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그 이유로 인공지능 분석 방법론이 RPA(Robotic Process Automation)를 활용해 빅데이터 관리기술의 전처리와 후처리를 용이하게 함으로써 통계적 분석 방법론의 한계를 극복시키고 있다는 점이다.
그 결과 안정적 설비 운영 및 품질관리 영역, 학습역량, 그리고 학습과 분석역량을 갖춘 인공지능이 전문 엔지니어를 능가하는 공정제어로 과거와 다른 차원의 공정 생산성 향상을 구현시키고 있다.
특히 CPS(Cyber Physical System)를 활용한 신제품 개발, 레이아웃 설계, 더 나아가 인공지능과 로봇의 융합을 통해 인간의 대체 가능한 작업 영역을 증가시킴으로써 경쟁력 있는 자동화와 자율화 제조공장 운영이 가능해졌다. 아래 그림은 인공지능을 활용한 스마트팩토리 개념도와 시스템 아키텍쳐(Architecture)이다.
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산업용AI 기반의 스마트팩토리 서비스는 제조업을 비롯한 산업 현장에서 산업용 AI로 차별화된 분석기법을 통해 기기의 예지 보전, 품질 관리, 상황 판단 서비스를 SaaS(Software as a Service; 서비스형 소프트웨어) 형태로 제공하는 것을 의미한다.
제조업은 늘 변화의 중심에 있는 산업이다. 그 이유는 고정자산이 다른 산업에 비해서 많기 때문이다. 그래서 변화가 어렵다. 4차 산업혁명을 맞이해 제조업의 경쟁우위를 실현하기 위해서는 단순히 제품이나 서비스 차원의 경쟁력만으로는 부족하다.
제품이나 서비스의 배후에 있는 조직 구성원의 지식, 기술 개발력, 지적 경영자원 등을 체계적으로 전개할 수 있는 조직적 지식과 능력이 요구되고 있다. 기존 효율 우위 사고의 틀에서 탈피해 조직능력을 토대로 한 근본적인 혁신이 있어야 한다. 또한, 창조우위확립을 위해서는 조직적인 지식의 관점에서 경영과 조직을 파악하는 새로운 사고의 틀(Frame-work)이 필요하다.
이러한 모든 방법은 경쟁자보다 조금 더 잘하는데 유용하지, 전략적 우위를 확보하는 데는 부족할 것이다. 이러한 마이클 포터의 ‘경쟁 우위(Competitive Advantage)’의 적용이 성공을 보장할 만큼 우리 주위의 환경은 안정적이거나 장기적 예측이 가능하지 않다. 왜냐하면, 변화의 속성과 본질은 과거와 현재에 당장 감지할 수 있는 것이 아니고 미래의 현상을 뜻하기 때문이다.
4차 산업혁명 시대에는 변화와 혁신이 요구되는 현실에 잘 적응하는 조직이 경쟁우위를 확보하게 될 것이다. 훌륭한 리더십은 무질서와 머뭇거림, 정체성의 혼동에서 야기되는 애매모호성을 능숙하게 다루는 데에서 나타나기 때문이다.
이제는 제조업 경영의 전략적 환경을 미리 예측하거나 체계적으로 접근할 수 없다는 사실을 인정해야 한다. 성공을 위해서는 남과는 다른 길을 걸어야 하며 우리가 고객에게 무엇을, 어떻게 제공하고 있는지, 어떠한 결과가 나오고 있는지 알아야 된다. 통상화되어 있는 생산기술이나 서비스만으로는 전략적인 면에서 능력을 발휘할 수 없다. 동일한 방법이나 기술들을 좀더 빠르게 진행시키고 적용시켰을 때 우위를 점유할 수 있다.
마이클 포터는 이를 ‘효율적 우위(Operational Excellence)’라고 설명하고 있다. 같은 일을 조금 더 빠른 속도로 할 수 있는 능력을 말하는 것이다. 결국 신속한 의사결정과 추진력은 결국 사람이라는 요소가 중요하다. 그런 점에서 4차 산업혁명 하에서는 인간 능력을 스피드 있게 활용한다는 것으로 해석해 볼 수 있다.
