공대생의 공학특강 - 인더스트리 4.0

[能田]

공대생의 공학특강

인더스트리 4.0

서울공대 상상 예비 Winter vol .26

여러분 혹시 4차산업혁명이라는 말, 들어보셨나요?

그런데 이 말이 어디서 온 것인지 아시는 분들은 많이 없을 것 같습니다.

생산성 향상을 위한 독일의 산업정책, 인더스트리 4.0이 바로 4차산업혁명의 어원입니다.

인더스트리 4.0이 가져올 미래에 대해 혜정이와 도현이의 이야기를 들어볼까요?

글: 신혜정, 에너지자원공학과 2

김도현, 컴퓨터공학부 2

편집: 김다민, 조선해양공학과 3

혜정        도현

인류의 산업은 지금껏 세 차례의 큰 변화를 겪었습니다. 첫 번째는 증기력을 이용해 인간의 노동력을 기계의 힘으로 대체한 것이었고, 두 번째는 본격적인 전기와 조립라인의 사용을 통한 대량생산이었습니다. 마지막 변화는 컴퓨터를 이용한 자동화 도입에 따른 것이었죠. 인더스트리 4.0은 빅데이터와 머신러닝을 바탕으로 이 마지막 변화를 계승하고 발전시키고자 합니다. 인더스트리 4.0에서는 사이버물리시스템(CPS), 사물인터넷(IOT)을 바탕으로 기계와 시스템들이 서로 연결되고, 사람의 개입 없이 스스로 판단을 내릴 것입니다. 더 많은 데이터를 바탕으로 기계학습을 할수록 이 시스템은 더욱 영리해질 것이고, 효율성과 생산성을 극도로 향상한 스마트팩토리가 현실로 다가올 수도 있겠지요. 최근에는 많은 회사와 국가들이 이 인더스트리 4.0을 벤치마킹 하기 위해 노력하고 있답니다. 이러한 인더스트리 4.0이 가져올 미래에 대해 혜정이와 도현이가 이야기를 나눠보았습니다.

Industry 4.0

혜정: 인더스트리 4.0에서는 기계가 사람의 개입 없이 스스로 판단을 내린다니, 정말 대단한 기술이다! 이 기술을 적용하면 공장에서 효율적인 운영이 가능할 거 같아. 그런데 이 기술은 다소 이론적으로 보이는데 실현 가능할까?

도현: 아직 정책을 진행 중이어서 완벽한 단계는 아니지만 충분히 현실적이라고 생각해. 최근에는 GPU를 선두로 한 하드웨어와 머신 러닝 알고리즘의 획기적인 발전이 일어나고 있어. 따라서 빅데이터 분석과 머신 러닝 기능을 갖춘 지능형 메모리 개발을 통해 시스템 생산 공정의 병목현상을 자가 진단해 최적 생산 경로를 스스로 결정할 수 있어. 또한, 사이버물리시스템을 통해 스마트팩토리와 사물인터넷 세상을 연결하여 제품을 관리할 수 있지. 사이버물리시스템이라는 용어가 익숙지 않을 텐데, 간단하게 설명하면 가상의 사이버세계와 현실의 물리세계를 잇는 연결망이야. 현실세계의 물리적 사물이나 시스템을 소프트웨어 모델 등으로 구성하여 디지털 자산으로 만든 후, 외부의 다양한 피드백을 통해 변화에 대응하고 솔루션을 제공하지. 현재 빅데이터 분석과 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있고, 사물인터넷의 개발이 한창 진행 중임을 고려하면 인더스트리 4.0은 당연히 실현 가능한 기술이야.

혜정: 우와 그렇구나! 찾아보니까 벌써 이 기술을 상용화시킨 기업들도 상당히 많아! 예를 들어 아디다스는 독일에서 스피드팩토리라는 공장을 운영하는데 로봇을 통한 자동화를 통해 기존에 수 주가 걸렸던 운동화 1켤레 생산 시간을 5시간으로 단축시켰다고 해! 게다가 이런 공장은 인건비의 영향을 거의 받지 않고 운영할 수 있어서 수요가 있는 곳에서 바로 생산하는 생산의 현지화를 가능하게 한대. 근 미래에는 개인마다 원하는 디자인을 주문하고 그에 맞춰 바로 생산된 신발을 받아볼 수도 있겠어. 정말 멋지지 않니?

또 스마트팩토리 분야에서 대표적인 독일 지멘스의 EWA는 무려 0.001%의 불량률을 자랑하는데 더욱 놀라운 건 이런 와중에도 대다수 제품을 주문 후 24시간 안에 완성할 수 있다는 거야. EWA는 이렇게 엄청난 생산성을 가지며 에너지 소비 또한 기존 공장들보다 30% 적다고 해, 그야말로 꿈의 공장이 아닐 수 없어. EWA의 가장 큰 원동력은 매일 수집되는 빅데이터를 통한 자동 작업 지시야. 이를 이용해 공장 운영을 최적화 하는 것이지. 미국의 거대 물류 기업 아마존도 인더스트리 4.0의 이익을 톡톡히 봤다고 하더라고. 물류센터에 자동으로 물건을 관리하고 운반하는 키바 로봇을 도입한 후 운영비용을 20%나 절감할 수 있었대. 로봇을 도입함으로써 물류의 순환속도를 증가시키고 컴퓨터를 통한 효율적 공간 관리로 더욱 많은 공간을 확보할 수 있었던 거지. 이렇듯 지금도 인더스트리 4.0은 많은 긍정적 변화들을 가져오고 있어. 앞으로가 더욱 기대되는 기술이야!

