[첨단 헬로티]

인더스트리4.0을 정의하는 메시지들은 많다. 오라클이 생각하는 인더스트리4.0은 클라우드 환경으로 갔을 때 구현할 수 있다고 본다. 클라우드 기반의 디지털화가 완성됐을 때는 기업 내의 모든 프로세스, 즉 엔터프라이즈 레벨의 프로세스들이 모두 디지털로 연결되기 때문이다. ‘디지털 기술을 활용한 제조산업의 디지털 트랜스포메이션 동향’에 대해 지난 11월 21일 코엑스에서 열린 ‘제3회 스마트제조 베스트 프랙티스 컨퍼런스’에서 한국오라클 정광식 상무가 강연한 내용을 정리했다.

▲ 한국오라클 정광식 상무는 “인더스트리4.0이 실현되려면 엔터프라이즈 프로세스가

 디지털화되어야 한다”고 말했다.

4차 산업혁명 시대에 접어들면서 다양한 형태의 혁신과 변화들이 일어나고 있다. 과거에는 새로운 기술이 나왔을 때 우리는 받아들일 것이냐 말 것이냐의 관점으로 접근했다면, 요즘은 단순히 변화와 발전이 아닌 완전히 갈아엎고 난 이후에 새로 빌딩하는 형태로 이루어지고 있다.

비즈니스 모델 또한 완전히 새롭게 바뀌고 있다. 단순히 제품을 만들어 고객에게 판매하던 게 이전 방식의 비즈니스였다면, 지금은 제품 서비스를 하면서 파생되는 여러 가지 다른 산업과 연관되는 것들을 새로운 비즈니스 영역으로 만들어가고 있다.

이처럼 우리는 IoT, 클라우드, 빅데이터, AI, 머신러닝 등 여러 가지 디지털 기술을 활용해서 뭔가를 개선하고 바꾸는 개념이 아닌 완전히 새로운 형태로 만드는 과정을 거치고 있다. 그러다 보니 새로운 비즈니스 모델을 얼마나 빨리 만들고 찾아서 적용하느냐에 따라 기업의 향후 지속가능성의 성패가 좌우된다.

지금은 혁신의 시대

지금은 혁신의 시대라고 얘기한다. 혁신을 통해서 새로운 것들을 적극적으로 받아들이지 않으면 살아남기 힘들다. 지금 돌이켜 보면, 우리가 디지털 기술이라고 하는 IoT, 빅데이터, AI, 머신러닝 등이 과거에도 일부 조금씩은 있었다. 그런 기술들이 최근 몇 년 사이에 우리가 직접 상용화할 수 있는 수준까지 올라왔다. 그런 측면에서 많은 기업들이 혁신이라는 테마를 가지고 진행하고 있다. 기업 내에서도 전통적인 프로세스 이노베이션의 의미를 버리고 디지털이노베이션팀, 디지털기획팀 식의 이름을 가진 조직을 만들어서 비즈니스를 새롭게 바꾸려는 노력을 하고 있다.

실제 제조산업은 스마트 팩토리의 경우, 67% 이상 적용내지는 확산하고 있는 단계이다. 그리고 제품이나 서비스들이 다 연결되어 있다. 연결이라는 의미는 단순히 온라인으로 서비스되는 것뿐만 아니라 내가 사용하는 제품이나 서비스에 대해서 단순히 일련번호나 LoT 번호의 이력추적을 넘어 제품을 만드는 데 들어가는 원부자재, 원산지까지 알 수 있다는 것이다.

그러나 제조업은 다른 산업에 비해서 클라우드 환경 내에서 애플리케이션이나 서비스를 운영하는 데 조금은 뒤처져 있다고 볼 수 있다. 유통, 금융 등 타 산업에서는 이미 클라우드를 적용해서 활용되고 있지만, 제조 분야는 공장 내에서 발생되는 수많은 데이터와 보안 문제들 때문에 클라우드 환경에서 많이 적용되고 있지 않다. 그렇지만 또 한편으로는 글로벌 합작이기는 하지만 이미 많은 고객사들이 클라우드 환경에서 오라클이 운영하고 있는 다양한 서비스 애플리케이션들을 도입하고 있다.

산업용 IoT 경우도 보안이 더욱 강화되면서 이미 제조사의 63% 이상이 적용하고 있다. 그러나 IoT를 통해 모든 것이 연결됨으로써 발생되는 기하급수적인 데이터들을 잘 활용해야 하는 당면한 문제들이 있다.

