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불확실성의 시대를 위한 제조업의 발전 방향 ‘스마트팩토리’

기사승인 2019.03.07  08:30:53

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- 각각의 상황에 맞는 스마트팩토리 추진 필요

[테크월드=신동윤 기자] 4차 산업혁명의 핵심은 기존 산업에 ICT 기반의 디지털기술이 융합되는 것이다. IoT, 빅데이터, 클라우드, 인공지능, 로봇, 3D 프린팅 등 서로 다른 개념처럼 보이는 이런 요소들이 어떻게 결합되느냐에 따라 이전과는 전혀 다른 새로운 시장이 만들어질 수도 있다.

많은 비즈니스에 IT 기술이 도입되기 시작하면서 제조업 분야도 거대한 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)의 흐름을 벗어나기 어려운 상황이 되고 있다. 특히 우리 나라를 비롯한 독일, 미국, 일본, 중국과 같은 제조업 중심의 국가들은 한계에 달한 제조업의 새로운 돌파구를 찾기 위해 4차 산업혁명의 물결을 제조업까지 인도하려는 움직임을 보이고 있으며, 이를 위한 정책과 지원에 적극 나서고 있다.
특히 우리 나라는 국내 총생산에서 제조업에 차지하는 비중이 매우 높은 편이기 때문에 제조업 분야의 4차 산업혁명에 대한 대응이 향후 국가 경제에 미칠 영향은 엄청날 것이라는 점에는 의심의 여지가 없다.
월드뱅크(The World Bank)의 자료에 의하면 2016년 우리 나라의 GDP 대비 제조업 비중은 26.78%로 28.82%의 중국의 뒤를 이어 전세계 8위를 차지하고 있으며, 그 뒤를 이어 일본(21.05%), 독일(20.64), 미국(11.60%)이 자리잡고 있다.
하지만 국내 제조업은 반도체, 자동차, 전자 등 대기업 위주로 성장해 왔으며, 중소기업의 기반이 탄탄하지 못하기 때문에, 일부 대기업의 경쟁력 약화가 제조업, 더 나아가 국가 경제에 커다란 위협이 될 수도 있는 상황이다. 따라서 우리 나라의 제조업은 4차 산업혁명에 대한 적극적인 대응과 지원책 마련을 통해 전반적인 제조업의 경쟁력 확보가 시급한 상황이다.
이런 제조업의 경쟁력 확보를 위한 해결책으로 대두되고 있는 것이 제조업의 디지털 트랜스포메이션을 통한 스마트팩토리의 구현이다.

유연하고 효율적인 제조 환경 구성이 목표
이미 많은 제조업이 공장자동화를 오래 전부터 시도해 왔으며, 많은 관련 기술이 적용돼 있는 상태다. 그렇다면 이전의 공장자동화와 스마트팩토리의 차이점에 대해 알
아보자.
스마트팩토리의 정의는 각 기관이나 주체마다 서로 차이가 있으며, 아직 명확한 정의에 대한 공감대가 부족하고 지속적으로 변하고 있다. 하지만 넓게 보면, ‘생산 전략에 기반을 둔 제조 여건 변화에 유연하게 대응하고, SCM 통합 관점의 QCD(Quality, Cost, Delivery)와 제약 관리로 생산 운영을 신뢰성 있게 수행하는 공장이라고 할 수 있다.
이를 다시 풀어서 설명하면, 제품의 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 생산과정을 ICT 기술로 통합해, 최소의 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 진화된 공장을 의미한다. 또한 이 과정에서 IoT와 AI, 빅데이터, 클라우드, 로봇, 3D 프린팅 등의 4차 산업혁명 관련 기술을 적용해 자동화와 디지털화를 구현하는 것이 기존의 공장자동화와 차별화되는 요소다.
딜로이트 컨설팅은 기존 공장에 비해 스마트팩토리가 차별화되는 특징을 [그림 1]과 같이 총 다섯가지로 설명하고 있다.

[그림 1] 스마트팩토리의 특징                       자료: 딜로이트 컨설팅

기존의 제조 기술과 IT 기술의 융합
스마트팩토리는 애플리케이션, 플랫폼, 디바이스 등 크게 3가지로 구분할 수 있다. 애플리케이션은 스마트팩토리를 운용하기 위한 소프트웨어 솔루션으로 MES(Manufacuring Execution System), ERP(Enterprise Resource Planning), PLM(Product Lifecycle Management), SCM(Supply Chain Management) 등 제조 과정을 관리, 실행하고, 수집된 데이터를 분석하고 가시화하는 역할을 담당한다.
플랫폼은 디바이스가 수집한 데이터를 애플리케이션으로 전달하는 역할을 하며, 이 과정에서 단순히 데이터를 전달만 하는 것이 아니라 수집, 저장, 분석 등을 통해 유의미한 데이터를 분류하는 역할도 수행한다. 이외에도 애플리케이션에서 디바이스에 지시하는 명령을 전달하기도 한다. 플랫폼에는 빅데이터 분석, CPS, 클라우드 등이 해당된다.
마지막으로 디바이스는 공장 내에서 발생하는 모든 상황에 대한 데이터를 감지하고 제어한다. 예를 들면 공장 내의 다양한 센서, 그리고 자동화 기계, 로봇 등이 대표적인 디바이스라고 할 수 있다.

