[스마트제조혁신추진단 박한구 단장] 정부는 ‘4차 산업혁명, 새로운 제조업 시대’를 선도적으로 이끌어 가기 위해 2014년도부터 중소·중견 제조기업에 스마트공장 보급 확산 사업을 추진해왔지만, 도입한 제조기업들은 만족할 만한 성과를 얻지 못하고, 스마트공장과 먼 기초 수준에 머물고 있다. 이를 극복하기 위해 공급기업들의 수준을 높여 제조기업을 고도화 수준으로 발전시켜야 한다.
지금까지 추진해온 사업실적, 기초수준에 머물러
2014년도부터 시작한 스마트공장 보급 확산 사업은 2020년도까지 지난 6년간 1만2,660개 프로젝트를 진행하면서 9,705억원을 정부가 지원하고, 9,705억원 이상을 제조기업이 투자했다. 지난 6년간 1조4,000억 이상을 제조기업에 투자한 셈으로 이제는 경제적 효과를 창출해 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보해야 할 시기이다.
그동안 정부는 스마트공장을 구축하기 위해 많은 사업을 지원했지만, 스마트공장을 구축할 수 있는 제조기업들은 거의 없고, 3차 산업혁명의 과업인 공장자동화 및 사무자동화도 돼 있지 않은 기업들이 대부분이었다. 정부는 스마트공장의 성숙도 레벨을 기초수준과 중간 1, 2, 그리고 고도 수준으로 정해 추진하고 있지만, 80% 이상이 기초수준도 안되는 단순한 작업을 많은 근로자가 작업하고 있는 실정이었다.
이 때문에 그동안 생산현장을 자동화해 MES, POP 시스템을 도입해 단순 반복적인 작업을 자동화 기계를 통해 할 수 있게 했다. 또 사람이 엑셀로 생산, 품질, 설비, 자재, 물류 등의 계획 수립 및 실적관리 하는 것을 소프트웨어로 처리함으로써 단순근로자들이 지식 근로자로써 일하도록 작업환경 개선에 큰 노력을 했다.
우리나라에는 설비 자동화, POP, MES, ERP 등 솔루션을 가진 전통적인 공급기업들이 많이 존재해 성공적으로 사업을 추진할 수 있었다. 처음에는 외산 소프트웨어를 도입해 운영하다 국산화하면서 쉽게 제조기업의 기초수준을 달성할 수 있었다.
진정한 스마트공장을 구축하려면 공급기업 수준이 높아야
정부는 2001년도부터 제조기업에 IT 기술을 융합해 제조 경쟁력을 높이도록 노력해왔다. 2001년부터 2003년도에는 3만개 중소기업 IT 사업화를 추진하면서 재무 회계의 투명성과 건전성을 높이기 위해 ERP 보급 사업을, 2004년부터 2013년까지는 정보화 기반 구축사업으로 ERP, SCM 솔루션 도입을, 그리고 생산 현장의 디지털화 사업으로 POP, MES 시스템을 도입하는 사업을 지속으로 해 왔다. 이 때문에 지금까지 스마트 제조혁신을 위한 제조기업의 스마트공장 보급 확산 사업은 숫자상 목표를 달성할 수 있었다고 할 수 있다. 공급기업들이 역량을 가지고 있었기 때문이었다,
문제는 이제부터다. 전통적인 공급기업들은 ERP, SCM, PLM, CAD/CAE, MES, POP, 자동화, 로봇화의 역량을 가진 기업들이 많이 있지만 중간 1, 2단계를 넘어 고도 단계로 최종 스마트공장을 달성하는 데는 기존의 공급 기업 역량이 매우 부족하다. 중간 1 이상의 단계에서는 자동화된 제조 공정에서 측정되는 제조 Raw Data를 100ms~1초, 1분 주기로 실시간 수집해 클라우드 컴퓨팅 기반의 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform) 플랫폼에 저장하고, 기업의 고질적인 문제를 해결하도록 AI, Big Data, AR/VR, 3D Printing 등의 최신 솔루션을 도입해 PQCD를 향상하는 것이다.
