통합 플랫폼 통한 산업별 지식의 다양화·특성화

정부는 2020년까지 1만개의 스마트 팩토리를 구축하겠다고 밝혔다. 이를 위해서는 다양한 데이터를 빅데이터화해 정보화 및 지식화하는 통합 플랫폼화가 중요하다. 

㈜첨단과 한국머신비전산업협회가 지난 9월 16일 개최한 ‘스마트한 전략이 스마트공장을 만든다’ 제하의 머신비전 세미나에서 ㈜첨단 차남주 대표가 발표한 ‘중소기업을 위한 한국형 스마트 팩토리 구현 방안’에 대한 내용을 정리했다.

최근 전 세계적으로 스마트 팩토리에 대한 관심이 크다. 이와 관련해 중소기업을 위한 한국형 스마트 팩토리 구현 방안에 대해 주식회사 첨단의 차남주 대표가 발표한 내용을 정리한다.

스마트 미디어와 스마트 팩토리

최근 신문, TV, 잡지 등으로 대표되는 매스미디어가 스마트미디어로 넘어가는 추세다. 따라서 중소 출판사 및 잡지사의 지식 지능화 서비스를 위한 빅데이터 기반의 지능형 스마트 미디어 통합 IT 서비스 플랫폼 개발이 필요해 보인다. 퍼블릭 월드 컨소시엄에 따르면 스마트 미디어의 진화로 인해 개인별 콘텐츠 사용량이 최소 3배에서 10배까지 증가할 것으로 보인다.

대표적인 동남아의 신흥국가인 인도(8.3%)와 북미의 멕시코(20% 이상)의 경우 지식 콘텐츠와 기술 콘텐츠의 요구가 급속히 증가하는 추세이다. 그러나 대부분의 콘텐츠 시장은 스마트미디어 환경에서 공급과 소비가 이루어질 것으로 보인다.

스마트 비즈니스와 스마트 팩토리

스마트 비즈니스에도 조건, 상황, 개인, 그리고 사용자가 필요로 하는 맞춤형 서비스 공급을 위해 빅데이터는 중요하다. 스마트 팩토리의 궁극적인 목적은 생산성 확대가 아니며, 소비자의 성향과 활동 행태, 트렌드를 보고 제품과 서비스를 제공할 지능화 팩토리를 만드는 것이다.

딥 러닝과 한국형 스마트 팩토리

정부의 ‘제조업 3.0’ 4대 추진방향은 스마트 생산방식 확산, 창조경제 대표 신산업 창출, 지역 제조업의 스마트 혁신, 사업재편 촉진 및 혁신기반 조성을 목표로 한다. 이는 지역 기반이든 기술 기반이든 다양성을 잉여가치화하는 것이며, 주력산업과 뿌리산업은 스마트화로 재편하는 것으로 풀이된다.

컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술인 딥 러닝(Deep Learning)을 통해 사람보다 기계가 먼저 생각하는 시대가 열렸다.

딥 러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시키는 기술이다.

머신비전 업계의 스마트 팩토리 구현 전략

머신비전 업계는 기술 지식화에 힘써야 한다. 즉, 머신비전으로 들어오는 데이터를 빅데이터화한 후, 이를 지식화하는 통합 플랫폼화가 중요하다. 일례로 주식회사 첨단의 경우, 기술의 혁신성, 개발 및 운영역량, 사업화 및 경제성을 이루기 위해 SaaS 서비스, 도서 연계 서비스, 대상 서비스 확대 등 서비스 상품과 소프트웨어 상품으로 이원화된 사업화를 추진한 결과 큰 성과를 이룰 수 있었다.

또 구글은 구글 애널리틱스를 무료 배포한다. 이에 많은 기업이 스마트 팩토리 구현을 위한 산업 전반의 트렌드 분석을 위해 이 프로그램을 사용한다. 만약 구글이 이 프로그램을 유료화하면 많은 수익을 낼 수 있다. 하지만 구글이 추가 수익을 포기하고 무료로 배포하는 이유는 단기적인 수익보다 사용자의 데이터를 분석해 빅데이터를 얻는 편이 이득이라는 판단에서이다.

결국 한국형 스마트 팩토리 구축을 위해서는 세분화된 산업별 지식서비스를 다양화·특성화 하는 것이 중요해 보인다.

이와 동시에 글로벌 고객 상품화, 해외 현지의 스마트 공장 및 한국형 제조 기술의 시장화를 통해 글로벌 스마트 공장을 구축하고, 제조 기술, SW, 지식서비스 등 융합 기술의 가치화를 통해 최종적으로 1만개의 한국형 스마트 공장 구축을 도모해야 한다.

정리 : 임재덕 기자 (eled@hellot.net)