2.1.1 4차 산업혁명의 정의와 현황
 

1) 4차 산업혁명의 정의

독일의 인더스트리 4.0(제조업 4.0) 전략이 발표된 이후 떠오르고 있는 IoT, CPS 등 ICT의 기술 발달을 통해 생산 공정과 창고, 물류 등 기존의 제조 산업 현장에 새로운 가치를 주고 있다. 이러한 전략 이후 다보스 세계 경제 포럼에서 4차 산업 혁명이 선언으로 공표되었다. 4차 산업혁명이라는 용어는 정보통신기술인 ICT 기반 산업시대의 새로운 시작을 알리는 대표 용어로 자리매김하였으며 이는 인터넷 및 컴퓨터 기술로 대표되었던 정보 혁명인 3차 산업혁명과 비교하여 더욱 발전된 혁명으로 설명된다. 

사물인터넷(IoT: Internet of Things)의 기술은 이러한 제조 산업 현장에서 각종 데이터를 만들어 내는 과정에서 필요한 기술로 제조 환경 데이터를 인터넷을 통하여 전송한다. 이렇게 전송된 데이터는 Big data analytics, Artificial intelligence 등의 컴퓨터 기반 분석을 통하여 새로운 가치를 창출한다. 인더스트리 4.0 전략은 기존의 제조 산업 현장에 새로운 가치를 부여할 수 있게 되었으며 이를 통하여 새로운 제조 환경을 만들어 낼 수 있게 되었다. 현실세계에 사용되는 제품과 서비스들이 네트워크를 통해 연결되어 사물이 지능화를 이끌고 있는 기술은 지능정보기술로 통용되며 그 근간으로는 빅데이터 기술, 3D 프린팅 기술, 생명 공학 기술, 최첨단 로봇 기술, 나노 기술 등 다양한 학문의 융·복합을 기반으로 한다.
 

<그림 2-1>에서 확인할 수 있듯이 18세기 증기기관을 통한 동력 사용하는 것으로 1차 산업 혁명이 시작되었고, 이후 인류는 지속적인 산업 증진을 도모하였다. 1870년대의 전기 에너지와 컨베이어 벨트(Conveyor belt)를 통하여 Mass Production이 2차 산업혁명으로 발전되었고, PLC, 로봇, Industrial computer 등 컴퓨터 기반의 정보 통신 기술의 발달을 통하여 자동화된 생산 체계를 가지게 되어 3차 산업혁명을 이룰 수 있었다. 

4차 산업혁명은 이보다 더 나아가 네트워크 기술이 강조되며 산업 현장에서의 ICT 기술이 적극적으로 도입되는 형태로 서로 다른 기술들이 융합하면서 이루어지는 새로운 산업혁명의 모습으로서 현실의 모든 것이 Digitalization 되고 모든 구성 요소들이 네트워크를 통해 연결됨으로써 초지능과 초연결성의 특징을 가지는 패러다임의 변화로 정의되고 있다.

 

 

 

2) 4차 산업혁명의 현황
 

한국은행 지역경제 보고서에 따르면 4차 산업혁명의 인지여부를 물었을 때 그 문항에 대한 답변으로 ‘잘 알고 있다’(14.0%), ‘어느 정도 알고 있다’(50.4%)로 총 64.4%의 기업이 알고 있다는 응답을 하였으며, 나머지 대답으로는 ‘들어보았다’(33.8%),  ‘전혀 모른다’(1.8%)로 응답하였다.

현대경제연구원이 2017년 4월 설문조사한 결과 “4차 산업혁명에 대한 기업의 인식과 시사점”을 정리하면, 먼저 국내 상장기업을 포함하여 중소기업 279개의 제조업체를 설문대상으로 하였다. 그 답변으로는 ‘4차 산업혁명을 알고 있다’(40.9%), ‘들어 봤다’(48.0%), ‘전혀 모른다’(11.1%)로 응답하였다.

4차 산업혁명이 해당 업체의 운영에 있어 영향에 대한 응답의 경우 ‘매우 중요하다’(6.3%), ‘중요하다’(51.7%)로 57.9%가 중요하다에 응답하였으며, 나머지 응답의 경우는 ‘잘 모르겠다’(13.7%), ‘중요하지 않다’(28.4%)가 있었으며 4차 산업혁명에 대한 응답자 중 ‘알고 있다’의 응답의 69.7%와 ‘들어 보았다’의 응답의 38.0%가 ‘중요하다’라는 응답을 하였으며 이 결과는 Industry 4.0에 대해서 많이 알수록 그 해당 업체에 많은 영향을 줄 것이라 판단한다고 해석할 수 있다. 또한, 4차 산업혁명이 본인들에게 ‘중요하다’의 응답을 한 업체들이 선택한 좋은 영향으로는 ‘생산성이 향상될 것이다’, ‘생산에 투입되는 비용이 절감 될 것이다’, ‘소비자의 다양한 요구사항이 충족될 것이다’의 순서대로 응답을 하였다. 부정적인 영향으로 꼽은 점은 ‘기술 도입에 따른 비용이 증가할 것이다’, ‘업체 별 경쟁이 심화되고 그로 인한 수익성이 악화될 것이다’, ‘기술의 발전에 따라 사업의 환경 등 불확실성이 증대될 것이다’ 등의 순서로 응답하였다. 

