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- [26]공급자 중심 '푸쉬 전략'의 종언시대
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트 팩토리는 왜 구축해야 하는가? 그 이유는 제조업의 지속적인 성장을 위해 반드시 필요한 경영의 패러다임(paradigm)이기 때문이다. 제조업의 스마트화를 위해서는 빅데이터 관리기술을 활용한 BaaS(Bigdata-as-a-Service)의 기반 구축이 필수적이다. 더 나아가 빅데이터를 통해서 사용자와 고객의 경험을 디자인하는 역량을 다져가야 한다. 고객과 사용자 경험이 어떻게 형성되고 있는 지는 빅데이터 속에 녹아 들어있다. 이를 통한 고객과 사용자 경험(UX-Design, CX-Design)의 혁신만이 제조업의 미래를 바꿔 줄 것이다. 앞으로 개인화로 대변되는 디지털 시대의 고객과 사용자들이 매 순간 더 나은 경험을 기대할 것은 자명하다. 고객과 사용자 경험의 혁신을 제공하기 위해 끊임없이 변화를 시도하는 제조업만이 생존하는 시대가 바로 4차 산업혁명시대이다. 현실에 안주하지 않고 고객과 사용자 경험 기반의 혁신을 지속적으로 시도함으로써 제조업의 미래 경쟁력을 키울 수 있다. 그러므로 스마트 팩토리는 제조업 스스로 혁신의 도구를 만들어가는 새로운 경영 기법이다.개인화 고객들은 매 순간 더 나은 사용자 경험을 제조업에 기대한다. 그러므로 고객과 사용자 경험 혁신을 제공하기 위해서는 빅데이터 관리 기술을 활용한 BaaS 기반 스마트 팩토리를 구현하여야 한다. 이와 같이 스마트 팩토리 구축을 위해 끊임없이 변화를 시도하는 제조업만이 생존하게 되는 시대가 바로 4차 산업혁명시대이다. 따라서 현실에 안주하지 않고 고객 입장에서 고객들이 체험하고 있는 경험 기반의 혁신을 BaaS(Bigdata-as-a-Service)로 서비스화함으로써 제조업의 미래 경쟁력을 키울 수 있을 것이다. 그래서 스마트 팩토리의 올바른 구축이 절실하다.우리는 경험의 시대에 살고 있다. 그것이 서비스든 제품이든 간에, 우리는 다양한 경험을 통해 높은 기대를 갖게 된다. 그 경험들은 정보와 기술이 계속 발전함에 따라 자연스럽게 점점 더 복잡해지고 있으며, 각각의 영역에서 진화와 함께 충족되지 않은 욕구의 새로운 것들이 이미 다가오고 있는 중이다. 이런 상황에서 디자인 사고는 단순히 문제 해결의 접근 방식을 넘어 성공 확률과 획기적인 혁신의 가능성을 높여 줄 것이다. 출처: 성균관대 스마트팩토리 융합학과 이건우디자인 씽킹(Design Thinking)은 디자인 중심의 프로세스 디자인이라고 이해할 수 있으나, 제조업의 스마트팩토리와 같은 새로운 개념을 디자인적인 방법론으로 적용시킬 때 경영 또는 업무 프로세스에 적용하는 것이 핵심이다. 지금까지의 공급자 중심 산업 생태계에서는 제품을 기획, 생산하여 영업을 통해 전개하는 방식이 주류였다. 따라서 공급자 중심 공급망(SCM)의 특징은 푸쉬 전략(Push Strategy)의 경영기법을 활용해 왔다. 그러한 기반에서 마케팅 기법의 발전을 가져오게 되었으며, 제조업을 운영하는 시스템도 이와 같은 맥락에서 개발되어 선진 기업의 베스트 프렉티스(best practice)를 수용하는 차원으로 도입되어 왔다. 푸쉬 전략(Push Strategy)은 대량 생산을 통한 규모경제 효과와 시장 점유율을 통한 시장 주도력을 확보하는 전략적인 차원에서는 성공적인 효과를 가져왔다. 그러나 과다 재고의 문제와 공급망(SCM)을 중심으로 다양한 낭비 요인 발생 등 경영의 자원 제약(Constraint) 차원에서는 한계성을 드러낸 것이 사실이다. 이러한 현상이 좀 더 변화되어 린 생산(Lean Production)방식이 출현하였다. 제품을 기획하고, 프로토타입(prototype: 본격적인 상품으로 나오기 전 성능을 검증, 개선하기 위한 시제품) 제작 후, 피봇(pivot; 수정 보완)의 프로세스를 거치는 방식이 사용된 것이다. 이는 푸쉬 전략에 의해 고정화된 생각의 틀을 고객의 니즈에 따라 제품의 출시 시기를 변화시킬 수 있었다는 데 그 의의를 가질 수 있다. 4차 산업 혁명 시대는 개인화 고객에 의한 풀 전략(Pull Strategy)이 요구되고 있으며, 정보통신기술의 발달로 초연결성이 점점 높아짐에 따라 빅데이터 관리 기술이 대두되고 있다. 스마트 팩토리는 위 그림과 같이 8가지의 낭비 요소인 ‘DOWN TIME’을 실질적으로 개선해 나가는 것이며, BaaS 기반 제조업 경영 전략은 스마트 팩토리 구축의 핵심이 되어야 한다. 한편 디자인 씽킹(Design Thinking)은 고객의 니즈, 프로토타입, 피봇의 단계로 구성되어 있다. 초기에 마련된 비즈니스 기획에 모든 일정과 프로세스를 맞춰 종국에는 기획 자체가 프로세스화 되고 유연성이 높아지는 것이다. 따라서 스마트 팩토리를 통해 고객 맞춤형 생산활동을 극대화하기 위해서는 반드시 수용해야 할 전략적 접근 방법이 바로 ‘디자인 씽킹(design thinking) 기반 경영혁신관리’이다. 결과적으로, 스마트 팩토리가 제조업에 필요한 이유는 과거의 경영관리와는 달리 고객 맞춤형이라는 새로운 비즈니스 기회를 제공하기 위해서다. 성공적인 경영혁신 컨텐츠(contents)로 스마트 팩토리를 활용하고 있는 선진 기업들을 보면 대다수의 제조업들이 변화관리 전략으로 스마트 팩토리를 채택하고 있다. 과거 성공적인 경영혁신의 대부분은 생각보다 훨씬 더 평범한 것이었다. 결국 우리는 빅데이터 관리 기술과 같이 흔히 일어나는 변화를 BaaS(Bigdata-as-a-service)로 이어가야 하는 미래의 혁신 과제가 남겨진 셈이다. 그래서 스마트 팩토리 구축은 제조업의 경쟁력을 향상시키는 길라잡이다.
