잡다한 정보 모음...

안녕하세요.

와잎이 출산을 준비중이라서 출장 산후도우미 업체들을 비교해봤습니다.

23년 7월 기준이고 세종시청에 등록된 업체들로 비교했습니다.

제조현장에서 DX 업무를 추진하다 보면, 자주 데이터 사이언티스트들과의 협업이 이루어집니다. 보통 OT(Operational Technology) 영역 담당자가 데이터 수집을 담당하고, 탐색적 데이터 분석(EDA)과 데이터 전처리는 데이터 사이언티스트와 같이 협업하며, 데이터 분석은 데이터 사이언티스트들이 수행하곤 합니다.

최근에는 데이터가 기업의 핵심 자산으로 인식되며 그 중요성이 높아지고 있어 외부 데이터 사이언티스트들에게 데이터를 공개하는 것을 꺼려하는 곳도 많아지고 있고, 데이터 사이언티스트들의 OT현장에 대한 지식과 이해도 부족도 자주 언급되면서 많은 업체들이 데이터 사이언스 역량을 내재화하고자 합니다.
그러나 제조현장의 복잡한 특성을 이해하고 적용하는 데에는 많은 시간과 노력이 필요하여 제조업체들이 데이터 사이언스 역량을 내재화하기 쉽지 않은 것이 현실입니다.

그런데, 제조업체가 이러한 역량을 내재화하려 할 때, 또 다른 큰 문제가 발생합니다. 흔히 네카라쿠배로 대표되는 IT 기업이나 금융권에서는 높은 연봉과 훌륭한 근무 조건, 그리고 재택 근무의 가능성을 제공하며 데이터 사이언티스트들을 쓸어담다시피 영입하고 있습니다. 이로 인해 제조현장이 위치한 지방이 아닌 본사(주로 서울)에서 근무할 수 있는 환경이나 재택근무를 제공하고 높은 연봉을 제안하지 않는다면, 데이터 사이언티스트를 영입하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.

이와 같은 현실적인 제한으로 인해 제조업체들은 본사에 DX 조직을 두어 데이터 사이언티스트들을 별도로 관리하는 추세입니다. 마찬가지로, 최근 핫 이슈인 Digital Twin 분야의 시뮬레이션 전문가들도 비슷한 상황에 직면하고 있다고 볼 수 있습니다.

이런 상황에서 제조 현장의 데이터 분석이나 시뮬레이션 등의 DX 업무는 어떻게 추진해야 할까요? 결론적으로, 목마른 사람이 우물을 판다는 말처럼 OT 영역의 실무자들이 자체적으로 데이터 사이언스 역량을 키워나가야 한다고 생각합니다. 물론, 머신러닝이나 AI에서 사용되는 각종 알고리즘의 수학적인 이론을 완벽하게 이해하고 활용하는 것은 쉽지 않습니다. 하지만 최소한 파이썬 같은 언어를 통해 간단한 Proof of Concept(PoC) 수준의 작업을 할 수 있는 역량은 필수적이라고 생각합니다.

현장에서 바쁜 업무를 진행하는 실무자에게는 데이터 사이언스 역량을 키우는 것이 어려울 수 있지만, 최소한 DX 기술들이 어떤 것이며 어떻게 동작하는지 이해하는 것은 외부 전문가들과 협업을 위해 필수적입니다. 예를 들어, 예지보전(Predictive Maintenance, PdM)을 추진할 때, 설비에서 발생한 고장 데이터가 없으면 고장 예지가 왜 어려운지 그 이유를 이해하는 수준은 되어야 이를 바탕으로 DX 기술을 제조 현장에 접목시킬 수 있을 것입니다.

결국 제조현장에서의 DX 추진은 외부의 전문가들만 의존하는 것이 아닌, 현장의 실무자들이 기초적인 데이터 사이언스 역량을 함양하면서 변화에 적응하는 것이 중요합니다. 이렇게 함으로써 제조 현장에서의 DX는 보다 효율적이고 지속 가능한 방향으로 전개될 것이라 봅니다.

공장은 대부분의 일반인에게는 낯선 공간입니다. 그러나 공장의 내부를 자세히 관찰해 보면 모든 공장이 동일한 목표를 가지고 있다는 사실을 알게 됩니다. 그 목표는 제한된 4M(Man, Machine, Method, Material)을 효율적으로 활용하여 제품의 QCD(Quality, Cost, Delivery)를 극대화시키는 것입니다. 최근에는 4M에 2E(Energy, Environment)가 추가되기도 했지만, 전통적인 시각에서 볼 때 4M은 공장에서 가장 핵심적인 요소입니다.

다시 말해, 공장에서는 정해진 자재 또는 부품을 지정된 방법으로 기계나 공구를 이용하여 사람이나 로봇이 제품을 생산하는 활동이 주로 이루어집니다. 이는 제품의 품질을 향상하고 비용을 줄이며, 제때 시장에 제품을 납품하기 위해 이루어지는 활동이라고 보시면 됩니다.

이와 마찬가지로 공장에서 DX(Digital Transformation)를 적용하는 것도 큰 맥락에서 벗어나지 않습니다. 다양한 DX 기술인 Digital Twin, 5G, 로봇 등을 공장에 적용하지만 그 목적은 결국 QCD를 개선하기 위한 것입니다. 공장은 변화하는 환경에 적응하기 위해 최신 기술을 활용하여 생산 프로세스를 혁신하고 효율성을 극대화하기 위해 노력합니다.

Digital Twin은 공장에서의 DX에 큰 영향을 미치는 기술 중 하나입니다. 가상의 모델을 통해 실제 생산 라인을 모방하고 시뮬레이션함으로써 생산 과정을 최적화하고 문제를 사전에 파악할 수 있습니다. 이는 제품의 품질을 향상하고 비용을 절감하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, Digital Twin은 실시간 데이터 수집과 분석을 통해 라인의 상태를 모니터링하고 예측 분석을 통해 잠재적인 이슈를 해결할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.

또한 5G와 같은 고속 통신 기술은 실시간 데이터 전송과 원격 모니터링을 가능하게 하여 생산 라인의 효율성을 향상할 수 있습니다. 고속의 안정적인 통신 환경은 생산 과정에서 발생하는 데이터의 실시간 분석과 응답에 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 생산 성능을 모니터링하고 문제를 조기에 감지하여 생산 효율성을 극대화할 수 있습니다.

로봇 기술의 발전도 공장에서의 DX에 큰 기여를 합니다. 로봇은 반복적이고 위험한 작업을 수행하거나 정확한 조립을 위해 인간의 역량을 보완하는 역할을 합니다. 로봇의 도입은 작업의 자동화와 생산성 향상을 이루는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 다양한 DX 기술의 도입은 공장의 QCD 개선에 기여합니다. 공장은 기술의 발전에 따라 변화해 가며 경쟁력을 유지하고 성장할 수 있습니다. 따라서 공장은 DX를 단순히 기술의 도입에 그치는 것이 아니라, QCD 향상을 위한 핵심 도구로서 인식하고 전략적으로 활용해야 합니다.

공장의 DX는 단순히 기술의 적용에 그치지 않습니다. 그것은 공장의 전략과 경영 철학에 깊게 뿌리를 두고 있으며, 혁신과 효율성을 추구하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 공장은 변화하는 환경에 능동적으로 대응하고 DX를 통해 경쟁력을 확보하는 데 주력해야 합니다.