고용에 관한 응답에 대하여 정리를 하면, ‘고용 감소’(59.0%), ‘고용 증가’(15.4%), 고용 변화 無(25.6%)로 정리되며, 그 중 고용이 감소될 것으로 응답한 업체들은 정규직 및 풀타임 증가(61.%)로 예상하였다. 또한 전통적인 산업 기반인 자동차, 철강, 조선, 석유화학 업계 등은 ‘고용이 감소될 것’이라는 응답이 많았으며 ICT 기술을 기반으로 한 IT 업계에서는 ‘고용이 증가할 것’이라는 응답이 많았다. 그 비중으로는 고용 감소에서는 석유화학, 정제, 자동차, 철강 순으로 ‘고용 감소’에 대해 힘을 실었고 고용 증가를 예상하는 IT 산업의 경우 46.2%가 고용 증가를, 19.2%가 고용이 감소할 것이라는 예상을 하였다.

 

2.2 스마트 팩토리

 

2.2.1 스마트 팩토리의 정의 및 현황

 

1) 스마트 팩토리의 정의

인구 고령화 및 생산 인구 감소로 숙련된 생산 인력 부족이 심화, 수급 불일치에 따른 원가절감 필요성이 늘고 있고 이에 따른 해외로 이전하는 사례(off-shoring)가 증가하고 있으며, 이로 인해 맞춤형 고객을 중심으로 시장이 점차 재편되고 있는데 이러한 상황을 해결하기 위해 스마트 팩토리라는 기술의 도입으로 인해 BASF, DFKI, KSB, SIEMENS 등 유수 독일의 대형 기업 멤버들에 의해 수립됨이 확인된 바 있다. 이후 2011년 4월 독일 정부의 제조업 혁신 전략 프로젝트를 통해 “Industry 4.0”을 주창하면서 본격적으로 사용되기 시작하였다.¹⁾

이렇게 “Industry 4.0”의 확산으로 세계 각국의 제조업체들은 반드시 구현해야 하는 기술로 인식되고 있다. 이를 실현하는 핵심 요소인 스마트 팩토리도 정부의 전폭적 지원과 산업계의 인식 변화를 통한 전략적 행동에 따른 투자에 따라 폭넓게 보급되고 있다. 

그러나 스마트 팩토리의 최종적인 개념적 모습은 지각되었으나 독일에서조차 2035년 최종 완성을 목표로 로드맵을 수립(Industry 4.0 실천전략, 2015)하고 추진하는 등 아직 스마트 팩토리의 최종 도달 기업도 없으며, 각 기업이 각자 도달하고자 하는 스마트 팩토리의 모습, 형태, 목표도 수용하는 기업의 환경, 수준에 따라 정의 및 범위는 매우 다양하게 표현되고 있다.⁹⁾

스마트 팩토리 개념적 정의는 Industry 4.0 산업 핵심인프라 및 요소로 주장되어지며¹⁰⁾ 특히 많은 연구자들의 일부 차이는 존재하나 ICT와 제조기술의 융합과 제조 공정의 정보 통합을 통해 생산성 향상, 에너지 효율성을 통한 수익성 증대를 추구하는 제조 인프라로써 공장 자동화를 넘어 통합 제조 과정¹¹⁾이라는 점은 제시될 수 있다. 

 

또한, 스마트 팩토리는 고품질, 높은 생산능력을 가지고 고객의 요구사항인 제품 디자인, 개선점을 매우 빠르게 대응하는 제조 현장을 구축하는 기술이며12), 제조 및 정보기술 통합 생산 체계를 통해 제품의 개발 단계부터 제조 및 고객에게 전달되는 과정을 혁신함으로써 고객에게 딱 맞는 제품을 더욱 빠르고, 낮은 가격에, 더 좋은 품질로 생산하면서, 동시에 사회적 개선 요구인 환경을 위해 저 공해 제조를 가능하게 하여 작업자 안전, 사회 보호하는 공장을 제시하기도 한다.(미국표준기술연구회(NIST), 2015)

대한민국은 2015년 3월 “제조업 혁신 3.0 전략 실행대책”을 통해 “제품의 기획, 설계, 제조, 유통, 판매 등 전 과정을 IT로 통합하여 최소 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 지능형 공장”이라고 정의했다. 
 

