1960년대 초까지 세계에서 가장 가난한 나라 중의 하나였던 대한민국이 오늘날 세계에서 7번째로 3050클럽에 가입한 국가로 성장하였다. 사실 이러한 성취는 엄청난 것이다. 우리 앞의 여섯 국가는 2차 세계대전의 주역 국가들인데 식민지 중 하나였던 한국이 이렇게 성장한 것이다. 우리나라가 이렇게 급격한 성장을 할 수 있었던 배경에는 대한민국 제조업의 성장을 빼 놓을 수 없다는 것을 거의 모든 국민이 동의할 것이다.

그러나 이러한 성취에 자만할 때가 아닌 듯싶다. 유엔산업개발기구(UNIDO)의 국가별 제조업 경쟁력 지수(CIP)에 따르면 대한민국은 현재 세계 5위의 제조강국이다. 원래는 독일, 일본, 미국, 한국, 중국 순이었는데 지난 2015년부터 중국의 경쟁력이 올라가서 이제는 독일, 일본, 중국, 미국, 한국 순이다. 게다가 한국생산성 본부의 조사에 의하면 우리의 노동생산성은 OECD 35개국 중 28위 수준으로서 거의 바닥 수준으로 특히 중소기업의 노동생산성은 그리스나 헝가리 수준에도 못미친다고 한다(한국경제 2017년 10월 12일). 

그렇다면 도대체 무엇이 문제인가? 해결 방법은 있는 것일까? 지난 수십 년간 국내뿐 아니라 미국, 일본, 유럽 각국의 중소 중견 제조 현장을 다수 둘러볼 수 있었던 필자의 견해로는 충분히 해결할 수 있다. 단 우리가 놓치고 있던 부분을 해결해야 한다. 생산성 향상을 이룩해야 한다. 왜 생산성이 낮은지 생각해보자.

우리나라의 생산현장에서 일하는 근로자들 대부분은 생산성 향상이라는 단어 자체를 싫어한다. 모 자동차 기업의 경우 특정 모델의 주문이 폭주해서 잔업으로도 주문을 다 처리 못할 상황이라 옆 라인의 인원을 특근수당으로 일하도록 하려고 해도 노조가 반대해서 주문량을 다 처리하지 못하였다는 것이 신문에 보도된다. 이것이 현실이다. 그런데 사실 선진국은 이러한 문제를 100년 전에 해결하였다. 

테일러 시대에 프로세스나 동작 개선만으로도 두 배의 생산성을 올렸는데 현재는 자동화, 정보화 기술을 활용할 수 있기 때문에 최소 3배의 생산성 향상도 충분히 가능함을 입증해 보였다. 예를 들어 자동차 악세사리를 생산하는 F사는 남자의 근력이 필요하다고 생각하여 외국인 노동자 30명을 고용하여 제품의 품질 검사를 하고 있었다. 추진단에서는 직교로봇과 간이 자동화 시스템을 통해 이 작업을 여자도 할 수 있는 작업으로 변화시키고 그들 전체가 하던 작업을 동네 주부들 8명이 두 라인에서 하프타임으로 일할 수 있는 작업으로 변화시켰다.지금 그 회사는 일본의 주문까지 소화하기 위하여 여덟 라인으로 증설하여 운영하고 있다. 고용인원도 대폭 증가하였다. 이러한 공장이 스마트공장이고 독일이 높은 인건비에도 제조업 경쟁력을 유지할 수 있는 비결이기도 하다.

(스페셜경제 7월 17일 내용 일부)

소견)직교좌표 로봇과 간이 자동화 시스템을 통해 남자 작업을 여자도 할 수 있는 작업으로 변화시키고 그들 전체가 하던 작업을 동네 주부들 8명이 두 라인에서 하프타임으로 일할 수 있는 작업으로 변화시키는 것이 스마트팩토리 이다.

