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비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)는 공급자, 소비자, 경쟁자, 동업자, 산업 같은 다양한 원천에서 구해진 정보로서, 전략적 의사결정을 위해 패턴, 추세 그리고 관계를 분석한 것을 뜻합니다.

BI는 여러 개의 변수들(어떤 경우에는 이자율이나 날씨, 심지어는 유가까지 포함한 수백 가지의 변수)을 다룹니다. 리처드는 회사의 판매량과 같은 회사 내부의 데이터 뿐만이 아니라 경쟁자들, 금융, 날씨, 공휴일, 심지어는 스포츠 행사 같은 회사 외적인 데이터들을 분석하는 데 BI를 사용할 수 있습니다.

내적인 변수와 외적인 변수 모두 스낵 판매량에 영향을 미치기 때문에 이러한 변수들을 분석하는 것은 리처드가 앞으로 얼마나 제품을 만들어야 하고 얼마나 팔릴지 등을 예상하는데 있어 도움이 됩니다. 예를 들면 홈팀이 경기를 하고 평균 온도가 20도 이상이며 주식 시장이 순조롭게 돌아가고 있다는 조건 하에서, BI는 리처드의 회사가 필요한 슈퍼볼 전 일주일 간의 필요량을 예측할 수 있습니다. 이러한 것이 모든 타입의 내적인 변수와 외적인 변수를 통합하여 사업 실적을 예상해 보는, BI를 가장 잘 사용하는 경우의 예라고 할 수 있습니다.

BI의 하나의 중요한 부분은 예측분석(Predictive Analysis)이라는 영역인데, 이것은 데이터로부터 정보를 추출하고 미래의 추세를 예측하거나 행태적 패턴을 규명하기 위해 추출된 정보를 사용하는 것입니다. 최고 경영자들은 사업의 미래를 예측하고 시장, 산업, 경제를 분석하고 수익을 유지하고 생존하기 위한 전략을 수립하기 위해서 예측분석을 사용합니다.  

정보 (Information)는 데이터가 의미 있고 쓸모 있는 문맥으로 변환된 데이터를 말합니다.

적절한 정보를 적절한 순간에 가지고 있는 것은 엄청난 도움이 됩니다. 그러나 부적절한 정보를 적절한 순간이라든지 적절한 정보를 부적절한 순간에 가지고 있다면 그것은 대 참사를 불러 올 수도 있습니다.

정보에 대한 진리는 정보를 사람이 어떻게 사용하느냐에 따라 그것이 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있다는 것입니다. 같은 정보를 가지고 있더라도 그것을 어떻게 분석하느냐에 따라 다른 결정을 내릴 수도 있습니다. 리처드는 그의 데이터를 분석해서 앞에 주어진 질문들에 답할 수 있는 정보로 만들어 그의 사업이 어떻게 돌아가고 있는지 파악할 수 있습니다. 

변수(Variable)는 시간이 지남에 따라 값이 변화하는 데이터의 특성을 말합니다.

예를 들어 리처드의 데이터에서 주문량과 가격은 바뀔 수 있습니다. 이 변수를 바꾸어 봄으로써 경영자들은 미래의 가능성에 대한 가상의 시나리오들을 만들어 볼 수 있습니다. 리차드는 매출이나 비용이 오름에 따라 이익이 어떻게 변하는지 알아봄으로써 사업에 많은 도움을 받을 수도 있을 것입니다. 

20%의 가격 인상이 이익에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위해서는 단지 가격 변수를 바꾸어보면 됩니다. 10%의 비용

상승이 이익을 얼마나 해가 되는지를 알기 위해서는 비용 변수의 값을 바꾸면 됩니다. 모든 사업에서 변수를 조정해보는 것은 매우 중요합니다.

데이터 (Data)는 어떤 사건이나 물건의 성격을 설명하는 가공되지 않은 사실들 입니다.

정보화 시대 이전에는 경영자들이 정기적으로 데이터를 모으고 분석했습니다. 이것은 오랜 시간이 걸리는 복잡한 작업이었지만 이것을 하지 않으면 자신의 사업을 어떻게 경영해 나가야 할지를 알 길이 없었습니다. 

