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세계 최고의 생산 시스템이라 할 수 있는 TPS(Toyota Production System)에서는 이렇게 주장합니다.

'세상 만사 1mm든 1cm이든 개선의 여지가 있습니다. 개선하는 데 돈을 들이지 마라.'

일본식 개선의 사고방식은 인간의 지혜를 활용하는 간이 자동화(LCA, Low Cost Automation)를 추진하자는 것입니다.

간이 자동화에 대한 올바른 이해를 위해서는 일본식 '카라쿠리 (からくり)' 를 이해할 필요가 있습니다. 카라쿠리는 실, 태엽 등을 이용하여 움직이게 만든 화려하고 섬세한 자동 인형의 명칭입니다. 차 따르는 인형, 활 쏘는 인형, 붓 글씨 쓰는 인형 등 다양한 형태로 나타나는데 이 인형에는 모터나 센서와 같은 과학적인 전력 및 제어기기가 사용되지 않습니다. 외부 동력세계 최고의 생산 시스템이라 할 수 있는 TPS(Toyota Production System)에서는 이렇게 주장합니다.

'세상 만사 1mm든 1cm이든 개선의 여지가 있습니다. 개선하는 데 돈을 들이지 마라.'

일본식 개선의 사고방식은 인간의 지혜를 활용하는 간이 자동화(LCA, Low Cost Automation)를 추진하자는 것입니다.

간이 자동화에 대한 올바른 이해를 위해서는 일본식 '카라쿠리 (からくり)' 를 이해할 필요가 있습니다. 카라쿠리는 실, 태엽 등을 이용하여 움직이게 만든 화려하고 섬세한 자동 인형의 명칭입니다. 차 따르는 인형, 활 쏘는 인형, 붓 글씨 쓰는 인형 등 다양한 형태로 나타나는데 이 인형에는 모터나 센서와 같은 과학적인 전력 및 제어기기가 사용되지 않습니다. 외부 동력을 전혀 사용하지 않으면서 태엽이나 톱니바퀴를 이용하여 아날로그 방식으로 스스로 움직입니다. 

본래 '실로 조종함', '기계장치'를 뜻하는 일본어 카타쿠리는 현재는 평소 업무의 불합리한 부분에 대해서 스스로 생각하고 제작하여 저렴한 비용으로 아주 섬세하고 효과적인 개선을 한다는 혁신 철학으로 활용되고 있으며, 세계 최고의 제조경쟁력을 지닌 일본 '모노츠쿠리', 즉 '물건 만들기'의 근간을 이루고 있습니다.

일반적으로 설비의 자동화라고 하면 공장 자동화, 라인 자동화와 함께 전용 설비에 의한 완전 자동화(Full Automation)를 떠올리기 십상입니다. 그러나 4차 산업혁명 시대의 물건 만들기에서 가장 먼저 요구되는 항목은 생산성이라기보다는 타이밍(신제품 출시, 납기) 입니다. 고객이 원하는 제품과 서비스를 합리적인 가격으로 적시에 공급해야 한다는 당위성이 필요합니다.

과거 도요타 자동차의 일본 모토마치 공장은 대규모 투자로 전용 설비를 이용한 완전 자동화를 추진한 사례가 있습니다. 시작은 좋았지만 신차 개발 주기가 통상 4~5년인 점을 고려하지 못한 실패작이었습니다. 차종은 같았지만 완전히 새로워진 자체 프레임과 소재들로 인해 생산 공정의 변경이 필요하게 되었고, 결국 투자했던 전용 설비의 감가상각 기한이 되기도 전에 철거할 수 밖에 없었습니다. 

도요타 자동차는 이후 전용 설비가 아닌 범용 설비를 최대한 활용하여 신증설에 대응한다는 원칙을 세웠고, 지금까지도 이러한 원칙은 유지되고 있습니다. 완전 자동화가 불합리한 결과를 초래할 수 있다는 실제 사례입니다. 완전 자동화보다도 현장의 지혜를 모아 돈을 들이지 않고 실시하는 간이 자동화가 필요한 이유가 됩니다. 

간이 자동화는 현장이 주체가 되어 설비나 기구를 스스로 만들어 가는 간단하고 편리한 자동화, 물건 만들기의 지혜와 기술을 포함시킨 자동화, 요소 동작을 저비용(Low Cost)으로 순차적으로 수행해 나가는 자동화를 뜻합니다. 설비에 사람의 지혜를 넣어 사람, 설비의 능력 모두를 최대한(Full)로 활용하자는 것입니다.

간이 자동화는 사람과 설비가 공존하는 방법으로 자동화를 추구하기에 경제적인 투자만으로 가능하면서 제조 설비를 경직되게 만들지 않아 급변하는 시장에 유연하게 대처할 수 있습니다.

