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2024-04-24□ 창의력 인력 및 우수 기술인력 확보 및 운영 방안◇ 자동화와 모듈화에 대응 가능한 숙련공 양성 필요○ 산업 및 제조업계의 디지털화와 IT 결합으로 대표되는 4차산업혁명으로 인해 기업에서 필요로 하는 인재상도 변화하고 있다.○ 연수단이 방문한 기업에서 추구하는 인력 관리를 살펴보면, 기업과 복지시설이 결합한 오므론태양은 자동화와 모듈화를 통해 다품종 소량생산에 집중하기 때문에 장애인이라도 ‘숙련공’으로 성장해나가도록 독려한다.○ 자동화, 고효율, 다품종 소량 생산 등에 집중적으로 대응하기 위해서는 오므론태양과 같이 숙련된 기술을 가진 ‘마스터’를 목표로 한 인력양성과 집중지원이 필요하다고 할 수 있다.◇ 직원에게 권한을 위임하여 직원 스스로 역량을 강화하도록 유도○ 교세라는 5~50명 정도의 직원으로 구성된 아메바 조직을 통해 모든 직원의 적극적인 개입과 참여를 요구하여 ‘공동의 노력’에 참여하게 하고 직원이 주인처럼 행동하고, 생각하도록 하고 있었다.○ 시마즈 제작소는 자주 사용하지는 않지만 꼭 필요한 제품을 발견하여 회사를 유지하는 것이 목표로 하고 있어 직원으로 하여금 독창성, 상식의 파괴, 선택과 집중, 저비용‧고효율, 신기술이라는 기준을 가지고 연구주제를 스스로 선택하도록 하여 창의성을 극대화시키고 있었다.○ 교세라와 시마즈는 공통적으로 직원에게 ‘권한’을 위임함으로써 직원 스스로 역량을 강화하도록 하고 있다. 하지만 실제 운영 모델은 다소 상반되는 모습을 보여주고 있다.○ 교세라의 경우에는 아메바조직 자체는 자율적이지만 전체적으로 보면 ‘공동’, ‘참여’를 강조하며 충성도를 높이고 있었고 시마즈는 ‘독창성’, ‘선택과 집중’, ‘상식 파괴’ 등을 강조하며 조직성보다는 개인의 선택권을 높여 창의성을 높이고 있었다.○ 교세라와 시마즈의 사례를 참고하여 직원에게 어떤 권한을 어떻게 주었을 때 직원들이 창의력을 발휘하고, 장기 비전을 가진 기술인력으로 성장할 수 있을지에 대한 고민이 필요하다.□ 기술변화 선도 혁신◇ 선택과 집중의 ‘특화기술’ 개발과 수요맞춤형 생산 전략○ 치히로 교수의 연구에 따르면 교토에 기반 한 기업들의 성공비결 중 대다수가 ‘특화 기술’을 개발하여 세계 시장에서 1위 품목을 많이 확보하고 있다는 점이 꼽힌다.○ 교토의 기업들은 사업 다각화보다는 강점이 있는 분야를 선택, 특화하는 것이 특징이다. 동시에 고객의 요구사양을 만족시키기 위한 맞춤생산에 드는 비용을 최소화하는 방법으로 모듈화와 인터페이스 전략을 활용한다.○ 기업 스스로 잘할 수 있는 것에 대한 ‘선택과 집중’ 전략 뿐 아니라 다양한 수요를 효율적으로 만족시키기 위한 생산 전략 기반을 갖추었을 때 불황에도 흔들림없는 지속적인 성장이 가능하다고 본다.◇ 기업의 강점을 찾기 위한 사고의 전환○ 기업의 강점은 ‘잘할 수 있는 것’에서도 나오지만 하드록공업과 같이 ‘남이 하지 않는 것’을 찾거나 시마즈 제작소처럼 ‘꼭 필요한 제품을 발견’하는 경우도 있다는 것을 이번 연수를 통해 알 수 있었다.○ 하드록공업은 대부분 발전가능성이 없다고 판단한 너트를 선택하여 ‘온리원 상품을 활용한 롱셀러화’에 성공했고 시마즈 제작소는 자주 사용하지는 않지만 꼭 필요한 제품을 발견하는 것을 목표로 기초연구를 포함한 연구개발을 매우 강조하고 있었다.○ 국내 시장이 포화상태에 이르고 경쟁은 점차 심화되고 있는 상황에서 기업이 나아가야 할 길에 대한 사고의 전환도 필요하다.