[칼럼] 앞으로 50년, 마이데이터를 제조기업의 새 상품으로 만들기
  • 최종윤 기자
  • 승인 2022.03.27 09:30
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온 디맨드형 서비타이제이션(Servitization) 정책 제언

[글 스마트제조혁신추진단 박한구 단장] 지난 50년은 정부가 대기업 중심의 경제체제로 다양한 정책을 수립하고, 선택과 집중으로 많은 대기업을 지원해 왔다. 그 결과 질 좋은 제품을 많이 생산해 글로벌 시장에서 많은 수익을 창출해 국민 삶의 질을 높여왔다. 그 와중에 중소기업은 원가 절감의 압박에 마른 수건도 짜야하는 힘든 시기를 지금까지 잘 버텨왔다. 앞으로 50년은 정부가 중소기업 중심의 디지털 경제 체제를 구축해 벤처, 스타트업이 중소기업으로, 중견기업을 넘어 글로벌 히든챔피언 기업으로 성장 발전하도록 정책을 수립해 지원해야 한다. 이번 칼럼은 열 번째 정책 제안으로 스마트 제조혁신에서 축적되는 마이데이터를 상품화해 판매하는 온 디멘드형 서비타이제이션(Servitization)에 대한 정책을 제언한다.

박한구 단장은 "생산 현장에서 생성되는 제조 Raw Data를 이용해 새로운 가치를 창출하는 솔루션을 개발하도록 상품화해 거래하는 마이데이터를 활성화하고, 미래 데이터 자본주의 시대를 선도해 나가도록 하자"고 강조했다. [사진=utoimage]

개도국에서 50년 지나 선진국으로 진입

우리나라는 지난 50년 전 세계에서 가장 못사는 나라였다. 정부와 국민은 허리띠를 동여매고 “잘살아보세~~ 잘살아보세~~” 라고 외치던 새마을운동을 1969년 전국적으로 시행했다. 새마을운동은 근면·자조·협동을 기본 정신으로 농촌의 근대화, 지역의 균형적인 발전, 의식개혁을 목표로 했다. 이를 기반으로 우리나라는 선진국으로부터 많은 기술을 도입해 전기 전자, 철강, 정유/석유/화학, 중공업 등 다양한 산업 분야에서 급속 성장해 지금은 반도체, 자동차, 철강, 석유화학 등 글로벌 시장에서 인정받는 세계적인 기업으로 성장 발전해 왔다.

그 결과 빈곤으로부터 탈피하기 시작한 지 50년이 지나 세계 최초로 선진국 대열에 들어섰다. 이는 정부가 대기업 중심의 경제 정책으로 막대한 자금을 지원해 글로벌 시장에서 가장 품질 좋고 경제적인 제품을 만들어 판매해 오면서, 많은 돈을 벌어 국민 삶의 질을 향상시킨 결과다. 이런 와중에 세계는 4차 산업혁명이란 새로운 시대를 접하고 있다. 이는 앞으로의 세상은 아무도 경험하지 못한 새로운 세상을 만들어 간다는 의미로 미리 대처해야 하는 시대로 세계 경제 포럼에서 2016년 선언했다.

우리나라도 2014년도에 스마트 제조혁신 정책을 수립해 2030년도에 지금의 제조 경쟁력 5위 국가에서 4위로 상승하는 정책을 수립 추진하고 있다. 지금까지 기존에 생산 중인 제품의 생산성, 품질을 향상하고 원가, 납기를 줄이는 공정 혁신의 정책을 중점적으로 추진하고 있다. 새로운 정부가 들어서고 2023년도부터 새로운 정책을 만들어 향후 50년간 이끌어갈 정책을 만들고 있다.

