Yanesh Naidoo가 Industry 4.0의 미래에 대해 논의합니다:Jendamark Automation 혁신 이사의 통찰력

작업 현장에서 소유자가 되기까지 Jendamark 자동화 , Yanesh Naidoo는 자동차 제조 분야에서 오랜 경력을 쌓아왔습니다. 

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2023년 올해의 아프리카 기술 회사로 선정된 Jendamark는 자동차 조립 라인 설계 및 제조 분야의 글로벌 리더로서 전 세계적으로 3,000개 이상의 자동차 조립 시스템을 구축했습니다.

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Yanesh Naidoo는 회사의 혁신 이사입니다 그는 Jendamark의 디지털 서비스 부문을 이끌고 있습니다. Industry 4.0의 전문가로서 우리는 Yanesh와 함께 앉아 제조 기술에 대한 그의 통찰력을 얻을 수 있어서 매우 기뻤습니다.

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여기에서 Yanesh는 Industry 4.0이 약속을 이행했는지 여부, AI의 혁신적인 역할, 기술 부족에 대한 우리의 접근 방식이 잘못된 이유에 대해 논의합니다.

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어떻게 제조업에 입문하게 되었나요?

아이가 물건을 부수는 전형적인 이야기입니다. 제가 창의적이라고는 말할 수 없지만, 사물이 어떻게 작동하고 사물을 만드는지에 확실히 관심이 있었습니다. 저는 자동차를 좋아했고 항상 자동차 엔지니어링 분야에 종사하고 싶었습니다.  

저는 당시 매우 새로운 주제였던 메카트로닉스 공학을 공부하기 위해 케이프타운 대학교에 입학했습니다.

저는 폭스바겐에서 생산 라인을 위한 새로운 장비를 계획하고 있던 계획 구역에서 첫 직장을 얻었습니다. 그것은 20여년 전이었습니다. 나는 기계의 더 깊은 엔지니어링 측면에 더 관심이 있고 기계 설계에 더 많이 참여하고 싶다는 것을 빨리 깨달았습니다. 

당시 Jendamark는 VW의 공급업체였는데, 영업 엔지니어 자리가 있을 때 지원했고 그 자리에 합격했습니다.

올해로 저는 Jendamark에서 근무한 지 20년이 되었습니다. 저는 경력 전반에 걸쳐 영업 엔지니어부터 영업 책임자까지 다양한 역할을 맡았으며 이제는 회사의 소유자가 되었습니다. 또한 저는 설계 사무실과 제어 부서를 관리했으며 지금은 디지털 혁신 측면에서 자동화 비즈니스를 뒷받침하는 디지털 비즈니스를 구축하고 있습니다.

궁극적으로 Jendamark가 하는 일은 자동차 부품을 조립하는 생산 라인을 설계하고 구축하는 것입니다. 

그래서 지금의 제가 있게 되었습니다.

이미지 제공:Jendamark

20여년 전 입사하신 이후로 업계에 많은 변화가 있었을 텐데요. 그 동안 제조업은 어떻게 발전했나요?

솔직히 말해서 표면적으로는 진화했다고 생각하지만 결국 제조 구성 요소는 거의 그대로 유지되었습니다.

일부 디지털 요소(예:추적 및 추적성)가 통합되었습니다. 하지만 저는 오랫동안 자동차 산업에 종사해 왔으며 디지털화, 추적 작업은 자동차 분야에서 15~20년 동안 이루어졌습니다. 자동차의 모든 볼트 하나하나를 추적하고 기록해야 합니다. 

전체 디지털 혁명은 과대 광고가 말하는 것만큼 실현되지 않았습니다. 아직은 엄청난 잠재력이 있고 실현되고 있다고 생각하는데, 솔직히 말씀드리면 기대한 만큼 실현되지는 않은 것 같아요.

인더스트리 4.0은 이제 10년, 11년이 됐습니다. 그렇죠? 그토록 혁명적인 영향을 미쳤나요? 잘 모르겠습니다. 

