[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 디지털 전환이라는 시대적 흐름과 AI, 5G, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술의 발전이 본격적으로 스마트제조 시대를 열고 있다. 발맞춰 정부도 스마트제조혁신 전략으로 1차 목표였던 스마트팩토리 3만개 보급확산 정책을 일단락하고, △디지털 클러스터 △K-등대공장 △탄소중립형 스마트공장 등 구체적인 고도화 모델을 제시하는 한편, △데이터·인공지능 활용 플랫폼(KAMP) 활성화 지원 △인공지능 컨설팅·실증사업 △스마트제조 표준화 등 제조혁신 생태계 전반의 질적 고도화에 포커스를 맞추고 있다.

‘인더스트리뉴스’와 ‘FA저널 Autonomous Manufacturing’이 지난 5월18일 국내 대표적인 스마트제조 공급기업들과 함께 ‘2023년 제조산업 발전을 위한 스마트제조 고도화 전망 간담회’를 열고, 스마트제조 혁신을 위한 과제와 추진 전략 아이디어를 모색했다. [사진=인더스트리뉴스]

인구감소, 에너지비용 증가 등 사회적 환경의 변화와 글로벌 시장의 디지털화까지 스마트제조는 더 이상 선택이 아닌 필수가 됐다. 어느 때보다 제조환경의 변화가 빠르게 이어지고 있는 가운데, 제조 경쟁력 강화가 생존을 위해 경쟁적으로 이어지고 있는 상황이다. 다만 이런 환경 속에 대기업, 중견중소기업 등 기업간 제조 경쟁력 격차가 더 크게 벌어지고 있다는 지적도 나오고 있다.

실제 중소중견기업은 제조혁신 기술 도입에 재정적, 인력 확보 등에 어려움을 토로하고 있다. 기업 간 격차는 결국 우리나라 제조 산업 전체의 경쟁력을 저하로 이어질 수 있기 때문에 정부의 세밀한 지원정책 설계가 필요한 시점으로 보인다.

이에 ‘인더스트리뉴스’와 ‘FA저널 Autonomous Manufacturing’은 지난 5월18일 국내 대표적인 스마트제조 공급기업들과 함께 ‘2023년 제조산업 발전을 위한 스마트제조 고도화 전망 간담회’를 열고, 스마트제조 혁신을 위한 과제와 추진 전략 아이디어를 모색했다.

이날 간담회에는 △노키아코리아 △뉴로메카 △라온피플 △미라콤아이앤씨 △버넥트 △스트라타시스 △영림원소프트랩 △위즈코어 △티라유텍 △비젠트로 등 총 10개 기업 관계자들이 참석해 다양한 시장 및 정책 이슈에 대해 의견을 교환했다. 이 자리에는 스마트제조혁신추진단 안광현 단장도 함께 해 업계의 다양한 의견 청취와 함께 심도 깊은 논의도 이어졌다. 간담회 주요 내용을 정리했다.

사회자 : 시장 환경(트렌드) 및 정부 정책 변화를 시장에서 체감하시는지 궁금합니다. 이에 의견이 있다면?

미라콤아이앤씨 차상필 프로 : 회사에서 1차적으로 들어오는 사업 구축 문의를 담당하고 있습니다. 기초 단계 지원이 가장 활발했던 2019년 말부터 2021년도까지는 내부적으로 학습도 많이 하시고, 정부지원금과 함께 투자하셔서 조금이라도 구축하시고 싶어하는 문의가 많았습니다.

그때와 비교하면 지금은 10~20% 정도밖에는 되지 않는 것 같습니다. 확실히 체감이 되는 수준입니다. 아직 시장은 정부 정책이 상당히 중요한 것 같습니다. 지금은 조금 시장이 위축되지 않았나 하는 생각이 들기도 합니다.

사회자 : 비즈니스 방향은 어떻게 가져가고 계십니까?

미라콤아이앤씨 서병화 상무 : 저희는 중소기업 대상으로의 비즈니스는 비중이 상대적으로 적습니다. 따라서 시장의 변화에 따라 큰 타격은 없는 상황이지만 시장, 생태계 측면에서 보면 전체적으로 스마트제조 생태계가 같이 살아나야 하는데, 그런 부분에서 아쉬운 점이 있습니다.

