[23]스마트팩토리와 경쟁우위 축적의 힘

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 인공지능 기반 스마트팩토리는 공장 내 설비와 기계에 센서(IoT)가 설치되어 정형 및 비정형 데이터가 실시간으로 수집, 분석되고 공장 내 모든 상황들이 일목요연(一目瞭然)하게 보여지는(Observability) 것으로부터 출발한다.

나아가 생산 현장의 다양한 빅데이터 분석 및 인공지능 활용으로 점차 개인화되고 있는 시장과 고객에게 맞춰진, ‘스스로 지능화되어 제어(Controllability)되는 제조 공장’을 의미한다.

과거에는 숙련된 작업자가 원료의 색깔을 육안으로 검사하거나, 또는 설비 소음과 진동을 감지하여 경험적으로 무엇이 문제인지 파악하고 손쉽게 문제를 해결해 왔다.

하지만 인구통계학적인 측면에서 근로자 고령화 및 숙련공 감소로 인해 문제 발생 시 제대로 대응하기가 점점 어려워 지고 있는 실정이며, 소품종 대량생산 시스템에서의 자동화 측면에서도 점차 한계를 드러내고 있다. 또한, 개인화된 시장과 고객의 요구 변화에 따라 제품의 라이프 사이클(PLC)이 단축되고 있다.

맞춤형 대량 및 소량생산으로 변화하면서 가볍고 유연한 생산 체계(Lean & Flexible Manufacturing System)가 요구되고 있다. 이러한 상황에서 제조업 혁신을 위한 새로운 방안으로 부상하고 있는 것이 바로 ‘인공지능 기반 스마트팩토리’라고 볼 수 있다.

이렇듯 제조업의 근본적인 혁신을 요구하는 환경에도 불구하고, ‘지금의 공장도 충분히 스마트하다’라는 인식을 갖고 있는 기업인들이 적지 않다. 현재 대부분의 생산 현장에서는 단위 공정 별로 자동화, 최적화가 이루어져 있기 때문에 공정과 공정이 유기적으로 연계되지 않고 있다. 전후 공정에서 어떤 일이 일어났는지 알 수 없는 구조라는 이야기이다. 그래서 개별 공장에서 수집된 데이터 활용률이 현격히 낮은 수준에 머물러 있다. 그렇다면 왜 데이터 활용이 미비한 것일까?

이는 과거 산업화 과정에서 컴퓨터 기술 활용을 위해 구축해 온 업무 프로세스(process)와 시스템으로는, 4차 산업혁명의 속도와 품질수준, 원가관리, 납기관리 등을 감당하기에 역부족이라는 현실을 직시하지 못한 것에 기인한다. 이러한 데이터들은, 기존의 선진기업들이 컴퓨터 기반에서 개념 설계한 MES, ERP 등 생산, 경영 분야의 기간 시스템과 연동되어 주문이 접수되고, 경영상 판단에 의해 공장이 최적의 생산체제 하에서 운영될 것이라고 보았다.

그 이유는 명확하다. 이와 같은 시스템들은 소품종 대량생산체제(mass production)에서나 통용되는 시스템이기 때문이다. 다시 말해 기업 집단(대기업)의 주 변수와 하청업체의 종속 변수 사이에 탑다운(top-down) 방식의 선형적 프로세스(linear process)를 기반으로 개념을 디자인한 시스템인 것이다. 따라서 지난 과거 그 때는 그 방식이 옳았다. 그러나 이러한 탑다운 방식의 스마트팩토리는 한계점이 도출될 수 밖에 없다.

그러므로 생산현장과 개인화된 고객 및 시장은 빅데이터 관리 기술이 활용된, 바텀업(bottom-up: 세부적인 데서 출발하는 방식) 방식의 비선형 프로세스(nonlinear process)로 개념 디자인한, 인공지능 기반의 혁신적인 스마트팩토리 플랫폼을 필요로 하고 있다.

‘그렇게 할 수만 있다면 과연 스마트 공장이 될 수 있는가’, ‘더 나아가 고도화는 가능할 것인가’. 이것을 얘기할 때, 논리와 언어적인 표현, 그리고 기존 경영학적인 개념으로는 접근하지 말아야 한다. 왜냐하면 우리는 그와 같은 것을 이미 지식으로 학습했기 때문이다. 4차 산업혁명 시대에서는 우리가 기존에 알고 있는 지식이 변화될 수 밖에 없다.

근본적인 문제는 제조 현장과 스마트 시장(똑똑한 개인화 시장)에 대한 새로운 정의가 필요하다는 점이다. 마치 법과 규정에 대한 입법이 지지부진하거나 계류되어 수많은 정책들이 발목 잡히는 현상처럼 스마트팩토리의 근본적인 문제 역시 기존의 개념과 학습된 지식에 머무르지 않고 새로운 개념 디자인으로부터 출발하여야 한다.

이러한 새로운 개념 디자인 설계의 핵심은 시스템 구축이 아닌, 빅데이터 관리 기술을 어떻게 접목시켜 활용해 갈 것인지에 대한 청사진이 내포되어야 한다. 그래야 데이터 축적에 의한 미래 제조업의 힘이 만들어 질 수 있기 때문이다. 또한 그러한 축적의 힘이 바로 스마트 팩토리 고도화의 기반이 될 것이며, 빅데이터 관리 기술을 바탕으로 인공지능이 접목 된 지능화 공장, 즉 고도화된 스마트팩토리를 지속적으로 전개할 수 있을 것이다.

