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- 매일경제칼럼 '박정수의 일자리와 4차 산업혁명 이야기' - 4차 산업혁명시대 스마트 팩토리(Smart Factory)는 모든 산업의 서비스화다
- [칼럼] 박정수의 일자리와 4차 산업혁명 이야기 바로가기 : https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0004638536?sid=105 4차 산업혁명시대 스마트 팩토리(SmartFactory)는 모든 산업의 서비스화다 박정수 성균관대학교 스마트팩토리 융합학과 겸임 교수 제조업과 서비스업의 경계를 넘나드는 매뉴비스(Manuvice: Manufacture + Service) 모델을 담아내는 플랫폼이 절실하다. 서비스 산업화가 진행됨에 따라 제품에서 서비스가 차지하는 비중과 중요성은 높아지고 있으며 이러한 현상은 전통적 제조기업의 역할을 변화시키고 있다. 전통적 제조기업이 서비스를 제공하고 나아가 새로운 비즈니스를 창출하는 현상, 즉 제조업의 서비스화에 바탕을 둔 제품 서비스화(productservitization)를 위해서는 새로운 생산 전략으로 각광받고 있는 "인공지능 기반 스마트팩토리 플랫폼"에 주목해야 한다. 4차 산업혁명 시대는 융복합 시대이다. 정형 데이터와 비정형 데이터(빅데이터)의 융복합 활용도가 기업경영의 전략적인 의사결정에 영향을 미치고 있는 물건 파는 서비스 회사, 서비스 파는 제조 회사를 만들기 위해서는 "스마트 팩토리 플랫폼"이 절실하다. 전자 제품 기업과 자동차 기업은 사용자 경험을 디자인(UX-Design)해서 다양한 사이버 서비스(cyberservice), 검색 포털은 스피커 판매와 전자제품 마케팅 등 제조와 서비스 융합으로 무수한 사업모델이 나타나고 있다. 100년 넘게 대표적인 제조업으로 자리매김해 온 글로벌 완성차 업체들에서 최근 제조업 모델에서 벗어나려는 움직임이 나타나고 있다. 차량을 기반으로 하는 서비스업에 속속 진출하기 시작한 것이다. GM은 차량용 에어비앤비 '메이븐(Maven)', BMW는 자동차 공유 플랫폼 '드라이브 나우(DriveNow)', 메르세데스 벤츠의 모기업인 다임러도 자동차 공유 서비스 '크루브(Croove)'를 선보였다. 일본의 도요다(Toyota)는 미래에 대해 '자동차 제조 업체'가 아니라 '이동 서비스를 제공하는 플랫폼'이라고 밝히기도 했다. 전통적으로 자동차를 만들어 파는 것에서 벗어나 자동차와 이용자, 주행 환경이 생산하는 빅데이터를 수집하고 이를 활용할 수 있는 사업 모델을 지향하겠다는 것이다. 그동안 100년이 넘도록 축적된 데이터를 근거로 사용자 경험(UX-Design) 기반 새로운 비즈니스 모델을 제시하고 있다. 전자 제품 제조업체도 아닌 아마존이 2014년 '에코'라는 스마트 스피커를 처음 선보인 후 스마트 스피커는 최근 가장 주목 받는 디지털 기기 가운데 하나로 손꼽힌다. 아마존이 전자제품을 생산하는 제조업체인가? 아마존 에코, 구글 홈, 알리바바 지니를 비롯해 국내에선 SK텔레콤의 누구, 카카오의 카카오미니 등 요즘 정보통신기술(ICT) 기업이 속속 진출하고 있는 분야 중 하나가 스마트 스피커다. 그런데 이들의 면면을 살펴보면 전통 제조 업체는 드물다. 대부분 정보통신기술 기반의 플랫폼(platform) 업체다. 검색 포털, 전자상거래, 정보통신, 소셜네트워크서비스(SNS) 등 각자가 가진 작은 것을 연결해 큰 힘을 축적한 '플랫폼 서비스 역량'을 접목시켜 스마트 스피커를 팔고 있다. 제품의 서비스화와 서비스의 제품화가 동기화(Synchronization)되고 있는 모습이다. 오랜 세월 자리잡아 온 산업의 벽이 4차 산업혁명의 융복합된 연결의 힘에 의해서 사라지고 있다. 왜냐하면 미닝아웃(meaningout)과 같은 개인화 고객과 시장이 플랫폼을 중심으로 새로운 시장, 즉 비대면(untact) 시장을 형성하고 있기 때문이다. 경영학 관점에서 회상해보면, 제조와 서비스를 결합하는 모델은 낯선 개념이 아니다. 이미 1990년대 후반 경영학계의 화두로 떠오른 바 있다. 당시 미국의 GE와 IBM이 변화를 선도했다. GE는 1995년부터 일명 '프로덕트 서비스(productservice)' 전략을 도입하면서 '제조도 하는 서비스기업'을 표방했다. 가전, 항공기 엔진의 제조 기업에서 소프트웨어 기업으로 변화를 시도하며 생산하는 제품과 관련한 유지·관리, 컨설팅 등 솔루션을 판매하기 시작했다. 비슷한 시기 컴퓨터 하드웨어 분야의 강자였던 IBM은 PWC의 컨설팅 분야를 M&A했고, 개인용 컴퓨터 등 수익성이 낮은 일부 제조업 분야를 포기한 대신 컴퓨팅 관련 컨설팅, 소프트웨어·솔루션 분야로 완전히 전환하면서 성과를 거뒀다. 지금도 두 회사 매출의 절반가량은 서비스 분야에서 창출하고 있다. 코로나 19로 가속화되고 있는 비대면 시장의 핵심은 플랫폼을 보유한 기업에게는 전략적으로 유리한 면이 나타나고 있으며, 온라인 시장(O2O, O4O)의 성장세를 주목할 필요가 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 판매와 생산을 연결하는 "맞춤형 스마트 팩토리 플랫폼"이 필요하다. 애플은 '아이팟+아이튠즈'에 이어 '아이폰+앱스토어' 모델로 제품과 서비스를 통합해 자사 고객의 충성도를 높이는 효과를 냈다. 이와 같이 애플의 혁신은 디지털 트랜스포메이션(digitaltransformation)을 뛰어 넘어 인공지능 트랜스포메이션(AItransformation)을 선도하는 대표적인 제조업으로 그 완성도를 고도화하고 있다. 아래 그림은 공급자 중심 산업구조에서의 린(lean)생산 전략의 JIT(JustinTime)과 전사적 제조 지능화를 위한 수요자 중심 산업구조에서의 스마트팩토리 기반 생산 전략의 FIT(FitinTime;적시맞춤)에 대한 것이다. '매뉴비스(manuvice)'는 제품과 서비스를 묶음으로 제공하는 과정에서 부가가치를 높일 수 있다는 장점이 있다. 다른 한편으로는 제품 자체의 경쟁우위 또는 차별성 확보가 기술의 평준화로 점점 어려워짐에 따라 나타나는 현상이기도 하다. 기술을 묘사하기가 어렵다는 하이테크 제품마저 단기간에 범용화(汎用化:universalization)하는 경향이 강해지면서 차별화된 비즈니스 모델의 개발이 필요해진 것이다. 또 기존 제품 시장의 원가 경쟁이 치열해지면서 새로운 수익원 확보를 위해 제조·서비스 융합 전략을 펼치는 것은 필연이다. 미닝아웃(MeaningOut)과 같은 새로운 세대의 소비 패턴 변화도 영향을 미치고 있다. 고객이 과거에는 제품 자체의 속성을 중시했지만 오늘날은 고객이 처한 상황에 따라 제품의 효용을 증대해 얻을 수 있는 다양한 경험을 원하고 있다. 고객들은 이전처럼 제품을 따로 구입하고 서비스는 별도로 제공 받는 것을 번거롭게 생각한다. 또 '소유'보다는 '이용'에 가치를 두는 경향도 강해졌다. 이에 따라 최근의 '매뉴비스'는 온라인 플랫폼, 공유경제, 등과 결합하는 형태로 나타나고 있다. 산업용 사물인터넷(IIoT)이나 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술의 진보도 이런 추세를 가속화하고 있다. 이들 기술을 통해 의사결정지원(DSS) 영역에 증강분석(augmentedAnalytics)과 다양한 형태의 사업 모델이 가능해졌기 때문이다. 현실적으로 비즈니스 지능화(BusinessIntelligence)가 가능해지고 있다. 실제 선진국에서는 스마트팩토리 플랫폼을 통해서 이런 형태의 맞춤형 사업 모델이 속속 등장하고 있다. 독일의 엘리베이터 생산 업체인 티센크루프는 마이크로소프트와 손잡고 지능형 빅데이터를 활용해 엘리베이터 오작동을 사전에 점검하는 서비스를 제공한다. 이를 통해 원가(cost)를 대폭 줄이고 신규 고객을 확보했다. 미국의 중장비 회사 캐터필러는 중장비에 센서를 부착해 부품의 실시간 마모 정도나 교체 시기를 알려주고 위성·인터넷과 결합해 장비 추적, 예방 보수 일정을 제공하는 예지(豫知) 서비스(predictiveservice)를 내놨다.4차 산업혁명시대의 특징이라고 할 수 있는 서비스 영역의 산업화가 진행됨에 따라 제품에서 서비스가 차지하는 비중과 중요성은 높아지고 있으며 이러한 현상은 전통적 제조업의 역할을 변화시키고 있다. 이제 제조업도 서비스를 부가적인 가치망(valuechainmanagement) 속에서 취급해야 한다. 그러기 위해서는 스마트 팩토리 플랫폼을 활용해야 한다. 그러므로 스마트 팩토리에서는 전통적 제조기업이 서비스를 제공하고 나아가 새로운 비즈니스를 창출하는 제조업의 생산 문화, 즉 제조업의 서비스화에 대한 정보통신기술(ICT)의 활용을 기반으로 한 스마트 팩토리 구현 방향을 살펴봐야 한다. 이를 바탕으로 제품의 서비스화(productservitization) 관점에서 제조업의 새로운 생산 전략를 실행할 수 있는 스마트 팩토리 구현이 절실해지고 있다. 왜냐하면 제품의 서비스화는 제품과 서비스의 결합을 의미하기 때문에 정보통신기술의 접목이 필수적 이다. 상품 판매라는 전통적인 개념에서 벗어나, 소비자의 초기 구매 선택부터 제품 폐기까지 제품의 전주기 관리(PLM:ProductLifeCycleManagement) 상에서 발생될 수 있는 소비자의 니즈(needs)와 원츠(wants) 문제를 해결하는 서비스가 제품의 본원적인 경쟁력으로 부상하고 있으며, 이를 위해서 사용자 경험 디자인(UX-Design)을 통해 예지적인(Predictive) 문제를 해결하는 기업이 세계시장을 지배하고 있으며, 또한 그들은 초연결 사회(Hyper-connectivitySociety)기반 제조업 생태계를 지속가능하게 만들어가는 선도자(FirstMover)들이다. 이를 위해 산업 사물인터넷(IndustrialIOT), 빅데이터(BigData), 인공지능(AI), 개인화 제조(PersonalizedManufacturing), 그리고 가상과 현실 세계을 잇는 사이버 피지컬 시스템(CyberPhysicalSystem)을 기반으로 스마트 팩토리(SmartFactory)를 구현해야 한다. 4차 산업혁명의 핵심적인 현상은 제품시장에서 고객경험시장으로의 이동이다. 이제는 내가 어떠한 제품을 고를 때 제품자체의 성능 보다는 제품을 사용 시 내가 바라는 목적을 이루는 것이 중요하고, 그것을 위해서는 다른 서비스를 같이 제공함으로써 다른 제품과의 차별화를 이룰 수 있다. 또한 서비스의 특징상 고객마다 서비스 제공 시 고객이 갖고 있는 기술 능력, 서비스 제공자의 능력이 제공됨으로써 각 고객에 맞춰 그들의 서비스 경험을 최적화시키는 것이 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 그래서 맞춤형 제조 지능화가 절실하다. 초 연결 사회 속에서 생산자와 소비자로 이분화돼 있는 산업구조, 즉 생산자 중심 구조는 끝났다. 이제 세계에서 인구가 가장 많은 국가는 중국과 인도를 제친 다름 아닌 페이스북이다 자그마치 16억 5천만 명의 국민(사용자?)을 전 세계에 두고 있는 나라 페이스북! 최근 제품의 서비스화를 선언하고 매년 1조원 이상을 "비디오 스트리밍 서비스 사업"에 투자하겠다는 애플도 사용자수 10억 명을 보유한 또 다른 국가이다. 이제 사람들이 몰리는 곳은 물리적 공간에만 있지 않으며, 수요는 분산되고 있고, 이질적인 시장이 공존하는 세상에 우리는 살고 있다. 천편일률적인 제품보다는 소비자 각각의 개성을 반영할 수 있는 취향 기반의 제품과 서비스를 선호하는 트랜드(추세) 시대에 기업의 생산전략은 인공지능 기반 스마트 팩토리(SmartFactory)이여야 한다. 수 만 가지의 제품과 서비스를 생산할 수 있는 스마트 팩토리 구축은 4차 산업혁명을 준비하는 첫 발이며, 그것이 바로 다품종 소량(대량) 생산방식을 통해 품질우위, 원가우위, 납기우위를 삼위일체적으로 동기화(Synchronization) 생산을 실현 가능하도록 만들어 나갈 것이다. 궁극적으로 스마트팩토리 구현 방향은 제품의 서비스화를 위한 제조업의 역량 강화이며, 이제는 제조업에도 디지털 기술을 적용해 서비스화되고, 스마트 팩토리는 제품을 단순 생산하는 것이 아니라 부품조달, 제조, 물류, 유통, 유지보수 단계에서 부품 상태나 주변 현황을 센서로 측정한 데이터를 제공해 주는 서비스부터 출발해야 한다. 글로벌 산업계에 4차 산업혁명이 몰고 온 제조업과 서비스업의 경계를 넘나드는 매뉴비스(Manuvice, Manufacture+Service) 모델이 늘고 있으며, 기존에 제조업 기반으로 물건을 만들어 팔던 기업이 서비스업으로 사업을 확장하거나, 서비스 기업이 제조업에 뛰어들면서 만들어진 제품과 서비스가 결합된 새로운 형태의 사업 모델이 속속 나타나고 있다. 제조업 관점에서 제품의 기능을 서비스화해서 자원의 효율성을 극대화하는 제품의 서비스화(Servitization)와 반대로 서비스 강화를 위해 제품을 부가하거나, 서비스 제공업자가 관련 제품을 출시하는 서비스의 제품화(Productization)를 포괄하는 의미이지만 이와 같은 현상은 맞춤형을 선호하는 소비자 구매행동에 주목해야 하는 명백한 준거이며, 판매와 생산이 일체화되는 4차 산업혁명의 현상에 제조업이 적응하기 위해서는 스마트 팩토리 플랫폼으로 대응전략을 마련해야 한다. 4차 산업혁명 시대에서 고객의 특징은 연결된 고객(ConnectedCustomer, ConnectedUser)이고, 그 연결된 고객이 바로 공동체이며, 제품의 서비스화로 생산 대응해야 할 고객집단인 것이다. 제조업과 서비스업의 경계를 넘나드는 매뉴비스(Manuvice, Manufacture+Service) 모델을 담아내는 플랫폼 기능이 곧 스마트팩토리이다. 서비스 산업화가 진행됨에 따라 제품에서 서비스가 차지하는 비중과 중요성은 높아지고 있으며 이러한 현상은 전통적 제조기업의 역할을 변화시키고 있다. 이와 같이 고객과 생산 대응을 동기화해서 제품의 서비스화를 적용해나가는 온 디맨드 경제(On-DemandEconomy)시대가 4차산업혁명 시대이며, 인공지능 기반 스마트 팩토리 플랫폼이 이미 찾아 온 제조업의 미래다.