제조 현장에서는 다양한 변수가 존재합니다. 제조가 산출물로 출시한 제품의 기능, 성능이 유사하다고 해서 만드는 방법이 서로 같다고 할 수 없습니다. 또한 동일한 설비로 생산을 해도 서로 다른 제품을 만들어 내는 경우가 많습니다.

엄밀하게 보면 모든 제품이 서로 다르기 때문입니다. 기업은 제조 공법이라는 것이 자사의 경쟁 요소가 되기 때문에 철저하게 보안을 강화할 뿐만이 아니라 공개하지도 않습니다. 그러니 '맞춤형 생산 공장 구현을 통한 제조 경쟁력 확보'가 스마트 팩토리 추진의 목정이 될 수도 있습니다. 제 4차 산업혁명의 촉발로 인공지능과 같은 시스템이 몰려온다고 해도 여전히 현장에는 사람을 필요로 하고 있으니 '현장중심형 스마트 팩토리'를 추진하는 것이 당연합니다. 

안전한 제조 현장을 구축하는 것은 가장 먼저 철저하게 '안전제일'이 되어야 한다는 것입니다. 사람이 안전하다는 것은 곧 산업재해가 일어날 수 없도록 하는 것이 됩니다. 제품이 안전하다는 것은 불량제품을 공장 밖으로 출하되지 않도록 하는 것이 됩니다. 환경이 안전하다는 것은 환경 유해 물질을 배출하지 않는 것이 됩니다.

제조 현장에서는 여전히 사람이 존재하고 있고, 사람이 안전한 제조 현장을 구축하려면 '단순하게(simply), 쉽고 편하게(easily), 빠르게(quickly)' 실행할 수 있는 조건이 충족될 필요가 있습니다. 왜냐하면 복잡하고, 어렵고, 더딘 프로세스는 사람의 실수를 유발하기 쉽기 때문입니다.

제조의 안전을 위협하는 요소가 '설비, 사람, 재료, 방법'에 있으므로 안전한 현장을 구현하기 위해서는

첫째, 설비/업무의 자동화를 지속적으로 추진해야 합니다. 기본적으로 사람은 더럽고(dirty), 어렵고(difficult), 위험한(dangerous) 작업들을 하고 싶어하지 않습니다. 즉 3D 작업은 자동화된 설비가 그 역할을 대신할 수 있도록 해야합니다. 또 설비의 열화가 돌발적으로 발생할 때 사람, 제품에 위해를 가하게 될 가능성이 높아지게 됩니다. '예지정비'는 설비의 열화를 미연에 방지할 뿐만 아니라 계획적으로 업무를 수행할 수 있게 하는 수단이 됩니다.

4차 산업혁명의 촉발로 기업은 스마트 팩토리를 추진하려고 하지만 투자 대비 경제성이라는 측면을 고려하지 않을 수 없습니다. 따라서 현장을 잘 알고 있으면서 지혜를 갖고 있는 사람들이 참여하는 설비의 자동화는 지속적으로 추진해야 마땅합니다. 그리고 애매한 작업을 배제하기 위한 수단으로 IT를 적극적으로 활용하는 업무의 디지털화는 유효한 방법ㅇ이 됩니다.

둘째, 사람이 업무를 지능적으로 수행하도록 해야 합니다. 사람은 언제나 실수를 할 수 있는 가능성이 있습니다. 이러한 실수가 제조 현장의 제품 만들기에서 치명적으로 발생한다면 그건 문제가 있는 것입니다. 그러니 사람이 실수하지 않도록 지원하는 '휴먼에러 제로화' 대책이 언제나 필요합니다. 이를 위해 제조 현장에서 일을 하는 사람이나 설비가 언제나 일관된 작업을 할 수 있도록 하는 '기술/기능의 표준화' 체계를 구축하는 것은 여전히 유효한 방법이 됩니다. 

셋째, 제조 데이터를 가시화합니다. 여기서 가시화란 눈에 보이게 하는 것입니다. 보고 싶을 때만 본다는 것이 아니라 그저 보이게 한다는 의미입니다. 즉 ' 볼 수 밖에 없도록' 실행하는 것입니다. 사람이 얻는 정보의 80% 이상이 시각 정보라고 하니 보이게 하는 것은 매우 중요합니다. 가시화의 선결조건은 연결(connect) 입니다. 

원래 제조 현장의 연결은 유선 접속이 중심이었지만 이제는 무선 접속의 가능성에 대해서도 적극 검토할 필요가 있습니다. 가시화의 대상은 데이터나 정보들입니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 현재화 하는 것이 가시화이며, 빅데이터로 분석한 판단의 근거나 작업 절차 같은 것들이 가시화의 대상이 됩니다. 중요한 것은 데이터나 정보가 필요한 때 필요한 장소에서 필요한 형태로 보이도록 하는 것입니다.  

