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- [미래포럼]데이터팩토리 구축, 제조 산업의 디지털전환
- 제조의 디지털 혁신이라 불리는 스마트팩토리는 지난 10년 동안 개념에서 현실로 진화했다. 2020년에 코로나19가 전 세계에 퍼졌을 때 스마트팩토리의 이점을 운영 전략의 필수 부분으로 봤고, 스마트 제조와 산업의 디지털전환을 위한 가장 큰 도전이자 가속기임이 입증됐다. 많은 제조업체가 인공지능(AI), 에지, 데이터 레이크, 새로운 연결 표준, 고급 분석 및 로봇공학과 같은 새로운 기술을 도입해 디지털 혁신 여정을 가속화했다. 그러나 제조 부문에서 디지털전환은 도구와 기술을 넘어 사람, 프로세스, 사물을 포함한다. 또 다양한 산업 분야의 제조업체가 광범위한 제조 프로세스 정보와 데이터를 활용해 운영의 효율성을 개선하고 비용을 절감하는 새로운 비즈니스 모델을 구성, 현재 다양한 방식으로 스마트팩토리 기술을 사용하고 있다. 우리가 4차 산업혁명을 겪고 있는지, 아니면 사회가 이미 5차 산업혁명으로 나아가고 있는지에 대한 논쟁이 있다. 어느 쪽이든, 지금 우리가 처한 단계는 방대한 양의 컴퓨팅 성능과 AI, ML 및 IoT와 같은 최첨단 기술의 흥미로운 가능성이라고 정의할 수 있다. 우리의 일상과 통합되면 이러한 발전을 당연하게 받아들이기 쉽다. 예를 들어, 평범한 우리 주변의 가정에서는 스마트TV, 비디오 초인종, 스마트 스피커와 같은 AI 기반 장치를 볼 수 있을 것이다. 항상 우리 옆에 있는 스마트폰은 말할 것도 없다.제조 산업은 AI 및 '컴퓨터 비전'(CV)과 같은 기술 발전이 제조 현장을 어떻게 뒤흔들고 있는지 보여 주는 대표 사례다. 이미 자동화한 많은 공장에서 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 CV 애플리케이션(앱)을 채택했다. CV를 사용하면 기계가 사람보다 훨씬 더 높은 신뢰성으로 분당 수백개 또는 수천개 부품을 검사할 수 있다. 기계는 또한 제품이 높이, 길이, 너비 등과 같은 특정 매개 변수를 충족하는지 확인하기 위해 제품을 매우 정밀하게 검사할 수 있다. 얼마나 많은 AI 로봇이 인간과 함께 일을 하는지 보는 것은 매혹적이다. 공유 공간에서 인간과 상호작용하거나 가까운 곳에서 안전하게 작업하도록 설계된 로봇인 협동로봇은 기계와 인간의 기술 및 지능을 결합, 두 세계의 장점을 모두 제공한다. 협동로봇은 더 어려운 작업을 수행하고 작업자 시간을 확보해서 단조롭고 반복적인 작업 대신 더 흥미로운 작업에 집중할 수 있도록 함으로써 생산성을 높이고 사람들을 안전하게 보호할 수 있다. 에지에서 AI 처리의 발전은 오늘날의 AI 로봇을 위한 길을 닦았고, 미래에는 로봇을 위한 새로운 가능성을 열어 줄 것이다. 지능형 로봇은 수많은 정보를 실시간으로 처리해야 하기 때문에 이러한 기계가 데이터를 클라우드로 보냈다가 다시 전송하는 대신 에지에서 데이터를 처리하는 것이 훨씬 더 효율적이다. CV 앱은 매우 높은 성능과 짧은 대기시간을 필요로 하지만 전력 소비를 최소화하는 것도 마찬가지로 중요할 수 있다. 세계 수준의 제조사(WCM; WorldClassManufacturing)를 꿈꾸기 위해서는 자동화 및 제조 효율성의 새로운 초자동화 시대를 준비해야 할 것이다. 당연히 초자동화가 앞으로 10년 동안 고용 안정성에 영향을 미칠 것이라는 우려가 있다. 그러나 어떤 기술도 인간의 능력을 대체할 수는 없다. 인간은 계속해서 기계 및 알고리즘과 함께 역할을 수행할 것이다. 코로나 팬데믹은 초자동화 사용의 중요성을 크게 증가시켰고, 앞으로 10년 동안 제조업에서 중요한 역할을 할 것이다. 그러나 높은 수준의 창의성, 문제 해결, 의사결정을 필요로 하는 직업에는 계속 사람이 관여할 것이다. 초자동화에 대한 투자는 미래 인재 풀 준비에 필요한 인력 계획도 고려해야 한다. 유연 근무, 현장실습, 지속적인 교육 프로그램 등을 통해 평생학습을 지원하고 기술 격차를 메우기 위해 노력해야 한다. 이를 통해 사람들은 계속해서 초자동화에서 핵심 역할을 할 것이다. 2021년까지 스마트공장 확산 정책을 통해 많은 성과가 있었지만 기초 수준의 스마트공장 구축에 집중돼 질적으로는 여러 가지 한계점이 존재했다. 이에 중소기업의 성공적인 디지털전환을 위해 컨설팅 기능을 강화하고 우수 인력을 양성하는 등 코로나19 이후의 새로운 시대에 직면할 준비를 갖춰야 한다. 제조 산업에서 AI는 기업의 핵심 경쟁력이 될 것이다. 기업의 전 부문에서 데이터와 AI 기반의 새로운 제품제조서비스 혁신, 기업 수준 및 비즈니스 상황에 맞는 장단기 목표·로드맵 설정과 효율적인 추진, 체계적 사전사후 관리 방안이 필요할 것이다. 데이터인프라 확보, 추진을 위한 전문 조직 구축, 전문 인력 확보 등에 대한 선도적인 투자도 필수다. 이는 지역대학과의 산·학 협력을 통한 산업AI 연구개발(R&D)과 현업 적용이 중요하고, 현장실습과 캡스톤디자인 등 프로젝트 중심의 교육과정 연계도 우리 제조업이 안고 있는 문제를 해결하는 방법이 될 수 있다. 산업AIR&D 및 현장문제 해결 연구, 산업AI 솔루션 R&D 및 사업화, 학생재직자교수 프로젝트 팀을 통해서 교육과 병행하는 산업AI 원천응용 연구 등이 될 것이다. 마지막으로 현장 데이터 기반의 산업AI 기술 R&D, 적용을 통한 산업AI 솔루션 관련 전문 기업과 협력 네트워크 간 연구-개발-사업화 생태계를 구성해서 운영해야 사람이 중심이 된 미래의 혁신적 제조를 위한 고도화 전략이 실현될 것이다. 제조기업의 디지털전환을 통해 제조 산업을 폭발적인 데이터 주도 산업으로 만들어 내지 않으면 우리 제조기업의 미래 또한 불투명하다는 것이다. 우리 제조기업들이 데이터팩토리 구축을 통해 제조혁신, 수출개척 및 확대, 신사업 발굴 등 제조 경쟁력을 확보할 수 있기를 기대해 본다. 정종필 성균관대 스마트팩토리융합학과 교수 jpjeong@skku.edu
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- 작성일 2021-09-29
- 조회수 6017
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[98]'소부장'과 스마트팩토리
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 인공지능, 디지털, 지능형 아날로그(intelligenceanalog) 등은 지능형 빅데이터 관리 기술에 의한 과거와 다른 뉴 노멀(newnormal) 산업 자원이다. 산업혁명은 기존의 산업 자원을 근본적으로 바꿀 것이기 때문에 새로운 인식 전환이 필요하다. 예를 들어 세계 반도체 시장의 75% 이상을 차지하는 시스템 반도체의 경쟁력을 높이기 위한 핵심 기술로서 아날로그 회로의 중요성은 지속적으로 강조되고 있고, 최근 급속한 발전을 이루고 있는 지능형 반도체 시스템에서도 아날로그 및 파워 회로 설계는 모든 “소부장”에 적용되는 핵심적이고 필수적인 혁신 기술이자 모든 산업에서 요구하는 핵심 기능으로 급부상하고 있다. 이는 지능형 소재, 부품, 장비, 즉 미래 “소부장” 산업의 핵심이며, 지속 가능한 품질 수준과 기능의 정밀도에 의해서 과거와 다르게 가늠되는 모든 “소부장” 산업의 미래 방향이다. 또한 최근 주요한 “소부장” 산업의 주제로 부각되고 있는 미세 나노 공정, 적층 생산, 지능형 반도체 등 다양한 분야의 설계 이슈 및 주요 기업의 제품 설계 등에 대한 아날로그 회로 설계의 지능화는 경쟁의 핵심이다. 또한 제조 전문가들이 갖추어야 할 지식의 폭을 넓혀 인공지능과 아날로그를 융합하는 현장 전문가의 기술 역량이 요구되고 있다. 