아래 그림은 스마트 팩토리를 고도화하기 위한 빅데이터 관리 기술의 속성과 연산처리를 위한 데이터 복잡성과 데이터 양에 대한 상관관계를 보여주는 자료이다.

출처 : 박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 대학원 교수

출처 : 텔스타홈멜 스마트팩토리 컨설팅 소속 윤수환 프로 제공

스마트팩토리는 전후 공정간 데이터를 자유롭게 연계할 수 있어 총체적인 관점에서 최적화를 이룰 수 있으며, 생산 현장의 효율성을 지속적으로 제고시켜 나갈 수 있다. 병원으로 비유하자면, 최고의 실력을 가진 내과 전문의와 외과 전문의가 환자를 따로 진료하지 않고 서로 정보를 공유하며 협진할 때 환자를 보다 정확하게 진단할 수 있는 것과 비슷한 효율성, 바로 고도화되는 과정인 것이다.

그렇다면, 스마트팩토리 도입으로 무엇이 좋아질 것인가? 스마트팩토리가 구현되면 각 공장에서 수집된 수많은 데이터를 기반으로 분석하고, 의사결정하는 데이터 기반의 공장 운영체계(Data Driven Operation)가 갖춰지게 된다. 이를 토대로 생산현장에서 발생하는 현상, 문제들의 상관관계를 얻어낼 수 있다.

즉, 원인 불명의 돌발 장애, 품질 불량 등의 원천적인 요인을 알아내 해결할 수 있게 될 것이다. 뿐만 아니라, 숙련공들이 경험으로 얻은 노하우를 데이터화함으로써 누구나 쉽게 활용할 수 있게 된다. 예를 들면, 현장에서 발생하는 돌발상황이 모니터링 되어 비숙련자도 대응할 수 있도록 원격지에서 가이드를 해줄 수 있게 되는 것이다.

이러한 데이터들은 과거 지나간 데이터와 프로세스가 중시된, 과거 정형 데이터 중심의 MES(Manufacturing Execution System)와는 전혀 다른 인공지능 기반 기업 맞춤형 시스템MOS(Manufacturing Operation System)에 활용된다.

결국 그 자체로 고도화된 스마트 팩토리로서 지속적으로 최적화된 제어(optimized control)를 실현하게 될 것이다. 왜냐 하면 스마트 팩토리가 기초 따로 고도화 따로 존재 가능한 개념이 아니기 때문이다. 제조의 본질적 의미로 접근해 본다면, 기초에서 출발해 시간이 지나면서 누적된 효과를 기반으로 인공지능이 접목되고, 지능화되어 점차 축적의 힘이 발휘됨으로써 고도화되는 것으로 이해될 수 있다.

고도화 스마트팩토리가 적용된 제조업은 IoT를 활용한 설비 관리로 설비의 현재상태를 실시간으로 진단하게 된다. 또한 수집된 데이터를 분석하여 문제 발생이 예측되는 설비의 원인을 찾아 사전에 조치함으로써 안정적인 조업 환경을 유지함은 물론, 설비의 수명까지도 연장할 수 있게 될 것이다. 그래야 원가 우위 경영이 가능해 질 수 있다.

품질 체계도 획기적으로 개선될 것이다. 기존 문제 발생 시 원인을 분석해 대응하는 체계에서 결함 원인을 사전에 파악해 선제적으로 대응하는 체제로 바꿔 불량이 발생되지 않도록 관리될 것이다. 더 나아가 품질 이력관리가 체계화되어 지속 가능한 품질 우위 경영이 가능해 진다.

이를 위해서는 인공지능을 활용한 지능형 서비스, 산업 지능형 사물인터넷(IIIoT: Industrial Intelligence & Internet of Things), 서비스와 사물 인터넷(Intelligence of things and services)기반의 기계 및 설비 연결 기술과 그 곳에서 생성되는 빅데이터 관리기술이 뒷받침 되어야만 한다.

이로 인해 제조업의 마케팅과 경영전략은 효율성, 탄력성, 생산성 향상을 뛰어넘어 고객과 시장 특성 분석을 통한 개인화 고객과 시장을 ‘대응(Responsiveness)’하는 역량 발휘가 절실해 지고있다. 따라서, 스마트 팩토리의 고도화는 제조업의 경쟁력을 만들어가는 매우 중요한 혁신활동이다.

결국 제조업이 갖춰야 할 핵심 요소는 과학적 우수성, 또는 복잡하고 무거운 시스템이나 프로세스가 아니라 수익을 창출하기 위한 개념 디자인과 실행 디자인을 동기화(synchronization)시켜주는 소프트웨어파워(Software power)이다. 그 중심에 빅데이터 관리 기술과 인공지능이 존재하고 있다. 그러므로 스마트팩토리의 고도화를 위한 빅데이터 관리 기술과 인공지능의 궁극적인 목적은 ‘품질(Quality), 원가(Cost), 납기(Delivery)’를 혁신시켜 제조업의 경쟁우위를 도모하는 축적의 힘을 만들어내는 것이다.