우리나라의 제조업은 세계 5위 수준의 경쟁력을 자랑하며 국내총생산(GDP)에서 30.4%(2017년 기준)를 차지하는 우리나라 경제의 원동력이라 할 수 있습니다. 국내총생산(GDP) 대비 제조업의 비중은 한국 30.4% > 중국 29.3% > 독일 23.3% > 일본 20.3% > 미국 11.2% 순으로 우리나라가 주요 선진국 가운데 가장 높다는 통계가 있습니다. (출처: 대한민국 정책브리핑 정책위키)

최근 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션이 주목을 받으면서 제조업에서도 새로운 기술을 활용하여 혁신을 시도하는 사례들이 늘어나고 있습니다. 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 사물인터넷(IoT), 클라우드(Cloud) 등 4차산업 기술을 활용하여 인텔리전트한 산업 현장을 구현하려는 노력이 계속되고 있습니다. 생산설비를 자동화하는 데 그치지 않고, 예측과 최적화를 통해 변화하는 상황에 대응하면서 생산성과 성능 및 품질을 향상시키는 스마트 제조, 즉 스마트 팩토리를 추구하고 있는 것입니다. 아울러 제조 단계뿐만 아니라 설비나 제품의 운용 단계까지도 IoT와 빅데이터, 머신러닝/딥러닝 기술을 적용하여 새로운 가치를 만들어 내고 있습니다.

  • 생산 자동화와 스마트 공장의 차이를 다음과 같이 정의하기도 합니다.
  • - 생산 자동화 : 제조과정에서 사람의 개입을 최소화해 기계가 하도록 하는 것으로, 궁극적으로 무인화 공장 지향

  • - 스마트 공장 : 제조 전 과정을 정보통신기술(ICT)로 통합해 고객 맞춤형 스마트제품을 생산하는 지능형 공장으로 인간과 기계가 유기적으로 연결

그런데 IoT 기반의 다양한 설비 데이터 분석 등의 기술은 꽤 오랫동안 시도되고 있었습니다. 다양한 센서 장치들을 이용해 생산과 운용에 필요한 자료를 수집하고, 컨트롤 시스템에서 이를 바탕으로 개발된 알고리즘에 맞춰 자동으로 제어하고, 또한 관리자에게는 시각화된 다양한 리포트를 제공하여 생산 공정을 최적화할 수 있도록 하는 체계는 이미 오래전부터 진행되던 제조 기술 방식입니다.
그렇다면 그동안의 제조 자동화 기술과 최근의 스마트 제조 기술과는 어떤 차이가 있는 걸까요?

스마트 제조는 인공지능과 클라우드 기술의 결합이 가장 핵심이라고 할 수 있습니다. 물론 좀 더 다양해진 산업형 IoT나 더 많아진 데이터, 그리고 더 빨라지고 어디든지 연결되는 모바일 통신도 이전에 비해 많은 기술적 차이가 있지만, 최근 기사화되고 있는 여러 사례를 살펴보면 모두 클라우드와 인공지능이라는 키워드가 강조되고 있음을 알 수 있습니다.

  • - 구글-르노그룹, 클라우드 AI로 자동차 제조 혁신 가속화, 아주 경제 (2020년 8월)
  • - 석유산업에도 'AI' 바람…생산성 높이고 원유 도입 결정, 조선 비즈 (2018년 6월)
  • - 정유기업 GS칼텍스, 네이버와 손잡고 ‘디지털 변신’ 선언, 중앙일보 (2020년 2월)
  • - 'AI·데이터'무장 제조 중소기업, '한국판 뉴딜' 주인공 되다, 뉴스핌 (2020년 7월)

여기서 인공지능으로 표현되는 기술은 정확히는 데이터 기반의 머신러닝을 통한 모델(혹은 알고리즘)의 개발 및 적용을 의미합니다. 이 표현이 어떤 의미인지는 잠시 뒤에 다시 설명하겠습니다.

지난해 맥킨지는 ‘제조 속의 인공지능(AI in Production: A game changer for manufacturers with heavy assets)’이라는 보고서를 발간했는데, 이 보고서는 제조업의 어느 분야에 인공지능을 활용하면 좋은지를 소개하고 있습니다. 인공지능 개념은 이미 1950년에 등장하기 시작했지만, 최근 수년간 인공지능에 대한 비약적인 진보와 함께 실증적인 결과가 두드러지면서 이제 인공지능은 어디에나 적용되는 일반적인 기술이 되었습니다. 식당 예약, 피트니스 앱, 재고 관리 등 이제 우리의 일상에서도 인공지능 기술이 사용되고 있으며, 생산 공정 개선에도 인공지능 기술이 사용되고 있습니다. 맥킨지는 이 보고서에서 어느 시멘트 공장의 사례를 들면서 실제로 공정에 인공지능 기술을 적용했을 때 4개월 만에 6.5% 운영 효율성이 향상했는데, 이는 하드웨어 업그레이드로 효율성을 1.9% 향상한 것보다 약 4배 향상한 수치라고 설명했습니다.

제조업체에서 생산 효율을 개선하기 위해 사용하는 전통적인 방식은 새로운 투자를 통해 하드웨어 설비를 업그레이드하는 것이었습니다. 하지만 이제는 생산 공정에서 나오는 무수한 데이터를 한곳에 모으고 저장할 수 있는 IT 기술이 발전했기 때문에, 수집된 데이터를 분석하여 공정의 개선점을 찾아내고 미래를 예측하여 대처할 수 있게 된 것입니다.