[표 1] 스마트팩토리의 수준별 단계

급변하는 상황에 적응하기 위한유연성 확보가 관건
그렇다면 왜 제조업의 미래가 스마트팩토리에 달려있다고 하는 것인지 알아보자. 우선 가장 큰 원인은 사회와 경제의 변화에 있다. 인터넷을 통한 초연결 사회가 구현되면서 전세계 기업이 단일 경제권에 경쟁하는 체계가 만들어지고 있으며, 한 지역의 국지적인 문제가 전세계에 영향을 미치는 상황이 되고 있다.
또한 IT 분야와 디지털 경제의 급격한 성장으로 인해 사회와 경제 구조가 급격한 변화의 시기에 접어들면서 우리는 전례 없는 불확실성의 시대를 살아가고 있다. 이에 기존의 소품종 대량생산 위주의 제조 방식은 이런 불확실성에 충분한 대비를 하기 어려운 상황에 처하게 됐으며, 점차 다품종 소량생산과 같은 이전과 다른 요구를 받고 있다.
따라서 제조업에서도 이런 급격한 상황에 적응하기 위한 유연성과 효율성이 무엇보다 중요해지고 있다. 현재 구현돼 있는 공장자동화의 경우 대량생산시에는 높은 효율을 보여주지만, 제조 공정에 변경이 발생할 경우 대응이 느리다는 것이 단점이다.
그리고 이런 자동화의 경우 지금까지는 많은 비용과 전문적인 노하우가 필요해 많은 중소기업과 개인 제조업체들에게는 그림의 떡이나 다름없었다. 지금도 국내의 많은 중소기업들이 공장자동화는 고사하고 ERP조차 도입하지 못한 채 수기로 장부를 정리하고 있는 현실을 감안할 때 스마트팩토리는 꿈 같은 얘기일 수도 있다.
더구나 해외에서는 이미 4차 산업혁명으로 인해 3D 프린팅이나 협업 로봇과 같은 기술을 활용하는 개인제조업까지 등장하고 있는 상황과 비교했을 때, 우리 나라 제조업에 나가야 할 길은 너무나도 멀게 느껴지는 것이 사실이다.
하지만 스마트팩토리는 내외부 환경 변화에 대해 유연하게 대응하기 위해 능동적 선택과 실행 체계를 갖춰, 효율적 운영 환경으로 전환시키는 것을 목적으로 해야 한다는 관점에서 봤을 때, 각 회사마다 현재의 운영 환경과 산업 특성이 다르기 때문에 각각의 목표 수준이 같을 수 없다는 것을 인식한다면, 스마트팩토리 도입이 막연한 꿈만은 아닐 것이다.

[그림 2] 스마트팩토리의 구성

딜로이트 컨설팅이 제시하는 스마트팩토리 도입 시 고려사항

▲ 스마트팩토리 도입 검토 시 사전 체크리스트
1. 고객 관점에서 서비스 강화가 이뤄지는가?
2. 비용대비 효과(재무적 효과)가 대안 대비 우수한가?
3. 비효율 개선 영역과 고도화 영역의 구분
4. 운영에 대한 인적 역량은 충족될 수 있는가?
5. 스마트팩토리여야 하는 이유의 타당성, 왜?
6. 도입 시 예측되는 리스크에 대해 해소 방안이 있는가?
7. 도입의 필요성에 대해 내부 구성원과 공감대를 형성했는가?
8. 지금 도입해야 하는가?
9. 도입을 통해 발생하는 잉여 자원에 대한 대책이 있는가?
10. 현안이 무엇인가?

▲ 스마트팩토리 추진 방향성
Benefit  명분보다 실리(도입이 목적화되는 것 지양)
Assess  현 수준에 대한 인식 기반의 구현 모델 작성
Strength  사람이 잘하는 것은 사람이 하고, 시스템이 잘 하는 것은 시스템이 하자
Balance  국부적 최적화 지양(전체적 기능 간 균형을 고려해 구현)
Sustainable  지속적 고도화 기반(도입 모델이 이벤트화된 종결 지양)
People  운영 역량 보강에서 시작(실질적 운영 노하우 반영을 지향)
Flexible  전략과의 연계(내외부적 환경 변화에 민첩한 대응체계 구축)
Simple  단순한 운영(모든 복잡한 체계는 결국 운영상 문제를 도출)
Start Small  작게 시작(빅뱅 방식은 리스크로 인해 적합하지 않음)

 

 


신동윤 기자 dyshin@techworld.co.kr

<저작권자 © TECHWORLD News 무단전재 및 재배포금지>
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