2021년 2월 25일 업데이트
제조업체를 위한 제4차 산업혁명 가이드:
인더스트리 4.0은 제4차 산업혁명, 또는 4IR이라고도 불리며, 컴퓨터, 데이터, 자동화가 진화하고 융합되어 업무 방식, 특히 제조업을 변화시키는 포괄적인 용어입니다.
PC와 인터넷의 등장을 포함한 제3차 산업혁명을 기반으로, 인더스트리 4.0은 디지털과 물리적 세계의 경계를 허물며 기술을 다음 단계로 진화시킵니다. 자동화, AI, IoT 등이 점점 더 보편화되고 있습니다. 과거 산업혁명이 본질적으로 기술 발전에 관한 것이었다면, 인더스트리 4.0은 기술의 진화와 그것이 일상생활에 미치는 영향에 더 초점을 맞춥니다.
과거의 산업 변화와 기술 발전이 문제를 만드는 만큼 해결하기도 했다면, 인더스트리 4.0은 기존 것을 개선하는 데 초점을 맞춥니다. 대규모 컴퓨팅과 데이터 수집 기술은 새롭지 않지만, 4.0 계층인 클라우드 컴퓨팅을 적용하면 이전에는 사일로에 갇혀 있던 데이터를 조직의 여러 수준과 전 세계로 공유할 수 있게 됩니다.
전통적 제조업에서 벗어나 인더스트리 4.0은 업계가 직면한 수많은 과제, 즉 변동성 큰 글로벌 시장에서의 경쟁, 점점 복잡해지는 제품의 생산 주기 단축, 데이터 검토·분석을 통한 귀중한 통찰 확보 등의 부담을 덜어줍니다. 변화하는 트렌드도 더 이상 걱정거리가 아니며, 기업은 최대 유연성과 최소 비용으로 방향 전환이 가능하고, 예지보전으로 효율성과 수익성을 강화할 수 있습니다.
인더스트리 4.0이 단순히 기술 발전이 아닌 진화이기에, 경제 지표는 창조가 아닌 혁신에 초점을 맞춥니다. 기업은 초기 아이디어부터 구현까지 훨씬 빠른 주기로 혁신하고 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있습니다.
과거 산업혁명의 일부 양상이 인간 상호작용의 필요성을 없앴던 것과 달리, 인더스트리 4.0은 기술을 혁신해 고객을 최우선에 둡니다. 빠른 시장 출시, 주문형 생산, 손쉬운 맞춤화로 고객 만족을 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. IoT나 로봇·자동화로 개선된 기계와 함께 일하는 사람들도 반복적인 단순 작업이 문제 해결과 혁신 업무로 대체되면서 처우가 개선될 것입니다.
제조업체들이 인더스트리 4.0을 받아들이게 하는 몇 가지 필요성이 있습니다.
첫째, 무엇보다 고객입니다. 고객의 욕구와 필요는 끊임없이 변하며, 더 빠르고 저렴하면서도 더 적은 자원으로 제품을 원합니다. 또한 맞춤화가 핵심인데, 이는 과거 기술 진화에서는 비용이 많이 들고 비효율적이었지만 인더스트리 4.0에서는 표준이 될 수 있습니다. 예를 들어 3D 프린팅은 한계 비용만으로 단기간, 소량, 고도의 맞춤형 제품 생산을 가능케 합니다.
둘째, 데이터 자체입니다. 제조업체가 끊임없이 생산하는 방대한 이력 데이터를 수집·분석할 수 있게 되면서, 수요·생산·유지보수 계획에 활용할 수 있는 실행 가능한 인텔리전스가 되었습니다. 효율성과 생산성을 높이는 동시에 고품질 제품을 보장하는 것, 이 모든 것이 제조업체의 건전성에 이롭습니다.
셋째, 클라우드 컴퓨팅과 연결성을 활용할 수 있게 되면서 글로벌 시장의 제약이 사실상 사라졌습니다. 공급망 조달부터 생산, 출하까지 모든 수준의 근로자가 실시간으로 필요한 데이터에 접근할 수 있고, 각 사용자에게 의미 있는 방식으로 표시되기 때문에 거리와 시차는 더 이상 문제가 되지 않습니다.
제조업은 소박한 시작 이래로 크게 변했습니다. 네 번의 주요 기술 발전이 네 번의 산업혁명과 맞물려 있습니다.
제조업이 도구와 기계로 향한 시기입니다. 1700년대 후반부터 1800년대 초반까지의 이 시대에는 직기, 카딩 머신, 방적뮬, 제니 방적기 등이 대표적 기술이었습니다. 물로 직기 같은 장비를 구동했고, 이는 증기라는 고출력 대응물로 발전했습니다. 증기기관은 이 시기에 다양한 용도로 널리 쓰였습니다. 이는 이 혁명 이전에 쓰이던 수작업과 동물 노동과 대조됩니다.