※ 모바일 업무 환경이나 가상현실(VR, Virtual Reality), 증강현실(AR, Augmented Reality) 기법을 통한 가시화는 최근 가장 큰 발전을 이루고 있는 분야들 입니다. 하지만 전통적인 방법이든 최신 기술을 접목한 방법이든 제조 데이터를 가시화하는 것은 여전히 유효한 방법입니다.

제조의 기본은 제품을 만드는 것입니다. 고객이 필요로 하는 제품, 특히 양품을 만들기 위해 공장을 건설하고 생산 현장에 설비와 사람을 배치합니다. 재료를 투입하고 힘과 에너지를 투입하여 제품을 생산합니다. 필요한 때 필요한 만큼의 '양품'을 만들어 냈다면 '좋은 결과'라 할 수 있습니다. 

그런데 제조는 간혹 기대에 미치지 못하는 '나쁜 결과'를 만들어 내기도 합니다. 불량 제품을 생산했다거나 양품을 만들기는 했는데 너무 비싸게 만들었다거나 혹은 고객이 기대하는 시점(납기)을 맞추지 못하는 경우도 있습니다. 또는 제조과정에서 환경 유해 물질을 배출하여 사회에 문제를 일으켰다면 심각하게 나쁜 결과에 해당될 수도 있습니다. 

나쁜 겨롸를 만들어 내는 원인은 '사람, 설비, 재료, 방법' 이라고 하는 4M (Man, Machine, Material, Method) 중에 하나 혹은 복합 요인에 의해 문제가 발생하기 때문입니다. 반면 항상 '좋은 결과'만을 기대할 수 있는 스마트 팩토리라면 이 현장은 4M이 완벽하게 조화를 이루고 있는 곳이라고 할 수 있습니다.

첫째, 스마트 팩토리에는 스마트한 '설비'가 있습니다. 기술이 발전할수록 제품을 생산하는 과정에서 설비에 대한 의존도가 높아지게 됩니다. 즉, 설비가 제품을 만드는 것이 됩니다. 그 많은 과학자, 기술자들이 사람이 하고 있는 일을 설비로 대체하려는 노력을 지속적으로 하고 있으니 이는 당연한 원리입니다.

생산 현장의 설비를 보면 그 기업의 제품력, 기술력을 가늠해 볼 수 있습니다. 따라서 '좋은 결과'는 설비가 본래 갖고 있는 기능과 성능을 100% 발휘할 수 있도록 하는 것이 되고, 이것이 설비를 관리하는 사람의 사명이 됩니다. 그러나 사람이 늙어 가는 것처럼 설비는 열화가 진행되면서 본래의 기능과 성능으로부터 멀어지게 되고 '나쁜 결과'를 만들어 내는 요인이 됩니다.

결국 스마트한 설비관리는 설비 본래의 기능과 성능이 일정 범위 내에서 '좋은 상태'로 유지되도록 하는 것입니다. 설비를 유지 보수하는 일은 가장 자동화하기 힘든 영역으로 미래에도 상당 부분 인간이 중요한 역할을 도맡아 해야합니다.

둘째, 스마트 팩토리에는 스마트한 '사람'이 있습니다. 기술의 발전으로 사람의 능력은 혁신적으로 향상되어 왔습니다. 효과적인 교육 시스템으로 지식의 폭과 깊이가 심화되었을 뿐만 아니라 과학기술이 만들어 낸 스마트 한 도구들의 지원을 받을 수 있게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 사람은 실수를 하고, 실수를 하는 것은 당연하기에 사람인 것입니다.

인간은 오감으로 인식하고, 지식과 경험을 근간으로 판단하고 행동하는 과정에서 실수를 하게 됩니다. 스마트 팩토리는 이러한 인간이 올바르게 인식, 판단, 행동할 수 있도록 지원하는 시스템이 되어야 합니다. 또 올바르지 않은 인식, 판단, 행동은 사전에 발견되고 조치될 수 있도록 하는 것이 되어야 합니다.

셋째, 스마트 팩토리는 스마트한 '재료'를 사용합니다. 최근에 인체에 유해한 가습기 살균제 사용으로 인해 다수의 인명 피해가 발생했던 사례가 있었습니다. 일본의 미쓰비시 종합 연구소는 제품의 기능과 성능 다음으로 제품의 안전이 기업의 이미지에 가장 중요한 영향을 미치는 것으로 지적하였습니다. 안전이 기업 이미지, 나아가 생존을 결정하는 시대가 된 것입니다.