특히 가장 기본적인 개념의 사물 인터넷(IoT)은 제조 현장을 공급망(supplychain)과 연결하는 기능이다. 시간이 지나면서 IoT가 변화하여 이를 5개의 다른 개별 섹션(감지, 측정, 해석, 연결, 전력 관리)으로 나눌 수 있다는 점도 주시해야 한다. 이와 같은 전체 과정은 빛, 열, 진동 등과 같이 무엇인가를 감지하여 시작한 다음 그것을 측정하여 데이터를 생성한다. 데이터는 무엇을 의미할까? 데이터 자체로는 의미가 없으며 데이터를 해석해야 한다. 데이터 해석은 누가 해야 하는가? 경험이 축적된 현장 전문가의 고유 역할이다. 그러므로 제조 현장의 해석된 데이터를 공급망(supplychain)과 연결하여 분석하고 학습할 수 있어야 스마트 팩토리 구축이 시작되었다고 할 수 있을 것이다. 그리고 이렇게 학습한 것을 기반으로 적용하거나 명령을 보내고 제조 현장이 최적화된 상태로 운영될 때 우리는 이를 스마트 팩토리가 작동하는 제조 현장이라고 한다. 또한 아날로그 기기들(AnalogDevices)은 오늘날 IoT 세상, 인터넷 기반 제조 현장에 매우 적합한 감지, 측정, 해석, 연결 및 전력 관리 부품의 대규모 포트폴리오를 제공하게 될 것이다. 그리고 다양한 IoT 응용 분야는 원격, 모바일 또는 무선이므로 효과적인 전력 관리는 제조 산업의 탄소 제로 정책과 함께 필수적이다.선진 제조업들이 지능정보통신기술(IICT, IntelligenceInformationCommunicationTechnology)을 집약한 스마트팩토리를 무기로 미래 먹거리 확보를 위해 속도를 내고 있으며, ESG(환경·사회·협치를 위한 지배 구조 혁신) 경영에 한발 다가선 선진 제조업들은 5G(5세대 이동통신)와 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 한 스마트팩토리 솔루션을 자체적으로 강화하고 있으며, OT(제조운영기술)와 클라우드 신기술을 앞세운 인공지능을 접목한 산업 차별화 등 지능형 스마트팩토리 구축은 새로운 제조 산업의 기본이 되고 있다. 이는 제조 현장을 중심으로 지속 가능하도록 과거와 다른 현장 학습과 분석 역량, 즉 뉴 노멀(newnormal) 제조 시대의 출발선(出發線)이다. 제조 현장을 사람 중심으로 혁신하는 지능형 자율 공장(autonomousfactory) 체제가 열리고 있다. 인공지능을 활용하여 기존의 생산 현장을 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)을 통해 사전 품질 예측 시스템을 구축하여야 한다. 제조 현장의 인적 자원과 생산공정의 디지털 전환을 위해 아날로그 기술과 각종 기술들을 융합하여 현장 전문가가 학습하고 분야별 전문가가 기술을 제공하는 협업(協業) 형으로 스마트 팩토리가 구현되어야 한다. “지능형 무인 창고”도 사람이 설계하고 사람이 운영하는 창고다. 마찬가지로 고공 컨베이어와 같은 신기술을 대거 도입해 부품 물류 자동화도 제조 현장의 전문가가 양성되어야 가능한 일이다. 그럼에도 불구하고 마치 “지능형 무인 창고”, “지능형 자율 체제”를 구현하는 것이 어느 특정 기업만이 실현 가능한 것처럼 주장하거나 강조하는 것은 인공지능 시대의 학습과 분석을 오해하는 부분이 있는 듯하다. 제조 지능화를 위한 인공지능 관련 모든 소스는 오픈소스로 거의 무료로 제공되고 있다. 다만 제조업들이 해야 할 것은 자기 기업에 맞는 알고리즘을 개발하는 것이 과거 시스템 구축과 다르다. 지능화는 누가 도와줄 수는 있어도 직접 만들어 주는 것은 어렵다. 왜냐하면 제조 현장과 물류 현장은 그 기업의 현장 전문가가 누구보다 더 잘 알고 있기 때문이다. 스마트 팩토리는 생산 현장에서의 모든 정보를 통합·관리하기 위해서 과거에는 MES(제조 실행시스템)을 구축해서 사용했는데 그 시스템의 전제조건은 ERP(전사적 자원관리 시스템) 시스템을 구축하여 제조 실행시스템과 연동시켜 구별이 가능한 구축이 일반적이었다. 그러나 10여 년 전부터 MES(제조 실행 시스템)과 제조 현장의 생산공정 단계에서 필요한 부품을 보관하거나 옮기는 과정을 자동화한 자재 물류 자동화 기능이 계획 측면은 ERP에서도 실현이 가능해졌다. 지능형 스마트 팩토리는 기본적으로 계획과 실행 측면이 동기화(同期化, synchronization) 되고 있기 때문이다. 다시 말해 지능형 스마트 팩토리 시대의 제조 시스템은 사람 중심 사이버 물리시스템(H-CPS)을 중심으로 플랫폼 제조 경영을 실현시켜 나가는 것이 필수다. 그래서 과거처럼 MES따로 ERP 따로 시스템을 구축하는 것은 4차 산업혁명 시대의 제조 부흥을 역행하는 것이다. 그래서 클라우드 컴퓨팅 기반 사람 사이버 물리 시스템(H-CPS) 개념 설계부터 과거와 다르게 시작하는 뉴 노멀(newnormal) 플랫폼을 나이키나 애플처럼 자체적으로 제조업별로 구축하는 것이 바람직할 것이다. 그것이 직접 고객을 대응하고 관리하는 플랫폼(D2C, DirecttoConsumer)이기 때문이다. 이하 기사 전문보기 → https://n.news.naver.com/article/018/0005044302
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- 작성일 2021-09-27
- 조회수 6087
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[97]4차산업혁명 시대의 핵심자산
- 우리나라 최초의 인터넷은 1982년 5월 15일 서울대와 한국전자기술연구소(현 ETRI) 사이에 구축한 네트워크 시스템이다. 그 후 김대중 정부는 1998년 6월에 초고속 인터넷 서비스를 시작했고, 4년 만에 대한민국은 초고속 인터넷 가입자가 1000만 명을 넘어섰다. 한국은 미국에 이어 세계에서 두 번째로 인터넷 연결에 성공한 나라가 되었다. 1993년 인터넷 접속 서비스를 실시하였으며 1990년대 후반부터 PC와 초고속 인터넷이 빠르게 보급되었고 이후 국민 거의 대부분이 초고속 인터넷을 이용하였는데, 김대중 정부는 과감한 초고속 인터넷망 투자로, 미국이나 일본보다 앞선 인터넷 문화를 만들었다. 이제 인터넷은 확고해 흔들리지 않는다는 30년, “이립(而立)”의 나이가 됐다. 그로부터 십수 년 뒤 아시아 최초의 초고속 인터넷으로 화려하게 진화했으며, 문재인 정부는 세계 최초 5G 통신 기술을 기반으로 우리나라는 선진국 대열에 오를 수 있었다. 그러나, 산업의 경쟁력 제고를 위해 산업단지의 스마트화나 개별 기업의 스마트 팩토리 구축 정책을 살펴보면 아이티(IT)와 인터넷이 가지고 있는 본질적인 속성과 철학에 대해 산업 정책과 기업 정책을 전개하는 대표적인 사례들이 너무나 본질에서 벗어나 있다. 우리는 아이티(IT)와 인터넷을 대부분 기술의 발달, 그로 인해 생산되는 경제적 이윤 등 산업과 경제적인 관점에서만 바라보는 것에 너무나 익숙해 있기 때문일 것이다. 즉 인터넷을 산업으로만 바라볼 뿐 라이프 스타일(life style)과 문화를 외면(外面)하는 성향이 존재한다는 얘기다. 일반적으로 인터넷 기술(intology)은 사람들의 상호 작용, 연결성, 그리고 편리한 이동성(mobility)을 콘텐츠로 집약하여 보여줄 지속 가능한 지능형 네트워크 기술이며, 지금까지는 사회의 소수 계층에게만 가능했던 행동(표현, 사회 공헌 등)과 전시를 모든 사람에게 개방하는 오픈 기술이며, 올바른 정보 활용을 통해 개인의 고유한 특성(개성, 지향성, 다양성)을 발견해 내고 증폭시키는 데에 매우 유효 적절한 효율적인 기술이며, 더 나아가 인터넷은 사회적 선택의 폭(정보검색)을 넓혀 주는 사람을 중심으로 진화하는 유일한 기술 중의 하나이다.