앞서 제가 인공지능은 데이터 기반의 기계 학습을 통해 개발된 알고리즘의 적용이라고 표현했습니다. '인공지능'이라고 하면 컴퓨터가 인공적으로 개발된 지능을 가지고 사고를 하는 것으로 오해될 수 있으나, 엄밀하게 따지면 인공지능은 컴퓨터에서 지능적인 행동을 단지 ‘시뮬레이션’하는 것이며, 일반적으로는 사람의 지능을 필요로 하는 수준의 작업을 수행할 수 있도록 개발된 소프트웨어 프로그램(예를 들어 시각적인 물체 인식, 음성 사운드를 텍스트로 변환, 언어 간의 번역 등)이지, 자체적인 지능을 발휘하는 것은 아니라는 것입니다.

사실 머신러닝 역시 단순히 기계가 알아서 학습하는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 머신러닝은 인공지능의 부분 집합으로 컴퓨터 프로그램 알고리즘의 일종입니다. 기존의 컴퓨터 프로그램 방식이 if-then-else와 같은 조건 구문을 이용해 알고리즘을 개발하는 것이었다면, 머신러닝 프로그램은 주어진 입력 데이터와 사전에 정의된 결과(정답)에 따라 알고리즘의 정확도를 높이는 적합한 프로그램 내부 파라미터를 찾아내는 것이라 할 수 있습니다. 머신러닝의 학습(Learning) 분야는 방대한 데이터를 활용하여 프로그램의 오류를 최소화하거나 예측이 사실일 가능성을 극대화하는 것입니다.

이제 다시 스마트 제조와 클라우드에 대한 이야기로 돌아와 보겠습니다. 우선 제조업에서 클라우드가 주목받는 이유를 살펴볼까요? 첫 번째는 제조 공장에는 IT 전문 인력이 많지 않다는 점 때문입니다. 일반적으로 제조 공장은 IT보다는 OT(Operation Technology) 분야에 집중되어 있으므로 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 사물인터넷(IoT) 등 새로운 기술을 적용하는데 IT 전문 인력 부족이라는 장벽에 부딪히게 됩니다. 그러나 클라우드는 미리 만들어진 인프라 환경에서 여러 기술과 기능을 필요할 때 선택해서 사용하는 방식을 가능하게 합니다. 서버, 플랫폼 소프트웨어, 그리고 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 사물인터넷(IoT) 등의 기능을 손쉽게 구현할 수 있는 상품들이 서비스 형태로 제공됩니다. 아울러 이러한 IT 인프라 자원들에 대한 물리적인 관리 또한 클라우드 사업자의 역할이기 때문에, 제조 공장 내에 시스템 자체 구축(on-premise) 방식보다 IT 전문 인력에 대한 부담을 줄일 수 있습니다.

제조업에서 클라우드가 주목받는 또 다른 이유는 지속가능한 플랫폼이라는 점입니다. 제조 공장은 온라인 서비스처럼 순식간에 새로운 방식으로 변하는 것이 불가능합니다. 이 관점에서 클라우드는 두 가지 장점이 있습니다.

하나는 기존의 자체 구축 시스템의 하드웨어 노후화로부터 자유롭다는 것이고, 다른 하나는 클라우드 서비스 제공자는 자신들의 시장 경쟁력을 위해서도 지속적인 신기술과 신기능 도입을 하여 개별 클라우드 이용자는 이러한 혜택을 함께 얻을 수 있게 된다는 것입니다. 예를 들어 새로운 머신러닝 모델이나 알고리즘을 손쉽게 API(Application Program Interface) 형태로 사용할 수 있는 클라우드 상품이 출시되면, 제조 공장의 시스템에서는 새로운 시스템 설계나 구매의 과정 없이 새로운 머신러닝 모델을 실험해 볼 수 있게 됩니다.

마지막으로 클라우드는 제조 공장에서 다음과 같은 제조 특화 플랫폼 서비스의 구축이 가능하다는 점입니다. 아래 그림은 중소벤처부에서 추진하고 있는 ‘인공지능 제조 플랫폼 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)’인데요. 여기서 주목할 부분은 이러한 인공지능 제조 플랫폼 서비스가 클라우드 상에서 구현된다는 점입니다.

지금까지 스마트 제조와 클라우드의 관계에 대해서 몇 가지 측면의 이야기들을 해보았습니다. 궁극적인 스마트 제조는 IoT 기반의 서비스라는 점과 빅데이터로 모인 데이터를 활용한다는 점, 그리고 기존의 스마트 제조와 달리 인공지능 기술이 빠지지 않는다는 점도 살펴보았습니다.

클라우드 기술과 서비스는 이미 20년이 넘은 비즈니스입니다. 한국 시장에서도 벌써 10년이 되었다는 점도 놀라운 사실이죠. 최근 클라우드가 각광을 받는 배경에는 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 사물인터넷(IoT) 등의 기술이 전 산업 영역에 적용될 수 있을 만큼 발전했고 이를 실현 가능하게 해주는 IT 인프라가 바로 클라우드이기 때문일 것입니다. 한국 클라우드 시장에 큰 변화가 일어난 시점은 2016년부터인데, 이때부터 글로벌 클라우드 사업자들이 한국 시장에 진출하기 시작하면서 기존에 통신 사업자 중심에서 네이버와 같은 포털-온라인 서비스 사업자도 퍼블릭 클라우드 사업을 시작했습니다. 2020년 현재 게임업계와 스타트업은 이미 클라우드 활용이 보편화 되었고, 일반 기업들의 IT 시스템도 지속적으로 클라우드로 이전되고 있습니다. 타 산업과 비교하면 조금 뒤처졌지만, 제조업도 클라우드를 활용하는 것에 적극적인 방향으로 나아가고 있습니다.
국내 시장 환경과 요구사항을 충족시키는 한국의 클라우드 서비스를 활용한 다양한 인공지능 스마트 제조 사례들이 더욱 많이 나오기를 기대하면서 이만 마칩니다.