- 소호 오피스 '구리갈매 아너시티' 눈길
- [이데일리 정시내 기자] 태영건설이 시공을 맡고 서영건설플러스가 시행에 나선 아너시티가 구리갈매 자족유통 시설용지에 들어선다. 연면적 10만 5051㎡, 지하 5층~지상 10층 규모로 건립되는 구리갈매 아너시티는 ‘하이텍 팩토리’, ‘스마트 팩토리’, ‘소호오피스’ 등 기업트렌드 맞춤형 공간으로 설계돼 입주기업이 규모에 따라 공간을 선택할 수 있는 맞춤형 업무시설로 조성된다.하이텍 팩토리는 드라이브인과 도어 투 도어 시스템을 지하 4층~지상 4층까지 적용해 원활한 물류이송과 호실 앞 주차 및 하역(일부 호실 제외)을 할 수 있다. 편리한 화물 이송을 위한 전용 엘리베이터(지하4층~지상10층, 3톤/지하4층~지상4층, 최대 5톤)가 2기 설치되며, 최대 5.9m의 높은 층고로 개방감을 더했다.스마트 팩토리는 높은 천정고(최대 5.4m)를 통해 복층 공간을 활용할 수 있으며, 전 호실에발코니가 적용되고 9~10층 일부 업무형 오피스에는 테라스 제공할 계획이다. 또한, 구리갈매지구 내 공급되는 지식산업센터로는 처음으로 소호 오피스를 조성해 입주 기업의 규모에 맞는 업무공간을 합리적인 비용으로 이용할 수 있도록 할 전망이다. 또한, 지하에는 다양한 면적의 창고 공간이 공급되며, 전망대(최상층)와 유럽형 휴게정원(지상 5층)을 조성할 예정이다.사업지에서는 신내IC와 갈매IC 등이 가까워 서울외곽순환도로, 북부간선도로, 동부간선도로, 서울양양고속도로 등 광역 교통망을 이용하기 편리하다.이 밖에도 단지에는 다양한 커뮤니티 시설이 제공된다. 지하 1층에는 접견실 및 휘트니스가 설치되고, 지식산업센터에는 층별 회의실과 휴게공간이 구성되어 있으며, 지상 5층에는 약 3,300㎡ 대형정원이 구성되어 있으며, 덴마크 감성의 대형 상업시설 등 다양한 커뮤니티 부대시설이 들어서 입주기업들이 쾌적함과 여유를 누릴 수 있는 휴식공간으로 사용이 가능할 전망이다.‘워라밸’ 시대에 맞춰 지상 5층부터 10층까지는 입주기업 근로자를 위한 기숙사도 제공된다. 기숙사는 다락이 있는 복층으로 설계되며 일부 세대에는 전용 테라스를 적용될 예정이다. 분양관계자는 “최근 1~3인 소규모 기업들이 급증하면서 그동안 제조형 중심으로 조성되던 지식산업센터에도 소기업 맞춤형 공간들이 조성돼 인기를 끌고 있다”며 “서울과 가까우면서도 수도권 동북부 지식산업센터 벨트 내 최중심 입지에 자리하고 있는 구리갈매 아너시티에 수요자들의 문의가 이어지고 있다”고 말했다. 한편 구리갈매 아너시티의 모델하우스는 경기도 구리시 동구릉로 인근에 자리하고 있다.
- [제조혁신 나선 中企]②'제조업 4강' 보급보다 고도화로 달성해야
- 지난해 7월 서울 대한상공회의소에서 열린 ‘스마트제조혁신추진단 출범식 및 스마트공장 상생 협약식’에서 박영선 중기부 장관(왼쪽 아홉번째)과 상생형 스마트공장 보급사업 참여 기관 관계자들이 기념촬영을 하고 있다. (사진=중기부)[이데일리 김호준 기자] “스마트공장 도입으로 모든 공정과정에서 나오는 데이터를 수집·활용해 생산성 향상과 불량률 감소를 이뤘습니다. 그 덕분에 이전에 망설였던 알리바바 입점 기회도 다시 잡았습니다.”강원도 춘천시에 있는 침구 제조업체 도아드림. 이 회사는 지난해 중소벤처기업부와 중소기업중앙회, 삼성전자가 지원하는 ‘대·중소 상생형 스마트공장 사업’에 참가해 스마트공장 구축을 시작했다. 약 1억원을 들여 자동화 설비와 MES(제조실행시스템) 등을 도입하자 제품 불량률이 4.5%에서 0.7%로 개선됐다. 제조 리드타임(발주부터 납품까지 시간)은 38시간에서 35시간으로 줄었다. 이를 바탕으로 올 초 도아드림은 중국 최대 전자상거래업체 알리바바 입점에도 성공했다. 현재는 미국 진출도 준비하고 있다. 전영환 도아드림 대표는 “중소기업에게 스마트공장 구축 비용은 당장 부담이겠지만, 그럴수록 멀리 봐야 한다”며 “향후 SCM(공급망관리) 도입 등 스마트공장 수준을 고도화할 준비도 하고 있다”고 말했다. 강원 소재 침구 제조업체 도아드림이 운영하고 있는 MES(제조실행시스템) 활용 장면. (사진=중기중앙회)◇정부, “2030년까지 제조업 4대 강국 진입”정부의 스마트공장 지원 사업에 힘입어 국내 중소기업들의 ‘스마트화’가 속도를 내고 있다. 