1800년대 후반부터 1900년대 초반까지, 제2차 산업혁명은 급속한 기술 발전으로 산업화와 표준화가 진전된 시기입니다. 호환 부품에 대한 수요가 성장을 뒷받침했습니다. 이때 우리가 아는 생산 라인이 탄생했습니다. 주요 기술과 발전으로는 전기, 전화, 강철, 최초의 현대식 선박 등이 있습니다.
제3차 산업혁명은 디지털 전자제품의 급속한 채택 덕분에 '디지털 혁명'이라고도 불립니다. 마이크로프로세서, PC, 휴대전화, 인터넷이 20세기 후반에 발생한 제3차 산업혁명의 주요 기술이었습니다. 이는 정보 시대의 시작을 알렸습니다.
제4차 산업혁명(인더스트리 4.0)의 큰 차별화 요소는 자동화입니다. 기계 간 통신과 IoT 기술로 스마트 팩토리, 스마트 센서, 머신 데이터와 머신러닝을 활용한 예지보전, 적층 제조 등이 탄생했습니다. 이 시기는 적용 가능한 영역에서 인간을 루프 밖으로 빼냅니다. 많은 전문가가 현재 우리가 역사상 이 지점에 있다고 봅니다.
일부 전문가는 우리가 이미 인더스트리 4.0을 지나 제5차 산업혁명(인더스트리 5.0)의 문턱에 와 있다고 봅니다. 이견은 남아 있지만, 5IR은 인간 지능을 매우 중요시합니다. 이 산업혁명에서는 인간과 기계가 결국 함께 협력해 진전을 이뤄야 합니다. 떠오르는 5IR 기술의 예로는 일론 머스크의 뉴럴링크(Neuralink)나 MachineMetrics의 오퍼레이터 대시보드처럼, 기계 데이터에 인간 맥락을 오버레이해 더 정확한 ML 분석을 가능케 하는 것들이 있습니다.
제조 환경에서 인더스트리 4.0, 특히 공장 현장의 IoT 통합을 큰 어려움 없이 구현하기 위한 세 가지 핵심 방법은 다음과 같습니다:
인간을 루프에서 제외하면 인간의 비효율과 부정확성도 제거됩니다. 수치 기반의 더 나은 자원 배분으로 최적 생산성 유지에 더 적은 자원이 필요해집니다. 데이터와 머신러닝이 결합해 예지·처방 정비를 수행하면, 불필요한 예비 부품 과잉 재고로 창고 공간을 낭비하거나 정기적인 계획 정지를 하지 않고도 기계를 최상 상태로 유지하며 가동 중단을 줄일 수 있습니다.
의사결정이 숫자 기반이고 이를 임의로 변경해 대체 시나리오를 볼 수 있을 때, 제조업체는 민첩성이 대폭 향상됩니다. 숫자로 뒷받침되면 기회가 생겼을 때 빠르게 선회할 수 있으며, 예상 수요 물량을 이미 확보한 경우 소량 주문 생산 같은 기회도 열립니다.
이는 다양한 요인에서 옵니다. 효율성과 생산성 증대로 산출물이 극대화됩니다. 센서 데이터를 활용한 예지보전은 가동 중단과 스크랩을 줄입니다. 더 나은 자원 계획은 자재 선투자, 창고 공간(ML로 최적화 가능), 전반적인 운영비 절감과 수익 잠재력 증대로 이어집니다.
제조업체는 종종 합리적으로 활용할 수 있는 양보다 훨씬 많은 데이터에 파묻힙니다. 이 데이터의 유용성은 사내 인재(또는 외부 서비스) 부족으로 데이터 정제·정리, 즉 비즈니스 질문에 답할 '올바른 데이터'를 추출하는 방법을 모르기 때문에 떨어집니다. 많은 제조업체는 데이터 솔루션이 플러그앤플레이이고 모두 조화롭게 작동하리라 기대하고 인더스트리 4.0에 진입했습니다. 특히 얼리 어답터들은 데이터가 서로 작동하지 않는 다양한 포맷으로 흩어져 있고, 당시 가진 질문에 답해줄 원클릭 버튼이 없었음을 뒤늦게 깨닫고 실망했습니다. 데이터 정규화 엔진과 로우코드 ML 환경이 이제 이러한 문제 일부를 해결해, 이를 활용하는 기업에 시티즌 데이터 사이언스를 축복으로 만들었지만, 여전히 많은 제조업체가 활용 못 하는 정보로 가득 찬 데이터 웨어하우스를 안고 있습니다.
세상엔 재능 있는 사람이 많지만, 특정 유형의 인재는 그 어느 때보다 수요가 높고 공급이 따라가지 못합니다. 사내 데이터 사이언티스트는 지난 10년간 사치였으며, 채용한 기업조차 그들이 심각한 과부하로 병목이 되는 경우가 많습니다. 데이터 사이언티스트는 공급-수요의 극심한 불일치로 최근까지 '부르는 게 값'이었습니다. 데이터 분석가와 로우코드 ML 환경 덕분에 새 알고리즘 배포가 훨씬 빠르고 단순해졌지만, 데이터 과학 분야 전문가 부족은 여전합니다.
