제조 데이터 전략적 우위로 활용하기: 경쟁력 확보의 열쇠

제조업은 데이터 수집의 선두주자입니다. 센서 데이터, 직원 동선 추적, 다운타임 데이터, 예지 정비 관련 데이터, 수요 데이터 등 제조 시설 내 정보 수집 기회는 무궁무진합니다.

한쪽으론 좋은 일처럼 들립니다. 그 많은 데이터로 제조업체는 점점 더 세밀한 고객 세분화로 제품과 서비스를 맞춤화하고, 머신러닝으로 분석과 시나리오 구축을 통해 리스크를 줄이고 의사결정을 이끌며, 심지어 다음에 어떤 제품과 서비스를 제공해야 할지 더 잘 이해할 수 있어야 하니까요. 그렇죠?

안타깝게도 현실은 그렇지 않습니다. 최고 수준의 데이터 수집자임에도 많은 제조업체가 데이터를 실질적 효과로 활용하는 데 어려움을 겪습니다. 데이터 활용의 이점이 이렇게 많은데 왜 제조업체는 기술 곡선에서 이토록 뒤처져 있을까요?

제조 데이터가 활용되지 않는 이유

해법을 논하기 전에 문제부터 짚어봅시다. 왜 제조업체는 수집한 데이터를 효과적으로 활용하지 못할까요? 무엇이 가로막고 있을까요?

가장 넓은 의미에서 원인은 '낡음(outdated)'입니다. 직원 기술 세트부터 아키텍처까지 모든 것이 현대 기술과 의미 있게 맞물리지 못합니다. 많은 제조업체가 IoT 센서 같은 장치를 추가해 디지털 전환의 얇은 베니어(veneer)를 칠했지만, 진실은 제조의 핵심이 종종 전혀 의미 있게 따라잡지 못했다는 것입니다. 반드시 전통 방식에 대한 집착 때문만은 아니라, 지속 가능한 비즈니스를 보장할 대대적 개편에 필요한 에너지와 선견지명이 부족했기 때문입니다.

일부 제조업체에겐 지금이 생사를 가르는 결단의 시기입니다. 더 기술에 정통한 경쟁자들에게 휩쓸려 가지 않으려면 말입니다.

데이터 사일로(Data Silos)

많은 제조업체가 사용하는 데이터 수집 장치들은 제 역할을 하며 정보를 모으지만, 그 데이터가 곧장 사일로로 흘러들어갑니다. 데이터 사일로는 특히 대량의 정보가 들어올 때 작동하지 않습니다. 어떤 데이터는 운영부로, 다른 데이터는 조달부, 품질부, 혹은 다른 부서로 갑니다. "우린 모든 걸 모두에게 다 던질 순 없다!"고 많은 제조업체가 항변합니다.

이에 반박하자면, 할 수 있습니다. 해야 합니다. 사일로화된 데이터는 지저분하고 비생산적입니다. 여러 팀이 같은 문제를 따로 작업하게 하고, 부서 간 데이터가 서로 다르고 구식이게 하며, 전반적으로 하나의 응집력 있는 조직으로 일하는 것에서 멀어지게 만듭니다.

고령화 인력

피할 수 없는 진실: 제조업은 완전히 다른 제조 시대에 훈련받은 고령 직원들로 가득하며, 그들의 영향은 정책과 우선순위에 계속 메아리칩니다. 스마트 팩토리 운영에 필요한 IT 기술은 그들이 훈련받은 바 아니며, 이런 기술 도입 생각은 압도적이고 불편하게 느껴집니다(비즈니스가 망하는 것보단 덜 불편하지만).

노후 공장

오늘날 가동 중인 일부 공장은 현대적 '스마트' 옵션에 비해 사실상 방치 수준이며, 신규 장비로의 전환을 뒷받침할 여력이 거의 없습니다. 기계도, 공장 아키텍처와 인프라도 낡았습니다. 완전 연결된 숍 플로어 운영의 물류는 손이 안 닿는 듯 보입니다. 특히 의사결정자가 센서처럼 귀한 기계의 워런티를 무효화하는 초기 형태의 자동화와 데이터 수집만 아는 경우라면 더 그렇습니다.

낡은 프로세스

공장 바닥이 비좁고 노후화되는 동안, 운영과 데이터 수집 프로세스는 수집하는 데이터의 무게 아래 무너지기 시작합니다. 어떤 제조업체는 임시방편 프로세스와 퀵픽스로 버티지만, 이 패치워크 솔루션은 데이터 주도 경제가 성장함에 따라 더 큰 문제를 만듭니다. 과거 산업 시대에 뿌리를 둔 제조 프로세스는 스마트 시설의 요구에 맞게 변혁되어야 하지만, 변화는 불편하고 두렵습니다. 이런 프로세스들이 제조업체가 수집한 데이터를 전혀 쓰지 못하게 붙듭니다.

부재한 데이터옵스(DataOps)

ReThink Data 리포트에 따르면 많은 제조업체가 데이터 전략과 구현에서 심각하게 부족합니다. 이 투쟁의 주요 요인 중 하나는 DataOps의 부재입니다. 단 10%의 조직만이 완전한 DataOps를 갖추었고, 제조업체의 3분의 2는 DataOps가 전혀 없습니다. 수집, 데이터, 도구를 한데 모아 모든 노력에서 의미를 추출하는 이 이니셔티브 없이는 단절이 지속되고 데이터 악몽은 계속됩니다.

제조 데이터 극대화로 경쟁 우위 확보하기

이미 IoT와 엣지 컴퓨팅 장비 같은 스마트 기술을 도입하기 시작한 제조업체라면 첫 단계는 DataOps 인력 채용입니다. 이 사람들이 데이터를 사람과 그들의 결정에 연결합니다. 이들은 실제로 수집한 데이터를 잘 활용하는 토대입니다. AI, 머신러닝, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 기반 데이터 관리를 위한 핵심 인력이 될 것입니다.

다음, 그 DataOps 팀에게 필요한 정보를 주세요. 데이터 사일로를 허물고 알고리즘이 전체 그림을 볼 때 추론할 수 있는 연결, 패턴, 인사이트를 보고, 부서 간 협업으로 닫힌 문 뒤에서 중복 작업하며 낭비하던 시간을 얼마나 되찾는지 확인하세요.

그 많은 데이터로 필요할 때 즉시 접근 가능하도록 관리하고 저장하는 방법이 필요합니다. 이는 앞서 언급한 ReThink Data 리포트에서 데이터 활용의 5대 장벽 중 하나입니다. 제조 데이터는 종종 독점 정보를 포함하므로 안전하고 보안적으로 지키는 방법도 찾아야 합니다. MachineMetrics는 자동화된 데이터 변환 엔진으로 데이터 구조를 표준화해 일관된 리포팅과 분석을 지원합니다. 또한 엣지 컴퓨팅 장치와 편리하고 확장 가능하며 즉각적인 클라우드 전송으로 최고의 최신 보안 프로토콜과 암호화된 데이터 전송만 사용해 저장과 분석을 지원합니다.

마지막으로 데이터 사용에 긍정적이고 개방적인 직장 문화를 조성하는 게 중요합니다. 예를 들어 MachineMetrics는 공장 바닥 작업자가 기계 앞 태블릿으로 직접 데이터를 입력해 수집된 데이터에 인간적 맥락 층을 더하게 합니다. 이런 인터랙티브함과 실시간 리포팅, 다운타임 감소, 파손 공구와 스크랩 파트 감소는 직원들이 데이터 주도 문화를 기꺼이 받아들이게 만듭니다.

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