[첨단 헬로티]

 

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.

 

 

고우성 PD : 스마트공장 지원사업이라는 것은 언제 시작됐고 어떤 배경으로 나오게 됐습니까?
배경한 교수 : 2014년에 산업부가 주관해서 스마트팩토리라고 하는 개념을 가지고 무엇을 할 것인가에 깊이 생각한 적 있었습니다. 그 때가 2014년 5월중입니다. 그때 많은 전문가들이 모여 토론했습니다. 저 역시 그 자리에 있었습니다. 내려진 결론이 첫째, 스마트공장이라는 개념으로 사업을 해야겠다는 것이었습니다. 그렇게 내려진 배경에는 독일이 진행한 인더4.0이 기폭제가 된 것입니다. 인더4.0은 아시는 것처럼 2011년에 독일 연방정부가 선언을 했고. 강력하게 추진한 것은 2013년이었거든요. 저희가 인더4.0을 연구하기 시작한 게 그 이듬해라고 보면 됩니다. 거기서 핵심이 된 분야가 스마트제조 분야라고 생각해서 스마트공장이 탄생하게 된 것입니다.

 

고우성 PD : 어떻게 보면 시기상으로는 2014년이면 늦은 시점도 아니고 지금 5년이 흘렀으니까, 굉장히 잘 했으면 지금 우리나라가 또 다른 모습이 됐을 건데 어떻게 보십니까?

배경한 교수 : 스마트공장 정책은 2가지 방향이 있습니다. 첫째는 보급사업을 통해서 제조업을 강하게 하는 제조혁신을 이루는 정책이 하나입니다. 둘째는 솔루션을 강력하게 해서 미래를 도모하는 방향이 있습니다. 이 두 축으로 해서 진행해온 건 사실이고, 먼저 성과를 본 건 보급사업이 성과를 봤다고 볼 수 있습니다.

 

보급사업을 시작한 건 2014년 10월에 시범사업으로 먼저 했습니다. 보급사업 시작하기 이전에 뭘 준비했냐면 표준화를 준비했습니다. 스마트공장 참조모델을 만들기 시작했고, 참조모델 안에 업종별로 스마트공장을 어떻게 구현해야 하는지 방법을 제시했습니다. 그리고 스마트공장의 수준을 정리할 필요가 있어서 요즘 많은 사람이 관심 갖고 있는 스마트공장 수준 진단 프로그램을 그 안에 넣었습니다.

 

스마트공장 수준은 ICT 미적용, 기초, 중간1, 중간2, 고도화 이렇게 정의를 내렸었는데, 그 안에는 깊이 있는 철학이 있어요. 기초 수준은 자재에 대한 트래킹을 할 수 있는 수준이어서, 그 수준만 달성하게 되면 락(Lock) 트래킹이 가능한 수준이 됩니다. 거기서 쓰이는 기술들이 식별에 쓰이는 기술인 바코드, RFID 등이 사용됩니다. 기초적으로 가장 먼저 수집되어야 할 데이터가 자재에서부터 수집되어야 한다고 판단했기 때문에 기초 수준으로 명명했던 것입니다.

 

중간1 수준은 공정과 설비로부터 측정이 가능한 수준입니다. 측정을 통해서 트래킹하는 수준이 중간1 수준입니다. 이 수준만 되어도 상당히 높은 수준이 되는 것입니다. 중간2 수준은 자율제어가 되는 수준입니다. 최적화를 통해서 옵티마이즈도 컨트롤할 수 있는 수준입니다. 중간2 수준은 가장 높은 수준이라고 보는데 사실 이 수준을 달성하기가 상당히 어렵습니다. 마지막 단계가 고도화인데, 이 단계는 스마트공장의 솔루션이 완성됐을 때 이루어질 미래 수준이라고 보면 됩니다.

