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일본의 스마트 팩토리 추진 방향

일본의 스마트 팩토리 추진 방향

[아이씨엔 매거진 4월호] 제4차 산업혁명의 핵심 진원지로서 스마트 팩토리가 주목받고, 독일에 이어 미국, 일본 기업들도 스마트 팩토리 시장에 다양한 형태로 뛰어들면서, 시장 활성화에 대한 기대감이 높아지고 있다. 글로벌 트렌드라는 거시적 측면에서 스마트 팩토리가 확산될 수 있는 다양한 여건들이 무르익고 있는 것은 주지의 사실이다. 그러나 수요 기업의 입장이라는 미시적 측면에서 보면 스마트 팩토리 확산은 각 국가마다, 각 응용 분야마다 여건과 목표가 다르게 표출되고 있다. 이에 일본의 스마트팩토리 추진 방안을 통해 국내에서의 도입과 활성화 방안을 고민해 보고자 한다.

 

일본 기업들은 독일, 미국에 비해 스마트 팩토리 개념의 체계화는 늦었지만, 이미 오래 전부터 제조 현장에서 생산성 향상을 위한 다양한 자동화 투자를 해 왔다. 또한 일본은 세계 최대의 수치제어기기와 산업용 로봇의 생산국이자 수요처이기도 하다. 이러한 측면에서 일본은 기존 생산성 제고 방식의 연장선 상에서 제3의 스마트 팩토리 전략을 모색하고 있다. 일본 기업들만의 독특한 스마트 팩토리 추진 동향 중 독일, 미국과는 뚜렷이 구별되는 점으로는 ▲엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 강조, ▲개별 기업들의 각개 약진, ▲부품/소재 기업들의 신시장 기회 모색 등을 들 수 있다.

1) 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 강조
스마트 팩토리의 네트워크 아키텍쳐와 관련해, 일본은 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)을 강조한다. 독일의 가상-물리시스템, 미국의 클라우드 플랫폼이 산업내 빅데이터의 집중을 중시하는 것과 달리, 엣지 컴퓨팅은 분산형 컴퓨팅 관점에서 단말(개별 기기, 공장 단위)의 중요성에 초점을 맞춘다. 엣지 컴퓨팅에서는 사물인터넷은 클라우드 (Cloud, 중앙 데이터 센터, 빅 데이터 플랫폼), 포그(Fog, 지역별 인프라, 게이트웨이), 엣지(Edge, 스마트 기계, 단말)의 3층 구조로 이루어질 것이라 본다.

엣지 컴퓨팅기존 클라우드 컴퓨팅은 데이터의 축적과 분석 처리가 원격지의 클라우드에서 이루어질것으로 가정 한다. 이는 단말 수가 많지만 개별 데이터량은 적고, 신호지연시간(latency)이 길어도 무방한 기존 인터넷 환경에 적합하다. 그러나 자율주행차, 스마트 팩토리, 스마트 헬스케어 등 다양한 사물 인터넷 환경은 이와 다르다. 단말 수는 적지만, 개별 데이터량은 많고 기기의 실시간 동작과 직결되는 특성상 신호 딜레이가 치명적이다. 엣지 컴퓨팅은 실시간 처리의 성능 향상을 위해 클라우드, 포그, 엣지 간에 정보 전달, 분석이나 인공지능 판단 등 을 분담해야 함을 강조한다. 결국 엣지 컴퓨팅은 클라우드의 빅데이터 처리 능력도 중요하나, 개별 단말이나 게이트웨이의 데이터 처리 능력도 일정 수준 이상 강화되어야 함을 시사한다. 이는 스마트 팩토리의 원활한 가동을 위해 공장 내 개별 스마트 장비나 공정 및 공장의 제어, 운영 수준에서도 기능, 성능이 향상되어야 함을 의미한다.

