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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[52] 경험을 사고 파는 시대로서의 4차산업혁명
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 소비자가 단순히 제품이나 서비스를 제공받는 것이 아닌 제품의 고유한 특성에서 가치를 얻게 되는 ‘체험(體驗)’은 제조업 판매실적에 영향을 미치는 핵심적인 요소가 되고 있다. 그러나 ‘체험(體驗)’은 그 동안 우리 주변 일상 생활에서 존재하고 있으면서도 거의 인정받지 못해 통신서비스와 같이 평범한 활동으로 이어지는 서비스 영역과 한 묶음으로 취급해왔다. 하지만 서비스와 ‘체험(體驗)’은 명백히 다르다. 다시 말해 그 동안 보이지 않고(Invisible) 인식하지 못한 영역에서도 제조 경영에 활용하기 위해서는 스마트팩토리를 구현하여 전사적 제조 지능화(EMI)를 실현시켜야 한다. 왜냐하면 데이터가 소비자 구매행동을 변화시키기 때문이다. 만약 어떤 고객이 서비스를 구매했다면, 그는 자신을 위해 실행되는 일련의 무형적인 활동(Intangible Activities)을 구매한 셈이다. 반면에 그 고객이 ‘체험(體驗)’을 구매했다면, 그는 자신이 참여가 가능한 실제 또는 가상의 공간에서, 자신이 기대하고 원했던 인상적인 이벤트 시간에 돈을 지불한 셈이 된다. 과거에는 체험 공간이 테마파크 형태와 같은 직접 체험 방식이 주를 이루었지만 요즘은 여러 비즈니스 분야에서 새로운 경쟁자들이 두각을 나타내고 있다. 특히 소비자들이 몰입 체험까지 가능할 정도로 XR(AR, VR, MR)기술을 탑재한 막강한 시스템을 요구하게 되면서 정보통신기술 산업의 제품과 서비스가 나날이 증가하고 있다. 넷플릭스, 디즈니플러스, 애플TV플러스 등 온라인 스트리밍 서비스(OTT; Over The Top) 분야의 핵심은 단순 통신 서비스가 아니라 체험 서비스(CX, UX-Design)이다. 사용자 경험 디자인(User Experience Design, UX design)은 사용자가 제품, 서비스 혹은 시스템을 사용하거나 체험하는 데 있어 지각하는 것이 가능한 조직적 상호교감적인 모델을 창조하고 개발하는 디자인의 한 분야이다. 사용자 중심 디자인 원리에 기반하고 있어 인간공학, 인간과 컴퓨터 상호 작용, 정보 아키텍처, 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 사용성 공학(Usability Engineering) 분야와 공통된 요소를 가지고 있다. UX디자인은 제품 디자인이나 패션 디자인 같이 매체에 국한하지 않은 매체 독립적이며 또한 여러 매체를 아우르는 경험을 만들어 낸다. 그래서 UX디자인의 대상은 어느 한 상품, 서비스에 초점을 맞추기 보다는 전체적이며 다각적인 지각, 감각, 인지와 행동을 통해 분명한 경험들을 생성한다. 좁게는 어떤 제품이나 서비스를 사용할 때 일어나는 경험의 효율성과 디자인의 합목적성을 이루기 위한 디자인을 의미한다. 그 예로 스마트팩토리를 구현하여 맞춤형 제품과 서비스를 제조하고 체험 마케팅을 전개하는 일이다. 보다 넓게는 어떤 제품이나 서비스의 소비 과정에서 긍정적 경험을 만들어내 사용자를 만족시키고 브랜드 경험을 만들어내 사람들에게 그 브랜드에 대한 긍정적 이미지를 형성하도록 한다. 이와 같이 사용자 경험을 디자인하여 고객 맞춤 제품과 서비스를 “가치제공”의 틀 속에서 “생산 대응”하기 위해서 스마트팩토리의 구축은 새로운 제조 경영전략이자 패러다임(Paradigm)이다. 아래 그림은 사용자 경험에 대한 개념도이다. (출처: http://www.Stateofdgital.com) 출처: 도널드 노먼의 7단계 행동 모델(Donald Norman‘s 7 Stage of Action model) 그러므로 사용자 경험은 사용자가 어떤 시스템, 제품, 서비스를 직·간접적으로 이용하면서 느끼고 생각하게 되는 총체적 경험을 말한다. 단순히 기능이나 절차상의 만족뿐만 아니라 전반적으로 지각 가능한 모든 면에서 사용자가 참여, 사용, 관찰하게 된다. 또한, 상호 교감을 통해서 알게 되는 것들이 데이터 관리를 통해서 새로운 가치로 나타나고 있다. “경험을 사고 경험을 파는 시대”, 그것이 4차 산업혁명이다. 최근 발표한 ’가트너(Gartner)의 9가지 전략기술‘에서도 2021년은 다중경험(Multi-Experience) 시대에서 전체 경험(Total-Experience) 시대를 예고하고 있다. 전체 경험(Total-Experience)은 다중 경험, 고객 경험, 내부고객 경험 및 사용자 경험을 결합하여 새로운 비즈니스 결과를 혁신할 것으로 기대된다. 인구학적인 관점과 사회 변동 연구에서 과거부터 누적된 생애 경험의 코호트(Cohort)를 보는 것이 중요하다. 코호트는 새로운 사회적 경험을 각기 방식으로 서로 다른 역사적 상황, 문화적 가치나 신념태도를 재해석하여 구조적 긴장에 대처함으로써 변동에 기여한다. 