정부는 2030년까지 중소기업 스마트공장 보급률 100%를 달성하고 제조업 역량을 글로벌 수준으로 끌어올린다는 방침이다. 앞서 정부는 지난 2018년 12월 ‘스마트제조혁신’ 정책을 발표했다. 2022년까지 국내 중소기업 스마트공장 도입을 기존 2만 개에서 3만 개로 늘리고, 스마트공장 전문 인력 10만 명을 육성하기로 했다. 당시 문재인 대통령은 “세계 국가들이 벌이고 있는 제조업 혁신 경쟁의 열쇠는 스마트공장”이라며 “제조혁신의 관건은 중소기업”이라고 말했다. 지난해 6월에는 2030년까지 ‘제조업 4대 강국’ 달성을 목표로 하는 ‘제조업 르네상스 비전’도 내놨다.주무 부처인 중기부는 안정적인 중소기업 스마트공장 보급 사업을 위한 조직 개편에 착수했다. 지난해 7월 산하기관인 중소기업기술정보진흥원과 민관합동스마트공장추진단을 통합한 ‘스마트제조혁신추진단’을 발족했다. 지난 1월에는 중기부 차관 직속으로 ‘스마트제조혁신기획단’을 설치해 중소기업 스마트공장 도입 사업에 필요한 예산과 기획 업무를 담당하는 ‘컨트롤타워’도 역할을 맡겼다. 지속적인 정책 추진을 위해 ‘스마트제조혁신 촉진에 관한 법률’ 연구용역도 발주, 법제화도 추진 중이다. 정부의 스마트공장 지원 사업은 중소기업 생산성 향상으로 이어지고 있다. 중기부 조사에 따르면 정부 지원 사업으로 스마트공장을 도입한 중소기업의 평균 생산성은 약 30% 증가한 것으로 나타났다. 제품 생산 원가는 15.9% 감소했고, 납기 준수율은 15.5% 늘었다. 기업당 고용도 평균 3명이 증가했고, 산업 재해는 17.9% 감소한 것으로 조사됐다. [이데일리 이동훈 기자]◇ 中企 스마트공장 초기 단계…고도화·전문화 필요다만 문제는 여전히 국내 중소기업 스마트공장이 초기 단계에 머물러 있다는 점이다. 산업연구원 조사에 따르면 정부 스마트공장 사업에 참여한 3611개 중소·중견기업의 평균 스마트공장 수준은 전체 5단계에서 평균 1.21단계로 나타났다. 이 단계에서는 실시간으로 생산 과정을 모니터링하고 제조데이터를 분석, 불량률을 낮추거나 납기 시간을 줄이는 등 생산 효율화 작업이 가능하다. 그러나 제품 기술력 향상이나 품목 다변화, 수요 맞춤형 유연 생산 방식으로의 진전은 어렵다. 즉, ‘제품 기획부터 생산, 판매까지 고객 맞춤형 제품을 생산하는 첨단 지능형 공장’이라는 본래 스마트공장 개념과는 거리가 멀다는 뜻이다.한 스마트공장 공급기업 대표는 “제조데이터를 생성하고 분석, 활용해 공장을 시장의 요구에 맞춰 최적화하는 것이 진정한 스마트공장의 개념”이라며 “국내 중소기업 스마트공장은 생산량을 늘리고 불량률을 낮추는 단계에 머물러 있다. 스마트공장 성과를 좌우하는 제조데이터 신뢰도 역시 매우 낮은 편”이라고 지적했다. 스마트공장 구축에 드는 비용도 영세 중소기업에게는 부담이다. 중기중앙회에 따르면 중소기업 스마트공장 구축 비용은 평균 1억5100만원으로 나타났다. 현재 정부는 스마트공장 구축 비용 50%를 최대 1억원(고도화 1억5000만원) 한도로 지원하고 있지만, 여전히 많은 중소기업들은 투자 비용을 부담스러워 하고 있다. 중소벤처기업진흥공단 조사에 따르면 중소기업 84.4%는 스마트공장 도입 의사가 있다고 답했으나, 이 중 77.8%는 ‘시설투자 비용 부담’을 느끼는 것으로 조사됐다. 전문가들은 중소기업 스마트공장 사업 예산을 확대하고, 고도화를 위한 유인책 및 인프라 마련에 속도를 내야 한다고 지적한다. 스마트공장 보급 사업에 연구개발(R&D)이나 마케팅, 판로 지원책을 연계하고, PLM(제품수명주기관리)·SCM(공급망관리) 등 보다 고도화한 솔루션 구축이 필요하다는 지적이다. 스마트공장 제조데이터 수집·활용을 위해 추진하고 있는 데이터센터 및 플랫폼 구축도 시급한 과제다. 박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수는 “중소기업 스마트공장이 1만개 이상 보급되면서 제조업 혁신을 위한 기초는 마련했다고 본다”면서도 “스마트공장을 통해 중소기업이 4차 산업혁명이라는 산업 구조적 변화에 대응할 수 있도록 업종별 전문화, 고도화에 초점을 맞춘 정책이 필요하다”고 강조했다.