◇ 기술력을 바탕으로 한 해외 진출과 진출 이후의 견고한 기반 강화○ 교토기업의 또 다른 특징으로 국내 시장의 포화상태에 직면한 후 해외시장으로 눈을 돌리는 것이 아니라 특화기술을 기반으로 처음부터 세계시장에 도전한다는 점도 있다.○ 이는 특화기술 개발을 바탕으로 처음부터 기술력에 자신이 있기 때문에 가능한 전략이다. 이와 함께 세계시장 진출에 있어 하드록공업과 시마즈제작소의 전략도 검토해볼만 하다.○ 하드록공업은 해외진출 시, 생산은 외주를 주되 영업은 반드시 자체적으로 한다는 것이 첫 번째 원칙이다. 이는 해외시장의 니즈를 스스로 파악하고 국내 대기업의 하도급업체로 전락하지 않고 독립된 경영을 하기 위해 영업이 매우 중요하다고 보기 때문이다.○ 해외시장 개척에 매우 공을 들이고 있는 시마즈 제작소는 글로벌 경쟁력 제고를 위해 각국에서 제품개발부터 A/S까지 전 과정이 현지에서 이뤄질 수 있도록 기반을 다지는데 노력하고 있다.○ 단순히 판로를 개척하는 세계시장 진출이 아니라 장기적으로 세계시장에서 어떻게 살아남을 것인가에 대한 ‘기반’을 구축하는 것이 진정한 해외진출의 의미가 아닐까 한다.□ 경제발전을 주도하는 기업가정신과 경영혁신◇ 확실한 오너 경영과 분산형 조직 운영, 합리적 경영시스템○ 거품 붕괴 후 일본식 경영의 문제점이 부각되었을 때 교토에 근거를 둔 첨단기업들이 높은 성장과 이익, 세계시장 점유율을 보일 수 있었던 성공요인은 무엇인가?○ 이에 대해 치히로 교수는 교토기업이 도쿄기업에 비해 확실한 오너 경영을 통해 위험을 감수하고 과감하게 사업을 벌이는 경향이 강하고, 급변하는 경영 환경에서 분권식 경영으로 빠른 의사결정이 가능했다고 평가한다.○ 교토식 기업은 거의 예외없이 과학적, 논리적, 합리적 경영을 실시하고 분산형 조직과 관리회계 운영이라는 공통점을 발견할 수 있다.○ 분권식 경영 사례로 오므론과 교세라를 보면 분권주의를 기반으로 한 소기업 제도‧모듈경영이 특징인 오므론은 ‘소기업의 모듈화’를 통해 소기업 간 연결과 통합 경영을 선택했다.○ IT 인프라, 인터페이스 등 단순 업무영역을 단일화하고 생산차원에서는 부품을 최대한 모듈화해서 개발, 설계, 제조과정을 최소화하고 있다. 또한 오므론의 경영철학을 모든 임직원이 철저히 공유하여 의사결정의 플랫폼을 단일화한 것이 특징이다.○ 즉 기업의 상위(의사결정), 하위(인터페이스), 결과물(모듈화)은 단일화하고 나머지 부분은 소기업의 재량을 발휘하도록 한 것이다.○ 교세라는 아메바 조직을 통해 ‘모두에 의한 경영’을 추구한다. 신속한 행동이 가능한 작은 조직을 활용하여 모든 직원의 적극적인 참여를 이끌어낸다.○ 그 외 실력주의 인사, 명확한 기업 내 통치, 정확히 기능하는 정보시스템 등이 교토기업의 지속적 성장을 뒷받침하고 있다.□ 기업의 사회적책임을 통한 지역 경제 활성화◇ 장애인도 지역경제의 주체로 역할하게 하는 기업의 사회적책임○ ‘세상에 장애인은 있어도 일에는 장애가 있을 수 없다’는 신념으로 오므론과 사회복지법인 ‘태양의 집’이 출자하여 만든 오므론 태양은 복지시설과 민간기업의 합작 형태로 운영하는 ‘사회적공헌기업’의 대표적 사례이다.○ 오므론 태양의 전 직원 중 80%가 장애인으로 사회복지시설에서 추구하는 장애인의 자립과 오므론이 추구하는 기업의 사회공헌, 기업의 사회적책임이 부합한 결과로 시너지를 창출하고 있다.○ 단순히 장애인을 고용했다는 측면으로 끝나지 않고 고용된 장애인이 숙련된 작업을 할 수 있도록 독려하고 작업리더 역할을 수행하게 하거나 작업환경을 스스로 개선해나가는 등 사회생활을 하게 하는 성과가 있다.