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인더스트리 4.0이 왜 이 혁명적인 약속을 이행하지 못했다고 생각하시나요?

나는 그것이 두 가지라고 생각합니다. 가장 큰 과제는 제조 과정에서 반드시 문제를 해결하지 못하는 수많은 새로운 기술이 판매되었다는 점이며, 이 모든 새로운 멋진 기술이 있기 때문에 우리는 문제를 찾아 기술을 사용할 수 있도록 노력합니다.

이것이 바로 제가 컨설턴트들과 함께 겪는 과제입니다. 그들은 새로운 기술에 대한 과대 광고를 만드는 것을 좋아하고, 이 새롭고 멋진 것을 채택하지 않으면 뒤쳐지게 될 것이라고 말합니다. 반면, 올바른 접근 방식은 제조 문제를 깊이 이해하는 것이어야 합니다. 

대부분의 컨설턴트는 안전화의 느낌을 모르고 작업 현장이나 실제 생산 라인에서 문제에 대해 깊이 인식할 만큼 충분한 경험을 해본 적이 없습니다.

올바른 접근 방식은 가치 중심이어야 합니다. 속담처럼 "여러 가지 방법으로 고양이의 가죽을 벗길 수 있습니다." 끔찍한 일이지만 그게 사실이에요. 제조업의 문제는 지난 20년 동안 변하지 않았습니다. 문제를 해결하는 방식은 다를 수 있지만 기술적인 관점에서 볼 때 문제를 실제로 이해하지 못한다면 아무 것도 얻을 수 없습니다.

그것이 문제의 한 면이고, 또 다른 면은 제조가 수백년 동안 같은 방식으로 이루어져 왔다는 점이라고 생각합니다.

대부분의 제조 문화는 회고적입니다. 어제 발생한 문제를 바탕으로 일을 처리하므로 내일 다시는 그런 일이 발생하지 않습니다. 데이터를 올바르게 사용함으로써 우리는 내일 이러한 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 

개념적으로는 매우 이해하기 쉽지만, 제조업자들은 차트를 보고 내일의 문제를 예방하는 것에 대해 생각하지 않습니다. 그들은 어제의 문제를 설명하기 위해 차트를 보기 때문에 우리는 매우 회고적인 사고방식을 갖고 있습니다. 

모든 변화와 마찬가지로 사고방식이 가장 바꾸기 어렵습니다.

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이미지 제공:Jendamark

제조업계에서 20년 정도 동일한 문제를 안고 있다고 말씀하셨는데, 그 문제는 무엇입니까?

기술과 관련된 문제는 엄청나며 이를 해결하기 위해 기술에 막대한 투자를 할 필요는 없다고 생각합니다. 이는 결국 사고방식에 달려 있다고 생각합니다.

또 다른 문제는 정보의 가용성이다. 공장에서 가장 큰 과제 중 하나는 서로 다른 부서가 있다는 것입니다. 제조 품질, 판매 등이 있으며 서로 다른 데이터 세트를 사용하여 작업합니다. 해당 데이터를 회사의 공통된 사실로 결합하면 훨씬 더 효과적으로 데이터를 정렬할 수 있습니다.

특정 기계에서는 반복적인 고장과 가동 중지 시간이 발견됩니다. 우리는 계속해서 그것을 처리해야 하지만 실제로 문제의 근원을 해결하지는 못합니다. 엄청난 기술 변화가 필요한 것이 아니라 사고방식의 변화가 필요합니다.

의사소통은 또한 사람들 사이의 큰 문제입니다. 즉, 사람들이 문제를 설명할 때 편견을 두는 방식입니다. 이것은 엄청난 일이고, 사람들이 그것에 편견을 더하기 때문에 먹이 사슬을 따라 올라가면서 이야기가 달라집니다.

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예를 들어주실 수 있나요?

