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자동화 공장, 사람이 사라진 공장

자동화 공장이 탄생하기까지...센서 혁명, 센서라이제이션

글  조병학 에프앤이노에듀 부대표

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자동화 공장, 그러니까 공장자동화는 ‘완전한 공장자동화’로 바로 이행되기도 하지만, 대부분 회사는 공정별로 자동화율을 나눠 ‘공정별 공장자동화’를 추진할 것이다. 자동차공장이라면, 현재 5단계로 나눠 제작하는 공정을 단계별로 세분하고, 단계별로 자동화율을 조절할 수 있다. 사진=뉴시스DB

인류의 역사 20만 년 중에서 2020년은 과거로부터 99.99%에 위치한다. 인류는 이 중에서 거의 95%를 선사시대로 보내고 겨우 13,000년만 역사시대로 살았다. 또한, 그 13,000년 중에서 98%를 인력과 축력만을 사용하다가 불과 300년 전에서야 에너지를 대규모로 사용하게 되었다. 따라서 1750년대의 ‘산업혁명’은 내연기관이라는 기계장치를 발명함으로써 인력과 축력을 벗어나 대대적으로 에너지를 사용한 인류 역사상 처음 벌어진 혁명이었다. 산업혁명은 에너지를 활용해 대량생산을 가능케 했고 더욱 먼 곳으로 제품 운송을 가능케 했다.

 

그러다가 에너지를 전송할 수 있는 전기의 대규모 활용은 1800년대 말의 산업혁명을 한 단계 끌어올렸다. 당시 1차 에너지인 탄소에너지를 직접 내연기관에 사용하다가 이를 전기로 바꿔 사용한 일은 산업혁명만큼이나 획기적인 일이었다. 먼 거리로 전기를 전송할 수 있고 여러 가지 기계장치를 연결해 구동할 수 있는 계기가 만들어졌다. 또한, 전기는 저장할 수 있는 에너지가 되어 더욱 효율적으로 사용할 수 있게 되었다. 2020년에도 대부분 1차 에너지는 2차 에너지인 전기로 변환되어 사용된다.

  

모든 지식의 연결과 융합

  

1940년대 컴퓨터의 등장은 지식의 저장과 활용에 중대한 변화를 가져왔다. 과거 언어가 없던 구석기인들은 거의 19만 년 동안이나 배운 지식을 동굴벽화로 남길 수밖에 없었다. 그러다가 언어가 발달하면서 구전이 가능해졌고, 문자의 기록으로 발전되었고, 체계적으로 지식을 엮은 책이 되었다. 인쇄술이 발달하면서 책은 범위를 더욱 확장해 많은 사람에게 새로운 지식으로 전달되었다. 책의 보급은 곧 지식의 보급이고 지식의 축적을 의미했다. 1940년대 만들어진 컴퓨터는 저장하고 연산하고 꺼내는 기능에서 책보다 확실한 우위를 점하기 어려웠다. 그러나 1960년대에 컴퓨터를 연결하는 인터넷이 등장하자 연결된 지식을 즉시 활용할 수 있게 되었다.

  

2000년대에 들어서면서부터는 상황이 급변했다. 모두가 컴퓨터를 활용하고 모두가 인터넷으로 연결되었다. 지금은 걸어가면서도 스마트폰으로 연결된 상태이다. 연결된 상태에 검색엔진이 등장하자 다른 사람의 모든 지식과 내 지식이 융합하기 시작했다. 심지어 지식을 검색해 주거나 스스로 사람처럼 학습해 문제를 해결해주는 인공지능이 등장하자 지식은 폭발적 증가와 융합의 소용돌이에 진입했다. 생명공학에 기계공학이나 로봇공학이 접목하고 인공지능에 로봇공학, 의학, 건축학이결합하는 식이다.

