공장의 미래

전략과 리더십, 직원 역량, IT 인프라. ‘미래공장’을 맞을 준비가 됐는가

227호 (2017년 6월 Issue 2)

Article at a Glance

유수 제조기업의 생산관리자들은 미래공장(factory of the future)의 요소들을 실행해 공장을 개선시킬 수 있다는 높은 기대를 갖고 있다. 하지만 그 실질적인 추진에는 어려움을 호소하고 있다. 제조기업들은 1) 공장 구조 2) 공장 디지털화 3) 공장 프로세스 등 세 가지 요소에 집중해야 한다. 또한 미래공장이라는 이상을 현실화하기 위해 1) 전략 및 리더십 2) 직원 역량 3) IT 인프라 등 세 가지 측면에서 구체적인 실현도구(enabler) 확보를 위해 힘써야 한다. 미래공장에서 제조업체들은 ▶ 새로운 설계원칙을 적용하고 ▶ 디지털 기술을 활용하며 ▶ 가치사슬 전반의 프로세스를 통합해 생산성을 향상시킬 것이다. 이로 인해 전체 가공비(total conversion costs)는 최대 40% 절감되고, 유연성·품질·속도·안전성 역시 개선될 것이다.



편집자주

이 글은 BCG에서 2016년 12월 발간한 ‘The Factory of the Future’ 보고서를 요약·발췌해 번역한 것입니다.


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최첨단 기술이 산업 생산을 송두리째 변화시키며 ‘미래공장(the factory of the future)’을 탄생시키고 있다. 과연 미래공장은 구조, 기술, 프로세스 측면에서 어떤 모습일까? 미래공장을 실현시키기 위해 전략과 리더십, 직원 역량, IT 인프라 차원에서 어떤 실행가능요인(enabler)이 필요할 것인가?

보스턴컨설팅그룹(BCG)은 최근 이 문제에 대한 해답을 찾기 위해 세 가지 산업 부문(자동차(공급업체와 OEM업체 포함), 엔지니어링, 프로세스 산업)에서 전 세계 750개 이상의 선도기업들을 대상으로 설문조사를 실시했다. 이 설문조사의 목적은 2030년 미래공장의 비전을 정의하고, 그로 인해 기대되는 혜택을 평가해 실행 로드맵을 도출하는 것이었으며, RWTH 아헨공대(Aachen University)의 WZL (Werkzeugmaschinenlabor, Laboratory for Machine Tools and Production Engineering)과의 공조로 이뤄졌다.

제조기업들의 공장 개선에 대한 기대치는 높게 나타났다. 설문조사 결과, 85%의 응답자들이 미래공장의 요소들을 실행시킴으로써 혜택을 볼 것이라고 기대하고 있다. 그러나 이 요소들의 실행을 위한 추진력을 키우는 것에는 어려움을 겪고 있다. 설문조사 응답자들 중 74%는 그들의 회사가 미래공장의 요소를 실행했거나 앞으로 5년 내에 실행할 계획이라고 답했다. 하지만 작년에 이와 관련된 목표를 달성했다고 답한 비율은 25%에 불과했다.

많은 제조업체들이 미래공장을 실현하기 위한 요소들을 선택적으로 실행하기 시작했다. 이와 관련해 이후 소개되는 여러 사례들을 보면 대부분은 공장의 일부 영역에서 소규모로, 시험적으로 실행되고 있다. 비전을 실현하기 위해 제조업체들은 이 같은 움직임을 공장 전체로, 나아가 통합된 가치사슬 전반에 걸쳐 포괄적으로 적용해야 한다.

우리는 미래공장이라는 비전 구현을 위한 노력을 시작한 후 10년간 가공비(conversion costs)와 제조비용(manufacturing costs)에 어떤 영향이 있을 것인지를 분석했다. 그 결과, 전체 가공비는 최대 40%까지, 전체 제조비용은 재료 원가에 따라 최대 20%까지 절감될 것으로 예상된다. 제조업체들은 유연성, 품질, 속도, 안전성의 향상으로 인한 혜택을 기대할 수 있을 것이다. 이런 혜택을 얻기 위해 회사가 10년간 누적 투자해야 할 금액은 1년 매출액의 13∼19%에 달할 것이다.

이 보고서는 자동차 협력업체와 OEM 업체를 중점적으로 다룬다. 최근 몇십 년간 이 업체들은 효율성 개선을 위한 생산혁신의 실행에 앞장섰다. 미래공장을 실행하고자 하는 노력에 앞장선 이 업체들의 사례는 다른 산업의 제조업체에도 모범이 될 수 있을 것이다.



미래공장이란 무엇인가?