▲ 인더스트리4.0의 주요 비즈니스 가치

디지털화는 인더스트리4.0의 기초

디지털화는 인더스트리4.0의 기초이다. 인더스트리4.0의 비전을 실현하려면 대부분의 엔터프라이즈 프로세스가 보다 디지털화되어야 한다. 기술적인 관점에서 디지털화란 새로 적용할 수 있는 다양한 신기술과 비즈니스 관점에서 결합된 것을 의미한다. 이는 고객 경험, 비즈니스 프로세스 및 비즈니스 자체의 발전을 의미한다. 따라서 디지털화 하기 위해서는 디지털 혁신 기술들을 활용해서 새로운 비즈니스 모델을 만드는 과정들이 반드시 필요하다.

일반적으로 디지털 혁신 기술이라고 하면 IoT, 머신러닝, AI, 데이터 사이언스, 빅데이터 분석, In-Memory 컴퓨팅, 스마트 디바이스, 챗봇, 증강현실(AR) 등을 얘기하는데, 이러한 기술들을 적용해서 비즈니스와 업무에 활용하는 하나의 드라이브가 될 수 있을 것 같다.

인더스트리4.0을 정의하는 메시지들은 많다. 오라클이 생각하는 인더스트리4.0은 진정한 클라우드 환경으로 갔을 때 인더스트리4.0을 구현할 수 있다고 본다. 궁극적으로 클라우드 기반의 디지털화가 완성됐을 때는 기업 내의 모든 프로세스, 즉 엔터프라이즈 레벨의 프로세스들이 모두 디지털로 연결된다. 제품 개발 단계에서 고객에 대한 서비스까지 모든 프로세스들이 디지털화되어서 연결되는 것이 인더스트리4.0의 최종적인 모습이다.

그리고 여기에는 4 가지의 테마가 있다. 클라우드·ioT·빅데이터를 활용한 데이터 연결, AI를 이용한 분석 기술, AR/VR을 통한 인간-기계 인터페이스, 그리고 3D프린팅이나 로보틱스를 적극적으로 활용한 물리적인 레이어에서의 융합이 인더스트리4.0의 주요한 테마가 될 것이다.

디지털화는 IoT로 모두 연결되는 것

앞서 디지털화는 IoT 디바이스를 통해서 모든 것이 연결 된다고 했다. 예를 들어, 제조업 환경 내에서 기존의 PLC나 SCADA 시스템을 통해서도 자동화가 되고 자동화된 설비에서 수집되는 데이터도 있지만, IoT 센서를 통해서 좀 더 광범위 하게 과거에는 수집하지 못했던 영역까지도 수집할 수 있게 됐다. 실제로 연결성의 증가는 스마트제조 외에도 시설관리, 현장 자산관리, 예방정비, API 중심 디지털 제조를 과거보다 발전된 형태로 진행할 수 있게 한다.

그러면, 과거 자동화에 비해서 기하급수적으로 수집되는 데이터들을 어떻게 활용하고 분석할 것인가. 스마트 팩토리의 피지컬 레이어에서 어느 정도 완성이 되었다고 하면 거기에서 완성된 데이터들을 적극적으로 활용하고 분석하기 위해서는 자율화(autonomous) 형태의 데이터 매니지먼트가 필요하다. 그러한 데이터 매니지먼트를 통해서 우리가 분석하고 인사이트를 얻을 수 있는 체계로 가야 한다. 이것은 단순히 현재 상황을 분석하는 게 아니라 실제로 실행 가능한 데이터를 분석하는 것으로써 액셔너블 인사이트를 얻을 수 있는 형태가 필요하다.

그러면 왜 데이터 분석이 어려운가. 첫째는 데이터양이 폭발적으로 증가하고 있기 때문이다. 몇 메가 단위가 아니라 몇 테라 그 이상의 데이터들이 실시간 공정에서 발생하고 있다. 따라서 과거 데이터를 가지고 패턴을 분석해서 실제 데이터와 매핑하여 앞으로 일어날 문제를 사전에 예측하는 마중물이 필요하다.

