[첨단 헬로티]
데이터 활용에 대한 현장 작업자에 대한 교육 선행돼야
정부는 2022년까지 3만개의 중소중견기업에 스마트공장 구축을 목표로 다양한 지원사업을 펼쳐나가고 있습니다. 산업통상자원부에 이어 중소벤처기업부가 바통을 이어받아 스마트공장 지원사업을 추진하고 있습니다. 국내 중소중견기업에 스마트공장이 구축이 된다면 제조업 경쟁력이 높아지는 것은 물론, 다방면에서 그 효과는 상당할 것으로 보입니다.
정부의 스마트공장 지원사업이 추진된지 5년이 지난 지금, 스마트공장은 제조혁신의 키워드가 되었습니다. 과거를 돌아보고 현재를 진단해 미래로 나아가고자 매뉴팩처링티비는 민관합동 스마트공장추진단의 부단장님 역임했던 고려대학교 배경한 교수님을 모시고, 스마트공장추진단에서 구현하려고 했던 스마트공장에 대한 의미 그리고 그 과정에서의 이슈, 궁극적으로 중소중견기업의 스마트공장 방향에 대한 의견을 들어봤습니다.
김진희 국장 : 데이터의 시대라고 합니다. 제조현장도 마찬가지입니다. 5년 정도 스마트공장추진단에서 부단장직을 맡으면서 스마트공장을 추진하는 과정에서 수요기업 혹은 공급기업에서 발생하는 여러 이슈가 있었을 것 같습니다. 스마트공장의 컨트롤 타워 이슈, 스마트공장 지원사업의 MES 편중 이슈, 진짜 스마트공장 전문가가 존재하는가 이슈 등에 대해 이야기를 나눠 보도록 하겠습니다.
배경한 교수 : 이슈 하나씩 들여다보겠습니다. 컨트롤 타워가 있느냐 하는 문제 말인데요. 결국 기술 행정 능력이 필요한데요,기술 행정 능력을 가진 집단이 중심이 돼서 활동하고 있느냐죠. 지금은 그렇지 않죠. 스마트공장추진단은 그것을 위한 집단입니다. 그걸 잘 아는 사람을 모아서 현장감 있는 사람들을 모아서 현장에서 지도 활동, 소위 코디네이터 활동을 하고, 추진단 내부에서 훈련이 돼서 기술과 경험을 업그레이드하는 활동을 해왔죠. 원래 계획대로라면 전문가들을 200~300명 늘렸어야 했는데 그럴 만한 토대를 가진 전문가를 찾는 건 쉽지 않았습니다. 천 명 이상 인터뷰를 했지만 우리가 원하는 수준의 전문가를 모으는 일이 쉽지 않았습니다. 선발된 전문가를 중심으로 중앙에서 컨트롤이 돼 운영되어졌습니다.
중앙에서 컨트롤한다는 건 첫째로 표준을 제대로 운영한다는 것을 의미합니다. 스마트 공장은 이런 것고, 중소기업은 이런 방향으로 진행한다는 표준을 가지고 제시해주는 것이죠. 둘째는 공급기업도 능력이 되면 육성을 해서 그들이 스마트공장을 주도할 수 있는 환경을 만드는 거죠. 추진단에서 그러한 활동을 열심히 해왔다고 자부를 합니다. 지금은 TP들 중심으로 분산이 되어진 상태이고, 단지 예산만 중앙에서 내려가는 형태가 돼있으니 그런 일(컨트롤타워 역할)은 불가능한 거죠. 제대로 된 컨트롤타워를 하든, 스마트공장 보급을 하고자 한다면 표준화 된 가이드라인을 계속 업그레이드해 나가는 작업을 해야하는 거죠. (표준화된 가이드라인이) 교육이나 훈련을 통해 수요기업에 전해져야 하고, 공급기업에게도 앞으로 가져가야 할 기술적인 방향이 제시될 필요가 있습니다. 이러한 작업들이 제대로 진행되면 컨트롤타워가 제대로 돌아간다고 볼 수 있는 거죠.
고우성 PD: 컨트롤타워가 있느냐 없느냐 보다도 더욱 중요한 것은 컨트롤타워가 굉장히 전략적이고, 거시적이고, 인텔리전스해야 되지 않습니까?
