[더테크=전수연 기자] 데이터 얼라이언스를 소개하고 기계 스마트화 사례를 공유하는 자리가 마련됐다. 현재 중소기업의 스마트 팩토리 및 디지털 전환 현황과 이를 개선하기 위한 새로운 제조 현장 고도화 방안으로 ‘데이터 디지털화’가 특히 강조됐다.

 

한국스마트데이터협회(이하 데이터협회)와 숭실대학교가 주관하고 중소벤처기업부가 주최한 ‘2024 데이터 얼라이언스 세미나’가 숭실대학교 베어드홀에서 19일 진행됐다.

 

이번 세미나는 첫 순서로 김문겸 데이터협회 회장의 ‘데이터 얼라이언스 및 기계 스마트화 사례 소개’ 세션이 소개됐다.

 

우선 데이터협회는 현재 디지털 전환과 AI를 결합해 자동화를 넘어 자율화까지의 중소기업 제조 현장 변환을 목표로 하고 있다. 앞서 정부가 중소기업 지원을 위해 스마트 팩토리 지원금을 투입했었지만, 실제 매출 100억 원 미만의 기업들의 스마트 팩토리 전환율은 76% 수준이었다는 점도 문제점으로 꼽혔다.

 

그간 기계장비의 중요성에 비해 기계장비의 디지털화는 상대적으로 저조했다. 이 때문에 데이터협회는 중소기업 제조 현장에서의 중요 요소로 ‘기계’를 선정했다. 김문겸 회장은 “AI 시대에 기계장비 단위의 데이터 기반 진행이 필요하고 스마트화를 선 수행 후 고도화를 진행해야 한다”고 말했다.

 

실제로 정부는 스마트 제조 분야 국제 표준 선점과 국내 보급 및 확산을 위해 AAS(Asset Administration Shell, 디지털 자산) 도입을 추진하고 있다. 다만 중소 제조기업의 디지털 전환을 위한 어려움으로 △데이터 수집 불가 △데이터 정형화 △인력 △개별 커스터마이징 △교육 등이 꼽히기도 했다.

 

이를 개선하기 위한 데이터협회의 개선 방향은 데이터 얼라이언스였다. 데이터 얼라이언스는 상대적으로 적은 기간, 비용을 투자해 전문가 집단의 설계, 구현, 검증을 거쳐 완성된 솔루션을 도입하고 기계를 스마트화할 수 있는 솔루션이다.

 

예를 들어 유틸리티, 에어컴프레셔 등 대부분의 공장에서 사용되는 범용 기계는 적용이 어렵다는 한계가 있다. 이 때문에 데이터 정보 모델의 단일화, 정형화가 필요하는 의견이 늘어나고 있다.

 

이러한 현실을 개선하고자 소개된 데이터 얼라이언스는 기존의 기계장비에 AI, IoT 등 신기술을 접목하고 서비스를 결합해 신규 비즈니스 모델을 개발하고 고부가가치를 창출하도록 지원한다. 

 

데이터협회는 각 기업의 수집된 데이터로 정형화된 정보 모델을 적용해 클라우드에 저장한다. 이는 향후 AAS 연동이 가능해 정보 정형화가 가능해진다. 김 회장은 “데이터 정형화는 향후 공장이 커지거나 기계가 고도화됐을 경우 국제적인 데이터 표준과 연동되도록 구상하고 있다”고 설명했다.

 

다음으로는 박찬수 과학기술정책연구원 박사의 ‘제조데이터 생태계 조성을 위한 정책 방향’ 발표가 진행됐다.

 

과학기술정책연구원은 기술, 경영, 정책의 변화로 디지털 전환 및 글로벌 순환 경제를 위한 패러다임이 급변하고 있다고 판단했다. 특히 개별기업이 아닌 산업생태계 전반의 변화를 예상했다.

 

이에 따라 산업계 전문가 참여 기반의 집단지성 정책 플랫폼에 대한 요구가 증대하고 있다. 박진수 박사는 “개방형 혁신 플랫폼 네트워크를 구축하고 민간 중심 제조 환경을 조성하려는 움직임이 커지고 있다”며 “과학기술정책연구원에서는 제조데이터라는 키워드를 가지고 현장의 의견을 듣고 독일 제조데이터 생태계를 통해 필요한 점을 보완하고 있다”고 말했다.

 

독일 카테나엑스는 자동차 벨류체인에 속하는 기업들이 정보 및 데이터 공유와 단일 표준을 만들기 위한 동맹으로 현재 벤츠, 폭스바겐 등 전 세계 144개 파트너사가 참여하고 있다. 이를 참고해 과학기술정책연구원은 기업 간 데이터 교환 커넥터로 기술 표준화를 이루고 데이터 교환 구조를 구축할 수 있다고 분석했다.

 

김 박사는 “제조기업 내외부 데이터 활용을 지원하고 공공데이터의 산업 간 연계 유즈케이스 발굴이 중요한 정책 방향이라고 생각한다”며 “산업 데이터 협의체 운영과 핵심 부품, 장비 지원을 통해 비즈니스 운영 기업을 향한 실질적인 지원이 가능해질 것”이라고 강조했다.

 

특히 과학기술정책연구원은 자발적인 기업 생태계 설계를 위해 정부의 초기 지원과 분산된 부처별 제조데이터 사업의 컨트롤 타워 마련으로 통합 거버넌스 체계 수립이 가능해질 것이라는 의견을 내비쳤다.

 

다음 세션은 신동민 한양대 교수의 ‘기계 스마트화 및 데이터 표준의 필요성’ 소개였다.

 

신 교수는 “최근 스마트화를 위해 다양한 곳에서 노력을 이어가고 있다”며 “예를 들어 자율주행을 위해 운행 경험을 축적하고 분석하는 것이 스마트화라고 할 수 있다”고 말했다. 또한 신 교수가 판단한 스마트 설비의 조건으로는 △유연성 △재구성성 △의사전달성 △학습성 등이 언급됐다.

 

스마트화는 이러한 요소가 이뤄지면서 스마트 팩토리로 대부분의 요소가 연결되고 이를 통해 데이터를 생산하며 가치를 창출하는 것이라고 볼 수 있다.

 

아울러 김 교수는 “데이터와 표준이 있는 상황에서 기업에 어떤 준비가 필요한가를 고민하고 있다”며 “표준이 적용될 수 있는 도메인을 설정하고 공장, 설비 데이터를 예측하면서 여러 분야에서 애플리케이션을 표준화하고 해석하는 것이 중요하다”고 강조했다.