[글 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장] ‘앞으로 50년, 중소기업 중심의 디지털 경제로 대전환’하려면, OEM 제품을 생산하는 대기업과 Tier 1 ~ N까지 가치사슬 상에 있는 글로벌 기업 간 필요한 데이터를 연결해, 새로운 가치를 창출해야 한다. 기업 독자적으로는 생산을 한다해도 수출할 수 없는 디지털 탄소 규제 시장으로 전환되고 있다. 세계는 미국과 중국의 최첨단 기술 관련 경제 전쟁 중이고, 틈바구니 속에서 살아남기 위해 EU는 ‘2050 탄소넷제로’의 대륙을 세계 최초로 만들겠다는 목표를 잡았다. 이에 각국에서 EU 역내로 수입하는 제품에 대해 디지털제품 여권 DPP를 의무적으로 제공해야 하고, 배출된 탄소세를 관세로 부과하겠다는 법안을 수립, 진행중이다. 이번 칼럼에서는 수작업으로 진행하는 제조현장을 자동화, 스마트화를 넘어 불 꺼진 공장에서 고객이 원하는 제품을 생산하는 자율 생산공장으로 가는 여정 즉 로드맵에 대해 전략적 방향을 공유하고자 한다.

우리 수준을 정확하게 알자

우리나라는 수출 중심의 국가로 그동안 선진국에서 개발한 제품을 리버스 엔지니어링해 한국만의 근면성, 신속성, 인내성으로 동일 제품과 그 이상의 고품질 및 경제적 가격으로 생산해 글로벌 시장에 공급하면서 세계 5위의 제조강국으로 발전해 왔다.

다시 말해 우리는 빠른 추종자(Fast Follower)로 선진국의 기술과 제품을 복제해 자체 기술화하고 이를 넘어 새로운 제품을 개발해 판매함으로써 선진국의 대열에 가장 짧은 시간에 도달했다. 삼성, LG, 현대, 포스코 등 굴지의 대기업들은 세계 시장을 누비며 선점해 나가고 있고 많은 외화를 벌어 부강한 대한민국을 만들어 왔다. 희생된 많은 중소기업이 있었기에 가능한 일이었다. 그동안 OEM 제품을 생산하는 대기업에서 글로벌 시장 경쟁에서 약화되면 이를 극복하기 위해 원가 절감이란 명목으로 Tier 1~N에 있는 중견, 중소기업에 원가를 목표 수준으로 맞추라고 지시하고, 못 맞추는 기업은 공급받지 않는 갑을 관계의 공급사슬 구조에서 살아왔다. 이러한 구조는 소품종 대량 생산 체계에서는 불가피한 구조였다고 볼 수 있다.

하지만 앞으로 시장은 다품종 소량 생산의 맞춤형 유연 생산 체계로 변화될 것이다. 유연 생산 체계가 되면 고객이 원하는 제품을 신속하게, 경제적으로 공급하지 않으면 경쟁사를 이길 수 없다. 갑을 관계가 아니라 상호 협업해 신속하게 고객에게 대응하는 체계를 구축해야 한다는 뜻이다. 디지털 전환과 함께 글로벌 경제환경 전체가 변하고 있다.

따라서 우리나라 제조기업이 글로벌 시장을 선점하기 위해서는 Fast Follower에서 First Mover 개척자 정신으로 디지털 전환하지 않으면 불가능하다. 이제 신속하게 설계해 제작, 공급하는 시대는 저물고, 고객이 원하는 제품을 부품 공급사들과 설계단계부터 서로 협업해 만들어 신속하게 제공하는 파트너 즉, 동맹관계의 가치사슬로 바뀌지 않으면 안 된다. 물론 변화의 핵심에는 사람이 문제인데 아날로그적 생각을 가진 경영자는 하루빨리 경영일선에서 물러나고, 미래를 책임질 수 있는 디지털적 생각을 가진 경영 전문가 필요하다.

