[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수]


제조업의 미래를 쥔 스마트팩토리 어떻게 구축해야 하는가? 스마트팩토리 구축은 빅데이터 관리 기술(데이터베이스 관리)에서 출발해야 한다. 정형화된 또는 비정형화된 수많은 데이터를 생성하고 수집하여, 최적화된 제어(optimized control) 수준을 찾기 위해 데이터를 분석하여 새로운 비즈니스의 개선 방향을 찾아내는 것이 스마트팩토리의 본질이라 할 수 있다.

일반적으로 빅데이터 관리 기술에는 아무런 문제가 없다. 문제는 그동안 다양한 학습과 경험을 통해 축적된 제조업의 관습적인 고정관념이다. 이는 제조업의 생산성 향상을 이끌어낼 만한 데이터가 생성되는가에 대한 의문을 갖게 한다. 다시 말해 생산 현장에서 새롭게 생성되는 데이터가 모두 가치가 있는가에 대한 의문점과 시스템에 의존적인 관습으로 인해서 표출되는 현상을 직시해야 한다. 이러한 의문과 현상은 제조업계가 기존의 시스템에 의존하여 데이터를 바라봤다는 허점(虛點)을 깨닫게 해준다. 그래서 제조업의 변화 관리는 어렵고 힘들다.

현재 스마트팩토리는 제조업을 대칭(對稱, symmetry)하여 불릴 정도로 새로운 국면에 접어들고 있다. 다양한 센서에서는 수많은 데이터가 생성되고, 각 설비에서는 다양한 연결을 통해 데이터가 모아지고, 엣지 컴퓨팅(edge computing)을 통해 데이터가 축적되고 실시간 분석이 이뤄지고 있는 상황이다. 물론 생산 설비에서 생성되는 데이터가 생산성을 향상시키는데 가치가 있어야 한다. 하지만 많은 양의 데이터를 확보해도 생산성 향상에는 도움이 되지 않는 경우도 발생된다. 그래서 데이터 관리 기술이 필수적이다.

스마트팩토리의 원천기술이라고 할 수 있는 빅데이터를 제조업에 제대로 도입하려 할 때 기술만 알아서는 문제가 해결되지 않는다. 우리는 데이터 관리를 시스템 운영 차원에서 언급하고 있는지 아니면 더 나아가 각각의 제조업의 업(業) 특성에 맞는 맞춤형 데이터 관리를 운영 측면에서 제안하고 있는지 구분해야 한다. 즉 정보통신기술(ICT)과 생산운용기술(operation technology)을 통합한 빅데이터 관리 기술을 실현할 수 있는지 파악하여야 한다.

효과적인 스마트팩토리 구축을 위해서는 높은 기술 수준과 더불어 제조업의 상세한 운용 프로세스(operation process) 이슈와 해당 산업에 대한 전문 지식을 알아야 하며, 설비나 서비스를 제공하는 협력업체와 판매 유통채널들까지 협업할 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 제시할 수 있는 역량을 갖춰야 한다. 왜냐하면 스마트팩토리가 지향하는 미래의 제조업은 융합과 통합이 기본 전제가 되어야 하기 때문이다.

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그러므로 센서 기술이 인공지능과 결합하면 사물은 주변 환경을 더욱 잘 이해할 수 있게 되고, 그러한 사물은 단순 연결의 사물(Internet of things)이 아닌 사물의 자발적 이동이 가능해지는 지능형 사물의 IoT(intelligence of Things)기술이 이동성(mobility)기술과 결합하여 제조업의 스마트화를 견인하게 될 것이다. 한층 더 나아가 뇌와 컴퓨터의 인터페이스와 감성 컴퓨팅 등 컴퓨터와 인터넷을 이용하여 인간의 생각과 감각을 제어하는 증강 인간(augmented human) 기술을 스마트팩토리에 적용하게 된다면 생산의 시스템과 하드웨어의 능력이 향상되어 실질적인 자율화(autonomization: The process of making something autonomous) 생산이 가능해지는 시대가 올 것이다.

결론적으로 사물의 지능화 시대가 공급 측면이라면 고객의 개인화와 다양성에 따른 맞춤형 생산은 수요측면으로 이 두 영역이 맞물려 상호 작용하게 되는 새로운 비즈니스 모델이 출현할 것이다. 따라서 인공지능 기반의 스마트팩토리 구축은 아주 정밀하고 섬세한 부분까지 제어할 수 있는 데이터 관리 기술과 글로벌 수준의 업무수행 지식(global standard practices)을 결합시켜 최적화된 제어와 운용(optimized control and operation)을 지속 가능하게 하는 축적의 플랫폼(platform)이어야 한다.