미래공장은 공장 구조, 공장 디지털화, 공장 프로세스라는 세 가지 차원의 개선을 통해 제조업체들이 어떻게 생산성을 향상시켜야 하는지에 대한 이상적 모습이다. 이하에서는 각각의 요소들에 대해 살펴보고, 몇몇 사례들을 통해 어떻게 선도 자동차 공급업체와 OEM 업체들이 새로운 개념을 시험하고 있는지 알아본다.



공장 구조

미래공장의 구조는 모듈식 조업(modular line setup)과 환경적으로 지속가능한 생산 프로세스와 함께 보다 유연한 다방향 레이아웃으로 구성된다. 설문조사 응답자 중 자동차 산업 종사자들은 공장 구조가 미래공장에서 중요할 것이라고 예상한다. 그중 86%는 이 요소가 2030년에는 매우 중요해 질 것이라고 응답했으며 43%는 현재에도 중요하다고 답했다.

● 다방향 레이아웃. 미래의 공장은 다방향 레이아웃을 이용해 제품을 무인이송시스템에 배치하고 생산 기계와의 커뮤니케이션을 통해 개별적으로 생산라인으로 보낸다. 독일 하일브론(Heilbronn)의 아우디(Audi) R8 제조 설비는 고정 컨베이어 대신 무인이송시스템이 작업장에서 레이저 스캐너와 RFID 기술의 도움을 받아 차체를 조립프로세스로 이동시킨다. 이 시스템을 이용하면 조립레이아웃을 간단히 변경할 수 있다.

● 모듈식 조업. 미래의 공장구조는 재구성이 간편하고 호환 가능한 라인 모듈과 생산 기계로 이뤄진다. 도요타(Toyota)는 멕시코와 중국에 ‘단순하고 간결한(simple and slim)’ 생산라인을 구축하고 있다. 모듈식 컨베이어를 피트(pit)가 아니라 공장작업장 바닥에 설치해 근로자들은 훨씬 더 유연하게 라인 길이를 조정하고 라인 측 설비를 이동시킬 수 있다.

● 지속가능한 생산. 미래의 공장은 에너지와 자재의 효율적인 사용 등 생태학적으로 지속가능한 생산을 고려해 설계된다. 베바스토(Webasto)는 루마니아 아라드(Arad)에 LED 조명과 액티브 야간 냉각 시스템을 갖춘 설비를 만들어 에너지 소비를 대폭 줄였다.



공장 디지털화

제조업체들은 디지털 기술을 점점 더 많이 사용하고 있다. 자동차 업계 종사자 응답자 중 70%가 공장 디지털화는 2030년에 매우 중요한 요소가 될 것이라고 말한 데 비해 현재 공장 디지털화가 중요하다고 생각하는 응답자는 13%에 불과했다. 기업들은 다양한 방식으로 더욱 스마트한 자동화를 추진해 효율성을 증대시키고 있다.

● 스마트 로봇 설치. 로봇은 인간 근로자보다 더 복잡한 작업을 수행할 수 있다. 또한 생산 중인 제품에서 정보를 수집해 자동으로 특징에 맞게 행동을 조정할 수 있다. 창안포드(Changan Ford) 는 ‘차체(body in white)’ 용접 라인에 유연하게 변형 가능한 산업 로봇을 배치했다. 이 회사는 차체 조형 시스템과 로봇의 기능을 이용해 18초 만에 다른 모델을 처리할 수 있도록 용접라인을 변형시킴으로써 라인 하나당 6개의 모델을 처리할 수 있도록 할 계획이다.

● 협동 로봇 사용. 로봇은 보호장치 없이 인간을 보조해 일할 수 있다. 독일 볼프스부르크(Wolfsburg) 폴크스바겐(Volkswagen)공장의 파워트레인 사전 조립 공정에서는 협동로봇이 인간근로자들의 손이 닿기 어려운 나사못을 조이는 작업을 하면서 도움을 주고 있다.

● 적층가공(additive manufacturing) 실시. 제조업체들은 툴과 부품에 대해 3D프린팅을 적용하고 있다. 롤스로이스 팬텀(Rolls-Royce Phantom)을 제작하기 위해 BMW는 전자동 파킹 브레이크 및 소켓과 중앙 잠금장치 버튼용 플라스틱 홀더 등 1만 개가 넘는 부품의 연속 생산에 3D프린팅을 사용한다.

● 증강현실 활용. 스마트 안경 등을 통한 증강현실을 이용해 직원들은 필요한 정보를 실제 현장에서 겹쳐서 볼 수 있다. 이는 특히 조립, 유지보수, 물류관리에 큰 도움이 된다. 폴크스바겐은 독일공장에 3D 스마트 안경을 보급해 주문 접수를 편리하게 하고 있다.

● 생산 시뮬레이션 적용. 제조업체들은 생산의 실시간 3D 구현을 통해 프로세스와 자재 흐름을 최적화하고 있다. 포레시아(Faurecia)의 자재 흐름 3D 시뮬레이션은 변경사항을 유연하게 대응할 수 있게 해주며 작업자들이 생산라인에 적용하기 전에 업무 흐름을 시각화할 수 있도록 해 준다.

