인더스트리 4.0이 백오피스 운영을 혁신하는 방식: 효율성·혁신 잠금 해제

제4차 산업혁명이 제조를 디지털로 변혁하지만, 이번엔 화이트칼라 직원이 영향의 상당 부분을 느끼고 — 잠재적 새로운 혜택을 누릴 수 있습니다.

3D 프린팅, 빅데이터 분석, 인간-로봇 협업(HRC) 같은 디지털 제조 혁신에서 나오는 대부분의 화제는 공장 현장에 미칠 영향에 초점을 맞춥니다. 플랜트 운영과 근로자들이 인더스트리 4.0[1]로 확실히 혼란을 겪겠지만, 이 산업혁명이 실제로 가장 심오한 영향을 미칠 곳은 화이트칼라 직원의 사무실과 불펜일 수 있습니다.

인더스트리 4.0은 디지털 연결성을 제조 기술과 통합해 제품을 더 빠르고, 더 좋고, 더 저렴하게 만듭니다. 2030년까지 이 혁신 물결의 글로벌 부가가치 잠재력은 올리버 와이만(Oliver Wyman) 연구에 기반해 1.4조 달러에 달할 것입니다.[2] 고객 수요, 생산 능력, 운영 성과, 제품 품질에 대한 실시간 정보를 제공함으로써 인더스트리 4.0은 가격 책정부터 생산 계획까지 모든 것에서 프로세스 효율성을 극적으로 개선하는 의사결정을 가능하게 합니다. 결과적으로 공장 현장이 인더스트리 4.0으로 엄청난 혜택을 보겠지만, 가장 큰 이득은 실제로 비생산 영역에서 발생할 수 있습니다. 그리고 인더스트리 4.0 디지털 혁신인 알고리즘 기반 의사결정이 R&D, 제품 출시, 가격 책정, 계획, 파견, 구매 같은 영역에서 자리잡으면서 기업들은 현재 인간이 수행하는 많은 일을 자동화할 것입니다. 동시에 그러나 필요한 기술과 역량을 가진 화이트칼라 직원들에게는 새로운 디지털 지원 기회가 등장할 것입니다.

교차 기능적 효율성 혁명

변화는 광범위하고 깊을 것이며, 더 많은 지루하고 힘든 의무가 사무 자동화와 인공지능 역량에 의해 인수될 것입니다. 다음 예들은 비제조 기능에 다가올 변화들을 보여줍니다.

• 수요 예측 및 지능형 가격 책정: 리더들은 영업·생산 계획부터 가격 책정까지 모든 것에서 중요한 비즈니스 결정을 위해 수요 예측에 의존합니다. 오늘날 이러한 예측은 영업·마케팅 임원 추정, 시장 기대, 전반적 시장 경쟁에서 나옵니다. 영업·마케팅 부서 지식 기반을 넘어선 개발에 불완전하고 비반응적인 그런 예측들은 일반적으로 엄밀함이 부족합니다. 대신 일부 기업들은 빅데이터 기법을 추가해 이 접근을 개선하기 시작했습니다. 광범위한 소스에서 데이터를 자동으로 끌어와 중앙화된 분석 알고리즘이 다른 고객 세그먼트와 지역의 미래 수요를 예측합니다. 궁극적으로 실시간 알고리즘 기반 수요 예측이 시장 조사, 영업 계획, 생산 계획·스케줄링 등 많은 관련 프로세스에 거의 인간 지원 없이 피드될 것입니다.
• 스마트 구매 및 아웃소싱: 공급업체와의 통합 투명성 증대, 더 넓은 공급업체 풀 접근, 제조·구매 결정 유연성 증대에서 혜택이 생길 것입니다. 제조사들은 공급업체와 완전 디지털화된 제품·생산 관련 데이터 교환을 표준화할 것입니다. 그렇게 함으로써 RFP 프로세스를 방해할 수 있는 일관성 없는 디지털화 같은 다양한 현재 단점들을 극복할 수 있게 됩니다.
• R&D 효율성 및 제품 출시: 광범위한 시뮬레이션, 데이터 통합, 빅데이터 패턴 인식, 실시간 피드백 루프에서 이득이 등장할 것입니다. 디지털 혁신은 R&D를 더 효율적으로 만들 것입니다. 예: 운영 데이터 구조적 분석과 제조사-공급업체 간 디지털 모델 사용 동시 메카트로닉 엔지니어링으로. 시뮬레이션이 개선됨에 따라 R&D 부서는 더 적은 비용·노동 집약적 물리적 프로토타입을 필요로 하게 되며, 디지털 모델링과 가상 테스트 환경으로 대체할 것입니다.