 

저희가 보급할 때는 기초 수준부터 중간2까지는 현존하는 기술로도 어느 정도 가능하다는 판단을 해서 여기까지는 적극적으로 측정하기로 했고, 고도화 수준은 미래에 하는 수준으로 봤던 거죠. 사실 독일도 인더4.0을 선언할 때 이 기술이 완성되는 시점을 2035년까지 멀리 잡았습니다. 2035년이라는 시점을 독일만이 정점을 찍은 것이 아니고, 미국이나 중국 같은 나라들도 멀리 내다보고 있었던 겁니다. 고도화 수준을 아직까지는 존재할 수 없는 기술이라고 보는 거죠.

 

고우성 PD: 부단장으로 역임했던 스마트공장추진단도 2015년도에 만들어진 건가요?

배경한 교수 : 2015년 6월에 만들어졌습니다. 스마트공장추진단을 만들겠다고 하는 계획은 2014년 6월 16일 나왔습니다. 그리고 1년이 지나서 스마트공장추진단이 설립됐습니다. 추진단은 크게 민관합동이어야 한다고 봤고, 민이 자율적으로 참여할 수 있는 사업을 해야겠다는 취지로 민관합동으로 진행하게 됐습니다. 둘째는 중앙에서 제어해야 한다는 판단에 따라 컨트롤타워인 스마트공장추진단을 중앙에 두고, 민과 관이 합동으로 협력해서 진행하는 방식으로 운영하게 된 것입니다.

 

고우성 PD : 스마트공장추진단이 설립되고 스마트공장 관련 지원사업이 추진된지 4~5년이 흘렀습니다. 그동안 어떻게 흘러왔는지, 현황들을 간략히 짚어주신다면?

김진희 국장 : 데이터를 가지고 현황들을 말씀드리겠습니다. 5년 정도 스마트공장 지원사업이 흘러왔고요. 작년 기준으로 5천여개 중소기업들이 이 사업을 통해서 수혜를 받았습니다. 2022년까지 3만개 중소기업들에 스마트공장 지원사업을 하는 게 정부의 현재 목표입니다.

 

최근 나온 자료를 바탕으로 알기 쉽게 도표화를 해 준비해봤습니다. 이 자료는 중소기업 벤처공단에서 지난 3월 발표한 내용인데, 작년 기준으로 해서 스마트공장 지원사업을 받은 220개 기업을 대상으로 현재 도입 수준에 대해서 조사했습니다. 조사결과 기초단계부터 고도화 단계까지 ICT미적용, 중간1 등이 나와 있습니다. 아직까지는 기초단계가 가장 많은 수준이고 중간1, 중간2 단계로 계속 고도화가 이루어지고 있는 상황입니다. 아직까지는 중소 중견기업이다 보니 아직까지는 ICT 미적용이라든지 기초단계가 상당히 많은 것을 볼 수 있습니다.

 

그리고 이들 기업들이 제조현장 스마트화를 통해서 기대하는 성과를 들여다보면 단기적인 성과와 장기적인 성과 2가지 축으로 조사를 해봤습니다. 단기적인 기대 성과로는 생산성 향상, 품질 개선, 비용 감소, 불량률 감소, 납기 단축 등의 순이었습니다. 장기적인 기대 성과로는 기업의 혁신능력을 강화해야 한다가 가장 많았고 그 뒤를 이어 고객 중심의 소품종 대량생산이 가능해야 한다, 글로벌 수준과 기술 및 품질 격차를 해소하고, 신사업 영역 진출 확대 등을 기대하는 것으로 나타났습니다.

 

그리고 기업들이 스마트공장을 확대할 계획이 있는지에 대해서도 물어봤는데, 84%가 확대할 계획이 있다고 응답했습니다. 현재 스마트공장 지원사업을 진행함에 있어서 어떤 애로사항이 있는지 물어봤는데, 시설 투자비용 부담이 78%로 가장 높았습니다. 그 외 전문인력 부족, 사후관리 어려움, 적용 가능한 시스템 부족 등을 꼽았습니다. 표를 보시면 정리돼 있습니다.

 

스마트공장 보급사업이 5년 동안 진행되어 왔고 현재 진행되고 있는 기업들을 대상으로 이런 조사 결과가 나왔기 때문에 의미있는 자료라고 볼 수 있을 것 같습니다.

