[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 제조업에서 제조 데이터 활용 능력이 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심요소가 되고 있다. 기업의 의사결정, 운영 효율성, 품질 개선, 고객 만족도 등을 혁신적으로 변화시키고 있기 때문이다.
제조 공정으로만 범위를 좁혀도 데이터 활용 여부에 따라 격차는 분명해진다. 최근 몇년 새 인공지능(AI) 등 데이터를 활용해 분석·진단할 수 있는 디지털 기술이 급속도로 발전하면서, 제조 데이터 활용 방안을 고민하던 시기가 빠르게 지나갔다.
많은 기업이 디지털 기술 발전에 힘입어 대량의 데이터를 분석해 부가가치를 창출하기 위한 투자를 늘려가고 있는 가운데, 실제 우리 제조업계의 제조 데이터에 대한 인신 및 활용은 어느 정도일까?
본지는 지난 1월 14일부터 21일까지 ‘제조 데이터 활용 실태 시장조사’를 진행했다.
조사 결과 많은 기업에서 △생산공정 △장비상태 △품질관리 △운영관리 등 다양한 데이터를 수집하고 있었다. 그간 직관과 경험에 의존하던 제조업에서 디지털화 흐름이 상당히 진척된 모습이었다. 다만 수집 단계를 넘어 데이터 분석 결과에 따른 의사결정, 데이터 활용을 위한 교육 등 활용 부분에 있어서는 여전히 부족한 모습을 보였다.
생산공정 데이터화, 상당 수준 진척
본지의 ‘제조 데이터 활용 실태 시장조사’에는 자동차, 전자/반도체, 화학/석유화학, 기계/설비, 식품/음료, 금속/철강, 제약/바이오 등 제조업 전분야를 대상으로 진행됐으며, 응답비율로는 전자/반도체(26.4%), 기계/설비(18.9%), 자동차(9.4%) 순으로 집계됐다.
응답자의 기업 규모로는 대기업이 15.1%, 중견기업이 18.9%, 중소기업이 62.3%, 스타트업이 3.8%였다. 응답 기업 중 ‘현재 데이터 수집 시스템을 운영하고 있는지’를 묻는 질문에 54.7%가 수집하고 있다고 답했으며, 39.6%는 수집하고 있지 않다고 답했다. 5.7%는 수집 여부를 모른다고 답했다.
수집하고 있는 데이터의 종류에는 품질관리 데이터와 운영관리 데이터(인력, 자재 등)가 47.1%로 가장 많았으며, 생산공정 데이터가 43.1%, 장비상태 데이터가 19.6%로 뒤를 이었다. 스마트제조 분야에서 머신비전 등 불량 점검을 위한 시스템에 대한 도입이 상대적으로 높은 데 따른 결과로 보인다.
다만 생산공정, 장비상태 데이터 수집이 본격적으로 이뤄지고 있는 것으로 보면 생산공정단에서의 데이터화가 상당 수준 진척된 것으로 풀이된다.
제조데이터 활용, 경영 전반으로 확대
데이터 수집 주기는 실시간이 51%, 하루 단위가 29.4%, 주 단위가 15.7%, 기타가 3.9%로 나왔다. 데이터를 수집·분석하는 주요 목적으로는 순서대로 생산성 향상(58%), 품질 개선(48%), 비용절감(42%), 장비 유지보수 최적화(34%), 시장 및 고객 분석(24%), 기타(4%)로 나타났다.
데이터의 다방면에서의 활용이 눈에 띈다. 특히 단순 제품·생산공정 측면을 넘어 시장 및 고객 분석 등 제품 개발 과정에서의 활용 측면이 눈에 띈다. 사실상 활용 수준이 경영·마케팅 등 경영 전반으로 확대된 모습이다.
기업 내부 데이터 교육 및 훈련 부족
그럼 데이터 분석 결과가 실제 의사결정에 얼마나 반영될까? 항상 반영하다는 응답자는 19.6%에 불과했다. 가끔 반영이 49%, 자주 반영이 29.4%로 나왔다. 전혀 반영하지 않는다는 응답(2%)도 있었다.
데이터 수집과 별개로 활용에는 별도 인력 등이 소요되는데 따른 결과로 보인다. 인공지능(AI) 등 분석기술이 활발하게 시장을 넓혀가는 만큼 자연스럽게 해소될 부분으로 평가된다.
데이터 활용에 있어 주요 장애요인도 물어봤다. 가장 많은 선택을 받은 응답지는 ‘분석 인력 부족’으로 56.9%의 선택을 받았다.
