[인더스트리뉴스 최종윤 기자] ‘AI’, ‘지능화’, ‘딥러닝’, ‘데이터’. 스마트공장, 스마트제조를 검색하면 연관 검색어로 뜨는 단어들이다. 디지털화 흐름이 제조업계에서도 거세게 불고 있다.
데이터가 스마트공장의 중심이 되면서, 자연스럽게 데이터를 바탕으로 한 지능화 솔루션들도 봇물처럼 등장하고 있다. 데이터 분석이 필요한 솔루션들에서는 AI가 필수가 됐다.
이에 본지는 지난 한달 공장 내 지능형 제조 솔루션에 관한 시장 현황과 관계자 인식 조사 및 시장조사를 진행했다. 11월 6일부터 13일까지는 제조업 관계자들을 대상으로 설문조사도 추가로 진행했다.
지능형 제조 솔루션 인식, 산업별 온도차 존재
△스마트팩토리 △AI 기반 공정 최적화 △IoT 장비 모니터링 등을 예로 들고 ‘지능형 제조 솔루션’에 대해 어느 정도 알고 있는지에 대한 질문에 14.8%가 ‘매우 잘 알고 있다’고 답했으며, 25.9%가 ‘어느 정도 알고 있다’, 40.7%가 ‘조금 알고 있다’고 했다. 3.7%는 ‘전혀 모른다’고 답했다.
정부가 지능형 제조 생태계 구축을 위해 전략 등을 발표하고 대대적으로 움직이고 있는 상황임을 감안하면, 여전히 업계를 대상으로 한 홍보 등 효과는 미진한 것으로 분석된다.
‘지능형 제조 솔루션’이 공장 운영에 미치는 긍정적인 영향을 묻는 질문에는 25.9%는 ‘매우 공감한다’고 했으나, 64.8%가 ‘공감한다’, 9.3%가 ‘보통이다’라고 답해 영향 인식에는 업종이나 기업 규모에 따라 수준 차이가 있는 것으로 나타났다.
참고로 이번 조사에는 산업별 관계자가 자동차, 전자업계 33.3%, 반도체가 11.1%, 화학이 3.7%, 철강·금속이 3.7%, 식음료가 1.9% 정도 분포를 보였다. 46.3%는 기타로 분류됐다.
도입 시 기대 효과, ‘생산성 향상’이 1위
지능형 제조 솔루션을 도입한 경우, 도입한 시스템을 물어본 결과, △IoT 기반 장비 모니터링 시스템 △AI 기반 생산 공정 최적화 △로봇 자동화가 똑같이 57.1%로 꼽혔다.
다음으로는 △데이터 분석 플랫폼이 42.9%, △예측 유지보수 시스템이 35.7%로 집계됐다. 데이터 분석 플랫폼이 별개로 적은 수치로 집계된 것으로 볼때, 지능형 제조 솔루션이 여전히 플랫폼 형태가 아닌 솔루션별로 각각 구축되고 있는 상황이 많은 것으로 보인다.
도입 이후 경험한 주요 효과는 △실시간 데이터 활용 개선이 78.6%가 가장 많았고, △품질 향상 △생산성 향상이 각각 57.1%로 뒤를 이었다. 비용 절감은 42.9%로 나타났다.
도입 시 기대한 효과로는 33.3%가 △생산성 증대, 27.8%가 △데이터 기반 의사결정 강화, 18.5%가 △인력 효율성 증가를 선택했다. △불량률 감소는 11.1%, △비용 절감은 9.3%로 답했다.
지능형 제조 솔루션이 사실상 고도화 단계로 인식되고 있는 만큼, 비용 절감 효과보다는 직접적인 생산성 증대 등 효과를 기대하고 있는 것으로 나타났다.
도입하지 않은 경우, 그 이유를 물은 결과 45%가 ‘초기 도입 비용이 높아서’라고 답했다. 다음으로는 27.5%가 ‘기술적 인프라 부족’을 골랐으며, 12.5%는 ‘필요성을 느끼지 못했다’라고 응답했다. 기타 의견으로는 ‘경영진의 이해 부족’, ‘전문가 부재’가 있었다.
참조·표준모델 개발, 과제로...
제조업에 지능형 제조 솔루션 도입 관련 주요 과제 및 개선 사항도 물었다.
주요 의견으로 ‘제조업의 다양한 비즈니스 유형에 따른 참조모델 개발 및 활용이 필요하다’, ‘지능형 제조 솔루션 도입을 위해 인프라 및 프로세스 혁신이 중요하다’, ‘중소·중견기업도 접근할 수 있는 정책적 지원 등이 요구된다’, ‘생산 인력 대체가 절실한 시점으로 제조로봇과 접목한 지능형 제조 솔루션이 필요하다’, ‘AI 모델링의 정확도가 개선돼야 한다’는 의견이 나왔다.
또 ‘열악한 3D 중소기업에 대한 지능형 제조 사업 지원 규모와 지원금을 크게 늘려야 한다’, ‘테스트배드에서의 성과 사례를 바탕으로 산업별 도입 가능성이 실무적인 차원에서 설명돼야 한다’는 등의 사항도 제시됐다. 참고할 만한 참조·표준모델에 대한 니즈에 대한 의견이 가장 많이 나왔다.
