[인터뷰] 추현호 센터장 "디지털 전환, 새로운 비즈니스 모델과 서비스 창출해야"
  • 2021-03-05
  • 신윤오 기자, yoshin@elec4.co.kr

제조산업 경쟁력 원천, 디지털 혁신기술의 융복합에서 찾아야

‘제조업’은 산업의 골격을 이루는 근간이다. 4차 산업혁명이라 불리는 거대한 흐름 속에서도 그 가치는 변함이 없다. 제조업의 변화를 끊임없이 요구하는 이유도 그와 다르진 않을 것이다. 한국산업지능화협회(KOIIA, 회장 김태환) 혁신러닝센터의 추현호 센터장도, ‘제조’라는 단어가 좀 아깝기는 했지만 바꾸지 않을 수 없었다고 힘주어 말한다.

세계의 전환기에서 늘 그래왔듯이 코로나 팬데믹 상황을 극복하고 그 이후에 대한 해법을 ‘디지털 트랜스포메이션’에서 찾
아야 한다는 것.

추현호 센터장, 한국산업지능화협회(KOIIA) 혁신러닝센터

2015년 8월 정부의 스마트공장 사업을 민간영역에서 확산하고 스마트제조혁신을 통한 대한민국 제조업의 경쟁력 강화를 위해 출범한 한국스마트제조산업협회(산업통상자원부 산하)는 지난해 7월, ‘한국산업지능화협회’로 다시 태어났다. 디지털 기반의 산업 밸류체인 혁신을 통한 산업경쟁력을 강화한다는 명목이다.

현재, 회장사 현대로보틱스를 중심으로 산업 디지털 전환과 관련된 공급기업(산업지능화 공급기업 티맥스, KT,씽크포비엘 등)과 수요기업 등 약 300여개 사로 구성되었다.

추 센터장은 협회 이름 변경의 배경에 대해, “2021년도 코로나19 팬더믹으로 인해 우리 경제와 산업은 여전히 위기상황이라고 말씀드릴 수 있겠습니다. 과거, 98년 IMF 위기 상황을 우리는 뼈를 깎는 구조조정 그리고 기계, 자동화 도입을 통해 극복하였고 2008년 글로벌 금융위기가 닥쳤을 때 유럽(독일)에서는 ‘Industry 4.0’이라는 맞춤형 생산을 표방한 독일의 전략을 통해 극복했습니다”라고 말했다.


"코로나 팬데믹이라는 위기상황을 어떻게 돌파할 수 있느냐가
핵심인데 이 부분에서, 디지털 트랜스포메이션, 즉 디지털 전환에서
위기 극복의 해법을 찾고 있는 것입니다. 단순히 단가를 낮추고
생산성을 혁신한다고 해서 제품이 잘 팔리지는 않습니다.
새로운 혁신이 필요하고 이게 바로 디지털 전환입니다."



그는 이어, “이때 부분적이 나마 고객 맞춤형 생산을 실현하고자 스마트공장의 개념이 도입되었는데, 우리는 IMF 기계, 자동화의 추억과 잔상이 깊게 남겨져 스마트공장을 자동화로 오인하시는 분들이 많았습니다. 그런데 이제는 코로나19가 장기화되면서 뉴노멀에서 파생되는 또 다른 뉴노멀인 '뉴뉴 노멀(New New Normal)' 시대가 다가왔다고 해도 과언이 아닙니다. 전 세계가 ‘산업 디지털 전환’을 주목하는 이유는 바로 이러한 뉴뉴 노멀시대를 극복하는 해법을 ‘디지털 전환’에서 찾을 수 있기 때문입니다”라고 설명했다.