배경한 교수: 전문가들로 구성되어져 표준화 활동을 하는 것, 그리고 공급기업을 육성하는 것, 교육 훈련하는 것 등 이러한 활동을 전문으로 하는 전문 그룹이 있어야 합니다. 그리고 그것들을 받아서 행정하는 그룹도 인텔리전스해야 합니다. 행정이라는 것이 단순할 수도 있지만, 한 기업 한 기업을 모니터링해야 합니다. 스마트공장은 보급사업이기 때문에 도덕적인 문제가 생겨요. 만약에 스마트공장 보급이 제대로 안 되면, 보급을 총괄하는 기관에서도 도덕적인 현상을 무시하면서 진행하려는 경향이 생기기도 하는데요, 철저하게 막아야 합니다. 국민의 세금으로 운영되기 때문에 철저하게 관리가 필요하구요. 그래서 행정력을 갖춘 이들이 필요한거죠.
고우성 PD : 그렇지만 여건은 만만치 않은 것 같은데요. 그 이유가 뭐라고 보십니까?
배경한 교수 : 쉽지 않습니다. 무엇이든지 처음 진행하면 빌딩하는 데 오랜 시간이 걸리죠. 2014년 6월부터 10월까지 빌딩하는데 시간이 대부분 갔고, 2015년 말까지 빌딩을 진행했습니다. 전문가라고 하는 코디네이터는 2018년까지 계속 뽑은 거죠. 물론, 그 분들은 계속 훈련을 통해 업그레이드가 되었지요.
고우성 PD : 어려운 과정을 거쳐 필드 경험이 있는 전문가 60명을 뽑았는데, 그들에게 적절한 권한이 주어졌나요?
배경한 교수 : 권한이라는 게 가서 열심히 일할 수 있는 권한은 주어지죠. 컨설팅도 해주고, 사업계획서를 수정 및 검토도 하고. 도덕적인 해이 문제도 제거해주고 하는 일들을 해왔습니다. 그 이상의 권한은 없죠.
김진희 국장 : 정부는 2022년까지 3만개의 스마트공장을 구축해야 하고, 초기 스마트공장 지원사업을 진행할 때는 코디네이터 즉 기술위원들이 사전 활동을 많이 진행했습니다. 수요기업들의 현 상황을 진단하고, 어떤 솔루션이 필요한지 제시해주는 사전컨설팅 사업을 추진했는데, 지금은 추진되고 있지 않는데요. 이로 인해 도덕적인 해이 등의 문제 발생의 여지도 있을 것이고, 사전에 걸러줘야 하는데 숫자라는 압박감 때문에 어려워질 수 있다고 봐요.
배경한 교수 : 사전컨설팅이 진행되지 않고 있는데, 두가지 이유가 있는데요. 사전컨설팅 예산이 없어졌습니다. 코디네이터분들이 사전컨설팅을 무상으로 진행할 수 없는 거잖아요. 2014년 당시에는 사전컨설팅 예산이 있었어요. 사전컨설팅 사업에 지원했던 500여개 기업 중 134개 사에 예산을 지원했습니다. 500여개 지원 기업의 현장에 가서 정확하게 분석해서 적합한 업체만 추린 거지요. 최선을 다했다고 했지만 이게 나중에 어떤 문제가 됐냐면 그 다음해 예산을 잡는데 문제가 됐던 거에요. 첫해 134개사에게만 예산을 지원하다 보니 자연스럽게 예산이 줄어들게 된거죠. 2015년에도 어렵게 40억원의 예산을 마련해 사전컨설팅 사업을 진행했었는데, 국회에서, 그리고 기재부에서 이 비용은 중요치 않다고 생각해서 잘린 거죠.
예산이 없어 사전컨설팅이 어려워지면서 차선책으로 기업에 첫 방문을 할 때 사전컨설팅을 바로 진행했습니다. 초창기 스마트공장 지원사업을 진행했던 기업들이 성공할 수 있었던 건 현상황을 정확히 진단해서 가능성이 있는 기업들만 지원이 된 것이고, 그렇지 않은 기업들은 그 다음 준비를 하도록 가이드를 했기 때문이었던 거죠.