○ 또한 기업 차원에서도 이들의 근속 연수가 10년 이상으로 퇴사율이 낮아 숙련공으로 성장하여 연간 3%의 생산성이 향상되는 성과를 올리고 있어 기업의 사회적책임이 기업 자체에도 도움이 되고 있다.○ 이로서 장애인도 지역에서 소외되지 않은 경제적 주체로서 활동할 수 있는 기반을 지역기업이 마련해주고 있어 시사점이 크다.□ 유연하고 연결성 강한 지역 혁신 생태계 구축 방안◇ ㅇㅇ식 기업 모델을 목표로 한 지역 네트워크 강화○ 교토는 개성이 강한 지역으로 자립과 자율을 중시하는 풍토가 있고 최고의 물건을 만드는 ‘모노즈쿠리’정신 등 장인정신에 대한 문화적 배경도 가지고 있다.○ 이러한 전통과 배경을 기반을 바탕으로 산·학·연 클러스터도 잘 구축되어 있다고 평가받고 있다. 교토대학에서만 7명의 과학분야 노벨상 수상자가 나온 점이 그 실례에 해당한다고 할 수 잇다.○ 또한 오사카의 많은 기업이 도쿄로 본사를 이전하고 있음에 비해 교토 기업은 여전히 교토에 본사를 둔 것도 지역 클러스터, 사회문화적 배경 등 지역과의 연계성이 강하다는 점을 보여준다.○ 연수단이 방문한 오므론태양은 복지시설과 민간기업의 합작 형태로 운영하는 사회적 공헌기업으로 사회복지법인이 추구하는 ‘장애인의 자립을 통한 사회공헌’과 오므론이 추구하는 ‘기업 활동을 통한 사회공헌’ 철학을 공유한 사례로 지역사회에 기여하고 있었다.○ 시마즈 제작소 또한 과학과 기술을 통한 사회공헌을 중요한 기업철학으로 삼아 제품과 직접적인 연관이 없는 기초연구에도 많은 투자를 하고 있어 지역에 기여하는 바가 크다고 할 수 있다.○ ‘교토식 기업’, ‘교토식 모델’이라 불리울 정도로 개성강한 지역 혁신 생태계를 구축한 것은 부럽지 않은 일이 아닐 수 없다.○ ㅇㅇ도 ‘ㅇㅇ식 기업’이라 불리는 것을 목표로 지역사회와의 네트워크 강화, 유연한 산학연 협력 시스템, 기업간 개방형 교류 등이 활성화되어야 할 것이다.
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□ 연수내용◇ 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션 제공이 목표○ 마키나락스는 2017년 12월 설립된 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션을 제공하는 스타트업으로 생산공정에 AI를 도입해 기계 고장이나 품질 이상 등을 예측하는 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션을 제공한다.○ 마키나락스는 Makina는 라틴어로 machine이다. Machine Intelligence를 폭넓게 해석한 것이다. Rocks는 Shaking으로 '인공지능을 통해 산업을 뒤흔들다'라는 뜻을 가졌다. ▲ 이재혁 대표[출처=브레인파크]○ 기계 인텔리전스, AI의 실행(Operation)을 통해 제조업을 다시 정의, 산업을 좀 더 효율적으로 만들자는 비전을 가지고 산업용 AI 솔루션과 제조업과 에너지 산업의 성장을 도모하는 플랫폼을 개발하는 것이 목표이다.◇ SK텔레콤에서 AI관련 팀이 분사하여 창업○ SK텔레콤에서 ‘제조업 특화 AI 데이터 분석 솔루션 기술’을 개발했던 SK텔레콤 소속 관계사(화학회사, 유공 등)에 Digital Transformation(디지털 변환)팀, 특히 인공지능 관련 데이터 분석하는 팀이 분사하여 1대 주주, 2대 주주는 SK텔레콤이다. 