앞으로 50년은 기존에 생산하고 있는 제품의 수명을 예측하고, 기업의 핵심 역량과 부족 역량을 분석해야 한다. 또 부족한 역량을 채워줄 기업과 협업, 새로운 제품을 개발해 글로벌 시장을 선도하는 사업 모델을 개발하는 제품혁신과 사업혁신 정책을 중점적으로 만들 것이다. 그렇다면 다가올 ‘4차 산업혁명의 새로운 제조업의 시대’에 기존 제품을 제작해 팔아오던 기업의 모습이 어떻게 변화할까?

우물 안 개구리로 성장한 대기업군의 ICT 기업 한계

지금까지는 제품을 설계, 제작, 배송, 판매, 서비스까지 제품의 생애주기 동안 고객 중심으로 서비스하는 물리적인 제품을 판매함으로써 많은 이득을 얻어 왔다. 그러나 세계적인 IT 강국으로 발전하면서, IT 인프라는 최고의 시스템을 가지고 있지만, 우리나라는 고부가가치의 소프트웨어에 대한 수출은 거의 없었다. 왜 우리는 똑똑한 두뇌를 가진 우수 인재가 많은 대기업이 많은 소프트웨어를 중소기업과 협업 개발하면서, 대기업과 관련 계열사에만 적용하는 우를 범했을까? 세계적인 IT 강국이라 하지만, 우리나라에 구글, 아마존, 페이스북, 마이크로소프트와 같은 기업들이 나오지 않는 이유는 무엇일까?

하드웨어 제품을 설계, 제작해 글로벌 시장에 수출하기 위해 생산 기계에 컴퓨터, 통신 등과 같은 ICT 기술을 융합해, 더 경제적이고 고품질의 제품을 대량 생산해 왔다. 대기업에서는 더욱 효율적인 소프트웨어를 개발하기 위해 ICT 전문 자회사를 만들어, 글로벌 시장에서 우수한 ERP, PLM 소프트웨어를 도입해고, 제조 공장에 적합한 MES, SCM, WMS 등 소프트웨어를 맞춤형으로 설계, 개발해 운영해 왔다.

그룹사에서 모회사와 계열사 전용으로 소프트웨어를 개발하다 보니 유사한 다른 기업에 적용할 수 있는 설계, 코딩이 안 되어 다른 기업에 판매가 어려운 구조였다. 또한 ICT 회사는 개발된 솔루션을 해외 유사 기업에 판매하고 싶어도 모기업에서 제조의 노하우가 유출될 것을 우려, 경쟁사 및 유사 기업에 판매하는 것을 금지하면서 ICT 회사가 지속 성장하는 데 한계가 있었다.

정부가 지원한 만큼만 투자, 기업가 정신의 부족

정부는 2001년도부터 3년간 ERP 보급 3만개 구축이라는 명분으로, 정부가 1,600만원을 지원하고, 도입기업에 1,600만원 이상을 투자해 재무의 투명성을 확보하도록 지원해 왔다. 당시 글로벌 시장에서 ERP의 가격은 중소기업 전용으로 3억원에서 10억원의 도입 가격을 주어야 하는 시기였다. 이미 완성된 솔루션 기업들은 일부의 기능을 판매할 수 없어 우리나라 소프트웨어 개발 벤처기업이 3,200만 원에 해당하는 기능을 개발하여 공급하는 체계로 발전해 왔다.

결국 3억원의 정상적인 솔루션 가격이 3,200만원으로 공급할 수 없었고, 스타트업들은 정해진 금액만 큼의 기능을 개발해 공급하고, 도입기업은 기능 부족으로 만족도를 느끼지 못하고, 사장되는 솔루션들이 많았다. 이후 정부에서는 단계적으로 지원금으로 늘려 지금은 완벽한 솔루션을 공급할 수 있는 가격까지 지원하는데 20년 이상이 소요됐다. 정상적인 기업가라면 회사의 재무 투명성과 건전성을 위해 ERP 솔루션을 도입하는데, 정부의 자금 지원을 받아 부족한 금액을 투자해 경제적인 효과를 창출하고 지속 성장하는 모습으로 발전했어야 했다. ‘정부의 돈은 눈먼 돈’으로 생각하는 도입 및 공급 기업의 경영자 마인드가 결국 정부의 막대한 자금을 이용해 경쟁력을 갖추기보다는 비용처리로 끝난 것이다.

