[글 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장] 제조기업의 미래는 ‘친환경, 친 인간적인 소프트웨어 정의 자율 생산 및 서비스 체계’를 구축하는 데 달려 있다. 이러한 체계는 기업이 친환경 제품을 글로벌시장에 판매해 임직원들의 삶의 질을 향상 시키고, 국민들에게 양질의 일자리를 제공하는 것을 목표로 한다.

자율생산 공장과 글로벌 서비스 체계를 구축하기 위해서는 제조공정의 자동화와 스마트화가 필수적이다. 이를 위해 최첨단 솔루션을 개발하는 기업들은 세계 최고의 기능을 갖춘 자동화 및 AI 기반 솔루션을 개발해야 하며, 제조기업은 이를 도입해 QCD(품질, 원가, 납기)의 경제적 가치를 극대화하는 선순환 구조를 만들어야 한다.

기업 내에서 3D 작업(더럽고, 위험하고, 어려운 작업)과 단순 반복 작업은 AI와 자동화 기술을 통해 개선돼야 한다. AI는 생산 현장과 사무실에서 24시간 모니터링을 수행하며, 데이터를 분석하고 이상 상태를 감지하면 사람에게 경고를 보낸다. 사람은 최종적으로 의사결정을 내리고 신속한 조치를 취하는 방식으로 디지털 전환을 실현할 수 있다.

또한, 지식 근로자로의 전환이 필수적이다. 단순 근로자는 AI와 함께 일하며, 공장 내 생산 인력의 70%를 절감할 수 있다. AI는 모든 공장의 운영을 담당하고, 사람은 이상 상태를 분석하고 해결하며, 새로운 친환경 제품과 사업 모델 개발에 집중할 수 있게 된다. 기존에 단순 작업을 맡았던 근로자들은 공장 현장과 프로세스에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 대량의 데이터를 머신러닝에 활용해 AI의 두뇌 수준을 점진적으로 고도화하는 데 기여할 수 있다.

이를 통해 유연한 스마트제조 공정이 설계되고, 다양한 제품을 하나의 공정에서 생산할 수 있는 능력이 강화된다. 이들의 주요 임무는 고객이 원하는 제품을 안정적으로 생산하고 신속하게 고객에게 배송하는 것이다.

생산 인력 중 40%는 글로벌 서비스 체계 구축에 투입해 고객이 사용하는 제품의 상태를 원격으로 모니터링하고, 현지 인력과 협업해 문제를 해결하는 임무를 맡는다. 사용된 제품은 재사용 및 재활용 작업을 통해 지속 가능한 자원 순환 구조를 형성하게 된다. 100% 재활용을 목표로 사용된 제품의 부품을 분해해 재사용 가능한 부분과 재활용할 부분을 철저히 분류하며, 이를 통해 더 이상 지하자원을 채굴할 필요가 없는 친환경 서비스 체계를 구축한다.

현재 전 세계 자원 재활용률은 9%에 불과하지만, 이를 50% 이상으로 향상 시키는 것이 중요하다. 특히, 철강 부품의 경우, 유사한 성분의 부품을 수거해 용해하고, 희토류 등 귀중한 금속 성분을 100% 재활용하는 체계를 구축하는 것이 중요한 성장 동력이 될 것이다.

나머지 30%의 인력은 기업이 지속 가능한 성장을 이루기 위해 AI와 협력해 새로운 제품과 사업 모델을 개발하는 데 집중해야 한다. 이들은 친환경 제품을 혁신하고, 고객의 요구에 부응하는 새로운 서비스 모델을 창출하는 역할을 맡는다. 또한 AI와의 협업을 통해 제조공정과 제품 개발 과정에서 효율성과 정확성을 극대화하고, 기업의 생산성과 경제적 가치를 높일 수 있다.

제조업이 AI와 자동화에 의존하게 됨에 따라 기존의 근로자들은 재교육을 통해 AI 시스템과 협업할 수 있는 역량을 길러야 한다. 이를 통해 단순 근로자였던 사람들은 지식 근로자로 전환되고, 생산 현장에서의 데이터 분석 및 운영에 기여할 수 있게 된다. 이 과정에서 교육과 지원 시스템을 강화하는 것이 필수적이다.