- [25]"스마트 팩토리 구축의 출발은 BaaS가 돼야"
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트 팩토리의 시작은 BaaS(Bigdata as a Service)로부터 출발해야 한다. 제조업체가 다양한 시스템, 장치, 애플리케이션에서 고도로 분산된 데이터를 생성해 온 반면, 데이터 과학(data science)분야에서는 많은 데이터 관리 및 분석 과제를 통해 빅데이터 시대를 지원하기 위한 새로운 접근방식을 필요로 하였다. 이러한 산업용 빅데이터 분석의 핵심과제는 제조업의 생산 공간의 대규모 이기종(異機種) 데이터 소스(Data Source)와 실시간 분석 및 의사결정이다. 또한, 4차 산업혁명시대에서 제조업에게 요구되고 있는 스마트 팩토리는 산업용 빅데이터 분석의 새로운 개념, 방법론 및 애플리케이션 시나리오를 제시하고 속도 및 문제 해결의 획기적 개선 과제를 제공할 수 있어야 한다. 따라서 스마트 팩토리 구축을 위해서는 다음과 같은 ‘제조업 빅데이터 분석을 위한 주요 5가지 방법론’에 초점을 맞춰야 한다. 첫째, 고도로 분산된 제조업 데이터 수집 방법에 대한 개념 디자인이다. 다양한 시스템, 장치 및 애플리케이션에서 생성되어 고도로 분산된 데이터 소스를 액세스(access), 통합하는 과정은 결코 쉬운 작업이 아님은 분명하다. 둘째, 산업용 빅데이터 저장소(repository)를 어떻게 설계해야 하는 지 전략적인 판단이 필요하다. 또한, 샘플링 편향 및 이질성(sampling biases and heterogeneity)에 대처하고, 다양한 데이터 형식과 스트럭쳐(data formats and structures) 및 저장 방법을 마련해야 한다. 셋째, 대규모 제조업 데이터 관리이다. 그 중요성으로 볼 때 향후 엄청난 비용과 효율 문제에 봉착할 것이다. 그러나, 대규모 이기종 데이터 구성 및 공유를 활용하기 위한 초석임은 분명하다. 넷째, 스마트팩토리의 핵심역량인 제조업 데이터 분석이다. 데이터 생성부터 준비까지 데이터 검증 추적이 가능해야 한다. 다섯째, 스마트 팩토리의 기본인 제조업 데이터 거버넌스(Industrial data governance)이다. 데이터 신뢰, 무결성 및 보안 보장 등 각 단계마다 도전과 잠재적인 해결책을 찾아가야 한다. 또한 스마트 팩토리 가시성(smart factory visibility), 기계 작동, 에너지 관리, 사전 예방적 유지보수, 적시 공급망 등 제조업용 빅데이터의 전형적인 응용도 고려해야 한다.스마트 팩토리의 사물인터넷(IoT) 애플리케이션에는 머신러닝(ML, Machine Learning) 모델을 기반으로 한 실시간 예측 분석이 필요하다. 다만, 빅 데이터에서 ML 모델을 구축하는 것은 쉬운 작업이 아니다. 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 기능 엔지니어링, 파라미터 튜닝, 모델 선택 등의 개발자 전문 지식이 부족한 경우가 많다. 그리고, ML 라이브러리와 프레임워크, 데이터 수집 도구, 스트림 및 배치 처리 엔진, 시각화 기법, 그리고 사용 가능한 하드웨어 플랫폼의 범위는 시스템 설계와 신속한 개발 및 배치 문제를 더욱 악화시키는 요인으로 작용한다. 마지막으로 IoT의 리소스 제약이 원인이 되어 분석 엔진의 실행이 클라우드와 엣지 스펙트럼(cloud and edge computing, Spectrum) 전체로 분산시켜야 하는 결과를 낳기도 한다. 이러한 난제를 극복하기 위해서는 IoT 분석 라이프사이클 관리를 위한 이벤트 중심의 BaaS(Big Data as a Service)가 필요하다. 예를 들어, 아래 그림과 같이 텔스타-홈멜㈜의 BaaS 제품인 ‘LINK5 MOS(Manufacturing Operation System)’는 사용자에게 애플리케이션 및 인프라 요구사항을 명시하기 위해 엔지니어링 원리에 기초한 직관적이고 선언적인 메커니즘을 제공하고 있다. ‘LINK5 MOS’는 탑다운(top-down) 방식의 선형적 프로세스(linear process) 시스템이 아닌, 생성적 프로그래밍 원리를 통해 생산 라인 배치를 자동화하는 기술과 빅데이터 관리 기술이 활용된 보텀업(bottom-up) 방식의 비선형 프로세스(nonlinear process)로 개념 디자인한 스마트 팩토리 플랫폼이라 할 수 있다. 이는 30년 이상 바텀업 방식으로 축적된 빅데이터 관리 기술 기반의 Ts-SPC(생산 제품 품질 관리)와 PLC-SPC(생산 설비 품질 관리)를 개념 디자인 한 것에 기인한다. [그림] 텔스타-홈멜㈜ ‘LINK5 MOS(Manufacturing Operation System)’의 BaaS 개념도, 성균관 대 스마트팩토리 융합학과 임동균(인공지능 전문 기업: 理想高㈜ 대표) 제공사물인터넷(IoT) 기반 시스템은 고속으로 많은 양의 데이터를 생성 및 분석하여 귀중한 통찰력을 도출하고 있다. 또한, 이를 바탕으로 다양한 애플리케이션 정보에 입각한 결정을 내려야 한다. 이러한 맥락에서 IoT 분석 작업의 개발, 구축, 실행 라이프 사이클은 복잡하다. 첫째, 대규모 훈련 데이터 세트를 이용한 1개 이상의 인공지능(AI)/기계학습(ML) 모델 개발을 수반하기 때문이다. 이 단계에서는 개발자가 실현 가능한 ML 모델(예: 선형 모델, 의사결정 나무 또는 신경망)의 범위를 인지하고 ML 라이브러리와 프레임워크의 과정 중에서 선택할 수 있어야 한다. 둘째, ML 모델을 교육하고 수신 요청 처리 준비가 완료되면, 해당 모델을 신속하게 배치하고 대상 하드웨어 인프라의 분석 파이프 라인과 통합해야 한다.ML 모델 개발은 리소스(resource)가 풍부한 클라우드에서 수행될 수 있으나, IoT 시스템 자원의 제약적 특성과 분석 작업의 실시간 요구사항을 이유로 대량의 데이터가 예측을 위해 가장자리에서 클라우드 이동을 제한시키게 된다. 이를 대신해 훈련된 ML 모델을 클라우드 에지 스펙트럼 전체에 분할 및 배포하기 위한 효과적인 리소스 관리가 요구되고 있다. 이러한 데이터 사이클(data cycle)을 통해 축적의 힘과 지속 가능한 지능화의 단계가 시작되는 인공지능 기반 스마트 팩토리가 구축되어야 한다. 불행하게도, IoT 분석 애플리케이션 개발자들은 IoT 분석의 모든 도전적인 라이프사이클 활동을 처리하는 데 필요한 전문지식을 보유하지 못하는 경우가 많다. 따라서 ML 모델 개발 프로세스를 완화하고 개발자에게 분석 애플리케이션 구성 요소의 배치 결정, 리소스 사용 모니터링, 클라우드 에지 스펙트럼 전체에서 서로 다른 데이터 처리 작업 제어에 대한 책임에서 벗어나도록 해야 한다.왜냐하면 모델 기반 엔지니어링(MDE), 특히 도메인별 모델링 언어(DSML) 및 생성 프로그래밍은 오류 발생 빈도가 높고 반복적인 작업으로부터 사용자를 완화하는 이점을 갖고 있기 때문이다. 이와 동시에 서버리스 컴퓨팅(serverless computing)은 런타임 인프라(run time infra) 관리 문제로부터 사용자에게 직관적인 형상을 제공하는 장점이 있다. 따라서, 다년 간 축적해 온 모델 기반 엔지니어링(MDE)과 서버리스 컴퓨팅의 이점을 활용하고, ‘LINK5 MOS’와 같은 IoT 분석 라이프사이클 관리를 위한 서비스형 빅 데이터 기반 서비스를 제공하는 BaaS(Big Data as a Service)를 현실적인 대안으로 제시하고자 하는 것이다. 그동안 스마트 팩토리 구축에 사용된 수많은 시스템들은 맹목적인 비전만을 제시하였다. 현장을 벗어 난 시스템, 누군가 설계한 시스템을 탈피해 개인화된 고객을 지속적으로 대응해 나가기 위해서는 ‘맞춤형 스마트 팩토리 구축’이 절실하다. 그래서 스마트 팩토리 구축의 출발은 BaaS에서 시작되어야 한다. 왜냐하면, 현장에 해답이 있기 때문이다.
