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즉 “식품은 문화다”처럼 건강에 좋은 식품 기능을 강조하는 것과 그 식품에 담겨있는 문화를 병행하여야 한다. 또한 식품에 대한 소비자의 니즈(needs)가 다양화됨에 따라 식품산업과 첨단 기술, 문화, 관광 등 타 영역과의 융복합이 가속화되고 부가가치가 높아져 미래 유망산업으로 떠오르고 있으며, 세계 식품 시장의 규모는 이미 정보통신기술(ICT)과 자동차 시장을 합한 것보다 큰 거대한 시장이다.
식품 산업의 스마트팩토리 구축과 함께 고려해야 할 식품 제조업의 HACCP(해썹)은 위해 분석(HA : Hazard Analysis)과 중요 관리점(CCP : Critical Control Point)으로 구성되어 있다. 위해 분석(HA)은 위해 가능성이 있는 요소를 제조 공정 시점(POP) 별 데이터 관리와 전 공정의 흐름에 따라 분석· 평가하는 것이고, 주요 관리점(CCP)은 확인된 위해 중에서 중점적으로 다루어야 할 위해 요소를 의미한다. 그러므로 HACCP(해썹) 관점에서 스마트팩토리 구축 목적은 전 제조공정에서 중요한 공정 시점(POP) 별 중요 관리점(CCP)을 설정하여 각 중요 관리점(CCP)에 설정된 기준에 따라 이를 관리하여 해당 위해 요소를 사전에 예방하고 식품의 지속 가능한 안전성을 확보할 수 있어야 한다. 따라서 스마트팩토리와 HACCP(해썹)의 운용 관리는 상호 보완적인 관계에 있다.
그뿐만 아니라 제조 현장 작업자들의 아날로그(analog) 특성(숙련도, 손맛, 경험치 등)을 고려하여야 한다. 그 이유는 아무리 뛰어난 정보통신기술(ICT)도 제조 현장의 아날로그 신호를 담아내는 데는 한계가 존재하기 때문이다. 왜 그러는지 제조 정보를 생각하기 전에 우선 “신호”에 대해서 알아보자. 신호에는 두 가지 형식이 있다. ‘아날로그’ 신호와 ‘디지털’ 신호다. 영어에서 ‘analogue’란 “유사성이 있는”이란 뜻이고 ‘digital’이란 “손가락으로”라는 뜻이다. 아날로그(analog)가 유사성이 있다는 것은 “아날로그 신호는 연속으로 이어진다”라고 이해하면 쉽고, 디지털이 손가락이란 표현은 “하나, 둘... 세는 것”이라고 이해하면 쉽다. 손가락으로 하나, 둘...하고 셀 수는 있지만 한 개 반이나 한 개 1/3 같은 것은 셀 수 없다. 즉 1이나 0같은 수치로만 표현할 수 있는 것이 디지털이기 때문이다. 따라서 디지털은 자연 현상에 있는 것이 아니라 컴퓨터나 전자기기에 사용하기 위해서 만들어낸 신호이다. 따라서 디지털 기술이 아날로그의 섬세한 특성을 담아낸다는 것은 한계가 있다.
제조 현장의 각종 신호를 관리하는 것은 데이터 관리 기술의 기본이다. 아날로그 데이터는 음성, 화상, 온도 유압 등 그 밖의 비정형 신호 등 셀 수 없는 연속적인 값이며, 디지털 데이터는 문자, 숫자 등 셀 수 있는 이산적인 값이다. 신호는 이러한 데이터를 전송 매체를 통해 전송할 수 있는 상태로 변환시켜 놓은 것이다. 아날로그 신호는 주파수, 진폭, 위상 등 특성을 포함하여 표현되는 전기적 신호가 연속적으로 변화하는 파형들이며, 디지털 신호는2 진수 0과 1 에 대한 전압 펄스(pulse, 극히 짧은 시간만 지속되는 전류)의 구성이다.
