[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; World Class Manufacturing)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. 산업AI R&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