 

배경한 교수 : 이 통계가 어떻게 나왔는지 궁금하기는 합니다, 스마트공장을 도입한 기업들을 대상으로 해서 이 통계를 냈다고 하면 확인해 볼 부분이 몇 가지 있습니다. ICT 미적용이 존재할 수 없는 것일 것 같고, 고도화가 존재하는데 고도화가 도대체 어떤 건지, 그리고 중간2는 최적화된 된 상태에서 자율제어가 가능한 수준을 얘기하는 건데 14.8%은 매우 높은 수치입니다. 제가 추진단에서 부단장을 맡고 있을 때 중간2 단계 수준을 만들기 위해 매우 노력을 했는데 실제로 거의 다 실패했습니다. 이유는 기술이 굉장히 어렵기 때문입니다. 그 기술을 제대로 적용하려면 예산이 매우 많이 투입되어야 하는 상황이라 기업이 부담해야 할 비용이 많이 듭니다. 그래서 중간2조차도 굉장히 어려운 상황인데 고도화가 5.5%이고 중간2가 14.8%, 이대로라면 이건 굉장히 고무적이라는 거죠. 이 같은 수치라면 엄청난 겁니다.

 

 

김진희 국장 : 단서를 달기는 했습니다. 중소밴처기업들이 스마트공장 수준에 대해서 개념적으로 다소 이해가 부족하지 않은가하는 측면이 있습니다.

배경한 교수 : 참조모델을 보면 그 안에 수준을 정하는 방법이 다 있고 스마트공장추진단을 만들었을 때 스마트공장을 가장 잘 이해하는 코디네이터 분들을 통해서도 충분히 스마트공장 수준을 제대로 평가받을 수 있습니다.
물론 스마트공장 수준이라는 것이 정책적인 부분도 있어 크게 중요하지 않을 수도 있지만 제대로 평가받는 것은 중요합니다. 그래서 체크리스트를 스마트공장추진단에서 마지막에 완성하기도 했었습니다. 필요하면 저희가 제공해드릴 수 있으니 그걸 가지고 해보면 좋을 것 같습니다. 수준 측정은 어떤 의미를 갖고 있느냐면, 수준을 제대로 측정하면 내가 다음 방향이 뭘 구축해야 되겠다는 방향을 제시받을 수 있습니다. 두 번째는 내가 뭐가 미흡한지 알 수가 있습니다. 수준 측정은 결국은 진단하는 도구가 될 수 있습니다. 그런 면에서 본다면 수준 측정은 제대로 되어질 필요가 있다는 것이죠.

 

고우성 PD : 처음에 계획 수립하고 지원사업을 실행해 오면서 가장 크게 느꼈던 갭이나 예상 밖의 일이 없었는지 한두 가지 예를 든다면 무엇이 있었을까요?

배경한 교수 : 우선 대한민국 공급기업들의 기술 수준을 냉정하게 따져 봤어야 했고, 대한민국 공급기업을 가지고 할 수 있는 사업을 따질 필요가 있었어요. 대한민국 공급기업들 중에 잘하는 분야를 보면 MES 분야입니다. 2014년에 제가 봤을 때도 아주 많은 MES 기업이 있지는 않았지만, 제조업에서 사업을 제대로 하는 기업들 중에는 MES 기업이 많아서 그 기업들을 중심으로 해서 MES 솔루션을 중심으로 보급할 수밖에 없는 게 첫 번째 상황이었습니다.

 

사실 제조업에서 가져야할 기술 중에 현장 기술 뿐만 아니라 설계 개발 R&D 기술이 필요합니다. 그쪽 기술을 가져오려고 했더니 그쪽도 결국은 솔루션을 쓰게 되었는데 그쪽은 100% 외산이에요. 그런 아픔이 있었습니다. 설계 개발은 외산을 쓸 수밖에 없는 아픔이 있었고, 제조 현장에서 MES라는 솔루션이 있어서 활용할 수 있었던 게 기억이 나네요. 그때 고도화를 미룰 수밖에 없었던 이유 중에 하나는 워낙의 그 분야의 기술 격차가 대한민국과 독일과 격차가 너무 컸고, 미국과도 컸었고 그것을 따라가기 위해서는 제조 현장 쪽에 있는 설비 분야, 공정 분야 등 이런 분야의 발전이 필요했어요.