따라서 인체에 유해한 재료의 투입은 근원적으로 차단해야 합니다. 투입된 재료가 변형, 변질, 분해, 조립이라는 가공을 거치면서 사람에게 유해한 요소로 변화될 수도 있습니다. 스마트 팩토리는 올바르지 않은 재료의 투입을 사전에 발견하고 조치할 수 있어야 합니다. 공정에서 발생하는 물질 혹은 완성품이 인간 혹은 지구 환경에 불이익을 초래하는 것을 사전에 발견하고 혹은 완성품이 인간 혹은 지구 환경에 불이익을 초래하는 것을 사전에 발견하고 조치할 수 있어야 합니다.

넷째, 스마트 팩토리에는 스마트한 '방법'이 있습니다. 방법은 '설비, 사람, 재료' 라고 하는 3가지 요소를 모두 수용해야 합니다. 최소의 비용으로 설비 본래의 기능과 성능을 100% 발휘하도록 하는 방법을 찾아가는 과정이 스마트 팩토리를 구축하는 것이라고 할 수 있습니다.  

주로 주말이면 대형마트는 계산을 하기 위해 순서를 기다리는 사람들로 북적입니다. 그러나 기술이 진보하면 정산소를 통과하는 것만으로 계산이 끝나버리도록 할 수도 있습니다. 아마존이 2016년 12월 5일 시애틀에서 선보인 식료품점 '아마존 고(Amazon Go)' 는 실제로 이를 구현했습니다.

고객이 결제 정보가 등록된 '아마존 고 앱'을 실행하고 아마존 고 매장에 들어가 필요한 상품을 집어 들면 아마존 고가 인식해 가상 카트에 추가합니다. 반대로 다시 물품을 진열대에 내려놓으면 카트에서 제거됩니다. 그런 식으로 쇼핑을 마친 후에는 그냥 매장을 나오면 됩니다. 고객이 매장을 나서는 순간 아마존이 앱에 등록된 결제수단으로 자동 결제하고 고객 계정으로 영수증을 보내기 때문입니다. 

아마존 고의 원리는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술과 생체 인식, 딥러닝 알고리즘 등을 융합해 만든 '저스트 워크 아웃 기술 (Just Walk Out Technology)' 덕분입니다. 이름처럼 그냥 걸어 나오면 되도록 고객이 쇼핑하는 동안 자율주행 센서가 부착된 원형 카메라가 고객을 따라다니며 구매 목록을 확인하게 됩니다.

고속도로 톨게이트에서는 하이패스 기능이 설치되면서 요금 정산소에 더 이상 사람이 필요 없게 되었습니다. 그런데 대신 하이패스 설비나 시스템을 관리하는 업무가 새로 생기게 되었습니다. 설비는 언젠가 고장이 나게 되어 있고, 시스템은 언제나 완벽한 상태로 유지될 수 없기 때문입니다. 또 주차타워에 번호 인식 장치가 도입되면서 자동 정산이 가능하게 되었지만 아직 자동 정산 기능을 사용하는데 익숙하지 않은 사람들이 있기 때문에 출구 정산소에는 여전히 사람이 근무해야 합니다. 

인공지능을 탑재한 로봇이 현재 사람이 하는 다양한 서비스 업무를 대체하려는 시도가 많아지고는 있지만, 현실이고 온라인 쇼핑이 물리적인 쇼핑 공간보다 활성화되고, 여전히 고객 서비스 파트에는 직원이 필요합니다. 사람들은 백화점이나 시장에 가서 눈으로 물건들을 보기도 하고 사람들 사이에서 함께 섞이고 싶은 욕구를 가지고 있습니다. 

변화된 시스템 안에서 필요로 하는 새로운 직업도 탄생하고, 세상의 변화는 직업이 줄어드는 현상에도 일조를 합니다. 그중심에는 항상 사람이 존재하며, 앞으로도 계속 사람이 중심이 되는 사회가 이루어 질 것입니다.

제품을 생산하는 과정에서는 항상 양품만을 만들어 내는 것이 아니므로 품질 검사를 통해 양품은 고객에게 출하를 하고 불량은 폐기하거나 재작업 과정을 거쳐 다시 양품으로 거듭나기도 합니다. 그런데 정해진 규격에서 벗어난 제품, 즉 불량과 양품을 구분하는 판정이 애매한 그레이 존 (Grey Zone)이 존재합니다. 이때 사람은 양품을 불량으로 판정하기도 하고, 불량을 양품으로 판정하기도 합니다.

즉 불량으로 판정된 제품은 부적합품 처리 절차에 따라 폐기 혹은 수정 작업을 통해 양품화하는 것이 일반적이지만 , 제품에 따라서 사내 규정 혹은 고객과의 협의에 의해 불량이 아닌 양품으로 채택하기도 합니다. 이처럼 불량이 처리하는 데 드는 비용이 너무 커서 최종적인 판정 과정에는 사람의 개입이 필요한 경우가 있을 수 밖에 없었습니다.