비젠트로 김창호 전무 : 비젠트로는 정부가 초창기 스마트팩토리 1만개 보급 목표를 잡고 시작할 때부터 함께 해왔습니다. 최근 정책의 변화를 보면 시장의 니즈를 잘 따라가지 못하고 있다는 생각이 듭니다. 산업 분야별로 차이가 있습니다만, 최근에는 중소기업이 중견기업으로 커지는 기간이 굉장히 가파릅니다.

특히 이차전지 분야 같은 경우는 작년에 300억 정도의 매출을 하던 회사가 최근에는 2,000억, 3,000억씩 가파르게 뛰어오르고 있습니다. 기업의 규모가 커지면서 스마트제조 등 시스템에 대한 니즈는 더 커지고 있습니다. 이런 부분에서 이미 기초단계에서의 지원을 받았다고 하더라도 추가적으로 정책 지원이 필요하다고 느끼고 있습니다.

또 하나는 지원금 규모의 문제입니다. 시장의 규모에 맞추지 못하는 것 아닌가 하는 생각이 듭니다. 우리나라 IT 산업은 코로나19 전과 후로 급변했습니다. 코로나19 전에 인건비가 100원이었다고 하면, 지금은 200원입니다. 그러다보니 다른 다양한 이유도 복합적으로 있겠지만 결과적으로 프로젝트 규모도 커져버렸습니다.

하지만 여전히 정부지원 사업은 1억, 2억 등 예전 수준에 머물러 있습니다. 시장에서 가파르게 성장하는 기업들에 대해서 정부의 지원 관점을 다시 한 번 고민해 줬으면 하는 바람입니다. 마지막으로 최근 해외로 진출하는 기업들은 국내와 해외를 다 연결해서 통합 정보시스템을 구축하는 추세입니다. 국내 시스템을 본사차원에서 해외법인과 통합 구축시에 대한 지원 등도 고려해 봤으면 합니다.

사회자 : 3D프린팅, XR 등 신기술 분야는 어떠신가요?

스트라타시스 고유성 부장 : 공공분야와 산업분야가 매출규모에서 절반씩을 차지하고 있는데, 최근에는 공공수요도 줄고 기업쪽에서도 자금을 많이 홀드하는 분위기입니다.

 다만 3D프린터가 그간 시제품을 빨리 만들기 위한 용도로 주로 사용돼 왔습니다만, 최근에는 대량 양산용으로 제품이 출시되면서 속속 도입되고 있는 상황입니다. 예를 들어 골프티 사이즈 정도의 파트 등은 한 20만개씩 만들어 낼 수 있는 생산성을 가지고 있기 때문에 제조분야에서 적용이 본격적으로 늘 것으로 예상하고 있습니다.

스마트제조혁신추진단(이하 추진단) 안광현 단장 : 그간 스마트제조혁신이라는 관점에서 보면 대부분 지금까지 IT 기반의 솔루션들에 포커스 돼 있었습니다. 하지만 이제 공정단위에서의 뭔가 새로운 실질적인 공장자동화에 대한 지원이 있어야 되겠다는 고민을 하고 있습니다. 특히 로봇 분야가 그렇습니다. 3D프린팅도 스마트제조 공정에서의 하나의 부분으로 가져갈 수 있는 산업으로 볼 수 있는지 업계의 의견을 들어보고 싶습니다.

영림원소프트랩 이재경 전무 : 100% 포함해야 된다고 생각합니다. 앞으로 3D프린팅은 제조현장에 꼭 필요한 부분이 될 것으로 예상됩니다.

노키아 최성남 실장 : 3D프린팅이 데모 수준을 넘어서 양산을 할 수 있다고 하면 큰 제조혁신을 불러올 것으로 예상됩니다. 실제 자동차 산업만 봐도 골프티 만한 부품들이 굉장히 많습니다. 이것을 대체할 수 있다면 공장 라인을 만들 필요가 없어진다는 이야기가 됩니다. 대단한 생산라인 혁신이 일어나는 것으로 볼 수 있습니다. 사실 앞으로 다품종 소량생산체제에서는 모듈형태의 제조라인들을 만드는 게 중요합니다. 그 부분에서 3D프린팅이 큰 역할을 할 수 있다고 생각합니다.

버넥트 이지욱 매니저 : 스마트제조도 결국 쓰는 건 사람입니다. 최근 현장에서 고객들이 힘들어하는 문제는 국내의 숙련된 기술자가 해외에 갈 시간이 없다는 겁니다.

저희는 스마트글라스를 착용하고 국내에서 해외공장들의 기술지원을 하는 솔루션을 제공했고, 최근에 확장되고 있습니다. 스마트제조 영역에서 저희 같은 수단을 제공하는 업체도 반드시 필요하다고 생각합니다. 그런데 저희가 가장 크게 어려움에 직면한 부분은 네트워크 용량 문제였습니다.