데이터가 부족한 경우에 경영자들은 직감에 따라 상품을 얼마나 만들어야 하는지, 재료는 얼마나 주문해야 하는지, 직원은 몇 명이나 고용해야 하는지 등을 결정해야 했습니다. 그러나 정보화 시대에서는 성공적인 경영자들은 매일 엄청난 양의 데이터를 모으고 분석하고 이해할 수 있습니다. 이러한 과정은 그들이 더욱 성공적으로 비즈니스 의사결정을 할 수 있게 해주었습니다.

위의 표는 간식류를 파는 리처드의 가상 회사의 영업 데이터를 보여주고 있습니다. 이 도표에서는 주문일자, 고객, 판매원, 제품, 수량, 그리고 이익을 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 각각의 판매를 이해하는 데 도움을 줍니다. 그러나 리처드의 사업이 전체적으로 어떻게 돌아가고 있는지 파악하는 데에 그리 큰 도움을 주지 못합니다. 사업을 경영하는데 있어서 필요한 질문들이 무엇인가 생각을 해보고 그것에 대한 답을 찾을 필요가 있습니다. 

* 나의 가장 우수한 고객은 누구인가?

* 나에게 가장 잘 팔리는 상품은 무엇인가?

* 나에게 가장 적은 이익을 가져다주는 고객은 누구인가?

* 가장 저조하게 팔리는 상품은 무엇인가?

* 가장 실적이 뛰어난 판매원은 누구인가?

* 가장 실적이 저조한 판매원은 누구인가?

즉, 리처드에게 정말 필요한 것은 데이터가 아니라 정보입니다.

하나의 사실(fact)은 하나의 이벤트 혹은 사물에 대한 확인 혹은 검증입니다. 과거에 사람들은 사실을 주로 책을 통하여 배웠습니다. 오늘날 사람들은 언제 어디서든 단지 버튼을 누르는 것만으로도 어떤 것에 대해서든 알아낼 수 있습니다.

우리는 현재 정보화 시대(information age)에 살고 있고, 무한한 양의 정보가 컴퓨터를 사용할 줄 아는 모든 사람에게 제공되고 있습니다. 세계 비즈니스 환경에 정보 기술이 미친 영향은 출판업계에 인쇄술이 미친 영향과 제품 생산에 전기가 미친 영향과 견줄 수도 있습니다.  

경제를 이끌어나가는 수많은 리더들은 정보화 시대의 힘을 전통적인 경영 기술에 접목시킴으로서 성공을 향한 커다란 기회들을 만들어 냈습니다. 

예를 들면 아마존(Amazon)은 기술지향적 회사가 아니었습니다. 애초에 아마존의 경영 목표는 책을 파는 것 이었습니다. 그러나 이제는 거의 모든 상품을 판매한다고 봐도 무방합니다.

넷플릭스(Netflix)또한 기술지향적 회사가 아니었습니다. 애초에 이 회사의 경영 목표는 비디오 대여였습니다.

아마존의 창업자인 제프 베조스는 처음에 사람들이 책을 구매하는 방식을 바꿀 수 있는 가능성을 보았습니다. 정보화 시대의 힘을 빌려 상품을 소비자 개인에게 전달하고 지불 과정을 더욱 신속하게 하는 과정에서 그는 사실상 수십만 개의 작은 가상 서점을 열었는데 이 작은 상점들은 전통적인 서점들보다 훨씬 다양한 상품을 가지고 있었고 저렴한 가격으로 제품을 공급해주었습니다. 

이 독창적인 비즈니스 모델의 성공은 아마존을 단지 책만 다루는 회사에서 다양한 제품들을 파는 회사로 거듭나게 만들었습니다. 넷플릭스의 창립자도 비디오를 가지고 같은 일을 했습니다. 창업자들은 특정 비즈니스에 기술을 접목시킬 정도로는 정보화 시대에 대해 이해를 하고 있었고 전체 사업 분야를 이끌어 나가는 혁신적인 기업을 일구어 냈습니다.

오늘 날 대부분의 기업들은 그들의 사업을 운영하기 위하여 다양한 측면에서 경영 정보 시스템(MIS : Management Information Science)에 크게 의존을 하고 있습니다. 기업들이 상품을 주문하고 운송할 때, 고객들에게 응대할 때, 혹은 다른 비즈니스 기능들을 수행할 때 MIS는 기업 활동들을 수행하는 기본적인 인프라가 됩니다.

