶여 있다는 뜻이기도 합니다. 계획에서 사람 수보다 설비 시간이 제약이 되는 공정이 늘고, 설비 고장과 교체 시간이 계획 정확도를 좌우합니다.

4. FMS와 CIM

섹션 제목: “4. FMS와 CIM”

유연생산시스템(FMS) 은 CNC 기계 여러 대를 자동 운반 장치로 잇고, 중앙 컴퓨터가 어느 부품을 어느 기계에 보낼지 정하는 시스템입니다. 부품군 안의 품목이라면 순서를 섞어 넣어도 교체 손실 없이 흘려보냅니다. 4장의 그룹 테크놀로지·셀 배치를 자동화한 모습이라고 보면 됩니다. 작은 규모로는 공작기계 두세 대와 팔레트 창고를 묶은 형태도 있습니다.

FMS가 들어오면 계획의 단위가 “기계별 작업지시”에서 “시스템 전체에 투입할 부품 묶음”으로 바뀝니다. 담당자는 기계별 일정을 짜지 않고, 하루 투입 목록과 소재·지그 준비 상태를 관리합니다. 일정은 FMS 제어 컴퓨터가 정합니다.

컴퓨터 통합 생산(CIM) 은 설계(CAD)·가공(CAM)·계획·제어를 하나의 정보 흐름으로 묶자는 생각입니다. 조지프 해링턴(Joseph Harrington)이 1973년 같은 이름의 책에서 개념을 정리했습니다. 오늘날 ERP·MES·설비 제어를 잇는 스마트공장 구상의 원형입니다.

5. 자동창고·무인운반차·자율이동로봇

섹션 제목: “5. 자동창고·무인운반차·자율이동로봇”
  • 자동창고(AS/RS): 랙과 스태커 크레인이 컴퓨터 지시에 따라 팔레트나 상자를 넣고 꺼냅니다. 재고 위치가 시스템에 정확히 남는 것이 가장 큰 장점입니다.
  • 무인운반차(AGV): 바닥의 선·자석·반사판 같은 정해진 경로를 따라 다닙니다.
  • 자율이동로봇(AMR): 공장 지도를 스스로 만들고 장애물을 피해 경로를 바꿉니다. 바닥 경로 공사 없이 들일 수 있고, 배치가 바뀌어도 지도만 고치면 됩니다.

생산관리 쪽에서 보면 이 장비들은 4장에서 본 공장 안의 운반 서비스를 자동화한 것입니다. 호출에서 도착까지의 대기는 서비스 프로세스와 대기행렬의 계산을 그대로 씁니다. 대수가 모자라면 이용률이 올라가 운반 대기가 급하게 늘어납니다.

6. 적층제조(3D 프린팅)

섹션 제목: “6. 적층제조(3D 프린팅)”

적층제조 는 재료를 깎아 내는 대신 한 층씩 쌓아 형상을 만드는 방식입니다. 국제 표준 ISO/ASTM 52900:2021은 이를 일곱 가지 공정 범주로 나눕니다. 결합제 분사, 직접 에너지 적층, 재료 압출, 재료 분사, 분말 베드 융합, 시트 적층, 광중합입니다.

양산 부품을 적층제조로 만드는 공장은 아직 많지 않지만, 생산관리에 바로 쓸모 있는 곳이 있습니다.

  • 지그·치구·검사 게이지: 외주로 2~3주 걸리던 것을 사내에서 하루 이틀에 만들면 신규 품목 양산 준비 리드타임이 줄어듭니다.
  • 시제품: 설계 검토용 시제품을 금형 없이 만듭니다.
  • 예비품: 단종된 설비의 플라스틱 부품처럼 구하기 어려운 소량 예비품을 필요할 때 출력하면 예비품 재고를 줄일 수 있습니다.

7. 사물인터넷과 디지털 트윈

섹션 제목: “7. 사물인터넷과 디지털 트윈”

설비의 PLC와 센서에서 가동·정지·생산 수량·온도 같은 데이터를 자동으로 모으는 것이 산업용 사물인터넷(IoT) 입니다. 생산관리 담당자에게 가장 큰 변화는 실적 집계입니다. 작업자가 일보에 적던 생산 수량과 정지 시간이 자동으로 쌓이면, 실적 마감이 빨라지고 가동률 숫자가 정직해집니다. 다만 데이터가 쌓이는 것과 그것을 계획에 쓰는 것은 다른 일입니다. 수집 항목을 정할 때 “이 숫자로 어떤 결정을 할 것인가”부터 정합니다. IIoT 데이터량 계산으로 수집 주기에 따른 저장 용량을 미리 볼 수 있습니다.