고우성 PD : 두 번째 이슈는 스마트공장 지원사업이 MES 지원사업처럼 흘러가는 것 아니냐는 우려입니다. 이 점에 대해 어떻게 보시나요?
배경한 교수 : 당연히 아니죠. 스마트공장의 스마트라는 용어 자체가 인텔리전스를 말하고 있는 겁니다. 인텔리전스의 범위는 제조현장의 밑바닥부터 기업 운영의 최상위까지입니다. 최상위는 SCM, ERP, 빅데이터 분석을 말하는데, 이 분야에 대한 기술은 충분히 있다고 봅니다. 우리나라의 경우, MES 기술도 우수하지만 SCM 관련 기술은 굉장히 우수합니다. 그런데 정말 필요한 부문은 살아있는 현장 데이터를 얻을 수 있어야 합니다. 현장데이터를 얻기 위해서는 융합(결합)이 필요한데, 설비와 제어와 센서의 결합이 필요합니다.
우리나라의 설비업체들 예를 들어 공작기계, 단조기, 주조기 등의 설비업체가 많은데, 이 기업들이 인텔리전트한 설비를 생산할 수 있는 체계가 갖춰져야 합니다. 결국 스마트공장 보급이라는 행위가 설비기업들이 제대로 된 스마트 제품을 생산할 수 있는 체제가 가능하도록 만들어줘야 합니다.
돈만 가서는 안 됩니다. 무슨 얘기냐면 설계를 같이 해야 합니다. 전 세계 모든 제조업 분야 중 가장 인텔리전트한 분야가 반도체라고 하잖아요. 반도체 설비들이 인텔리전트하기 때문이거든요. 장비의 인텔리전스가 그냥 이뤄진 게 아니고 어떻게 인텔리전트하게 할 수 있는지 공동 연구를 하면서 프로토콜을 만들어 인텔리전스화하는 방법론을 표준화 하는 작업들이 진행됐었던 거죠. 그게 결국은 반도체산업을 세계적인 인텔리전스한 분야로 성장시키는 토대가 된 겁니다. 스마트공장 사업은 결국 설비들이 그 산업에 맞도록 인털레전스를 갖도록 하는 작업이 필요합니다. 이 작업은 빨리 진행해야 합니다. 궁극적으로 KS표준이 아닌 산업계에서 필요한 업종별로 표준을 빨리 만들고, 그 표준이 고객과 호흡이 되게 끔하는 작업이 필요합니다. 추진단 시절 이 작업들을 진행해왔던 거죠.
고우성 PD : 분야별, 업종별로 특화된 어떤 사례들을 만들어두면 유사한 산업에서는 따라하기가 쉽잖아요. 그런 걸 만들어 놔야겠네요.
배경한 교수 : 인텔리전스한 단계까지 도달하려면 설비 자체도 데이터 모델 형태로 구성돼야 합니다. 설비 전문가들이 참여해서 설계 모티베이션을 제대로 분석해야 합니다. 설비의 원리나 현상을 분석해야만 어디서, 어떻게 데이터를 얻을 것이며, 얻어진 데이터를 통해서 인텔리전트를 구성할 수 있는지 연구할 수 있는 겁니다. 단순한 작업이 아닙니다. 분야별로 하나씩 하나씩 꿰어가야 합니다. 이런 것들이 가능해야만 스마트공장이 되는 겁니다.
김진희 국장 : 업종별 참조 모델이라고 이론적으로는 만들어 놨는데, 그런 작업이 대표 공장이라고 해서 만들어지고 있는데 처음부터 업종별로 계획되었던 건가요?
배경한 교수 : 그렇습니다. 2016년 대표공장을 처음 진행했습니다. 동양피스톤을 선정했습니다. 다양한 평가기준이 있었는데 그 중 하나가 그 기업의 자동화 기술이 있느냐가 중요한 이슈였습니다. 두 번째는 뿌리 업종에서 스마트화를 진행할 수 있겠느냐였습니다. 동양피스톤은 자동화기술이라던지, 미래를 내다보는 기술적인 방향에 대한 혜안이 있는 우수한 기업입니다. 제조 현장을 스마트화하려는 노력을 진행해왔었고, IoT 기술을 도입해 데이터를 실시간으로 뽑아서 운영하는데 성공했었죠. 국내 최초 디지털 트윈을 구성한 회사라고 할 수 있죠. 동양피스톤을 시작으로 업종별로 하나씩 대표공장을 구현하는 것이 목표였지요.
