Yanesh Naidoo가 말하는 인더스트리 4.0의 미래: Jendamark Automation 혁신 디렉터의 통찰

제조업에 입문하게 된 계기는?

전형적인 '물건 부수던 아이' 이야기입니다. 창의적이라곤 안 하지만, 물건이 어떻게 작동하는지, 만드는 것에 관심이 많았습니다. 자동차를 좋아해 항상 자동차 엔지니어링 분야에 있고 싶었습니다.

케이프타운 대학에서 메카트로닉스 공학을 전공했는데, 당시엔 매우 새로운 분야였습니다.

첫 직장은 VW 계획 부서였습니다. 생산 라인 신규 장비 계획하는 일이었는데 20년도 더 전 일입니다. 빨리 기계의 더 깊은 엔지니어링 측면에 관심이 생겼고, 기계 설계에 더 관여하고 싶었습니다.

당시 Jendamark가 VW 공급사였고, 세일즈 엔지니어 자리가 나서 지원해 합격했습니다.

올해로 Jendamark 20년 차입니다. 경력 내내 세일즈 엔지니어부터 세일즈 헤드, 지금은 회사 오너까지 다양한 역할을 거쳤습니다. 설계 사무실과 제어 부서도 관리했고 지금은 자동화 비즈니스 기반으로 디지털 비즈니스를 구축하는 디지털 혁신 쪽에 있습니다.

궁극적으로 Jendamark가 하는 건 자동차 부품을 조립하는 생산 라인 설계 및 구축입니다.

그렇게 오늘 여기에 이르게 되었습니다.

20년 넘게 업계에 계시며 많은 변화를 보셨을 텐데, 그간 제조업은 어떻게 진화했나요?

솔직히 말씀드리면 표면적으로는 진화했지만, 결국 제조 구성요소들은 거의 그대로입니다.

추적성과 트레이서빌리티 같은 디지털 요소들이 추가되었습니다. 하지만 자동차 업계에서 오래 일했는데 디지털화, 추적, 트레이싱은 자동차 분야에서 15~20년 전부터 있었습니다. 당신 차의 모든 볼트가 추적되고 기록되어야 하니까요.

디지털 혁명이 홍보만큼 실현되지 않았습니다. 여전히 엄청난 잠재력이 있고 실현 중이지만, 솔직히 기대한 만큼 실현되지 않았습니다.

인더스트리 4.0이 이제 10~11년 됐죠? 그만한 혁명적 임팩트가 있었나? 잘 모르겠습니다.

왜 인더스트리 4.0이 혁명적 약속을 이행하지 못했다고 보시나요?

두 가지 이유라 봅니다. 주요 과제는 제조업에 문제가 반드시 해결되는 건 아닌 새 기술들을 팔았고, 이 멋진 새 것들이 있으니 거기에 맞춰 문제를 찾으려 한다는 점입니다.

그게 컨설턴트들에 대한 제 불만입니다. 새 기술로 하이프를 만들어 "이 새 멋진 거 도입 안 하면 뒤처진다"고 합니다. 반면 올바른 접근은 제조 과제에 대한 깊은 이해여야 합니다.

대부분 컨설턴트들은 안전화 신어본 적 없고, 현장 작업장이나 실제 생산 라인에서 충분한 경험이 없어 문제들에 대한 깊은 이해가 없습니다.

올바른 접근은 가치 중심이어야 합니다. "고양이 껍질 벗기는 방법은 여러 가지"란 말이 있습니다. 끔찍한 표현이지만 진실입니다. 제조업 문제들은 지난 20년간 변하지 않았습니다. 문제 해결 방식은 다를 수 있지만, 기술 관점에서 와서 실제 문제를 이해하지 못하면 아무것도 달성 못 합니다.

그게 문제 한 측면이고, 다른 측면은 제조업이 수백 년간 같은 방식으로 이뤄져 왔다는 점입니다.

대부분 제조 문화는 회고적입니다. 어제 일어난 문제를 바탕으로 내일 안 생기게 합니다. 데이터를 올바르게 쓰면 내일 일어날 문제들을 예방할 기회가 있습니다.

개념적으로는 이해하기 쉽지만 제조업 종사자들은 차트 보며 내일 문제 예방하려 하지 않습니다. 어제 문제 설명하려 차트 봅니다. 그래서 매우 회고적 마인드셋에 갇혀 있습니다.

어떤 변화든 마인드셋 바꾸는 게 가장 어렵습니다.

제조업이 20년째 같은 문제들이라고 하셨는데, 그것들은 뭔가요?

기술 부족 문제가 거대하고 그걸 풀기 위해 엄청난 기술 투자가 필요하다고 생각하지 않습니다. 마인드셋 문제라고 봅니다.

또 다른 이슈는 정보 가용성입니다. 공장에서 가장 큰 과제 중 하나는 부서들이 파편화되어 있다는 겁니다. 제조, 품질, 영업 등이 서로 다른 데이터셋으로 일합니다. 그 데이터를 회사 공동의 진실로 통합하면 훨씬 더 효과적으로 정렬됩니다.