따라서 아날로그와 디지털 관점을 대별하여 제조 현장을 디자인하는 것이 매우 중요하다. 예를 들어 스마트팩토리를 도입할 경우, 기계설비 중심의 스마트 팩토리를 도입하지 않더라도 생산성 향상이 가능할 수 있다고 판단하여 산업 사물인터넷(IIoT : Industrial Internet of Things) 기술을 활용한 “작업자 중심의 맞춤형 생산 환경 개선”을 통해 공정에 투입되는 작업자의 특성(경험치와 숙련도 등)에 최적화된 정보를 제공하고, 작업자와 기기 간 커뮤니케이션을 가능케 하여 휴먼 에러(human error)를 최소화하고, 노동생산성을 높일 수 있다.
이러한 아날로그와 디지털 관점에서 스마트팩토리 구축 방향을 관점(觀點) 별로 다르게 볼 필요성이 대두되고 있다. 스마트 팩토리의 핵심 기술은 데이터 관리 기술이다. 제조 현장에서 일어나는 모든 물리적 현상이 센서 네트워크(sensor network)와 데이터 관리 기술에 의해 감지되고 연결되어 사물 인터넷에 의해 클라우드 서버로 집적된다. 클라우드 서버로 모여진 공정 데이터들은 데이터 관리와 인공지능 기술에 의해서 분석되고 학습되어 최적의 형태로 조건을 탐색하여, 다시 공정을 재조립하고, 최적화한다. 이를 위한 스마트 팩토리의 기본은 “실시간 기반 피드백(real-time based feedback) 기능”이기 때문에 관점에 따라 디자인을 다르게 해야 한다.
스마트팩토리는 제조 공정의 전주기(life cycle)에 걸친 아날로그와 디지털을 통합한 플랫폼이다. 원자재 관리, 생산, 물류, 서비스 및 제품을 포함한 모든 제조 기업 기능이 통합 시스템으로 네트워크에 연결되고, 모든 단계가 자동화(AT), 데이터 기반 디지털화, 지능화되고 가치사슬 전체가 하나의 공장처럼 실시간 연동되는 생산체계를 연속적으로 누적된 효과가 발현되도록 변화관리하는 시스템이다. 또한 제품개발부터 양산까지 그리고 시장 수요 예측 및 기업의 주문에서부터 완제품 출하까지 모든 제조 과정을 포함한다.
스마트팩토리의 핵심요소인 사이버물리 시스템(CPS)은 모든 스마트 제조를 위한 프로세스를 제어하는 스마트팩토리의 제조 시스템으로, 분석 기능에 의해 전체 생산 프로세스를 최적으로 제어하기 위한 동적 계획을 생성할 수 있으며, CPS, IoT, IoS 간 정보교환으로 단일 공장처럼 실시간 연동이 가능해야 한다. 또한 스마트팩토리의 목적은 실제 생산 현장과 연결된 가상의 팩토리 모델로 구성되는 CPS 시스템을 통해 분산 소프트웨어 서비스(Internet of Service: IoS) 및 분산 장치 및 장비(Internet of Things, IoT)와 지속적으로 정보를 교환하면서 단일 공장처럼 실시간 연동되어 항상 최적의 상태로 시장의 “개인화된 맞춤” 요구를 대응할 수 있어야 한다.
좋은 예가 제조 현장 작업자의 숙련도가 고려되지 않아 작업자 개인의 능력에 따라서 생산성 저하 및 불량률 증가 등 휴먼 에러 문제는 해결하지 못하고 있는 실정이다. 그러므로 디지털 기술에 의한 하드웨어 지능화와 아날로그 기반 제조 현장의 작업자 역량 향상을 위한 지능화도 적절하게 병행되어야 한다. 구체적으로 살펴보면, 사람 중심 스마트팩토리 구축은 “개인화된 맞춤” 시장의 대응 강화 관점에서 작업자의 숙련도에 따른 생산 및 품질 격차가 많이 발생하는 “多공정·多배치” 제조부문의 생산성 향상에 기여할 수 있어야 한다.
산업혁명이 몰고 온 시장의 특성에 의해서 “개인화된 맞춤”‘ 제조 전략이 떠오르고 있다. 특히 식품산업은 인간의 지혜와 기술을 동원하여 인간의 욕망을 충족시킬 수 있는 식품(재화)에 사용 가치를 부여하거나 증가시키고자 처리, 가공, 저장, 유통, 포장 등을 실현하여 새로운 수익원(收益源)과 경제성을 높이기 위한 계획적이고 조직적인 경영활동과 경제행위를 수행하는 산업이다. 특히 식품산업의 전통적인 특징을 살펴보면, 소수 대기업과 다수 영세기업이 병존하는 이중구조와 영세성이 다른 제조 산업에 비해 훨씬 높게 나타나고 있어서 타 산업에 비해서 스마트팩토리 구축 효과가 더 클 것이다.