 

궁극적으로는 CPS인데, 이 CPS를 여러 가지로 해석을 하지만, 한마디로 얘기하면 하드웨어와 소프트웨어의 결합입니다. 융합이거든요. 융합기술이 필요한데 이 기술이 아직까지 우리나라에는 성숙되어 있지 않습니다. 이 분야가 발전이 되어진다면 스마트화라는 용어를 쓸 수 있게 됩니다. 스마트화라는 용어를 달리 말하면 인텔리전스를 의미합니다. 설비가 인텔리전스가 될 수 있고 공정도 인텔리전스가 될 수 있습니다.

 

더 나아가 전체를 수직 수평 통합하게 되면 제조업이 인텔리전스가 되어지는 거죠. 인텔리전스라고 하면 지능을 개발해야 하는데 지금까지 지능을 제대로 개발한 적이 없었어요. 지능을 개발하는 게 매우 중요한 일인데 그걸하기 위해서는 데이터 센서를 제대로 만들어야 합니다. 그걸 만들기 위해 제일 먼저 필요한 게 IoT라는 것이 이루어져야 합니다. 결국 스마트화는 IoT부터 시작하는 것입니다. IoT에 대한 기술이 아직까지 우리는 처져 있습니다. 이거를 우리가 극복하지 않으면 미래 제대로 된 스마트공장 사업을 하고 있다고 말하기는 어렵습니다.

 

고우성 PD : IoT라는 것이 결국은 현장, 데이터를 수집해 분석하는 건데 우리나라 공장들이 일단 수집은 잘 되어 있나요?

배경한 교수 : IoT에도 수준을 정해보면 식별하는 능력이 있고, 수집하는 방법 중에 측정하는 능력이 있습니다. 측정에서 옵티마이즈한 다음에 분석하고 제어하는 기능이 있습니다. 이 정도만 가지고 봤을 때 여기에 대한 핵심기술은 식별은 바코드나 RFID로 하면 되요. 그런데 측정하려고 하면 결국은 칩이 쓰입니다. 결국 센서가 주를 이루게 되는데 센서만 독자적으로 존재하는 것이 아니라 센서는 결국 뭐와 결합하느냐 하면 설비나 공정과 결합하게 됩니다. 결합되어진 제품으로서 나가는 능력이 우리가 부족합니다.

 

고우성 PD : 각 공정이나 장비들과 센서들과 프로토콜도 맞아야 하고요.

배경한 교수 : 프로토콜이 맞으려면 신뢰성이 있어야 하고 거기에 맞는 센서를 개발해야 합니다. 세계적으로 가장 대표적인 센서기업은 오므론이라는 일본 기업이 있습니다. 우리나라에서는 그런 기업이 있느냐면 없습니다. 우리나라는 센서를 개발해서 범용화 하는 능력이, 그건 기술력도 있어야 하지만 마케팅 능력이 있어야 하는데 상당히 부족한 것이 현실입니다.

 

고우성 PD : 모든 것들을 우리나라 것으로 하면 좋겠지만 콤포트들은 외산을 쓰더라도 잘만 활용하면 되는 거 아닌가요?

배경한 교수 : 좋은 말씀하셨습니다. 그렇게 해도 되는데, 궁극적으로 공정 운영에 대한 스마트화를 하기 위해서 필요한 것 중 하나가 PLC 같은 컨트롤러 계열입니다. 이게 제어 쪽입니다. 이쪽 계열도 그러면 우리가 능력이 있느냐, 그다지 능력이 있는 건 아닙니다. 지금 PD님이 말한 방식이라고 하면 측정하고 제어하는 모든 수단을 외산에 다 맡기자는 격이 되거든요. 그렇게 했을 때 스마트공장 사업을 제대로 할 수 있느냐 따져본다면 제가 보기에는 어렵다고 봅니다. 왜냐 하면 국내 세금을 가지고 하는 사업인데 그걸 외산으로 해서 흘러 넘어가는 것 자체, 뭐 어쩔 수 없는 것은 해야겠지만 외산에 너무 의존적이라고 하면 문제가 있는 거죠.