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- 작성일 2021-09-23
- 조회수 6081
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[96]제조 경쟁력의 원천이 된 스마트팩토리
- 제4차 산업혁명(인더스트리 4.0)이라는 용어는 제조 산업에서 기계와 프로세스의 지능형 네트워킹(intelligence networking)을 설명한다. 오늘날 제조 전문가들은 지능정보통신기술(IICT)을 고객과 비즈니스 파트너를 비즈니스 및 부가가치 프로세스에 통합하고 융합하여 새로운 수익원을 창출하는 데 사용할 수 있어야 한다. 즉 스마트팩토리를 구축해서 사용하는 목적과 정도의 차이를 인식하여야 하며, 지능화된 기계는 사람의 개입 없이 가능한 한 많은 작업을 수행할 수 있을 것이다. 또한, 기계를 네트워킹함으로써 생산을 보다 효율적이고 개별적으로 만들기 위해 정보가 서로 교환되어야 할 것이다. 스마트 팩토리 환경에서 상호작용은 네트워크의 본질이기 때문이다. 산업혁명 핵심인 제조 산업의 스마트 팩토리는 이러한 기본 원칙을 기반으로 시장의 요구인 개인화 맞춤(bespoke) 제조를 위한 제조현장의 기업 내부 공급망(supply chain)과 시장을 포함한 기업 외부 공급망의 프로세스를 실시간으로 자동화하고 피드백(feed back) 시키는 가치망 기반 플랫폼(value chain based Platform)을 네트워킹하는 것이다. 그러므로 발생할 수 있는 모든 센서 및 기계 데이터는 생산 시스템의 동적 실시간 자동 구성을 달성하기 위해 집계, 분석, 평가 및 피드백되어야 한다. 따라서 스마트 팩토리의 피드백 기능은 제조 역량의 핵심이자 제조와 시장에 대한 상호작용의 기본이기 때문이다. 일반적으로 기계는 소프트웨어에 따라 점점 더 차별화되고 초격차 현상이 나타나고 있다. 그 까닭은 스마트팩토리를 완성하는 방향과 가는 길은 빠르게 진화하는 속성을 가지고 있기 때문이다. 신제품과 제조 활동을 기획할 때 일반적으로 스마트팩토리 기술과 실현 가능성을 고려하여 마케팅과 생산의 통합을 위한 동기화(synchronization) 제조 기획을 해야 한다. 실질적으로 제조 현장 경험없이 제조 기획을 수행하는 것은 이미 지나 간 과거 경영활동이었듯이 시장과 고객에게 직접적이고 실질적인 영업 경험 없는 마케팅 전문가는 이미 다가온 미래에는 존재하기 힘들 것이다. 왜냐하면 제조업의 핵심이 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS)에 의한 플랫폼 경영 활동이 실질적인 “경험”을 다루는 뉴 노멀(new normal)이기 때문이다. 약 50년 전 스마트 팩토리와 같은 아이디어가 나오기 전에 컴퓨터와 로봇의 선구자인 Marvin Minsky는 인공 지능(AI)을 “기계가 일을 하도록 만드는 과학”이라고 했다. 지난 몇 년 동안 인공지능(AI) 분야에서는 지난 50년보다 더 많은 발전이 가시적으로 이루어지고 있다. 특히 오늘날 스마트 기기들은 말하고 듣고 읽고 쓰고 걷고 움켜쥐고 사물을 인식하고 안전하게 다룰 수 있을 뿐만 아니라 엄청난 양의 데이터를 분석하고 스스로 학습까지 하고 있다. 4차 산업혁명이 몰고 온 인공지능(AI)은 하드웨어의 기능 향상, 기계 학습의 알고리즘, 그리고 인터넷에 존재하고 있는 데이터양과 속도가 동인(動因)이 되어 발전하고 있다. 25년 전 가장 강력한 슈퍼컴퓨터는 초당 약 1000억 개의 산술 연산을 수행할 수 있었다. 오늘날 모든 스마트폰은 이를 수행할 수 있다. 동시에 마이크로칩의 비용과 에너지 요구 사항은 동일한 성능으로 10,000에서 100,000의 요소로 떨어지고 있다. 또한 가속도, 레이더, 열 및 터치 센서와 같은 모든 종류의 카메라, 마이크 및 센서가 초박형으로 작아지고 있고 가격은 빠른 속도로 저렴해지고 있다. 이는 스마트 팩토리를 구축하기에 좋은 기술 환경이 조성되고 있다. 특히 하드웨어 부분의 기능 향상은 과거와 비교할 수 없을 정도로 좋아지고 있다. 인공 지능 기반 시스템은 신경망 개념을 기반으로 출발한다. 인공 신경 세포(뉴런)의 레이어가 다른 레이어 뒤에 쌓이고 복잡한 방식으로 상호 연결된다. 그리고 그렇게 연결된 네트워크는 어떤 정확한 속성으로 이를 수정해야 하는지 프로그래밍할 필요 없이 패턴을 인식하는 데 점점 더 학습효과에 의해서 적합해지고 있다. 얼굴이나 자동차의 사진을 많이 제시하면 모르는 이미지에서도 얼굴이나 자동차를 즉시 찾을 수 있다. 또한 말이나 문자로 훈련을 받은 후 음성 명령이나 손글씨를 인식하는 능력을 갖춰 나가고 있다. 최근 몇 년 동안 연구자들은 특정 작업을 특히 잘 수행하는 특수 네트워크를 개발했으며, 이미지의 가장자리 감지, 시간, 코드화된 정보 또는 일종의 이전 경험 기억과 같은 것들이 포함된다. 또한 신경망이 서로 경쟁하도록 하거나 신경계를 통합하는 뇌(腦)에서와 같이 보상 효과를 사용하도록 할 수도 있다. 오늘날의 소위 딥 러닝 시스템과 1990년대의 네트워크 간의 주요 차이점은 무엇보다도 고성능에 의해서 분별된다. 당시에는 몇 천 개의 뉴런만 몇 개의 레이어로 연결되어 있었지만 오늘날 최고의 시스템에는 수십억 개의 뉴런이 수십억 개의 뉴런으로 연결되어 있다. 이는 자동화를 넘어 기계학습의 알고리즘은 자율화(自律化) 기반의 스마트 팩토리 시대를 예고한다. 그리고 인공 신경망은 훈련되는 학습 예제, 즉 데이터 세트(data set)의 품질만큼만 수준을 유지한다. 메타버스(metaverse) 세계로 펼쳐지는 인류 사회의 풍부한 데이터는 방대하다. 가늠하기 어려운 빅데이터 시대가 전개되고 있다. 증가하고 있는 데이터의 대부분은 인터넷 기술, 즉 클라우드를 통해 전달되거나 학습되거나 저장된다. 이 수십억 개의 이미지, 텍스트, 비디오 및 오디오 파일을 모두 제조업의 새로운 수익원을 찾아내는 뉴 노멀(new normal) 원부자재로 데이터를 사용할 수 있어야 한다. 그래서 데이터가 수익원이다. 그리고 모든 검색어, 모든 음성 입력, 모든 번역 요청과 함께 스마트 기계는 더 많은 것을 배우고 있기 때문에 제조업의 스마트 팩토리는 더 유연해지고 효율적으로 진화한다. 그러므로 인공지능의 동인(動因)은 인터넷에 존재하는 데이터의 양과 속도에 의해서 지속적으로 발전할 것이다. 스마트팩토리 구축 목적이 새로운 수익원 창출과 고객과 시장 대응력 향상이라면 첨단 분석 및 인공지능(AI)를 적용하는 목적은 소비재 제조업(CPG) 기업들에게 상당한 잠재력을 제공한다는 것에는 의심의 여지가 없다. BCG와 구글의 2018년 연구는 광고 및 프로모션 지출에 대한 투자수익률(ROI) 측정과 함께 엔드 투 엔드(end to end) 예측 및 계획 수립 등 바이오 사업이나 소비재 제조업(CPG)에서 가장 유망한 10가지 스마트팩토리에 적용할 인공지능(AI) 애플리케이션을 파악했다. 이 보고서에 따르면, 이러한 열 가지 애플리케이션을 대규모로 활용하는 제조업들은 매출을 최소 10% 증대할 수 있었다고 아래 그림으로 제시하고 있다. 즉 인공지능 기반 스마트팩토리의 동기화 경영전략의 효과를 보여주고 있다. 바이오산업과 같은 소비재(consumer packaged goods, CPG) 산업에서의 첨단 분석(advanced analytics, AA)과 인공지능(artificial intelligence, AI)의 상당한 잠재력은 갈수록 명확해지고 있다. 지난 7년간, 일부 주요 소비재(CPG) 기업들은 전략적으로 AA와 AI를 활용하여 매출 증가, 생산성 향상, 마케팅 지출의 효과 향상이라는 인상적인 성과를 거두었다. 이들의 주요 성공 요인은 세계일류의 기술을 조직의 사람과 관련된 요소들과 통합하여 실질적인 사업 실적을 대규모로 실현하는 능력이다. 그러므로 스마트팩토리도 인공지능을 포함한 일류 기술을 제조 현장과 시장을 연계하여 개인화 맞춤(bespoke) 시장을 대응하는 유연성과 효율성을 동기화하는 플랫폼 제조 경영을 실현해야 한다. 그러나 많은 CPG 기업들은 효과적으로 AA와 AI를 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. 이들이 일류의 마케팅, 광고, 상품 혁신 역량을 갖춘 브랜딩의 전문가들이기는 하나 일반적으로 대규모의 분석 또는 기술 혁신 프로그램을 실행하는 데 있어서는 상대적으로 덜 발달되어 있다. 이는 부분적으로는 분산화되고 매트릭스화되어 있는 많은 소비재(CPG) 제조 조직의 특성에서 기인한다. 이러한 제조 기능 구조는 마케팅 및 상품개발 측면에서 우수한 성과를 창출하지만 기업이 데이터 및 분석 플랫폼에 투자하거나 확대 적용에 필요한 스피드(기민성) 업무방식을 구축하는 능력에는 방해가 될 수 있다. 즉 부분 최적화에 머물고 있는 것이다. 이와 동시에, 많은 CPG 기업들은 가장 세부적인 레벨의 영업 데이터(소매 셀인(sell-in) 및 셀아웃(sell-out) 데이터 등)에 대한 일관된 접근성이나 최종 소비자에 대한 퍼스트 파티(first-party) 데이터(개별 소비자 구매 행동에 대한 정보)에 대한 접근성이 없으며, 이러한 문제로 인해 기업은 AA 및 AI 애플리케이션에 대한 공격적인 투자를 못할 수 있다. 성과를 거두고 있는 CPG 기업들은 특히 어려운 세 가지 분야, 즉 적절한 인재 기반과 운영 모델의 개발, 효과적인 데이터 전략 및 거버넌스 확보, 적절한 데이터 및 디지털 플랫폼 구축을 포함한 핵심 분야에서의 실행에 중점을 두었다. 확장된 첨단 분석(advanced analytics, AA)과 인공지능(artificial intelligence, AI) 솔루션의 효과적인 구현은 팬데믹으로 인한 경제적 충격과 그 이후의 회복 기간에 경쟁력의 원천이 될 것이다. 그래서 인공지능(AI) 기반 스마트팩토리는 제조 경쟁력의 원천을 재구성하는 뉴 노멀(new normal) 대전환(Le Grand Replacement) 이다.