한국정보통신기술협회는 “제품의 설계, 개발, 제조, 유통 및 물류 등 생산 전체과정에 ICT를 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상할 수 있는 지능형 공장”이라고 정의하고 있다. 또한, “사이버 물리 시스템(Cyber Physical Systems : CPS)을 이용한 가상공간에서 실제와 똑같이 제품에 관한 설계 및 개발을 모의 실험하여 자산을 최적화하고, 공장 내 설비와 기기 간에 IoT를 설치하여 실시간 정보를 교환하여 생산성을 증가시키고 돌발 사고를 최소화하게 한다. 그리고 제품 위치, 재고량 등을 자동 감지하여 인적, 물적 자원 절감 등 공장의 효율성을 증대하는 스마트한 공장”이라고 정의한 바 있다. ‘민관합동 스마트공장추진단’은 지능형 시스템 중심으로 설명을 진행하여 “설비와 물류 자동화를 기반으로 MES, FEMS, PDM, SCM, ERP 등이 ICT를 이용하여 구현된 공장”이라고 정의하였다. 

이규택(2016)¹³⁾은 그의 연구를 통해 즉, “기 제조업 생산제조 기술과 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, CPS 등의 ICT 관련 기술을 융합하여 공장 내 설비와 공정, 그리고 운영에 필요한 각 장치가 상호 네트워크로 연결된 지능 제조 생산체계”, 그리고 “모든 공정 데이터와 생산 정보가 실시간으로 수집, 공유, 활용되어 공장 간, 공정 간, 설비 간의 협업 운영되어 제품 생산에 최적화 운영이 가능한 공장”이라고 주장하였으며, 또한 조용주(2016)¹⁴⁾ 역시 그의 연구를 통해 “공장의 제조 설비 시스템을 기반으로 하는 수직적 통합과 고객 요구 사항을 비롯한 제품 개발 Value Chain을 기반으로 수평적 통합이 구현되는 공장”이라고 정의한 바 있다. 또한 김용운(2015)¹⁵⁾은 “제조업 경쟁력 강화를 목적으로 제조의 모든 과정을 ICT로 통합시켜 생산성 및 에너지 효율을 높이고 자동화 비중을 높이며 제품의 불량률을 감소시키는 등 생산의 시스템을 최적화시키는 맞춤형 공장”으로 정의한 연구도 있다.

2) 스마트 팩토리의 현황

앞서 명시한 바와 같이 스마트 팩토리 전략을 최초로 적용한 독일을 포함해서 대한민국, 일본, 미국, 중국, EU와 같은 기존 제조 강국이자 주요 선진국들은 제조업의 중요성을 재조명하여 선진국의 제조업 부활 정책을 부양하고 있으며 연구·개발 강화, 세제 혜택 강화, 에너지 정책 등 기존 제조업을 혁신하기 위한 스마트 팩토리 구축을 위해 노력하고 있다. 이는 서비스업을 강화하기 위해 노력했던 기존 제조 선진국부터, 제조 산업 기반이 부족한 개도국까지 제조업의 확대·육성을 기반으로 하는 국가 성장 전략 정책을 추진하고 있다. 주요 국가들은 제조업 기반의 산업 경쟁력 강화를 꾀하기 위해 정책적 플랜 등을 다양하게 실행하고 있다. 산업기술평가원 스마트 공장 R&D 로드맵에 따른 주요 국가별 스마트 팩토리 추진현황을 요약하면 다음과 같다.¹⁶⁾

 

 

 

 

국내 상황의 경우 전술한 바와 같이 2015년 3월 “제조업 혁신 3.0 전략 실행대책”을 실행하면서 동시에 시작된 스마트 팩토리 보급사업으로 인하여 시장 및 구축된 제조 현장이 매년 급격하게 증가하고 있다. 보급 사업에 대한 현황은 다음의 표를 인용하였다.

기존 제조업 중심의 수요산업 중 중소·중견기업 위주의 실질적 제조업 지원 형태로 소프트웨어 기반의 공급보다는 ICT기반의 기술혁신 사업을 추진 중이며 산업통상자원부와 중소벤처기업부를 중심으로 국가기술표준원, 스마트 팩토리 추진단, 지역별 창조경제혁신센터, 국가 뿌리 산업진흥센터, 로봇 산업진흥원, 이노비즈협회 등 여러 국가 및 관련 기관에서 다양한 분야, 범위를 대상으로 지원 사업을 수행하고 있다. 