● 몰입 교육 세션 개발. 3D 시뮬레이션을 이용해 근로자들이 실제와 같은 환경에서 배울 수 있도록 해주는 교육방법이 개발됐다. 메르세데스벤츠(Mercedez Benz)는 차량 및 조립 부품의 디지털 모델로 가상 조립라인을 만들었다. 직원들은 가상환경에서 아바타를 이용해 조립작업 수행의 최적 방안을 분석한다.

● 분산 생산 조정(decentralized production steering) 실행. 기업들은 첨단 기술을 이용해 재공품, 기계, 사람 간의 커뮤니케이션을 실행하고 있으며, 이를 통해 자율적인 생산 프로세스가 만들어지고 있다. 보시(Bosch)는 공장 내 위치를 탐지하는 툴을 개발 중이다. 툴의 위치와 그 툴이 작업물의 정확한 위치에 대해 수집한 정보를 기반으로 특정 행동을 실행하기 위해 적절한 프로그램을 자동으로 실행한다. 스크류 드라이버가 주어진 작업물에 나사를 조이기 위해 토크(torque)를 자동으로 조정하는 것이 그 예다.

● 빅데이터와 분석기술 이용하기. 제조업체들은 자동으로 막대한 양의 데이터를 분석하기 위해 애플리케이션을 이용하고 있다. 독일 운테르튀르크하임(Unterturkheim) 공장에서는 실린더 헤드 생산 시에 품질에 영향을 미치는 600개 이상의 변수를 검토하기 위해 예측 분석기술을 이용한다.



공장 프로세스

새로운 디지털 기술을 이용해 제조업체들은 린 경영을 한 단계 더 발전시키고, 그 잠재력을 최대한 실현시키고 있다. 실제로 설문조사 결과에 따르면 공장프로세스를 최적화하는 것이 미래에 더욱 중요해질 것으로 보인다. 97%의 자동차 업계 종사자 응답자들이 2030년에는 린 경영이 매우 중요할 것이라고 말한 것에 비해 현재 중요하다고 답한 응답자는 70%였다. 디지털 기술로 인해 한층 더 강화되고 있는 린 경영의 두 가지 핵심 요소는 고객 중심과 지속적 개선이다.

● 고객 중심. 제조업체들은 빅데이터 분석기술을 통해 얻은 고객들의 제품 이용방법에 대한 인사이트를 통해 고객 니즈에 대한 이해도를 높이고 있다. 또한 고객 이해를 활용해 상품설계와 생산 프로세스를 개선시키며 새로운 기술을 이용해 고객들이 차량 생산에 대한 의견을 제시할 수 있도록 하는 방안도 구상 중이다. 다임러(Daimler)에 따르면, 차량이 도정공정으로 이동하는 와중에 차량 색상을 변경하는 것과 같이 고객들은 마지막 순간에도 수정사항을 요청할 수 있게 될 것이라고 한다.

● 지속적 개선. 제조업체들은 매우 다양한 신기술을 이용해 더 많은 가치창출 활동을 하고 계속해서 생산프로세스를 개선하고 있다. 보시는 소프트웨어를 활용해 실시간으로 연료 분사기의 생산에 대한 데이터를 분석한다. 이 소프트웨어는 프로세스 준수 여부를 감시하고, 동향을 분석하며, 오차에 대한 정보를 자동으로 작업자에게 전송해 프로세스가 적절하게 개선되도록 한다.



완전히 통합된 가치사슬

미래의 공장에서, 공급업체, 부품제조, 프레스· 차체· 도장공장, 최종 조립, 고객으로 이뤄진 가치사슬은 완전히 통합돼 전통적인 경계가 모호해질 것이다. (그림 1) 가치사슬 전반에 걸쳐 IT 시스템이 포괄적으로 통합되고 생산에 필요한 모든 데이터를 사용할 수 있을 때 한층 더 발전할 것이다. 한 회사 내에서 이 통합은 R&D, 생산, 영업, 기타 기능을 모두 아우르며 연결을 강화시킨다. 예를 들어, 콘티넨털타이어(Continental Tire)는 센서 시스템과 소프트웨어를 이용해 모든 기계가 완전히 통합되는 연구 및 생산 설비를 설립함으로써 제품 테스팅에 박차를 가했다. 이와 같은 통합은 공급업체와 고객들과의 실시간 연결을 통해 회사 경계 밖에서도 가능해질 것이다. 예를 들어, OEM 업체의 프레스 공장은 공급업체가 제공한 데이터에 기반해 특정 코일에 대한 압력 계수를 조정할 수 있다. 고객들은 실시간으로 주문한 차량의 생산을 확인할 수 있고 최종 수정을 요청할 수도 있다.