다시 말해, 한계에 다다른 기존 산업의 성장동력을 산업데이터, AI, IoT, 클라우드 등의 디지털 혁신기술을 통한 디지털 전환에서 찾아야 한다는 얘기다. 스마트공장은 이러한 산업 디지털 전환의 제조현장의 이상적인 모습이다. 이에 따라 협회는 지난해 여름, 산업부의 승인을 얻어 제조업을 넘어서 전 산업의 “디지털 전환(수단)을 통해 산업지능화(목적, 결과)를 달성”하기 위한 정부정책에 일조하고 민간영역에서 자발적인 노력추진 등 산업지능화 생태계를 구축하기 위해 협회 명칭을 변경했다. 추 센터장과 산업지능화라는 개념부터 우리 산업의 과제까지 좀더 자세한 얘기를 나눴다.

산업의 위기를 극복하라

Q  원래 협회(한국스마트제조산업협회)의 이름을 바꾼 것과 산업 트렌드와는 어떤 관계가 있나.

지금의 위기상황을 돌파하고자하는 전략적인 차원에서 협회 이름을 바꾸었습니다. IMF 위기를 잘 극복할 수 있었던 이유는 뼈를 깎는 노력의 구조조정도 있었지만,그 당시의 사람의 인력을 대체하기 위해 시작한 자동화를 통해 위기를 극복할 수 있었습니다. 2008년 금융위기가 왔을 때는 인더스트리 4.0 개념이 나왔습니다. 맞춤형 생산을 위한 스마트팩토리가 언급되고 스마트공장의 개념이 구체화됐습니다. 그러면 그 이후에, 코로나 팬데믹이라는 위기상황을 어떻게 돌파할 수 있느냐가 핵심인데 이를 디지털 트랜스포메이션 (디지털 전환)에서 해법을 찾고 있는 것입니다.

이미 저성장이 고착화가 되고 있기 때문에 단순히 단가를 낮추고 생산성을 혁신한다고 해서 제품이 잘 팔리지는 않습니다. 새로운 혁신이 필요하고 이게 바로 디지털 전환입니다. 이를 통해 만들고자 하는 것이 ‘산업지능
화’입니다. 산업 전반이 디지털 혁신 기술을 통해 전체적으로 지능화되는 트렌드를 민간 영역에서 협회가 주도하겠다는 것입니다. ‘제조’라는 이름이 조금 아깝기는 했지만, 이러한 트렌드에서 이름을 변경할 수 있었습니다.


Q  그럼, 협회가 진행하고 있는 스마트공장 확산 사업의 진행과정과 결과를 말씀해 주신다면.

협회는 스마트공장 및 제조핵심 기술개발 사업 등 스마트공장 보급 확산을 위한 국책과제에 참여하였습니다. 원래 산업부 산하 민간합동추진단이 있었고, 그 추진단에 협회가 민간 영역으로 들어가 있었습니다. 현재는 중기부 산하 스마트제조혁신추진단이 만들어져 스마트공장 보급을 총괄하고 있습니다.


Q  그 외의 협회의 주요 핵심 사업을 소개한다면.

협회에서는 ▲스마트공장 고도화 지원을 위한 테스트베드 구축사업(안산 SMIC), ▲스마트공장 확산 및 스마트공장 모듈러 등 요소기술 제품의 품질평가 체계 개발, ▲스마트제조 응용시스템 데이터구조의 표준체계 표준준수 및 진단도구 개발, ▲인도네시아 사업분야 스마트팩토리 테스트베드 구축 ODA 사업기획 등 다양한 사업에 참여하여 스마트공장 보급과 확산을 위해 노력해 왔습니다. 특히 MES, PLM 등 제조IT 시스템들의 데이터 교환방식을 국가표준으로 제정하기 위해 국가기술표준원과 함께 “스마트제조 응용시스템 데이터구조의 표준체계 표준 준수 및 진단도구 개발” 사업을 수행했습니다.

제조 IT시스템에 데이터 교환표준이 적용되면 국내 제조기업들은 서로 다른 시스템 호환과 데이터 통합·관리를 위해 투입되는 추가 비용과 시간을 아낄 수 있었습니다. 또한 표준안을 통해 제조 데이터의 수집, 저장, 분석 시 데이터 교환방식의 표준으로 활용할 수 있습니다. 이 사업이 산업의 디지털 전환 및 지능화를 촉진하는데 기여하길 기대합니다.

