데이터 수집하고 최적 의사결정토록 학연산 손잡을 때 편집국 2019 년 한국의 중소기업들은 고비용, 노령화, 노동력 감소, 낮은 노동생산성으로 고전하고 있다. 연구역량도 취약하고 제조 지식이 체계적으로 축적되지 않는 악순환이 계속된다. 반면 우수한 ICT 인프라, 세계 최고수준의 제조업 비중과 공급망, 세계적 수준의 대기업 기술력과 시장 확보라는 장점도 있다. 스마트팩토리(Smart Factory)로의 전환이 시급한 배경이다. 스마트팩토리란 4 차산업혁명 혹은 인더스트리 4.0 에 따라 가볍고 유연한 생산체계를 갖추도록 혁신적으로 변화된 공장을 의미한다. 설계·개발, 제조 및 유통·물류 등 생산과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)을 적용해 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 공장이다. 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)를 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 분석해 목적된 바에 따라 스스로 제어할 수 있다. 제품의 불량률, 안전사고, 환경오염까지 최소화할 수 있다는 장점까지 갖췄다. 우리 정부는 제조업 강국으로 도약하기 위해 2022 년까지 3 만개의 스마트팩토리 보급을 목표로 예산과 지원을 늘린다는 방침이다. 금년에만 약3,400 억원을 투입해 4000 개의 스마트팩토리를 구축할 계획이다. 그런데 현실은 많이 다르다. 87%의 공장주들이 스마트팩토리로 전환에 찬성하고 있지만, 목표로 한 공장들의 98% 정도가 스마트팩토리로 전환하기에 힘든 수준이다. 그래서 외국의 성공사례를 참고하되 단순 모방하지 않고 우리 현실에 맞게 적용하는 것이 관건이다. 중소기업들의 현황을 제대로 이해하고 이에 맞는 기술이 개발, 적용될 수 있도록 행정적, 재정적 지원도 필수다. 그러나 정부 주도 보다는 민간의 자발적·적극적 참여, 대기업과 중소기업간 협업이 더 중요하다. 스마트팩토리가 성공적으로 발전하기 위해 현장의 목소리를 지속적으로 듣는 것도 매우 중요하다. 대부분 업체들이 뚜렷한 목표 없이 정부가 지원한다니까 '스마트(smart)'를 해보겠다고 나서는 모양새다. 사람 대신 로봇을 대체해 자동화로 바꾸는 것이 전부인줄 오해하는 경우도 적지 않다. 스마트팩토리에서 추구하는 스마트란 데이터를 수집하고 유효한 목표를 달성하도록 의사결정에 반영하는 것이다. 사업특성별 고객의 수요를 실시간대로 정확히 반영하기 위해 스마트의 기준은 달라질 수 있다. 한국형 적정 스마트팩토리를 실현하기 위해 현장에서 센싱을 통해 데이터를 수집하는 일은 무엇보다 우선돼야 할 일이다. 수년전부터 국내 대학들이 중소기업들과 함께 스마트팩토리 요소기술을 개발하고 인재들을 양성하고 있다. 매우 바람직한 일이다. 공유경제와 5G 시대 저 성장기를 겪고 있는 대한민국에서 학연산이 손잡고 적정 스마트팩토리를 계속 구현해가길 기대한다.
2019 년 한국의 중소기업들은 고비용, 노령화 등으로 고전하는 상황에서 스마트팩토리로의 전환이 시급하다는 결론으로 그러나 정부 주도 보다는 민간주도로 학연산이 손잡고 적정 스마트팩토리를 계속 구현해가길 기대한다.