앞으로 제조기업은 AI 기술과 친환경 혁신을 바탕으로 미래 성장을 주도해야 한다. 자동화, 스마트공정, AI 융합을 통한 효율적인 생산 시스템을 구축하고 자원 재활용을 극대화하는 서비스 체계를 도입함으로써 기업은 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하며 지속 가능한 성장을 이룰 수 있을 것이다.

스타트업, AI와 함께하는 지속 성장을 지원

제조기업이 지속 가능한 친환경적 성장을 이루기 위해서는 생산한 제품의 전 생애주기를 종합적으로 관리하는 것이 핵심이다. 이를 달성하기 위해서는 다음과 같은 세 가지 필수적인 전략이 필요하다. △생산설비를 지능화해 자동화된 시스템을 구축하고, △스마트한 생산공정 설계를 통해 유연한 제조체계를 마련하며, △제품 서비스의 재사용 및 재활용을 최적화해 지속 가능한 성장을 지원해야 한다. 장비 및 솔루션을 공급하는 기업은 이러한 목표를 달성하는 데 다음과 같은 4가지의 중요한 역할을 해야 한다.

① 지능형 장비와 구독 경제 모델

장비를 개발하는 기업들은 더이상 단순히 장비를 판매하는 것에 그치지 않고, 스마트 장비를 고객에게 무상으로 공급한 후, 사용한 양을 측정해 구독료를 받는 비즈니스 모델로 디지털 전환해야 한다. 이러한 장비는 원격 모니터링을 통해 마모나 열화로 인한 품질 저하를 사전에 예측하고, 장비 가동 중단을 방지하기 위해 현지에서 신속하게 부품을 교체해주는 서비스도 제공한다. 예를 들어 사출 장비를 판매하는 기업이 아니라, 사출 장비로 생산된 제품을 판매하는 기업으로 전환하는 사례를 생각할 수 있다. 제조기업이 사출 장비를 잘 활용해 생산한 제품의 매출 일부를 사용료로 받아, 장비의 성능과 운영 효율성을 극대화하는 구독형 운영 체계로 전환하는 것이다.

② AI 기반 솔루션과 친환경 서비스 체계 구축

AI 솔루션을 개발하고 공급하는 기업은 기계가 지능적으로 운영될 수 있도록 설비 전반을 최적화하는 솔루션을 제공해야 한다. 이러한 솔루션은 제조공정 전반에서 고객이 원하는 제품을 유연하게 생산할 수 있게 하며, 제품이 사용되고 재활용 및 폐기되는 과정까지 친환경적이고 효율적인 시스템을 구축하는데 기여해야 한다. 이를 위해 SDM 기반 SaaS(Smart Device Management 기반 서비스형 소프트웨어) 모델을 적용해, 생산에서 재활용까지의 모든 단계를 포괄하는 솔루션을 제공하는 기업만이 지속적인 성장을 이룰 수 있다.

③ 솔루션 개발 기업의 역할과 기준

AI 솔루션을 개발하는 기업의 CEO와 임직원들은 자신들이 만든 솔루션이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록, 다양한 산업에 적용 가능한 유연한 기능을 갖추고 있어야 한다. 동시에 성능 면에서는 99.9% 이상의 정확도를 제공해 문제를 분석 예측하며 신속하게 조치할 수 있는 능력을 갖춰야 한다. 솔루션의 성공 여부는 다음의 기준에 따라 평가될 수 있다.

먼저 △확장성이다. 제공된 솔루션이 제조 기업의 일부 공정에만 국한되지 않고, 다른 공정 및 설비로 확산될 수 있는가? 만약 확산되지 못한다면, 이는 고객에게 경제적 가치를 충분히 인정받지 못한 솔루션이라고 볼 수 있다. 두 번째는 △효율성이다. 솔루션은 사람이 하던 일을 대체할 수 있어야 하며, 99.9% 이상의 정확성으로 기업에 가치를 제공해야 한다. 솔루션 도입 후에도 지속적으로 인간의 개입이 필요하다면 이는 투자 대비 수익률(ROI)을 충분히 창출하지 못한 셈이다.