기업이 품질을 중요하게 생각하는 이유는 소위 '품질의 복수' 라고 하는 1:10:100 법칙이 작용하기 때문입니다. 설계 단계에서 잘못을 바로잡으면 1원의 비용이 들 것을 시기를 놓쳐 제품의 생산 단계에 고치려면 그 10배의 비용을 부담하게 됩니다. 

더욱이 제품이 출하되어 고객에게 전달된 이후에 바로잡기 위해서는 무려 100배의 비용을 감수해야 합니다. 제품 출하 이후에 발생하는 비용은 기하급수적으로 증가할 수도 있습니다. 2016년 삼성전자가 갤럭시 노트 7을 배터리 문제로 단종하면서 입은 손실 비용이 약 3조원 대에 이를 것이라고 합니다. 삼성전자는 배터리 발화 원인에 대한 모든 가능성을 4개월 여 조사하였으며 2017년 1월 23일 배터리 자체 결함으로 결론을 내리고 언론에 발표하였습니다.

또 배터리 및 관련 시스템에 대한 품질 검사가 완벽하게 진행되지 않은 상태에서 제품화를 결정한 엔지니어가 있지 않았을까, 또 소재를 제조하는 과정에서 안정되지 않은 공정 프로세스가 있다는 것을 인지하고도 문제가 없기를 기대하면서 물건을 만들었던 작업자도 있었을 것으로 생각됩니다.

이러한 사람의 실수의 문제는 스마트 팩토리라고 해도 100% 해결되지 않습니다. 설계, 생산, 출하 단계마다 ICT로 기능과 프로세스를 보완하고자 하지만 핵심적인 의사결정 단계에는 여전히 사람이 있기 때문에 실수할 여지가 남기 때문입니다. 

고객이 기대하는 제품을 제조하기 위해 기업은 공장의 기계, 설비 따위가 알맞게 움직이도록 조절해야 하며, 이러한 행위를 '제어'(Control)라고 합니다. 만약에 대상물 제어의 판단과 조작을 사람이 수행하고 있다면 수동 제어가 됩니다. 예를 들어 양동이에 물을 채우기 위해 밸브가 열리는 정도를 사람이 조절하는 것입니다. 반면 밸브의 열림 양 조절을 설비와 시스템이 하고 있다면 자동 제어가 됩니다.

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대표적인 자동 제어 방법으로는 '피드백(Feed-Back)제어'와 '시퀀스(Sequence)제어'가 있습니다.

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예를 들면 전열기의 온도를 150℃로 운전하고 싶을 때 설정 값(SV, Set Value)을 150℃로 하고 온도 센서(TIC, Temperature Indication Controller)로 현재 값(PV, Position Value)을 측정합니다. PV가 SV에 미달하면 가열을 하고 초과하면 냉각을 하도록 밸브를 조절하여 목표 값이 150℃가 되도록 피드백 제어합니다.

이러한 피드백 제어는 온도, 습도, 농도, 유량, 압력 등 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 그것으로 제어의 목적을 달성했다면 충분히 스마트하다고 할 수 있습니다.

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시퀀스 제어란 미리 정해 놓은 조건(논리)과 순서에 따라 진행하는 제어의 방법입니다. 예를 들어 서울에서 부산으로 가고 싶을 때는 경부선을 타고, 광주로 가고 싶을 때는 전라선을 탑니다. 조건이 바뀌면 매표 장소, 시간, 탑승 위치 등 절차가 달라지는 것입니다. 제조 현장에서는 시퀀스 제어는 계전기(릴레이, 타이머)로 구성할 수 있고 PLC(Programmable Logic Controller) 혹은 컴퓨터를 사용할 수도 있습니다. 이것으로 제어의 목적을 달성했다면 역시 충분히 스마트하다고 할 수 있습니다.

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한편 설비나 건축물을 구성할 때는 레이아웃 설계용 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하기도 하고, 장치 산업 공장에서 제품 생산을 최적화하기 위해 개발된 특별한 제어 능력을 갖고 있는 소프트웨어를 사용하기도 합니다. 그 효과가 검증되었고 그것으로 공장에서 기대하는 목표를 충분히 달성하고 있다면 이 또한 그 자체로 충분히 스마트하다고 할 수 있습니다. 결국 이렇게 하고 있는 것은 아무런 문제가 없으며, 이렇게 하고 있지 못한다면 그것이 문제입니다.

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단 현재의 제어 시스템이 부분 최적화로는 충분한데 전체 최적화를 달성하지 못하고 있다면 공장에서 생성되는 데이터를 축적하고 활요하는 과정에서 문제가 있을 수도 있습니다. 따라서 공장에서 발생하는 빅데이터를 활용하여 스마트한 제어가 가능하도록 전진해야 할 필요가 있습니다.