일본 기업들이 이처럼 엣지 컴퓨팅을 강조하는 데에는 또다른 현실적인 이유가 있다. 기울어진 판세의 전환, 스마트 팩토리 솔루션의 저가격화, 아시아 시장 내 우위 활용 가능성 때문이다. 무엇보다 빅데이터, 클라우드, 인공지능 분야에서는 이미 미국계 기업들이 절대적 우위를 확보했다. 또한 이러한 우위성은 네트워크 효과 때문에 향후 더욱 강화될 공산이 크다. 클라우드, 빅 데이터, 인공지능 기반의 스마트 팩토리 개념으로는 일본 기업들이 승기를 잡기 어려운 셈이다. 다만, 사물 인터넷의 실제 활용 현장에서는 실시간 신호 처리 등 클라우드 컴퓨팅의 한계 상황이 분명 나타날 수 있다. 바로 여기에서 새로운 차별화 기회를 창출하겠다는 것이다.

또한 많은 수요처 기 업들이 스마트 팩토리에 관심을 보여도, 지나친 투자는 원하지 않는다. 장비의 스마트화나 단말 단의 인공지능 결합 업그레이드는 적은 비용으로도 가능하다. 엣지 컴퓨팅 기반의 스마트 팩토리가 비용 효율적인 대안이 될 수 있다는 것이다. 나아가 화낙(Fanuc), 키엔스(Keyence), 옴론(Omron), 미쯔비시 전기 등 일본의 다양한 기계, 계측, 자동화 기업들은 아시아 지역 내에서 상당한 장비 기반(installed base)을 갖고 있다. 이러한 기존 장비 기반들을 잘 활용한다면, 자체 개발한 분석 소프트웨어나 인공지능을 활용한 분산형 스마트 팩토리로도 초기 시장을 충분히 확보할 수 있다는 계산인 셈이다.

2) 개별 기업들의 각개 약진
엣지 컴퓨팅 개념하에서는 결국 모든 기업들이 합심해 새로운 스마트 팩토리 개념이나 표준을 만들 필요가 없다. 오히려 개별 기업들이 각자 자신의 영역에서 기존 기계, 계측, 자동화 솔루션들을 좀더 스마트하게 만들면 된다. 일본이 ‘느슨한 표준’ 전략을 추구하는 이유도 이와 무관하지 않다. 일단 기업들이 강점 영역, 제품에서 각자 경쟁력 있는 스마트 팩토리 솔루션을 만들어내고, 추후 이들을 통합하는 형태로 가자는 것이다.

일본 화낙의 FIELD(Fanuc Intelligent Edge Link Drive) 스마트 팩토리 시스템 개요독자적 강점 영역에서 새로운 스마트 팩토리 솔루션을 만드는데 가장 앞서가는 업체는 화낙(Fanuc)이다. 화낙은 컴퓨터 수치제어 가공기기(CNC : Computer Numeric Control) 분야에서 세계 1위이고, 세계 4대 로봇 제조업체 중 하나이다. 화낙은 특히 1~3대의 로봇이 특정 작업 공간에서 다양한 동작을 수행해 특정 공정을 완성해내는 로봇 셀 생산 분야에 뛰어나다. 2016년 4월, 화낙은 엣지 컴퓨팅 방식과 인공지능을 결합하여 FIELD(Fanuc Intelligent Edge Link Drive)라는 독자 스마트 팩토리 시스템을 발표했다. 로봇이나 CNC 기기에서 얻어진 현장 데이터를 모두 클라우드에서 처리하는 대신, 엣지단인 공장내에서 분석, 피드백하여 기기의 지능화 수준을 실시간으로 제고하겠다는 컨셉이다. 클라우드에는 로컬 데이터에서 추출된 새로운 학습 모형 정도만이 공유된다. 화낙은 FIELD 시스템을 개방형 플랫폼으로 만들어 FANUC 제품의 구입 회사들이 자신의 상황에 맞게 수정할 수 있게 했다. 또한 경쟁 사들도 관련 드라이버, 앱, 센서 등을 자유롭게 생산할 수 있게 허용했다. 개방을 통해 CNC 및 로봇 생태계를 선점하려는 시도이다.