이 과정에서 소프트웨어를 개발하는 회사가 국제 기준에 부합하는 솔루션을 개발해 공급했다면, 지금 우리나라는 글로벌 시장에 중소기업의 업종별 제조 솔루션 ERP, MES, SCM, CRM, PLM 등의 판매해 왔을 것이다. 현재 정부 지원 사업으로 개발해 공급되는 솔루션도 대부분 국제 기준에 부합하기보다는 우리나라 현실에 적합한 맞춤형으로 설계, 코딩돼 다른 나라에 수출할 수 없는 구조이다. 솔루션을 수출하려면 기본적으로 국제 기준에 부합하는 소프트웨어가 설계, 코딩돼 제조기업에서 일하는 방식이 글로벌 방식으로 변경돼 일하는 모습으로 발전했어야 했다.

박한구 단장은 "데이터 자본주의에서는 데이터를 국제 기준에 부합하는, 즉 모든 자산을 AAS(Asset Administration Shell) 기반으로 자료화해 클라우드 컴퓨터에 저장하고, 이를 활용해 데이터의 가치를 만들어 상품화하는 기업이 시장을 선도할 것"이라고 밝혔다. [사진=utoimage]

다가올 ‘새로운 제조업 시대’, 기업 모습은?

이제 ‘4차 산업혁명의 새로운 제조업 시대’의 미래 제조기업의 모습은 지금 생산하는 하드웨어 제품을 생산하면서, 단 하나의 제품을 대량 생산하는 것보다는 고객이 원하는 개인 맞춤형의 제품을 생산하도록 새로운 설비를 개발하고, 소프트웨어를 설계, 코딩해야 한다. 이렇게 함으로써 개인 맞춤형 자율생산 공장을 생산하는 소프트웨어를 글로벌 시장에 판매할 수 있도록 국제 기준에 부합하는 하드웨어 제품과 함께 소프트웨어 제품도 판매하도록 상품화해야 한다.

또한 자율생산 공장에서 생성되는 제조 데이터를 마이데이터화해, 국제 표준에 부합하는 제조 데이터를 신뢰성, 연속성, 고품질의 데이터를 축적해 판매할 수 있도록 상품화해야 한다. 지금 금본주의, 물질로 모든 가치, 자산으로 인정하는 시대에서 데이터 자본주의로 신뢰성, 연속성 있는 데이터를 가진 것을 자산의 가치로 인정하는 미래 시대가 올 것이다. 데이터 자본주의에서는 데이터를 국제 기준에 부합하는, 즉 모든 자산을 AAS(Asset Administration Shell) 기반으로 자료화해 클라우드 컴퓨터에 저장하고, 이를 활용해 데이터의 가치를 만들어 상품화하는 기업이 시장을 선도할 것이다.

이에 앞으로 제조기업은 하드웨어 제품, 솔루션 제품, 데이터를 상품화해 다양한 제품을 판매하는 기업으로 성장해야 한다. 현재 생산하는 제품을 고정형 생산에서 고객이 원하는 제품을 생산할 수 있는 유연 생산체계를 구축하도록 지능형 플랜트와 기계설비를 개발해 플랜트를 상품화해 수출할 수 있도록 처음부터 설계, 제작해야 한다. 정부도 ‘4차 산업혁명의 새로운 제조업의 시대’의 기업의 변화 모습에 대응하기 위해 지금까지 Productization에서 Servitization까지도 상품화하는 정책을 수립해 지원코자 노력하고 있다.

My Data란?