물론 그들 간에는 견해차와 가치관의 차이가 있다. 이러한 코호트의 차이를 “코호트 효과”라고 한다. 그러므로 전체 경험은 고객 경험, 사용자 경험, 고객 경험의 누적효과를 활용하여 궁극적으로 다중 경험을 결합시켜야 한다. 그것이 통합적인 실감 체험이며 스마트팩토리가 추구하는 목적이다. 왜냐하면 그것들은 빅데이터 관리기술과 인공지능을 통해 비즈니스 결과에 영향을 미치고 있기 때문이다. 사물 인터넷(Internet of Things), 지능형 사물 인터넷(Intelligence Internet of Things), 그리고 행동 인터넷 (Internet of Behavior)은 데이터를 활용하여 행동을 바꾸는 경험을 제공한다. 이것은 피드백 루프를 통해 활동(activity: 의사소통 행위처럼 의도나 의미 등과 관련된 목적지향 활동)과 행동(behavior, 사고를 전혀 또는 거의 필요로 하지 않는 습관적인 행동)에 영향을 미치기 위해 디지털 및 물리적 세계의 데이터를 결합하여 사용한다. 텔레매틱스(차량통신 기술 정보 서비스)가 상용차 운전자의 행동을 모니터링 할 수 있는 방법과 이 데이터를 사용하여 더 나은 안전, 운전자 성능 및 경로를 유도하는 방법을 제공하듯이 빅데이터 관리기술은 “상업적 고객 데이터, 공공 부문 및 정부 기관에서 처리하는 시민 데이터, 소셜 미디어, 영상 이미지, 도메인 배포 및 위치 추적”을 포함한 다양한 데이터 기반 체험을 실감시키고 있다. 그러므로 사물 인터넷에서 행동 인터넷까지 전 영역에 걸쳐 빅데이터 관리 역량이 제조 경영의 새로운 경영관리 요소로 떠오르고 있으며 그러한 데이터를 활용하여 경영 활동을 변화시키는 것이 스마트팩토리이다. 새롭고 낯선 것이 창조이듯이 창조가 행동으로 이어질 때 우리는 그것을 “혁신”이라고 한다. 반면에 새로운 체험과 창조를 경영활동으로 이어내지 못하고, 성공한 과거와 시스템에 집착하게 된다면 가트너(Gartner)가 제시한 2021년 주요 전략 기술 트렌드 중 하나인 행동 인터넷(Internet of Behavior) 역시 “낯섦”으로 인식될 것이다. 기사전문 URL : https://m.edaily.co.kr/news/read?newsId=01177526625963424&mediaCodeNo=257
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- 작성일 2020-11-09
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[51]스마트팩토리가 가져올 '파괴적 혁신'
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트팩토리가 인공지능(AI) 기술을 활용함에 따라 새로운 국면을 맞이하고 있다. 인공지능(AI)이 스마트팩토리의 다양한 분야에서 돌파구(Breakthrough)를 제공하게 되면서 스마트팩토리의 파괴적 혁신을 견인할 것으로 기대된다. 그 이유로 인공지능 분석 방법론이 RPA(RoboticProcessAutomation)를 활용해 빅데이터 관리기술의 전처리와 후처리를 용이하게 함으로써 통계적 분석 방법론의 한계를 극복시키고 있다는 점이다. 그 결과 안정적 설비 운영 및 품질관리 영역, 학습역량, 그리고 학습과 분석역량을 갖춘 인공지능이 전문 엔지니어를 능가하는 공정제어로 과거와 다른 차원의 공정 생산성 향상을 구현시키고 있다. 특히 CPS(CyberPhysicalSystem)를 활용한 신제품 개발, 레이아웃 설계, 더 나아가 인공지능과 로봇의 융합을 통해 인간의 대체 가능한 작업 영역을 증가시킴으로써 경쟁력 있는 자동화와 자율화 제조공장 운영이 가능해졌다. 아래 그림은 인공지능을 활용한 스마트팩토리 개념도와 시스템 아키텍쳐(Architecture)이다. 출처: 텔스타홈멜㈜, 인공지능 기반 스마트팩토리 플랫폼(Link5 MOS), 임동균 파트너 제공 산업용AI 기반의 스마트팩토리 서비스는 제조업을 비롯한 산업 현장에서 산업용 AI로 차별화된 분석기법을 통해 기기의 예지 보전, 품질 관리, 상황 판단 서비스를 SaaS(Softwareas a Service; 서비스형 소프트웨어) 형태로 제공하는 것을 의미한다. 제조업은 늘 변화의 중심에 있는 산업이다. 그 이유는 고정자산이 다른 산업에 비해서 많기 때문이다. 그래서 변화가 어렵다. 4차 산업혁명을 맞이해 제조업의 경쟁우위를 실현하기 위해서는 단순히 제품이나 서비스 차원의 경쟁력만으로는 부족하다. 제품이나 서비스의 배후에 있는 조직 구성원의 지식, 기술 개발력, 지적 경영자원 등을 체계적으로 전개할 수 있는 조직적 지식과 능력이 요구되고 있다. 기존 효율 우위 사고의 틀에서 탈피해 조직능력을 토대로 한 근본적인 혁신이 있어야 한다. 또한, 창조우위확립을 위해서는 조직적인 지식의 관점에서 경영과 조직을 파악하는 새로운 사고의 틀(Frame-work)이 필요하다. 