능력을 최대한 발휘할 수 있는 무대 장치 마련도 중요하고, 결과가 나올 때까지 참고 기다려 주는 리더의 인내도 필요하다. 그 무대 장치가 스마트팩토리이다. 인공지능 기반 스마트팩토리에 꼭 맞는 인재는 애당초부터 없다. 독특하고 개성있는 능력을 생산현장에 신속하게 적용시키면서, 각 개인의 필요한 역할을 빅데이터 관리기술을 통해서 발견하게 될 것이다.
다시 말해 조직의 잠재역량을 파악하여 경쟁우위와 관계, 즉 상호작용과 인과관계를 명확히 해야 한다. 그러한 잠재능력을 만들어낼 수 있는 조직을 설계하여 지식 역량을 지원하고 강화할 정보와 지식 환경을 형성해야 한다. 그리고 이제는 여기서 한발 더 나아가 창조적인 조직의 과학화 혹은 조직지식공학(Organizational Knowledge Engineering)의 관점을 가져야 할 때다.
이를 ‘과정-절차-활동(Process-Procedure-Activity)’관점에서 바라보자. 과정(Process)은 업의 큰 그림과 전반적인 작업 흐름을 제공한다. 조직 구성원들에게 이러한 관점을 제공함으로써 모든 구성원이 함께 일하고 그들의 역할이 어떠한 활동(Activity)으로 연결해야만 하는지의 인과관계를 제시해줄 것이다. 하지만 위에서 언급하고 있는 관점은 4차 산업혁명 시대 이전에 대한 이야기이다.
애매모호성이 증대된 변화의 시대에서는 ‘과정-절차-동작(Process-Procedure-Motion)’관점에서 바라보아야 경영의 중요 목적인 조직 구성원을 최대한으로 활용할 수 있다. 테일러의 과학적 관리 기법을 인용하자면 ‘시간-동작 연구(Time-Motion Study)’ 관점에서 과학적으로 얻어진 자료에 따라 업을 계획해야 한다는 것이다.
과거 99%에 해당되는 정형 데이터만을 분석하는 전략적 환경을 탈피해야 한다. 1%의 비정형 데이터를 빅데이터 관리기술로 발견하게 된다면 효율적 우위를 점할 수 있을 것이다. 따라서 경쟁력의 터전인 조직 내부에서 가치나 지식의 창조가 일어나기 위해서는, 혹은 일으키기 위해서는 어떤 조건이 필요한가를 탐구해 나가자는 것이다. 그것은 단순히 방법론적인 차원이 아니다. 이런 지식 역량에 기인한 혁신이 차세대 제조경영이나 경쟁을 가름할 수 있을 것이다.
대부분 제조업들이 “소비자 제일주의” 경영이념에 입각하여 비용 절감 및 낭비 제거 운동을 전개해 왔다. 종합적인 원가 절감을 뜻하는 ‘TCR’은 처음에는 “Total Cost Reduction”으로 불렸지만 나중에는 “Total Creative Reduction”으로 변화되었다. 비용절감에서 가치창조로 방향을 전환한 것이다.
그 배경에는 종업원의 자율성을 높이는 방향으로 근무방식 모델을 새롭게 바꾸겠다는 의지가 있었다. 거기에 의식개혁과 업무혁신, 정확한 정보의 실시간 입수, 정보 공유, 철저한 현장 중심의 사고를 기초로 정보통신기술(ICT)을 도입해 활용하여야 한다. 그러한 전략이 실행되기 위해서는 정보통신기술(ICT)과 연결하여 제품과 제공할 가치(서비스)를 기획하고 개념을 디자인하여 생산, 판매, 물류(공급망)를 통합적으로 동기화시킴으로써 전 과정이 일체화되어야 한다.
스마트팩토리에 구현되는 기술, 즉 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터 관리기술들이 융합되어 운용(運用)을 통해 전 과정을 일체화하는 것은 비용에 있어서의 제조 경쟁력이 아닌 가치에 있어서의 경쟁력을 제고시키는 제조업의 시대적 패러다임(Paradigm)이며 온톨로지(Ontology)이기 때문이다.