이 기술들은 전통적인 IT 공급기업이 수행하기 어려운 새로운 분야로 데이터를 활용해 새로운 가치를 창출하는 DT 기업들과 협업하지 않으면 안 된다. 아직 우리나라에 DT를 가지고 완벽한 솔루션을 공급하는 기업은 많지 않지만 AI, BigData 등 최신의 기술을 이용해 사업을 시작하는 스타트업은 많이 있어 다행이다. 그러나 이 기업들은 기술은 가지고 있지만 제조 기술(OT)과 기존에 운영 중인 IT 시스템을 모르기 때문에, 쉽게 제조 분야로 사업 확장은 어려운 상태로 볼 수 있다. 대부분 금융, 의료, 서비스 분야에 종사하고 있다.
스마트공장을 달성하려면 OT, IT와 DT 전문가들이 협업해 실행하지 않으면 현실적으로 Big Data, AI 솔루션을 제조 시스템에 적용하기 어렵다. 제조기술을 가진 OT 전문가가 제조 설비 및 공정에서 해결해야 할 문제를 정확하게 정의하고, 기존 시스템을 공급한 IT 전문가가 AI, BigData 솔루션을 가진 DT 전문가와 협업해 제조 Raw Data를 수집해 저장하고, 신뢰성이 우수한 제조 데이터를 활용해 머신러닝, 딥러닝으로 학습해 20~30년된 숙련가보다 훨씬 우수한 인공지능 두뇌를 만들어 활용하도록 해야 한다.
핵심은 제조기술을 가진 OT 전문가를 중심으로 OT, DT 전문가가 협업하지 않으면 스마트공장 즉, 소재와 장비, 장비와 장비, 장비와 이동기기 등 공장 내 모든 사물 간 상호 통신을 통해 고객이 원하는 제품을 가장 효율적으로 생산하는 자율 공장을 구축할 수 없다.
전통적인 공급기업과 스타트업간 Alliance로 기업 육성해야
추진단에서는 AAS(Asset Administration Shell, 자산관리쉘) 기반의 제조 Raw Data를 수집 저장하는 표준 체계를 구축하고, 관련 OPC-UA 통신 솔루션을 제공함으로써 제조기업의 데이터를 KAMP에 저장해 데이터의 가치를 창출할 수 있는 선택과 집중을 할 것이다. 전통적인 MES, ERP, SCM 사업 보다는 제조기업 경쟁력을 크게 높일 수 있는 데이터 기반의 인공지능 솔루션을 개발, 적용해 나갈 계획이다. 인공지능 솔루션은 쉽게 개발되는 기술이 아니기 때문에 해외 공장에서 검증받은 솔루션을 도입해, 성과 창출을 하면서 스타트업들이 이를 보고 배워 새로운 기능의 인공지능 두뇌를 개발해, 검증하고 수출하는 모습으로 집중해 지원할 계획이다.
이를 위해서는 제조기업에 시스템을 공급한 IT기업을 중심으로 자동화, 로봇기업, Data 수집저장 솔루션 기업, Smart Sensor 기업, Big Data 분석 솔루션 기업, AI 솔루션 기업, AR/VR 등 다양한 솔루션을 가진 기업과 협업해 하나의 기업처럼 Alliance를 맺은 기업에는 앞으로 매년 공급사슬 상에 있는 기업 군별로 스마트공장 1~5레벨을 구축할 수 있도록 사업의 기회를 제공할 것이다.
그렇게 되면 제조기업에서는 안정적으로 하나의 기업에서 솔루션을 제공해 서로 다른 기능의 솔루션 간 쉽게 데이터 통신하고, KAMP 기반의 스마트공장 시스템을 구축하면서 지속적인 서비스를 받아 경제적인 가치를 창출할 수 있다. Level 1~5를 수행할 수 있는 공급 기업 Alliance를 맺은 기업은 하나의 기업처럼 종합 솔루션을 제공하고 유지보수, 업그레이드하면서 완벽한 Total Package로 성능을 검증받으면 동남 아시아 등으로 수출하는 것을 지원할 것이다.
글 스마트제조혁신추진단 박한구 단장