MIS는 빠르게 돌아가는 오늘날의 세상에서, 특히 인터넷을 이용해 사업을 할 경우 기업들이 경쟁력을 유지할 수 있도록 해줍니다. 조직들은 오늘날의 빠르게 변화하는 환경에 적응하기 위해 기술의 발전과 혁신에 적응해야 합니다.

성공적인 기업들은 기술들을 그저 흥미롭다는 이유만으로는 사용하지 않을 것입니다. 기업들이 어떤 기술을 사용할 때에는 확실한 사업적 이유가 있어야 합니다. 단지 기술적 해결책이 가용하다는 이유로 그것을 사용하는 것은 좋은 사업 전략이라고 할 수 없습니다.

비즈니스 중심적 MIS는 사업과 기술을 밀접하게 연관시킴으로써 수많은 기회들을 만들 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 어떠한 기술을 선택할 때에 언제나 경영 전략과 프로세스가 그 근거가 되야합니다. 새로운 기술이 새로운 전략적 방향을 제시할 수도 있지만, 대부분의 경우에서 정보 시스템 (Information System)의 역할은 기존에 존재하는 경영 전략과 프로세스를 지원하도록 하기 위한 것입니다.

생산설비의 자동화로 가장 효율 높은 제조 공장을 전 세계 어느 곳이든 실현이 가능하다면 스마트 팩토리가 구현된 모습이라고 할 수 있습니다. 그렇다고 전 세계 곳곳에 공장을 건설할 수는 없습니다. 제품이 필요한 곳으로 필요한 만큼 적기에 공급될 수 있도록 하는 체제가 필요합니다. 미래 기업의 경쟁력은 제조가 아니고 SCM에서 승부가 날 수도 있습니다.

제네릭 의약품 시장점유율 세계 1위의 일본 테바제약은 빠르게 증가하는 시장의 요구를 충족하기 위해 타카야마 공장에 신규 물류센터를 건설하였습니다. 이 물류센터에서는 테바제약이 자체 개발한 의약품을 소량 주문받아 공급하고 있는데, 소량 단위의 출하를 효율적으로 하기 위해 작업자를 추가로 투입하는 대신 자동 창고 시스템 (AR/RS, Automated Storage and Retrieval System)을 도입하고 7개의 자동 유도 무인 운반차가 플랜트와 물류센터 사이에서 제품을 수송하게 되었습니다. 그 결과 소량 단위의 제약 제조 제품을 도매업체와 유통업체에 직접 공급할 수 있게 되었으며 미래에 수요가 증가할 수 있는 소량 제품의 출하 속도를 높일 수 있게 되었습니다.

독일의 산업용 로봇 제조기업 쿠카(KUKA)의 옴니무브(Omnimove)는 초대형 화물도 이동시킬 수 있는 운송 로봇이자 모바일 플랫폼입니다. 옴니무브는 여러 개의 로봇을 연결해서 90톤에 달하고 무겁고 큰 화물도 자유자래로 운송할 수 있어, 에어버스의 항공기 제조 등 여러 제조사에 사용되고 있습니다.

아마존은 2012년부터 물류창고에서 자동 제어 로봇 '키바(Kiva)'를 도입하여 사람 대신 제품의 집적 및 운반을 담당하게 하고 있습니다. 360도 자유자재로 움직일 수 있는 바퀴를 가진 키바는 컴퓨터의 지시에 따라 선반에서 제품을 꺼내 다음 포장 공정으로 보냅니다. 작업자는 키바가 제품을 운반해 오는 곳에서 대기하며 감독을 하게됩니다. 도이체방크가 2016년 분석한 아마존의 키바 인수 관련 보고서에 따르면 실제로 아마존 물류센터는 키바 도입 이후 기존 60~75분이던 물류 순환 속도가 4~5분의 수준인 약 15분으로 대폭 단축되었으며 공간 활용도는 50% 이상 향상 되었습니다.

2만여 개의 다양한 제품을 판매하는 다이소는 2013년 1500억 원을 투입하여 용인에 무인 자동화 물류센터를 건립, 제품 운송의 효율을 높이고 있습니다. 센터 내에서는 무인 운반차가 365일 24시간 쉬지 않고 제품을 실어 나르고 있습니다. 특히 초소형 센서인 RFID 태그를 이용하여 제품을 실시간으로 관리하며 동선과 처리 시간을 최소화하고 있습니다.

