IoT로 경쟁력 확보: 다이어 엔지니어링 디지털 혁신 리드 인터뷰

인터넷 오브 매뉴팩처링 UK(Internet of Manufacturing UK)가 2019년 9월 14~15일 판버러 국제 컨퍼런스 센터에서 열릴 예정인 가운데, 우리 팀은 다이어 엔지니어링(Dyer Engineering)의 디지털 혁신 책임자 리처드 라더(Richard Larder)를 만났습니다.

왜 IoT가 많은 조직에 그렇게 중요해졌나요?

IoT 기술이 가져올 운영 통찰력, 생산 효율성 향상, 실시간 상태 모니터링이 상업적 경쟁력 확보에 절대적으로 중요하다고 봅니다. 단기적으로는 조기 도입으로 큰 성과를 거둘 수 있지만, 시간이 지나면 이 기술의 혁명적 본질로 인해 보편화될 것이며, 제때 합류하지 못한 이들만 밖에 남게 될 것입니다.

조직은 IoT 구현/디지털 트랜스포메이션 비용을 어떻게 정당화할 수 있나요?

이노베이트 UK(Innovate UK)는 중소기업(SME)의 이 과제를 인지하고 '커넥트 팩토리(Connect Factories)'라는 국가 입찰 경쟁을 시작했습니다. 첫 영국 중소기업 데모 사이트를 선정하기 위한 것으로, 우리 회사 다이어 엔지니어링이 낙찰되었습니다. 이 투자의 목적은 공통 유스케이스를 해결함으로써 이 기술에 어떻게, 왜 투자해야 하는지 보여주며 도입 장벽을 허무는 것입니다. 우리의 주요 과제는 단순히 부품을 잃어버리는 것입니다. 찾을 시간을 낭비하거나 긴급한 고객 납기를 위해 어쩔 수 없이 재제작해야 합니다. 보수적 추정이 맞다면 이 솔루션은 1년도 안 돼 투자비를 회수하고 이후 수익에 기여할 것입니다.

하지만 IoT 투자를 검토하지 않는 조직들에 공감하기 쉽습니다. 인지도, 기술 제공업체, 유스케이스가 여전히 상대적으로 부족하기 때문입니다. ROI를 쉽게 입증할 수 있고 재무이사(FD)들이 '돈이 어디로 가는지 볼 수 있는' 기계 같은 더 전형적이고 가시적인 영역에 투자하는 것이 훨씬 더 매력적이고 안전한 옵션입니다. 그러나 지금 이해, 유스케이스 식별, 도입 계획의 여정을 시작하지 않으면, 경쟁이 앞서나가고 필연적으로 덜 혁신적인 기업들을 뒤로 남겨두는 근미래에 재앙이 될 수 있습니다. 간단히 말해, IoT 도입은 지금 당장의 혜택이 아니라 여정을 더 일찍 시작하지 않을 때 미래에 미칠 영향으로 생각해야 합니다.

중소기업은 구체적으로 어떻게 혜택을 볼 수 있나요? 어떤 지원이 있나요?

중소기업은 디지털 트랜스포메이션 예산을 배정할 만큼 충분히 크면서, 프로세스가 너무 방대해 변경하기 어려운 정도는 아닌 매우 유리한 위치에 있습니다. '실패를 빠르게(Fail fast)' 문화와 적합한 인재가 있다면 혁신은 자연스럽게 일어납니다. 우리 부품 위치를 알아야 하는 니즈는 다른 제조업체들에게도 매우 흔할 것이며, 기술이 이해되고 적합한 파트너를 찾으면 솔루션은 이제 "왜 진작 이걸 하지 않았지?"라는 좌절감과 함께 명백해 보입니다. 기술이 이해되고 적합한 파트너를 찾으면 비교적 저비용으로 얻을 수 있는 낮은 곳에 달린 열매가 많이 있다고 생각합니다.

지원 측면에서는 제조업의 큰 그림을 보고, 버팀목 벽 뒤에 스스로를 고립시키기보다, 비슷한 생각을 가진 기업들과 성공이나 실패를 공유하는 개방형 정책을 취하려 노력합니다. 이것이 상호 보답되어 독립적으로 일하는 것보다 훨씬 더 많은 것을 달성할 수 있기를 바랍니다. 이 협력적 접근은 네트워크 성장에도 도움이 되고 잠재적 펀딩 풀도 식별하는 데 도움이 됩니다. 지금까지 우리의 모든 디지털 트랜스포메이션 프로젝트는 전액 또는 부분 펀딩을 받았습니다.

AI가 영국 제조 부문을 진정으로 혁신하고 최적화할 잠재력을 가진 상황에서, AI가 최대 잠재력에 도달하는 것을 가로막을 주요 과제들은 무엇이라고 보시나요?

하! AI가 진정한 잠재력을 실현하면 그건 아마 인류 멸종으로 이어질 테니, 아무도 그걸 밀고 있진 않을 겁니다.

진지하게 말하면, AI는 방대한 양의 데이터를 처리하는 능력에서 게임 체인저입니다. 이는 이미 의료 분야에서 볼 수 있는데, AI가 유방암 진단에서 의사들을 능가하고 있습니다. 방대한 과거 데이터베이스와 스캔을 비교하고, 그 시간의 일부만으로 말이죠. 제조 분야로의 이행은 필연적일 것이며, AI가 검토할 대규모 데이터셋과 결정해야 할 예후가 있는 모든 애플리케이션에 적합할 것입니다.

AI 활용을 가로막는 과제들로는, 이 개념이 방금 만들어졌고 중소기업이 접근하기엔 너무 진보했다는 잘못된 인식이 첫 번째 장벽이라고 봅니다. 현실에서 AI는 1940년대에 등장했고 단순히 수학적 추론과 순환 학습에 기반하며, 우리가 생각하고 추론하는 방식의 작은 부분을 효과적으로 반영합니다. 그래서 미지에 대한 두려움이 첫 번째 허들이고, 그 다음은 투자를 정당화할 수 있는 AI 적용 유스케이스를 찾는 것입니다.

이미 슬롯인하여 솔루션을 제공할 수 있는 기술 파트너들이 있거나, 좀 더 투기적 접근으로 대학과 파트너십을 맺고 박사과정 학생을 임베딩하는 방식을 선택할 수도 있습니다. 우리가 선택한 길입니다.

중소기업 디지털 트랜스포메이션에 대해 더 알아보려면 2019년 5월 15일 인터넷 오브 매뉴팩처링 UK 2일차 "중소기업을 위한 인더스트리 4.0: 지금 구현해야 할 핵심 교훈" 패널에 참여하세요.