[이슈메이커] 산업 현장에 녹아드는 데이터, 전환이 필요하다
[이슈메이커] 산업 현장에 녹아드는 데이터, 전환이 필요하다
  • 김남근 기자
  • 승인 2021.04.21 09:05
  • 댓글 0
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[이슈메이커=김남근 기자]

 

산업 현장에 녹아드는 데이터, 전환이 필요하다

 

클라우드를 중심으로 산업 현장에서 발생하는 대다수의 데이터가 클라우드에 집중되며 산업 현장은 디지털 전환의 흐름에 놓이게 됐다. 가상 공간 속 또 하나의 세상을 반영한 현장이 구성되는 메타버스 역시 산업 현장에 깊숙이 파고들고 있다. 산업 현장의 디지털 전환(Digital Transformation)의 흐름이 본격화되고 있는 모양새다.

 

 

ⓒ pixabay
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뒤처지고 있는 대한민국 산업 데이터

4차산업혁명이 본격화되며 데이터의 중요성이 날로 커져가고 있다는 사실을 인지하지 못하는 이는 없을 것이다. 특히나 산업 현장에서의 데이터는 제조혁신 등 디지털 전환을 위한 핵심 요소이기에 산업 데이터 수집과 활용이 매우 중요하게 인식되고 있다. 산업 데이터는 개인정보 이슈보다 자유롭고 제품개발, 생산, 유통, 서비스 등 산업 밸류체인 전반의 혁신에 활용이 가능하기 때문에 자동차와 반도체 등의 세계적인 제조 기반과 5G와 같은 풍부한 ICT를 보유한 우리나라에서 산업 데이터 활용의 잠재력은 상상 이상이 될 수도 있다고 전문가들은 바라본다.

 

미국과 유럽, 일본과 같은 국가들 역시 산업 데이터의 중요성을 인식하고 산업 경쟁력 강화를 위한 주도권 경쟁이 치열하게 벌어지고 있다. 미국은 자국 글로벌 기업들의 ICT 플랫폼을 기반으로 타 산업과 지능화 융합을 통해 글로벌 산업 혁신을 주도하고 있고, EU는 독일을 중심으로 산업 데이터 기반 제조혁신(Industry 4.0)을 추진하고 있다. 일본의 경우 산업 데이터를 가치 창출의 원천이자 차세대 산업으로 인식하고 산업 데이터 활용의 법령을 정비해 예산, 세제, 금융 등의 분야에 적극적으로 지원하고 있다. 하지만 대한민국은 엄격한 개인정보 보호와 서비스 규제로 데이터·AI 활용이 제한됐었기에 인프라와 기술, 경험 등 모든 방면에서 취약한 모습을 보이고 있다. 정부 차원에서의 ‘산업 디지털 전환’ 정책이 필요하다.

 

산업연구원은 한 연구보고서를 통해 “우리나라는 적극적이며 집중적인 R&D 활동으로 세계적 수준의 과학기술 혁신 역량을 보유하고 있음에도 혁신이 경제적 성과로 이어지지 못하는 모순적 상황이 발생하고 있다”라며 “국내 혁신 관련 정책의 논의를 제조 현장과 산업에서 요구하는 제조혁신으로 확대할 필요가 있으며 이를 통해 디지털 전환이라는 새로운 패러다임에 부합하는 혁신역량 제고와 경제적 성과 창출로의 연계가 요구된다”라고 밝힌 바 있다.

 

목적 없는 데이터는 무의미

실제로 우리나라는 금융·통신 등 일부 분야에서 개인정보를 활용하고 있고, 대기업을 중심으로는 빅데이터 AI 기술이 활용되고 있으나 제조 분야는 미흡한 실정이다. 디지털 경제의 기반이 되는 지능형 반도체나 스마트 센서 등의 핵심기반 기술 경쟁력도 부족한 상태다. 특히 제조산업 현장은 작게 나누어진 기업 규모나 전문 인력의 부족, 데이터의 부재 등으로 디지털 혁신기술의 활용도가 매우 낮은 편이다. 산업 디지털 전환 정책을 속도감 있게 추진하기 위한 정부의 기본 법령, 추진 체계 구축 등 인프라도 미흡하다.

 

업계의 한 관계자는 “현장에서는 산업 데이터·AI 활용 필요성에 대해 의문이며, 같은 비용으로 자동화 설비·장비 도입이 AI 도입보다 효율적이라고 생각한다”라며 “기업들이 데이터 기반 AI를 활용하려고 해도 어떤 문제를 해결해야 하는지 모르는 경우가 대다수다”라고 지적했다. 이어 또 다른 관계자는 “제조 분야 데이터는 보유하고 있더라도 쓸만한 데이터가 없는 실정으로 처음부터 용도가 분명한 데이터를 수집해야 한다”라며 “대부분의 중소기업들은 방대한 산업 데이터를 축적·활용하기 위한 기술·자본 등 역량이 부족하기에 선도기업이나 정부의 역할이 중요할 것”이라고 지적했다.

 

정부와 기업, 기업 간 기업의 협력 필요

과거 우리나라는 2014년 ‘제조업 혁신 3.0 전략’을 시작으로 2017년 ‘스마트 제조혁신 비전 2025’, 2018년 ‘스마트공장 확산 및 고도화 전략’ 등을 수립하며 본격적인 스마트 제조혁신 정책을 펼쳐왔다. 하지만 기존 정책에 대한 문제점을 파악하고 실현 가능성을 감안한 현실적·제도적 발전이 이루어졌음에도 여전히 본질적 문제에 대한 접근이 제한됐었다. 결과 중심의 혁신에서 벗어나지 못했다는 전문가들의 지적이 계속되는 이유다. 앞서 진행됐던 정책들은 제조혁신을 위한 스마트공장의 중요성을 강조하고 있다. 방향성은 옳다는 평이 많으나 실행에 있어 한계를 보였다는 지적이다.

 

산업연구원의 보고서에서는 “근본적으로 제조기업의 자체적인 혁신역량 제고와 제조혁신의 지속성 확보를 위한 정책 보완이 필요하다. 이를 위해 최우선적으로 최신 제조 경향인 디지털 전환에 부합하는 제조혁신의 개념을 확인하고 제조기업과 제조생태계의 실태를 파악하는 것이 필요하다”고 조언했다. 이어 “혁신을 통한 경제적 성과의 창출을 위해서는 디지털 전환에 부합하는 제조혁신을 통해 성과 창출 과정의 보완에 앞서 제조혁신 개념의 이해와 함께 디지털 전환을 통한 전통적 제조혁신의 한계를 극복하는 것이 요구된다”라고 전했다.

 

한 산업 지능화 전문가는 “한국은 시장 자체가 작아 AI 전략이 성공하기 위해서도 글로벌 접근은 선택이 아닌 필수다”라며 “데이터 표준화 작업을 연계하여 특정 분야뿐만 아니라 산업 전반적으로 데이터를 사용할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 더불어 데이터 제공기업과 분석 및 활용기업 등 상호 니즈가 충족되는 윈-윈 협력 모델 구축이 뒷받침돼야 할 것이다”라고 전언했다.


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