- 현대重, 현대일렉트릭·로보틱스 효자 노릇 '톡톡'
- [이데일리 김영수 기자] 현대중공업지주의 비주력 계열사인 현대일렉트릭, 현대건설기계 등에 이어 내달 1일 출범하는 현대로보틱스에 대한 관심이 집중되고 있다. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)의 전세계 확산으로 핵심 계열사인 한국조선해양의 선박 수주가 지연되고 있는 상황에서 비주력 계열사들이 효자 노릇을 톡톡히 할 것으로 기대되고 있기 때문이다. ◇현대일렉트릭, ICT기반 지능형 솔루션 사업 사활28일 재계에 따르면 지난 2017년 현대중공업그룹이 사업재편 차원에서 분사한 비핵심계열사들의 성과가 가시화되고 있다. 현대중공업그룹은 당시 현대중공업지주, 현대중공업, 현대건설기계, 현대일렉트릭, 현대글로벌서비스 등 4개사로 계열사를 재편했다. 이후 작년 6월 대우조선해양 인수를 위해 현대중공업을 다시 한국조선해양(중간지주사)과 현대중공업으로 분할했다. ▲현대일렉트릭이 생산한 초고압 변압기. (사진=현대일렉트릭)우선 전력기기·에너지솔루션 업체인 현대일렉트릭은 올해 1분기 연결 기준 43억원의 영업이익을 올리며 흑자로 돌아서는 데 성공했다. 2018년 4분기 이후 5분기만의 성과다. 업계에서는 외부인력으로는 처음으로 작년 11월 조석 전 한국수력원자력 사장을 수혈한 것이 이번 턴어라운드의 주효한 이유로 보고 있다. 실제 조 사장은 수익성 위주 선별 수주 전략과 공정 효율성 제고, 긴축 경영 등 원가 절감에 힘을 쏟았다. 지난해 하반기에는 고압차단기, 전력변압기 등 초고압 기기 부문에서 수익성 위주로 수주했으며 올해 1월 생산 효율성이 높은 울산의 변압기 스마트팩토리를 본격 가동했다. 앞서 2018년부터 2년 동안 강도 높은 비상경영을 실시해 인력을 효율화하고 경비를 절감한 것 역시 흑자를 실현하는 데 도움이 됐다. 현대일렉트릭은 앞으로 공적개발원조 지원을 받는 개발도상국 사업과 높은 기술력을 요구하는 사우디아라비아 아람코 관련 공사 입찰에 적극 참여해 수익성을 확보하겠다는 방침이다. 현대일렉트릭 관계자는 “선별적 수주 전략을 펼쳐 사업 내실화를 추진하고 있다”며 “오랜 노하우를 바탕으로 미래 먹거리로 평가받는 ICT 기반 지능형 솔루션 사업도 확대해 실적을 개선할 것”이라고 말했다.▲현대건설기계가 생산한 굴삭기. (사진=현대건설기계)굴삭기, 지게차, 휠로더(차륜식 짐싣는 기계) 등을 생산하는 현대건설기계는 이날 1분기 실적에서 연결기준 매출액 6363억원, 영업이익 107억원을 기록했다고 밝혔다. 매출액과 영업이익은 전년동기대비 각각 20.3%, 82.9% 감소했지만 직전분기인 작년 4분기와 비교해서는 각각 10.8%, 55.1% 늘었다. 당기순이익 역시 12억원을 기록하며 직전분기대비 흑자전환에 성공했다.현대건설기계 관계자는 “올해 시장 위축을 예상해 지난해 말 재고 수준을 25% 축소하는 등 선제적으로 리스크 관리 중”이라며 “코로나19로 인한 매출 감소는 불가피하지만 중국 시장의 빠른 회복과 함께 지속적인 관리를 통해 대응해나갈 것”이라고 설명했다. 이어 “매출 확대를 위해 인도 공장의 조속한 재가동을 목표로 관계 당국과 지속적으로 협의 중”이며 “건설장비 완제품의 수리용 부품을 공급하는 애프터마켓 부품 사업 확대를 통해 수익성을 개선할 것”이라고 밝혔다. ◇현대로보틱스, 2024년 매출 1조원 목표..“글로벌 탑5 진입”▲서유성 현대중공업지주 로봇사업부문 대표.다음달 1일자로 공식 출범하는 현대로보틱스에 대한 기대감도 크다. 현대로보틱스는 현대중공업지주의 로봇사업부문을 물적분할해 설립하는 회사로 미래성장동력으로 주목받고 있다. 실제 전세계 협동로봇 시장 규모는 지난 2018년 13억8000만달러에서 오는 2025년 92억1000만달러로 확대될 것으로 예상된다. 현대로보틱스의 초대 사장은 현재 로봇사업부문 사업대표를 맡고 있는 서유성 부사장으로 낙점됐다. 