디지털 트윈 은 실제 설비·공정과 같은 상태를 컴퓨터 안에 두고 실시간 데이터로 계속 맞춰 가는 모형입니다. 제조용 디지털 트윈의 틀은 ISO 23247-1:2021이 정리했습니다. 생산관리 쪽 쓰임새는 계획을 실제로 흘리기 전에 모형에서 먼저 돌려 보는 것입니다. 긴급 주문을 넣으면 어느 공정이 넘치는지, 교대를 줄이면 납기가 어떻게 되는지를 미리 봅니다. 그 전 단계인 공정 시뮬레이션은 실시간 연결 없이 같은 질문을 답합니다.

이 기술들을 계획·실적 시스템과 묶는 ERP·MES 자체는 같은 장의 생산관리 정보시스템에서 따로 다룹니다. 이 쪽은 현장 설비와 자동화 쪽, 그 쪽은 계획·실적 정보 쪽입니다.

8. 스마트공장 수준 — 정부 공식 기준

섹션 제목: “8. 스마트공장 수준 — 정부 공식 기준”

정부 스마트공장 보급·확산 사업은 공장의 수준을 두 가지 잣대로 봅니다. 스마트제조혁신추진단의 「스마트공장 보급·확산 사업 세부관리기준」(2026년 3월)은 이를 국가표준 KS X 9001(스마트공장 — 기본개념과 구조, 운영관리시스템)에 따라 정합니다.

  • 구축시스템 스마트화 수준(대표지표): 기초, 중간1, 중간2, 고도의 4단계. ERP·MES 같은 주요 시스템과 현장 자동화 수준으로 판정합니다.
  • 기업제조혁신역량 수준(보조지표): Level 0~5. 1,000점 만점 평가 점수로 정합니다.
ICT 미적용에서 기초, 중간1, 중간2, 고도로 올라가는 스마트공장 구축 수준 계단
그림 8-3. 스마트공장 구축 수준 4단계 — 한 단계 올라갈 때마다 수작업이 시스템으로, 모니터링이 제어로 바뀝니다. 출처: 스마트제조혁신추진단 「스마트공장 보급·확산 사업 세부관리기준」(2026.3)
구축 수준공장 운영(정보시스템)현장 자동화
ICT 미적용정보시스템 없이 수기로 관리데이터를 수작업으로 모은다
기초정보시스템으로 기준정보와 생산실적을 관리하고, 나아가 작업지시·생산·품질을 관리한 공정에서 기초 센서로 데이터를 모으고, 두 개 이상 공정으로 넓힌다
중간1단위공정의 설비·현장을 실시간 모니터링하고, 두 개 이상 공정으로 넓힌다단위공정 설비와 시스템이 실시간 모니터링으로 이어진다
중간2단위공정 설비와 시스템을 연동하고, 인공지능 분석으로 공정을 제어시스템이 설비를 실시간 제어하고, 두 개 이상 공정 설비를 인공지능으로 실시간 제어
고도지능화된 자율 제조 운영인공지능 기반 디지털 트윈으로 공정을 자율 운영
역량 Level이름평가 점수
Level 5맞춤 및 자율950점 이상
Level 4최적화 및 통합850~949점
Level 3분석 및 제어750~849점
Level 2측정 및 확인650~749점
Level 1식별 및 점검550~649점
Level 0미인식 및 미적용550점 미만

역량 Level 4 이상은 K-스마트등대공장의 대상이 됩니다. 수준 확인 평가는 4개 영역, 10개 범주, 44개 항목으로 1,000점을 매깁니다.

주의 구축 수준(기초고도)과 역량 Level(05)은 서로 다른 잣대입니다. 앞의 것은 “어떤 시스템과 자동화를 갖췄나”, 뒤의 것은 “회사가 그것을 얼마나 운영할 역량이 있나”를 봅니다. 사업 신청서나 보고서에서 “우리 공장은 Level 2 = 중간1”처럼 섞어 쓰지 않습니다. 사업마다 요구하는 지표가 다르니, 신청 전에 해당 연도 공고문의 기준을 다시 확인합니다.