나비효과(butterfly effect)라는 게 있다. '혼돈이론'에서 초기값의 미세한 차이에 의해 결과가 완전히 달라지는 현상을 뜻한다. 일반적으로 나비효과는 특정 부분의 작은 일이 예상하지 못한 분야까지 큰 영향을 미치게 되는 효과를 말한다. 예를 들자면 공장 하나가 들어서 200명의 직원을 채용하면 5만명에게 경제적 파급효과를 미치게 된다는 것이다. 4인 가족 기준 800명, 인근 10인 근로자 기준 협력업체가 10개 정도 된다면 가족까지 400명이 추가적인 경제적 파급효과를 얻게 된다. 1천200명(800명+400명)이 지역 시장의 다양한 분야에서 소비를 하게 되므로 간접적 파급효과는 4만8천명(1천200명×4개분야×간접파급 10명)이다.


그러나 이런 셈법은 고리타분한 옛말이 되어 버렸다. 노동자의 인권이 향상되고 삶의 질을 추구하면서 노동자의 요구는 올라가고 기업은 생산성 향상 압박을 받게 된다. 생산성 향상은 3단계에 걸쳐 발생하였다. 1단계는 '노동 생산성' 향상 단계이다. 교육이나 동기부여 등을 통하여 일하는 방식과 업무 프로세스를 개선하는 방식이다. 2단계는 '자동화' 단계이다. 반복적인 업무에서 사람을 배제 시키고 기계가 대신한다. 정보처리시스템이나 자원관리시스템(ERP) 등을 도입하고 제조업은 로봇이나 자동제어 시스템을 설치한다. 3단계는 '지능화' 단계이다. 자동화 단계에서 발생하는 각종 데이터를 분석하고 환류(피드백)하여 고수준 영역까지 ICT 기술로 극복하는 단계이다. 인공지능, 빅데이터 기술이 접목되면서 급성장하고 있다.

'지능화'를 중심으로 하는 생산성 향상 3단계에서는 단연코 고전적 고용창출 효과가 없다. 반도체 공장이 들어온다고 수백 명이 채용되는 것이 아니라 자동화에 기반한 지능시스템이 도입되고, 이를 모니터링하기 위한 관제 인원과 시스템 유지보수를 위한 엔지니어들이 채용된다는 의미이다. 글로벌 대형 물류창고를 지역에 유치한다고 일자리가 늘어나는 것이 아니라 로봇 기반 자동화 장치와 이를 통제·분석하는 시스템이 도입되는 것이다. 고속도로 요금징수, 터미널 매표원, 중소업종 매장 노동자들은 이미 정보시스템으로 대체되고 있고, 그 속도는 가파르게 증가하고 있다.

(중부매일 5월 29일 내용 일부)

소견)생산성 1단계는 '노동 생산성' 향상 단계이다. 교육이나 동기부여 등을 통하여 일하는 방식과 업무 프로세스를 개선(공정합리화)하는 방식이다. 2단계는 '자동화' 단계이다. 반복적인 업무에서 사람을 배제 시키고 기계가 대신한다. 정보처리시스템이나 자원관리시스템(ERP) 등을 도입하고 제조업은 로봇이나 자동제어 시스템을 설치한다. 3단계는 '지능화' 단계이다. 자동화 단계에서 발생하는 각종 데이터를 분석하고 환류(피드백)하여 고수준 영역까지 ICT 기술로 극복하는 단계이다.

 먼저 L사가 5G 이동통신 기반의 스마트팩토리 서비스를 공개했습니다. L그룹 계열사가 가지고 있는 기술을 통해 MWC 현지와 한국 평택의 생산 공장을 실시간으로 연결하는 5G 스마트팩토리 서비스를 선보인 건데요. 스페인 바르셀로나와 경기도 평택에 위치한 L전자 소재, 생산기술원 금형 기술 센터를 실시간 연결했습니다. 지구 반대편에서 5G망을 통한 스마트팩토리 운영 및 관리 시연은 이번이 처음입니다. 

 지능화, 자동화, 무인화의 필요성이 높은 금형 정밀 가공 분야에 적용했습니다. 현재 해당 분야는 모든 이동 과정을 사람이 직접 담당하고 있습니다. 도면의 복잡도에 따라 작업 소요 시간도 늘어나는 등 업무 효율성이 낮기 때문에, 5G 스마트팩토리 서비스를 적용하면 효율성을 비교적 높일 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 

스마트 팩토리에서 5G 기술의 필요성이 크게 강조되고 있습니다. 앞서 실제로 적용되고 있는 예를 살펴보기도 했는데요. 공통적으로 강조되는 점이 바로 편리성입니다. 공정 라인이 바뀔 때 네트워크 연결이 편해진다는 점이 가장 큰 장점입니다.