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- 작성일 2020-08-20
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[40] 100% 탄소중립 그리고 스마트팩토리
- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 인류의 역사를 에너지 관점에서 볼 때 우수한 에너지를 확보한 이후 새로운 산업혁명은 가능해 질 수 있었다. 석탄을 효율적으로 이용한 외연기관의 발명으로 산업혁명이 시작되었고, 석유를 활용한 내연기관으로 2차 산업혁명, 그리고 원자력과 전기를 이용한 3차 산업혁명이 진행되었다. 이어지고 있는 4차 산업혁명은 기후변화의 위기 속에서 지속 가능한 에너지의 재생, 전환 등을 차세대 지능형 전력망인 ‘스마트 그리드(Smart Grid)’ 기술로 ‘인공지능 기반 스마트 팩토리’를 통해 융합, 발전시켜 나가고 있다. 이는 경제학자이자 미래학자인 제레미 리프킨(Jeremy Rifkin)이 역사상 가장 위대한 혁명은 ‘통신과 에너지의 융합’이며, 에너지의 융합을 선도하는 국가가 결국 세계를 제패한다고 한 말을 되새기는 대목이기도 하다. 정부는 지난 7월 14일 ‘한국판 뉴딜 종합계획’ 중 10대 대표 과제를 발표하면서 그린에너지를 비롯한 ‘스마트 그린산단’ 분야를 선정했다. 현재 7개의 스마트 산단을 구축하고 있으나 디지털 기반의 생산성, 에너지 효율 등 스마트, 친환경 제조공간의 전환을 통해 초기 성공모델 창출로 타 산업단지 확산 및 K-스마트 그린산단 수출 보급을 골자로 하고 있다. 글로벌 선진기업 주도의 “RE100(재생 가능한 에너지 100%; Renewable Energy 100%)”도 주목할 필요가 있다. 2014년 영국의 비영리 단체인 CDP(Carbon Disclosure Project)가 개념화하여 다국적 기후 그룹(The Climate Group)이 뉴욕 기후 주간 행사에서 제안한 활동으로, 기업에 필요한 에너지를 100% 재생에너지로 공급하자는 의미이다. ‘RE100 이니셔티브(Initiative)’ 가입 대상은 에너지 생산기업이 아닌 에너지 소비기업으로 구글, 애플, BMW, GM, IKEA 등 글로벌 기업 포함 242개 기업이 동참하고 있다.(2020년 7월말 기준) BMW는 2015년 RE100을 선언했고, 이미 달성한 애플도 2030년까지 공급망 및 제품에 대해 100% 탄소 중립을 선언한 상황이다. 대만의 반도체 기업 TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation) 역시 최근 7월 27일, 세계 반도체 기업 중 최초로 “RE100”을 선언했다. 문제는 글로벌 기업들이 자기 회사는 물론 공급사에 대해서도 재생에너지 사용을 요청하고 있다는 데 있다. 국내 기업이 앞으로 재생에너지를 사용하지 않으면 수출 제한이 예상되는 글로벌 생태계가 만들어 지고 있다. 국내 기업 중에는 LG화학이 처음으로 “RE100”에 합류하였고, SK하이닉스는 애플과 친환경 동맹을 맺어 “RE100”을 검토 중이다. “RE100”과 같은 글로벌 에너지 흐름과 함께 한국전력에게 독점 허가된 우리나라의 전기 판매사업의 현행법의 변화도 감지된다. 지난 7월 20일 전기사업법 시행령 일부 개정령 입법이 예고되었다. 이는 재생발전사업자, 전기판매사업자(한국전력), 전기소비자(기업) 간의 전력구매계약(PPA; Power Purchase Agreement)을 통해 재생에너지 거래가 가능한 법적 근거가 마련된 셈이다. 4차 산업혁명 시대에는 제조업의 전사적 제조 지능화(EMI; Enterprise Manufacturing Intelligence)가 스마트 팩토리 고도화의 성패를 좌우할 것이다. 전사적 제조지능화(EMI)를 목적으로 구축되어야 할 ‘인공지능 기반 스마트 팩토리’는 품질, 원가, 납기와 함께 ‘에너지’를 포함한 빅데이터(Big Data) 집계가 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술로 자동 또는 실시간으로 진행된다.그리고, 제조 빅데이터 관리기술을 통해 개선 항목 분석이 가능해져 실시간 정보확인을 통해 빠른 의사결정을 지원하게 된다. 이는 어떤 일이 있었는지, 왜 이 현상이 발생했는지, 예지적(Predictive)으로 앞으로 어떤 일이 발생할지, 그리고 지금 어떤 행동을 취해야 하는지를 빅데이터 기반의 시스템이 분석, 예측, 처방 및 이행하는 형태로 발전해 나가게 되는 것이다. 즉 증강분석(Augmented Analytics)을 통해 경영의사결정에 인사이트(insights)를 제공하는 ‘스마트팩토리 고도화’를 의미하고 있다. 스마트 팩토리의 사례로 가장 많이 회자되는 지멘스의 암베르크 공장은 디지털 트윈(Digital Twin)기술을 통해 단순 결과 정보 뿐만 아니라 현장의 문제점 및 문제의 근본원인을 해결하는 데 중요 자료로 활용되어 1,000여 종이 넘는 제품을 연 1,200만개 이상 생산함에도 불량률은 0.0009%, 기존 공장 대비 에너지 소비량은 30% 수준으로 감소했다. 또한, 슈나이더일렉트릭(Schneider-Electric) 코리아는 IIoT(산업용 사물인터넷) 기반의 에너지 관리와 자동화 공정을 구현한 ‘익산 스마트 팩토리’를 최근 공개하면서, 증강현실 어드바이저(AR Adviser)를 활용한 모니터링과 관리 시스템 기반의 스마트 팩토리 솔루션 도입으로 제품 불량율 10% 이상 감소, 에너지 소비 5% 이상 감축을 기대하고 있다. 전력은 기업의 이익과 연관될 수 밖에 없다. 중요 원자재인 전력 낭비를 막고 효율적으로 사용하여 결과적으로는 수익 플러스 효과를 내야 하는 것이다. 빅데이터와 딥러닝, IIoT 등의 기술로 ‘인공지능 기반 스마트 팩토리’에서는 기업과 공장 내외의 낭비 전력, 유지보수 및 설비 수명 시기 파악이 가능해진다. 노후 기기의 교체뿐만 아니라 전력 손실을 줄이고 에너지 효율을 높이기 위한 방법 중 하나는 공장에서 사용하는 기기들의 효율을 높이는 것이다. 공장에서 소모되는 전기 중 제일 큰 모터 전기 소모량에 대해 실제 부하 측에서 요구되는 만큼만 효율적인 모터를 제어/운용함으로써 에너지 효율을 상승시킬 수도 있다. 기업들은 스마트 팩토리의 효과적인 전력 관리를 위해 전기뿐만 아니라 설비 가동 시 최대 효율로 작동시킬 수 있는 솔루션에 주목할 필요가 있다. 따라서 스마트 팩토리가 고도화될수록 에너지 절감 효과도 동반 상승할 수 밖에 없는 것이다. 아래 그림은 스마트 팩토리 구축을 위한 사물인터넷(IoT) 프로젝트 분석표이다. 탑 10 중에 3위가 스마트 에너지이다. 스마트 팩토리가 고도화되면 설비들 간의 통신뿐만 아니라 시스템 간의 유기적인 연결이 이뤄진다. 더 나아가 공장과 공장이 연결될 수 있으며, 이는 결국 산업단지 내의 ‘스마트 그린산단’으로 이어질 수 있게 된다. 따라서 각 지역의 부품 산업 경쟁력을 강화시키기 위한 전략이 필요하다. 그것은 첨단화된 기술을 접목하여 ‘인공지능 기반의 스마트 팩토리’ 고도화를 통한, 맞춤형 생산에 최적화된 스마트 산업단지를 조성함으로써 차별화시킬 수 있어야 한다. 또한, 지역 각각의 산업단지 특성을 고려한 ‘스마트 산업단지’를 모델화시켜 육성하고, 확산 보급하여야 한다. 단, 산업단지 내 SCM(Supply Chain Management)을 연결할 수 있는 동일한 업종일수록 ‘스마트 산업단지’ 성공률을 높일 수 있을 것이다. 또한, 설비, 공장의 통신 프로토콜 등의 표준화가 선행되어야 하며, 온디멘드 이코노미(On Demand Economy)의 실현, 플러그 앤 플레이(Plug & Play) 인프라 구성 여부 또한 중요한 전제 조건이 될 수 있다. 기사전문보기 → https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0004714732?sid=110
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- 작성일 2020-08-18
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' [39] 코로나19 시대, 스마트팩토리가 왜 필요한가
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트 팩토리란 무엇인가? 공장 자동화와는 분명히 구별되어야 함에도 불구하고 그 개념이 혼재되어 있는 것이 사실이다. 제품이나 서비스의 기획에서부터 고객에 이르기까지의 모든 과정을 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 정보통신기술(ICT)을 활용해 경쟁우위적인 비용(Cost)과 품질(Quality)을 적시 맞춤(Fit in Time)형으로 고객이 원하는 제품을 효율적으로 전달(Delivery)할 수 있는 생산체계를 갖춘 진화된 공장을 의미한다. 또한 과거 정형 데이터(Structured Data) 중심의 제조업 운영 시스템과 이미지, 영상 등 비정형 데이터(Unstructured Data), 즉 빅데이터 관리기술과 인공지능을 중심으로 한 4차 산업혁명이 몰고 온 제조 운영 시스템이다. ‘스마트 팩토리’가 단순한 공장 자동화와는 분명한 차별적 요소가 있듯이, 과거 정형 데이터(Structured Data) 중심의 제조업 운영 시스템과 이미지, 영상 등 비정형 데이터(Unstructured Data), 즉 빅데이터 관리기술과 인공지능을 중심으로 한 4차 산업혁명이 몰고 온 제조 운영 시스템은 완연히 다르다. 그래서 스마트팩토리는 새로운 가치망을 관리(Value Chain & Stream Management)하는 경영전략인 것이다. 4차 산업혁명에서 정보통신기술(ICT)과 디지털 경제는 생산중심의 대량생산(Mass Production)의 제조업 시대에서 고객화 중심의 생산(Mass Customization)시대로의 변환을 이끌고 있으며, 개인화(고객화) 맞춤생산, 미닝아웃 등 다양한 사회적 이슈를 생산하고 있다. 제조업의 입장에서 본다면, ‘스마트 팩토리’는 다양해진 고객의 요구사항을 맞추기 위한 제품의 서비스화(Product Servitization)와 서비스의 제품화(Service Productization)의 변환과정을 통해, 즉 디지털 전환(Digital Transformation)을 통해 빠른 제품과 서비스의 생명 주기(Life Cycle)에 대응하기 위한 옵션이 아닌 생존전략이며 전술인 것이다. 아래 그림은 제조업이 고객 맞춤형 생산시대를 준비하기 위해서 점점 더 개인화되고 있는 고객과 시장에 맞춰, 마케팅적인 측면과 생산 측면을 동기화하여 대응하는 역량을 갖춰 나가는 플랫폼을 보여주고 있다. 