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빅데이터 (3) 제조업 활용

제품기획서 사후 서비스까지 모든 가치사슬에 적용 가능
차에 센서 달아 운행기록 수집
5만대 출시 후에야 알 수 있던 차량 결함 1000대면 파악 가능

김성현 < 한국정보화진흥원 수석연구원 >

자동차에 센서를 부착해 운행 데이터를 모아 분석하면 5만대 출시 후 파악할 수 있는 차량 결함을 1000대를 출시한 뒤 발견할 수 있다. 사진은 현대자동차 브라질공장.

독일의 세계적 스포츠용품 제조업체인 아디다스는 최근 해외에 있는 신발생산 거점을 독일로 이전하기로 결정했다. 아디다스는 저렴한 인건비보다 로봇을 활용한 인건비 절감이 경쟁우위에 있음을 확인하고 이 같은 결정을 내린 것이다. 세계 최고 제조 강국인 독일은 인더스트리 4.0의 기치 아래 스마트 공장을 구축하는 데 2억유로를 투자하겠다고 선언했다. 지멘스 같은 기업은 이제 제조에 서비스를 추가해 부가가치를 획기적으로 올리는 전략을 취하고 있다. 독일 못지않은 제조 강국이자 로봇 강국인 일본도 산업 재흥 플랜을 통해 미래형 제조업에 적극 투자하며 각종 규제를 혁파하고 있다. 세계의 제조 공장으로 불리는 중국도 최근 전국인민대회에서 ‘중국제조 2025’를 선언하고 앞으로 스마트제조업을 국가 중점 사업으로 추진하고 있다. 핵심 기초부품과 첨단 기초공법, 기초 자재와 산업 기술부문에서 기반을 강화하는 게 주된 목표다. 세계 최고의 기술대국인 미국도 사물인터넷(IoT)을 통한 스마트 월드를 추진하고 있다. 최근에는 제조를 넘어 무인자동차, 로봇 기술에 지속적으로 투자하고 있다. 사물인터넷은 각 업체의 설비 간 데이터를 공유하며 인터넷을 통해 제어되는 최첨단 공장으로 미래를 앞당기고 있다.

세계 각국 빅데이터 활용 재조업 혁신
              

제조업은 근대 모습을 일궈온 전통산업으로 현재도 경제와 사회 전반에 큰 역할을 하고 있다. 증기기관이 도입된 1차 산업혁명 이후 제조업은 전기와 정보시스템을 적극 활용하며 성장해왔다. 1920년대 호손효과 실험과 같이 공정자동화 초기부터 적극적으로 데이터 분석을 활용해왔다. 품질 향상과 운영 효율성 향상을 위해 경영정보시스템을 도입, 빅데이터에 필요한 대용량 데이터도 보유하고 있다. 제조업에서는 주요 생산 공정뿐만 아니라 조달 및 공급망 관리, 유통데이터, 사후서비스 분야에서도 데이터가 발생해 그 양이 2010년에만 2엑사바이트에 달할 만큼 다른 산업보다 빅데이터 도입 여건이 좋은 편이다. 최근에는 소셜네트워크서비스(SNS), 사물인터넷의 센서 로그, 폐쇄회로TV(CCTV) 영상 등 데이터 종류도 다양해지고 있다. 맥킨지는 제조업에서 빅데이터가 제품 개발 및 조립 비용의 최대 50% 감소, 운전 자본의 최대 7% 감소를 이끌어낼 수 있다고 예측했다.

빅데이터는 제품기획 및 설계, 제조공정, 영업 마케팅, 사후서비스 전 가치사슬에 적용될 수 있다. 제품기획에서는 기존 데이터를 분석해 수요를 예측하고 효과적인 재고관리를 할 수 있다. 제조 공정에서 생기는 데이터를 분석하면 품질을 향상하고 운영 효율을 높일 수 있다. 마케팅과 사후서비스에서는 적절한 고객 관리와 제품 고장 진단이 가능하다. 글로벌 선진기업은 이미 빅데이터를 효과적으로 활용하고 있다. GE와 볼보는 제품 내 센서를 부착해 제품 품질 향상은 물론 서비스 상품화 같은 신규 사업도 제공하고 있다. 캐터필러사는 직원 정보까지 활용해 매출 증가와 품질 개선에 활용하고 있다.

설계·제조공정·마케팅 등에 두루 활용

2015년 미래부의 빅데이터 시범사업에서는 LED(발광다이오드) 제조 공정 데이터를 분석해 작업 특성에 따라 품질과 소요시간이 달라지는 점을 확인, 공정을 개선했다. 전체 공정에서 병목현상을 일으키는 특정 작업을 파악한 뒤 작업순서를 조정해 대기시간을 최소화한 것이다. 부서별 작업자의 특성도 파악해 지속적인 지연이 발생하는 원인을 찾아내 개선하기도 했다. 2014년도에는 자동차 부품업체에서 알루미늄 주조공정에서의 작업자 노하우에 따라 품질이 달라진다는 점을 확인, 지식공유를 통해 불량률을 3.7% 줄이기도 했다.

빅데이터의 목적은 기존 공정을 효율화하는 데 그치지 않는다. 데이터를 활용한 비즈니스 모델은 고객에게 새로운 가치를 제공할 수 있다. 소셜데이터를 분석하면 소비자의 새로운 요구를 반영한 신제품을 개발할 수 있다. 삼성전자는 새로운 갤럭시 시리즈를 개발하기 위해 사용 로그는 물론 방대한 양의 소셜 데이터를 분석한다.

자동차에 센서를 부착해 운행 데이터를 수집 분석하면 기존 5만대 출시 후 파악할 수 있던 차량 결함을 1000대를 출시한 뒤 발견할 수 있다.

강화학습과 딥러닝 같은 고급분석 기법을 빅데이터 분석에 적용하면 특정한 규칙을 지속적으로 업데이트하지 않고도 생산성이 지속적으로 향상될 수 있다. 세계화와 중국의 부상, 급격한 기술 발전, 제품의 수명주기 단축으로 경쟁력 확보가 시급한 우리 제조 기업들이 새로운 데이터 확보와 분석기업의 적용을 서둘러야 한다.

김성현 < 한국정보화진흥원 수석연구원 >

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