둘째는 데이터의 소스들이 다양하다. ERP, MES, 그리고 장비에서 올라오는 데이터들을 다 합쳐서 의미 있는 형태로 분석해야만 실제로 공정에, 또는 제품에 무슨 문제가 있는지를 확인할 수 있다. MES 데이터 따로, 장비 데이터 따로, ERP 데이터 따로 분석할 수는 없다. 그러다 보니 이러한 과정들이 복잡해지고 어려워졌다. 우리가 일반적으로 마케팅에서 고객 분석을 한다고 하면 고객의 과거 패턴이나 소비 형태의 데이터만 가지고 분석하면 되지만, 제조 환경에서는 그러한 단편적인 데이터보다 좀 더 복잡하다. 그래서 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등을 많이 도입한다.

실제로 엔터프라이즈 프로세스를 보면 각각의 머신러닝을 적용할 수 있는 부분들이 다양하게 있다. 여기서 4가지 정도를 분류해 보면 △고객과 관련된 부분(Voice of Customer) △제품과 관련된 부분(Voice of Product) △공장 레이어와 관련된 부분(Voice of Factory) △재무나인사 및 기업 운영에서 진행되는 부분(Enterprise Management)의 영역에서 머신러닝을 적용하여 비즈니스 인사이트를 얻어 활용할 수 있다.

또한, 인공지능이나 머신러닝은 이미 많은 다양한 산업내에서 적용되고 있다. 예를 들어, 전자산업의 경우 향후 5년간 예측 유지 보수를 개선하기 위해 제조업체의 머신러닝 및 분석 채택이 38% 증가할 것으로 예상된다. 이들 회사들은 기계학습을 통해 불량률을 줄이고 팹 운영을 최적화함으로써 반도체 제조 수율을 30% 향상시킬 수 있다.

마지막으로 디멘딩 센싱이다. 과거에는 히스트리 데이터, 즉 판매 이익을 가지고 수요에 대한 예측을 했다면 지금은 실제 시장의 수요를 리얼타임으로 센싱하여 시장 수요를 감안한 수요 예측을 통한 작업들을 머신러닝 기법을 활용해서 적용하고 있다.

지금까지 내용을 정리해 보면, 연결에서 나오는 데이터를 분석하고, 그것을 통해 얻은 프리딕티브 인사이트를 가지고 비즈니스 프로세스를 개선한다고 요약할 수 있다. 단계별로 보면 일차적으로 연결을 하고 연결된 것들을 통해서 수집된 데이터를 실시간으로 의사결정한다.

그리고 하나의 영역이 아닌 엔터프라이즈 영역까지, 즉 생산을 기준으로 해서 판매와 서비스, 더 나아가 판매와 마케팅, 그리고 서비스와 재무까지 전체 엔터프라이즈를 연결하는 과정들을 통해서 최종적으로 연결과 분석을 통한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있는 프로세스가 만들어져야 한다.

또 하나, 디지털 기술 기반의 핵심은 연결과 통합이며, 그 연결과 통합된 것을 가지고 과거의 단순한 분석이 아닌 인텔리전트한 분석의 과정을 통해서 제조공정과 선후 각 프로세스 간의 최적화를 이루어내는 것이 디지털 기반으로 제조혁신하는 최종적인 모습이다.

▲ 오라클의 인더스트리4.0 구현 모습

오라클의 인터스트리4.0 비전

오라클이 생각하는 인더스트리4.0의 비전은 고객을 기준으로 해서 서비스와 밸류체인, 공장, 그리고 이노베이션 레이어들을 모두 연결하는 ‘Digitally Connected Enterprise(디지털로 연결되는 기업)’이다. 그래서 디지털 스레드(Digital Thread)를 기반으로 제품부터 해서 공급망, 스마트매뉴팩처링, 물류 서비스까지 연결하고자 노력하고 있다.

오라클의 스마트매뉴팩처링을 잠깐 살펴보면 크게 4가지로, △통합(Integrate) △발견(Discover) △결정(Decide) △실행(Execute) 단계별로 각각의 필요한 콤포넌트와 기능들을 지원한다.

대표적으로 오라클 IoT 클라우드 서비스를 통해서 우리가 IoT로 할 수 있는 기본적인 설비에 대한 것, 생산에 대한 것, 운송수단에 대한 것, 작업자에 대한 것 등을 제공하고 있다. 그리고 수집된 데이터로 얻은 인사이트는 오라클 데이터 분석 클라우드 솔루션을 통해서 서비스를 제공하고 있다.