고우성 PD : 예산을 배정하고 기획하는 행정 관료가 기술의 본질을 알고 있어야 좋은 기술이나 정책이 사라지지 않고, 그러한 기술을 우선 순위에 배정하고 있을텐데요.
배경한 교수 : 예산을 유연하게 운영할 수 있는 역량이 필요해요. 예산 운영이 어려워요. 예산이 바로 만들어지는 게 아니고 다른 곳에서도 끌어와야 하는데 제약이 참 많습니다. 제약이 많다 보니 결국 대표공장 사업을 보급사업의 예산 정도만큼 자율성을 가져야 하는데 그게 안 되더라고요.
김진희 국장 : 스마트공장이 구축이 되면, 그에 맞는 회사 인력도 필요하잖아요. 최근 스마트제조학과, 스마트공장융합과 등이 만들어지고 있거든요. 그런 흐름의 하나라고 보는데 현 중소기업 상황을 보면, 인력 부분이 애로사항이라고 말합니다. 다양한 교육 관련 아카데미가 운영되나요?
배경한 교수 : 교육 아카데미 등이 혁신적으로 바뀌어야 합니다. 교육을 받을 대상은 현장 사람이 받아야 해요. 외부 사람을 수혈하는 게 바람직한 방향은 아닙니다. 대학 학과에서 공부하는 사람들은 미래의 스마트공장을 이끌어나갈 R&D 인력으로 제대로 양성되어야 하고요. 그에 못지않게 시급한 건 현장 전문인력입니다. 현장 전문인력이란 현재는 현장에서는 작업하시는 사람들인데, 조금 지나면 스마트공장이라는 것 자체가 현장 작업자들에게도 데이터 처리를 요구하게 됩니다.
스마트공장을 보급받는 기업의 노동자 입장에서 보면, 자기한테 바람직하다고 보기 어려울 수 있습니다. 할 일이 많아지기 때문에. 이런 것들은 서로 합심해서 극복돼야 합니다. 그래서 중요한 것이 바로 현장 교육입니다. 제가 예전에 지도하러 다닐 때 현장작업자를 만났습니다. 실제 오퍼레이션을 같이 해보면 제대로 진행되지 않았어요. 운영이 안된다는 것은 데이터가 올라오지 않는 것이고, 운영이 될 경우 그들이 데이터를 읽을 수 있어야 합니다. 읽지 못한다면 의미가 없는 거에요. 스마트공장은 최상위에 있는 CEO에게만 필요한 게 아니라 현장에게도 필요한, 모두에게 필요한 사항입니다. 어느 한 사람도 교육에서 소홀히 되면 안 됩니다. 이 교육을 어떻게 시킬 것이냐. 스마트공장 개론이라 이런 것이 아니라, 결국 현장에서 일하는 사람들이 데이터를 처리하고 활용하는 방법을 가르쳐야 합니다. 그리고 분석이 돼야 하는데 결국 관리직에 있는 사람들이 해야 합니다. 통계 분석을 하고 데이터 분석을 하는 기법은 학생도 필요하지만 중간관리자가 받아야 합니다. 데이터를 끄집어내서 어떤 분석을 할 것이며, 분석 결과가 무엇을 말하는 건지 알려주는 게 필요하겠죠. 물론, CEO에게도 CEO에 맞는 스마트공장의 전반에 대한 교육이 필요하지요.
고우성 PD : MES처럼 솔루션을 알고 솔루션 관점으로 접근하는 것이 아니라, 현장 작업자나 관리부서에 데이터의 관점에서 어떻게 활용하고 잘 분석할지를 알려주는 것이 중요하네요. 지금처럼 솔루션을 도입해서 오로지 그것에 의존해서 잘 사용하는 것은 중요하지 않은 거지요.