지난 1984년 로봇사업을 시작한 현대로보틱스는 현재 국내 1위 로봇생산 업체로 2017년 대구로 본사를 이전하며 스마트팩토리를 구축, 연 8000대의 로봇을 생산할 수 있는 설비를 갖췄다. 주요 제품은 산업용 로봇과 클린용 로봇, 스마트팩토리로 작년 매출 2583억원 중 각각 60%와 27%, 6%를 차지하고 있다. 산업용 로봇은 주로 현대기아차, 중국 북경기차 등 자동차 산업에서 사용되고 있고 LCD 운반에 쓰이는 클린용 로봇은 LG디스플레이, 중국 BOE사 등이 주요 고객이다. ▲현대로보틱스의 산업용 로봇을 활용한 공장자동화. (사진=현대로보틱스)현대로보틱스는 전세계 산업용 로봇시장의 30%를 차지하고 있는 중국시장 공략하기 위해 현지 로봇 업체와 공동으로 설립한 합작사는 임시공장 설립 후 작년 7월부터 로봇 생산 및 판매를 진행 중이다. 지난해 8월에는 중국 상하이에 판매법인을 개소했으며 올해 3월에는 연 2만대의 로봇을 생산할 수 있는 스마트팩토리 착공에 들어갔으며 하반기 완공될 예정이다. 이 공장에서 생산된 산업용 로봇은 중국내 상하이 및 화동지역에 2022년까지 1만7000대 이상이 판매될 것으로 예상된다.현대중공업지주 관계자는 “현대로보틱스는 산업용 로봇의 해외 진출을 가속화하고 스마트팩토리, 스마트물류, 모바일 서비스로봇 등 신사업을 확대함으로써 2024년 매출 1조원을 달성할 계획”이라며 “올해를 ‘글로벌 톱5’에 진입하는 원년으로 삼고 4억 달러 규모의 수주 목표를 세웠다”고 말했다.
- 한글과컴퓨터, 1분기 영업이익 144억원…사상 최대 실적
- [이데일리 이후섭 기자] 한글과컴퓨터(030520)는 연결기준 1분기 영업이익이 144억원으로 전년동기대비 150.2% 증가했다고 27일 공시를 통해 밝혔다. 1분기 매출액은 전년동기대비 29.2% 늘어난 883억원을 기록했다.한컴을 비롯해 자회사 한컴MDS와 한컴라이프케어 모두 매출과 이익이 크게 성장하면서 1분기 시장예상치를 대폭 웃도는 사상 최대 실적을 달성했다. 한컴은 기업 및 공공시장에서의 견고한 매출 지속과 함께 재택근무, 온라인 개학에 따른 기업과 소비자간 거래(B2C) 매출 증가에 힘입어 1분기 매출과 영업이익 모두 두 자릿수 성장을 기록했다. 한컴MDS는 빅데이터, 스마트카(ADAS), 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 등 주력사업의 성장을 통해 1분기 매출액과 영업이익 314억원, 35억원으로 전년동기대비 각각 18%, 94% 증가했다. 통상적으로 1분기 매출이 가장 저조했던 한컴라이프케어도 KF94 황사방역마스크의 국내외 공급확장에 힘입어 1분기 매출액이 202억원으로 전년동기대비 161% 급증했고, 영업이익도 1498% 늘어난 63억원을 기록했다.한컴과 자회사들은 2분기에도 성장 기조를 이어갈 것으로 기대하고 있다. 최근 재택근무, 온라인수업 등으로 언택트(비대면) 관련 시장이 빠르게 확대되는 가운데 한컴의 클라우드 기반 웹오피스와 AI콜센터 사업의 성장이 기대된다. 한컴 관계자는 “회사의 클라우드 기반 웹오피스인 `한컴 스페이스`는 최근 이용자가 급증하고 있고, 이미 아마존웹서비스(AWS)와 네이버에도 웹오피스 기술 지원을 통해 기술력을 입증받은 만큼 국내외 웹오피스 공급이 확대될 것으로 예상된다”며 “특히 코로나19 대응을 위해 무상공급했던 AI콜센터 `한컴 AI 체크25`가 전국 주요 지자체에 도입되면서 효과를 입증함에 따라 향후 재난대응시스템의 중요 솔루션으로 확산될 것”이라고 내다봤다.AI와 IoT 사업부문의 분할결정을 통해 사업포트폴리오를 새롭게 정비한 한컴MDS도 올해 빅데이터, 스마트팩토리를 비롯 자체 개발한 IoT 디바이스 관리 플랫폼 `NeoIDM` 등을 통해 시장 확대와 동시에 수익성 제고에도 집중할 계획이다. 한컴라이프케어는 방역마스크 및 방역복의 국내외 지속공급과 더불어 소방용 공기호흡기, 군용 방독면 K5 공급, `스마트시티 소방안전 플랫폼` 구축 등 기존 주력사업의 안정적 운영과 사업영역 확장을 통해 성장세를 이어간다는 방침이다.