출처: 텔스타-홈멜(주)의 생산 대응력 강화를 위한 인공지능 기반 스마트 팩토리 플랫폼 LINK5 특히, 글로벌 마켓 인사이트(Global Market Insights)가 지난 2019년 발표한 자료에 의하면 전 세계 스마트 팩토리 시장은 지난 2018년 750억 달러 규모에서 2025년에는 1550억 달러 로 성장할 것으로 예상된다. 가장 적극적인 산업 분야는 오토모티브, 제약, 식음료 등으로 비용 효율화와 자동화를 통한 이점을 극대화하는 방향으로 발전해 나가고 있다. 또한 미국과 유럽 등 제조업 비중이 높은 나라들을 중심으로 국가 경쟁력의 핵심 전략으로 발전하고 있다. 2020년 초 발생한 코로나19 팬데믹은 세계의 공장으로 불리던 중국을 시작으로 각국의 국경을 폐쇄시켰으며, 여기에 미중 무역 분쟁 등 다양한 요인들은 글로벌 경제교류에까지 큰 영향을 미쳤고, 이는 각 국가별 리쇼어링(Reshoring)을 장려하는 정책으로 이어졌다. 국내 기업의 경우에는 내수 시장의 태생적 한계로 시장 개척이라는 대외적인 명분이 있었지만 인건비 및 각종 규제 때문인 경우가 더 많았다. 특히 인건비는 제품 생산 비용의 큰 부분을 차지하는 요소로 이 문제를 해결하지 않고는 국가적 위기 극복을 위한 리쇼어링(Reshoring) 정책의 한계로 작용할 것이다. 한국판 뉴딜의 성공은 글로벌 수준의 경쟁력을 갖춘 정보통신(ICT) 분야의 우수한 인프라, 빅데이터 관리기술, 그리고 인공지능과 디지털 기술이 결합한 스마트 팩토리가 해답이며, 이는 글로벌을 선도하는 국가 경쟁력뿐 아니라 4차 산업혁명 시대 미래형 대규모 일자리도 창출될 것이다. 우리는 이미 빅데이터 관리기술(Bigdata-as-a-Service)을 통해 창의적인 기능을 스마트 팩토리에 접목시키고 있으며, 그러한 기능들을 활용하여 세계 표준의 ‘K-방역 모델 구축“의 그 가능성과 방향성을 입증하고 있다. 이러한 여파로 모든 산업 분야에서 선도적으로 스마트 팩토리를 구축해야 미래 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다. 4차 산업혁명의 시대, 제조업의 전략적인 수단은 무엇일까? 코로나 19로 도저히 이겨내기 어려운 시장 상황이라고 생각하는 이순간에도 새로운 사업과 새로운 강자가 등장하고 있다. 그러므로 스마트 팩토리는 제조업에 있어서 새로운 비즈니스 모델을 탐색하는 도구이자 수단일 수 있다. 애플이 스마트폰을 세계 시장에 출시한 2007년을 생각해보자. 그 당시 노키아는 수십가지 모델의 핸드폰을 판매하고 있었고, 소니는 노트북, 전자책, 게임기, 디지털 카메라, 휴대폰, 음악, 그리고 영화 사업까지 하고 있었다. 그런데 말입니다. 전세계 스마트폰 판매이익의 약 80%를 점유하고 있는 애플은 노키아의 다양한 제품 모델과 소니의 다가화된 사업을 스마트 폰(아이폰) 하나에 담아냈다. 한마디로 그들을 경쟁에서 지워버렸던 것이다. 애플의 전략은 하드웨어, 소프트웨어 및 인터넷 서비스가 융합과 통합된 비즈니스 모델을 전개하는 것이었고, 그것을 바탕으로 제품의 서비스화(Product Servitization)와 서비스의 제품화(Service Productization)를 통해 여러 가지 서비스로 부가 수익을 창출한다는 점이 가장 중요한 성공 요소일 것이다. 애플처럼 “더 싸게(Cost), 더 좋게(Quality), 언제나 다르게(Delivery)”로 이어지는 제조업의 관점을 실현시키기 위해서는 스마트 팩토리가 필수적이다. 그러한 제조경영의 핵심에는 맞춤생산이 자리잡고 있기 때문이며, 그것을 더욱 더 강화시키는 키(Key)는 소프트 파워(Soft Power)이다. “더 좋은 것으로는 충분하지 않다. 달라야 한다”를 스티브 잡스는 강조했고, 그 정신이 오랫동안 애플의 슬로건이었던 “다르게 생각하라”가 되었다고 한다. 따라서, 스마트 팩토리도 다르게 생각해야 할 때가 왔다. 제조업을 애플처럼 생각하고, 애플을 훌쩍 뛰어 넘을 수 있는 경영전략은 어디 없을까? 과거와 다르게 “고객”을 인식해보면 어떨까? 4차 산업혁명의 파괴력은 상상을 뛰어 넘는다. 기업에서 고객으로, 공급자에서 수요자로 힘이 급격하게 넘어가는 소리 없는 혁명이 4차 산업혁명이기 때문이다. 그렇다면 어떻게 해야 4차 산업혁명, 즉 고객혁명에 동참할 수 있을까? 그 해답은 명확하다. 완전히 새로운 방법으로 고객과 제조를 “연결”하면 된다. 그리고 연결의 모든 과정 하나 하나에 고객이 함께하도록 돕는 것이다. 연결하는 것이 돕는 것이기 때문이다. 여기까지는 기존의 중앙집중형(CPU) 중심 시스템과 개념이지 새로운 것이 아니다. 그래서 스마트 팩토리가 어렵다. 미래형 제조혁신은 고객혁명처럼 다르게 나타나고 있다. 인공지능 기반 스마트 팩토리 플랫폼은 과거와 같은 “연결”을 뛰어넘어 실질적으로 물리적 공간과 사이버공간이 동기화(Synchronization By CPS)되어 증강현실(AR)을 구현하는 단계까지 “초연결”되어야 한다. 고객이 원할 때 고객이 원하는 방법으로 도움을 주어야 하고, 즉 자신이 원하는 시간에 자신의 조건으로 도움을 받기를 기대한다. 이와 같은 고객의 주문을 맞춤 생산으로 시장에 대응하기 위해서 스마트팩토리 구축은 필수적이며, 이러한 모든 것이 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 관리기술과 인공지능 때문에 가능해지고 있다. 스마트팩토리를 통해 제조현장을 바꾸기 위해서는 마음가짐을 바꿔야 한다. 빅데이터 관리기술을 통해 낭비와 원가, 품질과 욕구, 납기와 속도를 보는 법을 배워야 하며, 실제로 낭비를 구성하는 것이 무엇인지에 대한 인식을 지속적으로 높이고 이를 제거하기 위해 인공지능 기술을 활용해야 한다. 많은 제조 기업들이 스마트 팩토리의 중요성을 인식하고 있다. 그러나 많은 제조업체가 반드시 스마트팩토리 가 되지 못하고 스마트팩토리를 시스템 구축으로 수행하고 있다. 전형적으로 그러한 조직은 그들의 노력을 중요한 전략과 연계시키지 않고 산발적으로 개선사항을 이행한다.
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- 작성일 2020-08-11
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[38]아디다스의 '스피드 팩토리' 실패가 주는 교훈
- 4차 산업혁명은 보이지 않는 것을 보이게 하는(making invisible visible) 인공지능(AI)과 콘텐츠 융합 혁명이다. 인공지능이 표현하고 있는 수많은 이미지들은 대체로 가상의 이미지다. 보이지 않는 것을 컴퓨터 그래픽으로 보이게 만드는 것이다. 즉, 인공지능의 본질은 눈에 보이지 않으며, 독립된 것도 아니다. 아마도 인간이 목격하게 될 인공지능은 콘텐츠와 융합하여 다양한 분야에 나타나고 있다. 바이오 산업을 중심으로 대부분의 제조산업은 이미 전환점에 와 있다. 환자의 증상을 확인하고 빅데이터 관리기술을 활용해서 모든 의료 기록을 분석해서 희귀병도 정확히 판명한다. 인간이라면 실수할 수 있는 부분도 완벽에 가까운 판단을 해낸다. 하지만 인공지능이 어디에 있는지, 어떻게 작동하는지에 대해서는 설명 할 수 없다. 보이지 않기 때문이다. 그만큼 인공지능 기술이 발달했지만, 발달한 기술은 보이지 않는다. 가늠할 수 없는 위험을 지닌 채 기업가들의 무한 도전은 지속되고 있다. 데이터 크기로 생각해보자. 현재 기가바이트 단위가 사용되고 있지만 곧 테라바이트가 일상이 될 것이며, 페타바이트(Petabyte), 엑사바이트(Exabyte), 제타바이트(Zettabyte)에 도달할 것이다. 더 큰 이슈와 문제는 뭔가가 대량으로 생성되고 그 모든 것이 연결되기 시작하면 그 뭔가의 양적인 특성보다는 질적인 특성이 바뀐다는 것이다. 미래의 성장은 모든 것이 혼돈스럽고 뒤섞인 곳에서 나올 것이다. 그러나 이 모든 것은 인간의 눈에 보이지 않는다. 스마트 팩토리도 지금까지 경험하지 못한 보이지 않는 영역에 대해서 준비되어야 한다. 아디다스(독일)는 7월 11일(현지시간) 홈페이지를 통해 “스피드 팩토리 기술을 아시아 공장 두 곳에 적용할 계획”이라며 “독일 안스바흐와 미국 애틀랜타의 스피드 팩토리는 내년 4월 생산을 중단한다”고 밝혔다. 세계적인 신발 제조업체인 아디다스의 스피드 팩토리는 “스마트 팩토리”의 대표적이며, 선도적인 사례로 소개되어 왔다. 그러나 아디다스의 “스피드 팩토리 실패”가 스마트 팩토리의 실패처럼 보일 수 있다. 실제로 많은 국내 언론의 헤드라인으로 등장하기도 했다. 하지만 우리나라가 추진하는 “스마트 팩토리 구축”과는 구분하여 접근할 필요가 있다. 왜냐하면, 스마트 팩토리는 하나의 기술이나 솔루션이라는 측면보다는 ‘제조업의 미래비전’ 또는 ‘4차 산업혁명에 대한 지향점’이라고 보는 게 더 적절하다. 아디다스의 이번 조치가 실패로 평가받을 수도 있지만 아디다스가 축적한 많은 경험과 데이터는 훌륭한 자산이 될 것이고, 또 다른 전략으로 이를 활용해 재도약을 이루어 낼 수가 있을 것이라고 보는 게 더 적절하기 때문이다. 스마트 팩토리는 본격적으로 소개된지 몇 년 지나지 않았고, 여전히 갈 길이 멀어 보인다. 따라서 아디다스의 스피드 팩토리는 그 와중에 이뤄진 ‘스마트 팩토리의 실험’ 가운데 하나라고 봐야 할 것 같다. 스마트 팩토리는 단순한 자동화가 아니며, 여러 분야의 복잡한 기술이 맞물려 돌아가는 보이지 않는 융합기술이다. 일각에서는 전통 제조업이 비대면 방식으로 전환했을 경우 결코 호의적일 수 없다고 반문한다. 현재 방식은 고객의 니즈와 불편사항을 현장에서 직접 해결하는 형태이기 때문에 비대면으로 전환하는 데에는 더딜 수밖에 없다는 주장이 존재한다. 하지만 결국 코로나19 사태로 급부상한 비대면 현상은 기존 제조 산업으로부터 변화를 이끌어내고 있다. 다시 말하자면, 4차 산업혁명의 개념은 온택트(On-tact)의 초연결성으로 개인화되고 있는 고객과 시장에서의 협력업체들을 포함한 생태계와 연계하여 새로운 서비스와 제품을 만들어 내는 것이다. 하지만 국내 기업들은 4차 산업혁명 개념의 일부분인 프로세스의 디지털화를 통한 효율성 제고에만 집중하는 경향이 있다. 서비스와 제품의 가치사슬(value chain) 측면에서 디지털 혁신에 대한 품질(Quality), 원가(Cost), 납기(Delivery)에 대한 생산관리의 궁극적인 목적을 실현시키는 데 무엇보다 우선해야 한다. 점점 개인화되고 있는 시장에서는 밀레니얼 세대와 개인화 고객층을 중심으로 “미닝아웃(Meaning Out)” 현상이 나타나고 있으며, 이러한 새로운 소비성향(Trend)은 4차 산업혁명을 주도하는 트랜드로 제조업의 변화를 견인하고 있다. 밀레니얼 세대가 새로운 소비의 축으로 등장하면서, 이전 세대보다 자기애(愛)가 강하고, 주관적이며 적극적인 표현으로 여론을 모으며, 변화를 꾀하고 있다. 이러한 “미닝아웃(Meaning Out)” 현상은 비대면 시장의 성장과 변화를 주도하고 있다. 