미국에 있는 생산 라인 중 하나에 고장이 발생했는데 이 특정 공장에 지원 담당자가 있습니다.

줄이 멈추면 모든 지옥이 풀립니다. 큰 패닉이 일어나고, 모두가 동요하고, 욕설이 난무하고… 그것이 공장 현장의 특성입니다. 기계 중 하나가 고장이 났고 고객이 많은 돈을 잃기 시작하면서 상황이 더욱 악화되기 시작했습니다.

먹이 사슬이 올라가면서 사람들은 문제 해결 방법에 대해 Jendamark로부터 얻은 답변에 만족하지 못했습니다. 그것이 우리 고객의 CEO에게 전달되고 그 CEO가 우리 CEO에게 전화를 걸었을 때 그들은 잘못된 생산 라인에 대해 이야기하고 있었습니다.

CEO가 내부적으로 ABCD를 수정하라고 지시했을 때 그의 말은 완전히 틀렸습니다.

도중에 잘못된 의사소통이 있었고 이는 전화기가 고장난 것과 같습니다. 이는 인간의 본성이며 여기에 편견을 더하는 것이 작업 현장에서 일어나는 현실입니다.

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기술로 이 문제를 해결할 수 있는 방법이 있나요?

명확한 가시성을 확보하는 것이 중요합니다. CEO가 대시보드를 갖고 7호선이 다운되었음을 확인하거나 자신의 전화로 메시지를 받을 수 있었다면 어느 기계가 다운되었는지 모든 사람이 이해할 수 있었을 것입니다.

사람들의 의견이 아닌 진실을 나타내는 데이터를 조직의 모든 계층에서 공유할 수 있는 기회가 있습니다.

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객관성을 갖는 것이 중요합니다. 데이터가 같은 방식으로 잘못 해석될 수는 없습니다.

예, 우리가 공급업체로서 이에 접근할 수 있었다면 훨씬 더 신속하게 대응했을 것입니다. 

그럴 때 기술이 도움이 될 수 있지만, 먼저 문제를 이해하고 그 위에 올바른 기술을 적용하는 것이 중요합니다.

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물론 기술을 통해 문제가 해결되는지 확인하는 것이 그 반대의 경우보다 낫습니다. 그런데, 기대되는 인더스트리 4.0 기술이 있나요?

이 모든 것이 흥미롭다고 생각합니다. 하지만 협업 로봇, 3D 프린팅, 디지털화, 컴퓨터 비전, AI 등 인더스트리 4.0을 도구 상자 안의 도구로 생각해야 합니다.

이것들은 모두 멋진 기술이지만 도구 상자 속의 도구라는 것을 알아야 합니다. 특정 문제를 해결하고 문제를 이해한 다음 그에 따라 올바른 도구를 선택하려면 엔지니어를 보내야 합니다. 협동로봇을 사용할 수 있는 문제를 찾지 않을 것입니다.

협동로봇은 좋은 예입니다. 그 기술은 실제로 과장되었지만 현재는 많은 협동로봇이 폐기되었습니다. 올바르게 사용하면 훌륭한 제품이지만 많은 CEO가 엔지니어들에게 "우리는 협동로봇을 사용해야 하며 어디에나 협동로봇을 배치해야 합니다."라고 말했습니다.

흥미롭게도 협동로봇은 안전해야 하고 특정 방식으로 프로그래밍되어야 하기 때문에 프로세스 속도를 늦춥니다. 인간은 협동로봇보다 빠른 경우가 많으며, 협동로봇과 함께 작업하는 인간은 훨씬 느립니다.

생산성을 더 빠르게 만들고 싶다면 코봇이 솔루션의 일부가 될 수도 있지만 그렇지 않을 수도 있습니다. "협동로봇이 있으니 사용하자. 어디든 상관없어. 사용하고 싶다"는 사고방식이 있어서는 안 됩니다.

