18세기 산업혁명 이후 제조산업은 품질 및 생산 속도 향상, 원가 절감을 위해 끊임없이 노력해왔다. 제조산업은 증기엔진, 전기모터, 컨베이어벨트, 센서, 자동제어, 로봇, 컴퓨터 및 정보기술, 컴퓨터 지원 설계 및 제조, 통신 등의 신기술을 선도적으로 활용해 해당 기술과 산업을 발전시키는 견인차 역할을 해왔다. 그리고 품질관리, 토요타 생산 시스템, 식스 시그마 등의 제조시스템 관리를 개선하는 경영혁신 기법을 창안하고 적용해왔다. 덕분에 오늘날 품질 좋고 저렴한 제품을 언제 어디서나 쉽게 구할 수 있다.

최근 스마트팩토리 열풍이 거세다. 스마트팩토리에 대한 글과 주장이 넘쳐난다. 정부도 스마트팩토리 지원사업을 대폭 확대하겠다고 한다. 스마트팩토리는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 인간형 로봇, 제조실행시스템(MES: Manufacturing Execution System) 등의 첨단 정보기술을 적용하면 되는가? 제조산업은 매번 신기술을 활용하여 품질, 속도, 원가를 혁신해온 것이 새롭지 않다. 그러면 ‘스마트’하다는 것은 무엇일까?

먼저 ‘스마트’, 즉 똑똑한 사람의 감지, 의사결정, 실행의 과정을 생각해보자. 자동차 운전을 생각해보면 쉽다. 첫째, 시각 청각 촉각 등의 오감을 통해 도로 신호등, 교통표지, 주변 차량, 본인 차의 속도, 가속도, 진동, 바람 소리, 날씨 등에 대한 막대한 정보를 받아들인다. 즉, 센싱 또는 감지 과정이다. 둘째, 도로 방향 및 신호와 교통표지를 인식하고, 주변 차량이나 보행자가 진로를 방해하지 않고 안전한 거리에 있는지, 자기 차량의 속도가 적정한지, 차량 진행 방향이 적합한지를 판단하고 핸들을 돌려 방향을 조절해야 할지를 판단한다. 그리고 갑작스러운 이상 진동 및 소리, 냄새 등으로 차량의 이상 여부를 판단한다. 즉, 감지된 정보를 고속으로 처리해 유사한 특성을 갖는 것 끼리 구분하는 군집화, 알려진 패턴으로 분류, 이상 및 변화 탐지, 예측, 최적화, 대응할 행동 선택 등의 복잡한 의사결정을 내린다. 이 의사결정 과정에서 오랫동안 축적했던 경험과 지식을 활용하여 직관적인 결정을 하거나 논리적 사고나 추론을 하기도 한다. 오늘날의 인공지능도 바로 사람의 이런 스마트함을 컴퓨터로 모방한 것이다. 마지막으로 핸들, 가속 페달, 브레이크, 깜빡이를 조작하고 원하는 대로 움직이고 있는지 확인하고 계속 조정한다. 이 세 과정을 통해 원하는 곳으로 안전하고 빠르게 연료를 적게 사용하여 도착하는 것이 바로 스마트함이다. 당연히 교통법규를 지키고 자신을 포함한 승객이 안락하게 만드는 것도 포함된다.

공장을 스마트하게 하는 것도 비슷하다. 첫째, 공정 및 물류 장비들이 스마트해져야 한다. 센서를 이용해 공정 진행 및 공정 후 검사를 통해 이상을 사전 탐지하고 경고하거나 공정을 자동 조정한다. 둘째, 개별 작업물의 위치 및 진행 정도 등의 상태, 완료 시점 예측, 각 공정 장비 또는 작업자의 상태, 작업물의 대기 및 정체 상황 등을 지속적으로 파악해 원만하게 흘러가도록 경로나 작업배정을 조정한다. 셋째, 주문을 받거나 수요를 예측하면 재고를 확인하고 공장 내 생산 진도를 파악해 언제 얼마나 어떤 순서로 생산하고 저장하거나 배송할지를 결정한다. 이때 납기를 준수하고 결품을 최소화하되 재고 및 생산비용도 최소화하고 생산소요시간을 단축하도록 한다. 과거에는 사람에 의존하던 이 세 가지 계층의 감지, 의사결정, 실행의 과정을 이제는 센서 통신 컴퓨터를 통해 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 통계 및 확률, 알고리즘을 이용해 최적의 결정을 내린다. 정리하면 공정장비 및 공장운영에 센서 통신 알고리즘 인공지능 등을 이용해 품질 속도 원가를 혁신하여 경쟁력을 높이는 것이 스마트한 공장이다. 문제는 공장운영의 제반 의사결정 문제를 어떻게 정의하고 최적화하느냐에 따라 스마트 수준이 달라진다. 중소 제조업체들에는 막대한 투자비와 전문인력 확보가 스마트 공장화의 관건이다. 모든 작업을 자동화할 수는 없으므로 작업자를 훈련하고 경영혁신 기법을 실천하는 것도 공장을 스마트하게 만드는 방법이다.

KAIST 산업 및 시스템 공학과 교수