 

김진희 국장 : 현재 외산업체가 들어오는 데는 진입장벽이 없잖아요. 2014년부터 계속 지원사업에 매칭 펀드로 진행됐는데 5천만원이 지원됐고, 수요기업에서 5천만원 부담하고 올해부터는 1억원으로 지원금액이 늘어났는데 솔직히 1억원으로 스마트공장을 구현한다. 물론 앞서 말씀하신 부분들은 스마트화를 진행하는 과정에서 필요한 단계들인데 당장 1억원으로 구축해야 하는 수준 자체가 상당히 기초적인 부분들, 즉 MES를 도입한다든가 데이터를 수집한다든가 그쪽부터 시작할 수밖에 없는 수준이잖아요?

배경한 교수 : 당시 5천만원이라고 하는 지원금을 책정한 데에는 다 이유가 있어요. 5천만원 책정할 때 5천만원 가지고 뭘 하겠느냐 하는데, 그 당시 철학이 뭐냐 하면 정부가 지원하는 금액은 마중물이다는 개념있어요. 이것이 기폭제가 되어져서 스스로 스마트공장을 구축하게끔 하는 동력으로 만들자는 뜻이었습니다. 체험을 시키자는 뜻이었던 것이죠. 물론 그것은 산업부의 의견이었고, 저는 그것에 의구심을 갖기는 했었습니다. 하지만 그것에 충실히 하려고 노력했는데 스마트공장을 도입하면서 통계를 내보니까 결국은 산업부 의견이 맞았습니다. 무슨 얘기냐 하면 5천만원 지원을 받은 기업이 5천만원 더 투입해서 1억원 내에서 시스템을 구축하는 기업은 많지 않았어요. 결국 구축해보니 돈이 더 많이 들게 된 거고, 통계적으로 봤을 때 4배, 5배 이상 돈이 들어가는 일이 많아졌다는 거죠.

 

고우성 PD : 그거에 대한 가성비라든지 투자 효과를 체험했으니까 기업도 그거에 대한 전략적인 우선 순위를 해서 뭔가 자발적으로 했겠죠.

배경한 교수 : 그러니까 그 얘기가 뭐냐면 돈을 투입하지 않더라도 자발적으로 하려고 하는 기업들이 그 당시에는 많았었다고 볼 수 있죠. 단지 5천만원이 마중물 정도 역할을 했다고 해도 되어졌다는 거예요. 지원금이 1억원으로 늘어났다고 해서 더 효과가 좋아지느냐 그건 더 생각해봐야 할 문제이긴 해요. 1억원이 지원되면 기업 입장에서는 부담이 더 줄어드는 장점이 있는 거죠.

 

고우성 PD : 지금 마중물 표현을 했었는데, 어쨌든 마중물로 체험을 한 기업이 5천개가 되잖아요. 교수님이 보시기에 우리나라 중소 중견기업들이 이 지원사업을 체험해서 데이터의 중요성이라든지 분석의 중요성 이런 것을 느껴서 이제 뭔가 변신이라든지 변화의 조짐이 느껴지십니까? 아니면 마중물이 아직도 부족하다고 보시는지요?

배경한 교수 : 마중물은 충분한 것 같고, 물론 지속적인 스마트공장 사업에 어려움은 있는 거예요. 기업 입장에서 봤을 때 스마트공장 기술이 끊임없이 나타나고 있어요. 독일 연방 정부도 2035년까지는 이 기술이 계속 드러날 거라고 보고 있는 것처럼 지금 스마트공장 기술도 드러나고 있는 상태인거죠. 그러면 2014년에 구축한 기업 입장에서 봤을 때 지금 보면 새로운 기술이 있는 거예요. 그렇기 때문에 또 다시 투자를 해야 하는데 그때 재투자를 받는 효과는 정부가 그것을 지원해준다고 하면 그 기업은 상당히 큰 도움은 받겠죠. 그런 장점이 있어요.