특히 대기업의 요구에 따라서 공정 라인을 자주 변경해야 하는 중소기업의 경우, 5G를 적용하면 설치비용을 줄이면서 편리한 작업 환경 구축이 가능해집니다. 그래서 국내 이동통신사들도 중소기업을 위한 스마트팩토리 구축에 적극적으로 나설 계획이라고 밝힌 바 있습니다. 

1ms(밀리세크) 정도의 지연시간 구현이 가능한 5G를 적용하면 실시간 제어 응용이 가능해지게 됩니다. 현재 쓰고 있는 와이파이에 비해서 초저지연 구현이 가능하기 때문에, 5G는 앞으로 스마트팩토리에서 매우 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

(쿠키뉴스 4월 13일 내용 일부)

소견)스마트팩토리 구축 단가를 낮추고, 데이터를 효율적으로 관리하며, 현장 노하우를 데이터베이스로 축적할 수 있도록 저가의 비용으로 중소제조기업에 활용되기를 학수고대합니다.

산업혁명 이후 사람의 노동력에 의존하던 제조업에서 생산 라인에 자동화 설비 도입을 두고 유용성을 의심하는 사람은 없을 것이다. 공장 자동화로부터 시작한 자동화 설비는 산업용 로봇으로 발전하면서 생산의 혁신을 가져왔다. 자동차 산업에서 전자산업, 그리고 각종 소비재 산업에 이르기까지 생산설비의 자동화를 도입하지 않은 경우는 거의 없으며 첨단 로봇 시스템으로까지 발전했다. 제조 산업에서 자동화와 로봇은 이제 필수 기술이 되었다.

BPA라는 용어가 있다. Business Process Automation의 약어로 업무 절차 자동화로 번역할 수 있겠다. 그리고 사무 자동화(OA, Office Automation)라는 오래된 용어가 있다. 어쩌면 경력이 짧은 IT 관련자들은 들어본 적도 없는 용어일 수도 있다. 지금은 거의 사용하지 않는 용어이기 때문이다. 그런데 사무 자동화라는 용어가 BPA가 의미하는 것과 많이 다를까? IT가 기업의 업무에 도입되던 초창기부터 목표는 사무 자동화였다. 그리고 ERP를 비롯하여 다양한 IT 시스템이 구현된 핵심 목표 역시 업무 프로세스의 시스템 구현을 통한 자동화를 포함하고 있다.

우리는 작업자의 모습을 찾아볼 수 없는 완전 무인 공장을 방문하면 놀라움을 느낀다. 그리고 로봇 자동화 설비가 가져온 제조산업의 모습에 대해 감탄하지 않을 수 없다. 그런 느낌을 전달하기 위해 RPA에서 로봇이라는 단어를 사용한 것이라면 이해하지만 가까운 미래에 RPA가 사무실의 모습을 무인 공장과 같이 만들 수는 없다. 그리고 이미 정보시스템은 오늘날 가능한 수준의 프로세스 자동화를 이루었다고 생각한다. 인공지능이 지금의 제조업과 같은 수준으로 사무실의 인력을 로봇으로 대체할 수 있는 날은 꽤 오랜 시간이 흐른 후의 어느 날이 될 것 같다.

(IDG 4월 2일 내용 일부)

소견)각종 소비재 산업에 이르기까지 생산설비의 자동화를 도입하지 않은 경우는 거의 없으며 첨단 로봇 시스템으로까지 발전했다. 제조 산업에서 자동화와 로봇은 이제 필수 기술이 되여 향후 기대가 큽니다.

