[기고] 제조업 성공의 핵심, 데이터 중심 인텔리전스

최근 5년 사이 기업은 그전 20년보다 훨씬 더 빠르고 급격한 변화를 겪고 있다. 갈수록 더해지는 경쟁과 환경 변화에 대응하기 위해 기업은 민첩성과 유연성 역량을 증가시키고, 효율성과 회복력 또한 필수로 갖춰야 한다. 디지털 솔루션은 이 같은 도전과제에 해결 방안을 제시한다.

코로나19라는 위기를 계기로 제조기업은 전대미문의 불확실성을 겪고 있으며, 이를 통해 지능형 제조 기술의 성숙도를 높여야 한다는 교훈을 뼈저리게 느꼈다. 이러한 경험을 바탕으로, 앞으로 다가올지 모를 또 다른 감염병과 자연재해 등 불가항력의 상황에 잘 대처해야 할 것이다.

이렇게 변화무쌍한 미래에 맞서 제조기업이 갖출 핵심 역량은 무엇일까? 바로 데이터 운영 전략이다. 머신(기계)과 센서가 만들어내는 데이터, 유비쿼터스 연결성, 데이터와 연결을 바탕으로 한 정교한 예측 분석, 인공지능(AI)을 이용하여 공급망 전 영역을 관리하는 솔루션 실행을 통해, 데이터 중심의 영민함과 가시성을 확보하고 끊임없이 변화하는 경영 환경에서 생산성과 품질을 높일 수 있다.

데이터 중심의 인텔리전스는 더욱 정확한 예측과 자원 활용의 최적화를 가능하게 하여 운영 간접비와 기업의 의사결정 비용을 줄여준다. 그렇다면, 제조기업이 ‘매뉴팩처링 4.0’ 여정에 속도를 낼 수 있는 방법이 무엇이 있는지 살펴보자.

■ 전방위 공급망 가시성 확대

오늘날 제조기업이 복잡한 공급망을 독자 관리하는 일은 매우 어렵다. 공급망에 연결된 다수의 공급업체는 각자 다른 독립된 시스템을 보유할 뿐 아니라 소비자 행동 변화, 디지털화 진행 단계, 연결성 수준에서도 차이를 보인다. 따라서 복잡한 공급망 네트워크를 어느 한 기업이 전체를 아울러서 관리하기는 쉽지 않다.

2020년 발생한 팬데믹 상황에서 보듯, 공급망은 특히 가동이 멈췄을 때 원래 상태로 신속한 복귀에 취약하다. 그리고 글로벌 비즈니스 환경은 긴밀히 연결돼 한 지역의 변동성은 다른 지역에 바로 영향을 미친다. 이러한 상황 속에서 복잡한 제품 제작, 까다로운 고객 응대, 재고 부족 등 다양한 문제를 마주하고 있는 제조기업은, 공급망을 개선해 성장과 생존을 도모해야 한다. 따라서 공급망 회복력과 민첩성 개선이 현재 제조업계가 당면하고 있는 가장 큰 과제다.

그리고 가동 중단 기간 동안 공급망 관리를 위해서는 운영 전반을 분석할 수 있는 객관화된 시각을 유지해야 한다. 공급망의 운영 상황을 모니터링하기 위한 컨트롤 타워를 구축하고 데이터와 정보를 통합하는 것은 물론 예측 알고리즘을 이용해 잠재적 가동 중단을 인지하고 줄일 수 있어야 한다.

■ 다양한 데이터 유형 통합으로 실천 가능한 인텔리전스 제공

매뉴팩처링 4.0을 위해서는 데이터 기반의 운영 시스템을 이용하고 머신 및 센서 데이터, 비디오, 오디오, 진동 등과 같은 여러 데이터 유형을 통합해야 한다. 이를 통해 설비와 자산의 문제 발생 지점과 발생 가능성을 예측하고, 예방 차원의 유지보수를 수행하여 작동 중단 시간을 줄이고 공급망 운영 성과를 개선할 수 있다.

예를 들어 AI와 머신러닝을 활용하면, 두 달 후에 발생할 수 있는 장비 고장을 사전에 예측할 수 있다. 제조기업은 미리 예견된 60일의 기간 동안 유지보수 계획을 세워 생산 중단을 미연에 방지할 수 있다. 이는 비용 절감은 물론 적기 배송과 고객 만족을 증가시킨다.

■ 공장 현장 프로세스 디지털화

디지털화는 공급망에서 데이터 인텔리전스를 자동화하는 것에만 국한되지 않는다. IoT 센서의 데이터를 이용해 공정 관리 프로세스를 자율 모니터링과 품질 보증 강화를 위한 솔루션에 적용하고, 제조 공정 현장에 대한 디지털화 지원까지 확장해야 한다.

현장에는 아직도 펜과 종이, 스프레드시트 등을 이용한 수작업으로 업무가 이루어지는 경우가 대부분이지만, 이제는 시스템과 솔루션으로 대체해야 한다. 자재 선적, 엔지니어 변경, 생산 로그, 물류 문서 등을 수작업으로 기록하는 대신 디지털화를 통해 현장 업무를 자동화하고 공정의 정확성을 높일 수 있다.

세계 수준의 제조기업들은 혁신적인 디지털 솔루션을 기반으로 직원의 안전을 보장하고, 비용을 절감하며, 새로운 수익 기회를 창출해 완전히 새로운 비즈니스 모델까지 만들어낼 수 있다는 것을 보여주고 있다. 따라서 제조업은 지속적인 디지털화를 최우선 과제로 두고, 끊임없이 조직의 민첩성 확대에 집중해야 한다. AI, 머신러닝, 데이터 과학, 예측 분석의 활용을 극대화할 수 있는 획기적인 기술 솔루션만이 이러한 경쟁우위의 이점을 누릴 수 있게 한다.

효성인포메이션시스템은 ‘루마다 포트폴리오’로 인더스트리 4.0 혁신을 지원한다

■ 데이터 기반 산업 솔루션으로 제조업의 디지털 전환(DX) 가이드

제조업 디지털화의 속도를 내는 것은, 공급망의 대규모 중단 사태가 발생하는 시대에 기업에게 생존을 위한 필수 조건이다. 효성인포메이션시스템은 지금까지 축적한 IT와 OT(운영기술) 전문성을 바탕으로 제조기업의 공급망 운영 최적화를 지원한다. 루마다 매뉴팩처링 인사이트는 머신러닝, 데이터 분석, 분야별 전문지식을 결합하여 새로운 조합의 결합 데이터를 취합하고 분석한다. 그 결과 제조업체는 새로운 공장 건설 또는 기존 시스템 전면 교체 없이도 매뉴팩처링 4.0의 혜택을 실현할 수 있다.