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박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트팩토리의 기술적 기반은 사물인터넷(IoT)과 행동인터넷(IoB)의 도움으로 상호 작용하는 사람 중심 사이버물리시스템(h-CPS)이다. 사이버물리시스템은 가상세계와 물리적 실체가 연동된 시스템을 말하며, 가상의 영역에 속하는 컴퓨팅, 통신, 제어를 실제 물리적 세계와 통합해가는 제조 플랫폼으로 자리매김하고 있다.

2020년 노벨경제학상 수상자로 선정된 폴 밀그롬 교수와 로버트 윌슨 스탠퍼드대 교수는 “경매는 어디에서든 벌어지고, 우리 일상생활에 영향을 준다”라며 “밀그럼과 윌슨은 경매 이론을 개선 발전시킨 공로와 새로운 경매 형태를 발명해 전 세계 매도자와 매수자, 납세자에게 혜택을 줬다”고 평가받았다.

경매가 어떻게 작동하는지, 매수자들이 왜 특정한 방식으로 행동하는지 명확히 했을 뿐 아니라 실제 상품과 서비스 판매에도 새로운 경매 방식을 도입한 경매 이론처럼 메타버스(metaverse) 세상에서 펼쳐지는 미래 시장(e-commerce)의 속성은 사물인터넷과 행동 인터넷(IoB)에 의해서 과거와 다른 새로운 소비자 구매 행동이 규명되고 있다. 하지만 제조 활동으로 제한(制限) 시켜보면, 시장의 공급과 수요의 접점 관리(接點管理)로 단순화할 수 있을 것이다. 또한 스마트 팩토리의 기본은 제조 활동의 실시간 기반(real time based) 정보 교환과 상호작용 관리를 통해 새로운 수익원을 창출하는 뉴 노멀(new normal) 제조 개념이다.

제조 산업에서 가장 어려운 점은 그동안 이미 습관화되어 고착된 일하는 방식을 바꾸는 것이다. 언제까지 주문이 들어오면 생산을 준비하고 판매가 저조하면 재고가 쌓이고 그 재고로 인해서 경영은 악화되어 인건비 타령 원가 타령 기술 타령 일색은 예나 지금이나 변하지 않는 아우성들이다. 미래 준비를 외치면 과거 성공의 추억에 젖어있다. 그 까닭은 공급과 수요를 따로 생각하고 상호작용을 시간차를 고려하지 않는 오랜 습관과 학습 때문일 것이다.

그러나 4차 산업혁명, 메타버스(metaverse) 세상에서는 실시간으로 상호작용과 피드백을 관찰할 수 있기 때문에 시간차는 제거되고 있다. 그러므로 스마트 팩토리의 핵심은 실시간 통합 기능이다.

선진 글로벌 제조업체들은 보다 스마트하고 지속 가능한 비즈니스 방식으로 디지털 혁신을 주도해야 할 필요성을 이해하고 있다. 왜냐하면 디지털 혁신의 핵심은 아날로그를 파헤치는 관찰력으로부터 출발하기 때문이다. 그러므로 아날로그 없는 디지털은 공연불(公演不)이다. 그 까닭은 제조 현장의 아날로그에서 제조 수익이 발생하기 때문이다. 디지털은 기술 수단에 불과하다.

물론 디지털 기술은 데이터 수집, 정보 가시성 및 현명한 의사결정을 위한 연결성과 상호 운용성(interoperability)을 통해 공장 운영을 혁신하여 수익성을 개선하고 자본 수익률을 극대화시키는 훌륭한 수단이다. 스마트 팩토리의 플랫폼과 시스템은 사람 사이버 물리 시스템(h-CPS)이다. 사람과 시스템 전반에 걸친 새로운 차원의 디지털 협업은 오늘날 역동적인 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 더 높은 운영 효율성, 품질 및 민첩성을 바탕으로 시장과 고객의 맞춤형(bespoke) 대응 역량을 향상시킬 것이다.