 

기존 보급 현황을 확인하면 매출액 100억 미만, 근로자 10 ~ 50인 미만 기업에서 약 50%를 차지하고 있고 구축기업의 스마트화 수준은 기초 단계가 79% 수준으로 데이터의 전산화 단계까지가 대부분인 것을 기존 자료에서 확인할 수 있다.17)

이에 국내 중소·중견기업의 스마트 팩토리는 상당수가 단순한 ICT 인프라 도입 형태로 대응하고 있고, 일부 진보적인 아이디어의 경우는 비현실적이라는 비판적인 의견도 있다.¹⁵⁾

그러나 우리나라 정부는 스마트 팩토리 보급을 추가로 2022년까지 기존 2만 개의 보급사업 추진 실적에서 확대하여 3만 개의 보급사업 추진 실적을 위해 경주하고 있으며, 동시에 중소벤처기업부에서 고도화 전략을 새로이 새웠으며 이를 추진 중에 있다.(2019, 중소벤처기업부)

최근 스마트 팩토리를 도입하여 운영 중인 중소기업을 대상으로 중소벤처기업부의 2019년 연구에 의하면 중소기업 정보화 수준조사에 따르면, 스마트 팩토리 시스템을 도입한 중소제조기업은 2015년 이후 시스템을 도입한 경우가 66.2%로 가장 많았고, 다음 순으로 2010년에서 2014년 사이에 도입한 제조기업은 29.4%, 2005년에서 2009년 사이에 도입한 제조기업은 1.7%, 2000년에서 2004년 사이에 도입한 제조기업은 1.6%로 조사되었다.

또한 스마트 팩토리 시스템을 도입하여 활용하는 과정에서 애로사항이 ‘없다’라는 제조기업은 9.3%로 90.7%의 기업이 도입 이후 애로사항이 많았고, 주 애로사항에는 도입된 시스템의 결함 및 불안정이 41.6%, 적용 과정에서 필요한 개선이나 유지보수가 어렵다는 응답이 32.4%, 기대한 업무개선 효과가 없다가 29.8%, 기존 업무 시스템하고 잘 맞지 않아서 적용이 어렵다는 응답이 29.0%로 보고되었다.

 

 

<참고문헌>

1) 김재성(2017), 스마트 팩토리 구축을 위한 중소제조공정 빅데이터 분석 적용방안 : 자동차 부품 제조공정을 중심으로, 충북대학교대학원 박사학위논문.

2) 황태곤(2018), 스마트 팩토리 도입에 관한 연구, 동국대학교대학원 석사학위논문.

3) 중소벤처기업부(2019), 중소기업 정보화 수준 조사 2018, 중소기업기술정보진흥원 보고서, 발간등록번호 11-B552104-000031-10. 

4) 강정석(2019), 자동화 및 스마트공장 구축에 대한 정부지원사업의 효과 분석, 성균관대학교대학원 박사학위논문.

5) 길형철(2018), 스마트 공장 수용 요인과 성과 분석을 위한 실증적 연구 : TOE 및 IS성공모델을 중심으로, 한성대학교대학원 박사학위논문.

6) 곽민홍(2018), 스마트 팩토리 핵심기술 적용에 따른 경영성과 분석 연구 : 수준별 단계 및 경영성과에 영향을 주는 변수 중심으로, 서울과학기술대학교대학원 석사학위논문.

7) 중소벤처기업부(2020), 보도자료(제조혁신지원과 박종학).

8) 이재형(2019), 스마트 제조를 위한 CPS기반 가상의 자동화 제어장치의 설계 및 평가에 관한 연구, 성균관대학교대학원 석사학위논문.

9) 최영환, 최상현(2017), 스마트공장 시스템 구축이 중소기업 경쟁력에 미치는 요인에 관한 연구, Information Systems Review 제19권 제2호.

10) Kagermann, H., Helbig, J., Hellinger, A., & Wahlster, W. (2013). Recommen-dations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0: Securing the 

11) 진성옥(2018), 생산자동화와 MES(제조실행시스템)기반의 스마트 팩토리 구축에 대한 연구 : A사의 사례를 중심으로, 대전대학교대학원 석사학위논문.

12) Koren, Y. (2010). The global manufacturing revolution: product-process-business inte-gration and reconfigurable systems (Vol. 80). John Wiley & Sons.

13) 이규택(2016), 스마트공장 기술 동향 및 R&D로드맵, 대한전자공학회지.

14) 조용주(2016), 중소·중견 제조기업의 스마트 팩토리 구축을 위한 제언, 한국무역협회 국제무역연구원.

15) 김용운,정상진,유상근,차석근(2015), 스마트 공장 국제 및 국내 표준화 동향, 한국통신학회지(정보와 통신). 

16) 노상도(2016), 스마트공장 사이버물리시스템(CPS) 기술 동향 및 이슈, 대한전자공학회.

17) 스마트공장추진단(2016),  https://www.smart-factory.kr/