실리콘밸리와 서울 오피스에서 17명이 일하고 있다.○ 회사에 이해를 구한 상태에서 2017년 12월 한국에서 회사를 창업하고 2018년 미국 지사를 만들었다. SK텔레콤에서 3명, 삼성전자에서 1명 영입해서 4명으로 회사를 시작했다. 2018년 5월 SK텔레콤, 네이버, 현대에서 Seed-round 펀딩을 받았다.○ 이때 Seed-round란 처음에 회사를 만들면 시드(씨앗) 단계라고 한다. 그 다음으로 a, b, c, d 단계가 있다. 시드는 회사를 만들 때 자금이 필요한 단계, a는 뭔가를 발견해서 투자자들을 설득하는 단계, b는 발견한 것들 중 특정 무언가를 밀고 나가서 더 확장시키는 단계, c는 지역적으로 더 확장하거나 사람도 더 뽑고 매출도 올리는 단계(IPO, Initial Public Offering)이다. 보통 c가 터닝 포인트가 된다.○ 시드 단계에서는 보통 개인 투자를 받거나 창립자들이 돈을 내는데 마키나락스는 SK텔레콤이 자금을 지원했기 때문에 매출이 발생하면서 회사를 시작할 수 있었다.SK텔레콤, 네이버, 현대에서 20억 정도의 투자를 받았다. SK텔레콤이 외부 투자자 중에서는 지분을 가장 많이 받고 있다. B2B 하는 분들은 회사에 있거나 아이템을 발견해서 분사하는 경우가 많다.◇ SK텔레콤이 운영하는 스타트업 인큐베이션 공간에 입주○ 한국에서 창업 후 실리콘밸리에 자회사를 설립해 글로벌 하이테크 반도체 기업을 파트너로 확보했으며, 한국과 미국에서 반도체나 자동차 생산라인, 미생물 공정 생산라인 등에서 프로젝트를 진행하고 있다.○ 실리콘밸리 자회사는 SK텔레콤이 운영하는 스타트업 인큐베이션 공간, Inno- partners에 있다. 인큐베이션 공간과 경쟁적인 형태로 나온 것이 공유 오피스로 WeWork, 스타플레이스 등이 유명하다. 공유 오피스와 인큐베이션 공간의 차이는 공유 오피스는 임대료가 있고 인큐베이션 공간은 임대료가 없다는 것이다.▲ Innopartners 입주기업들○ Innopartners는 실리콘밸리 센터에 위치하고 있는데 스탠포드 대학교가 있고 그 앞에 멘로파크가 있다. 멘로파크에서 반도체 사업이 제일 먼저 시작했다.반도체 사업은 공해가 극심하다. 중간에 메인 공정 중 방사선 쏘는 방식은 공해가 별로 없는데, 독한 화학 물질로 깎아내리는 방식과 산업용 가스로 위에 쓰이는 방식(deposition)은 공해가 많이 발생해서 한국과 대만에서 공정을 진행하고 실리콘밸리에서는 설계, R&D하는 반도체만 남아 있다. 그 뒤로 소프트웨어, 하드웨어 사업이 주로 발달하게 되었다.◇ 어떤 중장비가 망가질지 예측하는 것이 바로 산업용 AI○ 산업용 AI가 나올 수 있던 배경은 IoT, 빅 데이터, AI이다. 각 분야별로 데이터 분석은 조금씩 다르다. IoT 시절 데이터 분석은 On&Off였다. 건설 중장비가 켜져 있는지, 꺼져 있는지만 잘 알아도 가능했다.Uptake가 이 때 나온 회사이다. On&Off를 잘 측정하고 왜 잘 안됐는지 데이터를 분석하고 축적하면서 등장한 것이 빅 데이터이다. 빅 데이터는 왜 작동이 잘 되지 않았는지 이유를 찾는 데 분석이 특화되어 있다. 어떤 중장비가 망가질 것인지 예측하는 것이 AI이다.○ 마키나락스가 하고 있는 것은 제조업의 다양한 문제를 AI기술을 접목해서 해결하려고 하는 것이다. 예를 들어 반도체의 경우 장비 하나가 비싼 것은 4000억 정도이다.따라서 망가지면 안되는데 1년 365일 24시간 작동시키고 독한 화학물질과 가스를 쓰기 때문에 망가질 수밖에 없다. 