올해는 이러한 스마트공장과 산업지능화 성과확산을 위해서 “산업지능화 포럼” “AI데이터의 국제표준 개발”, “핵심주력산업 업종별 스마트공장 통합패키지개발(병렬형)”, “조선해양산업 분야 스마트팩토리 생태계 조성을 위한 수직형 통합패키지 솔루션 개발”, “국내 기업의 변화역량 강화를 위한 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼 구축” 등을 추진할 계획입니다.



 정부의 산업지능화 정책에 보조를 맞추는 것도 중요하다고 봅니다. 이와 관련하여 협회는 어떠한 사업을 중점적으로 진행하고 있는지요.


정부(산업부)는 앞에서 설명 드린 산업 디지털 전환을 통해서 성장 동력의 한계에 다다른 산업 전반과 밸류체인을 혁신하는 정책인 “디지털 기반의 산업혁신성장 전략”을 발표하였습니다. 디지털 뉴딜 정책의 일환으로 전체 산업의 지능화를 촉진하는 정책이라고 할 수 있는데요. 한국산업지능화협회는 이러한 흐름을 주목, 현재 “산업의 디지털 전환 촉진 및 지능화 촉진법(고민정 의원 대표발의)”을 위한 법제화를 연구하고 있습니다. 이를 통해 산업 디지털전환 연대 구축 및 운영, 산업데이터 협업지원센터 구축 및 운영, 국제수준의 산업데이터 품질인증 등의 사업을 진행할 계획입니다.


 특히, 산업 디지털 전환 연대 구축이라는 사업이 눈에 띄는데요. 자세히 설명해 주신다면.

협회가 산업 디지털 전환 연대 구축 및 운영하는 배경은 이렇습니다. 우리나라 주력 업종이 조선, 자동차, 소재부품 등 다양한데 이 업종들이 성장한계에 봉착해 있습니다. 그래서 산업 데이터에 디지털 혁신기술을 접목해서, 어떻게 혁신할 수 있느냐를 고민했습니다.

기존에는 기업들이 개별적으로 해결했는데, 이제는 그 업종에 속한 대기업, 중견, 중소기업, AI 기업들이 함께 얼라이언스를 구성해서 새로운 비즈니스 모델을 구축하자는 것입니다. 작년에 7개 업종이 만들어졌고 올해는 에너지, 기계, 섬유화학 등을 포함한 10개 업종을 만들 계획입니다. 예를 들어, 많은 데이터를 가지고 있는 물류산업 혁신 사례가 있을 것입니다. 가령 물류 데이터를 제공할 수 있는 컨테이너 데이터가 있다면, 물류 기업과 데이터를 분석하는 기업들이 연합하는 것입니다.

산업용 물류를 어떻게 하면 디지털 전환할 수 있느냐를 기획합니다. 농산물이 전국에서 화물차로 실려 오는데 그 무수히 많은 농산품이 얼마만큼 실려 이동했고, 얼마정도 보관했는지의 데이터가 관리되지 않았기 때문에 가격 변동을 예측할 수 없었습니다. 이런 문제를 AI 알고리즘화할 수 있다면 가격안정화에도 기여할 수 있고, 새로운 서비스 모델도 만들 수 있습니다.

연대하라, 혁신할 수 있다

 제조업들의 인공지능(AI) 도입은 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 컴퓨팅 성능 향상 등을 기반으로 갈수록 증가세를 보이고 있는데, 지능화로 대변되는 AI와 제조업의 융합은 어떤 의미가 있으며, 어떤 식으로 변화해야 한다고 생각하시는지요.

