가치 있는 데이터, 손실을 최소화하거나 효율, 양품율을 극대화하는 것

[인더스트리뉴스 전시현 기자] 글로벌 기업이 스마트 팩토리를 실현하기 위해 집중하고 있는 가운데 제조분야 데이터의 중요성이 점차 높아지고 있다. 맥키지의 빅데이터 관련한 분석보고서에 따르면 전 세계적으로 사용하는 데이터의 2%가 제조와 엔지니어링 분야에 생성됐다. 우리나라 대부분 회사들도 이미 ERP시스템을 이용해 사업 및 고객과 관련한 데이터를 수집하고 있으며 생산 분야에 사용하고 있다. 

ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적자원관리) 시스템이란 기업에서 생기는 정보들을 서로 공유하고 새로운 정보의 생성과 빠른 의사결정을 도와주는 전사적 통합시스템을 뜻한다. 이 외 CAQ(Computer Aided Quality 컴퓨터 이용 품질 보증) 및 MES(Manufacturing Execution System 제조실행 시스템)의 사용도 급속하게 확대되어 가는 추세이다. CAQ는 컴퓨터를 이용해 제품의 생명 주기 모든 단계에서의 공정과 부품, 완성품을 감시하고 통제하는 것을 말하며, MES는 환경의 실시간 모니터링, 제어, 물류 및 작업내역 추적 관리, 상태파악, 불량관리 등에 초점을 맞춘 현장 시스템을 말한다.

최근 정부에서도 스마트 팩토리 보급 사업을 통해 중소, 중견기업들의 제조 데이터 수집과 활용도가 높아지고 있다. 한국생산기술연구원 이동윤 수석연구원은 "수집된 데이터를 가치 있게 활용하려면 수준 높은 분석 작업이 필요하다. 하지만 현실적인 괴리감은 여전히 존재하며 실제 데이터를 잘 활용하는 기업은 그리 많지 않다"라고 귀띔했다.

데이터 가격은 데이터를 수집하고 재처리한 후 분석하는 비용과 그로 인해 시장에서 추가적으로 발생하는 이윤에 의해 결정된다. 그리고 스마트 팩토리에 있어 가치 있는 데이터는 손실을 최소화하거나 효율, 양품률을 극대화하는 것이다.

하지만 스마트 팩토리에서 발생하는 데이터는 주로 시계열 데이터이기 때문에 데이터 수집, 저장에 관한 IT 인프라 시스템 구축비용은 데이터 양에 따라 증가한다. 가령 미세 공정 제어가 필요하고 수익 규모도 거대한 반도체 제조에서는 페타바이트(Peta Byte) 단위의 데이터를 고가의 관계형 데이터베이스에 저장하더라도 투자 대비 원하는 기대 효과를 얻을 수 있다.

이동윤 수석연구원은 "하지만 단순히 설비 가동률만 필요한 중소 제조업체가 각종 시계열 데이터를 수집하는 시스템을 도입할 경우 투자 대비 효과는 낮을 수밖에 없다"라고 설명했다. 이어 "스마트 팩토리 구축 시 IT 및 데이터 분석에 관한 전문 지식뿐만 아니라 도메인 엔지니어 역할도 중요하다"라고 덧붙였다. 도메인 엔지니어가 얻고자 하는 비즈니스 인사이트를 명확히 정의하고 이를 위한 시스템 구성과 데이터 분석 방법론에 관해 IT 및 데이터 사이언스 엔지니어들과 논의해 최적안을 도출해야 한다. 이러한 효율적인 데이터 수집이야말로 그는 "스마트 팩토리 구축하는 첫 번째 노력"이라고 강조했다.

스마트 팩토리는 이미 제조 기업에게는 필수가 됐다. 그리고 스마트 팩토리의 핵심은 데이터 활용이다. 하지만 현재 규모가 영세하고 현장이 열악한 중소기업은 ICT 인프라를 구축하고 전문 인력을 투입하는 게 큰 부담으로 작용할 수 있다. 때문에 중소기업이 데이터를 잘 활용하기 위해서는 시간과 비용을 고려해 활용처를 기준으로 데이터 수집 포인트를 잡는 게 중요하다.

데이터 활용처와 현업의 상황에 맞게 자동적인 수집 방식과 수동 방식을 적절하게 조화시키는 것도 필요하다. 생산장비의 컨트롤러나 PLC 접점 인터페이스, 다양한 센서 모듈 연결, 별도의 측정 장치 설치, 키오스크나 터치스크린을 통한 작업자 입력 등 다양한 방식 중에서 데이터 수집 인프라와 표준화된 인터페이스를 통한 통신 네트워크가 구성되어야 한다.

끝으로 데이터 활용을 잘 하기 위해서는 소프트웨어 시스템 및 관련 하드웨어 장비 장치의 도입이 뒤따르기 마련이다. 이는 도입 비용과 운영 인력의 문제와 직결된다. 하나의 대안으로 클라우드 서비스를 고려해 볼 수 있다. 클라우드 서비스는 사용 기반의 과금으로 초기 인프라 투자 비용이 절감될 수 있으므로 중소 제조기업을 위한 데이터 서비스로 활용될 수 있다.

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