더 나아가 스마트팩토리의 필요성은 과거와 다른 뉴노멀(new normal) 현상과 개인화된 맞춤의 소비 트렌드에 대응하는 경쟁력 강화이다. 하지만 국내 제조업 평균 가동률, 매출 증가율 등 제조업 지표 부진, 국제경쟁력은 하락 추세에 있다. 문제의 실마리를 풀어나가기 위해서는 시장의 변화에 대응하는 차원에서 제품 기획. 생산, 설계 변경 등에 대한 실시간 피드백(feedback) 대응 역량을 스마트팩토리를 통해 갖춰야 한다. 기본적으로 스마트팩토리는 “개인화된 맞춤” 제품을 최고의 효율로 생산하여 제공하는 것이며, 고객과 시장의 변화가 실시간으로 연결되어 상시적인 민첩성이 확보되어야 하고, 결과적으로 지속 가능한 “유연성” 확보가 실현어야 한다. 그래서 스마트팩토리 구축은 플랫폼 경영의 출발이다.
스마트팩토리는 구축 기술을 공급하는 공급 기업과 이 기술을 필요로 하는 수요산업으로 나눌 수 있는데, 이는 일반적인 상품의 수요 및 공급과는 구별해서 생각해야 한다. 공급 기업들은 산업용 네트워크, 센서, 로봇, 3D프린터, 인공지능, 빅데이터, 클라우드, CPS 등 스마트팩토리 구축에 필요한 구성요소 및 시스템 설계 기술을 강조하지만 무엇보다 중요한 것은 현업 업무에 대한 전문지식이 필수적이다.
반면에 수요 기업은 가치 사슬(value chain) 관점에서 제조공장을 운영하는 제조업 대부분을 포괄하며, 식품 산업과 바이오산업 등 부가가치를 만들어내는 전 산업이 포함된다. 특히 식품 산업의 경우, 스마트식 재료 관점에서 제조 공정에서 원산지로부터 창고(Ware-house)를 거쳐 스마트팩토리의 소재 및 식재료 입고까지의 단계에서 데이터 기반 소재, 자재, 제품을 트래이싱과 트래킹(tracing & tracking) 하여 공정 상태를 자동 설정 및 제어하고, 생성되는 모든 측정, 시험, 검사 데이터를 클라우드에 저장하는 공정 단위별 최적화가 진행되어야 하기 때문에 산업과 기업의 실무적인 지식이 필수적이다.
특히 식품산업은 소비자 각 개인을 타깃(target)으로 한 정교한 마케팅과 생산을 연계한 융합 전략과 함께 소비자 소통을 더욱 긴밀히 가져갈 수 있는 방안이 마련되어야 한다. 식품산업의 주 고객층으로 자리매김한 ’밀레니얼‘ 세대가 ’신념 소비‘와 ’가심비‘(가격 대비 마음의 만족)를 추구하기 때문에 소비자 개개인의 특성과 스토리를 반영한 맞춤형 전략을 펼쳐야 한다.
산업혁명이 요구하는 혁신(革新)과 업(業)의 개념을 극복하기 위한 변화관리(變化管理)의 수단으로서 스마트 팩토리를 구축해야 한다. 특히 식품 산업은 이를 통해 생산자와 소비자의 경계도 무너질 것으로 보인다. 소비자가 제품 디자인뿐만 아니라 생산에도 참여하는 진정한 프로컨슈밍(전문가 고객, proconsuming) 시대가 현실화될 것이다. 식품 제조업에서 스마트팩토리 활용은 제조 시간과 노동력 기반의 생산성 향상 효과뿐만 아니라 더욱 중요한 것은 “개인화된 맞춤”에 대응하기 위한 맞춤 생산이 가능해져 다양한 소비자의 기호에 맞춤화된 제품들을 생산할 수 있게 될 것이다. 그 까닭은 모든 식품은 문화와 전통의 산물이며, 그 중심에 사람 중심, 즉 작업자 중심 제조 현장의 가시성(visualization) 확보가 대두(擡頭) 되고 있다.