따라서 이제는 공급자 중심 시장원리로는 더 이상 경쟁우위의 지위를 확보하기가 어려우며, 가까운 미래에는 공급자의 존재감마저도 시장에서 사라질 것이다. 이것이 바로 수요자 중심 맞춤형 시대를 준비해야 할 분명한 이유이다. 아래 그림은 린 생산의 JIT(Just in Time적기납품)과 스마트 팩토리의 FIT(Fit in Time적기맞춤)에 대한 비교 설명이다. 출처: 박정수 성균관대 대학원 스마트팩토리 융합학과 겸임교수 공급망관리(SCM)적인 측면에서 보면 가치나 이익의 총량은 같으나, 서로의 역할과 능력, 기능에 따라 그 비율이 달라진다. 건전한 공급망 체인은 지속적으로 발전 및 유지가 가능할 때 성장을 한다. 제조업의 경쟁력은 원가경쟁력, 품질경쟁력, 속도경쟁력, 유연한 생산경쟁력, 그리고 건전한 거래 등에 의해 존재한다. 그러나 전체를 하나의 시스템이라고 볼 때 가치 및 이익 지대가 수반이 되지 않는 제품군을 가진 공급망은 유행이나 추세가 끝났을 때 어려움에 봉착하게 된다. 그러므로 스마트 팩토리를 구축하여 공급망(SCM)과 제조현장의 “생산 대응력”을 극대화하는 것이 무엇보다 중요하다. 정보 설계가이며 ‘분류의 역사’의 저자인 알렉스 라이트(Alex Wright)는 인간의 유전자에는 분류를 하고자 하는 속성이 깃들어 있다고 주장했다. 고대에서부터 현대에 이르는 오랜 세월 동안 인간은 분류라는 행위를 통해 사물을 인식하고, 소통했으며, 발전해왔다는 것이다. 인류는 그리스 도서관에서부터 중세 암흑시대 수도원에 이르기까지 컴퓨터가 생기기 훨씬 이전부터 정보를 수집하고 분류해왔다. 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축하 위해서는 사용자가 인식하기 쉽도록 정보들을 제공해야 한다. 그 출발점은 “정보 ‘분류’를 어떻게 해야하는가”에 대한 고민에서부터다. 이러한 작업을 정보 구조화(Information Structurization)라고 부른다. 그 내용은 계층 구조, 계열 구조, 그리고 네트워크 구조가 있다. 정형 데이터든, 비정형 데이터든 구조화 작업은 매우 중요하다. 오늘날의 정보관리 분야와 기술은 단순히 이 모든 역학관계를 다루는 과제에는 미치지 못한다. 정보 관리자는 정보관리의 모든 자원을 계획함으로써 데이터에 대한 접근방식을 근본적으로 재고해야 한다. 빅(Big)이라는 단어가 그런 의미를 내포하고 있지만 빅데이터는 단순히 볼륨에 의해 정의되는 것이 아니라 복잡성에 대한 것이다. 그러므로 빅데이터 관리 기술을 기반으로 스마트 팩토리를 구축할 때, 우선적으로 데이터의 구조화를 정형 데이터와 비정형데이터의 상호작용 및 연결성에 대해서 고려해야 한다. 아디다스가 그동안 축적해 온 스마트 팩토리 기술을 300여개의 협력업체가 있는 아시아 공장 두 곳에 적용할 것이라고 한다. 이처럼 스마트 팩토리 기술도 보이지 않는 것을 보이게 하는(making invisible visible) 인공지능(AI)과 콘탠츠 융합 기술이기 때문에 가능한 일이다 그러므로 데이터 구조화는 인공지능의 시작이며, 인공지능 기반 스마트 팩토리 플랫폼은 제조업의 미래비젼(future vision)이고, 이 모든 것은 보이지 않는 속성(attribute)을 갖고 있다. 4차 산업혁명을 일컬어 연결을 통한 경쟁, 즉 보이지 않는 “네트워크 전쟁”이라고 부를 수 있다면 이 전쟁은 이미 시작되었다고 봐야 할 것이다. 인공지능 기술과 빅데이터 관리기술을 활용하여 스마트 팩토리를 구축하는 목적은 4차 산업혁명으로 새롭게 부각되는 제조 서비스 역량(제품과 서비스의 결합: product servitization, 서비스의 상품화: service productization)과 새로운 경영 페러다임, 즉 적시맞춤(FIT: fit-in-time)을 실현시키는 것이며, 그 핵심에는 “속도”가 있다. 기사전문보기 → https://m.edaily.co.kr/news/read?newsId=01384166625863056&mediaCodeNo=257
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- 작성일 2020-08-03
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[37]코로나와 '시공간 압축'의 시대
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] “작은 것을 연결하여 축적의 힘을 만들어야 한다.” 스마트 팩토리는 생산 현장, 공급망, 그리고 고객과 접점에 있는 플랫폼(platform & click creation)에서 ‘연결의 힘’을 바탕으로 제조업 경쟁력을 강화하는 경영전략이다. 4차 산업혁명을 일컬어 연결을 통한 경쟁, 즉 “네트워크 전쟁”이라고 부를 수 있다면 이 전쟁은 이미 시작되었다고 봐야 할 것이다. 지금까지 대부분의 제조기업은 제품을 주문 받은 뒤 그것을 고려하여 생산계획을 수립하고 생산하는 방식을 취하고 있다. 소위 매출 추세 분석을 가미시켜 수요예측을 하고, 그에 따른 전사적인 제조 전략을 수립하는 데 한계가 있었다. 고객의 물동량 변화에 능동적으로 대응하지 못했고, 공급 능력 측면에서 유연성을 확보하지 못하는 구조적인 문제를 인식하지 못했다. 이에 따라 막연한 의사결정 위주로 생산(make-to-stock)활동이 진행되어 왔다. 또한, 생산 설비의 순간 정지의 원인이나 작업자의 휴먼 에러(human error)에 대한 불량개선 방안을 찾아내기가 힘들었다. 한마디로 ‘깜깜이’ 생산현장인 것이다. 그러므로 생산 현장을 변화시켜야 한다. 그러기 위해서는 제조업 특성에 맞는 맞춤형 스마트 팩토리를 구축해야 한다. 시장과 고객이 변화하고 있는 데 생산 현장은 아직도 과거의 생산(make-to-stock) 방식에 머무르고 있는 듯하다. 개인화 고객과 시장은 스마트 팩토리를 통해 미래의 생산(make-to-order) 방식을 요구하고 있다. 경제학의 ‘오스트리아 학파’는 모든 ‘경제적 활동과 사건(economic event)’이 그것에 관련된 특정한 개별 ‘행위자(actor)’의 ‘가치판단(value-judgement)’과 ‘합목적성(rationality)’적인 선택들, 그리고 그 당시 그들이 처한 상황에서 발생한다고 파악했다. 특히 소비자의 주관적 평가로서의 효용을 재화의 가치로써 궁극적으로 생각하고 근대적 인간의 경제활동에 대한 내면적 합리성으로서 한계효용 체감 · 균등의 법칙을 전개하고 생산재 가치는 소비재에서 파생한다는 귀속이론을 구상하는 등 효용가치론 위에서 모든 경제체계를 구축하였고, 미국에서 뿌리내려 1980년대부터 레이거노믹스로 등장한 뒤, 이로 인해 시작된 구글, 아마존과 같은 벤쳐 혁명에서 그 근원을 찾을 수 있다. 따라서 4차 산업혁명은 기술 자체가 만들어낸 것이 아니라, 제조업의 비용절감과 효율성 증대가 이어진 것이라고 봐야 할 것이다. 그러므로 새로운 생산방식(make-to-order)과 적시맞춤(fit-in-time) 생산을 실현시키기 위해서는 ‘맞춤형 인공지능 기반 스마트 팩토리 플랫폼’이 절실하다. 1982년 미국 시사주간지 타임(TIME)지는 최초로 ‘올해의 인물’에 사람이 아닌 개인용 컴퓨터, 즉 PC를 선정했었다. 이는 3차 산업혁명 시대의 시작과 역사적 변화를 알리는 상징과도 같았다. 컴퓨터가 1980년대 이후 기업들에게 어떤 영향을 끼치게 되었는지 우리는 이미 목도해 온 바 있다. 이런 사실과 함께 증기기관 또한 산업혁명을 추진할 수 있는 수준까지 개량되기 위해 여러 세대가 지났듯이, 오늘날 4차 산업혁명의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 추진 역량이 개선되기까지 시간이 더 소요될 것으로 보여진다. 하지만 우리는 4차 산업혁명 시대의 시작과 변화의 중심에서 살고 있다. 우리가 피부로 직접 느끼기에는 전혀 새로운 것이 없다고 할 수 있겠으나, 제조업들은 하루 하루가 예상하지 못한 경험의 연속이다. 역동적인 세계 경제, 4차 산업혁명이 몰고 온 제조업은 새로운 성장 기회를 발굴하기 위해 고객의 통찰력, 내부 프로세스 및 비즈니스 운영에 대한 “인공지능 기반 스마트 팩토리” 구축에 집중해야 한다. 이러한 통찰력을 발견하고 결정하는 과정에서, 대규모의 복잡한 데이터 집합이 생성되며, 이는 반드시 현장 경험과 전문 지식을 겸비한 숙련된 전문가들에 의해 관리, 분석 및 조직되어야 한다. 그동안 사용해 온 정형 데이터와 정보통신기술 발달로 새롭게 가치가 증명되고 있는 비정형 데이터에 대해 방대한 데이터 수집으로 집대성하여 우선적으로 스마트 팩토리에 적용시켜야 한다. 스마트팩토리는 기업의 자원을 속도 지향적으로 구축하여 사이버-물리적-사회적으로 상호 연결되어야 한다. 인간 중심에는 소셜 센서, 머신 중심에는 사이버-물리적 시스템(CPS), 노드(node), 소셜 인터랙션(social interaction)이 있다. 또한, 분산 생산 제어를 위한 제품 중심에는 스마트 제품을 통합하는 소셜(social) 제조 환경에서 개인화된 제품 생산으로의 사이버-물리적-사회적 시스템(CPSS: Cyber Physical Social System)을 제안한다. 다중 역할 분산 생산 제어 메커니즘은 사이버-물리적-사회적 시스템(CPSS) 지원으로 개인화된 제품 생산 시스템의 민첩성, 대응성, 유연성 및 조정 능력을 향상시키기 위해 준비되어야 한다. 사이버-물리적-사회적 시스템은 맞춤형 제품 생산을 위해 글로벌 사이버-물리적-사회적 융합과 지역 마케팅(Area Marketing)까지 활용되어야 한다. 이러한 새로운 프레임웍(framework)은 4차 산업혁명과 인공지능 기반 제조 모드(manufacturing mode) 혁신과 지능형 생산 공정 제어 분야에 기여할 것으로 기대되며, 스마트팩토리의 길라잡이 역할을 할 것으로 판단한다. 더 나아가 네트워크의 본질과 관련해 또 다른 중요한 점이 있다. 그것은 바로 토폴로지(topology)다. 통신 분야에서의 토폴로지는 네트워크의 구성 형태와 형상이다. 통신 노드의 외형적인 연결 모양, 통신망을 구성하기 위한 물리적 결선 방식, 다수의 디바이스가 통신 링크로 상호 연결되어 있는 방식·형태·모양을 의미한다. 또한 수학에서의 토폴로지(위상)는 주어진 공간에서의 집합론적인 연구, 해석학적인 연구 등을 하는 분야이며 적용상의 구분은 집합론적인 위상수학, 대수적 위상수학, 위상해석학 등이 있다. 아래 그림은 네트워크 토폴로지(network topology)를 보여주고 있다. 출처: 성균관 대학교 대학원 스마트팩토리 융합학과 박정수 겸임교수 4차 산업혁명은 통신혁명의 시대이며, “토폴로지” 시대이다. 