이처럼 RFID 등의 IT 기술은 스마트 팩토리의 물류 추적과 관리에서 혁신을 가져왔습니다. 제품의 운송 과정을 실시간으로 모니터링하는 솔루션이 상용화되어 있으며, GPS (Global Positioning System) 위성 위치 확인 시스템과 GIS(Geographic Information System) 지리 정보 시스템, ITS(Intelligent Transport System) 지능형 교통 시스템등을 접목하여 운송 네트워크를 최적화하고 있습니다.  

1. 근접화 

- 부품이나 도구는 작업자가 최소의 동작으로 접근이 가능하도록 합니다. 손목을 움직이는 정도에서 부품, 도구를 잡을 수 있다면 제일 좋습니다.

2. 도구화

- 목수나 기술자들은 자신만의 전용 공구가 있습니다. 시판품 보다는 작업자 스스로의 지혜가 들어간 도구를 제작하여 사용합니다.

3. 선택의 자동화

- 방법, 도구, 부품, 공법, 게이지 등을 생각하거나 찾거나 선택, 판단하는 일에서 해방시켜 자연스러운 행동으로 작업을 가능하도록 합니다.

4. 도구의 자동화

- 수작업 또는 도구로 작업하고 있는 것을 전기, 에어, 유압 및 다른 설비의 동력을 이용하여 소설비로 전환시키거나 또는 소설비로 지원해 줄 수 있도록 해야합니다. 어디까지나 지원이므로 어떠한 형태로든 사람의 작업이 연관되어 있어도 좋습니다.

5. 지그(Jig)화

- 인간의 손은 지그가 되면 안됩니다. 손 작업 결과는 지그에서 지그로 무심코 던져 보낼 수 있어야 합니다.

6. 풀 프루프

- 자공정에서 이상이 발생했을 때도 후공정으로 흘러가지 않도록 하는 실수 방지 시스템(Mistake proof)이 갖추어져야 합니다.

7. 출구에서 입구로

- 이동 작업에서 공정 간의 운반거리, 보행거리를 최단으로 하기 위해 앞 공정의 출구와 다음 공정의 입구는 최대한 접근시킵니다.

8. 모듈화

- 조립 부품들은 여러 개를 하나로 조합한 형태로 공급하여 작업의 단계를 최소화 시킵니다. 모듈화는 실수를 방지하는 수단이 될 뿐만이 아니라 모듈을 공급하는 앞 공정 혹은 공급처에 대한 협업을 용이하게 합니다.

9. 원터치 준비 교체

- 기종 변경의 원터치화는 다품중 소량 생산의 필수적인 요소입니다. 원터치로 할 수 없다면 낭비가 많아 경쟁력이 없습니다. 원터치 준비 교체를 사람이 할 것인가, 자동화할 것인가는 선택의 문제입니다.

10. 검사의 자동화

- 모든 제품은 전수 검사가 기본입니다. 사람의 개입을 최소화하면서 양품, 불량의 결과를 '통과', '멈춤'의 'Go-No 게이트'로 구축합니다. 원터치로 Ok(Go)인지 NG(No)인지 판단이 라인 흐름의 동작선상에서 가능하도록 합니다.

11. 운반 용기, 대차의 표준화

- 공정 내에서 이동하는 운반 도구들은 공정의 요구에 따라 만들어집니다. 이때 메뉴얼이 없다면 운반 용기나 운반 도구가 천차만별로 많아져 낭비 작업을 만들어 내게 됩니다. 운반 용기, 대체의 표준화는 선반의 높이를 결정하는 요소가 되어 운반의 자동화, 상하차의 자동화를 위한 밑거름이 됩니다.

12. 후공정 인수

- 모든 것은 후공정인 고객이 갖고 간 후에 '필요한 것을' '필요한 만큼' 보충하는 시스템이 됩니다. 즉 후공정의 요구가 이동의 출발점이며, 후공정에서 앞 공정으로 가지러 가는 것이 됩니다.

13. 선입선출 (First In First Out)

- 물건의 투입과 사용은 선입선출이 되도록 합니다. 보관이나 투입 방법뿐만이 아니라 물건에 대한 식별이 명확해야 합니다. 바코드, QR 코드, RFID와 같은 식별 장치가 활용될 수 있습니다.