  

생산기술의 융합, 자동화 공장

 

자동화 공장Smart Factory은 인공지능, 로봇, 센서, 사물인터넷, 물류, 건축 등 수많은 분야가 결합해 탄생했다. 자동화 공장 분야에서 가장 앞선 국가는 독일이다. 독일은 ‘인더스트리 4.0’을 내세우며 20년 이상을 자동화 공장 연구에 투자했다. 독일은 자동화 공장을 통해 제조의 표준화를 선도하겠다고 선언했다. 이들의 생각에는 몇 가지 아이디어가 융합되어 있다. ‘사이버 세상과 물리적 세상은 같은 것이다, 사물인터넷과 센서로 구축된 시스템을 통해 공장을 통제한다, 인공지능으로 시스템을 제어한다’와 같은 것이다. 현실의 공장과 연결된 가상의 공장을 만들어 가상의 공장을 통제하면 현실에서 공장이 통제되는 환경을 만드는 것이다. 사물인터넷과 센서, 인공지능으로 공장을 통제하는, 사람이 거의 필요 없는 공장을 운영하는 것이다.

 

2018년 OECD는 자동화 공장을 운영하는 가장 중요한 기술인 인공지능에서 독일을 세계 7위권으로 평가했다. 미국이 1위이고 다음이 중국, 이스라엘 순이다. 한국은 12위권이다. 그래서 독일은 인공지능에서 크게 앞선 미국 기업과 협력하는 전략을 택했다. IBM이 공장을 인공지능으로 구동하는 ‘사이버 운영시스템’을 설계하고 독일의 쿠카Kuka가 생산용 로봇을 제작하고, 일본의 키엔스Keyence가 센서와 계측 장비를 설계하여 협업으로 자동화 공장을 건설한다. 2020년부터 다양한 국가, 다양한 기업이 협업한 자동화 공장이 전 세계에 급속하게 확산할 것이다.

  

센서 혁명, 센서라이제이션

 

산업혁명 이전과 달라졌다고는 하지만, 인간은 지금도 직접 근육의 힘으로, 근육으로 기계나 컴퓨터를 조작하는 방식으로 일한다. 굳이 생산직과 사무직을 구분하자면 생산직은 근육과 감각을 많이 사용하고, 사무직은 뇌와 감각을 많이 사용한다. 상대적으로 비교하면 생산직은 근육 사용량이 많고 사무직은 뇌 사용량이 많다. 과거의 자동화는 주로 인간의 근육과 뇌를 기계가 보조하고 대체해가는 것이었다. 자동차공장에서 프로그램에 따라 기계가 철판을 자르고, 프레스 장비가 차체를 만들고, 로봇이 용접하는 것이 그것이다. 사무실에서는 컴퓨터로 문서작업을 하고, 삼차원 설계도면을 만들고, 공장 내부의 움직임을 분석하는 것이 또한 그것이다. 발전의 방향은 기계가 보조하는 양과 대체하는비율을 높이는 쪽이었다.

 

그런데 인간의 근육과 뇌를 보조하고 서서히 대체하는 방식으로 생산성을 끌어올리는 데는 한계가 있을 수밖에 없다. 이조차도 자동차, 반도체, 배터리나 스마트폰 제조와 같은 IT산업에 한정된 일이다. 

 

이유는 두 가지다. 하나는 생산 현장이든 사무실이든 사람이 감각을 통해 작업 현황과 변화를 인지하는 가장 중요한 일을 기계가 대신하기 어렵다는 점이다. 실제로 가장 자동화된 테슬라의 전기자동차 공장은 최근까지도 생산에 여러 가지 문제를 일으켰다. 다른 이유 하나는 공장 전체를 읽어 판단하고 제어할 수 있도록 완전한 자동화를 구축하는 일이 너무 복잡하고 어렵다는 점이다. 그러니까 문제의 중심에 사람의 감각과 판단을 기계로 대체하기 쉽지 않다는 점이 있다. 

 

그런데 이런 문제가 과학기술의 발전으로 상당부분 해결되고 있다. 기계나 로봇에서 사람의 감각을 대신하는 것이 센서이다. 실제로 로봇의 핵심은 정밀한 센서이다. 센서가 정밀하지 못하면 정밀한 움직임을 만들 수 없다. 게다가 미세한 오류나 불량을 알아챌 수도 없다. 그런데 이 센서가 공장에서 기계를 활용하는 평균적인 사람의 작업보다 정밀해졌다. 2018년 말을 기준으로 평균 생산능력이 사람보다 30% 이상 높아졌고, 2배 이상 정밀해졌다. 이렇게 ‘공장 안에서 일하는 기계’가 사람을 넘어섰다.