제조업의 새로운 전략은 바로 “시공간 압축”이라는 인간의 시간 감각에서 출발해야 한다. 1966년 미국의 사회학자 도널드 제널(Donald Janelle)이 처음 정의한 개념으로 운송 기술이 발달하면서 물리적인 거리가 더 이상 중요하지 않게 되었다는 것을 의미한다. 시공간 압축 현상은 비대면 시대에 온택트(ontact) 현상을 떠오르게 한다. 물리적인 거리는 인류사에 중요한 개념적 감각이었다. 인류 역사에서 대부분의 기업 경쟁과 권력 투쟁이 공간적인 지배와 영토를 대상으로 했다는 점을 생각해보면 알 수 있듯이 4차 산업혁명 시대의 과제는 다름 아닌 “시간과 속도”이다. 1차, 2차, 3차 산업혁명 시대에서의 “시간”은 돈이 되었고, 4차 산업혁명 시대에는 “속도”가 그 핵심이 되고 있다. 3차 산업혁명 시대를 대변하는 린 생산(lean Production)의 핵심인 JIT(just in time)은 시간이 비용이다. 그러나 4차 산업혁명 시대를 준비하는 스마트 팩토리의 핵심인 FIT(fit in time, 적시맞춤)은 속도가 비용이다. 우리는 속도로 기업을 알아보고, 속도로 발전을 판단한다. 속도는 인간의 인식에 영향을 미쳐 모든 것을 판단하는 기준이 되고 있다. 구글의 연구에 의하면 클릭 크리에이션(click creation) 시대의 검색 시간이 1초에서 10분의 1초 미만으로 줄어들자 사용자의 행동이 변했다고 한다. 이처럼 속도는 인간이 생각하는 방식을 바꾼다. 2019년 11월 11일 알리바바가 달성한 중국 광군절 하루 매출 45조의 의미도 속도다. 이처럼 토폴로지(topology)를 통해 거리, 속도, 힘을 함께 융합시키는 기술은 사물의 본질을 변화시키고 있다. 스마트 팩토리를 통해서 입증되고 있지만 사실 모든 것은 연결된 속도와 힘에 따라 “입지 효용”이 바뀐다. 똑같은 거리라도 더 빠른 속도로 연결되면 더 유력해지거나 중요해지는 것이다. 따라서 ‘속도의 시대’에 맞는 전략(적시맞춤, fit in time)을 만들어야 한다. 제조업의 미래는 기업의 속도, 가능성, 유연성을 위해 맞춤형 직원(staff on demand)은 기본이며, 그러한 사회적 자원을 활용하기 위해서도 스마트 팩토리는 시대적인 명령이다. 정보 설계가이며 ‘분류의 역사’의 저자인 알렉스 라이트(Alex Wright)는 인간의 유전자에는 분류를 하고자 하는 속성이 깃들어 있다고 주장했다. 고대에서부터 현대에 이르는 오랜 세월 동안 인간은 분류라는 행위를 통해 사물을 인식하고, 소통했으며, 발전해왔다는 것이다. 그리스 도서관에서 중세 암흑시대 수도원에 이르기까지 인간은 컴퓨터가 생기기 훨씬 이전부터 정보를 수집하고 분류해 왔다. 여기서도 분류의 목적은 속도이다. ‘인공지능 기반 스마트 팩토리’를 구축하기 위해서 사용자가 인식하기 쉽도록 정보들을 제공해야 한다. 그 출발은 “정보 분류를 어떻게 해야 하는가”에 대한 고민이 필요하다. 이러한 작업을 “정보구조(information structure)”라 부른다. 그 내용은 계층 구조, 계열 구조, 그리고 네트워크 구조가 있다. 정형 데이터는 물론 비정형 데이터 역시 구조화(Structurization) 작업은 매우 중요하다. 이것 또한 그 목적이 속도에 있기 때문이다. 그러므로 4차 산업혁명을 일컬어 연결을 통한 경쟁, 즉 “네트워크 전쟁”이라고 부를 수 있다면 이 전쟁은 이미 시작되었다고 봐야 할 것이다. 인공지능 기술과 빅데이터 관리기술을 활용하여 스마트 팩토리를 구축하는 목적은 적시맞춤(fit-in-time)을 실현하기 위해서다. 그 핵심에는 “속도”가 있다. 기사 전문 보기 → https://m.edaily.co.kr/news/read?newsId=01357926625838128&mediaCodeNo=257
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- 작성일 2020-07-27
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' [36] 언택트를 넘어 온택트(Ontact) 시대가 왔다
- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' [36] 언택트를 넘어 온택트(Ontact) 시대가 왔다 [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 한국판 뉴딜 정책은 저성장, 양극화가 심화되고 코로나19의 경제충격이 큰 상황에서 현재 위기를 극복하고 글로벌 경제를 선도하기 위한 국가발전 전략이다. 특히 디지털경제를 통해서 똑똑한 나라를 만들고, 그린 경제를 통해서 그린 선도국가를 만들며, 양극화 해소를 위한 경제사회 대전환을 통해서 더 보호받고 따뜻한 나라를 만들고, 디지털 경제를 통해서 추격형에서 선도형 국가로 탈바꿈하고, 탄소를 줄여서 그린경제로 가며, 사회안전망을 구축하여 포용국가로 가자는 것이다. 한국판 뉴딜 정책은 4차 산업혁명의 기저(基底)가 흐르고 있는 훌륭한 정책이라고 생각한다. 그 중심에는 작년에 중기벤처기업부(박영선 장관)가 그토록 강조해 왔던 DNA(Digital, Network, Artficial Intelligence)와 인공지능 기반 스마트팩토리가 있다. 20여년전 컨택트(Contact)라는 영화가 상영되었는데 현 시대에 대한 기시감(旣視感.데자뷔)이지 않았나 생각된다. 상상하기 힘든 아주 먼 물리적인 거리, 사고체계가 다른 언어적, 심리적 거리에 존재하는 외계생명체를 직접 대면하기까지의 엄청난 열정과 의미를 부여하는 과정이 반영되었던 영화로 기억하고 있다. 기술이 발전하고 자본주의 경제가 고도화 될수록 역설적으로 사람과 사람간의 만남, 정서적 교류는 더욱 더 중요해지고 있다. 이처럼 컨택트(Contact)의 중요성은 지속될 것이다. 하지만 코로나19의 영향으로 교류의 방법이 급변하고 있다. 이러한 흐름의 가장 큰 키워드 중 하나가 언택트 (Untact)이다. 즉 서비스나 상품을 구매하는 과정에서 통신기술이나 무인기술 등과 같은 첨단 기술과 기기를 사용하여 판매자와 직접적인 대면이 없이도 재화와 서비스가 제공되는 새로운 소비 성향을 의미한다. 최근에는 여기에서 한 발 더 나아가 온택트(Ontact)가 확산되고 있다. 비대면을 일컫는 언택트 (Untact)에 온라인을 통한 외부와의 연결(on)을 접목시킨 개념으로, 온라인을 통해 소통하는 방식을 온택트(Ontact)라고 한다. 다시 말하자면, 사회적 거리두기 등 집에서 머무르는 생활에 지친 사람들이 온라인을 통해 외부와 연결하고, 다양한 활동을 하는 새로운 생활 추세, 신념을 뜻하는 ‘미닝(Meaning)’과 ‘벽장 속에서 나오다’라는 뜻의 ‘커밍아웃(Coming Out)’을 결합한 신조어처럼, 자신이 옳다고 지지하는 것을 더 이상 생각 안에 묶어 두지 않고 ‘소비’로 표현해 본인의 가치관을 한층 적극적으로 드러내고, 이를 통해 만족감을 느끼고 소비성향을 보이는 미닝아웃(Meaning Out)과 같은 라이프스타일(Lifestyle)을 말한다. 점점 개인화되고 있는 시장에서는 밀레니얼 세대와 개인화 고객층을 중심으로 “미닝아웃(Meaning Out)” 현상이 나타나고 있으며, 이는 새롭게 나타나고 소비성향이 제조업의 변화를 자극하는 등 4차 산업혁명을 주도하고 있는 트랜드로 나타난다. 이러한 비대면 시장은 성장과 변화를 주도하고 있다. 특히, 밀레니얼 세대가 새로운 소비의 축으로 등장하면서, 이전 세대보다 훨씬 활발하게 자기 주관에 대해 적극적으로 표현하고, 여론을 모으며, 변화를 꾀하고 있다. 따라서 이제는 더 이상 공급자 중심 시장원리로는 경쟁우위의 지위를 확보하기가 무척 어려우며, 가까운 미래에는 시장에서 공급자의 존재감 마저도 없어 질 것이다. 이것이 바로 수요자 중심 맞춤형 시대를 준비해야 할 분명한 이유이다. 최근 신흥 공급자로서 강력한 지위를 확보하고 있는 아마존은 모두가 인정하는 글로벌 유통의 대표 플랫폼이다. 그런데 비대면 시장(non-face-to-face market)이 강화되고 있는 제조업의 환경 속에서 나이키를 비롯한 약 100여개의 브랜드가 아마존과 단절하고 소비자 직접 판매(D2C: Direct to Consumer)를 위한 자체 플랫폼(e-commerce)을 시작했다는 점에 주목해야 한다. 왜냐하면, 바로 비대면 시장이 개인화 시장을 의미하며 대표적인 “수요자 중심 시장과 고객”에 대응하기 위한 스마트 팩토리이기 때문이다. 공급망관리(SCM)적인 측면에서 보면 가치나 이익의 총량은 같으나, 서로의 역할과 능력, 기능에 따라 그 비율이 달라진다. 건전한 공급망 체인은 지속적으로 발전 및 유지가 가능할 때 성장을 한다. 제조업의 경쟁력은 원가경쟁력, 품질경쟁력, 속도경쟁력, 유연한 생산경쟁력, 그리고 건전한 거래 등에 의해 존재한다. 그러나 전체를 하나의 시스템이라고 볼 때 가치 및 이익 지대가 수반이 되지 않는 제품군을 가진 공급망은 유행이나 추세가 끝났을 때 어려움에 봉착하게 된다. 다행스럽게도, 우리나라 제조업은 여러 산업분야에서 아직 기회가 있다. 부족한 부분을 인식하고 기업간에 서로의 입장에서 건전하면서도 상호발전적인 거래를 통하여 협조하고 협력을 한다면 새로이 많은 기회를 맞이 할 수 있을 것이다. 제조업을 중심으로 하여 우리기업의 발전과 경쟁력 강화방안을 찾는 데 있다. 그리고 국민들이 행복하고 보편적인 삶의 질이 개선된 일류국가로 도약할 수 있는 방법을 제시하는 데 있다. 정보 설계가이며 ‘분류의 역사’의 저자인 알렉스 라이트(Alex Wright)는 인간의 유전자에는 분류를 하고자 하는 속성이 깃들어 있다고 주장했다. 고대에서부터 현대에 이르는 오랜 세월 동안 인간은 분류라는 행위를 통해 사물을 인식하고, 소통했으며, 발전해왔다는 것이다. 그리스 도서관에서 중세 암흑시대 수도원에 이르기까지 인간은 컴퓨터가 생기기 훨씬 이전부터 정보를 수집하고 분류해왔다. 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축하기 위해서 사용자가 인식하기 쉽도록 정보들을 제공해야 한다. 그 출발점은 “정보 ‘분류’를 어떻게 해야하는가”에 대한 고민에서부터다. 이러한 작업을 정보구조화(information structurization)라고 부른다. 그 내용은 계층 구조, 계열 구조, 그리고 네트워크 구조가 있다. 정형 데이터든, 비정형 데이터든 구조화(Structurization) 작업은 매우 중요하다. 오늘날의 정보관리 분야와 기술은 단순히 이 모든 역학관계를 다루는 과제에 미치지 못한다. 정보 관리자는 정보관리의 모든 자원을 계획함으로써 데이터에 대한 접근방식을 근본적으로 재고해야 한다. 빅(Big)이라는 단어가 그런 의미를 내포하고 있지만 빅데이터는 단순히 볼륨에 의해 정의되는 것이 아니라 복잡성에 대한 것이다. 빅데이터로 간주되는 많은 소규모 데이터 셋(data set)은 물리적 공간을 많이 소비하지 않지만, 본질적으로 복잡하다. 