[기고] 스마트팩토리 오픈소스와 인력양성
스마트팩토리 오픈소스와 인력양성
한국경영인증원, 김민호
1. 스마트팩토리란?
2016년, 다보스 포럼에서 4차 산업혁명이 논의된 이후 금융, 통신, 의료, 유통 등 다양한 분야에 ICT 신기술이 도입되었다. 미중무역분쟁, 기후변화, 코로나19 등으로 급변하는 글로벌 경제위기 상황속에서도 신기술들은 오히려 발전을 거듭했고 분야별 많은 발전이 이루어져왔다. 그리고 현재 “스마트팩토리”는 산업생태계의 큰 축이라 할 수 있는 제조업에서 제일 각광을 받는 분야이자 요소가 되어가고 있다. 스마트팩토리(공장)는 공장 자동화(FA, Factory Automation)가 진화한 형태로 ICT와 제조업기술이 융합하여 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사이버물리시스템(CPS)등을 통해 공장내의 장비, 부품들이 연결 및 상호 소통하는 생산체계를 말한다[1]
쉽게말해서 제조업 생산과정에 디지털 솔루션을 적용하고, 이를 바탕으로 공장내 생산성, 품질 등을 향상시키는 것이다. 제조업은 설계, 제조, 물류 등 다양한 프로세스로 구성되어 있으며, 해당 프로세스를 시스템으로 관리할수 있도록 MES, ERP, PLM, SCM 등 솔루션을 구축하고 이후 통합하여 지능화, 고도화된 공장을 구축하는 것을 지향한다. 이러한 스마트팩토리는 제품의 기획, 설계, 생산, 유통판매 등 전과정이 자동화 및 정보화되어 가치사슬 전체가 실시간 연동 통합됨으로써 생산성 향상, 에너지절감, 인간중심의 작업환경을 구현하고 최적비용 및 시간으로 고객맞춤형 제품을 생산한다.
2. 스마트팩토리 현황과 전문가 양성의 필요성
정부에서는 스마트팩토리 수준에 대한 객관적인 지표수립의 필요성을 가지고 각각의 Level을 진단하는 표준을 개발하였으며, 시스템이 도입되지 않은 미적용 단계부터 무인 공장이라고 부를수 있는 고도화 5단계까지 수준을 구분하였다.
중소벤처기업부에 따르면 2020년까지 누적기준으로 19,799개의 스마트팩토리를 보급하였는데, 그간 전체 제조업 중 50인 미만이 대다수를 차지(‘18년 98.1%)하는 상황에서 투자비용이 적은 기초수준의 공장이 많이 보급되었다. 하지만 스마트팩토리 고도화율은 25.5%(’19년 지원, ‘20년 구축)로 19년(17.9%)에 비해 증가되는 추세이다. 최근 인공지능 솔루션 실증사업(스마트공장 제조혁신추진단), AI바우처 지원사업(정보통신산업진흥원) 등 스마트팩토리와 연계되는 데이터 및 AI 유관사업이 늘어나고 있으며 이에 따라 스마트팩토리 수준은 지속적으로 증가할 것으로 판단된다.
이런 정책변화의 추세를 살펴본다면 기존에는 스마트팩토리 구축이 수기로 진행되던 업무 프로세스를 전산화할 수 있도록 다양한 디지털 솔루션을 도입하는 보급확산의 개념에서, 이제는 데이터의 축적과 활용을 통하여 생산성과 품질의 향상을 위한 성과창출의 단계로 넘어가는 과정으로 볼 수 있다.
하지만 매년 1만개 이상의 스마트팩토리가 보급됨에도 불구하고, 실매출에 연계되는 현실적 성과를 도출하는 성공적 스마트팩토리 구축은 상당히 어려운 일이다. 보통의 유관 프로젝트는 최소 6개월에서 1년 이상의 기간이 소요되며 구축할 Site의 특장점을 제대로 파악하고 표현할 수 있는 Domain Knowledge, 그리고 검증된 솔루션과 실력있는 개발자, 수요기업과 공급기업 사이에서 이를 조율해줄수 있는 PM 등 많은 성공의 요소를 필요로 한다. 그리고 대부분의 제조기업들이 간과하고 있는 부분 중 하나는 솔루션 도입과 그로 인한 프로젝트의 종료로 구축이 완료되는 것이 아니라, 기업 내·외부 요인에 따라 스마트팩토리는 지속적으로 성장하고 진화해야 한다는 것이다. 이를 위해서는 결국 기업 내부에 스마트팩토리 전문가를 장기적으로 육성하고 보유하여야 한다.
3. 스마트팩토리(오픈소스) 인력양성 트렌드 변화와 중소기업훈련지원센터
스마트팩토리를 구축하고자 한다면 시스템 도입도 중요하지만 시스템을 구축하고 활용할수 있는 인재를 양성하는 것이 더욱 중요하다. 그리고 이러한 인재 양성의 트렌드도 과거에는 보급확산을 위한 인력 일변도에서, 데이터 분석과 AI 분야까지 범위가 넓어지고 있다.
제조 데이터 분야는 폐쇄성으로 인하여 금융, 마케팅, 유통 등 다른 전문분야와는 다르게 수준이 아직 초기단계라고 볼 수 있다. 업종과 기업의 상태를 이해하여 정확한 분석을 수행하고 완성도 높은 엔진을 만들기 위해서는 오픈소스를 활용한 전문가들의 집단지성이 꼭 필요한 부분이다. 스마트팩토리 시스템에 축적된 데이터들을 분석하고 최적화 모델을 개발하는 부분에서 오픈소스의 활용성은 무궁무진하기 때문에 이러한 제조데이터에 특화된 오픈소스 전문 인력의 필요성이 증가하고 있다.