생산관리 담당자에게 이 표가 쓸모 있는 이유는 “기초” 단계의 정의가 바로 생산관리의 일이기 때문입니다. 기준정보(품목·BOM·라우팅)와 생산실적을 시스템으로 관리하고, 작업지시를 시스템에서 내리는 것이 기초 수준의 조건입니다. 시스템을 샀는데 기준정보가 비어 있고 실적을 일보로 따로 집계한다면, 수준 확인 평가에서도 그대로 드러납니다. 국내 도입 기업의 실제 분포와 ERP·MES 도입률은 생산관리 정보시스템 쪽에 정리했습니다. 툴킷의 스마트공장 수준 진단으로 자가 점검을, 스마트공장 지원사업 안내로 사업 구조를 볼 수 있습니다.

9. 자동화가 생산관리에 주는 영향

섹션 제목: “9. 자동화가 생산관리에 주는 영향”

무인 운전 시간, 신규·반복 품목의 교체 시간, 셀·시스템 단위 투입 목록은 2절과 4절에서 보았습니다. 그 밖에 계획에서 챙길 영향은 다음과 같습니다.

영역무엇이 바뀌나담당자가 할 일
병목자동화한 공정이 빨라지면 병목이 앞뒤 공정으로 옮겨 간다설치 전에 앞뒤 공정 능력을 같은 단위로 비교한다
리드타임가공 시간은 줄지만, 묶음이 커지면 대기가 늘 수 있다묶음 크기를 교체 시간에 맞게 다시 정한다
보전한 대가 서면 영향이 크다예방보전 시간을 계획에 먼저 넣는다(17장)
인력작업자가 줄고 설비 담당·프로그래머가 필요하다교대 편성과 무인 시간대의 이상 대응자를 정한다

예시(가상 용접 공정) — 수동 용접을 로봇 셀로 바꾸는 검토입니다.

항목수동 용접로봇 셀
사이클타임4분2.5분
하루 가동 시간2교대 16시간(960분)소재 공급 장치를 달아 22시간(1,320분)
가동률85%90%
하루 생산량960 ÷ 4 × 0.85 = 204개1,320 ÷ 2.5 × 0.9 = 475.2개
모델 교체 하루 3번 × 30분을 넣으면—(1,320 − 90) ÷ 2.5 × 0.9 = 442.8개

로봇 셀은 수동의 두 배가 넘게 만들지만, 교체 세 번만으로 하루 30개 넘게 줄어듭니다. 그리고 다음 공정인 검사의 능력이 하루 300개라면, 로봇 셀이 아무리 빨라도 공장에서 나가는 수량은 300개입니다. 병목이 용접에서 검사로 옮겨 간 것입니다. 투자 검토 자료에 “하루 443개”만 적혀 있으면, 담당자는 검사 능력부터 확인해야 합니다.

투자 회수도 간단히 볼 수 있습니다. 예시로 로봇 셀 투자가 1억 5,000만 원, 인건비와 불량 감소로 연 8,000만 원이 절감된다면 단순 회수기간은 1.5억 ÷ 0.8억 = 1.875년입니다. 할인율을 넣은 순현재가치와 내부수익률, 범용 설비와의 공정 교차 수량은 6장 설비투자 분석에서 다룹니다. 툴킷의 자동화 투자 회수와 NPV·IRR 계산을 씁니다.

흔한 실수 자동화 설비의 능력을 설비 사양서의 사이클타임으로만 계산하는 경우가 많습니다. 실제로는 소재 공급이 끊기는 시간, 첫 제품 검사, 프로그램 수정, 작은 고장이 겹쳐 처음 몇 달의 가동률은 기대보다 한참 낮습니다. 설치 후 석 달은 OEE 기록 양식으로 실제 가동률을 재고, 그 값으로 기준정보를 고칩니다. 그 전까지는 계획에 사양서 값을 그대로 넣지 않습니다.