제조 산업이 3차 산업혁명 시기에 세계가 주목할 정도로 주목을 받았던 것은 빨리빨리 기업문화와 컴퓨터, ERP, MES, CRM 등 경영시스템과 인터넷을 스피드 경영 철학으로 스피드하게 구축하여 활용했기 때문에 가능했다. 그러나 제4차 산업혁명은 제조업의 데이터 관리 역량을 강조한다. 그것이 수익의 원천이기 때문일 것이다. 이미 다가온 제조 환경에서는 빅 데이터와 새로운 제조 기술을 활용하기 위해 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축해야 한다.

코로나바이러스감염증-19(코로나19)로 대면 관계가 줄어들고 있다. 즉 서비스가 비대면으로 변환되고 있다는 것을 의미한다. 다시 말해 서비스의 개인화 맞춤(bespoke) 형 시대가 펼쳐지고 있다. 따라서 비대면 환경에서는 상품의 품질, 디자인, 적기 맞춤(FIT, Fit In Time) 제공과 같은 서비스 컨텐츠가 제공되어야 한다.

그러므로 제조 산업은 전사적으로 과거와 다른 뉴 노멀(new normal) 경영 전략을 펼쳐야 한다. 제조업이 이대로는 지속 가능한 고객만족 경영을 구가할 수 없다는 결론이다. 또한 이로 인해 제조업의 중요성이 두각을 나타내고 있는 가운데, 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI) 기술을 접목한 뉴 노멀(new normal) 신사업, 즉 지능정보통신기술(IICT)과 지능형 아날로그화를 위한 제조 현장 기술(OT)을 융합하여 새로운 수익원을 창출하는 제조 공장 ‘스마트팩토리’가 포스트와 위드(post & with) 코로나 시대의 주 실마리로 주목받고 있다.

데이터 기반 제조 현장 경영을 위한 변화관리는 쉽지 않다. 개선과 혁신이 혁명보다 더 어렵다고들 하지 않는가. 그 까닭은 이러한 혁신 뒤편엔 실제 제조 현장에 적용될 수 있는 현장 전문가 육성과 현장 중심의 혁신활동이 뒷받침되어야 가능하다. 정보 통신 기술이 어떻고 인공지능이 어떻다는 메아리가 제조업의 수익창출에 기여하지 못한다면 무슨 소용이 있겠는가. 그래서 스마트 팩토리는 제조업의 새로운 수익원을 찾아내기 위한 창의(創意) 경영 전략이다. 수익원을 찾아내려면 제조업의 전산실이 아닌 제조 현장으로 가봐야 한다. 현장에 모든 답이 있다. 지능형 스마트팩토리란 데이터를 관리하여 시장과 고객의 개인화 맞춤형(bespoke) 요구에 대응하기 위해서 궁극적으로 제조현장에서 발생되는 핵심 문제를 실시간으로 파악하고 더 나은 의사결정을 지능화시키는 뉴 노멀(new normal) 제조 기반이다.

어떤 시스템(MES, ERP, CRM)을 구축해서 프로세스를 개선하는 20여 년 전 방식으로 구축하는 스마트팩토리는 정보통신기술(ICT) 기술의 실험장일 뿐이다. 다시 말해 제조 현장에 대한 지식이 없는 상태에서의 국가 지원을 목적으로 정보통신기술(ICT)을 도입하는 것은 사상누각(沙上樓閣)이다. 그러므로 제조 현장의 아날로그 기술의 디지털화와 아날로그 자체의 지능화가 선행되어 축적된 제조 시스템을 기본적으로 구축하고 그 바탕 위에 지능형 정보통신기술(IICT) 접목되어야 융합력이 생성된다. 그걸 하자는 것이 스마트 팩토리 구축이다.