제조업의 AI, 즉 디지털 기술에 대한 수요 증가는 “디지털 전환”의 중요성을 제조업을 비롯한 많은 산업계가 인지하고 있음을 의미한다고 하겠습니다. 그런데 여기서 우리가 주목할 점은 제조업의 생산성 향상도 중요한 대목이지만, “디지털 전환”은 생산성 향상을 넘어서 새로운 비즈니스 모델 또는 신규 서비스 창출의 관점으로 접근해야 한다는 것입니다.

국내 기업들도 디지털 전환을 많이 인지하고 있습니다. 초기에 디지털 공장을 진행할 때는 이에 대한 필요성보다는 단지 정부 지원을 받기 위한 수단으로 많이 여겼는데, 이제는 상황이 달라졌다는 것을 느끼고 있습니다. 독일공학한림원의 보고서(인더스트리 4.0을 바라보는 국가들의 시선)에서도 대한민국은 인더스트리 4.0을 새로운 비즈니스 모델과 서비스 창출보다는 생산 최적화의 관점에서 더 많은 관심을 보인다고 하였는데요. 제조업과 AI 등 디지털 혁신기술의 융복합은 제조 산업 환경의 파괴적 진화, 즉 제조 산업의 경쟁력 원천이 디지털 혁신기술의 융복합으로 변화하였음을 의미합니다.


“MES, PLM 등 제조IT 시스템들의 데이터 교환방식을
국가표준으로 제정하기 위해 국가기술표준원과 함께
“스마트제조 응용시스템 데이터구조의 표준체계 표준 준수
및 진단도구 개발” 사업을 수행했습니다.
이 사업은 산업의 디지털 전환 및 지능화를 촉진하는데
기여할 것으로 기대됩니다.“ 



 디지털 혁신기술 융복합의 예를 든다면.

자동차를 예로 들어보겠습니다. 자동차 제조 산업의 초창기 경쟁력의 원천은 높은 배기량, 빠른 속도 등으로 대표될 수 있었습니다. 하지만 시간이 흘러 연비, 안전성 등이 중요해졌는데요. 그리고 지금은 자율주행, 생체인식기술, 인포테인먼트 등이 중요해졌습니다. 테슬라의 주가 추이만 보더라도 확인할 수 있을 것입니다. 이러한 자동차 제조 산업에 AI 등 디지털 혁신기술을 융복합하는 것은 단순한 생산성 향상을 넘어서 새로운 비즈니스 모델과 서비스를 창출할 수 있습니다.

자율주행 차량 안에서 운전자는 이동 중에 다양한 인포테인먼트를 즐길 수 있기 때문이죠. 차량의 운행 데이터 등을 수집 분석하여 새로운 보험 상품을 만들어 내거나, 전기차의 배터리 품질 향상 및 렌털 비즈니스 또한 가능할 수 있습니다. 다시 강조하지만, 제조업은 AI 등 디지털 혁신 기술의 융복합을 통해 생산성 향상과 함께 나아가 새로운 비즈니스 모델과 서비스를 창출하는 방향으로 진화하는 것이 핵심입니다.


 특히 반도체, 자율주행차, 헬스케어 분야 등에 AI 솔루션 도입이 증가하고 있는데, 이들 분야에 AI 솔루션이 적용되면 어떠한 이득과 시너지 효과가 있을 것으로 전망하시는지요.

업종 내에서 해당 산업에 맞는 밸류체인이 형성될 수 있을 것입니다. 이를 테면 지능형 부품 기획 → 생산 → AI반도체, 차량, 헬스케어 기기 → 판매 → AS → 사용자 데이터 수집 분석 → 신규 서비스 및 제품 기획 등의 밸류체인입니다. 아울러 단일 업종을 넘어서 업종 간 융합을 통한 신규 비즈니스 모델이 만들어 질 수 있을 것입니다. 헬스케어와 완성차량의 융합을 통해 운전자의 피로도 등의 데이터를 AI가 분석하여 안전사고를 예방할 수 있는 서비스를 만듭니다.