가동률을 낮추는 원인이 되는 이런 비싼 장비가 언제 망가질지 예측해서 가동률을 올리는 것이다. 해마다 다르지만 1%의 수율만 올라가면 이익이 1조 올라간다.○ 또 다른 예는 화학 공정에 가보면 파이프라인이 길게 연결되어 있는데, 파이프라인의 특정 부분이 막히기 마련이다. 막히는 걸 미리 예측하면 공정 가동률과 수익이 올라간다.그래서 산업용 AI 솔루션은 기존 가정에서 사용하는 AI 제품보다 높은 수준의 예측력을 보유한 AI를 필요로 한다. 기존 AI가 알고리즘과 데이터가 성능을 좌우한다면 마키나락스가 개발한 솔루션은 알고리즘, 데이터에 도메인 지식이 더해져 예측력면에서 뛰어나다.○ 마키나락스는 딥러닝 기반의 PdM(Predictive Maintenance) 알고리즘 및 관리 기법을 적용해, 제조 장비 및 공정에서 발생하는 센서 데이터를 분석을 토대로 △장비 고장 및 품질 이상 예측 △제조 불량 분석 △공정 최적화 솔루션을 제공해 공장의 생산성 및 품질 향상에 기여하고 있다.○ 마키나락스가 자체개발한 인공지능 솔루션은 최소 100억 원대부터인 반도체나 자동차 생산 설비의 고장이나 오류를 짧게는 12시간, 길게는 5일 전에 예측할 수 있도록 설계돼 막대한 손실을 예방한다.◇ 좋은 데이터와 데이터 기술자 확보를 위한 실리콘밸리 진출○ 한국에서 기업 솔루션을 제공하는 기업들이 많이 실패했다. 가장 큰 이유는 데이터가 있어야 하는데, 데이터 자체가 굉장히 흠이 있는 데이터라는 점이다. 장비가 얼마나 망가졌는지 외부에 알려줘야 하기 때문에 어려운 부분이다.○ 또한 데이터를 분석할 수 있는 기술자들의 인건비가 굉장히 높고 인력이 귀하다. 최소 연봉이 3억이다. SK텔레콤에서 인건비를 들여서 기술자들을 한국으로 데려와도 기술자들이 한국에서 일하고 싶어하지 않는다.한국에 가더라도 데이터 분석하는 부지는 다 지역에 있어 지역에 가려고 하지 않기 때문이다. 따라서 대기업도 기술자들을 확보・유지하기가 어렵다.그래서 최근 실리콘밸리에 SK Hynix가 진출하여 데이터 분석 기술자가 Hynix가 있는 이천으로 가지 않고 실리콘밸리에서 새로 지은 건물에서 데이터 분석을 할 수 있도록 하는 것이다.◇ 적용이 쉽지 않았던 산업용 AI○ 산업용 AI라는 개념은 예전부터 등장했지만 잘 적용되지 않았다. 포스코가 IoT 시절부터 투자를 많이 했었고 투자를 오랫동안 해서 데이터 분석을 열심히 했지만 지역에 위치하고 있어서 기술자들을 오랫동안 확보하지 못했다. 포스코는 빅 데이터에서 AI 분석까지 5년동안 프로그램을 실행했고 아래 2개를 많이 공표한다.• 용광로, 고로 온도를 일정하게 만드는 알고리즘: 변수가 많아서 어려운 부문이다.• 아이언 도금 최적화 공정‘○ 데이터 시티즌십’이라고 하는 어느 정도 역량이 있으면 교육을 받고 데이터 기술자가 될 수 있는 프로그램이 있다. 이런 프로그램을 통해 일상생활의 간단한 문제를 해결할 수 있다.SK텔레콤도 데이터 시티즌십을 통해 어떤 신입사원이 먼저 퇴사할 것인지에 대한 알고리즘을 만들었다. 그러나 정작 중요한 수율이 올라가는 과정에 대해서는 잘 없다.예전에는 노하우가 많은 엔지니어가 변수 여러 개를 두고 수율을 계산했으나 빅 데이터를 통해 변수가 늘어나면서 AI가 등장하게 된 것이다.▲ 산업용 AI 접목을 위한 4개 요소[출처=브레인파크]◇ 산업용 AI 접목○ 산업용 AI의 접목을 위해서는 아래 4개 요소가 필요하다.