10. 현장에서 쓰는 법

섹션 제목: “10. 현장에서 쓰는 법”

엑셀로 할 때 자동화 설비가 들어오기 전에 “전후 비교표”를 하나 만듭니다. 행에 사이클타임, 가동 시간, 가동률, 교체 횟수와 시간, 앞뒤 공정 능력을 놓고, 열에 현재와 도입 후를 둡니다. 위 용접 예시 표가 그 모양입니다. 이 표 한 장이 투자 심의에서 생산관리가 낼 수 있는 가장 쓸모 있는 자료입니다.

ERP·MES로 할 때 새 설비를 작업장으로 등록하고, 라우팅의 해당 공정 표준시간과 작업장을 바꿉니다. 설비 데이터가 MES로 자동 수집된다면, 시스템이 집계한 가동률과 작업자가 적은 일보 값을 한 달 정도 나란히 비교해 차이가 큰 항목부터 기준을 맞춥니다. 설비 이력은 설비 이력카드 양식에 남깁니다.

중소 제조의 출발점(예시 — 회사 사정에 맞게 바꿉니다)

공장 상황먼저 할 것
수작업 공정이 병목그 공정 하나에 협동로봇이나 간단한 지그 자동화를 검토
CNC는 많은데 야간에 논다팔레트 교환·소재 공급으로 무인 운전 시간을 늘리고, 무인 시간 가동률을 따로 잰다
실적 집계가 늦고 부정확병목 설비 몇 대부터 가동·수량 자동 수집
스마트공장 사업을 준비기준정보·실적의 시스템 관리(기초 수준 조건)부터 정리

이 쪽은 제조 기술을 생산관리 관점에서 알아야 할 깊이로만 다룹니다. 설비의 사양 선정, 로봇 셀 설계, 가공 조건, 자동화 장비의 안전 기준 같은 설비 기술은 생산기술 매뉴얼이 더 깊게 다룹니다.

에피소드 가상의 장면입니다. 사출품 후가공 공장에 협동로봇 두 대가 들어온 첫 달, 영업은 “이제 하루 1,000개는 되죠?”라고 물었습니다. 생산관리 담당자는 첫 2주의 OEE 기록을 보여 줬습니다. 로봇 사이클은 사양대로였지만 사출품이 공급되지 않아 서 있는 시간이 하루 두 시간이 넘었고, 실제 생산은 하루 720개였습니다. 담당자는 사출 공정의 금형 교체 순서를 로봇 셀 품목 순서에 맞춰 다시 짜고, 로봇 앞에 두 시간 분량의 완충 재고를 두기로 했습니다. 셋째 주부터 생산은 하루 900개 안팎으로 올라왔고, 담당자는 기준정보의 가동률을 사양서 값 대신 이 실적으로 바꿨습니다.

11. 툴킷과 양식

섹션 제목: “11. 툴킷과 양식”
하려는 일쓰는 도구·양식
스마트공장 수준 자가 점검스마트공장 수준 진단
정부 지원사업 구조 보기스마트공장 지원사업 안내
자동화·시스템 투자 회수자동화 투자 회수, MES 투자 효과, NPV·IRR 계산
범용 대 자동 설비 비교공정 교차점, 가공비 견적
설비 데이터 수집량IIoT 데이터량 계산
도입 후 실제 가동률OEE 계산, OEE 기록 양식
설비 이력 관리설비 이력카드 양식

참고 자료

섹션 제목: “참고 자료”

교재

정부 기준·통계·표준

역사

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양식·도구·근거

내려받는 양식
OEE 기록·집계표, 설비이력카드
계산 도구
스마트공장 수준 자가진단 계산기 (Smart Factory Level), 스마트공장 지원사업 자부담 계산기 (Smart Factory Subsidy), 자동화 투자 ROI, MES 도입 효과 ROI 계산기 (MES ROI), 투자수익 ROI·NPV·IRR, 설비 데이터 저장 용량 계산기 (IIoT Data Volume), CNC 가공비 견적 계산기 (Machining Cost Estimate), OEE 계산기, 공법 선정 손익교차 분석
용어
CNC, CAM, G코드, 파렛트체인저, 다관절 로봇, 스카라 로봇, 협동로봇, AGV / AMR, 적층제조, IoT, 디지털트윈, CPS, 스마트팩토리, 스마트공장 수준, 스마트공장 보급사업, PLC, MES, 로봇 워크셀, 로봇 SI, 머신비전, 공정 시뮬레이션, 등대공장

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