특정 기계에서 반복적 고장과 다운타임 발생합니다. 계속 대처만 하고 근본 원인 해결은 안 합니다. 엄청난 기술 변화 필요 없고 마인드셋 변화 필요합니다.

커뮤니케이션도 사람 간 거대한 문제입니다. 사람들이 이슈 설명에 편견을 넣는 방식. 이야기가 식단 위로 올라가며 사람들이 편견을 더해 변합니다. 거대한 문제입니다.

예시를 들어주실 수 있나요?

미국 내 우리 생산 라인 중 하나에서 고장 났고, 그 플랜트에 지원 직원이 있었습니다.

라인이 서면 난리 납니다. 큰 패닉, 모두 화나고 욕설 난무… 공장 바닥의 본성입니다. 기계 하나가 고장 나고 고객들이 큰돈 잃기 시작하며 에스컬레이션됐습니다.

식단 위로 올라가며 Jendamark가 문제 해결 위해 주는 답변들에 만족 못 했습니다. 우리 고객 CEO까지 올라가 그 CEO가 우리 CEO에게 전화했을 땐 잘못된 생산 라인 이야기를 하고 있었습니다.

우리 CEO가 내부적으로 "가서 ABCD 고쳐라"라고 했는데 완전히 틀렸습니다.

중간에서 의사소통 오류가 있었고, 망가진 전화기처럼 사람 본성이라 우리 편견을 더해 그게 작업장 바닥의 현실입니다.

기술로 그걸 고칠 수 있나요?

명확한 가시성이 핵심입니다. CEO가 대시보드로 7번 라인 다운된 걸 보거나 폰으로 메시지 받으면 모두 어떤 기계가 다운됐는지 이해가 정렬됩니다.

조직 모든 레벨에 진실을 대변하는 데이터가 공유될 기회가 있습니다. 사람들의 의견이 아닌.

객관성이 중요하죠. 데이터는 같은 방식으로 오해될 수 없으니까요.

네, 우리 공급사 입장에서도 접근 가능했으면 훨씬 빨리 반응했을 겁니다.

기술이 도울 수 있는 지점이지만, 문제를 먼저 이해하고 그 위에 적절한 기술을 얹는 게 중요합니다.

당연하죠, 기술을 위해 문제를 찾는 게 아니라 문제를 고치는 기술이어야 합니다. 그렇다 해도 기대되는 인더스트리 4.0 기술이 있으신가요?

다 흥미롭지만 인더스트리 4.0을 공구함의 도구들로 봐야 합니다. 협업 로봇, 3D 프린팅, 디지털화, 컴퓨터 비전, AI 등등.

모두 멋진 기술이지만 공구함의 도구란 걸 알아야 합니다. 엔지니어를 보내 특정 문제 풀게 하고, 문제 이해하고, 그에 맞게 적절한 도구 골라야 합니다. 코봇 쓸 문제 찾으러 가는 게 아니라.

코봇이 좋은 예입니다. 기술이 정말 과대광고 됐지만 지금 많은 코봇이 퇴역했습니다. 올바르게 쓰면 좋은 제품이지만 많은 CEO가 엔지니어들에게 "코봇 써야 해, überall 코봇 넣어"라고 했습니다.

흥미롭게도 코봇은 프로세스 속도 늦춥니다. 안전해야 하고 특정 방식으로 프로그래밍해야 하니까요. 사람이 종종 코봇보다 빠르고, 사람이 코봇과 일하면 더 느립니다.

생산성 빠르게 만들고 싶다면 코봇이 솔루션 일부일 수 있지만 아닐 수도 있습니다. 마인드셋은 "코봇 있네, 써보자, 어디든 상관없어, 쓰고 싶어"가 될 수 없습니다.

코봇을 쓰기 위해 쓰는 게 아니라 코봇만이 풀 수 있는 특정 문제에 쓰는 게 효과적이란 말씀이시네요. 지금 AI 이야기하는 방식에서도 같은 태도가 보이나요? 같은 현상인가요?

아니요, AI는 다릅니다. 기반이 되고 변혁적인 기술입니다. 하지만 역시 조직 마인드셋이 올바르게 쓰는 데 달렸습니다.

컴퓨터 비전이든 대형 언어 모델이든 대화형 AI든, 게임 체인저가 될 거라 봅니다. 인간처럼 할 수 있지만 더 싸게, 예컨대 제품 검사 같은 걸 할 수 있으니까요.

여기 물병 있는데, 일반 카메라론 못 하지만 카메라와 AI면 인간처럼 이 병의 특정 것들 체크 가능할 겁니다.

결국 더 싸고 잠재적으로 더 신뢰할 수 있지만 시간 걸립니다.

인더스트리 4.0 이야기했는데 인더스트리 5.0은 어떻게 보시나요?

또 컨설턴트들이 아무 의미 없는 것에 하이프 만들려는 겁니다.