 

두 번째 제약이었던 공장 전체를 읽어 판단하고 제어하는 가상 공장을 만드는 일은 센서 문제가 해결되면서 거의 동시에 해결되었다. 이렇게 센서 기반 기술혁명으로 불리는 센서라이제이션Sensorization으로 자동화 공장이 완성되고 있다. 일본의 키엔스는 자동화 공장의 센서 및 계측기, 검사장비 등을 생산한다. 앞서 설명한 센서를 통해 자동화 공장을 만들어가는 회사다. 키엔스의 센서는 자동화 공장 안의 대부분 로봇에 장착된다. 현재는 자동차, 정보통신 분야의 자동화 공장에 주로 활용되지만, 제약, 화학, 식품, 기계 등의 분야로 영역이 급속도로 확대되고 있다. 센서 시장 또한 2016년에 이미 120조 원을 넘어섰고, 2021년에는 거의 두 배로 커져 210조 원을 넘어설 것으로 BCC 리서치는예측했다.

   

물류시스템, 자동화 공장의 혈관

   

자동화 공장의 구축에 직접 관련되는 중요한 다른 한 가지 요소는 자동화된 물류설비다. 그래서 자동화 공장에 물류 운반 시스템은 필수다. 또한, 원자재나 제품을 창고에 저장하고 출고하는 물류설비도 완전히 자동화되어야 한다. 다이후쿠Daifuku와 같은 자동화 설비 회사는 과거의 체인 컨베이어 시스템을 아마존의 첨단 물류시스템과 같은 혁신적인 설비로 바꾸고 있다. 공장 안의 물류는 이제 완전 자동화에 가까워지고 있다. 물론 공장 밖으로 나가면 아직은 물류에서 인간이 차지하는 비중이 크지만, 곧 배송 로봇이나 드론이 그 자리를 차지할 것이다. 

 

로봇으로 가득한 공장은 물리 세계의 공장이다. 물리 세계의 공장은 컴퓨터 안의 공장인 가상 공장과 연결된다. 쉽게 말하면, 정밀한 기계로 가득한 실제 공장이 인공지능 컴퓨터로 통제되는 환경이 만들어진다. 인간이 할 일은 에러가 발생하지는 않는지 확인해서 조치하는 일, 자동으로 만들어지는 제품이 제대로 만들어졌는지 검사하고 테스트하는 일, 잘 팔리는지 확인해서 생산량을 조절하는 일이다. 그러나 생산량을 조절하는 일조차도 고객의 주문에 따라 생산하는 방식을 적용하면 필요 없는 일이 된다. 실제로 독일 지멘스Siemens의 자동화 공장은 인공지능에 의해 그렇게 운영된다.

  

아디다스 스피드 팩토리의 미래

  

자동화 공장, 그러니까 공장자동화는 ‘완전한 공장자동화’로 바로 이행되기도 하지만, 대부분 회사는 공정별로 자동화율을 나눠 ‘공정별 공장자동화’를 추진할 것이다. 자동차공장이라면, 현재 5단계로 나눠 제작하는 공정을 단계별로 세분하고, 단계별로 자동화율을 조절할 수 있다. 이를 일자리 측면에서 판단해보면 서서히 일자리가 줄어드는 형태가 될 것이다. 그래서 일자리가 줄어드는 상황에서는 공장의 위치가 무척 중요해진다. 일자리가 줄어들수록, 그 줄어든 일자리가 어디에 있느냐는 국가든 지방자치단체든 일자리 경쟁에서 점점 민감한 요소가 된다.

 

근로자에게도 일자리의 위치는 매우 중요한 문제인데, 그에 비하면 기업은 어떨까? 자동화는 기업에 임금이 덜 중요해진다는 의미다. 노동집약적이던 것이 점차 자동화되면 소비자, 용지用地, 물류, 세금, 에너지와 같은 요소가 입지 선정에서 중요한 요소로 부각한다. 우리나라가, 지방자치단체가 주목해야 할 부분이다. 트럼프 행정부가 ‘자국 우선주의’, 중국이 ‘중국 제조 2025’, 독일이 ‘인더스트리 4.0’을 내세우며 왜 자기 나라에 공장을 세우려고 전쟁을 벌이는지 알아야 한다. 이제부터는 한 번 세워진 공장은 이전할 이유가 사라진다. 줄어든 일자리를 뺏기 위한 경쟁은 이미 시작되었다.


