2016년 세계 경제 포럼에서 나온 4차 산업혁명이 나오고 4년이 지났습니다. 2020년, 4차 산업혁명은 흥하고 있는 걸까요?
4차 산업혁명의 핵심이라고 말하는 기술인 빅데이터, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인항공기, 3D 프린팅 나노 기술등은 과연 지난 4년간 어떻게 우리 산업현장에 적용되었을까요.
저는 이 기술중에 빅데이터 부분에 대해 말해볼까 합니다. 지금 말씀드리는 내용은 GE디지털의 알렉산더 로스의 말을 인용하겠습니다.
OPCUA 서버를 구축하고 데이터 수집을 의뢰한 회사가 원하는 방향으로 수집을 하다보니 문제가 발생했습니다. GE의 제품인 Historian을 통해 RTDB에 데이터는 끝도 없이 쌓이는데 사용을 못하고 있었습니다. 이 부분에 대해서 알렉산더 로스는 부채라고 말합니다.
빅데이터 하면 제일 자주 쓰이는 용어인 3V입니다. 데이터양과 데이터 다양성, 그리고 발생 빈도 입니다. 이렇게 많은 데이터를 천문한적인 양으로 짧은 빈도로 수집하면 짜잔하고 스마트 공장이 구축될까요. 빅데이터는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 데이터에서 가치를 창출하는 기회는 제한적입니다.
이렇게 하염없이 쌓인 데이터는 데이터 관리비용만 들고 도입비용만 듭니다. 이러면 구축한 현장 입장에서는 아무 성과도 내놓을 수 없는 부채가 됩니다.
모든 자산에 센서를 장착하고 생성되는 raw 데이터를 하염없이 수집하려는 시도를 많은 현장에서 진행하고 있습니다. 데이터 전문가도 채용하고 데이터베이스 관리비용도 지불합니다. 하지만 이 데이터가 산업현장을 즉시 윤택하게 만들어주진 않습니다.
이러한 데이터를 수집할때 중요하게 생각해야 되는 부분은 바로 데이터의 가치입니다. 얼마나 이 데이터가 생산에 영향력을 주는 데이터 인가 하는 부분입니다. 그리고 이 데이터는 사업 성과로 이어져야 합니다. 도입전에 이런 플랜을 세우고 시작하지 않으면 부채만 늘어가겠죠. 물론 윗사람들이 보기에 무언가 엄청나고 경험해보지 못한 일이 당장이라도 발생해서 생산률이 증가할 것같지만, 그게 아니라는 것을 깨닫기 까지는 오래걸리지 않을 것입니다.
제가 현장에서 느끼고 있는 것은 뭐랄까. 모두가 급한 마음에 스마트 공장이라는 뜬구름을 잡기위해 허둥지둥 장비에 센서를 연결해서 데이터를 쌓으려고 한다는 것입니다. 과연 이 방향이 맞을까요?