이러한 모든 방법은 경쟁자보다 조금 더 잘하는데 유용하지, 전략적 우위를 확보하는 데는 부족할 것이다. 이러한 마이클 포터의 ‘경쟁 우위(CompetitiveAdvantage)’의 적용이 성공을 보장할 만큼 우리 주위의 환경은 안정적이거나 장기적 예측이 가능하지 않다. 왜냐하면, 변화의 속성과 본질은 과거와 현재에 당장 감지할 수 있는 것이 아니고 미래의 현상을 뜻하기 때문이다. 4차 산업혁명 시대에는 변화와 혁신이 요구되는 현실에 잘 적응하는 조직이 경쟁우위를 확보하게 될 것이다. 훌륭한 리더십은 무질서와 머뭇거림, 정체성의 혼동에서 야기되는 애매모호성을 능숙하게 다루는 데에서 나타나기 때문이다. 이제는 제조업 경영의 전략적 환경을 미리 예측하거나 체계적으로 접근할 수 없다는 사실을 인정해야 한다. 성공을 위해서는 남과는 다른 길을 걸어야 하며 우리가 고객에게 무엇을, 어떻게 제공하고 있는지, 어떠한 결과가 나오고 있는지 알아야 된다. 통상화되어 있는 생산기술이나 서비스만으로는 전략적인 면에서 능력을 발휘할 수 없다. 동일한 방법이나 기술들을 좀더 빠르게 진행시키고 적용시켰을 때 우위를 점유할 수 있다. 마이클 포터는 이를 ‘효율적 우위(OperationalExcellence)’라고 설명하고 있다. 같은 일을 조금 더 빠른 속도로 할 수 있는 능력을 말하는 것이다. 결국 신속한 의사결정과 추진력은 결국 사람이라는 요소가 중요하다. 그런 점에서 4차 산업혁명 하에서는 인간 능력을 스피드 있게 활용한다는 것으로 해석해 볼 수 있다. 능력을 최대한 발휘할 수 있는 무대 장치 마련도 중요하고, 결과가 나올 때까지 참고 기다려 주는 리더의 인내도 필요하다. 그 무대 장치가 스마트팩토리이다. 인공지능 기반 스마트팩토리에 꼭 맞는 인재는 애당초부터 없다. 독특하고 개성있는 능력을 생산현장에 신속하게 적용시키면서, 각 개인의 필요한 역할을 빅데이터 관리기술을 통해서 발견하게 될 것이다. 다시 말해 조직의 잠재역량을 파악하여 경쟁우위와 관계, 즉 상호작용과 인과관계를 명확히 해야 한다. 그러한 잠재능력을 만들어낼 수 있는 조직을 설계하여 지식 역량을 지원하고 강화할 정보와 지식 환경을 형성해야 한다. 그리고 이제는 여기서 한발 더 나아가 창조적인 조직의 과학화 혹은 조직지식공학(OrganizationalKnowledgeEngineering)의 관점을 가져야 할 때다. 이를 ‘과정-절차-활동(Process-Procedure-Activity)’관점에서 바라보자. 과정(Process)은 업의 큰 그림과 전반적인 작업 흐름을 제공한다. 조직 구성원들에게 이러한 관점을 제공함으로써 모든 구성원이 함께 일하고 그들의 역할이 어떠한 활동(Activity)으로 연결해야만 하는지의 인과관계를 제시해줄 것이다. 하지만 위에서 언급하고 있는 관점은 4차 산업혁명 시대 이전에 대한 이야기이다. 애매모호성이 증대된 변화의 시대에서는 ‘과정-절차-동작(Process-Procedure-Motion)’관점에서 바라보아야 경영의 중요 목적인 조직 구성원을 최대한으로 활용할 수 있다. 테일러의 과학적 관리 기법을 인용하자면 ‘시간-동작 연구(Time-MotionStudy)’ 관점에서 과학적으로 얻어진 자료에 따라 업을 계획해야 한다는 것이다. 과거 99%에 해당되는 정형 데이터만을 분석하는 전략적 환경을 탈피해야 한다. 1%의 비정형 데이터를 빅데이터 관리기술로 발견하게 된다면 효율적 우위를 점할 수 있을 것이다. 따라서 경쟁력의 터전인 조직 내부에서 가치나 지식의 창조가 일어나기 위해서는, 혹은 일으키기 위해서는 어떤 조건이 필요한가를 탐구해 나가자는 것이다. 그것은 단순히 방법론적인 차원이 아니다. 이런 지식 역량에 기인한 혁신이 차세대 제조경영이나 경쟁을 가름할 수 있을 것이다. 대부분 제조업들이 “소비자 제일주의” 경영이념에 입각하여 비용 절감 및 낭비 제거 운동을 전개해 왔다. 종합적인 원가 절감을 뜻하는 ‘TCR’은 처음에는 “TotalCostReduction”으로 불렸지만 나중에는 “TotalCreativeReduction”으로 변화되었다. 비용절감에서 가치창조로 방향을 전환한 것이다. 그 배경에는 종업원의 자율성을 높이는 방향으로 근무방식 모델을 새롭게 바꾸겠다는 의지가 있었다. 거기에 의식개혁과 업무혁신, 정확한 정보의 실시간 입수, 정보 공유, 철저한 현장 중심의 사고를 기초로 정보통신기술(ICT)을 도입해 활용하여야 한다. 그러한 전략이 실행되기 위해서는 정보통신기술(ICT)과 연결하여 제품과 제공할 가치(서비스)를 기획하고 개념을 디자인하여 생산, 판매, 물류(공급망)를 통합적으로 동기화시킴으로써 전 과정이 일체화되어야 한다. 스마트팩토리에 구현되는 기술, 즉 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터 관리기술들이 융합되어 운용(運用)을 통해 전 과정을 일체화하는 것은 비용에 있어서의 제조 경쟁력이 아닌 가치에 있어서의 경쟁력을 제고시키는 제조업의 시대적 패러다임(Paradigm)이며 온톨로지(Ontology)이기 때문이다.