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- 작성일 2021-09-13
- 조회수 6113
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[95] 경험 디자인 제조전략과 스마트팩토리
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 사람에서 물질세계에 있는 구체적이고 개별적인 일과 물건으로 통합된 사물(事物)로 진화하고 있는 사물 인터넷(Internet of Things)은 인터넷을 통해 정보와 데이터를 수집하고 교환하는 상호 연결된 물리적인 개체의 네트워크이다. 특히 스마트 팩토리에서 구현되는M2M(Machine to Machine), HMI(Human-Machine Interface)는 인간과 기계 또는 기계와 기계 간의 상호작용을 바탕으로 사물의 기기 제어를 가능하게 하여 사용자에게 유용한 정보를 실시간으로 제공한다. 또한 이들은 지속적으로 진화하여, 산업 사물 인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)를 거쳐 IoE(Internet of Everything), 그리고 메타버스(Metaverse) 세계로까지 확장 추세에 있다. 사물 인터넷과 함께 행동 인터넷(Internet of Behaviors)은 사람의 행동, 관심사 및 선호도에 대한 빅데이터를 수집하여 분석한 사용자(고객) 데이터를 제조 활동과 연관된 의사결정, 즉 지능형 비즈니스(BI, Business Intelligence)를 실현하기 위해 사용자 제어 데이터(user control data)를 제조업 관점, 즉 마케팅 관점에서 분석하여 지속 가능한 시장 대응을 위해 점점 고도화 시키고 있는 뉴 노멀(new normal) ‘지능형 마케팅 프로세스’이다. 그러므로 데이터 분석을 통해 사용자 경험(UX), 사용자들의 검색 경험에 대한 쿼리 의도, 즉 쿼리 패턴을 평가함으로써 유기적 검색 조사를 사용하여 사용자(고객) 인사이트(insight)를 형성하는 패턴과 흐름을 정확하게 이해하게 해주는 검색 경험 최적화(SXO, Search Experience Optimization) 디자인에 대한 새로운 접근 방식과 마케팅하는 방법을 제시하는 것이 행동 인터넷(IoB)이다. 즉 빅데이터의 수많은 양을 실시간으로 처리하여 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있도록 사람의 지능을 증강하는 인공 지능(AI)을 통해 사용자에게 상황에 맞고 개인적으로 관련성이 있는 검색 결과와 사전 예방적 권장 사항을 제공하는 “행동 인터넷(IoB) 기반 데이터 발견 및 운영 플랫폼”이 지능형 스마트 팩토리이다. 그리고 증강 현실(AR)과 증강 휴먼(AH)을 실현시키는 인터넷 기술과 기능의 고도화는 제3의 세계 메타버스(metaverse)의 출현을 기대하게 한다. 그리고 실시간 연결의 힘에 의해서 데이터 관리 역량이 총체적인 대전환을 불러오고 있으며, 마침내 그동안 경험하지 못한 뉴 노멀(new normal)의 산업 생태계를 빠른 속도로 조성하고 있다. 예를 들어 스마트폰과 모든 전자기기들의 ‘터칭(touching)’과 ‘이동성(mobility)’이 폭발적으로 활성화되면서 제조활동과 구매활동에 대한 뉴 노멀(new normal) 적인 관심을 갖지 않을 수 없다. 그것이 스마트 팩토리의 경험에 의한 제조 경영 혁신의 출발선이기 때문이다. 그 까닭은 경험 자체가 직접적인 효과가 있기 때문이다. 자기 스스로는 경험을 의식할 수도 있고 습관적으로 무의식에 의해서 경제 활동이 진행될 수도 있다. 즉 보이는 영역이 있듯이 보이지 않는 부분도 의식을 초월하여 존재하고 있다. 만져지지 않는(intangible) 부분과 보이지 않는(invisible) 영역까지도 지능정보통신기술(IICT)에 의해서 측정 가능해지고 있으며 이를 제조 활동에 적용하여 새로운 부가가치를 창출하는 계기가 마련되고 있는 셈이다. 그런데 문제는 이러한 이슈들이 상상하기 힘들 정도로 스피드하게 진행되고 있다는 관점, 즉 속도 관리를 직시해야 한다. 그러므로 경험을 디자인하여 제조 실행 전략을 세워야 한다. 왜냐하면, “경험 디자인 제조 전략”이 가장 효과적이고 제조 활동 혁신을 위한 도구이며, 제품 중심의 전략으로는 기능 개선은 가능하지만, 경험 중심의 전략적인 사고에서는 전혀 다른 혁신의 콘텐츠가 나오기 때문이다. 또한 뉴 노멀(new normal) 혁신 콘텐츠가 그동안 경험한 빠른 “추격자”에서 4차 산업혁명이 요구하는 제조 부흥의 “선도자”로 대전환을 위한 제조 혁신의 실마리가 될 것이다. 그러므로 스마트 팩토리는 본원적(本源的)으로 “혁신 콘텐츠 관리”가 용이해야 한다. 그것이 제조 문화로 조성되어야 하기 때문이다. 애플이나 구글을 따라잡기 어렵듯이 후발 주자나 추격자들이 모방하기 어려운 자기만의 독특한 제조 플랫폼(D2C, Direct to Consumer)을 나이키처럼 구축할 수 있어야 한다. 그것이 제조 기획이다. 누가 똑똑하다, 학벌이 좋다, 나쁘다를 말하지 않듯이 사람들은 제품이나 서비스에 대해서 더 이상 품질이 “좋다. 나쁘다”라고 이야기하지 않는다. ‘economy’라는 단어는 원래 ‘집안 살림하는 사람’이라는 의미의 그리스어 ‘oiko nomos’에서 유래한 것처럼 가정의 살림살이와 경제에는 공통점이 많다. 어느 가정이든지 많은 결정을 내려야 한다. 누가 저녁을 차려야 할지, 누가 빨래를 해야 할지, 가족 중 누가 어떤 일을 해야 하고 또 그 대가로 무엇을 받아야 하는지를 결정해야 한다. 가정과 마찬가지로 제조 활동에서도 어떤 일을 해야 하고, 그 일을 누가 해야 하는지를 결정해야 한다. 누가 식량을 생산해야 하고, 누가 옷을 만들어야 하며, 누가 컴퓨터 소프트웨어를 만들어야 하는지를 결정하여야 한다. 이처럼 한 사회가 가지고 있는 자원을 관리하는 건 중요한 일이다.
