[첨단 헬로티]

4차 산업혁명은 데이터 혁명이라고도 볼 수 있다. 디지털 환경에서 데이터를 서로 공유하고 사이버 세계와 현실의 세계가 서로 중첩되어 상호작용하면서 운영되는 형태가 스마트 제조이다. 그리고 데이터 자산을 활용해서 얼마만큼 자동화공장에서 지능화공장으로 성숙해 가느냐에 따라서 스마트공장의 성숙도 수준의 척도는 달라진다. 데이터 기반 스마트공장 구축 전략에 대해 지난 5월16일 열린 ‘중소 중견기업 스마트공장 구축전략 세미나’에서 삼정 KPMG 이순열 전무가 발표한 강연 내용을 정리했다. [편집자 주]

▲ 삼정 KPMG 이순열 전무

4차 산업혁명을 얘기할 때 제조업에서는 스마트공장을 거론한다. 스마트공장은 기본적으로 데이터를 기반으로 해서 운영된다. 과거 제조업은 자본, 인력, 설비 등이 가장 주된 자산이었지만, 4차 산업혁명 시대에는 데이터가 가장 중요하다. 우리가 흔히 사용하는 스마트폰의 경우 통신에 대한 가치뿐만 아니라 거기서 엄청난 정보를 제공해준다. 그리고 그 정보는 데이터를 기반으로 한다. 데이터 기반의 디지털 기술은 우리 삶을 바꿔주고 기업 비즈니스 모델을 바꿔주고 있다.

4차 산업혁명과 디지털 혁신

그러면 제조업에서는 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대해 생각해 볼 필요가 있다. 1차 산업혁명이 일어난 시대에는 기계기술을 이용하고 에너지 혁명이 일어나서 생산량에 비해 제품의 다양성은 매우 많았다. 그러다가 2차, 3차 산업혁명이 일어나면서는 대량생산으로 물질적 풍요가 왔다. 물질이 풍요로워지다 보니 점차 개인의 욕구가 다양해졌다. 앞으로 4차 산업혁명 시대에는 세계화(Globalisation), 지역화(Regionalisatipon)를 병행해서 개인 맞춤화(Personalisation) 시대가 올 것이다.

4차 산업혁명은 데이터 혁명이라고도 볼 수 있다. 그래서 디지털이라는 용어들을 많이 사용한다. 디지털 혁신은 3가지 단계로 변화하는 것 같다. 첫 번째 단계는 공장의 디지털화이다. 공장의 디지털화는 공장에서 제품을 만들거나 기계가 생산 활동을 하면서 일어나는 행위와 상태로 얻는 정보를 디지털 기술을 적용하여 가치 있게 만들어주는 것이다.

두 번째 단계는 전사적 최적화이다. 공장에서 제품을 개발하거나 판매하는 전체 시스템을 최적화하는 것이다. 과거에는 많이 만들어 놓으면 많이 팔리는 시대였다. 지금은 많이 만들어 놓는다고 해서 많이 팔리지는 않는다. 요즘은 공급망이 연결되어서 고객이 원하는 제품을 원하는 때에 원하는 양만큼 고객에게 전달되어야만 성공할 수 있다. 이를 위해서는 기업 내부 또는 산업 밸류체인 간 데이터가 연결되어야 한다. 뿐만 아니라 데이터 기반의 분석을 통한 미래 예측의 자율 운영 체계도 구축되어야 한다.

세 번째 단계는 사업 혁신이다. 과거 제품을 파는 시대에서 이제는 서비스를 파는 시대로 바뀌고 있다. 서비스를 파는 다음 단계는 고객이 물건이나 서비스를 사서 어떤 결과물을 낼 수 있도록 방법도 파는 새로운 비즈니스 모델로 변화하고 있다.

스마트공장은 말 그대로 ‘똑똑한 공장’을 뜻한다. 여기에는 로봇 기술부터 최근 블록체인까지 10대 기술이 활용된다. 이 기술들을 제조업에 활용하면 물건을 만드는 과정이 매우 편리할 수 있지만, 소비자에게 전달하는 과정도 매우 스마트해질 수 있다. 고객이 원하는 제품을 기획해서 생산한 다음에 물류, 유통해서 고객에게 전달되는 전체의 밸류체인에 10대 기술이 활용되어서 과거와는 전혀 다른 형태로 제조업이 운영될 것이다.

