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[경제인칼럼] 도내 스마트공장 데이터분석가 양성해야- 조승근(폴리텍VII대학 창원캠퍼스 메카트로닉스과 교수)

기사입력 : 2023-01-01 19:47:49

요즘 많은 공장들이 스마트공장으로 바뀌고 있다. 공장 전 영역에 걸쳐 MES(생산관리스시템), WMS(물류창고관리스시템) 등을 통해 생산 능력의 증대와 관리의 자동화가 이뤄지고 있다. 글로벌 추세다. 트렌드포스 발표 자료에 따르면 2021년 약 400조원의 스마트공장 제조 매출이 발생했고, 매년 10.5% 증가해 2025년엔 약 600조원 규모로 예측하고 있다. 스마트공장들은 MES, WMS 등을 통해 축적된 데이터 덕분에 정확한 인사이트를 도출하고 있으며, 데이터 기반의 합리적 의사결정으로 공장이 운영되고 있다. 이를 통해 제품의 품질 및 생산성 증대가 각각 43.5%와 30% 정도 향상된 것으로 최근 조사에서 나타났다.

하지만, 반대로 일부 설문 조사들에선 회사의 막대한 예산 투여와 정부·지자체의 투자를 기반으로 구축된 스마트 공장들이 제대로 운용되지 못하고 있다는 지적도 사실이다.

스마트 공장 본연의 구축의도에 맞게 관리되기 위해서 가장 중요한 것은 무엇일까? 바로 스마트공장에서 만들어지는 데이터의 분석능력을 갖춘 인재의 채용이나 재직 중인 직원의 데이터 분석 능력에 대한 교육 지원이다.

사실 스마트 공장에서는 초단위, 분단위로 자료들이 쏟아지고 있다. 예를 들어 센서 데이터, 일/주/월 단위의 생산량과 판매량, 자재의 수량과 불량률, 직원의 근태 관련 정보 등의 데이터들이 자동으로 서버 또는 클라우드 공간에 쌓여가고 있다. 그런데, 이런 데이터를 활용하지 않는다면, 매 순간 저장되는 데이터 관리를 위해 사용되는 비용만 증가할 뿐, 회사 이득에는 영향을 주지 못한다.

회사의 직접적인 수익에 이용되지 못하는 데이터를 ‘다크 데이터’라고 하며 약 70~80% 수준에 이른다고 전문 리서치 기관들에서 예측한다.

이런 다크 데이터 중 쓸모없는 데이터보다는 활용을 못하고 있는 의미있는 데이터가 더 많이 있다고 추정한다. 더 나은 의사 결정과 더 높은 수익 창출, 더 효율적인 경영을 위해 이러한 데이터들은 분석돼야 하며, 이를 위해서는 스마트 공장의 규모에 상관없이 데이터엔지니어, 또는 데이터과학자가 필요하다.

최근 중견·대기업에선 데이터 관련 직군의 많은 신규 채용이 이뤄지고 있다. 하지만, 중소기업은 사정이 다르다. 데이터 분석 인력의 충원 필요성을 모르는 회사도 많거니와, 연봉 등의 문제로 데이터분석가들이 중소기업을 기피하고 있는것도 사실이다.

하지만, 정말 스마트공장에서 수집된 데이터를 분석하는데, 전공 학위를 가진 사람이나 경력이 있는 사람이 필요로 할까? 사실은, 그렇지 않다. 프로그래밍에 해박한 지식을 가지고 있지 않아도 된다. 단지 판단스(Pandas) 또는 R 프로그래밍 정도를 활용할 수 있는 능력 정도면 충분하며, 이는 단기간에 갖출 수 있는 능력이다. 그래서, 중소기업의 스마트 공장에서는 오히려 재직자의 교육 지원을 통해 기존 직원이 데이터 분석 능력을 갖추게 만드는 것이 가장 적합한 솔루션이다.

공장마다 획득되는 데이터의 종류도 다르며, 상관관계 분석, 통계를 통해 얻어진 결과가 무엇을 의미하는지, 도출된 결과를 회사의 공정 변경 등에 어떻게 적용할 것인지를 판단할 수 있는 현장 경험치가 분석에 꼭 필요하기 때문이다. 스마트공장의 의미가 퇴색하지 않도록 넘쳐흐르는 데이터가 버려지지 않도록, 중소기업의 스마트공장 책임자들은 깊게 생각해볼 필요가 있다.

조승근(폴리텍VII대학 창원캠퍼스 메카트로닉스과 교수)

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