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이미지 제공:Jendamark

알겠습니다. 목적을 위해 사용하는 것은 협동로봇만이 해결할 수 있는 특정 문제를 해결하는 데 사용하는 것만큼 효과적이지 않습니다. 지금 우리가 AI에 관해 이야기하는 방식에서 그러한 태도가 보입니까? 같은 것인가요?

아니요, AI는 다릅니다. 기초적이고 혁신적인 기술입니다. 하지만 다시 한번 말씀드리지만, 이를 올바르게 사용하는 것은 조직의 마음가짐에 달려 있다고 생각합니다.

컴퓨터 비전이든, 대규모 언어 모델이든, 대화형 AI이든, 제품 검사와 같이 인간이 할 수 있지만 더 저렴하게 할 수 있는 일을 할 수 있기 때문에 판도가 바뀔 것이라고 생각합니다.

여기 물병이 있습니다. 일반 카메라로는 할 수 없는 특정 작업이 있지만 카메라와 AI는 아마도 인간과 마찬가지로 이 병에 있는 특정 작업을 확인할 수 있습니다.

결국에는 비용이 더 적게 들고 더 안정적일 수 있지만 시간이 걸립니다.

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인더스트리 4.0에 대해 이야기했는데, 인더스트리 5.0에 대해 어떻게 생각하시나요? 

다시 말하지만, 컨설턴트들은 아무 의미도 없는 것에 대해 더 많은 과장을 하려고 합니다.

사람들은 인더스트리 4.0에 대해서도 오해하고 있습니다. 사람들은 첨단 제조와 자동화된 생산 라인이 인더스트리 4.0이라고 생각하지만, 정말 그럴까요? 

제가 생각하는 인더스트리 4.0의 정의는 데이터를 사용하여 생산성을 향상시키는 것입니다.

인더스트리 3.0은 자동화에 관한 것이었습니다. 라인을 자동화한다고 해서 인더스트리 4.0이 되는 것은 아닙니다. 데이터를 사후 대응이 아닌 사전 대응적으로 사용해야 하기 때문입니다. 

인더스트리 5.0? 나는 그것이 모두 헛소리라고 생각합니다. 

결국 문제는 해결하려는 문제를 이해하고 다양한 도구를 사용하는 것입니다. AI도 그 중 하나입니다. 

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그래서 앞서 스킬 부족에 대해 이야기를 나눴습니다. 그 핵심은 무엇이라고 생각하시나요? 업계에서는 이 문제를 해결하기 위해 무엇을 할 수 있다고 생각하시나요?

당신은 어디에 기반을 두고 있나요? 영어 억양이 있는 것 같네요.

예, 저는 런던에 있습니다.

그럼, 귀하의 질문에 장황하게 답변해 드리겠습니다.

현재 지구의 인구는 80억 명입니다. 30억 정도는 "제1세계"에 살고 있고 50억은 동남아시아, 아프리카, 인도 및 남미 일부 지역의 개발도상국에 살고 있습니다. 맞죠?

세계 인구의 대다수는 노동력이 부족하지 않습니다. 이러한 노동력 부족 현상은 매우 서구적인 현상입니다.

사람들은 영국으로 오고 싶어하기 때문에 이민 문제가 훨씬 더 잘 처리되어야 한다고 생각합니다. 하지만 영국에서는 일자리에 대한 두려움이 있지만 일할 사람이 충분하지 않기 때문에 아무도 그들이 오기를 원하지 않습니다.

기회를 놓치고 있는 부분도 있지만 그건 내 정치적 견해다. 개발도상국에는 기술을 갖고 싶어하는 사람들이 많이 있습니다.

전 세계적으로 인력 부족이 없다는 것은 아닙니다. 기술 부족에 대한 인식은 분명히 특정 공장과 특정 국가에서는 사실이지만 전 세계에서는 사실이 아닙니다. 사실 이는 전 세계 대다수의 사람들에게는 사실이 아닙니다.