 

두 번째는 그런 기업은 왜 자꾸 투자를 하게 되어지느냐. 기업은 어떤 변신을 하게 되어지느냐 인데, 궁극적으로는 기업의 변신은 인텔리전스라는 부문이 될 거에요. 그런데 아직까지는 데이터 매니지먼트 수준에 있어요. 데이터 매니지먼트 수준만 해도 상당히 높은 수준이 되는 겁니다. 무슨 말이냐 하면 처음에 기업이 그냥 시스템이 없는 상태이거나 기초적인 시스템을 사용하고 있다고 가정했을 때, 그러면 시스템에서 그냥 화면을 이용해서 업무 프로세스를 구현하는 정도의 수준이 되거든요. A라는 부서에서 데이터를 주지 않으면 B라는 부서에는 못 움직이는 수준이죠. 그 수준을 뛰어 넘는 수준이 데이터를 가지고 핸들링 하는 수준입니다. 제조 현장에서 기획 대비 실적이 어떻게 되는지 보게 되고 문제가 있는지 없는지 찾게 되어지고, 문제가 있으면 원인은 무언지 찾게 되어지는데 이 모든 게 데이터를 가지고 핸들링하는 거죠.

 

고우성 PD : 기업의 현상을 보는 관점이 달라지겠네요?

배경한 교수 : 달라지죠. 간단한 예로 예전에 진공노를 가지고 열처리를 하는 기업이 있었는데 이 기업이 처음에는 전력 피크 관리를 할 수 없었죠. 아니 이 관리를 할 수도 없었지만, 관리할 생각을 안 했던 거죠. 데이터가 없었으니까. 그 회사에 데이터를 심어서 시스템을 깔아서 데이터를 분석해 봤을 때 전력 피크 관리가 가능해졌고, 최적화를 할 수 있었죠. 그렇게 되어져서 결국 전기라고 하는 원가를 낮출 수 있는 효과를 얻을 수 있었죠. 그리고 지금 그 회사는 전에는 계획을 수립하지 않았었습니다.

 

계획을 수립하지 않았던 이유는 계획을 어떻게 수립할지 모르기도 하지만, 계획을 수립하기 위해서 필요한 데이터가 뭔지 몰랐던 거예요. 그런데 시스템을 통해서 계획을 수립할 수 있는 시스템을 갖췄습니다. 계획을 수립한다는 자체는 결국 데이터를 가지고 하는 거거든요. 계획을 수립한다는 얘기는 고객과 커뮤니케이션할 수 있는 수단이 되는 거잖아요. 그렇게 회사가 바뀌게 되는 거죠.

 

고우성 PD : 말씀 들어보니 데이터의 중요성이랄까 데이터 플로어가 가시화 된 거네요. 그것이 확산되면 스마트공장의 궁극적인 목표인 인텔리전스가 구현될 수 있는 기반이 되는 거잖아요. 

배경한 교수 : 그 때는 인텔리전스가 구현될 수 있는 기반이 되는데 그렇게 하려면 데이터가 얼마만큼 잘 축적이 되느냐, 그리고 데이터도 품질이 있어요. 데이터 품질이 뭐냐 하면 언제든지 리얼타임으로 데이터를 쓸 수 있느냐 살아있는 데이터냐 죽은 데이터냐, 얼마만큼 살아있는 데이터를 확보하고 있느냐가 가장 중요한 이슈가 되는 거죠.

 

고우성 PD : 독일이나 중국 등 다른 선진국도 우리나라처럼 3만개 목표를 정해서 정부에서 지원하는 스마트공장 지원사업을 추진하고 있나요?

배경한 교수 : 3만개라는 숫자에 대해 말씀드려야 되는데요. 스마트공장 추진단이 계획을 세웠던 것은 2020년까지 1만개였습니다. 산업부에서 스마트공장 지원정책을 2022년까지 확대하면서 지원기업 수 역시 2만개로 늘어났습니다. 스마트공장 지원사업이 산업부에서 중소벤처기업부로 이관되면서 지원기업 숫자 역시 3만개로 확대된 거죠. 지원 기업 확대에 대한 어떠한 계획이 있었는지는 중기부에 확인을 해봐야될 것 같습니다.