• 연결성 : 반도체의 경우 2014년 Hynix 인수할 때 공정 수가 300개였는데 2018년 기준 600개가 됐다. 내년 새로운 Fab이 만들어지면 800개가 넘어갈 것이다.• 복잡성 : 간단한 문제는 AI를 사용할 필요가 없고 빅 데이터, SAS 툴을 사용하면 된다. 하지만 문제가 점점 복잡해지기 때문에 AI를 사용해야 한다.• 기술 : 딥 러닝 아키텍처(컴퓨터 시스템의 구성)에서의 매개변수• 투자 : CAGR(연평균 성장률) 170억 + 2025 시장 (제조업에서의 산업용 AI) Þ 40% 상승◇ 소비자 중심 AI와 산업용 AI의 차이점○ 소비자 지향 AI와 산업용 AI의 차이는 사람이 잘하는 분야에 대해서도 사람보다 기계가 일을 많이 하는 것이 소비자 AI라면, 산업용 AI의 목적은 장비가 너무 복잡해서 언제 망가질지 사람이 예측할 수 없는 그런 부분을 예측하는 것이다. 소비자 중심 AI산업용 AI목표자연 지능과 관련된 업무에 초점산업 문제와 관련된 업무에 초점(예를 들어 수율 향상, 인간의 지능으로 해결하기 힘든 최적화)적용언어 번역, 자율 주행, 비디오 감시PDM(예측정비), 결함 추정, 공정 최적화데이터인간이 해석 가능한 데이터(사진, 비디오, 텍스트, 음성, 소비자 프로필과 활동 등)인간이 해석할 수 없는 데이터(센서 값, 처리 이미지, 현지 기술자 업무 등)○ 사람이 공정 수가 너무 많으면 최적화할 수 없기 때문에 AI가 한다. 사람이 도입한 것이기 때문에 사람 일자리를 위협하는 것을 제외하고 AI로 대체하는 것이다.B2C는 사람들이 다 이해하는 데이터(사진, 텍스트, 비디오 등), 후자는 사람이 이해하기 어려운 데이터(센서 데이터 그래프, 프로세스 이미지 등)이다. 프로세스 이미지는 예를 들어 자동차 부품 안을 찍어서 보면 실금이 잘 보이지 않기 때문에 AI가 찾아내는 것이 필요하다.◇ 산업계에서 산업용 AI의 문제점○ 투자자들이 인공지능에 많은 투자를 하고 있고 산업용 AI에 대해서만 2025년까지 17조 원의 시장으로 확대될 것으로 보고 있다. 마키나락스와 같은 기업이 필요한 이유는 사람들이 시작은 많이 하지만 70% 정도가 잘 되지 않기 때문이다.산업용 AI를 적용하기 위한 4단계가 있다.• 첫째, 개념 검증(PoC, Proof of Concept)• 둘째, 파일럿(실전 테스트 라인 선정)• 셋째, 생산 라인 적용(Deployment)• 넷째, 확장(한 두개 생산에서 공장 전체로 확장 )○ 하지만 대부분 2단계 파일럿에서 끝난다. 이유는 센서 데이터를 해석할 정도가 되려면 전문가이거나 데이터 처리를 사전에 많이 해본 사람이어야 하는데, 그런 경우가 많이 없기 때문이다.◇ 산업용 AI가 해결해나가야 할 도전과제○ 앞으로 해결해나가야 할 도전과제는 다음과 같다. 첫째, 늘어나는 복잡성, 더 높은 기대, 적용 과정에서의 고위험 등에 대한 ‘문제 정의(Problem Definition)’가 필요하다.실제 현장에서 발생되는 문제는 프로젝트 정의가 먼저 이루어져야 하는데, 시장 자체가 초기 적응 단계이다. 이 단계에서는 어떤 문제를 AI 기술로 해결할 수 있는지 아는 것이 어렵다.각 대기업마다 자랑하는 기술이 딱히 없다. 삼성에서 자랑하는 것은 AI 기반 빅데이터 플랫폼인 Brightics인데, 아직까지 이 플랫폼을 가지고 뚜렷하게 개선한 사례는 아직 없다.○ 둘째, 불균형 또는 잡음 라벨, AI 역량 부족, 도메인 지식 통합에 대한 알고리즘(Development)이 필요하다. 