기업들의 또 다른 고민거리는 휴먼 에러(Human Error), 즉 '사람 실수'에 관한 것입니다. 베어링스 은행 (Barings Bank)은 1762년부터 1995년까지 존속했던 영국의 은행입니다. 영국 왕실과 관계가 깊어 '여왕 폐하의 은행 (The Queen's Bank)'이라고 불리었으나 1995년 싱가포르 지범의 딜러 닉 리슨이 파생상품 거래 실패가 원인이 되어 파산했고 이후 네덜란드 금융 그룹인 ING에 단 돈 1 파운드에 매각되었습니다. 200년 전통을 자랑하는 유서 깊은 은행이 어느 신입직원의 작은 실수에서 시작된 손실 은폐와 상급자들의 무책임으로 인해 사라지고 말았습니다.

2013년 12월 한국에서도 비슷한 일이 생긴 적이 있습니다. 자본금 200억 원의 한맥투자증권의 한 직원이 파생상품 자동 주문 프로그램 설정 값을 잘못 입력해 463억 원에 달하는 매매 손실을 입게 된 것입니다. 결국 한맥투자증권은 부채가 자산을 초과해 파산에 이르렀습니다.

일본에도 비슷한 전례가 있습니다. 유키지루 유업은 1950년 설립 후 일본 최대의 유제품 생산 업체로 성장하였으며 신뢰받는 기업 이미지를 갖고 있었습니다. 그러나 2000년 6월 1만 4000명이 넘는 사람들이 썩은 우유를 마시고 병에 걸리는 일본 최악의 식중독 사건으로 몰락하고 말았습니다. 문제의 원인은 위생관리를 철저히 하지 않은 것이었습니다. 더구나 유키지루시 유업은 문제를 은폐, 축소, 변명하거나 책임 회피로 일관했습니다. 결국 매출은 70%까지 급감했고, 주가가 바닥으로 하락하며 폐업을 결정할 수밖에 없었습니다.

일본의 제조업 도요타 자동차는 2008년 GM을 누르고 판매대수 기준 세계 1위로 도약하였습니다. 그러나 기쁨도 잠시, 창립 이래 최대의 위기가 찾아왔습니다. 2009년 8월 미국에서 렉서스 차량이 엑셀과 브레이크 결함으로 고속도로를 시속 190km로 달리다가 가드레일을 들이 받아 일가족 4명이 모두 사망하는 사건이 발생하였습니다. 사고 당시 운전자와 911 간의 충격적인 전화 통화 내용이 뉴스와 인터넷을 통해 퍼져 나갔지만 도요타의 경영진은 책임 회피에 급급했습니다. 결국 3개월이 지나서야 첫 리콜을 결정했으나 설계또는 품질검사 과정에서의 사람이 밝혀내지 못한 결함은 전 세계에서 약 700만대 리콜로 이어졌고, 도요타는 연간 생산대수에 버금가는 약 1조 원이상의 리콜 비용을 지불했습니다. 뿐만 아니라 세계 최고의 생산 시스템으로 인정받았던 TPS(Toyota Production System)에도 치명적인 오점을 안게 되었습니다.

사람의 실수로 인해 기업의 명성이 하루아침에 추락하거나 기업 자체가 역사 속으로 사라진 사례는 너무나 많습니다. 한 조사에 따르면 사람은 하루에 2만 가지 행동을 하며 그 중 2번은 실수를 합니다. 실수를 한 경우 80%는 스스로 알아채고 대응을 하게 되지만 20%는 알아채지 못하며, 이 중 25%는 심각한 실수로 이어집니다. 결과적으로는 자신도 모르는 사이에 한 사람이 연간 36.5회 정도 심각한 실수를 저지르게 되는 것입니다.

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이러한 실수가 개인의 문제에서 기업차원으로 확장되면, 구성원 자신도 모르게 저지른 심각한 실수 하나가 산업재해로 이어집니다. 더구나 기업에서는 많은 사람들이 일하고 있으며, 만약 100명이 근무하는 사업장이라면 알아채지 못하는 순간에 연간 3650번의 심각한 실수가 발생하는 셈입니다. 사람 실수라는 측면을 경영자의 입장에서 보면 마치 초겨울 살얼음판을 걷고 있는 불안한 상태라 할 수 있습니다.

4차 산업혁명은 과연 우리에게 긍정적인 변화만을 가져온 것일까? 1차 산업혁명은 많은 것을 인간에게서 가져갔습니다. 가내 수공업이 경쟁력을 잃게 되자 사람들은 가내 수공업에 투입했던 노동력을 공장에 팔아서 임금을 받는 구조로 편입되었습니다. 공업화된 설비에 비해 노동 생산성이 떨어지면서 노동자들은 직업을 잃게 되었습니다.