가전 보일러 경우, 데이터가 쌓이면 부품 소모를 알려주는 데이터가 수집되고 이에 따른 지능형 부품들을 기획하고 생산할 수 있습니다. 나아가 보일러에 대한 부분을 구독 서비스 모델도 만들 수 있어요. 독일의 한 기업은 식기 세척기를 구독 서비스로 제공해요. 센서가 달려 있어 사용량을 분석합니다. 사용한 만큼만 요금을 내라는 것이죠. 이런 서비스 모델을 만들면 기존의 산업과 경쟁할 수 있습니다.


 하지만, 스마트제조 분야에 AI 솔루션이 적용된다고 모두 경쟁력이 생기지 않을 것 같다. 가령 관련 시스템의 개발, 관리, 구현을 담당할 전문 인력이 부족하거나 공정분야 전체를 종합적으로 판단할 수 있는 노하우도 필요할텐데.

실제 현장에서는 중소중견기업의 경우, 디지털 혁신과 디지털 전환을 위하 기술, 인력, 자금 등의 역량에 대한 부족을 가장 큰 애로사항으로 말하고 있습니다. 디지털 전환의 활용방안, 비용 대비 효과 불확실 등으로 CEO와 임원들의 관심도 부족하다고 할 수 있고요. 따라서 업종 전문성과 디지털 혁신역량을 보유한 전문 인력에 대한 정부의 지원이 필요하다고 생각합니다.

아울러 산업데이터, AI 활용 촉진을 위한 법제도, 추진 체계 등 인프라 또한 부족합니다. 산업데이터의 권리, 거래, 활용에 대한 불확실성이 존재하고 체계적인 지원시스템도 미흡합니다. 그래서 정부가 전체적인 체계를 위해 산업 디지털전환 위원회를 만들려 하는 것으로 알고 있습니다.


 산업 밸류체인 혁신을 위한 신규 비즈니스 모델에 적합한 데이터 확보에 대한 어려움은 어떻게 해결해야 하나요.

사용 목적(Use Case)이 정해지지 않는 제조 데이터는 구체적인 비즈니스 모델과 서비스를 창출하기에 부적합하다고 생각합니다. 목적성이 없는 데이터는 아무리 수집하더라도 큰 의미가 없기 때문이죠. 또한 적합한 데이터를 확보해도 추가 분석 가공에 상당한 시간과 비용이 소요가 됩니다. 그리고 이러한 데이터들은 기업에서 영업비밀로 인식하기 때문에 외부에 공개하기를 꺼려하고, 상이한 시스템(ERP, MES 등)들로 인해서 산업데이터 표준화가 미흡하여 기업 업종 간 데이터 연계 및 활용도 제한적일 수밖에 없습니다.

목적성 있는 데이터 수집해야

 제조 공정마다 데이터가 다르고 특징이 다르기 때문에 AI 솔루션기업도 관련 산업 분야별 지식 확보가 필요합니다. 제조공정에서도 정확한 데이터를 모으고 처리하는 해석기술이 중요한데요. 협회 차원에서 이를 지원하는 방안이 마련되어 있는지.

기업이 목적성 있는 데이터를 수집, 분석, 활용할 수 있도록 지원할 예정입니다. 이를 위해 국가기술표준원 표준개발협력기관(COSD)인 협회는 산업공정 관련 국제 표준화 동향 파악, 국제 표준에 부합하는 국가표준(KS) 개발과 관련된 사업을 추진하고 있으며, 국제 규격의 산업데이터 품질인증을 통하여 목적성 있는 데이터의 활용을 촉진하고 있습니다.