- [24]독일 노빌리아가 연간 고객맞춤형 가구 58만세트를 만드는 비결
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 데이터를 바탕으로 이루어지는 디지털 전환(Digital Transformation)은 전통적인 사회구조를 혁신시키며 제조업의 핵심으로 자리매김하고 있다. 그 요인으로는 우선 데이터의 내재적 가치를 꼽을 수 있다. 데이터는 이미 새로운 ‘자산’으로 자리 잡아 새로운 가치로서 적절한 관리를 필요로 하게 되었다. 또한 제조업 입장에서 볼 때, 디지털 전환을 통해 시장과 계속 연계되는 효과가 있다. 디지털화된 데이터가 크게 중요해진 탓이다. 이를 수용하지 않으면, 이제는 결코 살아남을 수 없는 상황이 도래한 것이다. 이와 함께 디지털 전환은 새로운 기술과도 연결되어 있다. 클라우드, 빅데이타 등 디지털 플랫폼 기술과 사물인터넷, 디지털 트윈(Digital Twin), 인공지능(AI), 3D 프린트, 가상제품설계(Virtual Product Design) 등 기업의 성장에 필요한 다양한 요소들이 디지털과 연관되어 있다. 결국 디지털 시대라는 혁신 생태계의 변화 속에서 디지털 전환은 필연적으로 기업들의 생존 전략이 될 수밖에 없다. 스마트화되고 있는 시장과 고객의 요구 역시 디지털 전환을 해야 하는 이유 중 하나다. 특히 밀레니엄 세대는 인터넷과 모바일, SNS를 자유롭게 다룰 수 있는 세대로서 디지털 장치에 익숙하다. 결국 사용하는 데이터가 비즈니스에 녹아들어야 하는 상황이 되었다. 이에 따라 스마트 팩토리를 구축하기 위해서는 빅데이터 관리 기술이 우선적으로 적용되어야 한다. 그래야 고객 맞춤형 스마트팩토리가 가능해지기 때문이다. 많은 제조업들이 디지털 압박을 받고 있다. 디지털 전환을 중심으로 빅데이터 관리 관리기술이 적용된 스마트팩토리는 사실 혁명이 아니라 진화다. 자연스러운 과정이라는 뜻이다. 정보통신기술(ICT)과 같은 다양한 기술들이 기존 전통적인 운영방식과 서비스 등과 접목되어 함께 적용되고 있기 때문이다. ‘디지털 전환’에 있어 4가지의 기술 카테고리가 중요하다. 이중 가장 먼저 대두된 것은 연결성(Connectivity)이다. 최근 ‘스마트 기기’로 명명되는 다양한 기술들이 여기에 포함된다. 특히 최근에는 통신 케이블 등의 물리적인 장치 없이, 데이터를 전송하는 기술이 개발되어 디지털 전환이 가속화된 상황이다. 두 번째는 이동성(Mobility)이다. 사용자 친화적인 원격 장치들은 이미 많은 사람들에게 익숙하다. 결국 원격 장치와 관련된 이동성은 앞으로도 더욱 중요해질 전망이다. 세 번째는 디지털 전환에 필수적인 클라우드(Cloud) 기술이다. 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 취급하는 것 역시 클라우드 기술과 연관이 있다. 마지막으로 분석(Analytics) 또한 중요한 부분을 차지한다. 인공지능(AI) 최적화 퍼포먼스, 인지적 애플리케이션 등이 여기에 포함된다.이와 같이 데이터 기반 기술들이 스마트팩토리를 촉진시키고 있다. 이중 데이터는 ‘핵심’이다. 또한 스마트 팩토리의 중요 이슈는 ‘디지털 전환’이다. 이는 일반적인 시스템(MES, ERP)이나 기술이 아닌 제조업의 기업 가치를 바탕으로 진행되어야 한다. 이후 지속 가능성(Sustainability)을 비롯해 안전과 보안, 자산 최적화, 실행 효율성, 그리고 밸류 체인(value chain) 최적화 등에 초점을 맞추어야 한다. 특히 ‘사람과 노동자(Employees)’가 전환의 중심이 되어야 한다. 그러나, 안타깝게도 선형적 프로세스(Linear Process)가 ‘글로벌 베스트 프랙티스(Global Best Practice)’로 포장된 시스템, 이 시스템들을 무차별적으로 맹종(盲從)하는 기업 문화와 행동은 디지털 유효성을 가로막는 가장 큰 방해 요소라고 볼 수 있다. 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 톱다운(top-down) 방식의 선형적 프로세스(linear process)를 기반으로 개념을 디자인한 시스템인 것이다. 물론, 지난 과거의 소품종 대량생산체제 하에서의 이런 방식은 기존 많은 기업들의 성공사례로 증명됐다는 점에서 옳았다고 볼 수 있다. 그러나 앞으로 스마트팩토리를 구축하는 데 있어서는 한계점이 도출될 수 밖에 없다. 결국 개인화된 고객 및 시장, 생산현장은 필연적으로 빅데이터 관리 기술이 활용된, 바텀업 방식(bottom-up: 세부적인 데서 출발하는 방식)의 비선형 프로세스(nonlinear process)로 개념 디자인한, 인공지능 기반의 혁신적인 스마트팩토리 플랫폼을 필요로 하고 있다.독일의 주방가구브랜드 노빌리아의 경우 매일 2600 세트, 연간 58만 세트의 고객맞춤형 주문사양으로 제작된 부엌가구를 세계 약 70개국에 제공하고 있다. 노빌리아는 개인화 생산(Personalized Manufacturing)을 선도적으로 구축하여 각 고객이 원하는 맞춤 사양의 주방가구를 생산하여 제공한다는 것이 특징이다. 노빌리아의 경쟁력은 “Manufacturing by Wire”라 불리는 자동생산방식에 있다. 생산공정을 전공정과 후공정으로 나누고 각 공정마다 고도의 빅데이터 관리기술과 정보통신기술을 접목했다. 고객이 주문한 가구에 어떤 부품이 적재적소에 들어가는지, 그리고 적시에 원하는 장소로 배달되고 있는지 등의 다양한 정보를 제공하고 있다. 이는 조립공정의 최적화는 물론, 고객 불만 접수 시 개별 부품의 문제를 찾는 데도 활용된다. 또한 노빌리아는 전공정에서 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)를 통해 다양한 부품 및 조립품의 홀(hole) 위치를 관리하고 있다. 후공정에서는 주문 시 필요한 가공완료 부품을 데이터 관리기술을 통해 MOS(Manufacturing Operation System)로 계획관리 및 선정하고, 포장 부품에 RFID 태그 또는 바코드를 부착해 각 부품에 개별적으로 식별 가능한 ID를 부여한다. 