2차 산업혁명은 여러 가지를 생각하게 했습니다. 공장의 생산성이 높아지면서 임금이 오르고 소비자는 보다 저렴한 가격을 지불하고도 기능이 탁월한 제품을 구입할 수 있게 되었지만, 동시에 단순 작업을 반복하는 공장의 노동자들은 마치 도구나 기계와 같은 역할만을 하게 되는, 인간의 존엄성을 다소 훼손받는 상황에 몰렸습니다.

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생산성이 높아진 만큼 높은 임금을 받을 수 있게 되었지만 그러나 그 혜택을 받을 수 있는 사람은 소수에 불과합니다. 지식이나 기능을 익히는데 시간이 필요한 일들은 이미 로봇이나 컴퓨터가 대신하고 있기 때문입니다.

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공장의 숙련 기술자의 일은 로봇이, 숙련 지식 근로자의 일은 컴퓨터가 그 역할을 대신합니다. 고도의 기술이나 고도의 지식을 갖고 있는 사람은 더 많은 임금을 받을 수 있으나, 단순 작업을 하는 사람은 외주화되면서 상대적으로 낮은 임금을 받게 되거나 그나마 직업을 갖기도 힘든 세상이 되었습니다. 즉 양극화가 심해졌다고 볼 수 있습니다.

4차 산업혁명에 대해서는 관심과 우려가 공존합니다. 4차 산업혁명은 인간만이 할 수 있던 영역에 기계나 시스템을 참여시키고 있습니다. 기존에는 공장 자동화(FA, Factory Automation) 시대에 만들어진 로봇이 작업하는 공간에 사람이 접근하면 위험하기 때문에 칸막이를 쳐 놓고 그 안에서 일을 했습니다. 그러나 위험성 때문에 펜스 안에 갇혀 있던 로봇은 인공지능이 탑재되면서 펜스 밖으로 나오게 되었고 비로소 인간과 공존할 수 있게 되었습니다. 나아가 더 광범위한 분야에서 사람과 사물, 사물과 사물이 인터넷으로 연결되고 있으며 빅데이터 분석을 통해 인간의 행동까지 예측 가능한 세상이 될 것입니다. 그렇게 되면 많은 인간의 직업이 사라질지도 모릅니다.

일본의 소프트뱅크가 2015년 출시한 서비스용 로봇 '페퍼'는 사람의 감정까지도 인식할 수 있습니다. 현재 휴대폰 판매, 쇼핑몰 안내, 커피숍 주문 등에 활용되고 있습니다. 인간의 감정을 읽고 대화할 수 있는 로봇 페퍼가 아시아 지역 피자헛 매장에서 주문을 받고 결제 업무를 처리하는 모습도 볼 수 있게 되었습니다.

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이제 세상은 더없이 스마트함을 지향하고 있습니다. 스마트한 교통정보, 스마트한 기상정보, 스마트한 소비, 스마트한 농수산, 스마트한 공급망, 스마트한 설비관리, 스마트한 생산관리, 스마트 에너지, 스마트 도시 등 모든 것이 스마트로 통합니다.

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공장에서는 설비와 사람을 배치하고 재료와 에너지를 투입하여 고객이 요구하는 제품을 생산합니다. 이것이 곧 스마트 팩토리입니다. 그동안 설비는 제품을 생산할 목적으로 어떤 기능을 수행하며, 사람은 설비나 재료가 제품을 생산할 수 있도록 자기의 역할을 수행해 왔습니다. 4M (Man, Machine, Material, Method)이 기대하는 기능과 역할을 수행하도록 사람 혹은 시스템이 감시하고 통제해 온 것입니다. 그러나 4M은 가끔 문제를 일으키기도 했습니다.

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문제의 핵심은 4M의 상호간에 소통의 어려움에서 그 원인을 찾을 수 있습니다. 설비 상태 (Machine Condition)가 좋지 않은데 사람이 그것을 알아차리지 못해 고장이 나거나 불량을 만들어 내게 되었습니다. 또는 재료의 상태 (Material Condition)가 좋지 않은데 기계나 사람이 알아차리지 못해 불량을 만들기도 했습니다. 작업표준에 어긋나는 작업을 하고 있는데 아무도 알아차리지 못하고 사고를 일으키는 경우도 있었습니다. 이러한 오류는 과거에도, 그리고 오늘날에도 끊임없이 발생하고 있는 것이 현실입니다.

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스마트한 공장은 지금까지 가능하지 않았던 4M 상호간의 소통 문제를 해결해 나가고 있습니다. 세상의 모든 사물(Thing)에는 센서가 존재하게 되고, 사물들은 센서를 통해 소통을 할 수 있게 됩니다. 소위 말해 사물인터넷 (IoT, Internet of Thing) 입니다. IoT가 만들어 낸 빅데이터를 해석하는 것으로 스마트한 생산이 가능해집니다. 스마트한 설비는 스스로 인식하고, 판단하고, 필요한 곳으로 움직입니다.