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자동차 업계 응답자 중 87%가 2030년에 통합된 가치사슬이 중요할 것이라고 대답했다. 이 응답자들은 생산 유연성, 품질, 속도뿐만 아니라 비용절감 등 그 혜택이 막대할 것이라 예상했다. 이 통합된 가치사슬에서 각 공장에 대해 자동차 업계 관련 종사자들은 공장 구조, 공장 디지털화, 공장 프로세스의 차원에서 그들이 생각하기에 가장 중요한 요소들에 대한 의견을 제시했다. (그림 2)

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부품 제조

유연성이 증대되고 업무 여건이 개선되면 부품 제조에 도움이 될 것이다. 그 예로 자동차 업계 관련 종사자의 80%는 분산 생산 조정의 중요성, 특히 기계 변수의 자동 조정이 2030년의 공장에서 중요해질 것이라고 답했다. 응답자 대다수가 현재 나타나고 있는 기계와 제품 간 커뮤니케이션으로 인해 향상된 유연성에 주목했다. 티센크루프(ThyssenKrupp)에서는 캠축 생산 시 캠축 한 개마다 하나의 생산데이터를 담고 있는 데이터 매트릭스(Data Matrix) 코드가 부여된다. 이 생산 기계는 각각의 캠축 코드를 스캔하고 제조작업 실행 전에 변수를 적절히 조정한다. 또한 70% 이상의 응답자들이 적층가공(흔히 3D프린팅으로 알려진)이 2030년에 부품 제조와 관련이 깊어질 것이라고 답했다. 현재 적층가공 기술은 주로 시제품 생산과 툴 및 예비 부품의 프린팅 등에 쓰이고 있다.



프레스 공장

설비 효율성의 개선은 프레스 공장에 도움이 된다. 자동차산업 관련 응답자의 93%가 2030년에 예지정비가 중요해질 것이라고 말했다. 사실상 대부분의 응답자들이 예지정비의 최초 적용을 이미 시작했거나 향후 2년 내로 실행할 계획이었다. 슐러(Schuler)는 프레스 라인을 따라 부품을 옮기고, 부품의 상태를 모니터 해 교체가 필요하면 작업자에게 알리는 로봇을 개발했다. 프라운호퍼(Fraunhofer) IWU 연구소는 프레스가 원자재의 특성에 대해 받은 정보를 바탕으로 적절한 개선방안을 결정하도록 하는 연구를 진행 중이다. 85%의 응답자가 2030년에 에너지 효율성이 중요할 것이라고 예상했다. 스코다자동차(Skoda Auto)는 기존 시스템에 비해 에너지를 최대 15% 정도 덜 소비하는 프레스 라인을 설치함으로써 프레스 중에 방출되는 에너지를 절감할 계획이다.



차체 공장

자동차 업체들은 새로운 기술을 이용해 차체 공장에 유연성을 확대시키고 있다. 자동차 업계 종사자 응답자 중 80% 이상이 스마트 로봇과 생산 시뮬레이션이 2030년의 차체 공장에서 중요해질 것이라고 답했다. 이미 자동차 제조업체들은 시뮬레이션을 통해 차체 공장의 레이아웃을 계획하고 구성하는 한편 차체와 통신하고 제공받은 정보에 따라 행동을 조정하는 스마트 로봇을 이용하고 있다. 지프 랭글러(Jeep Wrangler)를 제조하는 차체공장에서 쿠카(Kuka)와 마이크로소프트(Microsoft)는 모든 로봇을 연결할 뿐 아니라 로봇의 마모 정도를 모니터하는 지능형 시스템을 개발했다. 마그나(Magna)는 지멘스(Siemens)가 개발한 시뮬레이션 프로그램을 이용해 최대 6개의 로봇과 상호작용하면서 디지털 계획을 수립하고 차체 공장의 프로세스를 반복 수행하고 있다.



도장공장

도장작업의 품질과 에너지 효율성을 개선하는 기술이 도입되면 도장공장에 도움이 될 것이다. 자동차업계 응답자 중 4분의 3 이상이 에너지 효율성이 2030년 도장공장에서 중요해질 것이라고 답했다. 한 예로, 포르셰(Porsche)의 라이프치히(Leipzig) 공장에서는 인근 바이오매스 공장의 폐열을 이용해 도장공장 열 요구량의 최대 80%를 탄소중립적으로 공급하고 있다. 거의 4분의 3의 자동차업계 응답자들이 빅데이터와 분석 기술이 중요해질 것이라고 강조했다. 대부분의 자동차 기업들은 이미 도장공장에서 빅데이터를 활용하기 시작했다. 목표는 데이터를 분석해 도장작업의 변수를 유발하는 요인들을 파악함으로써 품질을 개선하는 것이다.