나의 공장에서 제품을 만드는 과정에서 생성되는 데이터를 체계적으로 수집해 다른 기업, 연구소, 대학에서 새로운 가치를 창출할 수 있는 원료로 공급할 수 있다. 일반적으로 데이터를 원유라고 비유해 말하기도 하는 이유도 여기에 있다. 원유를 이용해 자동차 가솔린, 항공기 등 이동 수단에 필수적인 연료원으로 사용하고, 석유화학 제품으로 다양한 부가가치 높은 제품을 생산하는 것과 마찬가지로 데이터를 이용해 다양한 가치를 창출할 수 있다.

제조 데이터를 상품화하는 4M 2E의 제품 만들기

생산의 6대 요소인 4M 2E 관점에서 데이터를 이용해 기업은 다음과 같은 가치를 창출할 수 있고, 솔루션 및 대학‧연구소에서 새로운 AI 알고리즘 혹은 새로운 원리를 개발해 상품화할 수 있다. 먼저 Man의 경우 데이터 기반의 인공지능 기술을 이용해 인간의 능력을 증강하는 솔루션을 개발 상품화해야 한다. 모든 정부, 기업 등 가장 핵심적인 성공의 요소가 사람이다. 모든 물질과 무형의 자산도 사람을 행복하고, 풍요롭게 만들기 위한 것이다. 그러나 제조기업에서 공장을 신설, 운영하면서 세계적인 기업을 만든 사람들이 고령화로 퇴직하면서, 그들의 머릿속에 들어 있는 노하우를 후배들에게 전수하지 못하고, 퇴사하고 이들은 또한 중국과 같은 후진국에 가서 대우를 받아 제2의 인생을 사는 사람도 있다. 제조기술의 노하우가 많은 돈을 받을 가치가 있음에도 우리는 국가, 기업적으로 체계적인 인력관리를 못해 저렴한 가격으로 우리의 생산기술이 후진국으로 넘어가고 있다. 앞으로 속인화된 기술을 형식지화, 디지털화해 사람보다 우수한 인공지능 두뇌를 만들어 자율생산 공장을 구축해야 한다. 24시간 인공지능 두뇌가 생산공정을 모니터링, 분석, 판단하고 사람은 판단한 결과를 보고, 신속하게 의사 결정해 조치하는 모습의 솔루션을 업종별로 개발해 상품화해야 한다.

Machine의 경우, 원격에서 공급한 장비를 모니터링, 분석, 판단하는 지능형 장비를 개발해야 한다. 해외로부터 도입된 우수한 기계를 복제해 국산화하고 새로운 기능의 첨단 장비를 개발해 해외에 수출하고 있다. 앞으로 고객이 원하는 제품을 스스로 생산해 공급하는 자율생산 설비를 개발하도록 하려면 기계가 어디가 아프다고 말하는 것을 사람이 알아듣게 하는 데이터 기반의 고장 예지 및 공정 이상을 예지하는 솔루션 개발이 필요하다.

또 어느 제조기업은 특수 제품을 생산할 목적으로 도입된 고가의 장비들이 많이 있다. 이들 장비의 가동률이 30% 이내로 그 활용성이 매우 낮아 부가가치를 창출하지 못하는 기업이 많이 있다. 이를 위해 고가의 도입 장비별 정보를 공유해 상호 필요로 하는 시기에 활용할 수 있도록 장비별 가동 현황을 공유하는 플랫폼을 활용해야 한다.

Material의 경우 공급사슬상에 있는 기업간 필요한 품질, 생산정보를 공유해 새로운 가치를 창출하는 솔루션을 개발해야 한다. 원료, 소재를 가공 처리하는 과정에서 생산 품질을 예측 제어해 정품을 만들고, 2~n차 가공 처리하는 공장에 품질 정보를 제공해 완제품을 생산하도록 데이터 공유체계를 구축한다. 공급사슬상에 있는 기업간 제품 품질을 추적해 원하는 수준의 품질의 제품을 생산 공급하고, 생산 중인 원료의 품질 수준에 따라 소재를 만드는 제품의 품질을 예측하고, 완제품을 생산하는 모든 부품의 품질을 추적 관리함으로써 완벽한 제품을 서비스 운영하는 체계를 구축하는 데이터 공유기반의 가치 창출하는 인공지능 두뇌를 만들어 상품화할 필요가 있다.