전통적인 공장 자동화(FA) 업체 중 스마트 팩토리 사업에 가장 적극적인 업체는 미쯔비시 전기이다. 사실 미쯔비시 등 일본의 자동화 업체들은 2000년대 초반부터 센서 등을 공장 자동화에 적극 활용해 생산 유연성 제고, 설비 보수 효율 증대 등 나름의 성과를 거두어 왔다. 다만, 이러한 성과들은 개별 프로젝트별로 분산되어 있었다. 미쯔비시는 기존 성과를 통합하는 측면에서 2014년부터 인텔과 협력해 ‘e-F@ctory’ 시스템을 개발해 왔다. 이 시스템은 엣지 컴퓨팅에 기초해 공장 자동화(FA)와 정보통신기술(IT)을 연계하여, 공장 생산라인의 품질, 설비가동 상황, 근로자 동향 등 재화, 설비, 사람에 관한 정보를 실시간으로 파악할 수 있다. 주목할만한 점은 현장 레퍼런스를 중시하는 접근법을 취하는 있다는 것이다. 즉, 일단 공장 수준에서 파트너 기업들을 확대하면서 실증사례 수를 늘리고 이를 기반으로 산업, 지역으로 시스템을 확장해 나가려 한다. 수요 기업들은 결국 레퍼런스를 보고 시스템 기종을 선택한다는 생각에서이다. 현재 전 세계 130개사, 5,200건의 e-F@ctory 시스템이 가동 중이다.

전자 기업 중에서는 파나소닉이 적극적이다. 파나소닉은 자체 공장 도입과 솔루션 외판의 투 트랙 전략을 사용하고 있다. 파나소닉은 CCTV, 네트워크 장비 등 다품종 소량 생산 특성을 갖는 제품 라인(사가 공장)이나, 개인 생산성 향상이 필요한 제품 라 인(오오이지미 공장)을 중심으로 스마트 팩토리 솔루션을 실험 중이다. 사가 공장에서는 사물 인터넷 기반의 생산정보통합시스템(PTOS)를 적용해 초기 품질 수준 향상 에 주력하고 있다. 오오이지미 공장에서는 HMD, 음성 단말기를 직원에 제공해 작업 지시 및 교육, 설비 보수/정비 작업 등에 활용을 모색하고 있다. 한편 파나소닉은 2003년 설립된 공장 솔루션(Factory Solution) 사업부에서 기존의 반도체/디스플레 이 생산 및 전자 제품 조립 노하우를 활용해 외부에 자동화 솔루션을 제공해 왔다. 최근 여기서는 클라우드 9 혁신센터(Cloud 9 Innovation Center)를 개설하고, PanaCIM이라는 MRP-ERP-MES 통합 소프트웨어를 내는 등 스마트 팩토리 솔루션의 외판 사업을 준비 중이다.

일본 미쓰비시전기는 2014년부터 인텔과 협력해 e-F@ctory 시스템을 개발해 왔다.후지쯔도 유사한 투 트랙 전략을 쓰고 있다. 자사 노트북 생산 라인을 테스트 베드 삼아 스마트 팩토리의 효과성을 실증하고, 검증된 생산 시스템을 솔루션 형태로 외부에 판매하려 하고 있다. 센서 및 계측기 회사인 옴론(Omron)도 마찬가지이다. 이들은 2020년까지 자사의 전원, 스위치 등 자동화 제어 기기 모두에 통신 모듈을 부착해 품질 향상, 생산성 향상에 더해 ‘멈추지 않는 공장’을 실현하려 한다. 이를 통해 중요 데이터와 노하우를 축적하여 자동화 기기를 위한 통합 IT 플랫폼인 Sysmac으로 발전시킬 예정이다. 나아가 광전 센서, 근접 스위치 등 자사 제품에도 IO-Link라는 통신 인터페이스를 부착해 2020년까지 전상품으로 확대할 계획이다.

3) 부품, 소재 기업들의 신시장 기회 모색
일본에서는 부품, 소재 기업들까지 스마트 팩토리를 신사업 기회로 적극 활용하려 하고 있다. 부품, 소재 분야에서는 워낙 독보적인 경쟁력을 갖추고 있을 뿐만 아니라, 기존 기술을 확장해 인공지능 통합 반도체와 복합 센서, 로봇 및 AGV용 부품 등 새 로운 시장을 넘볼 수 있기 때문이다.