최종 조립

보다 유연한 다방향 레이아웃의 가장 큰 수혜자는 최종 조립공정이 될 것이다. 자동차 회사들은 높아지는 고객 기대와 정부 규제를 충족시키기 위해 점점 더 다양한 모델들을 생산해야 하는데 다방향 레이아웃은 높은 생산량을 유지하면서도 더 다양한 제품을 생산하는 것을 가능케 한다. 자동차 업계 응답자 중 90% 이상이 모듈식 조업이 2030년 최종 조립에서 중요해질 것이라고 예상했다. 특히 라인요소의 유연하고 비용효율적인 방향으로의 교체가 중요한 부분이 될 것이라고 전망했다. 예를 들어, 도요타는 규모가 더 작고, 더 탄력적인 라인을 도입하고 있는데 이는 라인투자의 절감으로 이어질 것이다. 85%의 응답자가 스마트 로봇이 최종 조립에서 중요해질 것이라고 답했다. 기업들은 로봇공학의 발전을 통해 이 로봇들이 고도의 정밀성을 요하는 작업을 수행할 수 있게 되기를 기대하고 있다. 또한 75% 이상의 응답자들이 디지털 공장 물류가 중요해질 것이라고 입을 모았다. 1차 조립된 부품들을 작업장에 자동으로 채워 넣는 것이 디지털 공장 물류의 한 가지 예다.

공장 프로세스 측면에서는 2030년에 린 원칙이 가치사슬 전반에 걸쳐 중요해질 것이다. 3분의 2의 자동차업계 응답자들이 새로운 기술이 린 경영을 강화시키고 생산프로세스의 지속적인 개선을 이끌어 낼 것이라고 기대하고 있다. 예를 들어, 생산 시뮬레이션을 사용하면 제조업체들은 ‘풀(pull)’ 생산을 증가시켜 대기시간을 단축하고 재공품을 줄일 수 있다. 증강현실(스마트 안경 등)은 작업자들이 조립과 유지보수 활동을 할 때 작업 순서를 표시해 줌으로써 도움을 줄 수 있다. 첨단 빅데이터 알고리즘을 이용해 생산 데이터를 분석함으로써 제조업체는 생산단계별 검토를 훨씬 더 효과적으로 할 수 있으며 지속적으로 생산프로세스를 개선할 수 있다. 불과 7%의 자동차 업계 응답자만이 새로운 기술로 인해 린 경영이 무용지물이 될 것이라고 예상했다.



세 가지 실현도구

미래공장의 비전을 실현시키기 위해 자동차 업체들은 전략 및 리더십, 직원 역량, IT 인프라로 대표되는 세 가지 실현도구와 관련한 이슈를 해결해야 한다. 미래의 공장 전략이 기업 전략의 중요 요소가 돼야 하며 리더십 방식 또한 새로운 업무방식에 맞게 변화해야 한다. 또한 기술 중심 생산작업을 수행하는 데 필요한 역량을 갖춘 인재 풀을 구성하는 데 주력해야 한다. 마지막으로, 데이터 보안을 유지하면서 가치사슬 전반에 걸쳐 연결성을 뒷받침할 수 있는 IT 인프라를 구성해야 한다.



전략 및 리더십

제조업체들은 미래공장 실현 전략을 전체 기업 전략의 중요 요소로 포함하고 철저한 거버넌스를 추구하는 조직구조를 확립해야 한다. 자동차 업계 응답자 중 35%가 조직 관련 이슈를 중요한 도전과제로 간주했다. 기업들은 반드시 조직운영과 관련한 세 가지 요구사항을 해결해야 한다.

● 전략 및 로드맵. 미래공장 실현 전략은 전체 기업 전략의 주축이 돼야 한다. 자동차 업계 응답자들의 약 3분의 1이 미래공장 전략을 중요한 도전과제로 보고 있다. 많은 기업들이 체계적인 실행 프로세스를 이끌 전략적인 비전을 갖추지 못한 상황이다.

● 거버넌스. 이 비전을 실현시키기 위해 제조업체들은 조직 구조(미래의 공장과 관련한 모든 노력을 관장하고 조율하는 것에 대한 정확한 업무분장 등)를 확립하고 미래공장 전략이 실행계획으로 이어질 수 있도록 필요한 프로세스를 갖춰야 한다. 자동차 업계 응답자들 중 약 3분의 1이 거버넌스를 주요한 도전과제로 간주하고 있다. 특히 부서 간의 커뮤니케이션 부족, 불분명한 업무 분담, 경영진의 노력 부족 등이 주요 이슈로 꼽힌다.

● 새로운 리더십 스타일. 자동차 업계 응답자들은 미래공장에서는 조언가형(advisory) 리더십이 더욱 중요하며 권위적(authoritarian) 리더십은 덜 중요해질 것이라고 답했다. 변혁적이고 그룹 중심적인 리더십 또한 그 중요성이 더욱 강조될 것이다.