스마트제조혁신추진단 박한구 단장 [사진=인더스트리뉴스]

Method의 경우 무(無)에서 유(有)를 창조하는 새로운 기술을 개발하는 데 역점을 두어야 한다. 우리는 새로운 제품을 개발하기보다는 글로벌 시장에서 우수한 제품을 복제해 판매함으로써, 지금까지는 모든 산업이 기존의 모형을 모방하는 문화가 더 쉽고, 더 빠르게 성장해 온 글로벌 문화다. 글로벌화는 한 곳에서 성공한 것을 모든 곳에서 성공하게 만드는 것이다.

그러나 앞으로 미래를 한 단어로 표현하면 ‘기술(Technology)’이다. 지금보다 새롭고, 더 나은 방식으로 무언가를 가능하게 해주는 것은 모두가 ‘기술’이다. 지금까지 우리는 모든 물리적인 현상을 수식적으로 표현해 공장을 가동해 왔다면, 2%로 부족한 것을 채우고 새로운 것을 창조하려면, 데이터를 이용해 새로운 융합 기술을 개발해 남들이 생산하지 못하는 새로운 제품을 창조하고, 전혀 다른 방식으로 제품을 생산함으로써, 새로운 세상을 만들어 갈 수 있다.

Energy의 경우, 세계가 탄소중립으로 RE100을 달성할 수 있는 스마트 제조혁신으로 대응해야 한다. 제조기업에서 원가에 가장 큰 영향을 주는 에너지를 절감하기 위해 그동안 지속해서 큰 노력을 해왔지만, 탄소중립을 위해서는 부족한 점이 많다. 앞으로 제조기업이 탄소배출을 줄이는 방법은 똑같은 에너지로 더 많은 제품을 생산해 제품당 탄소 배출량을 줄이는 제조혁신 방법과 새로운 기술을 개발해 적은 에너지로 더 많은 제품을 생산하는 지능형 설비를 개발해야 한다. 현재 생산하는 설비를 이용해 제품을 생산할 때 관련 모든 데이터를 클라우드 컴퓨터에 저장되면, 실시간으로 제품별 탄소 배출량을 계산해 제공하는 스마트 제조혁신 플랫폼을 개발하여 제공함으로써 미래 다가올 탄소중립의 장벽을 뛰어넘을 수 있다.

Environment의 경우, 생산 설비 및 공정의 상태에 따라 환경오염 배출량을 정확하게 예측하고, 사전 제어하는 지능형 공장을 구축해야 한다. 제조기업에서 가스, 석탄, 석유 등을 사용하여 탄소 및 오염을 배출하는 공장, 전기만을 사용해 탄소 및 오염을 배출하는 공장 등 다양한 제조기업이 많다. 생산설비는 애초 설계, 제작할 때 SOx, NOx 등 대기오염 물질에 기준치 이하로 만들어 공급하기 때문에 제조기업에서 그 이상의 오염 배출량을 줄이는 것은 어렵다. 이를 위해서는 원료, 소재의 조건에 따라 인공지능이 최적제어를 통해 환경 오염과 탄소 배출량을 예측 제어할 수 있도록 빅 데이터 기반의 솔루션을 개발해 상품화할 필요가 있다.

상기와 같이 4M 2E 관점에서 생산 현장에서 생성되는 제조 Raw Data를 이용해 새로운 가치를 창출하는 솔루션을 개발하도록 상품화해 거래하는 마이데이터를 활성화하고, 미래 데이터 자본주의 시대를 선도해 나가도록 하자. 데이터 거래를 활성화하기 위해 가상 화폐를 만들어 기업 간 거래가 이루어지도록 하고, 다양한 방법으로 제조공장에서 생산하는 제품과 데이터를 상품화해 판매하는 생태계를 만들어 가도록 다 함께 노력해야 한다.


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