동시에 상당한 물리적 공간이 필요한 대규모 데이터 셋은 빅데이터로 간주될 만큼 복잡하지 않을 수도 있다. 빅 데이터 라벨에는 규모(volume) 외에도 다양성(Variety), 속도(Velocity) 등 빅 데이터의 3대요소(3V)를 포함하고 있다. 3대요소의 V 외에도, 데이터의 진실성(Veracity)은 데이터 무결성과 조직이 데이터를 신뢰할 수 있고 중요한 의사결정을 위해 데이터를 자신 있게 사용할 수 있는 능력을 나타내는 것이다. 앞서 언급했듯이, 조직(기업)은 의사 결정, 기회 및 전반적인 성과를 개선하고 새로운 방법을 찾기 위해 점점 더 빅데이터로 눈을 돌리고 있다. 스마트 팩토리의 핵심기술인 빅데이터 관리 기술은 제조업이 고객 주문 패턴, 자재관리, 구매 행동, 공급망 관리, 그리고 매출에 영향을 미치는 것으로 알려진 다른 동인을 추적하고 분석할 수 있게 함으로써 고객의 의사결정 과정에 대한 전례 없는 통찰력을 제공한다. 그러므로 빅데이터 관리 기술을 기반으로 스마트 팩토리를 구축할 때, 우선적으로 데이터의 구조화를 정형 데이터와 비정형데이터의 상호작용 및 연결성에 대해서 고려해야 한다. 수학적인 사고의 영역을 빌려보면, 직선 위에서는 운동에너지의 “축적 후 발산”이 없다. 그러나 사이클로이드 곡선 위에서는 전반기에 운동에너지를 축적하여 후반기에 발산한다는 수학적인 지혜가 있다. 그러므로 사이클로이드 곡선은 눈에 보이는 직선 코스보다 목적함수를 빨리 달성할 수 있는 길이다. 스마트 팩토리 구축에 있어서 빅데이터 관리 기술과 인공지능 기술은 스마트 팩토리의 목적을 최대한 빨리 달성하기 위한 최선의 길이다. 그러므로 눈에 보이는 일반적인 시스템(ERP,MES)보다 더 효율적인 길을 가야 한다. 이런 길을 우리는 우회로(迂廻路, roundabout path)라고 표현하고, 연결의 힘을 바탕으로 제조생산과 공급망 분야를 인공지능 기반 스마트팩토리 플랫폼으로 구축하고 있는 제조업의 스마트팩토리 구축전략을 우회축적(迂廻蓄積, roundabout accumulation)이라고 정의하자. 4차 산업 혁명 시대의 최대 최강의 제조업체는 애플과 나이키일 것이다. 공통점은 공장을 소유하고 있지 않지만 가장 강력한 스마트팩토리 개념을 생산현장에 실현시키고 있다는 것이다. 나이키는 10억달러 이상을 스마트팩토리 구축에 투자하고 있으며, 애플은 자신의 앱 스토어(app store)상에 올려진 앱(app)들을 거쳐 이뤄진 상거래의 규모가 5190억달러(약 626조8482억원)라고 한다. 바로 이것이 제조업의 스마트 팩토리를 통해서 제조부흥을 일으키기 위한 제조업 경영전략의 “우회축적”이 아닐까? 왜냐하면 현장에 제조업의 핵심역량이 존재하기 때문이다. 그것이 답이다.
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- 작성일 2020-07-23
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' [35] 맞춤형 비즈니스와 스마트팩토리
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 제조업을 둘러싸고 있는 외부환경의 변화에 따라 기업에는 다양한 문제가 계속 발생하고 있다. 고객의 요구는 다양하면서도 비대면 현상과 개인화의 특징이 뚜렷하고, 제품 수명은 단축되는 반면 부가가치는 높아지고 인건비는 급등하는 등 시장환경이 아주 빠른 속도로 바뀌고 있다. 과거 산업혁명은 흐름의 추세를 근간으로 예측이 가능했다면, 4차 산업혁명 및 앞으로 전개될 초 인류 사회는 전혀 경험하지 못한 새로운 시장환경이 펼쳐 질 조짐이다. 가격경쟁의 변화로는 개발도상국의 추격, 무역장벽에 따른 해외 생산화, 무역 불균형, EC 통합 등을 들 수 있다. 또한 기술 환경의 변화로는 제품의 서비스화, 마이크로 일렉트로닉스 (Microelectronics)화, 네트워크화, 데이터 베이스 관리의 발전 등이 있다. 이와 같은 외부환경의 변화는 기업의 생산성 저하, 재고의 증가, 결품의 발생, 빈번한 품질 클레임 발생, 이익의 저하 등을 가져 오고 있다. 그게 현실이다. 그런데 문제는 현 시대의 제조업들이 아직도 과거 산업혁명 시대처럼 경영 기법의 추세에 매몰되고 있다는 것이다. 환경 변화에 적응하며, 경영 기법을 변화시키는 “맞춤 생산 시대 제조업의 생산 대응 역량”을 실현시키기 위해서는 “인공지능 스마트팩토리 구축”이 필수적이다. 그럼에도 불구하고 이와 같은 새로운 개념을 받아드려야 하는 제조업의 조직문화가 새로움의 최대 적인 “편견”에 빠져 있는 듯하다. 영국인이 가장 사랑하는 여류 작가, 제인 오스틴의 “오만과 편견”이 영상으로 스쳐가는 것은 꼭 그 것만은 아닐 것이다. 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축하기 위해서는 제조 현장의 비정형 데이터를 구조화(Structurization: 構造化)하는 역량이 핵심으로 떠오르고 있다. 비정형 데이터(unstructured data)란 그림이나 영상, 소리, 자연어, 문서처럼 형태와 구조가 다른 구조화 되지 않은 데이터를 말하며, 일정한 규격이나 형태를 지닌 숫자 데이터(numeric data) 기반 경영정보시스템(MIS: Management Information System)과는 다르다. 기존의 컴퓨터 시스템(ERP,MES)은 연산과 처리 절차가 숫자 데이터 중심으로 설계되어 있기 때문에 이름이나 성별과 같은 문자 변수는 숫자로 변환해 처리하는 방법을 주로 사용했다. 그러나 이런 방법은 트위터나 블로그처럼 모바일과 온라인에서 생성되는 대규모의 비정형 데이터에 적용하는 것이 불가능하며, 특히 제조 현장의 작업자 동작 정보(Behavior Information), 로봇의 동작 이미지 정보, 다양한 사물의 움직임을 관찰하는 이미지 등 다양한 비정형 데이터가 각종 정보통신 기술의 발달로 쏟아져 나오고 있는 현실에 대응하기에는 부적절하게 설계되어 있다. 이와 같은 비정형 데이터를 스마트 팩토리에서 활용하기 위해서는 과거 산업혁명에서 기계화와 자동화를 도입하기 위해서 컴퓨터를 활용(CIM: Computer Integrated Manufacturing)하였듯이, 4차 혁명시대에는 지능화와 자율화를 실현시키기 위해서 비정형 데이터를 활용하기 위한 데이터의 구조화 기술과 인공지능 기술을 융·통합시켜 제조 현장에 녹여내야 한다. 그것이 바로 인공지능 스마트팩토리의 출발이기 때문이다. 아래 그림은 CIM의 복잡성과 계층을 보여주고 있다. 비정형 데이터를 구조화하는 방법은 그 대상이 매우 다양하다. 예를 들어 인터넷을 이용하는 과정에서 생성되는 웹 로그(web log) 정보나 검색어로부터 유용한 정보를 추출하는 웹을 대상으로 한 데이터 마이닝의 웹 마이닝(web mining), 어떤 사안이나 인물, 이슈, 이벤트에 대한 사람들의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 오피니언 마이닝(opinion mining), 그리고 대규모의 문서(text)에서 의미 있는 정보를 추출하는 텍스트 마이닝(text mining)이 있다. 텍스트 마이닝은 분석 대상이 비구조적인 문서정보라는 점에서 데이터 마이닝과 차이가 있으며, 텍스트 분석(text analytics), 텍스트 데이터베이스로부터 지식 발견(KDT, Knowledge Discovery in Textual Database), 문서 마이닝(document Mining) 등으로 불리기도 한다. 텍스트 마이닝은 정보 검색, 데이터 마이닝, 기계 학습(machine learning), 통계학, 컴퓨터 언어학(computational linguistics) 등이 결합된 학제적(interdisciplinary) 분야이다. 이는 분석 대상이 형태가 일정하지 않고 다루기 힘든 비정형 데이터이므로 인간의 언어를 컴퓨터가 인식해 처리하는 자연어 처리(NLP, natural language processing) 방법과 관련이 깊다. 좀 더 구체적으로 문서 분류(document classification), 문서 군집(document clustering), 메타데이터 추출(metadata extraction), 정보 추출(information extraction) 등으로 구분한다. 아래 그림은 비정형 데이터의 양이 매년 60~80% 상승하고 있다는 것이다. 이처럼 제조 현장에 비정형 데이터의 양이 매년 급 상승하고 있기 때문에 그것을 활용하느냐 못하느냐가 제조업의 경쟁력으로 변환되고 있는 시대가 4차 산업혁명의 시대이고, 그래서 인공지능 스마트 팩토리를 구축하여야 한다. 기본적으로 비정형 데이터를 구조화하여 제조현장에 활용하기 위해서는 통계학의 방법론인 판별분석(discriminant analysis)과 군집분석(clustering)과 유사한 개념으로 분석 대상이 숫자가 아닌 이미지나 텍스트라는 점을 알아두어야 한다. 통상 문서 분류는 사전에 분류 정보를 알고 있는 상태에서 주제에 따라 분류하는 방법이며 문서 군집은 분류 정보를 모르는 상태에서 수행하는 방법이다. 이를 지도 학습(supervised learning), 자율 학습(unsupervised learning)이라고 부르는데, 데이터 마이닝에서도 동일한 의미로 사용하고 있다. 정형 데이터가 판단의 준거를 제시해 온 과거 산업혁명과 달리 새로운 산업혁명, 4차 산업혁명 시대에는 비정형 데이터까지도 범위를 확장하여 제조 경영에 활용하고자 하는 새로운 제조업 경영전략이 인공지능 스마트 팩토리 구축과 환경 조성에 있다는 사실을 직시해야 한다. 따라서 비정형 데이터를 구조화시키고, 제조 현장에 활용하여 자율화된 유연성을 확보해 나가는 것이 인공지능 기반 스마트팩토리의 목적이다. 그것이 바로 지능화의 출발이며, 데이터 라벨링 작업이 인공지능 스마트 팩토리의 기본이라면, 비정형 데이터의 구조화는 인공지능을 활용하는 제조 역량의 활성화 작업이다. 그러므로 디지털 대전환(Digital Transformation) 시대의 준거(準據 , criterion)는 비정형 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐이다. 디지털 기술의 핵심도 비정형 데이터 관리 기술로 바뀌어가고 있으며, 더 나아가 빅데이터 관리 기술이 우리 사회를 ‘초연결 사회’로 바꿔가고 있다. 사람과 사물 등 모든 것이 연결돼 의료, 교육, 제조 등 전 영역에서 비대면 시장과 개인화 고객의 원츠와 니즈(Wants & Needs)가 ‘살아가는 방식’을 변화시키고 있다. 초연결 사회는 이제껏 생각하지 못했던 새로운 가치를 실현할 수 있게 한다. 그래서 사회에서 요구되는 가치를 인지하고 실제로 구현하는 과정에서 “(스마트 폰) 사용자의 경험”이 존재하듯이 개인화 고객과 시장에 “맞춤형 비즈니스”를 실현하는 과정에는 인공지능 기반 스마트팩토리가 있다.