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- 작성일 2020-11-02
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- [특강안내] 산업계 제조공정 환경에서 AR 적용기술과 Use Case - PTC 코리아 안병욱 상무(+DMOA)
- [특강안내] 산업계 제조공정 환경에서 AR 적용기술과 Use Case - PTC 코리아 안병욱 상무(+DMOA) 주제 : 산업계 제조공정 환경에서 AR 적용기술과 Use Case 강사 : PTC 코리아 안병욱 상무(+DMOA) 장소 : 성균관대학교 제1공학관 21502호 일시 : 2020/11/04(수) 18:00~21:00 코로나19로 인하여 오프라인 모임에 제약이 있어 온라인 접속 허용(아래 URL 클릭 시 바로 접속 가능) • 외부접속(WebEx) : Cisco Webex 홈페이지에서 미팅룸 번호 575-551-872 입력 혹은 https://skku-ict.webex.com/meet/jpjeong ← 클릭 • 온라인 미팅 준수사항 : 닉네임 “소속(이름)으로 반드시 설정(예, “삼성전자(정종필)”), Video On/ Audio Off • 참석자 제공 : 강의자료(강사 동의 下), 주차권 1매, 노트 1권, 햄버거 세트, 다과 제공 -발표자료 다운로드 http://band.us/@smartfactory (발표자 동의 자료에 한함) 문의 : 스마트팩토리융합학과/스마트팩토리UNIC - 031-299-4260, smartfactory@skku.edu
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- 작성일 2020-10-29
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- [첨단뉴스] 스마트팩토리의 넥스트 노멀은 ‘산업 인공지능+5G’서 비롯 / 스마트팩토리 UNIC 정종필 교수
- [LINC+, 넥스트 노멀시대에 선두에 서다] 성균관대학교 LINC+사업단 대응전략③ / 스마트팩토리 UNIC 정종필 교수 스마트팩토리의 넥스트 노멀은 ‘산업 인공지능+5G’서 비롯 내년 협동조합 설립 박차...산학간 선순환 생태계 구축할 것 “스마트팩토리는 공정의 통합적 컨트롤을 통해 설비가 직접 제품을 생산하고, 조절하고, 불량률을 낮출 수 있다는 점에서 고객의 만족도를 높일 수 있는 ‘AI(인공지능)’ 공장이라 할 수 있다.” 성균관대학교 스마트팩토리 UNIC 정종필 교수가 진단한 스마트공장의 넥스트 노멀이다. 정종필 교수를 만나 이를 위해서 무엇이 필요하며, UNIC은 어떻게 대응하고 있는지 물었다. 성균관대학교 스마트팩토리 UNIC 정종필 교수는 스마트공장 분야의 넥스트 노멀은 AI와 5G를 활용한 새로운 가치 창출에서 비롯될 것이라고 진단했다. 안녕하십니까. 넥스트 노멀이 큰 담론으로 글로벌을 달구고 있습니다. 국내 스마트팩토리 산업이 이에 대응하기 위한 전략은 무엇이라고 생각하시나요. 스마트팩토리는 AI와 5G를 활용한 새로운 가치 창출에서 길을 찾아야 합니다. 실제 제조산업과 관련 전후방 산업에서의 AI기술은 다양화・고도화되고, 5G를 활용한 기반산업과 융합해 새로운 제품과 서비스의 개발이 가능한 신산업으로 발전하고 있잖아요. 정부도 이에 따라 제조기업 3만 개를 2022년도까지 스마트팩토리로 보급 및 확산하고, 레벨3 이상을 25%인 7,500개 사업장으로 고도화할 계획을 가지고 있습니다. 순차적으로 원자료(Raw Data)를 클라우드 플랫폼인 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)에 수집 저장하고 활용할 계획이고요. 2020년부터 레벨 이상의 고도화 기업에서 측정되는 Raw data를 클라우드에 저장하고 분석하여 활용성을 높이려는 게 정부 계획인데, 이를 통해 스마트팩토리 구축 후 생산성은 증가하나 매출액 증가로 이어지지 못하는 문제와 중소기업이 스마트팩토리 구축 시 많은 비용이 발생하는 문제를 해결할 수 있을 것으로 보여집니다. 스마트팩토리 UNIC의 대응은. 정부에서는 5G+AI 기반의 스마트팩토리 고도화를 1,000개로 확산하고, 스마트 제조 공급기업의 경쟁력 향상을 통해 800개 기업의 해외 진출을 지원해 중소 제조기업의 디지털 대전환을 통한 제조혁신 강국을 목표로 하고 있습니다. 스마트팩토리 UNIC도 이와 전략의 궤를 같이 하고 있습니다. 스마트팩토리 구축의 핵심은 정제된 데이터인데, 이의 디지털 전환을 위한 다양한 사례를 발굴하기 위해 노력하고 있어요. 아시겠지만, 인공지능은 설계(제품설계 지능화), 물류(원재료/부품 상태 검증, 공급사슬 최적화), 생산(품질 결함 감지, 설비 고장 사전 예측, 공정 자동화 및 운영 최적화(로봇 포함)), 판매(데이터 기반 제품 사후관리) 등의 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 우리 UNIC에서는 제조 · 철강 · 자동차 · 인프라 사업군을 비롯한 다양한 산업 분야에서 인공지능 및 딥러닝을 성공적으로 적용한 국내외 사례를 조사했습니다. 