다시 말해 인건비 부담이 큰 독일에서 자체 생산으로 경쟁력을 가져가기 위해 생산 자동화를 필수적으로 하고 있는 것이다. 이로써 독일 내 2개 공장, 2500여명의 직원으로 약 1조 5000억원의 매출을 달성한 노빌리아는 스마트 팩토리를 통해 지속적으로 품질관리는 물론 생산성을 향상시키고 있다. 아래 그림에서와 같이 제품추적시스템과 빅데이터 관리, 그리고 디지털 피킹 시스템(Digital Picking System)을 스마트 팩토리로 연계해 공급망(Supply Chain) 전반에 걸쳐 지속 가능한 시너지 효과가 창출되도록 하고 있다. (출처: Deloitte Consulting)이와 같이, 기업은 앞으로 IIoT(Industrial Intelligence of Things)기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고, 데이터 애널리틱스(Data Analytics: 빅데이터 관리기술)을 통해 실시간으로 데이터를 분석할 수 있는 역량을 키워야한다. 또한, 현장과 동기화된 사이버 모델(Cyber Model)을 디지털 트윈(Digital Twin) 개념으로 구성, 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운용(Operation)을 수행하는 체계를 구축해야 한다. 그래야 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경을 자동화가 아닌 자율적(Autonomous)으로 인지, 판단, 대응할 수 있는 지능적인 플랫폼(Platform)으로 ‘인공지능 기반 스마트팩토리’가 구축될 것이다. 따라서, 스마트 팩토리는 과거 개념의 “공장”이 아닌, 공급망(SCM)의 플랫폼이자 제조업의 새로운 경영전략이다. 그러므로 제조업은 앞으로 IIoT(Industrial Intelligence of Things)기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고, 데이터 애널리틱스(Data Analytics: 빅데이터 관리기술)을 통해 실시간으로 데이터를 분석할 수 있는 역량을 키워야한다. 또한, 현장과 동기화된 사이버 모델(Cyber Model)을 디지털 트윈(Digital Twin) 개념으로 구성하고, 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운용(Operation)을 수행하는 체계를 구축해야한다. 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경을 자동화가 아닌 자율적(Autonomous)으로 인지, 판단, 대응할 수 있는 지능적인 플랫폼(Platform)으로 ‘인공지능 기반 스마트팩토리’를 구축할 수 있을 것이다.
- '코로나19 여파' 네이버, e커머스 공격적 확장 '성공적'
- [이데일리 한광범 기자] 코로나19 확산으로 광고 매출 감소를 직면한 네이버가 e커머스로 돌파구를 찾고 있다.23일 발표된 네이버의 2020년 1분기 실적에 따르면, 쇼핑 부문은 큰 폭의 성장세를 기록했다. 2월 들어 코로나19가 급격히 확산되며 온라인 쇼핑 수요가 급증한 데 따른 것이다.한성숙 대표는 “코로나19 여파로 온라인 생필품 구매가 증가하고 있다. 이 현상은 네이버도 마찬가지”라며 “지난해부터 브랜드스토어, 특가창구, 라이브커머스 등을 준비하고 있어서 빠르게 대응할 수 있었다”고 밝혔다. 네이버 본사 그린팩토리. (사진=뉴시스)중소상공인이 네이버쇼핑에 입점하는 스마트스토어는 지난 3월 구매자가 1000만명을 넘어섰다. 지난 1월 800만명을 넘은 지 두 달 만에 구매자가 200만명이나 증가한 것이다. 1분기 거래액은 전년 동기 대비 55%나 급증했다.스마트스토어는 네이버페이와의 연계를 통해 간편결제와 포장주문·테이블오더 등의 다양한 기능을 활용할 수 있다는 것을 강점으로 한다. 여기에 더해 판매수수료가 없다는 강점이 부각되며 중소상공인들의 입점도 활발해지고 있다. 3월 새롭게 개설된 스마트스토어는 3만7000개를 넘기며 역대 최대치를 기록했다.네이버가 최근 새롭게 주력하는 것은 1분기에 선보인 ‘라이브 커머스’와 ‘브랜드스토어’이다. 실시간 방송을 통해 매장 상품을 판매하는 방식인 라이브 커머스는 코로나19 여파로 인한 언택트 문화 확산으로 오프라인 상점들의 위기가 가속되는 가운데 새로운 대안으로 각광 받고 있다.실제 유아동용품 판매사인 마이리틀타이거는 라이브커머스를 통해 1시간만에 2억6000만원의 매출을 기록했고, 영국 런던, 프랑스 파리 구매대행 판매자도 라이브커머스를 통해 4000만원에 가까운 매출을 올렸다.네이버는 이 같은 시범 서비스에서의 성과를 바탕으로 올해 상반기 내에 32만 스마트스토어 판매자들이 라이브커머스 툴을 사용할 수 있도록 할 예정이다.한성숙 네이버 대표는 “코로나 19 이후 위기에 빠진 오프라인 판매자들에게 좋은 반응을 얻고 있다”며 “비대면 관련 시장 기회가 열리는 상황에서 사업자들이 라이브커머스를 또 하나의 프로모션 수단으로 사용하고 있다”고 평가했다.스마트스토어와 비슷한 형태인 브랜드스토어는 중소상공인이 아닌 유통 브랜드들이, 백화점에 입점하듯 네이버쇼핑에 입점한 서비스다. 1분기 전자, 패션, 뷰티, 생필품 등 30여개 브랜드를 입점시킨 네이버는 올해 내에 200개 업체 입점을 목표로 하고 있다.여기서 가장 관심을 끄는 건 고객 주문을 통합 관리하는 풀필먼트(Fulfillment) 서비스 도입이다. 네이버쇼핑에 입점한 LG생활건강은 CJ대한통운과 손잡고 ‘밤 11시30분 이전 주문 시 익일 배송’ 서비스를 시작했다. 하지만 네이버 차원의 풀필먼트 확대에 대해선 조심스러운 입장이다. 한 대표는 “저희는 입점한 사업자에게 필요한 툴과 도움을 드리는 구조”라며 “단일한 배송 형태보다는 다양한 업체와 협력해 다양한 배송 체계에 대응하게 될 것이다. 관련 데이터 부분에 협력하는 차원이 될 것”이라고 말했다. 다만 “앞으로도 네이버쇼핑 생태계의 강화를 위해 다양한 플레이어들과 파트너십을 체결하고 물류배송도 다양한 업체들과 협력할 예정”이라고 덧붙였다.