이러한 새로운 기술들 중 어떤 기술은 응용과 성숙도가 매우 높다. 예를 들어, 로봇은 성숙도가 매우 높아서 활용도가 다른 기술보다 앞서가고 있다. 3D 프린터는 제조업에 활용되는 데 있어서 아직 초기 단계에 있다. 어떻게 활용할지는 연구 중이다. 사이버물리시스템 역시 응용되는 기술이 1단계에 와 있다. 블록체인 기술도 빠르게 연구가 되어 기업 간 거래할 때나 제품을 만들 때 어떤 재료를 사용해서 어떤 조건으로 만들고, 이 제품이 누구에게 유통되고 있는지를 위변조가 불가능하도록 응용되고 있다.

어쨌든 이런 기술들이 제조업의 각 분야에서 빠르게 운용되고 있고, 그 과정에서 기업의 가치와 경쟁력은 달라진다.

데이터 기반 스마트공장 성숙모델

스마트공장은 자동화공장과는 전혀 다른 개념이다. 자동화공장 기능을 가지면서 지능화된 공장이다. 하나의 예를 들면, 자동화 공장에서는 정교하게 프로그램을 해놓으면 컴퓨터에서 똑같은 시간에 똑같은 규격으로 사람 손을 거쳐 제품을 만든다. 문제는 5년, 10년 사용하다 보면 기계가 노후화되고 열화되면서 고장이 나기도 하고 미세한 변형이 생겨서 품질이 일정하지 않게 된다. 지능화된 공장에서는 기계의 상태, 재료의 상태 등, 미세한 변화라도 스스로 인지해서 자기 상태가 어떻다는 것을 알고 예측해서 필요한 정비를 받도록 알려준다.

그렇게 되려면 산업 설비가 무슨 일을 하고 있고 그 행위와 관련된 데이터를 센싱해야 한다. 센싱된 정보는 디지털화 하고 그것을 분석한다. 그 다음에 상태가 어떻다라는 것을 미리 판단할 수 있도록 지능적으로 대응할 수 있는 알고리즘을 가지고 운전되는 공장을 스마트공장이라고 한다. 

스마트제조는 3가지 측면에서 살펴봐야 한다. 첫째는 스마트공장이다. 제품을 만들기 위해 공장을 만들고 스마트하게 운영하며, 노후되는 기계나 장비들에 대해서 자체적으로 셀프 치료해가면서 자율적으로 운영될 수 있어야 한다. 둘째는 제품 자체가 스마트해야 한다. 스마트한 제품이라고 하면 제품이 만들어져서 폐기처분할 때까지 제품 생애주기 전체를 디지털 환경에서 관리하는 것이다. 셋째는 스마트 공급망이다. 만들어 놓은 제품을 소비자에게 전달하기까지 전 과정을 연결하는 밸류체인이다. 이 3가지 축이 디지털 환경에서 데이터를 서로 공유하고 사이버 세계와 현실의 세계가 서로 중첩되어 상호작용하면서 운영되는 형태가 스마트제조이다. 그리고 제품이 만들어지는 과정, 제품이 유통되는 과정의 모든 프로세스는 결국 데이터를 기본으로 연결된다.

디지털 트랜스포메이션(Digital transformation)은 데이터를 기반으로 연결된다. 과거에는 기계가 어떤 행위를 한다라고 하면, 이 행위가 현장에서 어떤 부품을 어떤 조건으로 가공하고 조립되어서 제품이 만들어지는지 모든 정보가 센서와 컨트롤러, 레벨 위의 ERP로 단계를 거치기 때문에 실시간으로 되기 어렵다. 때문에 오늘 생산 집계를 보려고 하면 어제 결과가 올라온다든지, 갑자기 기계가 고장나더라도 어떻게 고쳐야 한다는 정보는 몇 단계를 거쳐서 전달되기 때문에 이미 정보가 전달될 때는 과거의 데이터를 보게 된다.

디지털 트랜스포메이션에서는 데이터 전달되는 과정의 계층이 없다. 예를 들어, 재료가 불량일 때 현장에서 재료를 사용하는 사람이 스캔을 하면 데이터를 전달할 때는 단계를 거치지 않고 바로 그 정보를 필요로 하는 사람에게 전달된다. 실시간 수집, 저장해서 분석해주면 장비가 고장날 때는 나기 전에 조짐이 보인다. 진동이 생긴다든지 전압이 내려간다든지 소음이 생긴다든지 하는 조짐이 보이다. 이런 것들이 센싱을 통해 분석하고 예측력을 가지고 선행조치를 하는 기능을 가진 공장을 스마트공장이라고 한다.

