제조 영역에서의 Digital Transformation 수준

  DT나 Smart Factory를 추진하는 경우 많은 경영진들이나 담당자들은 현재 자사의 수준이 어디쯤에 위치했는지 알고 싶어 합니다. 그리고 앞으로 DT를 통해서 어느 정도까지 Jump up이 가능한지 궁금해 합니다. 더 나아가서는 동종사, 경쟁사, 선도사 들의 위치 또한 궁금해 합니다. 등수를 가리고 싶은 것은 아니지만, 현재의 출발점이 어디이고, 앞으로 어느 정도의 수준을 목표로 하는지가 궁금한 것이죠.

 

  보통 자사의 현재 수준을 AS-IS라고 많이들 표현 합니다. 그리고 미래에 되고자 하는 바를 TO-BE라고 합니다. AS-IS와 TO-BE 사이에는 간극이 있겠지요. 그 간극을 GAP이라고 표현합니다. 그 GAP을 줄이기 위한 활동들을 DT과제 또는 개선과제라고 부릅니다.

 

  과연 우리는 어디 쯤에 있을까요? 아래 그림에서는 크게 4가지 단계로 수준을 구분했습니다.

  첫 번째가 '공장 자동화' 단계로 데이터 생성/수집이 이루어지는 부분입니다. 공장의 물리적인 자동화를 통해서 데이터가 생성되고 수집되는 단계인데, 이상 발생시 즉시 통보하고, 원격으로 설비나 장치를 조정하여 사람의 노동력을 크게 줄이면서 생산성을 높이는 단계입니다.

 

제조 영역에서의 Digital Transformation 수준

  두 번째는 '스마트 팩토리' 단계로 데이터를 분석하여 의사결정에 활용하는 단계입니다. 예를 들어, 설비 데이터를 분석하여 사전에 이상징후를 예측하고, 선제적인 조치를 통해 설비 가용성 향상, 생산량 증가, 원가 절감, 업무 시간 단축 등의 효과를 얻는 단계입니다. 주로 제조 Value Chain 영역에 해당이 됩니다. 

 

  세 번째는 '밸류체인 통합/최적화' 단계로 데이터의 통합 단계입니다. 2단계까지는 제조에 한정되었지만, 3단계부터는 회사 내의 다른 Value Chain과의 통합을 비롯하여 회사 외부의 생태계를 구성하는 타사들과의 통합 및 최적화로 확대됩니다. 내외부의 Value Chain과 데이터까지 통합된다면, 업무 가시성 확보와 업무 처리 속도가 기존과는 비교할 수 없을 정도로 개선됩니다. 또한 데이터 기반의 예측 경영도 가능해집니다. 모두 연결되어 있다면 고객 주문시 바로 인도시점까지 알 수 있게 되고, 수요 예측이나, 납기 예측 등의 다양한 예측 경영이 가능하다고 봅니다.

 

Nvidia 자율주행 차량의 시뮬레이션입니다

  마지막이 'New Biz' 단계로 데이터 기반 신사업이 이루어지는 단계입니다. 축적된 데이터를 기반으로 새로운 제품이나 서비스를 만들어 내는 단계입니다. 이러한 데이터 기반 신사업이 성공적으로 진행될 경우 고부가가치 중심으로 지속적인 성장이 가능할 수 있습니다. GE의 데이터 분석 기반의 엔진 예지보전이나, 지멘스의 공장을 만드는 공장이라는 이름의 '암베르크 공장', PLM이나 IIoT 사업 등이 그 좋은 예라고 할 수 있습니다.  

 

  우리 회사의 수준은 어느 정도 일까요? 산업마다 조직마다 개인마다 특성이 다르기 때문에 수준은 정량화하기 쉽지 않고 어려운 것이 사실입니다. 수준의 정확성 보다는 나아가야 할 목표를 설정하는 측면에서 활용하시면 좋겠습니다.

 

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