‘제조산업 혁신을 위한 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation·DT) 세미나’ 현장을 다녀오다

지난 23일 서울 양재동 엘타워에서 제조 기업사 CIO와 임원 100여명을 대상으로 ‘제조산업 혁신을 위한 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation·DT) 세미나’가 개최됐습니다. 이번 행사는 '4차 산업혁명'의 테두리에 있는 최신 디지털 기술과 환경이 경영성과를 높이고 새로운 비즈니스 모델을 창출함에도 불구하고 신기술을 어떻게 적시적소에 적용해야 할지 몰라 고민하는 고객들을 위한 맞춤형 해법을 제시하고자 마련 됐습니다. 

이날 세미나에서는 제조산업 현장에 직접 적용이 가능한 인공지능∙딥러닝∙머신러닝∙빅데이터∙클라우드 등의 신기술 및 솔루션을 실제 적용 사례를 중심으로 진행됐습니다. 

"제조 산업은 상당히 융합화 된 새로운 산업으로 전환되고 있습니다." 

제조산업은 성장 정체 상태에 머무느냐 도약하느냐의 중요한 기로에 서있습니다. 제조업에서 종사하고 있는 모든 사람들이 꿈꾸는 세상은 현재 생산량의 8배 이상이 실현되는 일, 생산하는 부품이 5배 이상 증가하는 일, 현장에서 벌어지는 결함이 50분의 1로 줄어드는 일들과 함께 결과를 만들어 내는데 투입되는 인원이 현 수준을 유지하는 일이 될 것입니다. 

또 위의 4가지의 일들이 현실화 되어 기존 리소스로 5~6배 이상의 성과를 낼 수 있는 공장을 만들어 낸다면, 그것이 바로 '디지털 트랜스포메이션'이라고 생각한다고 말했습니다.

놀랍겠지만, 제시된 숫자들은 최근 독일에서 스마트팩토리를 구현한 공장에서 실제 일어난 결과입니다. 전통적인 제조업을 새로운 융합 산업으로 바꿀수 있는 기회가 되는 것이 바로 '트랜스포메이션'이라고 생각합니다. 모든 과정에서 디지털 트랜스포메이션이 이루어집니다. 우리는 이러한 과정을 '디지털 인텔리전스'라고 부르기도 합니다. 즉, '지능화 혁명'에 의해 이루어지는 것이라 볼 수 있습니다. 과거에는 이런 트랜스포메이션이 성공하기 위한 기술적 요소가 부족 했지만, 최근에는 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술이 급격하게 발전하면서 트랜스포메이션이 인텔리전스로 전환이 되고, 성과로 창출되고 있습니다.

공장에서는 결함을 미리 예측할 수 있고, 발생한 결함을 즉시 조치할 수 있는 인텔리전스 시스템이 현장에서 만들어지고 있습니다. 

이러한 디지털 트랜스포메이션은 지능화 혁신으로 볼 수 있는데, 인공지능도 과거 20여년동안 지속적으로 연구되어 왔지만 명확한 결실을 맺지는 못했다. 다양한 데이터를 축적하고 학습해야 하는데, 이 부분들이 서로 활용되거나 도움을 주지 못했기 때문입니다. 그러나 최근 클라우드라는 빅데이터를 컨트롤 할 수 있는 인프라가 만들어졌고, 이곳에 데이터들을 모을 수 있는 IoT기술과 비정형 데이터를 분석할 수 있는 빅데이터, 학습에 의해 인간의 문제를 해결할 수 있는 인공지능이 생겼기 때문에 가능해질 수 있게 됐습니다. 물론 이 기술들 중 어느 하나라도 빠지게 된다면 디지털 트랜스포메이션은 성공할 수 없게 됩니다.

사람이 기계를 이용해서 결함을 찾아낼 수 있는 확률이 85%라면 인공지능이 데이터를 기반으로 결함을 찾아내는 정확도는 95%에 육박합니다.  DT를 통해 단지 생산에만 포커스를 두는 것이 아닌 프로세스 전 영역에 걸쳐 충분히 효과를 볼 수 있는 것 입니다. 이것이 바로 '비즈니스 모델 혁신'이라고 할 수 있습니다.