산업인터넷 시대에는 반도체와 센서가 다양한 기기들에 부착, 내장된다. 이때 전기 공급이 어려울 수 있는 곳에도 반도체, 센서가 매립되므로, 모바일 시대보다 초저전 력 성능이 더욱 중요해진다. 일본의 소프트뱅크가 영국의 ARM을 인수한 이유도 ARM 코어의 저전력성과 다양한 활용 가능성에 주목해서이다. 게다가 엣지 컴퓨팅 개념이 맞다면, 장비나 공정 등 단말 단위에서 일정 수준의 데이터 처리를 나누어 할 수 있어야 한다. 이러한 측면에서 도시바는 분산 딥 러닝(distributed deep learning)의 가능성을 겨냥해 연산과 기억 기능을 동시에 갖춘 반도체 구조를 개발하 고 있다.

일본은 센서 시장에서 세계를 주도하고 있다. 이러한 측면에서 무라타, TDK, 니덱 등 주요 전자부품 기업들은 센서 부문의 우위를 계속 유지하기 위해 설비 투자 확대나 국내외 기업의 M&A 등을 추진하고 있다. 이와 관련해 TDK는 2016년 8월에 프랑스의 센서 기업인 토로닉스 마이크로 시스템즈를 인수한 바 있다. 또한 센서 기술 측면에서도 미래 사물인터넷 시장을 겨냥해 센서의 초소형화와 성능 향상에 주력하고 있다. 히타치는 2.5mm의 초소형 반도체 회로에 압전 센서를 탑재해 물리적 힘을 계측하고 정보를 송신할 수 있는 IoT 통합 부품을 개발했다.

옴론도 MEMS(Micro Electro-Mechanic System, 초미세 전기기계 시스템) 기술을 활용한 다기능 원칩 센서 모듈을 개발 중이다. 압력, 가속도, 온도 센서 등을 하나의 칩으로 집적해 스마트 팩토리 구축의 편의성을 높인다는 것이다. 무라타 제작소는 센서, 프로세서, 와이파이를 일체화한 스마트 모듈에 클라우드 서비스를 결합해 제공 한다. 이 클라우드는 센서에서 취득한 원 자료(Raw Data)를 알고리즘을 통해 1차 변환하여 고객에게 유용한 정보로 만들어 제공하는데 특화되어 있다. 이는 고객 측의 컴퓨팅 부담을 크게 감소시켜 고객사의 스마트 팩토리 운영을 돕는다는 것이다.

한편 스마트 팩토리 도입에 따라 협동로봇이나 자율운반차(AGV) 등 새로운 카테고리 가 부상하면서 관련 부품 기업, 특히 니치 플레이어들에게 새로운 기회를 제공하고 있다. 예를 들어 로봇의 동작 제어에는 모터 뿐만 아니라 감속기도 중요하다. 기존 산업용 로봇 시장에서는 자동차, 기계 등의 제작에 이용되는 대형 로봇이 주류를 이루었고, 주로 나브테스코나 스미토모 중공업 등의 고제어력 대형 감속기가 이용되었다. 그러나 소형 협동로봇 분야가 새로 부각되면서 제어력이 작더라도 소형화가 가능한 감속기 수요가 늘어나고 있다. 하모닉 드라이브 같은 회사가 주목받는 이유이다.

일본기업의 IoT 도입 및 활용 실태
일본기업의 IT 전담체제 구축은 미국기업에 비해 낮게 나타났다. 그러나 일본기업들은 IoT가 자사의 제품이나 서비스에 미치는 영향을 인식하면서, IoT 추진체제의 구축·정비를 시급한 과제로 인식하기 시작하였다.

