[도민시론] 성공적 스마트팩토리 구축 위한 데이터 활용 중요성

최창혁 도아드림 상무

지난 시론에서는 스마트 팩토리 구축 시 고려해야 할 요소에 대해 알아봤다. 그것은 시스템 타당성 검토, 도메인 지식의 결합, 기존설비·장비와 연결성이다.

이번 시론에서는 데이터(Data)의 중요성을 언급해보고자 한다. 앞의 시론에서 언급했듯이 스마트 팩토리는 자동화가 아니고 디지털화(Digitalization)이다. 즉 관찰, 분석, 제어다. 다시 풀어서 보면 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data), 인공지능(AI)의 결합이다.

이 세가지 결합을 활용해 데이터를 관찰하고 분석하고 그것으로 얻은 통찰로부터 상황을 제어한다. 여기까지 얘기하다 보면 한가지 중요한 포인트를 깨닫게 된다. 그것은 ‘데이터의 중요성’이다. 관찰로부터 데이터가 얻어지고, 데이터를 분석하게 되고, 이어 데이터로부터 제어의 방향을 찾아서 실행하게 된다.

데이터는 미래 경쟁력을 확보하기 위해 꼭 필요한 요인이고 이제는 넘쳐나는 요인이며 앞으로도 쌓이게 되는 요인이다. 이런 데이터의 핸들링은 꼭 스마트 팩토리에서만 적용되는 것이 아니다. 우리의 일상에서 이미 디지털화(Digitalization)는 진행되고 있다.

우리가 쓰는 교통카드 데이터는 원래 요금 과금을 위해 수집됐다. 하지만 수많은 교통카드 데이터가 쌓이면서 어디에서 많은 사람이 타고 내리고, 어떤 노선에 사람이 많으며, 언제 교통량이 많은지 등을 알 수 있다. 이런 교통카드 데이터를 활용하면 직접적인 과금 기능 이외에도 최적의 교통 노선도를 만드는 일에 효율적이고, 여기에 인공지능(AI)이 활용되고 있다.

이런 상황을 보노라면 데이터만 많이 쌓아 두면 이것이 자산이 되고, 그 데이터로부터 무궁무진한 통찰을 자동으로 찾아줄 것이라고 오해하는 경우가 많다. 빅데이터가 데이터 분석의 대명사처럼 되다 보니 데이터 양이 많은 것이 마치 데이터 분석의 주요 척도처럼 여겨지고 있다. 여기저기서 많은 양의 데이터를 쌓아 두려고 노력하고 있다.

분명 데이터의 양이 많은 것은 나쁜 것이 아니다. 그런데 학문을 하는 학자가 아닌 이상 현장 담당자나 경영자에게 쌓여가는 무궁무진한 데이터는 오히려 처리하지 못하는 짐이 되는 역효과가 발생하게 된다.

예를 들면 포스코에서는 포항 공장에서만 하루에 약 1.2TB 정도의 데이터가 생성된다고 한다. 무한 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅으로 컴퓨팅 비용이 아닌, 대다수 기업에서는 기하급수적으로 늘어나는 데이터 양을 감당하기에는 비용 부담이 있다. 따라서 스마트 팩토리 경영자는 시스템 구축 전에 데이터 활용과 범위를 면밀히 살펴보아야 한다.

데이터 분석을 통해 얻고자 하는 인사이트(insight)는 범위와 활용 목적을 정하고, 그 타깃에 맞게 데이를 수집할 때 성공적인 스마트 팩토리 구축이 되어간다.

또 한가지는 데이터의 양과 스마트 팩토리의 성능은 비례하지 않는다는 점이다. 처음에는 데이터가 많아질수록 성능이 좋아질 수 있겠지만 데이터의 양이 일정 수준 이상이 되면 그 효능 곡선의 기울기가 완만해지면서 비용 대비 효과가 점차 떨어진다. 또 쌓여가는 데이터 중에는 시점에 따라 효능가치가 상실되는 데이터가 될 수 있으므로 ‘데이터 가지치기(Data Prunning)’ 방안도 마련해야 한다.

우리가 원하는 수준의 성공적인 스마트 팩토리 구축을 위해서는 어느 수준의 데이터 양이 필요할 것인지를 생각해야 하고, 과거 데이터상의 중요한 내용을 어떻게 요약된 데이터로 저장할지를 고려해야 한다. 또 중첩되는 잉여 데이터를 찾아서 어떻게 줄일지(가지치기) 등을 생각해야 한다.