직원역량

로봇공학과 컴퓨터화의 사용이 일반화될수록 조립과 생산작업의 수는 줄어들겠지만 IT와 데이터 과학기술을 요하는 제조작업의 수는 증가할 것이다. 자동차업계 응답자 중 약 50%가 IT 인재 고용이 늘어날 것이라고 답했으며, 약 25%는 IT 직원의 수가 10% 이상 증가할 것이라고 예상했다. (그림 3) 약 3분의 1의 응답자는 유지보수와 품질관리 역량을 갖춘 인력이 더 많이 필요할 것으로 전망했으며 25%는 생산계획과 물류와 관련한 인재가 필요할 것이라고 예상했다. 이러한 인재들은 새롭게 활용할 수 있게 된 귀중한 데이터가 제공해 주는 정보를 분석하기 위해 필요할 것이다.

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미래의 공장에 적합하게 인력을 활용해야 하는 필요성을 인식하면서 자동차 업계 종사자들의 38%는 직원역량을 주요한(‘큰’ 혹은 ‘막대한’) 도전과제로 보고 있다. (그림 4) 인력구조가 적절하게 변화할 수 있도록 기업들은 기술적, 사회적 역량 강화에 주력해야 한다. 또한 직원들이 적절한 자격과 기술을 갖출 수 있도록 새로운 접근법을 실행해야 할 것이다.


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● 기술적 역량. 제조업체들은 직원교육 및 채용 시 기술적 역량과 배경에 특히 집중해야 한다. 자동차 업계 응답자들에 따르면 IT, 전자, ‘메커트로닉스’(기계, 전자, IT를 융합하는) 역량이 2030년에는 더욱 중요해질 것이며 순수한 기계 기술은 덜 중요해질 것으로 보인다.

● 사회적 역량. 미래공장의 변화속도를 감안할 때 근로자들은 계속해서 새로운 기술을 습득할 의지와 역량을 갖춰야 할 것이다. 주로 반복적인 업무를 수행하는 것이 아니라 다양한 기능을 수행하는 팀의 일원으로 문제를 해결해야 하는 경우가 자주 발생할 것이다. 자동차 업계 응답자들의 90% 이상이 4개의 사회적 역량(학습능력, 팀워크, 책임감, 문제해결능력)이 2030년에 중요해질 것이라고 보고 있다.

● 교육 및 자질. 제조업체들은 근로자들이 스스로 필요한 기술적, 사회적 역량을 갖출 것이라고 기대할 수 없다. 미래공장으로 성공적으로 전환하기 위해 제조업체들은 근로자들의 교육 및 자격 획득을 위한 방안을 강구해야 한다. 대부분의 자동차 업계 응답자들(53%)이 직원들의 교육 강화를 요구 역량 확충의 주요 수단으로 꼽았다. 신규 직원 채용(29%)이나 재교육(18%)을 언급한 직원의 수는 훨씬 적었다.

● 기술기반 학습. 새로운 세대의 근로자들은 교육이 가능한 장소와 시기를 선택할 수 있는 교육옵션을 원한다. 교실에서의 슬라이드 발표가 아니라 모바일 기기를 이용한 셀프 러닝 프로그램이 정보 획득 수단으로 선호된다. 자동차업계 응답자들은 혁신적인 기술기반 학습 제공의 필요성을 인식한 듯하다. 가상 환경을 이용한 경험 학습, 이러닝(e-learning), 몰입교육 등이 2030년에 더욱 중요해질 것으로 전망된다. 전통적인 교육코스의 중요도는 떨어질 것이다.



IT 인프라

자동차 업계 응답자의 3분의 1이 IT 인프라를 주요한 도전과제로 보고 있다. 이와 관련해 2가지 요구사항을 해결해야 한다.

● 클라우드와 연결성. 제조업체들은 생산 데이터 확보와 저장을 위해 공장 전체 연결 인프라(무선 LAN 등)와 기술이 필요하다. 응답자들은 민간기업들이 운영하는 클라우드 서비스를 데이터 저장 및 서비스형 소프트웨어(Saas)를 위한 중앙 플랫폼으로 사용하는 것이 중요성을 더할 것이라고 답했지만 공공 클라우드 서비스를 이용하는 것에는 회의적인 입장이다. 공장 전체의 연결성을 개선시키는 데 가장 큰 두 가지 걸림돌은 네트워크 표준 미비와 부실한 네트워크 인프라다.

● 데이터 보안. 공급사슬 연결성의 확대는 중요하지만, 안정적인 데이터 교환을 보장하기 위해서는 보호장치가 필요하다. 실제로 데이터 보안은 자동차 회사의 주요 사안 중 하나다. 자동차 업계 응답자의 40% 이상이 데이터 보안을 중요한 도전과제로 보고 약 30%는 데이터 소유권에 있어서 불확실성에 대해 우려를 표했다.



