미니탭·한국산업지능화협회·데이터랩스, 'Minitab Exchange Korea 2026' 공동 개최
민천홍 미니탭 동북아 총괄 지사장 "데이터 무결성 확보와 현장 인력 역량 강화가 최우선 과제"
커넥티드 팩토리·공정 변동성 관리·시뮬레이션 등 제조 AX 실전 해법 공유
미니탭과 한국산업지능화협회 그리고 데이터랩스가 지난 16일 더 플라자 호텔 서울에서 'Minitab Exchange Korea 2026'을 공동 개최했다. 'Build Better with Connected Factory'를 주제로 열린 이번 행사는 제조 인공지능 전환(AX) 흐름 속에서 데이터를 현장에 연결하고 실질 성과로 잇는 방안을 공유하는 자리로 마련됐다. 미니탭은 최근 품질 분석과 컨설팅 전문기업인 데이터랩스를 인수하며 글로벌 분석 역량과 국내 제조 현장 전문성을 결합한 지원 체계를 갖췄고 이번 행사를 그 방향을 제시하는 무대로 삼았다.
민천홍 미니탭 동북아 총괄 지사장은 커넥티드 팩토리가 왜 필요한지부터 짚었다. 생산 라인과 공급 생태계가 데이터로 연결된 환경에서는 한 지점의 충격이 곧바로 전체로 번지기 때문에 이를 탄력적으로 흡수하는 회복탄력성 제조가 화두로 떠올랐다는 것이다. 공급망은 관세와 지정학적 불확실성 탓에 리쇼어링 흐름으로 재편되고 있고 안팎의 압력에 따라 디지털 전환도 함께 진행되면서 회복탄력성을 갖춘 제조 체계에 대한 투자가 늘고 있다고 그는 설명했다.
민 지사장은 탄력적인 제조 체계를 공급망 다변화와 생산 유연성 그리고 실시간 가시성과 대응이라는 세 축으로 정리했다. 공급망 다변화에서는 나라마다 접근이 달랐다. 일본은 경제 안보를 앞세운 정부 주도의 전략적 리쇼어링을 추진하고 미국은 관세 인센티브를 바탕으로 온쇼어링을 강하게 밀어붙이는 반면 한국은 대기업의 경우 규제와 인건비 부담으로 국내 복귀가 제한적이어서 우방국 중심으로 생산 기지를 옮기는 프렌드쇼어링 형태로 움직이고 있다고 봤다. 그는 공급망이 어떻게 재편되든 품질을 일관되게 유지하려면 결국 하나의 공통 언어에 해당하는 품질 표준이 뒷받침돼야 한다고 강조했다.
생산 유연성에서는 설비와 공정을 다시 구성하고 데이터를 기반으로 생산 계획을 조정하며 공정 자동화와 인력 재배치를 병행하는 역량이 필요하다고 짚었다. 오랜 숙련자의 경험에 기대던 의사결정을 데이터 기반으로 옮기면 수요와 물량 변화에 더 유연하게 대응할 수 있다는 설명이다.
민 지사장이 가장 무게를 실은 대목은 실시간 가시성과 대응이었다. 충격을 받았을 때 빠르게 판단하고 대응하려면 데이터를 보고 결정할 근거가 눈앞에 있어야 한다는 것이다. 그는 공급망과 재고 품질 설비 데이터를 하나로 통합해 모니터링하고 이상을 조기에 감지해 생산이 멈추기 전에 대응하는 체계가 커넥티드 팩토리의 기본이라고 말했다. 미니탭 역시 데이터 수집과 연결 그리고 원인 분석과 위험 예측을 지원하는 솔루션으로 이 과정을 돕고 있다고 덧붙였다.
발표를 마무리하며 그는 세 가지를 당부했다. 먼저 지속 가능한 스마트팩토리 전환을 목표로 삼되 목표를 지나치게 높게 잡으면 운영이 따라가지 못해 실패하고 반대로 너무 소규모 실증에만 머물면 성과가 약해 경쟁력이 뒤처진다고 지적했다. 사업 가치와 현장 역량을 기준으로 할 수 있는 범위부터 잡고 검증을 넓혀 안정적으로 확산하는 편이 낫다는 것이다.
가장 강조한 것은 데이터 무결성과 실시간 가시성 확보였다. AI로 갈수록 데이터가 그대로 모델에 들어가 처리되는 만큼 수집하는 첫 단계에서부터 무결성이 확보돼야 이후 어떤 의사결정이든 올바르게 내릴 수 있다는 설명이다. 그는 이 부분이 스마트팩토리 단계와 무관하게 가장 먼저 갖춰야 할 요소라고 말했다.