결국은 데이터 자산을 활용해서 얼마만큼 자동화공장에서 지능화공장으로 성숙해가느냐에 따라서 스마트공장의 성숙도 수준 척도는 달라진다. 삼정 KPMG는 데이터 자산을 어떻게 활용하느냐에 따라서 5단계로 나누었다.

1단계는 스마트하게 센싱할 수 있느냐이다. 2단계는 센싱한 정보를 디지털 하기 위해 수집하고 있느냐, 즉 데이터를 자산화시킬 수 있느냐이다. 3단계는 데이터 분석한 것을 가시화시켜줘야 한다. 즉, 불량이 100% 났을 때 불량과 설비 상태 간의 상관관계를 비교할 수 있어야 한다. 4단계는 불량이 났을 때, 불량과 작업자의 작업 패턴과 어떤 관계가 있는지 그 패턴을 찾을 수 있어야 한다. 그 패턴을 찾아서 훈련시키는 과정이 지능화 과정이다. 마지막 5단계는 최적화하고 기계가 고장 안 나도록 운전하는 것이다. 제품이 불량이 안 나도록 기계를 운영하는 방법과 노하우를 디지털화해서 지식화하면 그 방법을 하나의 사업화 할 수 있다.

성공을 위한 5가지 전략

스마트공장 성공적 추진을 위해서는 주요 5대 이슈에 대한 진행 단계별 고려와 대응 방안이 필요하다.

첫째는 조직적 이슈이다. CEO는 스마트공장을 하고 싶은데 그 혜택이 현업에 있는 사람들에게는 도움이 될 것 같지 않아서 소극적인 부분이 있다. 문제는 융합이다. IT와 OT는 조직이 다르고 기술이 다르고 역할도 다르기 때문에, 기술 융합은 쉬운데 조직 간 서로 협력하는 것은 어렵다. 사장은 하고 싶은데 공장장은 하고 싶지 않고, 또 현업에 있는 분들은 스마트공장을 하게 되면 내 일자리가 없어지는 게 아닌가 하는 걱정이 앞서기 때문이다.

둘째는 수준 진단 기반 중장기 전략 미흡이다. 각 개별회사의 수준에 맞는 전략을 수립하고 수행해야 한다. 남들이 하니까 우리도 따라 한다는 생각은 버려야 한다. 우리 회사에 꼭 해야 할 부분을 찾아서 지금 하게 되면 효과가 나타나고 하지 않으면 경쟁력이 떨어지는 부분을 우선 과제로 선정해서 실행하는 전략을 가져야 한다.

셋째는 시스템/정보 간의 표준화 문제이다. 공장에는 설비들의 종류도 많고 오래된 것과 최근 도입한 것도 있는데 디지털 수준이 낮기 때문에 IT를 이용하려고 해도 현장에서 데이터가 올라오지 않는다. 올라오지 않는 데이터는 무용지물이다. 디지털 운영을 위해 데이터를 표준으로 정리해서 활용할 수 있도록 해야 한다.

넷째는 실행 역량 확보 문제이다. 아날로그 시대의 운영기술은 소위 말하는 숙련된 분들은 감에 의해서 진행한다. 30년 이상 일한 분들이 은퇴하면 후배들에게 어떻게 물려줄 것인가. 후배들은 디지털 세대들이다. 선·후배 간의 디지털 역량 수준과 문화가 다르기 때문에, 이런 디지털 수준을 인정하고 전수하는 프로세스를 갖추는 것이 중요하다. 

마지막으로 다섯 번째는 기술 표준과 보안 문제이다. 디지털을 도입하면, 잘못 연결하여 설비가 오동작할까 봐 다른 사람은 손을 못 대게 한다. 또 디지털 환경으로 연결하면 좋은 줄은 아는데 보안 문제 관련해서 위험하다고 생각한다. 실제로 의도치 않게 정보 유출 사고가 생기는 경우도 있기 때문에 데이터를 활용해서 이득이 생기려면 데이터를 안전하게 사용할 수 있도록 보안에 대한 대책도 같이 병행해야 한다.