빅데이터랑 4차 산업혁명

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제조업 르네상스를 4차 산업혁명 혹은 DT (Digital Transformation)이라고 부르기도 합니다.

아래는 2016년경의 주요국 제조업 르네상스 정책을 정리한 표입니다.

 

이미지 출처: https://t1.daumcdn.net/cfile/blog/2366684056B722BF2B

당시 세계 주요국들은 제조업 르네상스를 바라보며 많은 정책들을 쏟아냈죠. 당시에도 독일은 DT의 선두에 있었습니다. 현재 역시 Smart Farm, Smart Factory 분야의 선두역할을 하고 있죠. Smart Factory에 사용된 RAMI 4.0 모형이 대표적입니다. 타 업종 간의 원활한 의사소 통을 도와주는 도구이자 모형이죠.

 

이미지 출처:https://www.phoenixcontact.com

이제는 여러 분야의 사람들이 협업을 하는 시대입니다. 더 이상 자신의 전문분야에 대한 지식만으로는 협업을 할 수가 없습니다. 그렇다보니 다른 분야 간의 협의를 이끌어내고, 서로 이해 가능한 설명을 위해서는 공통된 기준을 통한 상호 호환성이 필요합니다.

 

RAMI 4.0은 3개의 요소를 3차원 모델을 통해 동시에 제시합니다. 따라서 기계, 전자, 로봇 등 다양한 분야의 전문가들이 모여도 서로가 논의하는 대상의 좌표를 3차원 그림 안에서 정확히 규정할 수 있게 됩니다.

(*더 자세한 설명을 원하시는 분들은 해당 글을 참고 바랍니다. http://www.mfgkr.com/archives/3124#:~:text=RAMI%204.0%EC%9D%80%203%EA%B0%9C%EC%9D%98,%EA%B7%9C%EC%A0%95%ED%95%A0%20%EC%88%98%20%EC%9E%88%EA%B2%8C%20%EB%90%9C%EB%8B%A4. )

 

 

과거 전통적 생산의 3요소라고 한다면 노동, 자본, 토지 였습니다. 그러나 산업혁명 이후 생산의 3요소는 man, think, idea (지식/기술)로 평가되고 있죠. 

 

이미지 출처: https://file.mk.co.kr/meet/neds/2017/06/image_readbot_2017_397194_14975114072918228.jpg

그림에서 보이는 것과 같이 산업혁명 이후 생산 주도가치는 변화가 거의 없습니다. 그러나 4차 산업부터는 이 생산의 3요소에 변화가 생기고 있습니다. 지식과 기술의 중요성과 그 영향이 크게 나타나고 있고, 4차 산업의 핵심 요소가 된다는 의미죠. 이 지식/기술에는 정보기술, 즉 데이터가 포함됩니다.

 

 

4차 산업혁명의 3 주요 키워드는

Mass Production, Personalization (Mass Customization), Servitization

 

입니다. 대량 생산과 맞춤화는 함께 하기 어려운 단어라고 생각될 수 있는데, 이 대량 맞춤화라는 것이 4차 산업에서는 가능해 진다는 것이죠. 그리고 그동안 제품이라고 하면 어떠한 물품을 의미했지만 4차 산업에서는 데이터나 서비스 또한 하나의 제품으로 보고 생산합니다.

 

이러한 4차 산업의 특징을 잘 나타내는 것이 Smart Factory입니다.

 

이미지 출처: https://kinexon.com/uploads/images/Industries/_1600x900_crop_center-center_82_line/Usecase_application_possibilities_manufacturing.png

과거에는 하나의 maker, 즉 하나의 제조사가 공정의 초입부터 마지막까지 전부 담당했습니다. 네트워크, 커넥션, 혹은 인터페이스 등이 폐쇄적인 구조였기 때문이죠.

 

그러나 이젠 다른 제조사의 장비가 동일한 공정을 쉽게 대체할 수 있습니다. 바로 표준화 기술 때문입니다. 또한 실시간으로 장비를 대체할 수 있는 Hot-Swap 이라던지 실시간 임무변경이 가능한 Plug&Produce는 하나의 공정 프로세스를 마치 레고 블록 처럼 갈아 끼거나 변화시킬 수 있게 되었습니다. 

 

이로 인해 Mass Production과 Mass Customization이 가능해지죠. 또한 그 과정에서 발생하는 데이터를 Smart Factory의 운영 및 다른 곳에도 활용하게 되면서 데이터의 Servitization까지 가능해집니다.

 

 

이러한 변화 속에서 데이터, 소프트웨어, 그리고 하드웨어의 관계도 변화했습니다.

 

3차 산업 이전에는 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 통해 나온 부산물인 데이터를 활용하는 것이었다면, 이제는 데이터를 기반으로 소프트웨어가 구성되고 하드웨어가 plug-in이나 hot-swap되는 구조가 등장했습니다. 확보된 데이터로 자율주행 자동차를 개발하는 것이 대표적인 예시이죠.

 

데이터는 4차 산업의 핵심 키워드 입니다. 그러나 많은 기업의 데이터는 80% 가량이 분석 및 활용 단계로 보내지지 못하고 버려지고 있습니다. 과거에는 기업의 문제해결을 위해 남은 20%의 데이터로도 six sigma를 충족시키기엔 충분했습니다. 그러나 이제는 eight 9까지도 요구하는 상황이죠. 이는 그동안 버려지고 있던 80%의 데이터까지 분석 대상으로 들어와야 함을 시사합니다.

 

데이터는 이제 4차 산업의 제조혁신의 주축이며, 빅데이터를 건너뛰고 4차 산업, 더 나아가 5차 산업을 맞이할 수는 없습니다.

 

 

 

 

 

** 위 내용은 DataOn-AIR에서 제공하는 무료강의를 정리하여 개인적으로 더 추가한 내용입니다. **

2강 빅데이터랑 4차 산업혁명 – 데이터온에어 에듀(LMS) (dataonair.or.kr)

데이터 이해 1-3강 – 데이터온에어 에듀(LMS)