인터넷이 진화하고 있는 메타버스(metaverse) 세상에서 제조 공장의 개념은 끊임없이 진화할 것이다. 과거 제조 경영은 생산, 공급망(사내, 시외 공급망), 마케팅과 영업 관리 기능이 따로따로 운영되었다면, 4차 산업혁명 시대 제조업은 따로따로 가 아니라 모든 제조 기능이 인터넷과 소프트웨어 파워에 의해 통합과 융합되면서 혁신을 거듭할 것이다. 과거 시스템 구축과 달리 일신 우 일신(日新又日新) 되어야 하는 제조 환경을 빅데이터 관리 기술과 인공지능을 활용하여 조성하는 것이 지능형 스마트 팩토리이다. 이를 실현시키기 위해서는 사람이 스마트해야 하며, 제조업의 의사결정자와 구성원들의 뉴 노멀(new normal) 마인드가 중요하다.

스마트 팩토리는 어떻게 작동할까? 우리는 종종 자동화된 프로세스가 스마트 팩토리만의 고유한 것처럼 얘기하지만 자동화 및 로보틱스는 수십 년 동안 제조 작업에 사용되어 왔다. 대부분 전통적인 공장들은 바코드 스캐너, 카메라, 디지털화된 생산 장비와 같은 자동화된 기계를 다양한 운영 분야에서 사용하고 있다. 하지만 이 장치들은 서로 연결되어 있지 않다. 기존 공장의 인력, 자산 및 데이터 관리 시스템은 모두 서로 격리(silo) 된 상태로 운영되며 지속적으로 수동적으로 조정 및 통합해야 한다.

스마트 팩토리는 기계, 인력 및 빅 데이터를 디지털 방식으로 연결된 단일 에코 시스템에 통합함으로써 작동한다. 스마트 팩토리는 데이터를 큐레이팅(curating)하고 분석할 뿐만 아니라 실제로 경험으로부터 학습까지 가능하다. 데이터 세트를 해석하고 통찰력을 얻어 동향과 이벤트를 예측하고 스마트 제조 워크플로(workflow) 및 자동화된 프로세스를 권장하거나 구현한다. 스마트 팩토리는 자가 수정 및 자가 최적화를 위해 지속적인 절차적 개선을 거치고 있기 때문에 다이내믹한 제조를 실현시킨다. 또한 스마트 팩토리는 보다 탄력적이고 생산적이며 안전한 환경을 스스로 학습할 수 있다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 기본 구조를 보여주고 있다.

지능형 스마트 팩토리 구축 방법은 영속성을 가져야 한다. 제조 장비를 본격적으로 제조 현장에서 운영하기 전에 가상 세계에서 시험하고 현장에 적용한 후에도 끊임없이 문제를 개선해야 한다고 강조했다. 그래서 스마트 팩토리는 시스템 구축이 아니다. 또한 과거 데이터를 통한 분석과 학습을 지속하면서도 동시에 미래를 예지(predictive) 하는 개념 디자인이 제조 현장 전문가에 의해서 지속적으로 발현(發現)되고 있어야 지능형 스마트 팩토리라고 할 수 있다.

스마트 팩토리는 기본적으로 데이터 기술과 도메인 기술의 결합, 의사결정의 구조화 및 최적화 운용(運用)이 스마트 팩토리 구현의 핵심이다. 지능정보통신기술(IICT)을 통해 투명한 운영 체계(H-CPS)를 갖추고, 시스템과 데이터 기반의 고도화된 의사결정이 이뤄질 수 있도록 스마트 팩토리를 추진해야 한다. 제조 현장에서 동일한 과제가 주어져도 어떤 제조업은 대용량 데이터 관리 기술을 통해서 문제를 해결하고, 다른 기업은 알고리즘 고도화를 통해 문제를 해결하듯이 모든 제조 현장의 문제에 정답은 없고 다양한 방식으로 대처할 수 있는 현장 전문가를 육성하는 것이 답이다.

따라서 산업혁명의 시대정신은 제조 현장을 직시하는 관찰력이 중요하다. 그러므로 요구되는 기술은 새로운 틀에서 생각해야 한다. 기술뿐만 아니라 프로세스 및 조직 혁신과 함께 동기화되어야 진정한 혁신이 가능해질 것이다. 왜냐하면 기술을 제품과 서비스의 기능으로 변환시키는 역량이 제조의 힘이자 기본이기 때문이다.