마지막으로 자동화 운영과 데이터 분석 역량 강화를 꼽았다. 비전 시스템과 통계적 공정관리까지 갖춰 놓고도 현장 인력이 데이터를 읽고 분석하지 못하면 막대한 투자가 활용되지 못하고 결국 유지 비용 문제로 되돌려지는 사례를 여러 차례 봤다는 것이다. 그는 스마트팩토리로 전환한 성과를 유지하려면 현장 생산 인력이 데이터를 직접 보고 분석하고 관리할 수 있어야 하며 최근 제조 현장에서 이 역량 강화가 가장 중요한 과제로 받아들여지고 있다고 전했다.
이어진 세션에서는 국내외 제조 현장의 데이터 활용 사례가 소개됐다. 조형태 경희대 화학공학과 교수는 GS칼텍스와 함께 진행한 AI 팩토리 적용 사례를 발표했다. 산업통상자원부의 AI 자율제조 사업의 일환으로 진행된 이 과제는 GS칼텍스가 주관하고 여러 대학과 연구기관이 참여해 3년 차에 접어들었다. 공정 데이터를 학습한 AI 모델을 실제 운전 최적화로 연결하는 운영 플랫폼을 개발하는 것이 핵심으로 조 교수는 모델을 만들어도 현장에서 쓰지 않으면 의미가 없다는 문제의식에서 출발했다고 밝혔다. 여러 모델과 지표를 하나의 플랫폼에 통합해 활용 효과를 눈으로 확인하게 하고 운전자가 최종 판단에 개입하도록 해 안전성을 확보했다는 설명이다. 그는 데이터와 AI가 현장에서 실제로 쓰이려면 공정 도메인 지식과의 결합 그리고 사용자의 수용이 관건이라고 정리했다.
민경현 데이터랩스 부장은 공정 변동성이 곧 수익 손실로 이어진다는 점을 짚었다. 관리되지 않은 변동성은 스크랩과 재작업 고객 불만 규제 리스크로 이어져 수익성을 잠식하는데 대부분의 기업은 검사로 문제를 발견할 뿐 결함을 예방하지는 못한다는 것이다. 그는 데이터를 수집하는 시스템은 많아졌지만 정작 필요한 데이터를 얻지 못하거나 부서와 장비별로 흩어져 활용되지 못하는 경우가 많다고 지적했다. 이를 풀기 위해 정확한 데이터 수집과 신뢰성 검증 그리고 분산된 데이터의 통합이라는 세 가지가 뒷받침돼야 한다고 봤다. 그는 AI 역시 신뢰할 수 있는 데이터로 학습해야 결과가 달라진다며 좋은 솔루션도 현장의 데이터 기반이 받쳐주지 못하면 오히려 낭비가 된다고 말했다.
김지현 데이터랩스 부사장과 조대희 씨앤엘컨설팅 대표는 '측정에서 예측으로'를 주제로 공동 발표했다. 조 대표는 국내 스마트공장 보급이 솔루션 구축에 치우친 나머지 정작 공정 혁신은 뒤따르지 못했다는 문제의식을 제시했다. 측정할 수 있어야 분석할 수 있고 분석해야 개선할 수 있는데 많은 기업이 설비종합효율을 알면서도 제대로 활용하지 못하고 있다는 것이다. 김 부사장은 이렇게 측정한 데이터를 가상 공장으로 구현해 여러 조건을 미리 실험해 보는 시뮬레이션 방법을 소개했다. 실제 공장에서는 설비 증설이나 공정 변경의 효과를 직접 실험하기 어렵기 때문에 가상 공장에서 사전에 검증해 의사결정을 돕는다는 것이다. 그는 이러한 시뮬레이션이 실시간 데이터와 연결되는 디지털 트윈으로 확장되고 있으며 결국 가상의 실험을 통해 데이터 기반의 의사결정 문화를 만드는 것이 목적이라고 설명했다.
이번 행사에서는 앞선 발표 외에도 여러 세션이 함께 진행됐다. 크리스 라슨 미니탭 최고매출책임자(CRO)가 한국 제조 혁신을 위한 미니탭의 비전을 담은 개회 메시지를 전했고 조영임 가천대 컴퓨터공학과 교수는 제조데이터 표준과 현장 상호운용성 전략을 주제로 기조강연에 나섰다. 스콧 코왈스키 미니탭 글로벌 서비스 시니어 매니저는 커넥티드 팩토리와 실험계획법(DOE)을 다뤘고 이윤우 현대자동차 책임연구원과 박병훈 데이터랩스 팀장은 자동차 체결 공정의 비정규 토크 데이터를 이원희 데이터랩스 책임연구원은 '모니터링을 넘어 마스터로'를 각각 주제로 발표했다.
이번 행사는 단순한 AI 도입을 넘어 데이터를 현장에 연결하고 품질과 생산성 같은 실질 성과로 잇는 방안을 함께 살펴보는 자리로 채워졌다. 미니탭은 데이터랩스 인수를 계기로 글로벌 분석 역량과 국내 제조 현장 경험을 결합해 제조 AX 지원을 이어간다는 방침이다.
헬로티 구서경 기자 |