제조기업의 오너가 운영하는 시대는 앞으로 성공 가능성이 적다는 뜻이다. 독단적인 의사 결정으로 글로벌 시장 환경을 읽어 대응할 수 있는데는 한계가 있고, 나의 기업만 잘되면 성공하는 방정식도 이제 없어지고 있다. 각국에서 탄소 규제가 시행되면 하나의 제품을 만들기 위해 원산지부터 완제품을 만들 때까지 모든 가치사슬 상에 있는 제조, 운송, 서비스 기업들이 정확하게 탄소 배출량을 산출해 제공해야 한다. 제조 원가가 저렴하다고 해도, 수출 시 많은 탄소세를 부과받아 시장에서 판매하지 못하는 사태가 올 것이다.

그런데 우리나라 대기업, 중견, 중소의 제조기업의 현 수준을 보면 여전히 스마트공장은 먼 나라의 이야기이고, 표준화‧자동화‧최적화도 안돼 제품을 여전히 수작업으로 가공, 처리, 조립하는 제조기업은 물론, 모든 작업을 수기로 작업 시트에 작성하고 이를 엑셀로 데이터베이스화하는 등 생산 계획 및 실적관리를 수작업에 의존하는 기업이 대부분이다. 말로는 최고경영자가 스마트공장을 구축하기 위해 제조혁신을 해야 한다고 강조하지만 누가 어떻게, 장기적인 로드맵을 가지고 추진하는 조직과 인력이 없다. 내부 인력은 시야가 좁고, 전문성이 없어 불가능하고, 외부 전문가와 협업해 수행해야 하는데 낮은 컨설팅 비용으로 고가의 기술과 로드맵을 수행하려는 기업 마인드 때문에 양질의 컨설팅 결과를 얻기 어려운 것이 현실이다. 그동안 대기업은 많은 인력과 자금으로 스마트공장을 많이 구축해 왔고, 성공 사례가 많다고 하지만 필자가 스마트제조혁신추진단장을 3년 반 동안 수행하면서 대기업, 중견, 중소기업을 많이 방문해 분석한 결과 대기업조차도 수작업에 의존하는 기업이 많았다. 스마트공장을 완성한 우리나라 기업은 5개 손가락 안에 있다.

표준화‧자동화‧최적화 마친 기업만이 스마트공장으로 간다

공장과 사무실은 수작업에 의존하면서 최고경영자는 스마트공장을 구축하라고 지시하고, 임직원들은 급한 자동화 과제를 발굴해 보고하면, “이게 무슨 스마트화 과제냐, 자동화 과제이지. 우리가 필요한 것은 제조데이터를 이용해 빅데이터 분석하고, 인공지능 두뇌를 만들어 운영하는 과제를 만들어야 한다”하고 잘못된 방향으로 가고 있다고 질책한다.

담당 임직원은 어쩔 수 없이 데이터를 활용한 빅데이터, AI 과제를 올려 추진하지만, 성과는 없다. 이유는 그동안 데이터가 많이 축적돼 있다고 생각하는 임원이 많다는 데 있다. 수작업으로 제품을 생산하면서 센서로 측정된 데이터를 수기로 작업일지에 기록하고, 사무실에서 엑셀에 데이터를 입력해 저장하고, 경영자가 원하는 통계 분석과 포맷으로 만들어 보고하니 경영자는 아주 잘돼 가고 있는 것으로 착각하고 있다. 여전히 아날로그적 생각을 가진 경영자들이 의외로 많이 있다. 경영자의 입맛에 맞도록 모든 데이터를 조정하고, 포맷을 엑셀로 척척 잘 만들어 보고하니 보고서는 최상이나, 내용은 거짓이라는 것은 알 수가 없다.

이러한 데이터를 가지고 최고경영자가 회사의 방향을 정하기 위해 의사 결정하고, 항해한다면 배는 산으로 갈 것이다. 언제가 돼서야 이렇게 말과 문서로 앞서가는 문화를 디지털 전환할 것인가? 아직도 기업 내 최고경영자부터 생산 현장의 직원까지 디지털 전환, 스마트 공장에 대한 명확한 개념의 공감대가 형성돼 있지 않다는 증거다.