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- 작성일 2021-09-10
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[94] 4차 산업혁명의 천적, 중앙집권화
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 4차 산업혁명 시대에는 스마트 슈머(Smart+Consumer)를 잡아야 한다. 온라인이나 모바일 등을 통해 상품을 즉각 구매하는 소비자, 즉 스마트 슈머를 만족시켜야 한다. 제조업은 빅데이터와 인공지능 기술을 사용하여 소비자 경험 디자인(CX-Design)과 사용자 경험 디자인(UX-Design) 기반 제조 활동과 가치망(value chain) 운용(operation)을 과거와 다르게 전개해야 한다. 즉 뉴 노멀(new normal) 가치망 전개(value chain deployment) 역량이 지속 가능한 경영을 가능케 할 것이다. 이를 위해 지능형 스마트 팩토리를 구축하여 제조 현장의 경쟁우위를 실현해야 한다. 수 십 년간 고착되어 온 사고의 틀에서 벗어나기 위해 현실을 직시해보면(산업연구원 자료), 100대 기업 본사의 95%, 벤처기업 중 71%가 수도권에 집중되어 있다. 일자리의 77%가 수도권에 집중되어 있고, 늘어나는 일자리의 74%를 대기업이 만든다. 특히 지식 기반 서비스업은 87%가 수도권에 몰려 있다. 대한민국은 온통 1극, 즉 수도권 중심의 중앙 집중화된 서울공화국이다. 그래서 대한민국을 균형 분권 국가로 대전환시키는 분권화, 즉 탈중앙화가 절실하다. 제4차 산업혁명 시대에는 더 이상 중앙집중화된 삼각형 구조에서는 생산성 혁명, 창의성, 유연성 고도화를 기대할 수 없다. 그러므로 균형 분권 국가 건설처럼 산업정책도 분권화된 산업구조의 대전환이 요구되고 있다. 컴퓨터 시스템 관점에서 메인프레임 컴퓨터 시스템을 기반으로 만들어진 중앙 집중형 프로그레임으로는 경쟁 속도를 따라갈 수 없다. 따라서 데이터를 처리하는 방식도 CPU(중앙처리장치, Central Processing Unit)와 GPU(그래픽 처리장치, Graphic Processing Unit)를 병행하여 최적화를 추구하는 데이터 관리 방식이 대세다. 물론 GPU가 4차 산업혁명의 총아로 각광받은 것은 인공지능(AI) 연구에서 뛰어난 성능을 발휘한다는 점이 확인되면서부터다. 2014년 5월부터는 중국의 구글이라고 불리는 바이두에 합류해 1천300명의 인력을 이끌고 인공지능 분야 연구를 담당해왔고, 최근 바이두를 떠난다는 앤드루 응(Andrew NG, AI 분야 석학)이 2010년 스탠퍼드대 교수 시절에 연구한 내용은 12개의 GPU가 무려 2000개의 CPU에 맞먹는 딥 러닝 성능을 발휘한다는 사실을 발견했다. 이와 같이 탈중앙화는 엄청난 성과를 창출하는 패러다임 시프트(paradigm shift)다. 지능정보통신기술(IICT) 관점에서 GPU가 CPU에 비해 딥러닝(deep learning)에 강한 것은 연산 방식의 차이 때문이다. 인공지능(딥 러닝)을 구현하려면 방대한 양의 빅데이터 기반 정보를 한꺼번에 처리할 수 있어야 한다. CPU는 중앙 집중형 직렬 처리 방식(한 가지 작업을 마친 뒤 다음 작업을 처리하는 방식)에 최적화된 1~8개의 코어로 구성돼 있다. 명령어가 입력된 순서대로 순차적으로 데이터를 처리한다. 구조상 수많은 정보가 한꺼번에 들어오면 병목현상이 생겨 비효율적이다. 반면 GPU는 수백에서 수천 개의 코어가 들어가 있어 탈중앙화 병렬 처리 방식으로 대량의 빅데이터를 너끈히 처리할 수 있다. 예를 들어, 제조 현장에서 매출이나 원부재료 거래를 처리한다면, CPU는 중앙 처리를 위해 통합 프로세스로 구현되어 있기 때문에 속도는 빠르지만 한 번에 한 개의 거래만을 처리할 수 있다. 하지만 실시간 기반 다빈도 처리와 생산과 판매, 물류가 통합화되어 하나처럼 동기화 대응을 완성하려면 많은 시간이 걸린다. 반면 GPU를 병행하여 사용하면 구조적인 구성은 느리지만 한꺼번에 수천 개의 거래를 동시에 처리할 수 있다. 그러므로 제조업의 경쟁우위를 위해서 이커머스(e-commerce)와 스마트 팩토리의 궁극적인 목적인 시장 대응 역량이 높아질 것이다. 또한 GPU는 인공지능(AI)뿐만 아니라 동영상 변환 작업, 기후 변화 예측, 암호해독 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히 미래 핵심 산업인 자율주행차 시스템을 개발하는 데 GPU는 필수 요소로 꼽힌다. 자율주행 차량은 지속적으로 주변 상황에 관한 정보를 수집하고 많은 양의 데이터를 빠르게 분석해 판단을 내려야 하기 때문이다. 이와 같은 필수적인 기술의 핵심 중의 핵심이 시스템 반도체 기술이다. 그러므로 탈중앙화, 분권화, 지능화가 미래 산업 정책의 키워드다. 아래 그림은 산업혁명의 구조적인 대전환의 핵심은 기술적인 관점에서 탈중앙화를 보여주고 있다.
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- 작성일 2021-08-30
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- AI+X융합기술 전문가 초청 세미나 안내(스마트팩토리융합기술세미나(SFC5018))
- AI+X 융합기술 전문가 육성을 위하여 AI+X융합기술 전문가 초청 세미나(스마트팩토리융합기술세미나 교과목 연계)를 아래와 같이 운영하오니, 관심있는 재졸업생 및 기업의 많은 참여바랍니다. https://skku-ict.webex.com/meet/skkuprof01 미팅룸 번호 : 575-693-010 ※ 코로나19로 인하여 오프라인 교육에 제약이 있어 온라인 병행 운영 ※ 닉네임을 “소속(이름)”으로 반드시 변경(예, 삼성전자(홍길동)) ※ 온라인 접속 준수사항 : Video ON, Audio OFF
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- 작성일 2021-08-23
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[93]ESG와 스마트팩토리
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 기존의 3차례 산업혁명은 약 100년 주기로 생성되었지만 4차 산업혁명은 3차 산업혁명 후 불과 40년 만에 등장하였다. 따라서 우리는 얼마만큼 빨리 적응하여 “살아남을 것인가”가 관건이다. 즉 적응 속도에 승패가 좌우됨은 물론 향후 5차 산업혁명은 예상보다 훨씬 빨리 다가올 것이다. 과거 산업혁명 시기의 제조업은 기술이 중심이었다. 혁신적인 기술을 개발하여 그것을 근간으로 제품을 만들어내는 것이 일반적인 제품개발 패턴이었다. 따라서 과거 산업 혁명과 제4차 산업혁명 시대는 변화의 흐름과 패턴이 전혀 다르다. 제조업 자체 기술 역량 뿐만 아니라 전반적인 제조 산업 기술과 지능정보통신기술(IICT)을 접목하는 기술 융합 역량이 중요해지고 있다. 그래서 뉴노멀(new normal) 산업의 시대라고 한다. 그러나 이런 방식을 고집하면 4차 산업혁명 시대에는 경쟁력을 잃게 되어있다. 4차 산업혁명 시대, 제조 산업의 환경은 기술이 아니라 소비자나 사용자의 원츠(wants)와 니즈(needs)가 중심이 되고 있다. 그래서 소비자와 사용자에 대한 디자인(CX-Design, UX-Design)이 제조 현장과 동기화되어야 하고 최근에는 디지털 경험 디자인(DX-Design)까지 활용하는 고도화 추세에 있기 때문에 제조 산업의 미래 경영 전략을 펼치기 위해서는 민첩성과 유연성을 구현하는 스마트 팩토리가 필수적이다. 제조업의 경영 환경 관점에서 지구 온난화 현상을 뛰어넘는 지구 가열화, 기후변화와 환경오염, 팬데믹(전 세계적 대 유행병) 등의 글로벌 위협이 인류에게 대두되면서 ESG 경영이 제조 산업의 화두로 떠오르고 있다. 