가트너 재팬의 보고서(2015)에 따르면, 일본기업의 52.3%는 IoT가 3년 이내에 자사의 제품이나 서비스 자체를 변화시킬 것으로 인식하고 있다. 그러나 IoT추진체제를 확립(전담부서나 그룹을 설치)한 일본기업은 응답기업(515인) 중 8%에 불과하고, 이는 전 세계의 조사 결과인 20%를 크게 하회하는 수준이다.
일본기업의 규모별 IoT 기술의 활용 실태

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일본 경제산업성이 설문조사(2016)를 통하여 기업규모별(100명 이하, 100~300명 이하, 300명 초과)로 IoT 기술 관련 활용 항목을 조사한 바에 따르면, 기업규모가 클수록 거의 전 항목에 걸쳐 IoT 활용도가 높게 나타났다.

업종별로 살펴보면 3D시뮬레이션의 경우 일반기계가 가장 활용도가 높았으며(특히 제품설계공정), 화학공업의 경우 3D 디지털 제조 툴 활용도가 가장 낮았다. 부문간 제휴에 대해서는 화학공업이 가장 높았으며, 전기기계, 일반기계의 순으로 나타났다. 해외공장의 생산프로세스 정보의 수집·활용은 철강업이, 생산라인/공정 전반의 사전 점검과 프로세스 개선, 공장내 혹은 거래처 간 이력 추적(traceability) 관리는 비철금속이, 생산프로세스상 숙련기능의 매뉴얼화/DB화는 화학공업이 가장 활용도가 높았다. 판매부문에서는 화학공업이 가장 높은 활용도를 보였다.

일본의 장단점과 비즈니스 모델

1) 일본의 장점
첫째, 일본 경산성은 2030년 일본 제조업의 장점으로 수준 높은 인력, 기술력, 현장력, 개선(속도와 섬세함), 규율을 들고 있다. 부품소재 등 충실한 기반산업의 존재, 산업용 로봇의 강한 경쟁력도 장점이다.
둘째, 일본은 프로덕트 이노베이션에서는 약한 편이나 프로세스 이노베이션에 강점을 가지고 있다.
셋째, 저항감 없이 인간과 기계가 협조·융합하는 풍토가 일본 공장의 자동화 촉진 요인이다.
일본에서는 전통기술·기능과 최첨단의 하이테크 기술이 공존·융화하는 경향이 강하고 인간과 로봇이 협조하여 일하는 환경도 저항감 없이 받아들여지고 있다. 또한 애매한 직무영역과 원만한 노사관계도 공장 현장의 스마트 팩토리나 인공지능 도입에 긍정적 요인으로 작용하고 있다.
넷째, 일본은 Machine to Machine(M2M)에서는 세계 최고 수준이다. M2M은 개별로 가동하고 있는 기계들을 네트워크로 연결하여 상호 대처할 수 있도록 함으로써 각각의 기기에서 생성된 데이터를 실시간으로 통합, 제어, 활용하는 것을 말한다.
다섯째, 데이터의 이용·활용을 위한 데이터 사이클상에서 공장이나 의료보험 등의 리얼(real; 현장, 현실) 데이터 수집과 산업화에도 강점을 가지고 있다. 세계 최고 수준의 로봇, 센서 등이 존재하며, 공장자동화 등의 제조현장 관련 데이터, 의료보험, 교통 등의 데이터가 풍부하다. 저출산·고령화의 선두 국가로서 풍부한 경험, 자동차 등의 높은 세계시장 점유율, 고품질 제품을 이해하고 평가하는 소비자 존재도 강점으로 꼽힌다.
여섯째, 통신기술 수준이 높고 데이터 처리 및 분석 기술 수준도 양호한 편이다. 세계 최첨단의 고속 데이터 통신망을 보유(브로드밴드 보급률은 한국에 이어 세계 2위)하고 있다.