생산 현장이나 사무실에서 수행하는 모든 수작업이 표준화, 자동화, 최적화된 회사는 제조 공정별 Level 1의 PLC, DCS 자동제어 시스템이 도입돼 있고, 공정별로 Level 2의 프로세스 컴퓨터가 도입돼 있고, 여러 공정을 종합 생산 계획 및 실행하는 Level 3의 MES 시스템이 도입된 상태를 표준화 자동화 돼 있다고 말할 수 있다. 전사적으로 최적화하기 위해 ERP 시스템이 도입돼 원가, 재무관리는 물론 영업, 판매, 개발, 서비스 등을 자동으로 수행하는 기업은 Level 4 수준까지 올라왔다고 평할 수 있다.

이러한 Level 1~4의 계층 구조 시스템이 구축되지 않은 기업은 스마트공장으로 갈 수 없다는 의미다. 최고경영자는 우리 회사가 과연 이러한 구조로 서로 다른 SI 공급기업이 공급한 PLC, Process Computer(PoP), MES, ERP, PLM, SCM 간의 필요한 데이터를 상호 실시간 통신하면서 원활하게 운영되고 있는지 점검하고, 달성돼 있으면 스마트공장을 구축하라고 지시하고 투자해야 한다. 그전에는 반드시 선행 조건의 계층 구조 시스템을 구축해야 한다.

필자의 판단으로는 정유, 석유화학, 철강, 조선, 가전, 자동차, 섬유 등 OEM 생산 기업도 Process Computer, MES 시스템의 중간 레벨의 자동화 시스템 없이 ERP, PLM, SCM 시스템을 도입해 운영하는 회사가 많다. 모든 데이터를 회사 내 조직별 숫자를 맞추고, 매월 정산을 위해 수작업으로 ERP 등 시스템 단말기를 통해 입력하고 있다. 과연 어느 정도 신뢰성 있는 데이터일 것인가? 최고경영자는 판단해야 한다. ERP에 있는 데이터를 믿고 결정하는 기업은 성공적이다.

그러나 최고경영자가 직원이 만들어 보고하는 문서를 기반으로 결재하고, 이 데이터를 가지고 의사 결정하는 기업은 ERP 시스템 자체 무용지물이다. 생산 현장의 센서에서 측정된 데이터를 사용해 조직, 사람의 개입없이 실적 처리해 실제 생산 원가를 계산할 수 있어야 한다. 중간에 조직, 사람이 개입하는 시스템은 사실상 신뢰성이 없다고 보는 것이 정확하다.

제조기업의 스마트공장, 어떻게 구축할 것인가?

스마트공장이란 ‘자동화된 설비로부터 제조 Raw Data를 실시간으로 수집해 빅 데이터베이스에 저장하고, 1년 이상 축적된 데이터를 이용해 공장에 있는 많은 설비 상태를 분석, 판단해 돌발 고장을 사전에 예측하고, 설비 상태 및 운전자의 조작, 모드 변경 등 작업자의 실수로 발생하는 공정 이상을 신속 판단하고, 품질 불량을 사전에 예측하고, 설비, 공정의 상태에 따라 에너지 손실과 환경 오염을 사전에 예측해 신속하게 조치하는 공장’이라고 정의할 수 있다.

이를 달성하기 위해서는 100ms 단위로 자동제어 하는 데이터를 실시간으로 수집하는 시스템을 구축하고, 전후 설비, 공정간, 회사 전체의 시간을 동기화하고, 생산되는 제품과 동기화는 물론 공장의 온습도, 날씨까지 동기화해 데이터를 수집 저장하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 많은 기업이 생산, 품질, 설비 데이터가 생산 시간과 동기화되어 저장되어 있지 않고, 조직별 Silo DB로 구축되어 서로 통합하여 분석할 수 없다. 그 이유는 그동안 설비 부서는 회전체를 중심으로 진동, 온도 등 설비 상태를 측정해 예지 정비를 수행해 왔지만, 정확하게 예측하지 못해 사용하지 못하고 있다. 근본 이유는 단위 설비의 상태만을 가지고 정확하게 예지 정비를 하는 것은 어렵고, 전후 설비, 생산 소재, 제품에 따라 서로 다른 패턴이 있어 종합적인 공정의 모든 데이터를 이용해 분석하지 않으면 불가능하다는 것이다.