여러 명이 동시에 작업을 하기에 현재의 스마트공장의 네트워크망으로는 항상 부족했습니다. 국내 굴지의 대기업도 마찬가지 상황입니다. 현재 비즈니스 환경에 익숙해져 있는 화상회의 등도 현장에서 사용하려고 하면 인프라가 많이 낙후돼 있습니다. 5G, LTE 등은 높은 비용 문제에 봉착해 있습니다. 저희가 일상생활에서 편리함을 느끼고 있는 만큼 제조업 현장에서도 이런 인프라 부분에서 많은 지원이 필요할 것 같습니다.

노키아 최성남 실장 : 맞습니다. 현장에서 간과하는 부분인데 지금 우리가 사용하고 있는 통신망과 산업망은 많이 다릅니다. 비용도 높은 상황이고, 와이파이는 한계가 너무 뚜렷하고요. 정부에서 특화망을 만든 이유가 여기에 있습니다. 그래서 실제 특화망 사업자와 함께 정책적으로 고민이 필요해 보입니다. 결국 통신망이 제대로 갖춰지지 않으면 빅데이터, AI 등 플랫폼 구축을 한다한들 한계가 너무 많습니다.

위즈코어 오동영 상무 : 산업용 5G를 사용하면 와이파이처럼 처음 구축비용만 들어갈 뿐 사용료는 어디에도 내지 않습니다. 현장에서 많이 아셨으면 좋겠습니다. 아울러 제가 말씀드리고 싶은 내용은 현재 중간 단계 이상의 공장들이 원하는 솔루션 및 서비스들은 상당히 높은 고가로 형성돼 있습니다. 지능형 시스템, 물류 창고 등에서의 AMR을 비롯한 각종 로봇 등을 예로 들 수 있습니다. 이런 파트들을 확산 사업에 연결시켜서 진행하기 위해서는 지금의 지원규모가 좀 향상돼야 하지 않나 하는 점을 느끼고 있습니다. 근 한 2~3년 사이에 비용 부분의 구조가 확 바뀌어 버렸습니다.

뉴로메카 서영호 마스터 : 사실 스마트제조, 스마트공장을 이야기하면 기본적인 공장자동화를 빼고 이야기할 수는 없습니다. 지금 AI, 빅데이터, 통신망 등 이야기가 나오고 있는데 결국 현장에서 현실로 만드는 것은 공장자동화입니다. 1차적으로는 로봇을 말씀드리고 싶습니다. 현재 공장은 과거의 정형화된 대량 생산체계에서 변화하고 있습니다. 공정의 유연성을 많이 고민하시고, 사람이 개입하는 공정들이 많이 생기기 시작했습니다. 생산량은 줄더라도 고부가가치의 생산을 할 수 있는 것은 사실 사람만큼 뛰어난 기계는 이 세상에 아직 없는 게 사실입니다.

이런 상황속에 중소기업 등 소규모 공장들은 기존 생산라인을 변경하기가 쉽지 않습니다. 실제 현재 로봇들은 지능화돼 생각보다 많은 일들을 할 수 있습니다. 생산공정에서 24시간 일하는 것뿐만 아니라, 화재 등 각종 감시업무까지 할 수 있습니다. 실제 이런 기능들이 가미가 돼야 진짜 지능화되는 스마트공장을 만들어 갈 수 있다고 봅니다. 하지만 아직도 많은 관계 법령들로 막혀 있어 로봇들이 현장에 적용되기는 쉽지 않습니다. 정부 지원 정책도 지금까지는 IT 솔루션 부문에 머물러 있었다면, 이제는 좀더 아랫단까지 내려와서, 관계 법령 등도 함께 검토됐으면 좋겠습니다.

라온피플 윤기욱 CTO : 저희랑 고민이 좀 비슷한 것 같습니다. 저희도 품질관리 부분에서 △어떻게 사람의 정형화되지 않은 그런 작업을 정형화시킬 것인가 △사람이 생산하는 비정형 데이터를 어떻게 표준화하고, 그런 데이터를 활용가치 있게 수집할 것인가 △적용단계에서 어떻게 표준화된 자동화 공정을 만들 것인가하는 고민을 많이 합니다. 실제 저희는 스마트제조 분야에서 활발하게 활동하고 있습니다. 그런데 정부 지원 정책에는 저희가 참여할 수 있는 부분이 거의 없습니다.