다음으로는 ‘데이터 수집의 어려움’이 52.9%, ‘기술적 인프라 부족’이 45.1%, ‘데이터 품질 문제’가 35.3%로 뒤를 이었다. ‘경영진의 이해 부족’도 23.5%의 선택을 받았다. 이 부분에서는 하나의 공장 내에서도 데이터 수집 분야가 넓어지고 있는 만큼, 의미있는 통계나 분석이 힘들어 보였다.
아쉬운 점으로는 기업 내에서 데이터 활용에 대한 내부 교육 및 훈련 제공 여부를 묻는 질문에서 나왔다. 43.4%가 교육 및 훈련이 제공되고 있다고 응답했고, 56.6%가 제공되고 있지 않다고 답했다. 데이터 활용이 현재는 물론 미래 기업의 경쟁력을 좌우할 수 있는 만큼 기업에서 좀더 적극적인 대응이 필요해 보였다.
응답기업 중 75.5% “제조 데이터 활용 확대할 것”
이번 시장 조사에 참여한 기업 중 75.5%가 향후 제조 데이터 활용을 확대할 계획이 있다고 답했다. 계획이 없다는 응답은 7.5%에 불과했으며, 나머지 17%는 잘 모르겠다고 답했다. 공개된 기업의 향후 비전 등 계획에 ‘데이터 활용’이 들어가 있다는 뜻으로 많은 기업이 ‘데이터’의 중요성은 인식하고 있는 것으로 파악된다. 사실상 기 수집된 제조 데이터를 통해 실질적 효과를 봤다는 해석도 가능하다.
그럼 제조 데이터 활용을 위해 기업들이 필요하다고 생각하는 지원은 무엇일까? 전문 인력 확보가 58.5%로 가장 많은 선택을 받았으며, 기술인프라 업그레이드, 교육 및 훈련이 54.7%로 동일하게 집계됐다. 외부 컨설팅도 17%가 선택했다.
마지막으로 제조 데이터 활용에 대한 자유로운 의견도 물었다. 한 응답자는 “제조 데이터 활용에 대한 필요성은 충분히 인식되나, 분석하고 적용하는 분야의 인프라, 인력 부족으로 적용의 어려움이 크다”고 말했고, 또 다른 응답자는 “제조업 내에서도 분야에 따라 중점을 둬야하는 부분이 다르다”면서, “정부에서 제조 부분별로 어떤 데이터를 어떻게 활용하면 효율을 높일 수 있는지에 대한 방안 등에 대한 케이스를 홍보해줬으면 좋겠다”고 말했다.
이외에도 “하드웨어 구축이 시급하다”, “대량 생산이 아닌 경우 데이터 수집 및 분석에 대한 이해가 부족하다”, “데이터 플랫폼 기반 오픈소스 분석 툴이 필요하다”, “데이터 신뢰성 확보가 필요하다”는 등의 의견이 나왔다.
제조 데이터, 실질적 경쟁 우위 제공 시작
그간 제조 분야는 경험과 노하우가 중요한 대표적인 업종이었다. 지금의 제조 데이터는 사실상 암묵지였던 셈이다. 데이터 수집 초기에도 AI 등 분석 툴 등이 없어 활용 여부에 물음표가 붙어 왔다.
하지만 이제 제조 데이터는 활용 여부에 따라 기업에게 실질적인 경쟁 우위를 제공하기 시작했다.
구체적으로 현재 일정 수준의 스마트제조를 구축한 기업들은 데이터를 통해 실시간으로 생산 공정을 모니터링하고, 병목현상이나 비효율적인 공정을 발견해 최적화한다. 이는 설비 가동률, 생산성에서 격차로 드러나고 있다.
또 제조 데이터는 제품 품질을 실시간으로 분석해 불량 원인도 사전에 파악하고 제거한다. 품질은 고객 신뢰도로 이어져 경쟁 우위를 확보할 수 있다.
예지보전 현실화도 직접적인 효과 가운데 하나다. 설비 유지보수 데이터를 분석해 고장 가능성을 예측하고 사전 조치를 통해 불필요한 가동 중단을 방지한다.
유지보수 비용은 물론, 설비 활용률 극대화라는 효과로 나타난다.
더 나아가 데이터 분석을 통해 고객의 수요 패턴도 예측할 수 있다. 고객 맞춤형 생산은 물론, 빠른 시장 대응력을 가질 수 있다는 뜻이다. 생산트렌드 변화 속에 다품종 소량 생산체계로의 변화를 이끌 수 있다.
결국 제조 데이터를 활용하지 않는 기업은 디지털화된 경쟁 기업과 격차가 계속 벌어질 수밖에 없다는 뜻이다. 스마트팩토리, 이음5G, AI 등과 같은 첨단기술과의 융합에서도 뒤쳐져 도태될 수밖에 없는 게 현실이다.