양질의 빅데이터 베이스를 구축한 기업이 분석해 인공지능 기술을 도입할 때 머신러닝, 딥러닝 기술을 이용해 데이터 상호 간의 인과관계를 분석해 정상적인 패턴모델을 만들고 예측하는 인공지능 두뇌를 만들어 운영하면 실패한다. 이유는 데이터만을 가지고 인공지능 학습을 진행하면 데이터간 상호 인과관계를 만들어 기준 패턴을 만들지만, 실제 생산 설비는 전혀 관계가 없는 경우 판단의 오류가 발생할 수 있다. 따라서 실제 생산 공정의 설비간 상호 연결, 제어하는 프로세스를 그대로 컴퓨터에 디지털트윈으로 모사하고 운영하지 않으면 인공지능 학습의 오류로 정확하게 예측이 불가능하다. 인공지능 솔루션 도입 후 한 계절이 지나면 사용할 수 없을 수도 있다.

경영자나 관리자의 투자 마인드도 디지털전환된 생각을 해야 한다. 플랜트는 설치, 가동 이후 안정화 기간을 거치면 기업이 유지보수하면서 양질의 제품을 생산하지만, 인공지능 솔루션은 처음 도입, 학습부터 OT(Operation Technology) 전문가가 참여하고, 솔루션을 공급하는 DT(Data Technology) 전문가와 협업해 개발 가동하고, 가동 후 OT 전문가는 DT 전문가와 협업하면서 지속해 인공지능 두뇌의 수준을 향상하도록 노력하면서 OT 전문가가 Data Scientist가 될 때까지 2~3년은 함께 협업하지 않으면 100% 실패한다는 것을 명심하자.

스마트공장을 넘어 불 꺼진 공장에서 생산하는 자율 생산공장은?

자율 생산공장이란 “스마트공장으로 사람이 모니터링, 분석, 판단, 조치하는 것을 인공지능 두뇌가 대신해 모니터링, 분석, 판단하고, 예측한 결과를 사람에게 경고하면 사람은 왜 경고를 발생했는지 근본 원인을 분석해 최종적으로 의사 결정하고, 조치하는 모습으로 일하면서 고객 원하는 다양한 제품을 스스로 공정을 바꾸면서, 자율적으로 제품을 불 꺼진 공장에서 생산하는 공장”이다.

그럼 Discrete 산업의 가공, 조립공장이 자율 생산공장이 될 수 있을까? 반문해보면, 연속 프로세스 공장에서만 가능하다고 판단된다. 보는 관점이 다르기 때문이다. 가공 조립공장을 배치 조립공장으로 보지 말고 연속 프로세스로 보는 관점으로 개념 설계하고 Simulation해 연속 프로세스로 만들어 보는 것이다. 이산 공정으로 보면 불가능하지만 연속 공정의 개념으로 설계하고, 공장 레이아웃을 만들어 설비를 도입하면 가능하다.

이는 기존 공장을 자율 생산공장으로 전환하는 것은 불가능하고, 새로운 공장을 만들어 새로운 개념으로 설계, 제작하지 않으면 불가능하다. 우리나라 휴대폰, 자동차, 가전, 섬유 등을 생산하는 공정은 노동 집약적인 산업으로 국내 인건비 상승으로 중국, 베트남 등 동남아시아로 공장을 이전해 생산하고 있다. 결국 국내에 생산공장은 없고 R&D 및 설계하는 인력만 필요하다보니 다양한 인력들이 일할 수 있는 양질의 일자리는 부족하고, 취업은 어렵다. 결국 국민 삶의 질 하락은 피할 수 없다. 최근 우리나라 출산율은 0.78이다. 두 사람이 결혼하여 0.78명의 자녀를 낳는 것이다. 30년 이후에 우리나라는 생산공장에서 일할 사람이 없어, 공장 문을 닫아 국가 재정은 더욱 어려울 것이다. 그러나 국가는 출산율이 낮다는 우려만 하고 있을 뿐 정작 국가의 미래를 결정하는 젊은 부부의 자녀를 가진 삶을 지원보다는 유치원, 초등학교, 대학 등으로 지원금이 빠져나가고 있다. 젊은 부부가 아이를 낳아 기르게 되면 양육비용을 지원하고, 자녀를 기르면서 부부가 함께 직장을 다니도록 국가가 지원하는 것이 자율 생산공장보다 더 중요하다. 나라의 운명이 관련된 사안을 너무 쉽게 보는 양분화된 혼돈의 정치가 아쉽다.