AI, 머신러닝을 기반으로 하는 서비스 부문인데 카테고리 자체가 없는 상황입니다. 고려해 주셨으면 좋겠고, 높은 비용 부분에 있어서도 말씀드리자면 특히 ML(머신러닝) 분야는 연산에 대한 부담이 크기 때문에 도입 비용이 높습니다. 저희처럼 개발을 하고 적용사례를 만들어 가면서 고객을 다변화시키고, 서비스를 성숙시켜가야 하는 기업들은 상당한 어려움이 있습니다. 클라우드를 통한 서비스형태는 아직 보수적인 제조업에는 설득 및 도입시키기가 쉽지 않은 상황입니다. 정부 정책적으로 SaaS 형태 등에 대한 지원 등 새로운 서비스들을 위한 정책이 필요해 보입니다.

영림원소프트랩 정한중 실장 : SaaS 이야기가 나왔으니 한 말씀 드리겠습니다. 최근에는 그래도 클라우드 형태의 서비스 등 도입을 검토를 많이 하십니다. 그런데 대부분 클라우드를 도입하면서 PaaS(클라우드 기반 서비스형 플랫폼), IaaS(서비스형 인프라)를 선택하시게 되는데, 결국 추후 MES 등 연동 문제 때문에 대부분 IaaS를 선택할 수밖에 없는 상황입니다.

향후에 결국 데이터를 가지고 어떻게 할 것이냐로 귀결이 되려면 SaaS로 모여야 하는데, 현장에서는 쉽지 않습니다. 저희는 그래서 산업별 ERP를 출시해서 대응을 하고 있긴 합니다만, 어디까지 분야를 다양화할 수 있는지가 관건이라는 생각이 듭니다. 표준화도 큰 과제입니다. 그리고 정부에서도 데이터 거래 등 부분에 있어서도 많은 고민을 하고 계시는 것으로 알고 있는데, 실제 현장에서는 아직 데이터를 오픈하는 것을 굉장히 꺼려하십니다. 이런 분위기 전환을 어떻게 이뤄낼 것인가 하는 가도 큰 과제로 보입니다.

추진단 안광현 단장 : 업계의 다양한 말씀들 정말 감사드립니다. 지금 SaaS 이야기를 하셨는데, 사실 이게 직면한 현실이죠? 극복할 수 있는 부분입니까?

미라콤아이앤씨 서병화 상무 : 저희도 MES를 주력으로 하고 있지만, ERP도 클라우드로 제안을 하고, MES도 클라우드로 제안을 하게 되면 말씀하신 것처럼 인터페이스를 할 수가 없습니다. 지금 상당히 좋은 말씀인 것 같아요. 최소한 지금 여기 모여 계시는 관련 업계에 있는 분들만이라도 국내 솔루션 기준으로 해서 규약을 좀 정해서 진행을 하는 것도 좋은 방법일 것 같습니다.

추진단 안광현 단장 : SaaS가 맞는 방향이냐라는 데에서는 어떻게 생각하십니까?

티라유텍 오명준 상무 : 여러 개의 애플리케이션을 동시에 인터페이스를 하면서 사용해야 될 필요성이 생길 때 SaaS를 쓰는게 답인지는 아직은 퀘스천마크인 것 같습니다. 예를 들어 MES를 사용하면서 ERP를 SaaS 서비스를 받는다고 하면 순간 인터페이스를 할 방법이 없습니다. 결국 ERP쪽에서 열어줘서 다 커스터마이징을 해야 하는데, 그럼 또 SaaS 서비스가 의미가 없어지는 이야기가 됩니다. 아직은 힘든 영역입니다. 지금 시스템간 인터페이스 규약이라든가 이런 거를 만들어서 공식적으로 해결이 안 되면 쉽지 않습니다.

미라콤아이앤씨 차상필 프로 : 소프트웨어 공급기업 입장에서 솔루션을 고도화시키는 부분에서는 SaaS형이 맞고 미래 지향적으로 가야 될 방법은 맞습니다. 하지만 실제 도입기업에서의 니즈는 안타깝게도 구축형입니다. 제조기업들은 자신들의 설비나 제조환경에 맞춰서 IT시스템을 구축해 주기를 원하지, 클라우드형을 가져다가 쓸 수 있는 구조를 피하려고 하는게 현실입니다.