"제조도 비즈니스 혁신 모델을 가져갈 수 있습니다. "

언론에서도 연일 '4차 산업혁명'이 언급되고 있습니다. 단순히 기술만을 이야기하는 것이 아닌 최신 기술을 각 산업군에서 받아들이냐 안받아들이냐에 따라 미래가 다양한 형태로 변할 수 있습니다. 2040년이 되면 사람이 인공지능과 일하는 것이 매우 보편화 된다고 합니다. 또 인텔리전스 기술을 기반으로 인공지능을 지배하고 있는 그룹과 인공지능에 의해 지배당하는 그룹으로 나눠질 것으로 예상하고 있습니다. 즉, 한 기업의 문제가 아닌 국가 산업으로 이어질 수 있는 것입니다. 현재 상황을 놓고 본다면 우리나라가 상대적으로 늦어진 감이 있습니다. 지금이라도 우리가 전략과 방향을 잘 수립해서 DT를 통한 비즈니스 혁신을 진행해야 하는 이유이기도 합니다. 

물론 DT를 통해 비즈니스 혁신을 실현하기 위해 필요한 여러 기술이 각 기업들 스스로가 모두 알아서 개발하고 진행하기에는 전문인력과 인프라에 상당한 무리가 따릅니다. 이러한 어려운 상황에 놓여있는 기업들을 위해 우리 SK주식회사 C&C가 '디지털 트랜스포메이션'으로 발돋움 할 수 있도록 고객의 비즈니스 로직과 엔지니어링 기술에 인프라, 인적역량을 조합해서 '트랜스포메이션' 할 수 있도록 적극적으로 지원할 수 있습니다.

이를 위해 SK주식회사 C&C는 판교 클라우드 센터 내에 마련한 ‘제조 분야 DT PoC센터’를 통해 제조 기업이면 누구나 IT 기술이나 역량이 없어도 SK주식회사 C&C의 클라우드·빅데이터·인공지능 기술을 활용해 제조 공정 효율화·품질 혁신 등 최적의 디지털 전환을 직접 수행 및 확인해 볼 수 있도록 공간을 제공합니다.

'DT PoC센터’의 가장 큰 특징은 DT PoC 플랫폼 기반의 원 스톱 DT 인프라·기술 제공입니다. 클라우드 기반의 온 디맨드(수요자 중심의 시스템) 가상 환경과 빅데이터 분석(Big Data Analytics)·머신러닝· 딥러닝 등의 ‘DT 종합서비스’를 PoC 플랫폼에서 제공합니다. 

각 기술 분야별 전문가 상시 지원은 물론 ‘DT PoC 센터’ 이용 기업 맞춤형 통합 컨설팅과 함께 DT 로드맵 수립도 지원합니다. ‘DT PoC 센터’를 이용해 DT 전환을 사전 검증하고자 하는 제조기업 고객들은 분석을 희망하는 자사의 데이터만 제공하면 됩니다. 이를 통해 제조 기업들이 가장 관심이 높은 데이터 분석 서비스를 쉽게 고를 수 있습니다.

또 ‘DT PoC 센터’에서 SK주식회사 C&C의 빅데이터 솔루션인 '큐타(QUTA)'와 빅데이터 분석 플랫폼 '스키테일(SKYTALE)'은 △유형판별 분석 △예지정비 분석 △설비 분석 △결함분석 △검·계측 분석 △딜레이 분석 △히스토리 분석 △이미지 분석 등 다양한 레퍼런스 기반의 빅데이터 분석 방법론도 제공합니다. 실제로 빅데이터 솔루션과 빅데이터 분석 방법론을 활용해 설비 센서 데이터를 이용한 사고 사전 징후 감지 및 예방 서비스·불량원인 사전 탐지 서비스·예지 정비 서비스 등을 개발한 경험도 있습니다.

인공지능 서비스를 적용해 볼 수도 있습니다. DT PoC센터는 수많은 문서를 지능적으로 검색해 답을 찾는 ‘WEX(왓슨 익스플로러)’는 물론 올해 선보일 예정인 왓슨 기반의 인공지능 ‘에이브릴(Aibril)’을 접목한 테스트 서비스도 제공할 예정입니다.

SK주식회사 C&C는 작년부터 디지털 전환을 대비해 인프라 및 기술력에 대한 레퍼런스를 확보해 왔습니다. 이미 보유하고 있는 인공지능∙빅데이터∙클라우드 등의 기술력을 바탕으로 국내 제조업의 자동화 및 지능화의 수준을 한층 더 높이는데 기여할 수 있는 좋은기회를 SK주식회사 C&C와 함께하는 것은 어떨까요?