대대적인 디지털 전환은 직원들에게 스트레스가 될 수 있습니다. 변화 관리 절차 부재로 많은 기업이 혼란에 빠지고, 많은 직원이 AI나 로봇에게 일자리를 뺏길까 봐 두려워합니다(이는 인더스트리 5.0의 전망과 맞지 않습니다). 사일로를 허물고 부서 간 협력을 강요하면 과거 경쟁 관계였던 곳에서 긴장이 생깁니다. 기업 문화는 인더스트리 4.0의 이점을 온전히 실현하기 위해 개방적이고 혁신적이며 협력적인 곳으로 진화해야 하며, 긴 논의 대신 빠르고 데이터 기반의 행동이 현대 비즈니스 환경에서 결국 승리합니다.
인더스트리 4.0 혁신의 일환으로 도착하는 솔루션과 기술은 무엇일까요? 별도 기사에서 4IR 기술을 자세히 다루지만, 여기선 상위 10가지를 요약합니다:
센서, 추적 픽셀, 설문조사, 기타 데이터 스트림으로 수집되는 방대한 데이터, 이 데이터가 저장되는 곳, 그리고 에지 컴퓨팅과 머신러닝 같은 수단을 통한 분석 수단을 의미합니다.
인간 입력 없이 스스로 작동하는 로봇입니다. ML을 사용해 즉각적인 결정과 수정을 내려 프로그래밍된 작업을 수행합니다.
공장 생산 현장 같은 시스템의 디지털 버전입니다. 제조 장비와 유사 디지털 장치의 센서를 통해 기업은 시스템의 가상 '쌍둥이'를 보고 분석, 테스트 등에 활용할 수 있습니다.
시스템의 모든 측면이 수평·수직으로 연결된 상태를 의미합니다. 예: 부서 간 시설 간 협업, 기계 데이터 공유, 직급 간 상호작용 등.
스마트 HVAC 제어나 제조 기계 센서처럼 산업 현장에서 쓰이는 모든 IoT 기기입니다. MachineMetrics IIoT 플랫폼은 공장 현장 데이터를 통찰에서 행동으로 전환하는 강력한 앱으로 기계 가동 중단을 줄이고, 처리량을 늘리며, 제조 장비 기반 수익성을 극대화합니다.
유입되는 기계 수만큼 보안 취약점이 늘어나므로 4IR에서 사이버 보안은 필수입니다.
일반적으로 인터넷으로 접근하는 오프사이트 접근 가능 정보 저장소입니다. 로컬 하드웨어가 필요 없으며, 제조업체가 해당 리소스를 적극 관리하지 않고도 온디맨드로 컴퓨터 리소스에 접근할 수 있게 합니다.
절삭, 연삭 등으로 재료를 깎아내는 게 아니라 재료를 추가해 물체를 만드는 제조 방식입니다. 3D 프린팅이 가장 대표적입니다.
학습 데이터로 연결을 형성하고 지속적 예측 기회를 통해 스스로 학습하고 결론에 도달하는 기계를 의미합니다.
물리 세계에 정보를 오버레이하는 기술입니다. 스냅챗 필터와 포켓몬 고가 유명하지만, 특히 교육과 유지보수 분야에서 비즈니스 용례도 많습니다.
산업기술
로봇 기술은 육체 노동 수행 방식을 혁신했습니다. 수십 년간 제조업은 로봇 용접과 가공을 활용해 조립 라인 로봇으로 특정 정밀 작업을 수행해 왔습니다. 이제 로봇 기술은 훨씬 더 유연해져 다양한 복잡한 작업 간 안전하게 재프로그래밍해 전환할 수 있어 제조 역량이 더 높아졌습니다. 일부 제조업체는 로봇이 인간 용접사, 기계 오퍼레이터, 가공자의 일자리를 뺏을까 우려하지만, 많은 전문가는 사실이 아니라고 말합니다. 사실 기업과 근로자 모두 제조 전문가와 로봇 기술의 협업으로 혜택을 보고 있습니다. 로봇이 제조업에 엄청난 가치를 더하는
오늘날 비즈니스가 디지털 시대에 성장함에 따라 자동화가 많은 산업에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 이런 산업에는 제작과 용접이 포함됩니다. 많은 이들이 로봇이 일자리를 대체할까 걱정합니다. 인공지능의 급속한 발전은 트럭 운전자, 고객 서비스 담당자, 자동차 근로자들의 일자리가 위험해질 수 있다는 두려움을 키웁니다. 로봇이 인간보다 반복 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있기 때문에 소중한 일자리를 뺏을까요? 답은 단순한 예/아니오보다 복잡합니다. 로보틱스가 이 직업에 미칠 주요 영향을 살펴보겠습니다. 로봇과 일자리의 진실 할