추진단 안광현 단장 : 말씀 감사합니다. SaaS 관련 이야기는 이렇게 갈무리 했으면 합니다. 비즈니스의 영역이기 때문에 예상하기는 힘든 것 같습니다. 다만 제조 영역 이외에는 SaaS가 이미 보편적으로 들어와 있기 때문에, 가장 거대하고, IT를 보편화하기 힘든 제조분야는 마지막으로 후행할 수밖에 없다고 생각합니다. 실제 선행지수로 나름의 선행 결과물들도 나고 있는 상황으로 보이고요. 정부에서도 다방면으로 고민해 보겠습니다.

사회자 : 지금까지 이야기와는 조금 동떨어져 있는 이야기일 수도 있는데, 실제 정부지원 사업 참여할 때 실무적으로 어려운 부분이나, 불합리한 게 있다면 말씀 부탁드리겠습니다.

비젠트로 김창호 전무 : 이제까지는 스마트팩토리 구축에 있어서 시작하는 단계 즉 기초단계이었기 때문에 일단 1개라도 구축해보자 했다면, 이제는 상황이 많이 달라졌습니다. 제조시스템은 결국 연결돼 있거든요. 설비자동화를 구축하면 자연스레 데이터가 모입니다. 그러면 이제 소프트웨어를 구축하고 단계별로 실제로 고도화된 방향으로 나아가거든요. 그런데 지금 지원은 좀 분리돼 있습니다. 올해 로봇 등 자동화 설비도입 하고, 데이터 연결하고 싶은데 1년에 1개만 지원이 가능하다보니까 못하는 거죠, 그래서 복합적으로 연계한 콤보사업 등도 지원이 필요하다는 말씀드리고 싶습니다.

추진단 안광현 단장 : 네 현장에서 그런 이야기가 많이 나오고 있다는 것을 알고 있습니다. 무슨 말씀인지 정부도 인지하고 고민하고 있습니다.

스트라타시스 고유성 부장 : 도입기업들이 참조할 수 있는 지역별 등대기업들이 작게라도 있었으면 좋겠습니다. 데이터 이야기도 많이 나왔는데, 그럼 실제 이런 자동화된 데이터 분석 인공지능 시스템 등 중간단에서 역할을 해줄 수 있는 분석기업들을 키울 필요가 있는 것 같습니다.

노키아 최성남 실장 : 데이터 가공, 거래 등 앞으로 나가야할 방향인데 사실 기업 입장에서는 민감한 부분이라 접근이 어려운 게 사실입니다. 글로벌 사례를 하나 소개해드리겠습니다. 유럽연합 항공청에서 항공기 메인터넌스에 AI 분석을 도입했는데요. 항공기는 기종별로 항공사에서도 단 몇대 정도씩만 구입하는 게 통상적이라 메인터넌스를 할 데이터가 부족합니다. 그래서 유럽연합 항공청에서는 유럽 전체의 항공사들에게 데이터를 모으는 마켓플레이스를 만들었습니다.

여기서 중요한 부분이 데이터에 대한 부분이 민간한 부분이다보니, 기업안의 데이터는 이동하지 않고, AI 학습모델이 각 항공사 데이터에 접근하게 만들었습니다. 데이터 조건을 지키면서요. 데이터는 기업안에 있는 것이죠. 그러면 AI 학습모델이 각 항공사의 데이터에 방문하면서 학습을 하게 됩니다. 그러면서 수백대의 항공기의 데이터들을 학습하면서 제대로 훈련된 매니지먼트 모델을 만들 수 있었습니다. 데이터의 이동이 없이도 전체 데이터를 활용한 프로그램이 완성된 겁니다.

추진단 안광현 단장 : 좋은 사례네요.

노키아 최성남 실장 : 정부에서 그런 아주 스마트한판을 만들어주면 얼마든지 효율적이고 성공적인 모델이 탄생할 수 있을 것으로 봅니다.

스트라타시스 고유성 부장 : 브레인스토링 한다고 생각하고 말씀드리겠습니다. 장기적인 관점에서 스마트제조를 하는 기업들의 카테고리를 만들어서 기업들을 연계시키는 그런 작업을 할 필요가 있지 않을까 생각합니다. 예를 들자면 금형기업은 금형기업끼리 데이터를 모이게 한다거나, 사출기업은 사출기업대로 이런 식으로 모이게 된다면, 최근 코로나팬데믹, 우러 전쟁 등 상황속에서 네트워크가도 돼 있다면, 데이터만 보내면 얼마든지 필요한 것들을 만들어 낼 수 있고, 제조가 흘러가게 할 수 있다고 생각합니다.