시작하기

BCG는 이 연구를 통해 얻은 통찰을 활용해 미래공장의 실행 로드맵을 제시한다. (그림 5) 모든 제조업체들은 반드시 이 로드맵을 각자의 구체적인 출발선에 맞춰 적용해야 한다. 대부분의 경우, 제조업체들은 이미 디지털화의 사용사례를 실천하고 있는 경쟁업체들에 뒤처지지 않기 위해 중단기적으로 공장 디지털화에 주력해야 한다. 공장 구조의 변경은 전체 설비와 공장 레이아웃에 영향을 주기 때문에 중장기적으로 추진돼야 하며 주로 공장 개조나 신상품 모델 출시와 함께 이뤄진다. 공장 프로세스에 관해서는 지속적으로 신기술을 추진해 기존 린 경영 어젠다의 확장선상에서 프로세스를 개선시키고 고객만족도를 향상시켜야 한다. 제조업체들은 근본적인 실행도구들이 확립될 수 있도록 지원하는 노력에 즉시 착수해야 한다. IT 인프라를 수립하고, 기존 직원들을 교육하거나 신규 직원을 채용하는 것에는 많은 시간이 소요되는 일이기 때문이다.


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이 보고서에서 소개된 많은 사례들이 보여주듯이 제조업체들은 이미 미래공장에 대한 우리의 비전을 부분적으로나마 실행 중이다. 그러나 이 비전을 실현시키기 위해서는 각 사용사례들의 개별적인 실행 이상의 많은 노력이 필요하다. 새로운 설계원칙과 디지털 기술에 대한 총체적인 적용을 통해 선도 제조업체들은 공장 운영의 모든 요소들을 스마트하게 조율하고 공급업체에서 최종소비자에 이르는 가치사슬을 통합할 수 있을 것이다. 전면적인 도입으로의 전환에 최초로 성공하는 제조기업은 산업운영의 새로운 시대를 열게 될 것이다.



다니엘 퀴페르·크리스티안 쿨만·세바스티안 퀘허·토마스 다우너·페터 부르그래프

다니엘 퀴페르(Daniel Küpper) BCG 쾰른 사무소 파트너다. 크리스티안 쿨만(Kristian Kuhlmann)은 BCG 뒤셀도르프 사무소 프로젝트 리더(팀장)다. 세바스티안 퀘허(Sebastian Köcher)는 BCG 뮌헨 사무소 컨설턴트다. 토마스 다우너(Thomas Dauner)는 BCG 슈투트가르트 사무소 시니어 파트너다. 페터 부르그래프(Peter Burggräf)는 RWTH 아헨공대 WZL의 수석 엔지니어다.



DBR mini box

스마트공장, Why가 먼저다

스마트공장은 제품의 기획이나 설계, 제조와 공정, 유통과 판매 등 전 과정이 하나의 공장처럼 실시간으로 통합돼 생산성을 향상하고 맞춤형 제조가 가능한 미래형 공장을 의미한다. 단순한 공장 자동화가 아니라 여기서 한 단계 더 진화한 형태로, ICT 기술과 제조업이 융합해 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등을 통해 공장 내 장비, 부품이 서로 연결돼 소통하는 생산 방식을 지향한다. 기존 생산 체계보다 훨씬 유연하게 운영된다는 점이 가장 큰 특징이다.


Why 없는 고민에 빠진 한국 기업

4차 산업혁명의 실행 방안 중 하나인 스마트공장은 그 배경과 목적보다 이를 구성하는 화려하고 거창한 기술(Human Robot Collaboration, Augmented reality, Artificial Intelligence 등) 중심으로 국내에 소개됐다. 즉, 수년간 혁신 기술 그 자체에 대한 연구만 이어졌을 뿐 정작 자사의 어떤 문제를 풀기 위해 이런 기술들을 활용해야 하는지에 대한 근본적인 고민은 실종돼 있었다. 대기업과 중소기업을 막론하고 ‘무슨 목적으로, 도대체 왜(why) 이런 기술을 도입해야 하는가’에 대한 고민보다는 어떤 신기술(what)을 도입할 것인가’에 대한 논의부터 진행하는 곳이 많은 실정이다. ‘왜’라는 질문 없이 ‘무엇’을 고민하다 보니 기업 입장에선 떠오르는 첨단 기술을 다 도입해야만 할 것 같은 당혹감을 갖게 된다. 뿐만 아니라 스마트공장은 필요 이상의 막대한 투자, 거창한 변신을 요하는 부담스런 과제라는 인식이 팽배해 있다. 그러다 보니 대부분 한국 기업들은 스마트공장에 대해 실행 없는 고민에만 매달려 온 측면이 강하다.

