[공학저널 김하늬 기자] 최근 정부를 비롯한 세계 각국은 디지털 혁신을 통해 산업 밸류체인의 고도화, 디지털 공급망 관리 등을 구현하는 산업데이터 기반의 지능형 혁신 생태계 구축에 주력하고 있다.
특히 국내의 경우 포스트 코로나 시대에 대비한 디지털뉴딜의 성공적 구현을 목표로 제조산업의 강점을 기반으로 새로운 경제적 가치를 창출하는 ‘산업지능화’에 중점을 두고 있는 상황이다.
오는 2024년까지 국내 스마트공장 시장 규모는 연평균 9.6% 성장을 기록하며, 약 5조 9000억원까지 성장할 것으로 전망되고 있다. 하지만 시장의 성장세와는 달리 아직까지 국내 스마트제조 기반산업의 스마트공장 구현 기술 경쟁력은 선진국 대비 성장이 더디다는 지적도 있다.
전 세계 스마트공장 분야 글로벌 공급기업들은 최근 M&A, 기술개발 등을 통해 솔루션의 수직적(SW/HW)·수평적(설계/생산/물류 등) 방식의 ‘통합 패키지형 솔루션’을 제공하는 추세다.
반면 국내는 솔루션 공급기업과 제조 등 분야 수요기업 간의 간극과 더불어 기술을 제공하는 기업들의 단품 위주 솔루션 제공으로 각 수직·수평 구조의 솔루션마저도 이뤄지기 힘든 상황이다. 자체 기술을 개발한 기업이라도 일부 분야에만 초점을 맞추는 경우가 많고, 자체 솔루션이 없는 기업들 중 상당수가 외산 솔루션을 이용한 SI·컨설팅·교육 사업을 진행 중이기 때문이다.
글로벌 기업들이 기존 글로벌 시장지배력을 강점으로 삼아 독점력을 강화하고 있는 상황에서 국내 스마트공장 구현 기술과 솔루션의 경쟁력을 강화해야 한다는 목소리가 높다.
최근 산업통상자원부에서는 이러한 문제 해결을 위해 정부 사업을 통해 스마트공장 수직형 통합패키지 개발을 목표로, 업종별 스마트공장 공급산업 얼라이언스를 구성하고 해당 업종의 혁신제품 개발·생산을 위한 핵심요소·모듈을 결합한 맞춤형 패키지 솔루션 개발을 추진 중이다.
이에 국내 주력산업을 기계·로봇, 반도체, 조선해양, 섬유, 뿌리, 자동차, 화학으로 구분하고 7세부로 나누어 업종별 수직형 통합패키지 솔루션을 개발하는 것을 목표로 하고 있다.
특히 스마트공장에서 생성되는 데이터의 규격 정의·수집, 전처리 S/W와 데이터 개방, 분석 기술 개발을 통해 향후 제조 데이터 클라우드 서비스 구축·실증 운영, 나아가 빅데이터 기반 응용 비즈니스 모델 개발까지 모색할 계획이다.
현재 산업통상자원부와 함께 사업을 수행 중인 한국산업지능화협회는 스마트공장 수직통합패키지 개발과 표준연계·활용 분야에 참여해 기존 제조산업의 지능화를 위한 다양한 방안을 개발하고 있다.
제조공정 운영 시 발생하는 정보기술(Information Technology)과 생산자원활동(4M1E)-경영정보시스템(MES, ERP 등)을 연결하는 수직적 데이터 흐름의 통합 관점에서 운영기술(Operation Technology) 데이터를 활용해 산업지능화로 연계 추진돼야 한다는 것이 골자다.
한국산업지능화협회 이인재 센터장(사진)은 “산업지능화는 개별 제조산업의 도메인 지식과 노하우가 필수적”이라며 “이를 바탕으로 AI, IoT, 클라우드, 빅데이터 등 주요 디지털 기술과의 유기적 결합을 통해 구현이 가능하기 때문에 무엇보다 유효한 산업데이터 수집과 활용이 중요하다”고 설명했다.
산업지능화협회는 제조혁신 3.0 일환으로 스마트공장 보급사업의 지원을 위해 지난 2015년도에 산업통상자원부 산하의 사단법인 한국스마트제조산업협회로 출범했다.
지난해 7월 디지털뉴딜 정책에 맞춰서 협회 명칭을 바꾸고 디지털 기반 산업혁신 지능화로 사업 분야를 확대했으며 협회 회원사 또한 스마트공장 공급기업에서 지능화를 꾀하는 관련 기업들로 확대하고 있다.
향후 산업지능화협회는 다양한 산업 현장에서 나오는 데이터들을 통해 유통 거래 플랫폼을 만들 계획도 갖고 있다. 산업에서 발생하는 데이터를 플랫폼 형태로 집대성해 효율적인 활용이 가능하도록 만들겠다는 것이다.
이에 산업 디지털 전환을 위한 산업지능화 생태계를 조성하고, 제조업뿐만 아니라 모든 산업 관련 수요·공급기업 간 협업할 수 있는 마중물 역할을 수행할 예정이다.
이 센터장은 “데이터 중심이 아닌 현장의 문제점 도출을 위한 데이터 기반의 스마트공장 데이터 수집·분석·저장·활용체계가 필요하다”고 강조하며, “목적성 있는 데이터 수집과 데이터 간 호환성 확보를 위한 표준과 데이터 품질이 필요하다”고 말했다.
이를 위해 협회에서는 데이터 표준, 솔루션 간 상호운용성 확보를 위한 공급기업 얼라이언스를 구성하고 관련 연구와 제도적 지원을 마련하기 위한 노력을 기울일 계획이다.