흥미롭군요. 업계의 다른 사람들이 교육이나 봉사 활동과 같은 것을 해결책으로 제안하는 것을 보았습니다. 당신은 사람들이 거기에 있고 이러한 숙련된 직업에 일하도록 데려올 수 있다고 지적한 첫 번째 사람입니다.

모든 것은 문제를 이해하는 것으로 돌아갑니다. 

또한 코로나19가 업계에도 영향을 미쳤다고 생각합니다. 또 다른 점은 제조업이 덜 섹시해졌고 사람들이 더 이상 제조업을 원하지 않는다는 것입니다. 다시 멋있게 만들려면 반드시 해야 할 마케팅이 있고, 기술은 다시 멋있게 만들 수 있는 기회라고 생각합니다.

이제 수요가 줄어들면서 노동력 부족도 완화되고 있는 것 같아요. 코로나19로 인해 공급망 문제가 발생했습니다. 수요는 많았지만 사람이 부족해서 이렇게 큰 폭으로 급증했고 곡선의 히스테리시스가 평탄해지고 있다고 생각합니다.

청중들에게 한 가지 남긴 것이 있다면, 사람이 부족하지도 않고 의지가 있는 사람도 부족하지 않다는 것입니다.

이미지 제공:Jendamark

당신은 수년간 업계에 종사해 왔으며 이 분야에 대해 매우 열정적입니다. 제조업에 관심을 갖게 만드는 이유는 무엇인가요?

우리 회사는 더 좋은 사람들이 있어야만 더 나은 공장을 만들 수 있다는 정신을 가지고 있습니다. 저는 사람들을 더욱 효율적이고 행복하게 만들어 제조업에 더 큰 영향을 미치도록 노력하는 임무를 맡고 있습니다.

이는 제가 VW에서 배운 교훈입니다. 내 인생에서 남은 인생에 대한 생각을 바꿔놓은 6주간의 기간이 있었습니다.

대학을 졸업하고 VW에 입사했을 때 대학원 교육의 일부로 생산 라인에서 작업자로 6주 동안 일하는 것이 포함되었습니다. 우연히 짧은 빨대를 그렸는데 밤에도 차 안에 배기 장치를 맞추는 일을 해야 했어요.

저는 운영자가 해야 할 일에 대해 큰 존경심을 갖게 되었고, 공장이 더 나아지기를 원한다면 운영자부터 시작하여 작업을 더 쉽게 만들어야 한다고 생각합니다. 그것은 기계, 전기, 이제는 공장을 지원하는 AI까지 모든 것이 될 수 있습니다.

바코드 프린터의 잉크가 부족할 것이라고 예측하는 것과 같은 간단한 것입니다. 그런 어리석은 일이 생산 라인을 멈출 수 있는데, 저를 믿으세요. 저는 그런 일을 여러 번 보았습니다.

우리는 수년에 걸쳐 하향식으로 많은 프로세스를 도입해 왔으며 ISO가 좋은 예입니다. ISO 절차는 감사를 받을 때 규정 준수 여부를 확인하기 위해 CEO가 작성하는 것입니다.

작업 현장에서 물건을 만드는 사람들, 유지 관리 직원, 운영자에게 도달할 때쯤에는 체크박스 연습이 시작됩니다. 그것은 아무 의미가 없습니다. 누군가가 규정 준수 인증서를 찾고 있기 때문에 그렇게 하는 것입니다.

이는 비즈니스에 가치를 더하지 않지만, 상향식 데이터를 사용하여 행동 변화를 주도할 수 있다면 운영자가 CEO를 올바르게 지시하도록 할 수 있습니다.

이것이 바로 인더스트리 4.0이 되어 운영자에게 더 많은 권한을 부여하고, 공장이 더 많은 돈을 벌 수 있게 하고, CEO가 운영자와 유지보수 담당자로부터 지시를 받는 것이 아니라 그 반대가 되는 것이 되기를 바랍니다.