다양한 빅데이터 분석 통해 생산성 및 효율성 향상

[인더스트리뉴스 박규찬 기자] 빅데이터는 대용량의 데이터를 말하는 것으로 제조 산업에서의 빅데이터 분석은 기존의 단순 많은 양의 데이터를 말하는 것이 아닌 용량이 커질수록 많아지고 다양해지는 데이터를 효과적으로 분석해 전 제조 공정 과정과 예지보전 등을 할 수 있도록 하는 것이다.

최근 국내 제조업은 성숙화에 따른 시장 포화와 기술의 평준화에 따른 하드웨어적 성장의 한계에 직면해 있다. 제조업체의 경우 공정에서 수율을 높이는 것이 중요한데 일부 업종에서는기술적으로 이미 상당한 수준에 도달한 것으로 조사됐다. 특히 상품의 동질화가 진행되면서 제품의 차별성이 떨어지고 가격 경쟁 이외의 요소로 시장에서 경쟁력을 유지하는 것이 어려워지고 있는 것으로 나타났다.

이와 같은 한계를 극복하기 위한 대안들이 여러 방향에서 제시되고 있으며 생산성과 수익성 향상 측면에서 소기의 성과를 거두고 있다. 이 중 ICT를 활용한 기술 중 하나로 각광을 받고 있는 기술이 빅데이터다. 그동안은 현실적인 한계로 이상적인 운영이 구현되지 못했으나 최근 스마트팩토리를 통한 센서, 클라우드 등 소프트웨어와 하드웨어의 네트워크 연결을 통해 이와 같은 환경이 만들어져 앞으로의 기대가 크다. 

산업연구원에 따르면 향후 빅데이터는 성장한계를 경험하고 있는 제조업에 폭 넓게 적용돼 생산성 향상 측면뿐만 아니라 제조업의 서비스화 및 첨단화 측면에서 산업 전반에 미칠 수 있는 잠재력이 있다. 

이러한 빅데이터 기술의 발달로 제조업에서는 데이터의 손실 없이 생산성을 높이는데 활용할 수 있게 됐다. 이전에는 생산과정에서 생겨나는 데이터의 양 자체가 적었을 뿐만 아니라 데이터를 저장, 보관하고 분석할 역량도 없었을 뿐더러 대부분 수기에 의존했던 만큼 버려지는 데이터들이 많았다. 

제조 산업에서 생산 과정에 있어 빅데이터의 도입은 센서가 차지하는 비중이 가장 크다. 센서는 제조기기 및 부품, 제품 등에 설치해 전 공정을 실시간으로 모니터링 할 수 있을 뿐만 아니라 그 데이터들을 전부 수집할 수 있다. 특히 엔지니어링 기기에 센서와 RFID를 통해 기기가 사용되고 있는 환경에 대한 모든 필수적인 정보들을 관리자가 확인할 수 있다. 

이를 통해 관리자는 가동시간, 온도, 압력, 진동 등 설비에 대한 정보와 생산율, 불량률, 폐기율, 수명, 고장 등을 센서를 통해 전송된 정보를 처리할 수 있게 됐다. 특히 최근에는 예지보전을 위한 수단으로 많이 쓰이고 있는 추세다. 

글로벌 기업인 GE의 경우 한 배터리 공장에서는 센서를 통해 수집된 압력, 온도, 습도 등의 데이터를 센서를 통해 수집해 기록하고 있다. 국내 철강 대표기업인 포스코는 데이터를 분석해 예상치 못한 다운타임을 줄이고 생산 목표를 달성하는 데에 데이터 분석을 활용하고 있다. 특히 시각화된 분석 결과를 활용해 쉽게 시스템상의 문제점을 발견하고 생산역량을 유지하고 있다.

현재는 대기업 위주로 빅데이터를 도입하고 있으나 중소기업도 빅데이터를 활용하면 수익성과 효율성을 높일 수 있다. 특히 중소기업은 자사의 재무제표를 유사 업종이나 지역의 평균과 비교하는 간단한 작업만으로 경영 전반에 대한 진단 및 효과적인 개선을 이룰 수 있다. 

아울러 중소기업은 빅데이터 도입에 있어 대기업보다 오히려 더 쉽게 적용할 수 있다. 대기업에 비해 적은 IT 인프라와 정보량으로 비교적 짧은 시간에 다양한 분석을 통해 바로 대응이 가능하다. 

그러나 이를 도입하기 위해서는 초기 투자비용이 부담으로 작용할 수 있다. 또한 그리 크지 않은 데이터를 위해 빅데이터 시스템을 도입하기에는 무리가 따른다는 의견도 대다수다. 때문에 중소기업들은 대기업용의 큰 플랫폼 보다는 중소기업을 위한 솔루션을 적용해 비용적인 효과를 보는 것도 방법이다. 

하지만 빅데이터 도입을 하기 위해서 가장 고려해야 할 사항이 있다. 이 모든 데이터들이 네트워크로 연결돼 수집된 것이니 만큼 보안에 대한 이슈에 대비해야 한다. 해킹 등 외부 침입으로부터 안전하게 저장하고 관리하는 것이 중요하며 내부에서의 유출 문제에 대해서도 기업은 대책 마련을 해야 한다. 

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