다양한 분야에 적용이 되어 업무 개선으로 이어졌다는 우수 사례를 논문 연구나 전문가 특강을 통해 집중 논의했고요. 그 결과 인공지능 및 딥러닝을 도입하는 단계를 보다 구체화했고, 이를 공유하고 확산하고 있지요. 스마트팩토리 UNIC이 그간 많은 일을 추진하셨습니다. 역점 사업을 꼽으신다면. 스마트팩토리는 공정의 통합적 컨트롤을 통해 설비가 직접 제품을 생산하고, 조절하고, 불량률을 낮출 수 있다는 점에서 고객의 만족도를 높일 수 있는 ‘AI(인공지능)’ 공장으로 불리기도 합니다. 제조업은 디지털 전환과 AI팩토리로 엄청난 변화가 있을 것으로 예상되고 있잖아요. 5G, 산업 사물인터넷(IIoT), 빅데이터(Big data), AI, 클라우드 & 엣지 컴퓨팅(Cloud & Edge Computing) 등 스마트팩토리 핵심기술의 적용분야, Man, Machine, Material, Method, Environment를 일컫는 생산자원 4M1E Data의 표준화 동향 등 기술적인 관점에서 최적의 솔루션을 구성하는 방법이 매우 중요합니다. 스마트팩토리 UNIC은 앞서 설명드린 내용을 구현하고 산업에 접목하는 일에 집중했습니다. 예컨데 스마트팩토리 네트워킹 및 확산, 기업 연계 프로젝트 중심 교육과정 운영, 스마트 팩토리 구축 자문 및 컨설팅, 산학공동 R&D 과제 수행 등으로 구분해 우리 대학의 뛰어난 연구 역량을 기반으로 공동연구가 가능한 기업을 발굴해 전문 컨설팅을 수행했고, 정부 R&D 지원사업에 선정될 수 있도록 많은 노력을 기울였지요. 또한, 국내 산업의 디지털 변혁(Digital Transformation)을 위해 AI기술과 5G기술 등의 산업현장 전문지식을 갖춘 융합형 인재 양성 시급이 하다고 판단, 온오프라인의 개방형 스마트팩토리 전문가 세미나를 32회에 걸쳐 개최했습니다. 아울러 스마트팩토리융합학과 중심으로 인공지능학과와 협업을 통한 교육에도 역점을 두었지요. 현장 실습과 캡스톤디자인 교육에서 산업체 프로젝트 수행을 통한 산업현장 교육 및 AI 기반 스마트팩토리 확산이 주요 내용이었고요. 올해 성과는 어떠셨는지요. 텔스타-홈멜, 티라유텍, 사이버테크프렌드 등 6개 기관과 유료 멤버십 협약을 맺는 등 자립화를 위한 기반을 다졌습니다. 또한 산학공동 R&D과제 수행에 있어서는 ‘5G 기반 산업별 빅데이터 활용 딥러닝 개발 및 인력양성 사업’(대학IT연구센터사업), ‘현장수요형 스마트공장 기술개발사업’(클라우드 기반 데이터 플랫폼) 등을 통해 소재부품 산업을 위한 클라우드 기반 데이터 플랫폼 기술 개발과 OPC UA 표준의 Pub/Sub Broker를 탑재한 클라우드 CPS와 Egde Computing 통신 플랫폼 개발을 수행 중이고요. 산업단지 중심의 10여 개 컨소시엄 기업들과 스마트제조 R&D사업 등 다양한 공동 연구를 진행하고 있습니다. 한국산업지능화협회, (주)첨단 등과 ‘스마트 제조 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2020’을 공동 주관하는 한편, 총 32회의 스마트팩토리 전문가 세미나를 기획해 온오프라인으로 개방형 교육을 진행 중에 있습니다. 또한, 두 차례에 걸쳐 데모공장/대표공장이나 스마트팩토리 구축 우수기업을 방문해 기술교류회를 활성화하고 스마트팩토리 우수사례를 공유하는 자리를 마련할 계획입니다. 하계 현장실습으로 학부생과 인공지능학과 대학원생들을 중심으로 15개 팀을 구성해 산업 수요 기반의 현장실습을 수행했고, 캡스톤디자인은 1학기 4개 팀, 2학기 12개 팀을 꾸려 산학프로젝트도 진행했어요. 산업수요를 바탕으로 스마트팩토리융합학과 재교육형(재직자 전형) 석사/박사과정을 신설해 우수한 역량을 가진 연구인력을 양성하면서 스마트팩토리 UNIC센터의 기반을 확고히 다질 수 있었고요. 다양한 사업을 속도감 있게 추진해 오셨군요. 내년 계획에 대해 말씀해주시지요. 우선은 스마트팩토리 협동조합(가칭) 설립과 자립화에 집중할 계획입니다. 현재는 조합원 구성의 형태를 논의 중에 있습니다만, 내년에 이채규 교수님과 공동으로 협동조합을 설립하고 자립화에 박차를 가할 예정입니다. 미라콤아이앤씨, 삼성SDS, 삼성전자 등 대기업이 참여하는 재직자를 위한 석박사과정으로 확대해 기존 산업 분야의 획기적 변화를 도모할 수 있는 활용·응용 중심의 산업인공지능 전문인력 양성도 핵심 사업 중 하나입니다. 산학협력의 추진방향은 경기도 판교 내의 네트워크, 인프라를 적극 활용할 예정이며, 현장 요구 수준의 실무 기술 역량 체득 및 빠른 기술 트렌드의 현장 적용을 위한 단기 집중교육과정도 개발・운영할 계획이고요. 대학 내에 데모공장을 구축하는데요, 학부생들이 참여할 수 있는 기회를 제공하고, 교내에서 추진하고 있는 도전학기제의 우수모델이 되도록 할 계획입니다. 