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- 작성일 2020-07-13
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[34]스마트팩토리와 데이터 라벨링
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 인공지능 스마트 팩토리(Smart Factory)란 무엇일까? 인공지능 스마트 팩토리는 인공지능(AI)과 정보통신(ICT) 기술을 기반으로 제조와 공급망의 전 과정을 일반적인 자동화를 뛰어 넘어, 이미 개인화된 고객과 시장의 요구에 적시맞춤(Fit in Time)형으로 대응하기 위해 제조역량을 지속 가능하게 지능화시켜, 글로벌 수준의 제조비용, 품질, 납기, 그리고 고객과 시장의 주문 대응 역량으로 제품과 서비스를 생산하는 미래형 공장이자 전사적 제조 지능화(EMI: Enterprise Manufacturing Intelligence)이다. 공장 내 설비와 기계에 설치된 센서를 통해 데이터가 실시간으로 수집o분석되어 공장 내 모든 상황들이 일목요연하게 보여지고, 이를 분석해 목적된 바에 따라 스스로 제어할 수 있도록 인공지능기술이 적용되어 작은 것을 연결하여 큰 것(Fit in Time)을 만들어내는 글로벌 수준의 경쟁우위 역량을 지속적으로 창출하는, 4차 산업혁명이 요구하는 과거와 다른 새로운 제조공장이다. 인공지능(AI)기술의 출발은 쉽게 사물을 알아보도록 사진·동영상 등 비정형 데이터 속에 일일이 명칭을 달아주는 ‘데이터 라벨링(Data Labeling)’ 기술이 기본 중에 기본이다. 특히 중국이나 인도는 이러한 데이터 라벨링 작업을 인해전술(人海戰術)로 가장 앞서 나가고 있으며, 미국은 데이터 라벨링 자동화를 구축 중이라고 한다. 그 이유는 간명하다. 4차 산업혁명이 몰고 온 인공지능 기술이 제조업뿐만 아니라 다양한 산업으로 전방위 확산하면서, 데이터 라벨링(data labeling)이라는 신종 비즈니스가 떠오르고 있기 때문이다. 구체적으로 데이터 라벨링 작업이란? 데이터가 이제는 무생물이 아니라 생물처럼 학습을 시작해야 한다는 산업계의 절실함이 묻어나는 단어이다. 작은 것을 연결하여 학습시켜 나간다는 것은 인공지능이 각종 사물을 인식(認識)할 수 있도록 인공지능에 연결되고, 입력되는 사진이나 동영상 등에 사람이 일일이 각종 사물의 이름을 달아주는 분류·표시 작업이다. 예컨대 제조 현장의 작업자의 동작이나 동선 이미지에서, 제품의 품질 형상이 찍힌 사진을 인공지능에 입력하기 전에 사진 속 사람과 제품, 작업자의 동작, 제조현장의 환경 및 상태 이미지에 각각 표지를 달아주는 것이다. 따라서 인공지능은 이러한 ‘라벨링(Labeling)된 데이터를 대량으로 입력해 그 공통점을 파악하는 ’머신 러닝(ML)‘으로 사물을 지각하는 능력을 갖추게 된다. 그러한 지각 능력을 제조 현장에 활용하여 자율화된 유연성을 확보해 나가는 것이 인공지능 기반 스마트팩토리의 목적이다. 그것이 바로 지능화의 출발이며, 데이터 라벨링 작업은 인공지능 산업의 기본이자, 인공지능을 활용하는 역량은 스마트팩토리를 구축하여 제조업이 획기적 발전을 이루려면 언젠가는 뛰어넘어야 할 걸림돌이다. 데이터 라벨링이 꼭 필요한 이유는 이 작업을 사람이 일일이 하려면 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸려서다. 영국 경제지 파이낸셜타임스(FT)는 “자율주행차 알고리즘이 도로 표지판 등을 학습하려면 수천 시간 분량의 라벨링된 운전 동영상이 필요하다”며 “1시간짜리 동영상에 데이터 라벨링하는 데 8시간이 걸린다”고 했다. 그만큼 인공지능 학습 시간의 약 80% 이상을 라벨링 작업이 차지한다. 제조 현장의 모든 사물들을 연결하여 의미 있는 정보를 인공지능을 통해 얻어내기 위해서는 수 많은 시간과 노력이 필요하다는 의미이다. 그래서 작은 것을 연결하고 학습하여 큰 것을 얻어내는 인공지능 기반 스마트 팩토리 구축은 데이터 라벨링 작업부터 하나 하나 시작해야 한다. 미래 일자리가 인공지능 산업으로부터 나올 것으로 판단한다. 특히 인도의 데이터 라벨링 회사 ’아이메리트(iMerit)‘는 직원 2500명이 사진 및 동영상을 분류한다. 인공지능에 도로 차선 색깔을 구별하는 법을 가르치기 위해 사람이 사진이나 동영상의 차선에 ’흰색‘ ’노란색‘ 등의 태그(tag·표지)를 다는 식이다. 바이오 산업도 마찬가지이다. 의료 진단 인공지능을 고도화하기 위한 데이터는, 사람이 직접 내시경 동영상을 보면서 혹 같은 부분에 ’종양‘ 등의 태그를 다는 일을 한다. 이처럼 저절로 이루어지는 것은 없다. 아래 그림은 데이터 라벨링 작업을 설명하고 있는 좋은 예이다. 기사전문보기 →https://m.edaily.co.kr/news/read?newsId=01357926625831240&mediaCodeNo=257
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- 작성일 2020-07-06
- 조회수 6908
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[33]나이키가 소비자 직접공략 전략을 강화하는 까닭
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 글로벌 제조업 분야의 스마트팩토리 시장을 선도하는 기업은 크게 두 분야로 나눌 수 있다. 우선 생산 로봇이나 장비를 만드는 업체들이다. 일본의 화낙(FANUC), 독일의 쿠카(KUKA)가 대표적이다. 둘째, ‘지능형 자동화’를 가능케 하는 소프트웨어와 플랫폼을 제공하는 업체이다. 독일의 지멘스와 SAP, 미국의 제너럴일렉트릭(GE) 등이 여기에 속한다. 그런데 말입니다. 4차 산업혁명시대에도 이들 기업들이 현재의 시장 포지셔닝(market positioning)을 지킬 수 있을까요? 그들의 지배적 시장 지위는 소품종 대량생산(mass production)으로 대표되는 2차, 3차 산업혁명 시대 생산전략의 기본 틀이 공급자 중심 시장이였기에 가능했다. 이와 같은 시장에서의 생산 전략 특징은 제품 재고를 생산하는 것(Make-to-Stock)이다. 제품 재고를 기본으로 유통을 했던 시대였기 때문이다. 따라서 이러한 생산전략을 효율적으로 관리하기 위해서 프로세스를 리엔지니어링하고 판매와 생산(S&OP)을 연동시켜, 공급망의 유연성과 효율성을 강화하기 위한 시스템적인 접근을 지속적으로 펼쳐왔다. 다시 말해 공급자 중심 시장에 적합하게 지속적으로 변화관리(CBI: Continuous Business Improvement)를 추진해왔다. 그런데 문제는 4차 산업혁명 시대는 공급자 중심 시장이 아니고 수요자 중심 시장이다. 수요자 중심 시장의 특징은 비대면 시장(non-face-to-face market)이며, 개인화 시장이다. 이러한 시장 변화에도 불구하고 위에서 언급한 기업들의 주도하에 제조업의 미래 생산전략이 주도되고 있는 현실을 주시해야 한다. 그것이 바로 공급자 중심 시장에서 시장을 장악해 온 기업들의 스마트 팩토리이기 때문이다. 그들은 자기들만의 표준화 개념을 수립하여 미래 제조업의 스마트 팩토리 솔루션 시장을 장악하기 위한 그들만의 사업전략을 펼치고 있다. 어쩌면 “과거의 성공적인 경험” 때문에 과거처럼 따라하기를 반복하는 습관에 젖어 있으며, 새로운 스마트 팩토리를 수용하지 못하고 있는 지도 모른다. 일반적으로 이런 현상을 성공의 저주(?)라고 주장하는 전문가들도 있다. 이에 따라, 글로벌 시장을 이끌어 갈 새로운 스마트 팩토리, 즉 인공지능 기반 스마트팩토리를 구축하기 위해서 중소벤처기업부(박영선 장관)가 강력한 산업정책을 펼치고 있는 듯하다. 소상공인과 전통시장도 비대면 거래 방식을 도입할 수 있도록 온라인 배송 플랫폼 구축 비용도 지원할 계획이라고 한다. 최근에 신흥 공급자의 지위를 확보하고 있는 아마존은 글로벌 유통의 대표 플랫폼이다. 그런데 비대면 시장(non-face-to-face market)이 강화되는 제조업 환경 속에서 나이키를 비롯한 100여개의 브랜드가 아마존과 단절하고 소비자 직접 판매(D2C: Direct to Consumer)를 시작한 것을 주목해야 한다. 왜냐하면 비대면 시장의 특징은 개인화 시장을 의미하며 대표적인 ‘수요자 중심 시장’이기 때문이다. 나이키는 소비자 직거래(D2C: Direct to Consumer) 사업을 성장시키기 위해서 2019 회계연도 동안 10억 달러를 신규 점포 개념, 데이터 분석 능력, 나이키플러스, 앱 투자 등을 담은 ‘새로운 역량과 소비자 개념’에 투자했다고 밝혔다. 여기서 나이키가 준비하고 있는 새로운 역량은 스마트팩토리 구축과 개인화 고객과 시장, 즉 수요자 중심 시장에 대비하기 위한 새로운 비즈니스 모델 구축을 위해 사용한 것으로 분석된다. 그러므로 소비자는 ‘재고 비용’만큼 싼 가격에 제품을 살 수 있다. 이처럼 D2C 비즈니스 모델은 기존 유통망에서 기회를 얻기 힘든 중소기업이나 스타트업에 도움이 될 것이다. 왜냐하면 4차 산업혁명 시대는 제품만 유통되는 것이 아니라 사용자 경험 디자인(UX-Design)과 같은 ‘경험’을 사고 파는 맞춤형 개인화 시대이기 때문이다. 아래 그림은 개인화, 최적화, 다양화를 위한 인공지능 기반 스마트 팩토리의 ‘적시 맞춤형(FIT:Fit in Time)’ 디지털 라이프 스타일을 보여주고 있다. 출처: ㈜ 텔스타-홈멜의 인공지능 기반 스마트 팩토리 플랫폼의 적시 맞춤형 Digital Life Style 최근 나이키는 스마트폰 카메라로 신발 사이즈를 측정해 나이키플러스 앱에 저장한 뒤, 온라인과 오프라인 매장에서 새 신발을 구매할 때 사이즈를 쉽게 비교할 수 있는 기능을 추가하는데도 주력하고 있다. 이러한 디지털 투자 덕분에 회원들을 더 잘 파악하고 서비스할 수 있어 ‘개인화 고객 가치’를 높이고 있다. 나이키가 스마트 팩토리를 구축하고 소비자 직거래(D2C) 전략을 강화하는 목적은 그것이 나이키의 미래로 인식하고 있기 때문이다. 그들은 차별화된 고객 경험을 갖는다는 것은 구매에 불필요한 마찰을 줄이는 것으로 인식하며, ‘나이키의 소비자 직접 공격 전략(D2C)’은 2020 회계연도 말까지 D2C 매출이 160억 달러에 이를 것으로 예측되고 있다. 이처럼 세계적인 기업들은 자생적으로 4차 산업혁명의 엄중한 명령을 수행하기 위해서 스마트 팩토리와 D2C를 병행 구축하여 미래를 준비하고 있다. 정부의 한국판 뉴딜정책과 중소벤처기업부(박영선 장관)의 코로나19로 힘들어진 경제를 회복하고, 포스트 코로나 시대를 준비하기 위한 소상공인, 전통시장, 중소벤처 제조업을 부흥시키기 위한 고도의 산업 정책이 ‘인공지능 기반 스마트팩토리와 D2C(direct to consumer)’ 플랫폼을 구축하여 제조업의 경영전략에 실효적 적용이 가능하도록 해야 한다. 개인적으로 이러한 산업 정책의 개념과 실행 역량은 글로벌 선도(Global Leadership) 수준이라고 평가하고 싶다. 과거 산업혁명 시대에 선진국, 선도기업으로써 우월적인 시장의 지위를 구축해 온 선진 기업들과 경쟁해서 이겨내야 하는 시대가 새로운 4차 산업혁명 시대이며 인공지능 기반 스마트 팩토리 구축이 제조업의 선진화, 글로벌화의 첫 발이다. 인공지능 기반 스마트 팩토리는 생산 현장의 모션 컨트롤(Motion Control)과 설비를 언제 어디서나 24시간 모니터링(Monitoring)할 수 있으며, IoT를 포함한 각 종 센서나 자동제어단과 연결된 생산설비에서 설비 운영 데이터를 실시간으로 엣지 컴퓨팅(edge computing)에서 수집하고, 생산설비 측정요소들이 정해진 범위를 벗어나면 사용자에게 오작동 알림을 보내 즉각 대응할 수 있도록 한다. 