새로운 도전, 그러나 새로운 기회도

위 각 예에서 인더스트리 4.0은 제조사의 화이트칼라 기능 전반에 새로운 효율성 수준을 주도해 기업들이 더 많은 것을, 종종 더 적은 백오피스 직원으로 할 수 있게 할 것입니다. 동시에 그러나 이러한 디지털 솔루션들은 예를 들어 제조사들이 B2B 고객의 비용 절감, 자체 고객 제공 개선, 가치와 일자리 창출을 돕게 함으로써 새로운 비즈니스 기회를 생성할 것입니다. 이 현상의 몇 가지 예가 이미 등장했습니다:

• 인더스트리 4.0 기술에 강력히 집중한 선도적 티어-1 자동차 공급업체가 이 분야 전문성을 다른 제조사들에 입찰하고 있습니다. 이 회사는 산업 제조용 연결 솔루션 소프트웨어와 하드웨어를 제공합니다. 비즈니스 주된 초점은 더 큰 생산성과 개선된 에너지 효율 제공입니다.[3]
• 레일카 OEM이 자산 관리와 철도 운영사 운영 효율성 개선하는 클라우드 기반 소프트웨어 스위트 제공. 고객은 유지보수·에너지 비용 감소, 트랙 사용 감소 혜택. 자산 활용도 증대로 철도 운영사 장기적 자본 지출 감소.
• 제지 제조 기계 제조사가 입력 소비 최적화와 제지 생산 수율 증대 소프트웨어 고객 제공. 솔루션은 데이터 수집·분석, 프로세스 최적화 잠재력 실시간 추정, 프로세스 파라미터 자동 조정. OEM은 설치 월 고정비 청구, 고객이 합의된 생산 비용 절감 달성 시 성공 기반 수익 스트림 수취 가능. 또한 데이터와 알고리즘 통찰로 생산 컨설팅 비즈니스 구축 옵션 보유.
• 항공기 부품 공급업체와 OEM이 항공사 고객에 혁신적 데이터 주도 MRO(유지보수·수리·오버홀) 솔루션 제공으로 새로운 반복 수익원 창출 가능. 오늘날 대형 항공기는 비행당 60만 파라미터에서 500GB 이상 데이터 생성. MRO 발전은 예측 유지보수 활동 위해 이 데이터 더 나은 분석에서 올 것. 운영 중 항공기 건전성 파라미터 실시간 추적으로 기업들은 장비가 임계 운영 임계값 도달 전 효율적 MRO 계획 수립 가능.

내일 화이트칼라 근로자 프로파일링

파괴적이지만 이러한 변화는 이를 수용하는 기업과 화이트칼라 근로자들에게 기회도 창출할 수 있습니다. 그렇게 하려면 유연성과 디지털 숙련 습득 의지가 필요하며, 직원들이 다른 업무 방식을 배우고 새 책임을 맡도록 강제합니다. 사무·행정 화이트칼라 직책은 인더스트리 4.0 파괴에 취약하지만, 올바른 훈련과 경험으로 그 일자리의 사람들이 인간 문제해결 능력과 창의성 — 알고리즘이 아직 맞출 수 없는 인간 재능 — 에 의존하는 역할로 전환을 시작할 수 있습니다. 엔지니어, 회계사, 변호사, 과학자 같은 전문 직원들도 가상 시뮬레이션, 자동화된 비용 통제, 고급 의사결정 알고리즘 같은 파괴로 경쟁에 직면할 수 있습니다. 하지만 여기서도 사무 자동화가 이러한 일의 기계적 요소를 처리하는 동안 기업들은 진화하는 디지털 역량을 적극 활용해 새로운 비즈니스 모델과 수익원을 창출할 것입니다 — 성공을 위해 숙련된 인간 참여가 필요한 기회들. 인더스트리 4.0의 연결된 본질은 수요 있는 기술을 가진 사람들이 집을 떠나지 않고 글로벌 기준으로 기업에 기여하거나 크라우드소싱 이니셔티브에 참여할 수 있게 해 시장성을 크게 확장할 것입니다.

위에서 제안한 바와 같이, 내일의 화이트칼라 근로자는 성공하기 위해 다른 기술 세트를 필요로 할 것입니다. 미래 블루칼라 근로자가 더 나은 훈련과 교육, 특히 기초 과학, 기술, 공학, 수학(STEM) 분야에 집중 필요하듯, 화이트칼라 근로자들도 자체 리프레셔 코스가 필요할 것입니다. STEM 훈련 외에 다른 분야로는 빅데이터 분석, 사이버네틱스, 데이터 마이닝·관리에 초점 포함. 기업들 자신도 크라우드소싱 같은 혁신에 집중하고 가장 까다로운 문제 해결을 위해 검증된 글로벌 전문가 네트워크 생성할 것. 동시에 인더스트리 4.0 네트워크가 생성한 대규모 확장된 공격 표면은 기업들이 디지털 보안을 훨씬 더 통합적 관점에서 접근하게 할 것 — 비즈니스 직원이 보안팀에만 의존하지 않고 데이터 보호 책임 짐.

인더스트리 4.0은 제조를 재활성화할 것을 약속하지만, 다른 모든 산업혁명처럼 새 환경에서 운영하는 데 필요한 기술과 훈련이 부족한 근로자들을 대체할 것입니다. 그러나 밝은 면도 있습니다: 인더스트리 4.0 뒤의 힘들은 새로운 연결 환경에 적응할 수 있는 화이트칼라 근로자들에게 새 기회도 열 것입니다.

미셸 힐(Michelle Hill)은 올리버 와이만(Oliver Wyman) 자동차 부문 부사장입니다.

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