*제조업 미래, 스마트공장이 답이다

산업통상자원부와 한국산업기술평가관리원은 스마트공장 고도화 기술개발 사업을 추진하고 있다. 첫 번째 대표 한국형 스마트공장인 동양피스톤은 자동차 엔진에 들어가는 피스톤을 제작하는 업체이다. 이 회사는 자동화, 디지털화, 고도화를 통해 생산성을 향상했고, 제조공정에서 발생하는 데이터를 분석해 품질과 공정 이상 발생을 예측하고 예방하고 있다. 이 회사의 스마트공장 구축과정을 보면, 단순히 관련 기술도입을 통해 스마트공장을 만든 것이 아니라, R&D로 기업에 적합한 스마트공장구축방법을 찾아 이뤄냈다는 점에서 더 큰 의미가 있다.  

한국산업기술평가관리원은 이러한 성공을 발판삼아 두 번째 대표 스마트공장에 두 개 기업을 선정해 추가 지원한다. 국내 최초의 클린 에너지 기반의 스마트공장인 신성이엔지는 빅데이터 분석기반의 디지털화를 통해 생산성과 품질향상을 가져와 기계와 로봇이 협업하는 미래형 공장으로 거듭날 것이다. 또 자동차 엔진부품 생산업체인 영신금속은 사물인터넷(IoT)과 스마트생산관리시스템(MES)을 통해 저비용, 고효율 스마트공장이 될 것이다.  

단순한 생산공정 자동화보다는 산업별 R&D를 통해 해당 분야에 적합한 스마트공장을 구축해야, 수많은 중소·중견기업들이 자신들에게 적합한 스마트공장을 구축할 수 있는 원동력이 될 것이다.

스마트공장 고도화 기술개발 사업으로 스마트공장 구축 및 관련 R&D를 진행하면 이는 각 회사에 적합한 스마트공장 모델을 적용할 수 있게 해 생산성과 부가가치를 높일 수 있을 것이다. 대기업이 아닌 중소·중견 기업에서 이처럼 좋은 선례를 만들고, 우리나라 현실에 적합한 스마트공장고도화기술을 지속해서 개발한다면, 많은 중소기업에 적용하고 큰 효과를 기대할 수 있을 것이다. 

(디지털타임스 11월 3일 내용 일부)

소견) 4차 산업혁명은 눈앞에 와 있고 각 분야에서 신속한 대응과 전략수립이 필요한 시점이다. 제조업에서의 4차 산업혁명을 선도하기 위해서는 우리나라 중소제조기업에 적합한 스마트공장모델을 찾고 적용하는 것이 매우 중요한 과제입니다.

*인공지능,자동화,그리고 경제

인공지능이 주도하는 자동화가 가져올 경제적인 효과에 대응하는 것은 차기 행정부는 물론 그 이후에도 지속적

으로 해결해야할 중요한 정책이 될것이다.인공지능은 이미 미국 직장을 변화 시키기 시작했다.할수 있는 일

의 유형도 바뀌었고 노동자가 성장하기 위해 필요한 기술도 변환 되고있다.모든 미국인이 이 문제를 해결하는

데 직접 참여 할수가 있어야 한다.학생이든, 노동자든, 관리자든,혹시 기술 책임자든,그것도 아니라면 단지 시민

으로서 정책토론에서 자기의 목소리를 낼수 있어야 한다.

인공지능과 관련 정책이슈가 많다. 미래 행정부와 의회, 민간 영역,혹은 공공 영역에서도 토론하고 고려해

야 할 주제들이 지속적으로 등장 할수 있다. 정부,산업계,기술,정책 전문가, 그리고 공중들이 지속적으로 참여

해서 이 나라가 인공지능이 가져달 번영을 많은 사람들이 나눌수 있는 정책을 만드는 데 기여해야한다. 그리

고 미국의 기업들과 노동자 들이 자신이 가진 창의적 잠재력을 일깨워 주워야하고 인공지능의 활용과 개발 분

야에서도 미국이 리더십을 유지할수 있는 정책을 만드는데 중요한 역할을 해주어야 한다.

(브런치 베타 2016년 12월 내용 일부)

소견)물론 실업을 상쇄시킬수 있을 정도로 새로운 일자리를 창출하는 방안을 마련하는 등 적극적으로 시장에 

개입하는 것도 적극 고려해야 합니다.