제조업의 관계자는 PC와 스마트 폰을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 한 눈에 설비 현황과 생산량, 목표 달성률을 비롯한 데이터 분석자료를 확인할 수 있으며, 공정 분석, 생산 관리, 예지 보전이 가능해지기 때문에 데이터 경영과 미래 예지(prediction) 역량을 향상시킬 수 있다. 특히 인공지능을 활용하여 협동로봇, 3D 비전, 스마트 센서 등 다양한 디바이스와 결합해 기존 공장 설비를 크게 변경하지 않고도 스마트팩토리 체계로 전환할 수 있다. 자동화 장비를 이미 보유한 기업이나 기존 장비 변경 없이 데이터 시각화가 필요한 중소 기업에서도 효율적으로 적용이 가능하다. 고객이 원하는 대로 유저인터페이스(UI) 디자인도 개발할 수 있어 사용자가 보다 쉽게 솔루션에 적응하고 운용할 수 있다는 것도 인공지능의 장점이다. 그래서 인공지능은 일자리를 줄이는 것이 아니고 오히려 글로벌 제조업 시장에서 미래 일자리 창출 효과를 만들어 낼 것이다. 인공지능 기반의 스마트팩토리 구축과 더불어 전 세계에서 D2C(DTC) 전략을 실천하는 기업은 나이키, 델, P&G(프록터&갬블) 같은 기성 브랜드부터 와비파커(Warby Parker), 달러셰이브클럽(Dollar Shave Club) 같은 신생 브랜드를 넘나든다. D2C(DTC) 판매 방식을 도입한 기업들은 이제 소비자 구매와 특성 데이터를 곧바로 확보해 브랜드 관리와 고객 경험 개선에 활용하고 있다. 과거 도매상과 소매상을 거쳐 제품이나 서비스를 공급하던 방식과 달리, 공급망 전체를 아우르는 고객 경험과 판매 전술을 실천할 수 있게 된 덕분이다. 불필요한 유통마진도 줄여 보다 저렴한 가격에 판매하는 일도 가능해졌다. 4차 산업혁명이 몰고 온 디지털 시대에서 고객과 직접 만나는 브랜드가 경쟁 우위를 확보해 갈 것이라는 전략적인 판단은 힘을 얻고 있다. 그 근거로 유니레버는 2022년까지 ‘경험 플랫폼과 전자상거래’로 발생하는 매출이 전체의 3분의 1을 차지할 것으로 기대한다고 밝힌 바 있다. 따라서D2C(DTC) 판매 방식을 도입한 기업들은 이제 소비자 구매와 특성 데이터를 곧바로 확보해 브랜드 관리와 고객 경험 개선에 활용하고 있다. 과거 도매상과 소매상을 거쳐 제품이나 서비스를 공급하던 방식과 달리 공급망 전체를 아우르는 고객 경험과 판매 전술을 실천할 수 있게 된 덕분이다. 불필요한 유통마진도 줄여 보다 저렴한 가격에 판매하는 일도 가능해졌다. 개인화 고객 시대에 고객 직접 판매(D2C) 방식은 전략적으로 완벽해 보인다. 그러나 제조업은 고객 경험을 향상시킬 역량을 갖추고 고객에 대한 이해가 선행돼야 한다. 여기서 제조업의 역량은 인공지능 기반 스마트 팩토리 구축을 의미한다. 무엇보다도 고객 직접 판매(D2C) 방식은 기존 도소매 유통 채널을 통한 판매 채널에 심각한 피해나 위험을 야기할 수 있으나 개인화 고객과 시장에 대응하기 위해서는 필연적이다. 최근 제럴드 케인(Gerald Kane) 보스턴대 교수는 ‘슬로언 매니지먼트 리뷰(Sloan Management Review)’를 통해 공개한 자체 실시한 CEO 설문조사 결과, 경영진 87%가 디지털 기술이 산업을 파괴적으로 혁신할 것이라 지적했지만 D2C나 인공지능 기반 스마트팩토리와 같은 파괴적 혁신에 회사가 잘 대비하고 있다고 응답한 비율은 절반 미만에 그쳤다고 한다. 인공지능이 필요한 이유는 이러한 산업용 아이오티(IIoT)기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고 데이터 애널리틱스(Analytics)를 통해 실시간으로 분석, 현장과 동기화(Synchronization)시켜 자동화가 아닌 자율적(Autonomous)으로 인지, 판단, 대응할 수 있는 지능적인 시스템으로 스마트팩토리가 구축되어야 하기 때문이며, 따라서 소비자 직접 판매(D2C: Direct to Consumer)가 유기적으로 잘 되기 위해서는 인공지능 기반의 스마트 팩토리 구축이 선결되어야 한다. 그러므로 스마트 팩토리는 과거 개념의 ‘공장개선활동’이 아니고, 공장을 포함한 공급망(SCM)의 플랫폼이다. 더 나아가 제조업이 스마트 팩토리를 구축하는 것이 아니고 제조업 자체가 ‘전사적 제조 지능화(EMI)’가 되어야 실질적인 스마트한 제조업으로 변화할 수 있다. 그래서 제조업의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이 중요하다. 직접 판매(Direct to Consumer) 역량을 강화시켜 시장을 주도해야 하기 때문에…. 기사 전문 보기 → https://m.edaily.co.kr/news/read?newsId=01357926625805984&mediaCodeNo=257
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- 작성일 2020-06-29
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[32]스마트팩토리와 인공지능의 만남
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 개인화 고객의 니즈와 비대면 시장으로의 변화는 과거 공급자 중심 시장에서 수요자 중심 시장으로 변환(transformation)을 의미한다. 과거 산업혁명과 새로운 4차 산업혁명의 다른 점은 “시장의 변화”에 대한 인식의 문제가 새롭게 대두되고 있다는 것이다. 과거의 변화가 “strong change”였다면, 지금의 변화는 “change or die”이다. 그래서 한국 제조업이 위기다. 그러한 위기를 극복하기 위해서는 인공지능 기반 스마트 팩토리 구축이 필수적이다. 제조업이 디지털화 되면서 하이테크라 불리던 기능과 성능이 모듈화(Modulization)되어 일정한 품질의 제품을 언제 어디서 누구라도 만들 수 있게 되었다. 그로 인해 오래된 기술은 가치를 상실했고(기술의 진부화), 제품의 균질화로 기업 간의 차별화가 명료하지 않게 되는 범용화(Commoditization)현상이 일어나고 있다. 이런 현상은 글로벌 시장의 구조변화로 이어졌고, 신흥 개발도상국이 부상하면서 시장의 가치관과 상식이 크게 변화되고 있다. 최근 대부분의 한국 제조업이 위기를 겪고 있는 이유는 이러한 세계적 대변화에 적극적으로 대응하지 못했거나, 변화의 흐름을 열심히 하면 극복되겠지 과거에도 다 극복해왔었다 식의 자기 스스로도 불감증에 빠져있는 성공의 저주와 같은 인식구조를 직시하지 못하고 사실상 자연스럽게 회피했기 때문이다. 하지만 그러한 현상과 트렌드(trend)를 이해하고 혁명적인(change or die) 대변혁을 전제로 스마트 팩토리를 준비하면 만회할 기회는 충분히 있다. 스마트 팩토리에서 특히 주목하고 있는 것은 인공지능 분야로, 중소벤처기업부(박영선 장관)의 디지털 경제로 전환하는 스마트 대한민국, 코로나 19의 위기를 기회로 만들고 있는 중소벤처기업부가 지원한 혁신벤처와 스타트업, 인공지능 기반 스마트팩토리 구축 사업에 대한 평가가 국내뿐만 아니라 세계가 “일류국가” 대한민국을 주목하고 있는 까닭이다. 모든 공정에서 각 설비 및 부품들의 연결성이 중요해지면서, 빅데이터, 클라우드 등 수집된 데이터의 효율적인 관리 및 분석에 필요한 빅데이터 관리기술과 함께 미래 예측 기술인 인공지능(AI) 기술이 활성화되고 있다. 최근 인공지능은 스마트 팩토리 뿐만 아니라 스마트 시티, 스마트 팜 등 여러 분야에서 주목하고 있고 이것이 우리나라 제조업의 경쟁력 향상을 위해서 중요한 무기가 될 것이라고 확신한다. 이러한 인공지능은 흔히들 알고 있는 IoT기술에 녹여낼 수 있다. 제조업의 모든 자산, 즉 사물들이 정보통신기술(ICT)에 의해서 작은 것까지도 디테일하게 연결되어 빅데이터를 생성시키고 있어서 그것을 전사적 제조 지능화(EMI: Enterprise Manufacturing Intelligence))로 활용하기 위해서는 반드시 인공지능 기술이 필요하기 때문이다. IoT는 개인용 컴퓨터, 텔레비전, 스마트폰 뿐만 아니라 자동차, 생산현장의 각종 사물이 인터넷에 연결되어 있는 상태를 의미한다. 이러한 네트워크 속에서 기계들 간에 서로 정보교환이나 상호제어를 하는 상태를 M2M(Machine to Machine)이라고 한다. 이 시스템을 활용하면 이전에는 보이지 않았던 새로운 부가가치가 창출될 가능성이 매우 높아진다. 예를 들어, 제조 현장에서 사용하고 있는 각종 기기의 발신 정보를 한곳에 모았다고 하자. 이 상태에서 이들 데이터는 어떠한 의미도 맥락도 없는 막대한 빅 데이터 덩어리에 불과하다. 하지만 일정한 목적을 가지고 분석하여 피드백하면 기기나 서비스 등의 사용실태를 정확하게 파악할 수 있다. 다시 말해 빅데이터를 보관만 한다면 쓰레기 더미에 불과하지만, 특정한 목적을 가지고 해석하면 가치로 변하게 된다. 그래서 스마트 팩토리의 핵심 플랫폼은 IoT플랫폼이며, 다시 말해 IIoT(Induatrial IoT)플랫폼이다. 아래 표처럼 IoT플랫폼은 1) 디바이스 플렛폼 2) 서비스 플랫폼 3) 네트워크 플랫폼 4) 데이터분석 플랫폼으로 구성되어 있다. Source: ㈜텔스타 홈멜의Link 5 AI Smart Factory Platform 각각의 플랫폼을 살펴보면, 1) 디바이스 플랫폼은 생산 현장의 각종 디바이스가 제공하는 하드웨어 자원과, 이러한 하드웨어 자원을 이용하는 운영체제(OS)센서와 소프트웨어 등을 포함한 오픈소스 하드웨어, 그리고 하드웨어와 연동되는 센서 및 구동 기기나 설비를 포함하는 플랫폼이다. 2) 서비스 플랫폼은 다양한 응용 서비스의 생성 및 실행을 지원하는 플랫폼으로, IoT플랫폼에서 제공 및 지원하는 서비스 애플리케이션(Application)을 구현하는 플랫폼이다. 그러므로 사용자 만족과 지속 가능한 가치사슬(Value Chain)을 제공하는 핵심 플랫폼이다. 3) 네트워크 플랫폼은 디바이스와 디바이스간 연결 플랫폼으로서, 다양한 표준과 비표준을 지원하는 IoT통신 프로토콜(Protocol)을 규정하는 정보통신 플랫폼이다. 4) 데이터분석 플랫폼은 다양한 디바이스로부터 획득되는 데이터를 수집하고 저장하여 분석하는 플랫폼이다. IoT플랫폼을 분류해서 접근하는 구체화 작업은 매우 중요하다. 왜냐하면 구체화 역량이 곧 플랫폼화의 역량이기 때문이다. 인공지능이 필요한 이유는 이러한 IIoT기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고 데이터 애널리틱스(Analytics)를 통해 실시간으로 분석, 현장과 동기화(Synchronization)된 사이버 모델(Cyber Model)을 디지털 트윈(Digital Twin) 개념으로 구성 및 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운용(Operation)을 수행하는 체계로서, 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경을 자동화가 아닌 자율적(Autonomous)으로 인지, 판단, 대응할 수 있는 지능적인 시스템으로 스마트팩토리가 구축되어야 하기 때문이다. 그러므로 스마트 팩토리는 과거 개념의 ‘공장’이 아니고, 공급망(SCM)의 플랫폼이다. 더 나아가 제조업이 스마트 팩토리를 구축하는 것이 아니고 제조업 자체가 “정보통신기술회사”가 되어야 실질적인 스마트 제조업으로 변화할 수 있다. 그래서 제조업의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이 중요하다. Change or die………………. 기사전문보기→https://m.edaily.co.kr/news/read?newsId=01361206625803688&mediaCodeNo=257
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- 작성일 2020-06-22
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