그러나 제조업의 ESG 경영이 보여주기 식으로 진행되어서는 안된다. 과거 기업들의 이미지 제고를 위한 CSR(Corporate Social Responsibility, 기업의 사회적 책임) 수준에 머물러서는 안될 것이다. ESG는 환경(Environment), 사회(Society), 경영(Governance)의 약자로 ESG 경영은 기업이 환경보호에 힘쓰며 사회적 약자보호 등의 사회 공헌 활동, 법과 윤리를 지키는 회사 경영 활동을 하는 것을 뜻한다. 유럽과 미국 등 선진국에서도 ESG 경영을 법제화하고 있다. 스마트 팩토리 기반의 제조 산업 시대에는 에너지원이 제조업의 마케팅 믹스 전략(marketing mix strategy)의 중요한 구성요소이다. RE100(Renewable Energy 100%)이란 100% 재생에너지 전력 사용을 약속한 영향력 있는 기업들이 한데 모여 기업의 재생에너지 수요와 공급을 크게 늘리기 위해 협력하는 글로벌 이니셔티브(global initiative)이다. 이제 글로벌 기업으로 도약하기 위해서는 재생에너지 전력으로 범세계적인 전환을 가속화하고 저탄소, 더 나아가 탄소 제로의 미래를 제공하는 데 선도적인 경영 리더십을 보여줘야 할 때이다. 참고로 RE100은 2014년에 국제 비영리 단체인 The Climate Group과 CDP(Carbon Disclosure Project)가 연합하여 개최한 2014년 뉴욕 기후 주간에서 처음 발족되었다. RE100을 달성하기 위해서는 크게 3가지 활동이 필요하다, 우선 기업이 미래 일정 시점에 자신의 전력 사용량의 100%를 재생에너지로 달성하겠다고 공표해야 한다. 다음으로 공표한 계획대로 재생에너지를 조달해야 할 단계다. 이때 조달 방법은 다양하며 기업의 상황에 맞게 방법을 달리할 수 있다. 마지막으로, 재생에너지를 조달한 전력량과 목표 대비 어느 정도인지를 RE100의 공동 주최사인 CDP에게 보고하여 인증을 받아야 한다. 따라서 기술 우선보다는 개인화 맞춤(bespoke)과 에너지 정책과 같은 다양한 시장의 요구를 반영한 제품 개발이 무엇보다 중요하다. 제조업의 고객과 시장 관점에서 사용성을 디자인(UX-Design)하여 사물 인터넷(IoT), 행동 인터넷(IoB), 더 나아가 메타버스(metaverse) 플랫폼에서 고객도 모르는 것을 더 빨리 고객의 니즈를 찾아주는 지능형 서비스를 제공하는 제조업이 되어야 한다. 그것이 지능형 스마트 팩토리이다. 4차 산업혁명 시대에 글로벌 시장에서 경영 성과를 내고 있는 제조업들은 기술보다는 소비자의 니즈를 축으로 지속적인 혁신을 기업문화로 정착시키고 있는 제조업들이다. 이런 제조업들은 고객의 라이프 스타일(Lifestyle), 생활습관과 문화, 새로운 세대, 즉 MZ세대의 문화까지 철저한 시장조사를 통해 각각의 관점별로 디자인하고 기획하여 실행하고 있다. 반면에 지나치게 시스템 도입에만 의존하는 것이 우리나라 제조업들의 약점이기는 하지만, 사물 인터넷(IoT)과 행동 인터넷(IoB)을 활용하여 스마트 팩토리를 구현하면 제조업의 비즈니스 상황을 변화시킬 수 있다. 사물인터넷은 기대한 만큼 무한한 가능성을 갖고 있기 때문이다. 변화 관리의 원칙은 디지털 기술 자체를 검토하는 것보다 오히려 디지털 기술이 가져올 그들의 경제적, 사회적 의미를 탐구하는 것이다. 디지털 시대는 저렴한 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 전송 리소스가 풍부해짐에 따라 촉진되는 클라우드 컴퓨팅에 달려 있다. 무어의 법칙과 2년마다 2배씩 증가시키는 기술력은 기하급수적으로 늘어나는 데이터양과 속도를 경주하듯이 정복해 가고 있는 컴퓨팅 능력으로 연계되어 구독 경제와 같은 비즈니스 게임을 변화시키고 있다. 역학은 변화의 속도를 주도한다. 각종 제약을 제거한 플랫폼, 빅 데이터, 알고리즘 능력, 지능형 도구로 특징지어지는 지능형 디지털 플랫폼 시대가 열리고 있다. 최근 컴퓨팅 네트워크 기술은 인터넷, 클라우드, 메타버스(metaverse)로 진화하고 있는 지능정보통신기술(IICT)을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 인공지능, 분석과 학습 등의 지능형 컴퓨팅 서비스를 제공하는 하고 있다. 특히 “클라우드”의 디지털 플랫폼은 우리가 “지능형 도구”라고 부르는 것과 얽힌 디지털 혁명의 기본 기능이다. 이전에는 상상할 수 없었던 규모의 데이터 생성 및 분석을 가능하게 하는 풍부한 컴퓨팅 성능은 서비스 및 제조의 재구성과 변환을 가능하게 하고 있다. 최근 플랫폼 경영이 가져온 디지털 플랫폼으로의 업무 이동 증가가 실질 소득과 증가하는 소득에 합당한 수준이 입증되고 있다. 그것은 디지털 시대의 생산성이 이제 막 가시화되고 있다는 증거다. 하지만 산업 정책과 기업 전략 관점에서 디자인을 다르게 해야 할 뉴노멀(new normal) 현상에 직면하고 있다. 빅 데이터 분석, 인공 지능, 로봇 및 센서를 포함한 지능형 도구가 거의 자율적으로 보이는 가시화 시스템(visualization system)으로 통합되는 방식에 따라 많은 것이 달라지고 있다. 기업은 단순히 업무를 대체한다고 생각할 수 있다. 하지만 지능형 도구가 현장 전문가의 능력을 대체하기보다는 지원하면서 제조 기능의 지능화를 강화하는 데 도움이 되고 있다. 그리고 디지털 기술은 ‘플랫폼 경제와 제조경영’이 가져올 산업의 종류를 선택할 수 있다는 전략적인 산업 정책 개념은 그 자체가 모순이다. 디지털 기술은 그 자체로 단일 답변을 제시하지 못한다. 그만큼 다양성이 풍부하다. 또한 지능형 도구가 확산되면서 플랫폼의 공공 거버넌스와 민간 거버넌스 간의 상호작용이 이미 노출되고 있다. 여기서 중요한 점은 플랫폼의 운영이 참가자 행동의 규칙과 매개변수를 설정한다는 것이다. 그러므로 디지털 플랫폼은 규제 구조이며, 정책 선택은 실제로 기술 궤적(軌跡) 자체의 일부일 뿐이기 때문에 플랫폼은 가시화 기반 거버넌스 시스템이다. 이미 시작된 인터넷의 진화, 메타버스(metaverse)와 스마트 팩토리는 이미 뉴노멀(new normal) 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 그러므로 스마트 팩토리로 구현되는 미래 제조 산업은 스마트 팩토리의 디지털 플랫폼이며, 그것은 외부 생산자와 소비자가 디지털 플랫폼 위에서 가치교환 활동이 지속적으로 이루어지는 새로운 생태적 제조 환경이다. 그러므로 외부 생산자. 소비자, 플랫폼, 가치교환 활동이 제조 산업의 디지털 비즈니스 플랫폼의 일반화된 구성요소이다. 특히 외부 생산자와 제조업의 관계는 제조업은 디지털 플랫폼을 제공하고 외부 생산자(OEM, ODM)는 플랫폼에서 소비자가 원하는 가치를 제공하게 된다. 그동안 전통적인 비즈니스 모델은 제조업이 막대한 고정비를 투입하여 제품을 생산해 왔다. 하지만 스마트 팩토리의 디지털 플랫폼 기반 비즈니스 모델에서는 제조업이 기존의 생산품까지도 포함하여 원가 분석을 통해 의사결정을 하고 제조 확장 전략을 구사할 때는 더 이상 제조업 스스로가 직접 가치를 생산하지 않고 외부 생산자들을 플랫폼으로 끌어들여 상품과 서비스의 창출하도록 유도해야 한다. 즉 파트너십 또는 커뮤니티를 지속적으로 형성시켜나가는 네트워크 파워가 중요해지고 있다. 비즈니스 확장성 확보 관점에서 생산의 주체가 외부에 있으므로 디지털 플랫폼 기반 제조업의 한계비용, 즉 생산을 한 단위 추가로 생산할 때 필요한 총비용의 증가분이 거의 “0”에 가깝다. 더 나아가 동일한 플랫폼 이용자가 상황에 따라서 생산자이면서 동시에 소비자가 될 수도 있다. 아래 그림은 스마트 팩토리 구축의 목적과 전략적인 측면에서 제조 산업의 확장성 확보를 위한 플랫폼 경영 실현이며, 그 핵심에 제조의 확장성과 새로운 수익원 확보를 위한 혁신의 가늠자는 “한계비용(限界費用, marginal cost)”을 제거하는 데 있다. 그것이 스마트 팩토리의 기본적인 제조 전략이기 때문이다.