치열해지는 일자리 경쟁

 

과거에는 생산의 3요소로 토지, 노동, 자본을 가르쳤다. 그렇다면 2020년에는 생산에서 무엇이 중요할까? 만약 자본을 가진 기업이 공장을 지을 투자처를 모색한다고 가정해보자. 토지를 대규모로 확보하기 위해 기업이 용지를 구매하거나 개발하는 일은 쉽지도 않고 시간이 오래 걸리는 일이다. 그래서 국가와 지방자치단체는 세금을 만들어내는 기업을 유치하기 위해 이 부분에 공을 들인다. 토지를 무상으로 임대하기도 하고 여기에 더해 세금을 깎아주기도 한다. 이러한 경쟁은 국가 간에는 물론 지방자치단체 간에도 치열하다.

 

SK이노베이션은 2019년 3월에 미국 조지아주 잭슨카운티 커머스시Commerce, Jackson County, GA에 112만㎡의 자동차 배터리공장을 착공했다. 이 공장에는 2025년까지 1조9천억 원이 투자되고, 생산되는 배터리는 폭스바겐 전기차에 장착될 예정이다. 근처에는 BMW, 다임러, 현대기아차 등이 있어 향후 시장확대에도 유리하다. 더욱이 북미자유무역협정NAFTA 개정으로 북미에서 생산되는 자동차는 북미지역 내에서 생산되는 자동차부품을 75% 이상 사용해야 관세 혜택을 받을 수 있다. 따라서 SK이노베이션이 우리나라 서산공장에서 생산한 자동차 배터리를 수출한다고 해도 폭스바겐은 사용할 수 없다.

 

조지아주에 건설되는 배터리공장은 자동화로 대규모 일자리를 창출하지는 못한다. 하지만 조지아주는 이 공장에서 생산되는 배터리에 세금을 부과할 수 있고, 상당수의 안정적인 일자리를 확보할 수 있다. 투자기업은 조지아주가 주는 특별 세금 혜택도 받을 수 있다. 미국은 2018년에 법인세율을 35%에서 21%로 크게 낮췄다. 반면 한국은 22%에서 25%로 올렸다. 트럼프 정부는 법인세율을 낮추면 기업의 투자가 늘어 고용이 증가할 것으로 판단했고, 우리 정부는 세금을 통한 분배에 우선순위에 두었다. 하지만, 기업이 미국에 공장을 세우면 투자금으로 쓸 수 있는 돈을 세금으로 내면서까지 한국에 공장을 세우고 싶을까?

 

문제는 그다음부터 발생한다. 미국은 계속되는 기업유치로 생산도 늘고 일자리 문제도 해결하면서 더 많은 세금을 기업으로부터 걷을 수 있다. 반면 투자 매력이 떨어진 한국은 생산이 늘지 못하고 일자리 문제도 해결하지 못하게 된다. 일자리 문제를 해결하지 못한다는 말은 일자리가 없는 사람들에게 들어갈 복지 예산이 더 필요하다는 의미로, 점점 세수가 부족해진다는 말이 된다. 실제로 2018년 한국의 삼성전자나 SK하이닉스는 25% 이상의 법인세를 부담했다. 반면, 미국의 인텔은 9.7%로 한국기업의 39% 수준만 부담했다. 2019년처럼 우리 경제가 계속 악화하는 상황에 직면하면 세수조차 심각해진다.

  

스피드 팩토리의 미래

 

독일의 아디다스는 중국과 동남아시아에 약 100만 명을 고용해 신발과 스포츠 의류 등을 생산하고 있다. 신발을 기준으로 보면 1년에 4억 켤레에 가까운 양이 생산된다. 그리고 신발을 생산하는 프로세스가 완료되는 데는 평균 24일이 소요된다. 새로운 제품을 출시하기 위한 연구개발 기간을 포함하면, 제품의 기획과 디자인, 시제품 제작, 설비 변경과 생산까지 거의 18개월이 소요된다. 아디다스는 이렇게 제작되는 기성품 신발 외에 맞춤형 신발을 제작하기 위해 새로운 공장을 설계했다. 이 공장은 독일 쿠카의 로봇팔을 활용해 신발을 제작하는데, 스피드 팩토리Speed Factory로 불린다.

