스톱워치가 제조업 부활의 미래를 위협한다

약 25년 전, 저는 제너럴 모터스(GM) 공장 현장에서 경력을 시작했습니다. 고도로 자동화된 차체 공장과 인간 중심의 조립 라인 모두에서 일하며, 로봇 공정이 이더넷을 통해 데이터를 원활하게 전송하는 반면, 인간 작업은 테일러리즘(Model T 시대부터 시작된)이라는 75년 된 방식대로 산업 엔지니어가 스톱워치로 수동 기록해야 한다는 사실을 깨달았습니다. 현대 산업 시대가 이미 구식인 데이터 수집 방식과 충돌하는 모습이 선명했습니다.

오늘날에도 여전히 조립 라인을 걸으며 젊은 엔지니어들이 시간 연구를 수행하는 모습을 봅니다. 도구는 카시오 시계에서 아이폰으로 진화했지만, 관행은 변하지 않았으며, 이 구시대적 방식이 여전히 발전을 가로막고 있습니다. 시간·동작 연구는 한때 미국 제조업을 세계 정상으로 이끌었지만, 산업 사물인터넷(IIoT) 시대에는 근본적으로 결함이 있습니다.

출시 기간 단축과 생산성에 집중하라

미국 제조업은 2004년 이후 가장 빠른 속도로 부활하고 있습니다. 2017년에는 리쇼어링과 외국인 직접 투자로 17만 1,000개의 일자리가 미국으로 돌아왔습니다. 시장 접근성이 핵심 동력입니다. "리쇼어링은 결국 출시 기간 단축에 관한 문제입니다."라고 AT 커니의 수석 고문 벤 스미스는 말합니다. "현대 제조업체는 비용보다 생산성에 초점을 맞추며, 전국에 15개의 소규모 공장을 두어 시장 접근성을 높이는 것을 선호할 수 있습니다."

업계 합의는 IIoT가 생산성 성장의 주된 엔진이 될 것이라는 점입니다. 액센츄어는 이를 향후 10년간 최대 생산성 동력으로 꼽았고, GE 디지털은 연간 약 8조 6,000억 달러의 성과 향상을 예측합니다. 그러나 공장에서 창출되는 가치의 대부분은 사람에게서 나옵니다. 보스턴 컨설팅 그룹에 따르면 현장 작업의 최대 90%를 인간이 수행합니다. 기계 최적화만으로는 전체 활동의 일부만 포착할 수 있습니다.

출시 기간 단축이 데이터 확보 기간과 부딪히다

SRI 인터내셔널의 상업 연구개발 부사장 피터 마르코툴리는 "기계가 수행하는 작업은 극히 일부에 불과하다"고 지적합니다. 따라서 기계 계측만으로는 공정의 일부만 파악할 수 있습니다. IIoT가 기존 시간 연구 수행 시간에 50GB의 기계 데이터를 생성할 수 있지만, 장비 최적화와 전체 공장 생산성 사이의 연관성은 여전히 미약합니다. 일일 인력 배치, 생산 예측, 원가 계산, 견적 등 핵심 의사결정은 사람이 생성하는 데이터에 의존하며, 이는 매출과 이익 모두를 좌우합니다.

불완전하고 신뢰할 수 없는 데이터 세트

시간 연구는 데이터 양이 제한적이고 신뢰성이 의심스럽다는 두 가지 치명적 결함을 안고 있습니다. 일반적인 엔지니어는 스테이션당 10회 정도 표본을 추출하는데, 이는 작업자 변동성이나 요일, 급여 주기, 근무일 피로도 같은 맥락적 요인을 설명하기에 턱없이 부족합니다. 이렇게 희박한 데이터로는 견고한 상관관계나 인과관계를 규명할 수 없습니다.

또한 관찰 행위 자체가 성과를 왜곡합니다. 하이젠베르크의 불확정성 원리에서 영감을 얻은 듯, 일부 작업자는 감시 아래서 속도를 높이거나 늦추며, 시작·종료 정의가 일관되지 않아 정확성이 더욱 떨어집니다. 그 결과 시간 연구는 운영자와 관리자 모두를 오도할 수 있는 의심스러운 측정값을 산출합니다.

현대 공장에서 빠진 것

현대 공장에는 확장 가능하고 실시간인 인간 중심 데이터가 없습니다. 겐바 워크, 계측된 라이트 커튼, 포카요케 시스템이 일부 인간 활동을 포착하지만, 분석에 의미 있는 양에는 미치지 못합니다. 벤하무 글로벌 벤처스의 아닉 보스 제너럴 파트너는 "제조업체가 근로자와 관리자를 모아 브레인스토밍을 하지만, 실시간 데이터 없이 수동적이고 임시적인 방법에 의존한다"고 설명합니다. 신뢰할 수 있는 인간 생산성 지표 없이는 가장 큰 가치를 창출하는 자원을 개선할 수 없습니다.

마셜 골드스미스는 "여기까지 오게 한 것이 그곳까지 가게 하지는 않는다"고 말했습니다. 시간 연구 방법론은 우리를 현재 제조업 정점으로 이끌었지만, 인간 노동 생산성 향상을 통한 출시 기간 단축 가속화에는 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 스톱워치를 은퇴시키고, 공장 현장에서 데이터 기반의 AI 강화 인간 협업을 받아들일 때입니다.

저자 소개

프라사드 아켈라 박사는 GM에서 세계 최초 협업 로봇 개발 팀을 이끌었습니다. 현재 드리시티(Drishti) CEO로서 공장 현장에서 인간과 협업하고 강화하는 인공지능을 배포하고 있습니다.