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- 작성일 2021-08-23
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[92]게임체인저로서의 '구독경제'의 미래
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 현대 사회 전반에 다원성(多元性)을 요구하고 있는 4차 산업혁명은 중앙 집중적인 틀에서 벗어나 분산형 병렬식, 즉 수직에서 수평, 즉 탈중앙화(decentralization)을 강요하고 있다. 그동안 학습되어 습관화된 사고의 틀에서 벗어나야 한다. 제 4 차 산업 혁명이 몰고 온 제조 산업의 지능형 플랫폼 경영은 메타버스(metaverse), 스마트 팩토리의 사람 사이버 피지컬 시스템(h-CPS) 등 고객과 시장의 다원화 관점에 따라 다양한 형태로 포착되고 있다. 그것은 과거 컴퓨터의 중앙처리장치(CPU)는 글로벌 선진 정보통신 기업들이 미리 설계 제작해 설치한 프로그램과 프로세스에 의해 작동할 뿐이지만 4차 산업혁명 시대의 빅데이터 관리 기술, 인공지능 등 지능정보통신기술(IICT, Intelligence Information Communication Technonology)은 분석의 고도화 및 자가 학습을 통해 스스로 데이터를 만들어내고 경험적인 지식 영역까지도 인간의 능력을 초월하고 있다. 그런데 아직도 수학, 공학, 소프트웨어 등 공학적인 지식을 가지고 있어야 인공지능(AI)을 비즈니스에 접목하여 활용할 수 있을 것이라고 생각하는 사람들이 많은 것 같다. 교육은 융합적인 사고력이 요구되지만 모든 개념은 단순화가 필요하다. 쉬운 예로 지역 골목 상권의 문방구, 음식점, 치킨 집, 옷 가게, 대기업의 각종 브랜드 샵, 약국, 화장품 가게 심지어 대형마트 그리고 온라인 쇼핑몰까지 거의 동일한 사업모델로 경쟁을 하고 있다. 다시 말해 상품 재고를 쌓아놓고 영업을 하는 푸시 방식(push strategy)의 비즈니스 모델들이다. 그러니 장사가 안되면 재고 금액과 임대료에 힘들어 멈추지 않는 악순환 고리에 빠져들게 되어 있다. 그럼에도 불구하고 많은 이들이 창업을 하면 일반적인 가게나 인터넷 쇼핑몰을 차려놓고 누군가 방문하여 물건을 구매함으로써, 내 재고를 소진하여 매출을 일으키는 사업방식을 고수할 수밖에 없다. 왜냐하면 시작부터 그런 방식을 기획했기 때문이다. 4차 산업 혁명은 과거와 다른 뉴노멀(new normal) 기획력에 의한 비즈니스 모델의 혁신을 요구하고 있다. 이와 같은 요구에 근거한 4차 산업혁명의 비즈니스 모델 중 하나가 바로 “구독 경제”다. 2008년 하버드 법대 로렌스 레식(Lawrence Lessig) 교수가 그의 저서 “리믹스(remix)”에서 처음 사용한 개념인 공유 경제는 개인이 소유하고 있지만 활용하지 않는 재화나 지식·경험·시간 등의 유·무형 자원을 서로 대여 및 교환함으로써 거래 참여자가 적정 이윤과 편리함을 얻는 경제활동 방식을 말한다. 즉 제품이나 공간을 여럿이 공유해서 쓰는 공유 경제(sharing economy)가 미래경제 모델이 될 것이라고 예견하였고, 그 후 공유경제는 집, 자동차, 사무실, 자전거 등 각종 제품들과 공간을 공유하는 비즈니스 모델로 성장해가며 우버, 에어비앤비, 위워크 등의 새로운 글로벌 기업들을 탄생시켰다. 그러나 최근에는 4차 산업 혁명이 활발하게 전개됨에 따라서 공유경제를 뛰어넘는 새로운 개념의 “구독 경제(subscription economy)”가 급부상하고 있다. 물론 공유경제와 구독 경제를 논하려면 먼저 플랫폼 경제와 공유 경제, 구독 경제, 심지어 오래전에 형성된 렌털과 임대 서비스도 끌어와 개념 정리와 함께 거래 과정에서의 수단들을 다각도로 정리해봐야 한다. 왜냐하면 거래 과정(process)에서 나타나는 수단과 데이터들은 제조 산업을 운용(運用) 하는 스마트 팩토리의 핵심적인 “관리 process”이기 때문이다. 최근 몇 년간 공유 경제가 세상을 바꿀 것 같은 엄청난 파워를 발휘했지만 코로나19 사태가 2년째 지속되면서 델타 변이 감염 우려로 비대면 상거래가 많아지면서 “구독 경제”가 그 자리를 꿰차는 상황이다. 구독 경제(Subscription Economy)는 일정액을 내면 사용자가 원하는 상품이나 서비스를 공급자가 고객이 원하는 것을, 원하는 곳에, 원하는 양만큼(on-demand economy) 주기적으로 제공하는 새로운(new normal) 마케팅 관점의 신개념 유통 서비스(channel service) 전략을 일컫는다. 따라서 구독 경제(Subscription Economy)는 제품이나 서비스를 구독해서 사용하는 새로운 경제 모델이며 제조업 경영의 본질을 되새기게 하는 행동 경제학 관점의 뉴노멀(new normal)이다. 우리가 이미 경험해 온 신문 구독, 잡지 구독, 우유 구독 등 다 경험하고 있는 내용이다 할 수 있다. 그러나 구독 경제 모델은 고객이 원하는 시간에 원하는 것을 배송해 주는 정기배송형, 더 나아가 메타버스(metaverse) 세계에서 아바타를 활용하여 이력 추적이 가능한 실감 체험형 배송 서비스도 구현되고 있는 추세이다. 또한 음식을 포함한 신선도를 관리해 주는 배송 서비스도 실현 가능해지고 있다. 구매하지 않고 사용한 만큼 대금을 지불하는 렌탈형은 구매하기에 부담이 되는 고가의 물품을 매월 렌털 비용을 내고 빌려 쓰는 개념이다. 이용자에게 소유권은 없지만 렌털 기간 종료 후 원한다면 소유할 수도 있다. 사후 관리가 필요한 정수기와 안마 의자 등이 대표적이다. 또한 일정 금액을 내고 마음껏 영화를 보는 넷 플렉스, 음악을 맘껏 듣는 음원사이트가 대표적인 무제한 이용형 구독 경제 모델 등이 있다. 아래 그림은 고객과 시장의 뉴노멀(new normal) 제조환경에서 스마트 팩토리의 유연성에 대한 그림이다. 여기서 유연성은 부족한 것을 메꿔주는 마이너스 활동이 아니라 고객이 원하는 것을 원하는 곳에 적기 맞춤(Fit In Time)으로 대응하는 역량을 말한다. 그래야 구독 경제 시대에 요구되는 제조업의 스마트 팩토리를 구현할 수 있을 것이다.
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- 작성일 2021-08-17
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[91] 구동경제와 스마트팩토리
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 인터넷, 사이버와 물리적 공간의 초연결 사회, 그리고 메타버스(metaverse)까지 지구촌 네트워크 사회와 새로운 산업의 출현이 몰고 온 4차 산업혁명은 과거의 산업 사회 변화와 전혀 다른 뉴노멀(new normal) 시대가 이미 도래하고 있다. 네트워크 사회‘(Network Society)에 대한 의미를 분석하여 사회 전반에 많은 영향을 미친 카스텔(Castells)은 그동안 수직적 사회 구조 하에서는 엘리트주의가 사회의 제반 분야에 영향을 미쳐왔으나, 오늘날 지능정보통신기술(IICT) 발달로 거대한 수평적 상호작용(interaction) 커뮤니케이션 체제가 확산되면서 새로운 변화가 진행될 것으로 예상했다. 특히, 카스텔(Castells)은 정보화 주의, 정체성 혁명, 커뮤니케이션 연결망(networking) 등의 변인(變因, variable)으로 말미암아 지구촌 네트워크 사회(network society)의 출현이 시작되었다고 주장하고 있다. 국가주의의 쇠퇴와 다원적 가치관의 확산, 연결된 개인의 권력화, 메타버스(metaverse)와 같은 사이버 공간의 현실화 등은 새로운 뉴노멀(new normal) 사회 변화의 토대가 되고 있다. 또한 카스텔(Castells)은 모든 ’가치‘와 ’권력‘은 창의적 수용자들의 상호작용(interaction) 커뮤니케이션 과정(process)에서 창출되며, 다른 사람(others)에 대한 두려움보다는 서로의 생각을 공유하는 다원주의 문화가 시작되고 있다고 주장하고 있다. 인간(人間)이라는 한자어 자체가 사람과 사람 사이라는 뜻을 가지고 있는 것만 보아도 알 수 있듯이 제조 산업의 변인(variable)도 네트워크 통신(5G)과 클라우드 컴퓨팅을 활용한 실시간 네트워크 기반(real-time network based) 사람중심 사이버 물리시스템(h-CPS, Human Cyber Physical System)의 스마트 팩토리가 출현하고 있다. 