중장기 계획에 대해서도 설명 부탁드립니다. 산업인공지능은 기업의 핵심 경쟁력으로, 산학 간 유기적인 협조체계 구축을 통해 산업 현장 수요를 적극적으로 반영한 전문인력 양성 및 산업계 역량 강화가 매우 필요합니다. 이를 위해서는 세 가지가 요구됩니다. 첫째, 산업 전 부문에서 데이터와 AI 기반 새로운 제품/제조/서비스 혁신이 필요합니다. 둘째, 기업 수준과 비즈니스 상황에 맞는 장단기 목표 및 로드맵 설정과 효율적인 추진과 체계적 사전/사후 관리 방안이 필요합니다. 셋째, 데이터/인프라 확보, 추진 전문 조직 구축, 전문 인력 확보 등에 대한 선도적인 투자가 필수적입니다. 스마트팩토리UNIC은 이를 위해 산학협력을 통한 현장 데이터 기반 산업 AI 연구개발과 현업 적용 및 교육 연계가 이루어질 수 있도록 할 예정입니다. 스마트팩토리UNIC 협동조합을 기반으로 산업 AI 솔루션 관련 전문 기업들과 협력 네트워크를 구축하는 한편, 연구-개발-사업화의 선순환 생태계가 작동할 수 있도록 운영하는 게 핵심이지요. /김유활 기자(yhkim@hellot.net) Copyright ⓒ 첨단 & Hellot.net 기사바로가기 → 앞선 기사 읽기 [LINC+, 넥스트 노멀시대 선두에 서다] 성균관대학교 LINC+사업단 대응전략① / 추현승 LINC+사업단장 [LINC+, 넥스트 노멀시대 선두에 서다] 성균관대학교 LINC+사업단 대응전략② / 반도체/디스플레이생산기술 UNIC 이선영 교수
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- 작성일 2020-10-29
- 조회수 6919
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- [특강안내] 포스코ICT 스마트팩토리 구현 사례 - 포스코ICT Industry 융합경영사업부 Smart Factory 김종범 대표
- [전문가 특강 안내] 주제: 포스코ICT 스마트팩토리 구현 사례 - 스마트팩토리 구축 개념과 추진사례 중심으로 강사: 포스코ICT Industry 융합경영사업부 Smart Factory 김종범 대표 장소: 성균관대학교 제2공학관 27511호 일시: 2020/11/03(화) 18:00~21:00 외부접속(WebEx) : https://skku-ict.webex.com/meet/jpjeong •코로나19로 인하여 오프라인 모임에 제약이 있어 온라인 접속 허용, Webex 접속시 미팅룸 번호 575-551-872 •입장시 닉네임을 “소속(이름)으로 반드시 변경(예, “삼성전자(정종필)”) •온라인 미팅 준수사항 : Video On, Audio Off -참석자 제공 : 강의자료(강사 동의 下), 주차권 1매, 노트 1권, 햄버거 세트, 다과 제공 -발표자료 다운로드 http://band.us/@smartfactory (발표자 동의 자료에 한함) 문의 : 스마트팩토리융합학과/스마트팩토리UNIC - 031-299-4260, smartfactory@skku.edu
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- 작성일 2020-10-29
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- 2020 전자산업(AIoT가전) 밸류체인 기반 온라인 직무·진로 설명회
- 안녕하세요, 스마트팩토리융합학과 행정실입니다. 산업통상자원부와 한국전자정보통신산업진흥회가 진행하는 2020 전자산업 인적자원개발협의체 활성화 지원사업 - 전자산업(AIoT가전) 밸류체인 기반 온라인 직무/진로 설명회 개최 안내드리오니 관심있는 재학생 분들의 많은 참여 바랍니다. 감사합니다. -------------------------------------------------------------------------- 「2020 전자산업 인적자원개발협의체 활성화」 '전자산업(AIoT가전) 밸류체인 기반 온라인 직무설명회' *주제: 온디바이스 AI(On-device AI): 산업 동향 및 직무 이해 신청 바로가기 ▶ https://event-us.kr/AIoT/event/24267 [목적] - 전자산업(AIoT가전) Value-Chain을 활용한 강소·중견기업 인지도 제고를 통해 미래 기술인력 경력개발 및 일자리 미스매칭 완화 - 전자·IT 관련 분야 대학(원) 졸업(예정)생의 전자·IT 기업 및 유관 분야 직무·진로 설계에 필요한 정보 제공의 장 마련 [세부 내용] - 코로나19로 인한 디지털 경제 가속화 - 언택트 기술의 전개와 확산 - 2020년 전략 기술 트렌드 - 환경의 변화와 CES2020 리뷰 - 온디바이스 AI와 사례 - AIoT 산업 현황 * 문의 한국전자정보통신산업진흥회(KEA) 인적자원개발실 송진영 주임 02-6388-6124/ hrd4@gokea.org