14. 이동의 자동화

- 지혜로운 자동화를 추구하면 할수록 각각의 제품의 사용 비율에 의해 많은 혼류 운반이 요구됩니다. 이동에 따른 동선이 최적화된 공정이라면 점차 무인 운반차 (AGV, Automated Guided Vehicle)와 같은 자동 이송 및 운반 장치의 적용 범위를 확대합니다.

15. 재고의 삭감

- 공장 내의 모든 것은 부가가치를 산출할 수 있어야 합니다. 그런데 창고에 재고가 쌓여 있다면 마치 물이 고여 썩어 가는 것과 같다고 보아야 합니다. 물건은 항상 움직여야 변화되어야 합니다. 구입했던 자원을 얼마나 빨리 팔 수 있는 상태로 만들어 가느냐가 중요합니다. 전략적 재고라든가 시스템에서 필요로 하는 버퍼의 역할이 필요한 예외적인 경우를 제외하면 공장에 창고는 필요가 없습니다. 

Jig: 각종 부품을 가공할 때 사용하는 일종의 보조구

Clamp: 작업을 할 때 재료나 부품을 고정하거나 접착할 때 사용하는 공구. 

사람의 일을 기계 장치로 바꾸기 위해서는 사람의 일과 기계 장치의 일을 분리하는 것으로부터 접근합니다. 기계/설비에 시킬 일은 무엇이며 사람이 해야만 하는 일은 무엇인가를 명확히 합니다. 기계 가공은 지그(jig), 클램프(Clamp) 등의 기구를 장착하거나 사람이 미세하게 조정하는 행위도 수반됩니다.

이때 그 작업이 사람이 하지 않으면 안 되는 이유를 명확히 설명할 수 없다면 이것은 기계/장치로 대체해야 하는 작업이 됩니다. 사람이 개입하는 경우에는 작업자의 숙련도 차이로 인해 가공의 정도(Precision)가 달라질 수 있다면 이것 또한 기계 장치로 대체해야 하는 작업이 됩니다. 가공의 속도나 품질의 편차가 허용범위 내에서 안정되어 있다는 것을 보증할 때 기계 가공의 간이 자동화는 유용하게 쓰일 수 있습니다. 

조립 라인은 타 업종에 비해 수작업이 상대적으로 많기 때문에 사람의 작업을 도구의 작업으로 전환시키는 것이 관건이 됩니다. 사람이 하고 있는 작업을 공구, 도구, 설비 작업으로 순차적으로 개선해 나갑니다. 조립 부품은 작업자 몸 근처로 공급해 주고 작업자가 생각을 하거나 선택을 하지 않도록 합니다.

이는 마치 수술 중 의사의 손 움직임처럼 최소한의 동작만 하도록 만드는 것과 유사한 모습입니다. 수술 중 의사의 행위는 환자의 생명을 좌우하며 시간과의 싸움을 하는 경우가 많습니다. 이러한 수술실의 이미지를 조립 작업자에게 도입한다면 간이 자동화는 80% 완료한 것이나 다름없습니다. 조립 라인에서 인공지능 로봇이 인간과 공존하면서 작업하는 것이 스마트 팩토리가 지향하는 모습입니다. 

조립라인에서 인간이 할 수 있는 작업이라면 로봇이 그 역할을 대신 할 수 있습니다. 단, 로봇으로 대체할 때 투자 경제성이 있느냐에 대한 선택이 필요할 뿐입니다. 이때 인간이 할 수 없는 일이라면 인공지능 로봇이라 해도 그 역할을 대체할 수 있다고 장담할 수 없습니다.

1. 간이 자동화(LCA)는 낮은 비용(Low Cost)으로 자동(Automation) 기능을 실현하여 설비 투자비를 절약합니다. 설비와 기계력을 이용하여 사람의 능력을 지혜롭게 활요합니다.

2.  사람과 설비의 최적 조합으로 최소 비용과 유연성을 추구합니다.

3. 설비를 사용하는 작업자 스스로가 지혜를 넣어 설비를 만들기 때문에 사용자 관점의 편리성을 확보합니다.

4. 부가가치가 없는 사람의 단순한 움직임을 부가가치가 있는 '일'로 전환시키는 자동화를 추구합니다.