문제를 풀려면 도메인 지식이 있어야 하는데 30대 초반의 유능한 필드 엔지니어를 서울대에 6개월 데이터 분석 과정에 보내서 가르치면 데이터 분석 기술자가 되는지 실험해봤으나 데이터 분석 기술자가 되는 것이 아니라 수학만 배우고 온다는 결과가 나왔다. 배경지식이 많고 경험 있는 기술자를 찾는 것이 어렵다.○ 셋째, 시스템 통합, 연속적인 학습, 모델 관리를 통한 작동(Deployment)이 필요하다. 노조원이나 현지 엔지니어는 자신들의 일자리를 없앤다고 생각해서 기계 시각(Machine Vision Project)을 선호하지 않는다.따라서 PoC, 파일럿은 잘 되는데 Deployment가 어렵다. Machine Vision 구현 사이트를 1년 후에 들어가면 방치되어 있는 것들이 많다. 한국에 기계 시각을 구축할 수 있다는 SI(System Integrator, 시스템 통합 사업자) 업체가 협회에 등록된 것만 400개가 넘는다.그러나 정작 성공사례는 없다. 현재 기술의 현주소이다. 시작하더라도 3단계 Deployment할 때 현실적인 문제는 정상 데이터, 비정상 데이터이다.1만 장씩 각각 있다는 공장은 현실에 없다. 흔한 예로 그냥 정상 데이터가 1만 장, 비정상 데이터는 두 장밖에 없다. 정상 데이터는 많고 비정상 데이터는 없다.▲ 산업용 AI가 해결해나가야 할 도전과제[출처=브레인파크]◇ 산업용 AI에 초점을 맞춘 기계 학습○ 크게 4가지 정도의 핵심 기술이 있다. 최근에 딥러닝 모델을 활용한 스타트업 기업들이 많아지고 있다. 딥러닝 모델에 기반하여 주어진 데이터를 가지고 어떻게 좋은 학습 모델을 만들지 집중하는 경우가 많은데 이 분야에서 일을 하다 보니 이 부분도 중요한 것은 맞지만 그 외에도 성공하기 위해 다른 기술들이 많이 필요하다는 것을 알았다.▲ 마키나락스의 4개 핵심 기술[출처=브레인파크]○ 첫째, Active Learning이다. 데이터를 전부 라벨링할 수 없고 레이블은 얻으면 얻을수록 도움이 되기 때문에 효율적으로 얻어야 한다.샘플링을 한 번 할 때마다 비용이 들기 때문에 비용을 최소화하면서 모델의 성능을 올릴 수 있는 라벨링은 무엇인지 찾는 것이 중요하다.어떤 데이터 샘플을 뽑아야 라벨링이 효과적일지, 뽑은 데이터 샘플을 어떤 방식으로 엔지니어 혹은 도메인 전문가들에게 요청해야 흔쾌히 수락할지 2가지 측면에서 고민하고 있다.연속적으로 클릭해서 라벨링 해야 하면 불편해서 수락하지 않을 것이고, 드롭 다운 메뉴에서 고르거나 한 번 클릭할 수 있는 샘플이면 수락할 것이다.○ 둘째, Deep Learning이다. 일반적인 이미지, 텍스트 데이터 라벨링은 비용이 들어도 모든 사람이 할 수 있어서 클라우드 소싱 방식을 선택할 수 있고 데이터가 공개되어 있는 경우가 많아서 작업이 수월하다. 반면 산업용 데이터는 굉장히 제한적인 사람들만 접근이 가능하고 소수만 고장이 났는지 체크할 수 있다.○ 셋째, Continual Learning이다. 아카데미에서는 새로운 과제를 학습할 때 과거에 학습했던 과정도 잊지 않고 잘 가지고 있는 것을 말한다.반면 산업에서는 하나의 장비를 사용하더라도 제조 환경은 계속 바뀌는데, 달라질 때마다 계속 새로운 모델을 만들 수 없기 때문에 계속 변화하는 환경에서 모델 성능을 사람의 개입 없이 어떻게 잘 유지할 수 있을지 고민하고 있다.○ 넷째, Reinforcement Learning이다. 마키나락스도 Reinforcement Learning을 중심으로 하는 프로젝트가 있기는 하지만 보통 시뮬레이션이 가능한 환경이다.