이와 관련하여 한국경영인증원에서는 한국산업인력공단으로부터 중소기업 훈련지원 센터로 지정되어 2019년부터 제조기업 및 SW기업을 대상으로 스마트팩토리 운영과 제조데이터를 적용한 오픈소스에 특화된 교육, 훈련을 무료로 제공하고 있다.
중소기업 훈련지원 센터는 직업능력개발훈련을 지원받기 어려운 중소, 중견기업을 대상으로 사업장내에서 진단, 교육, 훈련을 지원하는데 이중 기업맞춤형 현장훈련(일반) / 기업맞춤형 현장훈련(특화) 사업을 통해 스마트팩토리 관련 서비스에 참여할 수 있다. 일명 기업맞춤형 현장훈련은 S-OJT(Structured On the Job Training)라고 불리는 훈련사업으로 별도 장소에 집합형태로 진행되는 과거의 사업들과 달리 전문가가 직접 기업현장에 방문하여 자사에 필요한 훈련과정을 개발하여 제공한다.
기업맞춤형 현장훈련(일반)의 경우 제조, SW 등 다양한 분야 및 업종의 기업이 참여할 수 있는 것이 특징이며, 스마트팩토리 구축예정 기업의 경우 업종에 특화된 전문가의 노하우를 통하여 사업계획서 수립 및 마스터플랜 구축에 도움을 받을 수 있다. SW 기업의 경우 프로그램 개발, 오픈소스를 활용한 데이터 분석과 AI모델 개발, 제조업 Domain Knowledge에 대한 노하우 습득 등 필요로 하는 부분의 전문가를 섭외하여 니즈에 맞는 훈련을 개발하여 참여할 수 있다.
기업맞춤형 현장훈련(특화)의 경우 “스마트팩토리”와 “스마트 제조데이터” 2가지 분야로 나누어 훈련에 참여가 가능하다. “스마트팩토리 분야”는 스마트팩토리 솔루션을 기도입한 기업만 대상으로하며 현장개선, 고도화 계획 수립, 문제해결 등 제조현장을 전문가가 진단한다. 이후 기업에 따른 맞춤형 문제해결을 지원하는 PBL 형태의 훈련을 수행하는 것이 특징이다. 기존의 주입식 교육이 아닌 프로젝트 기반 문제해결을 통해 현장 개선과 내부 스마트팩토리 전문가를 중장기적으로 양성할 수 있다.
“스마트제조 데이터분야”는 설비예지보전, 생산관리, 품질관리 등 기업이 보유하고 현장에서 발생하는 데이터를 활용한 훈련을 수행한다. 스마트팩토리 시스템 미도입 기업도 참여가 가능한데, 이 경우에는 한국경영인증원과 협의가 체결된 SKT 등 전문업체에서 제공하는 무선센서와 클라우드 시스템을 활용하여 훈련을 지원한다. 미도입 기업의 경우 설비예지보전에 초점을 맞추어 훈련을 수행하며, 고장이 잦거나 관리에 만전을 기하는 주요 설비에 무선센서를 부착하여 데이터 수집, 전처리, 분석 및 활용 등의 내용으로 훈련이 구성된다. 업체당 1개의 센서와 데이터 수집을 지원하는 클라우드 플랫폼을 사업기간 동안 무료로 제공한다. 그리고 수집된 데이터는 오픈소스를 활용하여 분석하고 설비 맞춤형 AI모델을 개발할 수도 있다.
. 맺음말
정부에서는 제조업 혁신을 위해 “제조업 르네상스 비전과 전략”을 수립 선포하였다. 중소기업을 대상으로 스마트팩토리를 3만개(22년) 구축하고 이밖에 AI 기반 산업지능화 추진, 핵심 S/W, 센서, 장비 등을 고도화 하는 계획으로 이루어져있다. 스마트화·친환경화·융복합화를 통해 산업구조 혁신을 가속화하고 제조업 전반의 경쟁력 강화 효과를 기대하고 있다. 하지만 이를 직접적으로 수행하여야하는 스마트팩토리와 제조데이터 전문인력은 매우 부족한 상황이다. 제조업 특성에 따라 내부 전문가의 육성은 기업에서 현장 프로젝트와 병행하는 방법이 효과적이지만 많은 기업들이 여건 부족으로 어려움을 겪고 있다.
기업맞춤형 현장훈련은 이런 중소·중견기업의 상황을 고려하여 전문가 파견, 훈련비 지원 등의 방법으로 인력양성을 지원한다. 체계적으로 제공되는 정부지원사업에 참여하여 내부 전문가를 지속 양성한다면 이는 결국 기업 경쟁력 강화와 더불어 스마트제조 연관 오픈소스 저변확대에 직접적으로 기여하는 방법이 아닐까 생각해본다.
※ 참고문헌
[1] |
소아영, 융합 Weekly TIP: 4차 산업혁명과 국내외 스마트 공장 산업동향, 융합연구정책센터, 2017 |
[2] |
정종필, 스마트팩토리 핵심기술 및 제조혁신 고도화 전략, 2020 |
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