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- 작성일 2020-10-27
- 조회수 6939
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[50]전자제국 '소니'가 몰락한 까닭
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 4차 산업혁명 시대를 맞이해 제조업은 새로운 변화관리에 직면해 있다. 그 동안 과거의 산업혁명을 겪으면서 수행해 온 변화관리와 근본적으로 다른 변화관리가 제조업뿐만 아니라 모든 산업에 영향을 끼치고 있는 것이다. 다시 말해, 산업의 경계가 무너지고 있으며 고유명사화되어 있는 산업(자동차, 제약, 전자산업 등)들도 오랜 세월 정립해 온 개념적 틀을 파괴해야 할 판이다. 예를 들어 자동차 패러다임 변화로 전기모터가 엔진을 대체하고 자율 주행이 가능해지며 전자적 제어 시스템에 ICT 기술을 접목한 커넥티드 카(Connected Car)와 같은 최신형 자동차를 자동차라고 정의해야 할 지, 아니면 전자제품이라고 해야 할 지 그 경계가 모호해지고 있는 것이다. 제조업의 서비스 산업화, 서비스 산업의 제조업화와 같이 경계를 넘나드는 매뉴비스(Manuvice; Manufacture+Service), Product Servitization, Service Productization 모델이 증가하고 있으며, 이와 같은 현상을 주목해야 한다. 왜냐하면 그것이 바로 스마트팩토리를 구축하는 이유이기 때문이다. 4차 산업혁명 이전에는 정형 데이터(Structured Data)를 기반으로 업무 프로세스를 정립하고 시스템을 구축하여 왔다. 그러나 이제는 경영의 의사결정과 생산운영관리에 비정형 데이터(Unstructured Data)까지 활용되어야 경쟁우위를 확보할 수 있으며 제조와 서비스 간 융합을 가속화시킬 수 있다. 그러므로 스마트팩토리는 지속 가능한 경쟁우위를 조성해주는 새로운 제조산업의 경쟁전략이 될 것이다. 그러한 전략이 실행되기 위해서는 정보통신기술(ICT)과 연결하여 제품과 제공할 가치(서비스)를 기획하고 개념을 디자인하여 생산, 판매, 물류(공급망)를 통합적으로 동기화시킴으로써 전 과정이 일체화되어야 한다. 과거 공장자동화는 로봇과 제어시스템을 도입하여 공장을 단순 무인화하여 인건비 절감에 중점을 두었다. 이로 인해 제조산업은 회계학 측면에서 고정자산이 증가하는 악순환을 겪어야 했다. 즉 생산, 판매, 물류 모두 각자의 영역별로 구분되어 기존 설비, 작업자, 공정, 판매/물류 부서 등 칸막이(Silo)별 데이터 관리가 문제였던 것이다. 과거 ‘전자제국’이라 상징되던 소니(Sony)가 몰락한 이유가 여기에 있었다고 해도 과언이 아니다. 다시 말해 부분 최적화의 오류를 벗어나지 못했다. 기업 내에서 담을 쌓아 외부와 소통하지 않고 이윤을 독점하려는 부서이기주의로 인해 현장의 데이터와 기술 공유가 되지 않는 제조업의 칸막이(Silo) 현상이 시장, 고객과의 장애요소가 되는 치명적인 원인으로 작용하였다. 참고로 곡식 저장 창고를 뜻하는 칸막이(사일로; Silo)현상은 사업부별로 자기 먹거리만 챙기고 다른 사업부에서 하는 일은 신경 쓰지 않는 사고방식을 의미하기도 한다. 또한 과거의 성공한 경험이 변화관리와 획기적 혁신에 커다란 장애로 존재하여 새로운 비즈니스 활동에 저해요인이 되고 있는다. 스마트팩토리는 과거와 다른 획기적인 혁신을 요구하고 있다. 따라서 스마트팩토리를 구축하기 위해서는 우선적으로 전사적 측면에서 사일로(Silo) 현상을 벗어나(Cross-Silo, Unsiloed) 융합적인 데이터 관리 체제로의 전환이 필수적이다. 또한, 전사적인 최적화 운영(Enterprise-Wise Optimization Control: EWOC)을 목적으로 설정해야 한다. 그리고 정형데이터와 비정형데이터를 융합시켜 부가가치를 지속적으로 창출할 수 있도록 생산, 판매, 물류(공급망)를 통합적으로 동기화하여 전 과정이 일체화된 생산운영관리가 되어야 한다. 결국 스마트팩토리는 제조 산업의 신조어(Manuvice, Product Servitization, Service Productization)들을 생산 현장에서 실현시키는 TSP(Total Solution Provider)이여야 한다. 그러므로 4차 산업혁명에 발맞춰 제조업에 요구되고 있는 스마트팩토리는 제조 유연성 확보와 고도의 의사결정 지원 및 판단을 위한 필수요소로 자리매김 하고 있다. 제조 경쟁력을 제고시키기 위한 수단으로서의 스마트팩토리는 더 이상 제조업이 거부할 수 없는 시대적 패러다임인 것이다. 자동차, 조선, 철강 등을 포함하여 제약, 화장품 등의 분야까지 현 시대의 제조업이 살아가기 위해선 정보통신기술과 빅데이터 활용기술, 엣지 컴퓨팅 및 인공지능 기술이 포함된 스마트팩토리를 활용해야 한다. 