그리고 3차원 가상 세계, 메타버스(metaverse) 시대는 손끝으로 모든 정보를 얻고, 그 정보가 제조업을 움직일 수 있는 시대다. 그동안 대부분의 제조 산업에서는 그렇게 하고 싶어도 통신이나 데이터 처리 속도가 이를 받쳐주지 못했다. 또한 실시간으로 구현되어야 할 “관리 프로세스”에서 병목현상이 발생하면 실시간(real time)이 이뤄질 수 없다. 그러나 제대로 된 시스템(ERP, BI, CRM, SCM)을 20여 년 전부터 선도적으로 구축하여 매년 고도화를 진행해 온 글로벌 선진 기업(삼성전자, 나이키, 애플 등)은 마치 구글에서 내가 찾고 싶은 정보를 입력해서 바로 찾아낼 수 있듯이 기업 내에서 필요한 정보를 즉시 찾을 수 있는 리얼타임 경영(real-time management)이 실현되고 있는 기업들이다. 즉 리얼타임(real time)이라는 게 말은 쉽지만 현실적으로 어려운 이유가 엄청난 시간과 탁월한 기획력이 뒷밭침되어야 실현 가능한 일이다. 대기업만 할 수 있는 것이 아니라 중소 중견 기업도 얼마든지 위에서 언급한 “관리 프로세스”만 갖춘다면 가능하다. 즉 다양한 지능정보통신기술(IICT)을 접목해야 하기 때문에 관리 프로세스가 중요하다. 제조 산업 전반에 걸쳐 경영 환경의 불확실성과 불연속성이 증대될수록 제조 기업의 신속하고 정확한 대응 능력이 요구되기 때문에 스마트 팩토리를 구현하는 것이며, 더 나아가 지능정보통신기술(IICT) 기술의 발전과 함께 중요성이 부각되고 있는 것이 리얼타임 제조 경영이다. 고객과 시장의 개인화 맞춤(bespoke) 요구에 대응하기 위한 제조업의 뉴노멀(new normal) 적기 맞춤(FIT, Fit in Time) 생산 방식과 서비스업에서 무제한 스트리밍 영상을 제공하는 넷플릭스의 성공 이후 다른 분야로 확산되고 있는 구독 경제(subscription economy)도 제조 산업에서 전략적으로 활용해야 할 스마트 팩토리 플랫폼의 범위(範圍)이다. 시장 변화에 유연하게 대응하는 민첩한 조직(Agile Organization)과 고객 요구 사항에 신속하게 대응하는 감지 반응 기업(Adaptive Enterprise)에 대한 논의는 이전부터 제기되어 왔으며 최근에는 리얼타임 경영(Real-Time Management)을 실현시키고 있는 실시간 기업(Real-Time Enterprise)이라는 개념이 스마트 팩토리와 동기화되어 확산되고 있다. 리얼타임 경영은 기업의 주요 업무 프로세스에서 발생하는 최신의 정보를 필요한 사람에게 실시간으로 전달하여 즉각적인 모니터링과 신속한 대응을 지속 가능하게 만들어가는 것이다. 또한 리얼타임 경영의 주요 목표는 스마트 팩토리와 마찬가지로 가시성(Visibility)과 대응성(Responsiveness) 강화이다. 경영에 필요한 재무적 정보와 프로세스 데이터들이 실시간으로 공유되며 이를 분석하고 업무에 반영하는 활동도 기민하게 이루어진다. 또한, 고객과 내부 직원, 공급자 등 전략적 파트너와의 데이터 공유 및 업무 수행을 지원함으로써 연계성(Connectivity)을 강화하게 된다. 요컨대, 리얼타임 경영은 업무 프로세스 정보의 빠른 탐지와 모니터링, 실시간 분석, 그리고 조직 간 협업과 신속한 대응을 추구하게 된다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 민첩성(agility)에 대한 PoC(개념 증명)이다. 글로벌 선진 기업들은 모니터링 시스템을 구축하여 전 세계 주요 비즈니스 활동을 실시간으로 모니터링되는 민첩성으로 업무를 최적화하고 있다. 실시간으로 진척 상황을 검토하여 위험 상황이 예견되면 각 사업 책임자 및 실무 담당자에게 e-Mail, 스마트폰 등으로 자동 통보를 하고 있다. 이를 통해 시장 변화에 대응하는 주기를 단축시키고 위험관리 기능을 향상시키고 있다. 월마트는 효율적으로 소비자에 대응하는ECR(Efficient Consumer Response) 차원의 QR(Quick Response) 시스템 구축을 통해 제품의 판매 현황을 거의 실시간 수집하여 고객이 원하는 제품을 원하는 시점에 구입할 수 있도록 하고 있다. 또한 전용 위성을 통해 본사와 유통센터, 그리고 점포 간의 정보 교류를 원활하게 하여 주문이 들어오고 운송되고 판매되는 전 과정을 모니터링하고 있다. 다시 말해, 실시간 기반의 스마트 팩토리와 제조 경영을 구현하기 위해서는 다양한 지능정보통신기술(IICT)을 접목해야 한다. 포괄적인 의미에서는 6시그마, 적기맞춤 생산방식(FIT), 적기 생산방식(JIT), 전사적 자원관리(ERP), 공급망 관리(SCM), 비즈니스프로세스관리(BPM) 방법론 등을 결합해 나가는 것도 실시간 제조 경영 활동의 기본은 “관리 프로세스”가 시작이다. 예를 들어 전사적 자원관리(ERP)의 주목적은 조직의 모든 기능 영역들 사이에 정보가 끊김 없이 흐르도록 하는 것이다. 따라서 ERP를 도입한다고 하는 것은 예전처럼 전산화한 시스템을 구축하는 것이 아니다. 오히려 새로운 공장을 짓고 새로운 회사를 설립하는 것과 같이 기존의 시스템과는 전혀 다른 혁신적인 개념의 시스템 통합(SI)를 구축하는 것이다. 즉, 제조업이 ERP를 도입하고 활용함으로써 업무의 처리 방법이나 제조업의 구조를 본질적으로 혁신해 생산성을 극대화하는 정보전략계획(ISP) 속에는 실시간 경영이 내포되었듯이, 스마트 팩토리와 실시간 경영은 단순히 특정 IT 시스템을 구축하는 데 그치지 않고 기업 경영 전반에 걸친 프로세스 혁신과 통합이 병행되어야 한다. 이를 위해 해당 산업과 기업에 대한 이해와 업무 조율 능력을 갖춘 전문가의 도움이 필요하며 해당 프로세스 책임자의 참여와 지원이 요구된다. 제조업의 스마트 팩토리는 시장의 변화에 따라 유연성과 민첩성이 요구되는 경영 기법이다. 그러므로 글로벌 시장의 변화에 대해서 민감해야 한다. 최근 글로벌 시장에서는 이커머스(e-commerse)의 비즈니스 모델로 중국 기업 “쉬인(Shein)”이 주목받고 있다. 쉬인은 중국에서 제품을 판매하지 않는 독특한 패션 기업이다. “쉬인(Shein)은 데이터 기반 실시간(real-time) 커머스이며 뉴 노멀(new normal), 새로운 세대의 이커머스(e-commerse) 기업이 탄생했다는 평가다. 이 기업은 애플과 아마존을 결합한 기업이라고 강조할 수 있다. 사용자(user)가 타사 웹사이트와 앱에서 어떤 색상, 어떤 스타일을 선호하는지 인공지능을 활용하여 분석되고 이를 공략하는 제품이 일주일 만에 디자인 및 생산되어 판매된다. 쉬인의 협력업체와 납품업체가 지능형 스마트 팩토리 플랫폼에서 실시간 경영이 실현되기 때문에 가능한 일이다. 예를 들어, 쉬인(Shein) 이용자 중 다수가 특정 색상 계통의 옷을 선택하거나 장바구니에 담으면 관련 염료 등 원부재료가 자동으로 주문되어 공급되는 스마트 팩토리의 적기 맞춤(FiT, Fit in Time) 생산이 구현되고 있다. 이를 위한 데이터 분석과 인공지능 기술 그리고 소프트웨어로 접목하여 기존의 공급망(supply chain)을 넘어 실시간 경영을 가능케하고 있으며, 데이터 분석과 인공지능을 활용하여 북미, 유럽, 그리고 중동지역에서 2021년 1분기 다운로드 수치는 아마존과 위시(Wish)를 제치고 1위는 쉬인(Shein)이다. Airnow Data의 발표에 의하면 2021년 1분기 쉬인 앱 다운로드 수는 앱스토어와 구글 플레이 합산 약 3,600만에 달한다. 더 나아가 아마존은 이른바 모든 것을 판매하고 있지만 쉬인은 패션 제품만 판매하고 있어 쉬인의 성장은 더욱 놀랍다. 그리고 쉬인은 타사 브랜드를 판매하지 않으며 오직 쉬인 브랜드 제품만 판매한다. 가격도 파격적으로 매우 저렴하다. 쉬인(SheIn)에는 쉬인만의 스타일이 없다. 미국 투자자 맥코믹(Packy McCormick)은 ”쉬인은 하나의 거울을 제공한다. 이 거울은 데이터에만 기초해서 실시간으로 각 나라의 고객들이 찾고 있는 최신 스타일을 보여준다“라고 평가한다. 궁극적으로 쉬인은 초 스피드 경영을 실현하고 있다. 그러므로 기업은 발 빠르게 판단을 하지 않으면, 살아남기 힘든 세상이 되었다. 인터넷으로 어디든지 연결이 되어 있으며, 제품 수명이 짧아지고, 글로벌 경쟁력을 지속 가능하게 유지하기 위해 제조업은 보다 빠른 의사결정이 필요하다. 이러한 요구를 충족시키기 위한 시스템 및 제조 환경이 바로 실시간 경영 기반 스마트 팩토리이다.
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- 작성일 2021-08-09
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