2) 일본의 약점
첫째, 가상(virtual) 데이터의 규모가 비교적 작고, 일본의 빅데이터 처리의 규모가 작아 상대적으로 빅데이터 구축에 한계가 있으며, AI 등을 활용한 분석에도 취약하다.
둘째, 거버넌스의 문제로 과감한 투자나 혁신이 곤란하다. 반면, GE는 프리딕스(Predics) 개발에 10억 달러를 투입할 때, 금융부문을 매각하여 자금 조달하는 등 새로운 비즈니스를 위한 큰 모험 감행이 가능하다. 이런 이유로 일본에는 지난 20년간 벤처기업에서 대기업으로 성장한 비즈니스모델이 존재하지 않고 있다.
셋째, 일본은 하드웨어 인력에 비해 상대적으로 소프트웨어 인재가 부족하며, SW나 AI 연구자와 산업계와의 유기적 관련성도 부족하다.
넷째, 일본의 기업문화와 경영이 오픈 이노베이션에 적합하지 않은 경향이 있다. 일본은 기술, 품질, 신뢰 등에서는 세계 최고 수준이나 장기비전의 부족, 사업부제·수직통합형 비즈니스, 소프트웨어 경시, 설비투자 부진, 리스크를 용인하지 않는 경영 풍토, 공장의 연결에 장기간(10년) 소요 등의 경영상의 단점이 있다.
다섯째, 세계적인 플랫폼 경쟁에서 일본의 존재감이 부족한 실정이다. 일본기업도 미국의 IIC(Industrial Internet Consortium)에 참여하고 있고 독일의 인더스트리 4.0 플랫폼과의 협력을 추진 중에 있으나 플랫폼 획득경쟁에서 일본의 존재감은 크지 않다.

일본의 데이터 활용 강점과 약점

일본의 4차 산업혁명 대응 추진체제
일본정부는 4차 산업혁명 관련 추진체제를 다양하게 구축하고 장기 로드맵을 통해 적극적으로 정책화하는 노력을 계속 추진 중이다. 로봇혁명이니셔티브 협의회, IoT추진컨소시엄, IVI(Industrial Value-chain Initiative) 등과의 협력하에 4차 산업혁명 관련 민·관 협력 추진체제를 구축하고 있으며, AI(인공지능)연구의 컨트롤타워로서 인공지능기술전략회의도 설치하였다. 관련 정책 논의의 장은 신산업구조부회를 중심으로 하되, 정책결정의 컨트롤타워로서 총리 산하에 미래투자회의를 신설하였다. 일본정부의 4차 산업혁명에 따른 정부의 역할분담과 추동력 부여 메커니즘을 살펴보면, 경산성은 신산업구조부회의 간사격으로 4차 산업혁명을 대비한 신산업구조비전의 작성에 적극적인 역할을 수행하고 있다. 그러나 제조업의 기술개발이나 비제조업 분야 등 경산성의 관할 밖이거나 부처간 협력이 필요한 사항의 경우 이를 추동시키기 위해서는 기획안을 일단 내각부로 올려 다시 환류하는 형태를 취하고 있다. 물론 경산성은 회의자료(대책안)를 작성하기 전 관계 성청 실무자 간의 정기적인 회합을 통해 의견을 조율하는 과정을 거친다.

일본의 4차 산업혁명 관련 추진체제를 구체적으로 알아 보면 다음과 같다.

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첫째, 일본정부는 로봇혁명이니셔티브 협의회(2015.5)를 통해 로봇산업 재도약과 제조 비즈니스 변혁을 추진하는 등 로봇을 중심으로 4차 산업혁명을 돌파하는 전략을 채택하고 있다고 판단된다. 아베 총리는 OECD 각료 이사회에서 “로봇에 의해 새로운 산업혁명”을 일으킬 것을 표명(2014.5)한 바있다. 「로봇 신전략(2015.1)」에서 일본이 IoT시대 로봇으로 세계를 리드하고 로봇혁명을 실현시킬 모체로서 동 협의회 창설을 제안한 데 따른 것이다.

둘째, IoT 산업화의 조기 확산을 위해 경제산업성 및 총무성 등이 지원하는 방식으로 ‘IoT추진 컨소시엄’을 설립(2015.10)했다. 동 컨소시엄에는 현재 2,000개 이상의 기업이 참여하고 있다.

