2011년 독일에서 인더스트리 4.0의 개념이 나오면서 산업 디지털 전환에 대한 필요성이 대두되기 시작했다. 많은 기업은 산업 디지털 전환의 중요성을 인식하고 공감하고 있지만, 어떻게 적용하고 실천해야 할지 모르고 있다. 특히, 사업과 더불어 디지털 전환을 스스로 강구하는 것은 매우 어렵다. 기업의 디지털 전환은 선택 사항이 아닌 생존을 위한 필수 사항이다. 세아창원특수강 채민석 상무는 산업 디지털 전환 촉진법에 맞춰 가장 중요한 것은 ‘우리 기업들이 데이터를 잘 취득하고, 잘 관리하고, 잘 활용하는 것’이라 말한다. 지난 7월에 열린 산업 디지털 전환 국회 포럼에서 채민석 상무가 발표한 내용을 정리했다.

 

 

디지털 전환을 한마디로 정의하기란 쉽지 않다. 학자 및 기업들이 내리는 디지털 전환의 공통된 정의는 ‘기업이 지금까지 진행해온 많은 혁신 활동, 개선 활동을 기반으로 필요 없다고 생각했던 데이터마저 모아 학습을 통해 새로운 가치를 만들어 내는 과정’이다. 즉, 데이터를 상호연결하고 지능적으로 처리해 새로운 가치를 만들어내는 방법을 ‘디지털 전환’이라 부르는 것이다.

 

디지털 전환을 세 가지 키워드로 설명하면 Connected, Data-driven, Intelligent로 표현할 수 있다. IoT 기술로 현장의 모든 중요 데이터를 수집하고, 빅데이터 기법을 활용해 분석/예측, 인공지능으로 모든 공정을 최적화하고 자동제어 하는 것이다.

 

DX 추진 전략 3단계

 

기업의 모든 과정을 한꺼번에 디지털로 전환할 수는 없다. 기업은 구체적인 계획을 수립해 단계별 DX 전략을 추진해야 한다. 외형의 변화보다 내질 강화에 집중하는 ‘데이터 기반의 일하는 방식을 정착해 새로운 가치 창출’ 목표 하에 △한눈에 보이는 공장 △예측 가능 공장 △완벽 지능형 제어 공장 단계별 디지털 전환을 추진할 수 있다.

 

기존 현장에는 파악하지 못한 사각지대의 데이터들이 존재한다. 한눈에 보이는 공장(Visible Factory)은 현장에서 수집되는 방대한 데이터를 상태관리·추적관리·실물관리가 정확하게 이뤄지는 단계를 의미한다. 주요 운영 모델로는 실시간 모니터링, 사전 경보 서비스, 미세 품질 관리 등이 있다.

 

이 단계를 구축하면 예측 가능 공장(Predictive Factory)으로 진입하게 된다. 예측 가능 공장은 Digital Talent가 다각화된 Digital Asset 레버리지 구축으로 수익을 확대할 수 있다. 보이지 않는 데이터로 시뮬레이션하고, 예측된 데이터로 최적 제어를 진행해 품질·설비 돌발 예측, 위험공정 무인화로 생산성을 높인다.

 

새로운 가치와 생태계를 만들어낼 수 있게 되면 최종 단계인 완벽 지능형 제어 공장(Perfect Factory)을 구축할 수 있다. 사람이 원하는 제어와 시스템 자율 제어가 완벽조화를 이루는 공장이다.

 

DX 구축 사례

 

스타벅스의 Sirem Order는 커피를 마시고 싶은 고객의 마음을 데이터로 연결해 고객만족, 생산성 향상, 매출 향상을 이끈다. 계산을 위해 기다리는 줄서기를 없애 고객의 편의성을 높이면서, 커피를 팔 수 있는 시간이 늘어나 생산성까지 향상한 것이다.

 

또한, Siren Order를 통해 고객의 데이터들이 축적되면, 고객 맞춤형 추천 기능을 통해 매출을 위한 또 다른 기회가 생긴다. 고객이 원하는 품질과 납기를 준수하려는 마음을 데이터화한 대표적인 예시다.