사람들이 인더스트리 4.0도 오해했습니다. 첨단 제조와 고도로 자동화된 생산 라인이 인더스트리 4.0이라 생각하지만 진짜일까요?

제게 인더스트리 4.0 정의는 데이터를 써서 생산성 개선하는 것입니다.

인더스트리 3.0은 자동화였고, 라인 자동화했다고 인더스트리 4.0 되는 게 아닙니다. 데이터를 능동적으로 쓰지 수동적으로 쓰면 안 되니까요.

인더스트리 5.0? 전 다 헛소리(bullsh*t)라고 봅니다.

결국 같은 겁니다. 풀려는 문제 이해하고 다른 도구들, AI도 그 중 하나로 쓰면 됩니다.

기술 부족 문제 전에 이야기했는데, 그 핵심은 뭐라고 보시나요? 업계가 어떻게 대처해야 할까요?

어디 계신가요? 영국 억양 같으신데.

네, 런던입니다.

그럼 길게 답하겠습니다.

지구 인구 80억입니다. 30억이 '선진국'에, 50억이 동남아, 아프리카, 인도, 남미 일부 등 개발도상국에 삽니다.

세계 인구 대다수는 노동력 부족이 없습니다. 이 노동력 부족 논점은 매우 서구적인 것입니다.

이민을 훨씬 더 잘 다뤄야 한다고 봅니다. 영국 오고 싶어 하는 사람 많은데 영국엔 아무도 오길 원치 않아 일자리 뺏길까 두려워하지만 일할 사람이 없습니다.

기회를 놓치고 있습니다. 제 정치적 의견입니다. 개발도상국에 기술 가진 사람들이 오고 싶어 합니다.

전 세계적으로 사람 부족한 게 아닙니다. 기술 부족 인식이 특정 공장들, 특정 국가들에선 분명히 사실이지만 전 세계엔 아닙니다. 사실 세계 대다수엔 해당 안 됩니다.

흥미롭네요. 업계 다른 분들은 교육과 아웃리치를 해법으로 제시하던데, 기술 가진 사람들이 있고 그들을 데려와 숙련 일자리에 일하게 할 수 있다고 지적한 첫 분이십니다.

다 문제 이해로 돌아갑니다.

코로나도 업계에 영향 줬다고 봅니다. 또 제조업이 덜 섹시해져서 사람들이 안 하려 합니다. 다시 멋지게 만드는 마케팅 필요하고, 기술이 그걸 멋지게 만들 기회라고 봅니다.

수요 감소로 노동력 부족이 완화되고 있다고 봅니다. 코로나 때 공급망 과제로 수요 폭증하고 사람 부족해 큰 스파이크 있었고 곡선 히스테리시스가 평탄해지고 있습니다.

청중에게 남기고 싶은 건 사람 부족하지 않고 일할 의향 있는 사람도 부족하지 않다는 겁니다.

오랜 업계 경력에 열정적이신데, 제조업에 계속 매료되는 이유는?

우리 회사엔 '공장은 더 나은 사람으로만 더 나아질 수 있다'는 정신이 있습니다. 사람들을 더 효과적이고 행복하게 만들어 제조업에 더 큰 임팩트 주려 노력 중입니다.

VW에서 배운 교훈으로 남은 평생 사고방식을 바꾼 6주간이 있었습니다.

대학 졸업 후 VW 입사해 대학원생 연수 일환으로 6주간 생산 라인 오퍼레이터로 일했습니다. 운 나쁘게 밤 근무 뽑혀 차 안에서 배기관 끼우는 일 했습니다.

오퍼레이터들이 하는 일에 엄청난 존경심이 생겼고, 공장이 더 나아지려면 오퍼레이터부터 시작해 그들을 위해 일을 쉽게 만들어야 한다고 생각했습니다. 기계적, 전기적, 이제 AI까지 공장 지원 모든 것이 될 수 있습니다.

바코드 프린터 잉크 떨어질 것 예측 같은 사소한 것. 그런 멍청한 게 생산 라인 세울 수 있습니다. 믿으세요, 여러 번 봤습니다.

수년간 탑다운으로 많은 프로세스 도입했습니다. ISO가 좋은 예입니다. CEO가 감사 때 컴플라이언스 따르려 만든 프로세스입니다.

작업장 바닥에서 물건 만드는 사람들, 유지보수팀, 오퍼레이터들에게 내려갈 땐 체크박스 연습일 뿐. 아무 의미 없습니다. 누가 컴플라이언스 인증서 찾나 해서만 하는 겁니다.

비즈니스에 가치 추가 안 됩니다. 반면 데이터로 바닥에서부터 행동 변화 이끌면 오퍼레이터들이 CEO를 올바르게 이끌 수 있습니다.

그게 인더스트리 4.0이 되길 바라는 바입니다. 오퍼레이터들이 더 권한 부여받고, 공장이 더 돈 벌고, CEO가 오퍼레이터와 유지보수팀에게 방향 받는 것, 반대 방향이 아닌.