제조기업은 경제적 가치를 창출하지 못하는 솔루션을 도입할 경우 경영에 어려움을 겪게 될 수 있다. 세 번째로 △고객 중심의 혁신마인드도 기준이 될 수 있다. 솔루션 공급 기업의 CEO와 CTO는 제품이 완벽하다고 생각할 수 있지만, 현장에서 고객과 직접 마주하는 영업 부서의 의견은 다를 수 있다. 아무리 뛰어난 솔루션이라도 고객이 솔루션에서 가치를 얻지 못하면 성공적인 제품이 아니다. 영업 부서가 고객으로부터 받은 피드백을 CTO가 정확하게 반영해, 고객의 요구에 맞는 솔루션을 개발해 내야 한다.

이러한 관점에서 제조기업에 공급되는 AI 솔루션은 고객의 공정 및 설비에서 경제적 가치를 입증하고, 유연하고 확장성 있는 기능을 제공해야만 지속 가능한 성장을 이룰 수 있다. 99.9% 이상의 정확도와 고객 중심의 혁신 마인드를 갖춘 기업만이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있으며, 성공적인 비즈니스 모델을 확립할 수 있을 것이다.

유니콘기업으로 성장한 이스라엘과 미국 스타트업 사례

최근 이스라엘의 스타트업 A사가 개발한 회전 설비 예지 정비 솔루션이 미국에서 유니콘 기업으로 성장한 대표적인 사례가 있다. 해당 솔루션은 제조 현장에서 자주 사용되는 회전 설비의 고장을 사전에 예측하고 방지하는 역할을 하며, 이를 통해 제조 공정의 지속적인 가동을 지원한다. 이 사례는 친환경적이며 효율적인 자율생산 체계의 중요한 실천 모델로 주목받고 있다.

이 스타트업의 솔루션은 진동·온도·자기장을 동시에 측정하는 4~8개의 센서를 설치하고, 데이터를 클라우드 컴퓨터 플랫폼에 무선으로 전송해 실시간으로 분석 판단한다. 회전 설비가 작동 중일 때 발생하는 전기적·기계적 문제를 사전에 감지해 설비 운영자에게 정확한 경고를 제공한다. 이는 불량품 생산을 방지하고, 제조 공정의 환경적 영향을 최소화하는 데 기여한다.

특히 이 회사는 제조기업 내 진동 전문가가 부족한 점을 보완하기 위해, Cat III 및 IV 진동 분석가를 원격으로 지원한다. 경고가 발생할 경우 정비자가 근본 원인을 빠르게 파악할 수 있도록 처방적 인사이트를 제공한다. 이러한 체계는 AI 기반의 스마트 디바이스 관리 솔루션의 이상적인 예시로 제조기업이 자원을 보다 효율적으로 사용하고, 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 중점을 두고 있다. ‘Cat III 및 IV 진동 분석가’는 진동 분석에서 사용되는 인증 등급으로 국제적으로 인정된 ISO 18436 표준에 따라 분류되며, 기계 상태 모니터링 및 진동 분석 분야에서의 숙련도를 정의한다.

솔루션은 99.9% 이상의 탐지율을 자랑하며, 이는 제조공장에서 발생할 수 있는 돌발적인 생산 중단을 최소화하는 데 중요한 역할을 한다. 또 회사는 구독 경제 비즈니스 모델을 도입해 회전 설비 1대당 매년 구독료를 받으며, 하드웨어와 소프트웨어는 무상으로 공급하고 설치 비용만 청구하는 방식으로 글로벌 시장에서 성공을 거두고 있다. 이를 통해 제조공정의 자율화와 안정적 가동을 지원하면서도 자원 재사용과 친환경적인 생산 체계를 구축하는 데 기여하고 있다.