산업 데이터의의 품질을 강조하는 이유를 말씀드리겠습니다. 얼마 전 일본 혼다의 자율주행차량이 '천하일품'이라는 일본의 맛집 앞에서 차량이 멈추는 사건이 발생했습니다. 이는 AI가 이 식당의 로고를 잘못 인지해서입니다. 식당의 로고가 출입금지 표지판과 비슷했기 때문에 발생한 웃지못할 해프닝이었는데요. 이런 사례에서 우리는 산업데이터의 품질 문제를 논하지 않을 수가 없습니다. 산업의 디지털 전환, 스마트 제조산업의 혁신 노력이 성공하기 위해서는 AI와 산업데이터가 일정한 품질을 갖추어야 할 것입니다. 이러한 점에 착안하여, 협회는 작년 말부터 대한민국 최초로 국제 표준규격에 맞는 산업데이터 품질인증을 도입하였습니다.

또한, 협회에서는 현재 산업지능화 공급기업 연합체를 구축하고 있는데요. 이틀 통해 공급기업과 수요기업의 매칭을 지원할 예정입니다. 해당 내용은 고민정 의원께서 대표 발의하신 “산업의 디지털 전환 및 지능화 촉진에 관한 법안”의 원문에 산업데이터 활용지원 전문회사로 명문화되어 있습니다. 협회는 생태계를 조성하는 하나의 ‘플랫폼’입니다. 협회라는 플랫폼을 통해 수요기업과 공급기업이 만나는 것입니다. 결혼중계회사처럼 행복한 산업라이프를 즐기라는 의미입니다.


 산업지능화와 관련하여 데이터를 분석하는 빅데이터 및 컴퓨터 용량을 제공하는 클라우드, 자연어 처리 및 인식 기술도 각광을 받고 있는데요. 이를 위한 하드웨어 시장 전망은.

산업지능화에 연관해 바로 떠오르는 기업이 없을 것입니다. 이 시장이 블루오션이 될 수 있다는 뜻입니다. 목적성 있는 데이터를 수집하자는 것이 화두가 되고, 그에 따른 표준이 만들어지고 있고, 품질인증을 이제 시작했습니다. 그러면 목적성 있는 장비가 만들어져 보급될 수 있을 것이고 이 시장은 새로운 시장될 것입니다. 누구도 선점하지 않았기 때문에 전망이 좋다고 예상합니다.



 정부는 AI·5G를 활용해 실시간 제어 가능한 고도화 공장과 데이터 공유를 통해 가치사슬 기업 간 협업이 가능한 클러스터형 시범 공장을 만들고 AI 제조강국 도약의 발판이 될 AI 제조 플랫폼(KAMP)을 만들었습니다. KAMP는 중소 제조기업이 갖추기 어려운 데이터 저장·분석 인프라, AI 개발·활용 도구, AI 데이터셋과 표준모델, 상품화된 AI 솔루션, 전문가 컨설팅과 교육 서비스 등을 한 곳에 결집해 중소제조업의 지능화를 지원하는 종합플랫폼인데요. 이러한 정부의 ‘스마트팩토리 보급 확산 정책’을 어떻게 평가하고 있는지요.


스마트팩토리 보급 확산 정책은, 기본적으로 중기부가 방향성을 잘 잡아서 진행하고 있습니다. 스마트팩토리 공급기업을 육성하는 사업도 들어가 있는 것으로 아는데, 단순히 제조기업 문제만이 아니라, 제조혁신을 위해서는 공급기업도 함께 고도화가 되어야 하는 필요성 있습니다. 그런 점에서 올바른 정책이라고 생각해요. 지원 금액도 상향되어 기업들이 만족하고 있는 것으로 압니다. 다만, 제조데이터 관련해서는 중소제조기업의 입장을 생각해야 합니다.

대부분 중소기업은 데이터를 영업비밀로 생각하는 경향이 커서 이 부분을 정부에서 어떻게 보상하고 지원할 것인지 고려해야 합니다. 데이터를 통해 그런 노하우를 공개하면 다른 기업에서 따라할 수 있다고 우려하기 때문이다. 이 문제를 어떻게 해결할지가 (사업 성공의) 관건이라고 생각합니다.
 

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