셋째, 일본에서 순수 민간 차원의 ‘Industrial Valuechain Initiative (IVI)’를 들 수 있다. 이 단체는 일본의 제조업 분야 대기업 약 60개사가 사물인터넷(IoT) 기술을 통한 제조업의 고도화를 목표로 니시오카 교수를 중심으로 설립(2015.6)하였다. 생산라인간 및 공장 간 정보공유가 가능하도록 다양한 업무 시나리오를 작성하고 있으며, 실제로 공장에서 시험운용도 시작하고 있다.

넷째, 일본정부는 인공지능(AI) 분야를 4차 산업혁명 시대의 중요한 기술요소로 인식하고, 이를 집중적으로 육성하기 위해 아베 총리 지시로 ‘인공지능기술전략회의’를 2016년 4월 발족하였다.
이는 인공지능(AI)정책을 총괄하는 컨트롤타워로서 경산성, 문부과학성, 총무성이 공동 주관하고 산업기술총합연구소(AIST), 이화학연구소(RIKEN), 정보통신연구기구(NICT) 등의 산하 연구소가 참가하고 있다. 본 회의에서 정부, 학계, 산업계 등의 긴밀한 협력을 이끌어내고, AI의 R&D 목표와 산업화 로드맵을 책정한다.

스마트공장 보안

환경에 맞는 스마트 팩토리
독일은 정부 주도 하에 산, 학, 연 연계를 통해 공적 표준화 전략을 추진하며, 21세기형 차세대 생산체제를 구축해 독일 전역의 산업계를 ‘공장을 만드는 공장’으로 전환하려 하고 있다.

반면 미국은 대기업 주도 하에 개방적 구조로 시장 표준화 전략을 추진하며, 사물인터넷의 연장선 상에서 새로운 사업 모델과 수익 흐름의 창출이라는 실리를 추구한다. 한편 일본은 기업들이 각개 약진하면서 느슨한 표준 전략을 추구하며, 기존 생산성 제고 방식의 연장선 상에서 독일, 미국과 다른 제3의 현실적 노선을 탐색하고 있다.

기업들의 추진 동향도 국가별로 다른 양상을 보이고 있다. 독일 기업들은 컨베이어 벨트의 탈피, 설비 및 공장 간의 연결, 가상과 현실의 결합, 인간과 기계의 협업을 통해 새로운 다품종 소량 생산 방식을 모색하고 있다. 반면 미국 기업들은 당장 확보 가능한 사업상 효익을 추구하고, 이에 기반한 새로운 사업모델 창출에 초점을 맞추고, 플랫폼 선점을 중시하며, 적극적인 외부 연계로 역량 강화와 세력 확대를 추구하고 있다. 한편 일본 기업들은 엣지 컴퓨팅이라는 현실적인 차별화 개념 하에 기존 기계, 계측, 자동화 제품들의 스마트화를 추구하고 있다. 나아가 스마트 팩토리 관련 시장의 확대를 기대하며, 부품, 소재 기업들이 신사업 기회를 활발히 모색하고 있다.

스마트 팩토리 도입을 추진하는 기업들은 자신들의 시장, 제품, 공정 특성에 맞는 도입 전략을 사려깊게 준비해야 한다. 무엇보다 스마트 팩토리 기술은 JIT 기반 혼류 생산, 인간 중심 셀 생산방식, 나아가 제조 아웃소싱 등 다양한 제조 대안 중 하나이다. 유행에 휩쓸리지 말고 다양한 대안들을 면밀히 검토할 필요가 있다. 또한 스마트 팩토리 기술은 일반 IT 기술과 분명히 다르다. 표준화된 IT 기술은 범용성을 가지나, 스마트 팩토리 기술은 업종, 기업, 추진 목표에 따라 각각 요구사항이 달라진다. 특히 시장, 제품, 공정 특성을 속속들이 이해하고, 추진 목표를 확실히 정해야 한다.ⓒ

[참조] 미국 독일 일본의 스마트 팩토리 전략, LG 경제연구원
일본의 4차 산업혁명 대응 실태와 시사점, 산업연구원

아이씨엔 오승모 기자 oseam@icnweb.co.kr

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