뉴로메카 서영호 마스터 : 융합도 저는 수평계열만 볼게 아니라, 수직계열로도 한번 연결해서 실증 등 사업을 해보면 좋을 것 같습니다. 가장 하단에서 상단까지 일괄적으로 수직적으로 하나 만들어진 모델도 만들어 냈으면 좋겠습니다.

비젠트로 김창호 전무 : 스마트제조라고 해서 AI, IoT 나오고 접목되는 이런 상황속에서도 아직 국내 기업들은 밑에서 ERP, MES라도 구축해서 제조원가라도 낮춰보겠다는 게 대부분입니다. 속도조절과 맞춤형 정책이 필요해 보입니다. 빨리 가는 기업은 빨리 갈 수 있게 해주면서도 아래 기업들도 함께 갈 수 있는 그런 것들이 필요합니다. 그리고 글로벌 시장과 국내 시장의 수준 등 차이를 파악하는 것도 필요합니다. 특히 미국 등 해외에서는 챗GPT를 어느 정도까지 막을 것이냐를 제도적으로 고민하고 있는데, 우리는 지금 ‘우와’ 하고 있는 수준이거든요. 해외의 우선순위와 국내의 우선순위는 상당한 차이가 있습니다는 점을 알아주셨으면 좋겠습니다.

라온피플 윤기욱 CTO : AI 분야에서 고객들을 만나다 보면 굉장히 수준이 높으십니다. 이해도도 높으시고 고민하는 수준도 한 1~2년 사이에 굉장히 높아지셨습니다. 그런데 그런 수준이 기업별로 큰 차이가 납니다. 실제로 이제 요즘 막 시장을 선도하고 있는 이차전지나, 자동차 분야에서는 정말 고민이 많으시고, 서비스 자체를 무조건 도입하려고 하시거든요.

그러다보니 관리하시는 분들도 관리를 어떻게 할 것이냐, 표준화를 어떻게 할 것이냐, 여러 공급기업들을 어떻게 하나로 통일할 것이냐 하는 수준의 고민이 있으십니다. 그런데 어느 분야에서는 시가 총액이 한 1조, 2조 정도 되는 나름대로 큰 기업을 갔는데도, 깜짝 놀랄 정도로 고민이 적게 나타납니다. 그래서 저희가 볼 때는 진짜 지금 많은 기업들의 이런 차이를 어떻게 해결할 것이냐에 대한 고민도 필요합니다.

위즈코어 오동영 상무 : 수요기업마다의 수준 격차에 대해 동감합니다. 그래서 정부 지원 사업을 할 때 지금은 사실 자부담의 조절로 중소기업, 중견기업 등 차등을 두는 경우가 많은데요. 오히려 조금 더 낮은 수준의 기업에 조금 더 많이 투자하는 형태로 변화를 주게 되면 그래도 그 격차 해소에 조금이라도 도움이 되지 않을까 생각해 봅니다.

스트라타시스 고유성 부장 :　미국 정부에서는 3D프린터가 어떻게 제조에 효익을 주는지 대통령이 나서서 이야기를 했습니다. 예를 들자면 기존에 외주로 만드는 거에 대한 시간이 일주일에서 몇 개월이 걸리던 거를 당일에 해결할 수 있기 때문에 90% 이상의 리드타임을 줄일 수 있고, 비용적인 측면에서도 훨씬 저렴하게 만들 수 있다라는 내용입니다.추가적으로 탄소배출도 줄일 수 있습니다. 물건 하나를 만들기 위한 그런 일련의 과정을 줄일 수 있기 때문입니다. 정말 제조현장에서 효율을 높일 수 있는 이런 장비들이 스마트제조랑 같이 시스템이랑 연동돼 작은 중소기업에 들어가게 된다면 시간, 비용 등 많은 부분을 절감할 수 있습니다.

뉴로메카 서영호 마스터 : 스마트제조 고도화 사업에 IT솔루션과 함께 실제 설비에 관련된 것들도 함께 수직적으로 커넥티드된 과제들이 포함됐으면 좋겠습니다.

티라유텍 오명준 상무 : 지금까지 사업 방향이 ERP, MES를 구축하는 단계였다면 고도화는 사실 그렇게 만들어진 데이터를 어떻게 활용해서 사실은 제조현장을 혁신할 거냐가 관건입니다. 가장 필요한 게 산업군별로 데이터를 활용하는 모델들을 만들어 가야 할 것 같습니다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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