미국 실리콘밸리의 F사, 자율생산을 위한 AI 기반 솔루션

생산 현장에서 갑작스러운 생산 중단의 원인을 분석해보면, 다양한 요인들이 영향을 미친다. 기계 마모와 전기적 열화로 인한 중단이 약 30%, 센서 고장이 5%, 배관 누수/누출이 10%, 작업자의 실수가 30%, 그리고 운전 모드 변경 실수가 25%를 차지한다. 즉 사람의 실수가 전체 원인의 50% 이상을 차지하는 것이다. 기계 고장은 99.9%의 정확도로 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 있지만 작은 센서 고장이나 배관 누수, 작업자의 실수 같은 사소한 문제들을 보완하는 솔루션이 필요하다.

미국의 F사는 공장에서 발생하는 다양한 센서 데이터와 작업자의 설정, 생산 소재 및 제품의 사양 등을 동기화해 AI 기반의 자율생산 체계를 지원하는 솔루션을 개발했다. 이 솔루션은 자기 학습 및 준지도 학습을 통해 기계가 스스로 학습하며, 작업자의 경험적 지식을 반영해 정확한 기준 모델을 구축한다. 이를 통해 공장에서 발생할 수 있는 작업자 실수, 설비 문제, 공정 이상 상태 등을 사전에 예측하고 조치할 수 있다.

많은 생산 현장의 작업자들은 AI 솔루션이 도입됐을 때 자신의 경험을 더 신뢰하기 때문에 AI가 제공하는 분석 결과에 대해 부정적인 반응을 보일 수 있다. 처음 AI의 학습 단계에서는 정확도가 다소 낮을 수 있지만 지속적인 학습을 통해 AI는 더욱 정확한 판단을 내릴 수 있게 된다. 그러나 이러한 학습 과정을 이해하지 못하고 부정적인 태도를 유지하면 결국 기업 운영에도 어려움이 생길 수 있다.

이 회사는 클릭 몇 번만으로 AI 모델을 생성할 수 있는 워크 벤치 기능을 제공해 복잡한 AI 시스템을 쉽게 사용할 수 있도록 했다. 이 솔루션은 공장에서 지속적인 자율 생산이 가능하게 하며, 인간과 AI의 협업을 통해 생산성은 물론 품질을 높이고 에너지와 자원 사용을 최적화하는 데 중점을 둔다. 이는 친환경적 SDM(Software Defined Manufactuing) 기반 자율 생산 시스템의 대표적인 예시다.

SDM 기반 자율 생산의 확산과 중요성

이스라엘의 스타트업 A사와 미국 F사의 사례에서 알 수 있듯이 친환경적이고 친인간적인 자율생산 및 서비스 체계는 제조공정의 미래에 있어 매우 중요한 방향이다. 특히 SDM 기반 솔루션은 단순히 설비의 운영 효율성을 높이는 것뿐만 아니라, 자원 재활용과 에너지 절약을 촉진하며, 제조 기업이 친환경적인 생산 체계를 구축할 수 있도록 돕는다.

이들 솔루션은 대기업에서 하나의 공정에 적용된 후 성능을 검증하고, 글로벌 전 공장으로 확산되는 방식으로 활용되고 있다. 이는 단일 공정에서 시작된 솔루션이 전체 공장에 걸쳐 확장됨으로써 경제적 가치를 창출하고, 지속 가능한 성장을 지원하는 중요한 사례다.

한국 스타트업, 기회로 삼아야

우리나라의 스타트업들도 제조기업의 1개 공정에 SDM 기반 솔루션을 적용해 성능을 검증한 후 전체 공장으로 확산하는 방식으로 글로벌 시장 진출을 모색할 수 있을 것이다. AI와 머신러닝 기반의 자율생산 솔루션을 통해 유니콘 기업으로 성장하는 길을 여는 것이다. 이것이 결국 제조업의 미래를 선도할 뿐만 아니라, 지속 가능한 친환경 생산 체계 구축에 중요한 기여를 할 수 있다.

최종윤 기자 다른기사 보기