이에 대한 하나의 예시로서, 우리가 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 화장품 분야에서 스마트팩토리를 통한 ‘제조 경쟁력 제고의 판단이 되는 10가지 핵심 질문’ 중 3가지를 발췌하여 질문해 보았다. 첫째, “맞춤형 시장의 도래와 개인화 고객에 대해서 무엇을 만들 것인가?” 다수(B2C)를 위한 마케팅에서 ‘고객 맞춤형 스마트 팩토리에 의한 개인 맞춤형 마케팅’으로의 대전환은, 다수에게 동일한 콘텐츠를 제공하던 ‘매스 마케팅’을 거쳐 개인화된 정보를 실시간으로 제공하는 ‘개인화 마케팅’으로 전략적인 트렌드가 변화되고 있음을 의미한다. 이로 인해 소비자들의 욕구가 다양하게 변화하면서 기업들이 고객 관리와 데이터 수집의 중요성을 인식하기 시작했다. 빅데이터 관리기술 기반의 개인 특성에 맞춘 1:1 ‘개인화 마케팅’을 통해 ‘맞춤형 화장품’이라는 개념이 디자인된 것이다. 이에 밀레니얼 세대(Millennial Generation, Generation Y), 미닝아웃(Meaning Out) 등으로 특징지어지는 현 시대에서는 개인화, 맞춤형이라는 단어가 시장의 핵심 키워드가 되었다. 고객들은 점점 더 개인에게 적합한 제품과 서비스를 제공받길 원하고 있다. 개인의 당일 피부 상태와 환경적 요소를 고려해 개인 맞춤형 화장품을 조제해주는 디바이스가 그 예이다. 인공지능이 카메라로 촬영된 얼굴을 통해 피부 상태를 파악, 현재의 피부 상태를 알려주고 조언을 해주는 서비스를 고객에게 제공할 수 있게 된 것이다. 아래 그림은 식품의약품안전처에서 맞춤형 화장품을 설명한 내용이다. (출처: 식품의약품 안전처) 둘째, “언제까지 만들 것인가?” 정형 데이터와 비정형 데이터의 통합 분석 및 사용은 핵심 기능이며, 생산 계획과 생산을 조정하기 위해서는 실시간 데이터를 사용해야 한다. 린 생산(Lean Production)의 적기 생산(Just in Time: 재고를 ‘0’으로 하여 재고비용 최소화)과 스마트 팩토리의 적기 맞춤 생산(Fit In Time)을 실현하는 것이 중요하다. 결국 효율적인 생산을 하기 위해선 생산 공정을 실시간으로 파악하고 지시를 내릴 수 있는 생산계획이 중요하다. 화장품 분야에서는 제품별로 장비에서 제형이 제조되는 생산시간과 충전시간, 포장시간 등을 파악해 계획에 맞춘 생산이 이뤄질 수 있도록 관리한다. 화장품 제조 장비는 그 특성상 제품 생산 후 청결을 유지해야 하기 때문에 조금이라도 생산계획에 혼선이 빚어지게 되면 생산 전체 흐름에 낭비요소가 될 수 있다. 이를 위해 스마트팩토리를 통한 생산계획과 생산을 조정하여 적기 생산(Just in Time)과 적기 맞춤 생산(Fit in Time)을 실현시켜야 한다. 아래 그림은 개인 맞춤형 화장품을 준비하고 있는 연구소의 모습이다. 출처: 아쿠아렉스(장기호 대표)와 맞춤형 화장품을 준비하는 ㈜텔스타-홈멜의 바이오 산업 CU의 김윤배 파트너, 최송연 프로 제공. 셋째, “어떻게 최상의 제품 품질을 유지할 것인가?” 디지털화된 제품과 서비스는 품질 수준에 의해서 평가 받게 된다. 스마트팩토리 구축의 핵심 중 하나는 데이터 분석 수준이며, 방대한 양의 빅데이터를 보유한 기업들이 고급분석 환경을 구축하고 서비스를 제공하고 있다. 4차 산업혁명 시대에서 제조업의 품질관리는 빅데이터 관리기술과 융합되어 새로운 서비스, 즉 차별화로 이어지게 된다. 수많은 데이터들은 엣지 컴퓨팅을 통해 누적되고 누적된 데이터들은 빅데이터 활용기술을 통해 현장에 활용할 수 있는 데이터로 분석된다. 화장품은 피부에 직접 닿기 때문에 식품 등과 함께 철저한 품질이 요구되는 분야이다. 스마트팩토리 구축으로 온?습도 등 제조장의 환경을 관리하고 칭량, 혼합, 가온 등 제조 과정의 데이터를 수집하여 품질에 영향을 줄 수 있는 요소를 파악해야 한다. 위에서 언급한 맞춤형 화장품 연구분야의 스마트팩토리를 통한 ‘제조 경쟁력 제고의 판단이 되는 10가지 핵심 질문’ 중 3가지의 응답은 산업별로 다를 수 있는 있어도 기업의 규모에 따른 차이는 존재하지 않을 것이다. 왜냐하면 스마트팩토리에 구현되는 기술, 즉 컴퓨팅, 인공지능, 분석기술, 통신기술, 빅데이터 관리기술들이 융합되어 운용(運用)되기 때문이며, 그 기술 중 하나만 빠져도 스마트팩토리의 필요충분 조건이 성립되지 않기 때문이다. 결국 제조 경쟁력을 제고시키기 위한 수단으로서의 스마트팩토리는 거부할 수 없는 시대적 패러다임(Paradigm)이며 온톨로지(Ontology)이다. 註: Ontology: 존재하는 사물과 사물 간의 관계 및 여러 개념을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 표현하는 것과 존재론
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- 작성일 2020-10-26
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