 

이를 위해서는 △데이터가 모일 수 있는 통과 통로 △비즈니스의 문제를 데이터 문제로 전환하는 데이터 리터러시(Data Literacy, 데이터 활용 능력) △데이터 기반 방식의 업무 △현장 중심의 DX 과제 △무사고·무재해 공장 △새로운 생태계를 기반으로 신사업 기회 발굴 등이 이뤄져야 한다.

 

데이터 플랫폼 ‘DataForge’

 

세아특수강은 ‘DataForge’라는 데이터 플랫폼을 보유하고 있다. 공장에서 발생하는 모든 데이터는 이 통과 통로를 통해 한곳에 모인다. 데이터들은 각 용도에 따라 빅데이터, AI 알고리즘 등을 위해 배치되고, 완성된 모델들은 현장 엣지 서버에 장착돼 실시간으로 품질 불량을 예측하고 설비 돌발을 예지한다. 스마트 팩토리 구축에 필수적인 이 통과 통로를 만드는 것은 굉장히 중요한 작업이다.

 

세아특수강의 DataForge는 이전에 처리하지 않았던 데이터까지 모아서 인공지능 기술로 분석하고, 다양한 애플리케이션을 빠르고 쉽게 개발할 수 있는 오픈 소스 기반 하이브리드 플랫폼이다.

 

DataForge를 기반으로 현장의 엔지니어와 연구원들은 ‘Grafana’라는 오픈 솔루션을 통해 현장에 직접 가지 않아도 실시간 모니터링을 할 수 있다. Grafana의 특징은 자기가 원하는 대시보드를 구현하면, 항상 최신 업데이트된 히스토리 대시보드가 생성돼 단순 반복적인 업무 낭비를 예방할 수 있다.

 

데이터로 일하는 방법

 

데이터를 읽고 쓸 수 있는 능력은 굉장히 중요하다. 2018년 가트너 조사 결과에 따르면 데이터 인프라보다 데이터 리터러시(Data Literacy, 데이터 활용 능력)를 잘 갖춘 기업이 창출할 수 있는 가치가 더 높다. 데이터 리터러시는 △데이터 문제 정의(목적) △데이터 기반 의사결정 △데이터 소통 △데이터 활용 및 해석 △데이터 수집 및 가공 등의 과정을 의미한다.

 

데이터 리터러시 역량을 갖추기 위해 세아특수강은 현장 조업자 및 엔지니어, 연구원까지 역할에 맞는 DX 교육을 받을 수 있도록 커리큐럼을 제공하고 있다. 전 직원이 데이터로 문제를 정의·활용해 의사결정 할 수 있는 역량을 확보하는 것이다.

 

기존 현장에서 수작업으로 이뤄지는 카운팅은 휴먼에러 문제가 상시 상존하고 이는 고객 클레임으로 연결된다. DX를 통한 정확한 데이터를 바탕으로 작업하게 되면 정확한 수량 산출이 가능해 고객 신뢰도가 높아진다. 입고 검사 수량 등을 지능화해 업무 피로도를 제거하고, 수량 차이 클레임까지 제로화시키는 것이다.

 

공정의 DX는 안전한 현장 구현에도 도움을 준다. 특히 철강 제조 현장같이 열악한 환경에서는 더 엄격한 안전 관리가 필요하다. 디지털 트윈을 통한 현장 원격 모니터링, 스마트 안전관리 에버가드(Everguard), 공정 샘플링 자동화 등을 통해 안전하고 정확한 생산현장을 구현할 수 있다.

 

앞으로 가야 할 방향은

 

산업 디지털 전환 촉진법 시행으로 우려되는 부분도 있다. 대기업과 중견·중소기업의 격차, 재정적인 이유, 정보 부족 등의 이유로 현실적인 산업 디지털 전환이 가능한지에 대한 의문이다. 기업의 성공적인 디지털 전환을 위해선 정부의 지원이 절실하다. 중견·중소기업도 성공적인 디지털 전환을 위해서는 △노후 설비 등 아날로그 데이터를 디지털로 쉽게 전환할 수 있는 데이터 센싱 사업 활성화 △산업별 중소·중견기업용 플랫폼 서비스 운영 활성화 △중국 저가부품의 무분별한 시장 진입 방지 등을 위한 유통이력제 관련 법안 검토 및 시행이 필요하다.

 

헬로티 함수미 기자 |