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이러한 스마트 팩토리 역시 전혀 새로운 개념은 아닙니다. 기존의 자동화를 뛰어넘는 새로운 생각이 공장에 더해졌을 뿐입니다. 4차 산업혁명 시대에 접어든 지금, 스마트 팩토리는 우리의 산업 환경을 크게 개선시킬 수 있습니다.

2008년 글로벌 금융위기 이후, 세계 경제는 구조적 저성장 시대에 진입했습니다. 주요 제조국들은 구조적 저성장을 극복하기 위해 제조업과 정보통신 융합을 통한 제조업 혁신 정책을 추진 중에 있습니다.

미국은 민간 주도의 기술력으로 선도하고 있습니다. 구글의 알파고는 한국의 이세돌 구단과의 대국을 통해 인공지능이 우리 생활 가까이에 있다는 것을 전 세계에 알렸습니다.

전통적인 제조기업인 GE는 IT기업으로 변화하고 있는 대표 기업 중 하나입니다. GE는 공장의 가동 상황을 실시간으로 가시화하고 제어하는 '디지털 트윈' (Digital Twin) 시스템을 운영하고 있습니다. 또한 자사가 판매한 항공기 엔진 상태 정보를 실시간 취득, 분석하여 최적의 유지보수 서비스를 제공하는 것으로 수익을 얻고 있는 기업 중 하나이기도 합니다.

독일은 제조 강국으로 세계 2위 수출국이지만 신흥국과의 저가 생산 경쟁, 중국.한국 등 후발주자의 기술추격에 위기를 인식하고 있습니다. 경제 성장과 일자리 창출을 목적으로 인더스트리 4.0 (Industry 4.0)을 선도적으로 추진하고 있습니다. 스마트 공장 건설을 위한 과감한 투자로 제조업을 고도화하고 있어 다른 국가들의 롤 모델 역할도 수행하고 있습니다.

일본은 4차 산업혁명에 대한 국가적 대응으로 교육, 노동, 금융 등 경제.사회 전반에 걸친 초스마트 사회 플랫폼과 11개 시스템을 민간 연계로 개발하고 있습니다. 일본은 4차 산업혁명이 사회 전반에서 일어나고 있다는 관점으로 소사이어티 5.0 (Society 5.0)을 정의하고 있습니다. 한편 자동차 부품기업인 덴소 (Denso)는 세계 130개 공장을 연결하여 2020년까지 30% 이상 생산성 향상을 목표로 하고 있습니다.

기술의 발전은 많은 것을 변화시키지만 기업이 재화나 서비스를 제공하여 수익을 창출한다는 근간은 변하지 않습니다. 그곳에 현장이 있고 사람이 있습니다. 산업혁명을 인간이 주도했던 것처럼 4차 산업혁명 중심에도 사람이 있습니다.

현장중심 스마트 팩토리는 ICT 솔루션 도입이 아닌 근원적인 접근을 합니다.

1. 개별 솔루션 간의 부분 최적화가 아니라 전체적인 관점인 기업 체질의 근본을 개선해 나갑니다.

2. 데이터를 통한 시스템 기반의 최적화를 추진합니다. 사람의 감, 요령에 의존하지 않고 신뢰할 수 있는 데이터와 중심으로 합니다.

3. 생산, 개발, 영업, 관리를 ICT로 연결한 통합 시스템을 구축합니다. 현장중심 스마트 팩토리 추진을 망설일 이유는 없습니다. 그렇지만 조급하게 서두른다고 해결되는 과제는 아닙니다.

현장중심의 스마트 팩토리 기획 단계는 아래와 같습니다.

Step 1: 현재 수준을 진단한다. 스마트팩토리의 체계와 기술 구현의 가능성을 진단하는 것으로 자동화, 지능화, 가시화, 연결화 관점에서 현재의 수준을 평가합니다.

Step 2: 스마트 팩토리 목표 및 지향점을 설정합니다. 미래의 To-Be 모습을 설정하고 개선의 방향을 수립합니다.

Step 3: 적용 범위와 도입에 따른 우선순위를 결정합니다. 업의 특성을 반영한 우선순위 및 재무적 효과를 검증하여 추진 로드맵을 수립합니다.

Step 4: 도입 과제를 정의하고 추진 체계를 정립합니다. 자동화, 지능화, 가시화 영역별 과제를 정의하고 추진 조직을 편성합니다. 이때 전사 컨트롤타워를 구성하여 중장기 액션플랜을 수립하고 강력한 추진력을 가동할 필요가 있습니다.

Step 5: 생산, 개발, 영업, 관리를 ICT로 연결한 스마트 팩토리를 구현합니다.