반면 4차 산업혁명의 진원지인 독일은 철저히 ‘왜’에서 출발했다. 독일 기업은 생산 현장을 바꿔야 하는 가장 큰 이유로 달라진 고객 수요를 꼽는다. 현대 고객 수요는 한두 가지로 수렴되지 않고 점차 다양해지고 있었다. 다품종 소량 생산도 옛말이고 다품종 대량 생산이 가능해야 고객사의 눈높이를 맞출 수 있다고 판단했다. 또 인력 등 기존 제조 기반에 대해서도 예전과 같지 않다고 분석했다. 고령화 문제가 세계적으로 대두되면서 현재와 같은 노동력으로 과거와 같은 생산성을 재현할 수 없다는 현실을 냉정하게 받아들인 것이다. 그 결과 독일 기업은 스마트공장 적용이 선택이 아닌 필수라는 절박함에서 기술 진보를 보다 구체적으로 고민할 수 있었다.

이제 우리 기업도 더 이상 신기술 스터디에만 시간을 낭비해선 안 된다. 머릿속으로 백날 고민하는 것보다 실행이 필요한 때다. 현재 가장 최신이라 여겨지는 기술에 매달려 올인한다 한들, 바로 1년 뒤 새롭게 등장할 전무후무한 기술에 쫓기는 순간을 마주할 것이기 때문이다. 우선 스스로에게 물어봐야 한다. 국내 기업 고객의 수요를 현재 제조 기반으로 충족할 수 있는가? 현재 생산성을 10년 후, 20년 후에도 지켜낼 자신이 있는가? 선뜻 “Yes”라고 대답할 수 없다면 4차 산업혁명이란 시대적 흐름에 올라타야 할 이유(why)에 주목해야 한다. 이 관점에서 4차 산업혁명의 주요 기술(스마트공장 포함)과 사업 기회를 들여다볼 필요가 있다. Why가 명확해지면 what은 거창해지지 않는다. 막연하게 처음부터 큰 투자, 큰 변화를 생각할 필요가 없기 때문이다.


원대한 비전을 실현할 How 도출이 급선무

5년 후, 10년 후 달성하고자 하는 ‘비전’을 그릴 때에는 원대하게 그려보는 게 좋다. 비전을 상상하는 데에는 돈이 들지 않기 때문이다. 문제는 그 비전을 실현하는 데 필요한 ‘방법(how)’을 찾는 것이다. How에 대한 답은 ‘애자일 워킹(Agile way of working)’에서 구할 수 있을 것이다. 애자일 워킹이란 고객의 피드백을 바탕으로 작고 빠르게 결과물을 만들어 시행착오를 줄이는 것이다. 생산 현장이 기존보다 유연해지고, 성공률도 높일 수 있어 스타트업(신생기업)이나 소프트웨어 개발 기업에는 일반적인 방식이다. 새로움과 변화에 적응하기 힘든 중후 장대한 제조기업도 이러한 방식을 접목해야 스마트공장을 성공적으로 이끌 수 있다. 이는 선도기업의 경험을 통해서도 입증됐다. GE, 지멘스 등 스마트공장을 주도하고 있는 기업들은 스스로를 소프트웨어 기업이라 부른다. 이는 제조기업이 소프트웨어 개발 기업으로 변했다는 의미가 아니다. 과거와 다르게 소프트웨어 기업이 일하는 방식인 ‘애자일 워킹’을 적극 도입해 변신할 수 있었단 뜻이다.

이제 간결한 시각으로 4차 산업혁명과 스마트공장을 바라보면 어떨까? 이해도 제대로 안 되는 어려운 기술에 큰돈을 투자하고 행운이 오길 기다리는 건 그만두자. 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배인 것처럼 적용하기 쉬운 기술을 적재적소에 융합해 사용해도 성공 사례는 쌓인다. 작은 성공 사례를 연달아 기록하다 보면 자신감이 생기고, 비전을 달성할 시간도 훨씬 단축될 것이다. 필자는 바로 이것이 4차 산업혁명을 온전히 이해한 기업이며 진정한 스마트공장을 구현한 기업의 모습이라고 생각한다.


최인진 보스턴컨설팅그룹 파트너 choi.injin@bcg.com

필자는 서울대 기계설계학과에서 학사 및 석사 학위를 받고 노스웨스턴대 켈로그경영대학원에서 MBA 및 디자인혁신(석사) 과정을 마쳤다. 중공업, 산업재 분야의 사업 전략 수립 및 신규 사업 개발, 인수합병 등 다수의 프로젝트를 수행했다. 현재 BCG에서 ‘디지털 변혁(Digital Transformation)’ 관련 프로젝트를 이끌고 있다.
동아비즈니스리뷰 330호 플라스틱 순환경제 2021년 10월 Issue 1 목차보기