신공장 설계시 고려해야 할 점

① 공장에서 근무조별 근무인원을 몇 명으로 할 것인가, KPI를 명확하게 설정하고, 달성할 수 있는 공장 레이아웃, 유연 생산, 프로비전 등을 종합적으로 고려해야 한다. 생산공장을 신설할 때 기술 및 경영자금 사정에 따라 단번에 자율 생산공장을 구축할 수 없어 가동 년에 몇 명, 가동 후 2년, 4년에 공장 운영인력 KPI를 정하고 비상 운전 및 소재, 제품 입출고, 유지보수 인력 등 인력 KPI를 설정한다. 작업 인력에 따라 자동화 수준이 결정되고, 디지털화, 연결화, 스마트화의 목표를 설정한다(그림1).

② 한 공정에서 한 종류를 대량 생산하는 체계에서 다품종, 소량 생산하는 체계로 설계하면서 고객의 요구에 따라 원하는 제품을 적기에 생산, 공급하도록 구축한다. 이를 달성하려면 공장 배치의 유연성을 갖도록 모듈화된 설비를 도입하도록 설계하고, 공장 내 물류는 컨베이어 방식을 제거하고 최소한의 AMR을 사용하고, 천정의 OHT를 사용하도록 설계한다.

③ 공장을 설계하고 설비를 제작 도입할 때, 신설 공장의 표준화를 먼저 수행한다. 국제 표준을 기반으로 모든 설비와 시스템을 도입해야 하고, 국제법과 국내법에 따라 환경, 에너지, 안전 등을 종합적으로 고려해 표준 체계를 선행적으로 만들어야 한다. 기업은 지속 성장 발전하려면 하나의 공장을 지을 때 표준에 따라 만들고, 다른 곳에 신설할 때 표준에 따라 도입하면 조기 안정화, 안정된 품질의 제품을 생산할 수 있고, 작업자나, 유지보수 등 업무가 가시화되고 발생 되는 문제를 사전 차단할 수 있다.

④ 생산되는 제품의 사용하는 고객 혹은 국가가 요구하는 RE100, CF100, CBAM, DPP 등 대응할 수 있도록 가치사슬 기업 간 상호 데이터 교환을 할 수 있도록 설계한다. 지금까지는 나만의 기업만 잘 되면 되지만 앞으로는 원료, 부품을 공급하는 기업이 탄소배출 등 규제에 대응하지 못하면 제조 원가가 많이 들어 판매할 수 없기 때문이다.

자율 생산공장으로 가는 Road Map

자율 생산공장은 기존 공장에서 불가능하고, 기존 공장에서 가지고 있는 문제점을 완벽하게 해결하고, 새로운 개념의 공장을 설계, 제작해 공급하면서 국제 표준 AAS 기반의 Digital Twin을 처음부터 고려해 설계, 제작하지 않으면, 달성하기 불가능하다. 독일에서는 2030년도에 가상 물리시스템(CPS) 기반의 자율 생산공장을 지어 고객이 원하는 곳에 공장을 직접 지어 최적으로 공급하는 체계를 구축하고, Black Box화 해 글로벌 시장을 선점하기 위해 PI4.0, Catena-X, Manufacturing-X 기관을 만들어 운영하고 있다(그림2).

기존 공장을 스마트팩토리화하면서 축적된 노하우와 외부 전문가의 기술을 융합해 사람 중심의 제조 현장을 설비 중심의 현장으로 디지털 전환하면서, 생각하는 공장을 만들면 성공이다. 더 나아가 고객이 원하는 제품을 만들어 공급하는 자율 생산공장을 설계, 제작하면 경쟁자를 지배할 수 있고, 내 제품을 만들 때 재사용, 재활용까지 고려한 Eco Design 제품을 만들어 생산하면 미래 시장을 독점할 수 있다.

최종윤 기자 다른기사 보기