Tesla Factory

도현: 실제 사례들을 살펴보니 기존 공장에 비해 불량률은 줄어들고 효율은 획기적으로 증가했네. 사례들을 들으며 생각해보았는데 스마트팩토리를 건설해서 기계가 인간의 의사결정을 대신한다면 오히려 일자리가 줄어 정책의 취지와는 반대로 경제가 위축될 것 같아. 자동화에 따른 일자리 감소 문제도 고려해야 하지 않을까?

혜정: 일자리 감소 문제라면 테슬라 사의 완전자동화 공장 사례를 살펴보면 걱정하지 않아도 될 것 같아. 테슬라에서는 2017년 완전자동화 공장을 캘리포니아 주에 건설하였는데 주당 5,000대의 전기자동차를 생산할 것으로 예측했어. 그런데 실제로는 이 목표에 훨씬 못 미친 2,000대만을 생산했지. CEO 일론 머스크의 말에 따르면, 정교한 로봇이 오히려 생산속도를 늦추는 것으로 조사되었다고 해. 그래서 테슬라는 해결책으로 로봇을 대체하기 위해 수백 명의 직원을 고용했어. 재미있는 사실은 이런 과도한 자동화의 함정은 테슬라만 겪은 것이 아니야.

1,000여 개의 기업을 대상으로 한 글로벌 연구에 따르면, 직원을 대체하기 위해 기계를 사용하는 것보다 직원들이 기계와 함께 일할 때 최고의 성과를 낸다고 해. 또한, ICT융합네트워크 상근부회장에 따르면, 인더스트리 4.0에 의한 경제적 파급 효과는 약 2,000~4,250억 유로일 것으로 추정된다고 해. 일자리 감소에 의한 경제 위축보다 자동화로 인한 경제적 효과가 더 큰 것이지!

도현: 그렇구나! 상당히 흥미로운 사례네. 사례에서도 알 수 있듯이 공장의 자동화가 반드시 일자리 감소를 부르는 것은 아니구나. 나는 일자리 감소뿐만 아니라 인간 소외 현상 또한 걱정했는데 내 예상과는 반대로 로봇을 관리하는 인간의 역할이 오히려 강조되겠다. 지금까지 이야기에 따르면 인더스트리 4.0은 굉장히 완벽한 정책인데, 실패 사례나 문제점은 없을까?

혜정: 인더스트리 4.0은 아직 완성된 정책이 아니야. 정책 초기 진행 과정에서 여러 가지 문제점들이 발견되었어. 첫 번째는 스마트팩토리에서 모든 조건을 철저하게 고려한 완벽한 표준을 추구하다 보니 시장 변화를 따라가지 못해 오히려 비용 문제를 일으켰지. 또한, 디지털화된 기업의 자료를 보호하는 보안 정책이 미흡해 중소기업의 참여가 소극적이었어. 마지막으로는 관련 전문 지식을 갖춘 인력이 부족해 최대 효율을 발휘할 수 없었어. 이 문제들을 해결하기 위해서는 정부, 기업, 정치 등 사회 전반에 대한 관심과 투자가 필요하고 기존 인력을 교육하는 새로운 교육 커리큘럼도 만들어져야 해. 아직도 인더스트리 4.0은 초기에 나타난 문제점을 다듬으며 발전하고 있어.

도현: 생각보다 복잡한 문제들이 발생하는구나. 그렇지만 네가 말한 문제점들을 계속 보완해 나간다면 1차 산업혁명에 버금가는 혁신적인 변화가 우리 삶에 일어날 수 있을 것 같아! 인간과 로봇이 조화롭게 생활하는 미래가 정말 기대된다!

멀게만 느껴지던 4차 산업 혁명이 우리의 눈앞으로 성큼 다가왔습니다. 오늘은 4차 산업의 기원인 독일의 인더스트리 4.0에 대해 이야기를 나누어보았는데요. 인더스트리 4.0은 스마트팩토리의 로봇이 외부 조건에 반응하며 의사결정을 하여 불량률은 낮추고 효율은 극대화시킵니다. 그러나 아직 현재 진행 중인 정책인 만큼 문제점 또한 발견되고 있습니다. 미래의 공학도인 여러분들이 이러한 시대적 상황에 발 빠르게 적응해서 문제를 공학적으로 해결한다면 기술 혁신의 주역이 될 수 있지 않을까요?

출처

[그림 1] https://erichfelbabel. com/2018/03/07/industry-4-0-are-youready/. October 25, 2018

[그림 2] https://www.inverse.com/article/41363-tesla-factory-robotsengineers. October 25, 2018