 

첫 번째 스피드 팩토리는 2016년에 아디다스 본사가 있는 헤르조겐나우라흐에서 멀지 않은 안스바흐Ansbach에 세워졌다. 두 번째 스피드 팩토리는 미국 애틀랜타에 2018년에 준공되어 가동되고 있다. 이 공장에서 만드는 신발은 개인 맞춤형 스포츠 신발이다. 애틀랜타 공장의 규모를 기준으로 한 공장에서 연간 100만 켤레의 맞춤형 신발을 생산할 수 있다. 공장 안에서는 10명이 운영하는 1대의 로봇과 생산설비로 600명이 생산하는 분량의 신발을 생산한다. 100만 켤레를 생산하려면 5대의 로봇라인과 물류설비를 갖추면 된다. 약 50명이 3,000명이 생산하는 신발을 생산하는 셈이다. 주문에서 생산까지의 기간도 24일에서 5일로 줄었다.

  

이 공장의 가장 큰 특징 두 가지는 다품종소량생산 방식으로 맞춤형 주문생산이 가능하다는 것과 생산인력이 1/60 수준으로 줄어든다는 데 있다. 이런 이점이 있더라도 아디다스가 당장 모든 신발을 주문생산방식으로 바꾸지도 않을 것이고, 그렇게 되지도 않는다. 하지만 10년의 세월이 흐르면 어떻게 될까? 이미 신발은 의류나 액세서리만큼이나 개성을 표현하는 도구가 되었다. 못 신게 되어 신발을 사야 하더라도 당장 신발가게로 달려갈 만큼 신발은 조급하게 소비되지 않는다. 신발이 하나뿐인 사람도 거의 없다. 이는 소비자가 주문생산으로 살 수 있는 신발이라면 기성품보다 선호할 확률이 훨씬 높다는 의미이다.

 

아디다스 스피드 팩토리는 주문생산량에 맞춰 서서히 공장을 증설해갈 것이다. 각 지역의 신발 주문량과 선호도에 따라 거점 지역에 공장이 세워진다는 의미이다. 그래서 하루아침에 동남아시아에서 100만 명이 해고되고 전 세계에 스피드 팩토리가 줄지어 들어서는 일은 없을 것이다. 산술적으로는 100만 명이 하던 일을 약 17,000명으로 대체할 수 있지만, 순식간에 그런 일이 벌어지지는 않는다. 하지만 주문생산방식을 선호하는 소비자가 늘수록 기성품을 생산하는 동남아시아 공장은 폐쇄될 확률이 높다. 길게 10년이나 15년을 두고 생각해보면 100만 명의 일자리 대부분은 사라질 일자리이다.


[입력 : 2020-11-29]   조병학 에프앤이노에듀 부대표 more article

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조병학 에프앤이노에듀 부대표


방제목: 조병학의 미래를 읽는 눈(방 개설후 삭제)

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필자소개: 대학에서 교육학을 전공한 후 현대경제연구원에서 기업, 교육, 경제 등을 탐구했다. 10년차 직장인으로 일하던 무렵 인간의 ‘창조성’과 ‘공부하는 이유’를 다룬 《브릴리언트(공저)》를 냈다. 기대 이상으로 베스트셀러가 됐다. 2016년에는 《천재들의 공부법》을 출간해 ‘연결되고 이해하는 공부’ 열풍을 몰고 왔다. 이듬해 발간한 《2035 일의 미래로 가라(공저)》는 과학기술융합 혁명이 가져올 ‘일자리 폭풍’을 다뤘다. 책이 나온 후 정부, 기업, 대학 등에서 강의요청이 쏟아졌다. 이번에 출간한 《2040 디바이디드》는 《2035 일의 미래로 가라》의 후속작이라 할 수 있다. 일자리는 물론 부, 인구, 공장, 에너지, 인류, 계급, 교육, 정치 등이 ‘기술’에 의해 어떻게 둘로 나눠지는지를 구체적으로 설명하고 있다. 필자가 오랫동안 천착해온 ‘미래’를 종합한 책이라 할 수 있다. 필자는 13만 명의 커뮤니티 〈더굿북〉의 대표 컨설턴트를 역임했다. 현재는 파이낸셜뉴스미디어그룹의 교육기업인 에프앤이노에듀 부대표로 재직 중이다.
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