반도체, 자동차 장비처럼 좋은 시뮬레이터가 없는 경우 마키나락스가 사용하는 데 아직까지는 제한이 있다. 데이터를 마음대로 뽑을 수 없기 때문에 쓸 수 있는 부분에서만 최대한 활용하려고 한다.◇ 우리가 가지고 있는 기술: 어플리케이션의 핵심○ 핵심 기술로부터 발견한 주요 어플리케이션으로 자동화, 주요 원인 찾기 등이 있다. 이런 분야에 대해서 내부적으로 연구, 개발하고 있고 프로젝트를 하면서 얻은 기술을 IP로 쌓아가고 있다. 경우에 따라서 어떤 기술은 논문으로도 가치가 있다고 느껴지면 논문도 제출하고 있다.○ 가장 첫 단계로 기계 데이터 분석(Machine Data Analytics)이 이루어진다.• 센서 & 시계열데이터 분석 기술○ 다음 단계에서 △비정상 행위 탐지(Anomaly Detection), △시간 예측(Event Forecasting), △근본 원인 분석(Root Cause Analysis), △공정 최적화(Process Optimization)가 이루어진다.• 패널 이미지에서의 결함 추정• SVD 분해를 이용한 태양열 예측• 바이오리액터(생물 반응 장치) 자율제어• NNM(Neural Network Model, 신경망 모형)을 이용하여 다양한 제조 장비 환경에서 이상징후감지• 딥 러닝 모델에 기반하여 자산 고장 예측하기 위해 준 감독 학습○ 마지막으로 4개 핵심기술 △Active Learning, △Deep Learning, △Continual Learning, △Reinforcement Learning이 활용된다.• Continual Learning을 사용한 이상징후 감지• Layerwise Information: loss-based 이상치 탐지• 산업 데이터에 대한 딥 러닝 분석• Class-labeled 이상치 탐지• 딥 러닝 모델을 이용한 데이터 라벨링○ 프로젝트를 할 때 필요한 모델을 구현하거나 누군가가 구현해 놓은 코드를 활용하는 경우가 있는데, 두 경우 다 검증이 안된 것이라는 문제점이 있다.따라서 마키나락스는 자체적으로 자주 쓰이는 모델을 구현하고 검증도 마쳐서 필요할 때 신속하게 활용할 수 있게 한다. 또한 구현해 놓은 모델에 새로운 구성요소를 붙여서 융통성 있게 활용할 수 있도록 한다.▲ Core to Applications[출처=브레인파크]◇ 다양한 부문에 적용되는 산업용 AI○ 일반적인 제조업이 아니라 반도체, 배터리 등 수백 가지 공정까지 가는 여러 가지 변수를 가진 제조 과정이 관련되어 있는 산업을 High Complexity 산업이라고 한다. 딥러닝 기술이 유의미하다고 보는 4가지 산업분야는 다음과 같다.• 반도체 & 디스플레이(Semiconductor & Display): 장비예측정비(PdM), 가상계측(VM), HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning: 공기조화기술) 최적화• 화학, 제약(Chemicals & Pharma): 프로세스 자동조종장치, 품질검사, 장비예측정비(PdM)• 자동차, 자동차 부품(Automotive): 로봇예측정비(PdM), 조직상 결함 감지, HVAC 최적화• 파워 & 에너지(Power & Energy): 태양열 & 풍력 예측, 배터리 응용프로그램, 발전 최적화◇ 최소 12시간 전 고장을 예측하는 Semicon Time-To-Failure○ 이러한 기술들이 실제로 공장, 산업에 쓰이고 있는 주요 프로젝트를 소개하면 다음과 같다.○ Semicon Time-To-Failure라는 프로젝트를 통해 반도체 세계 1위 장비 기업과 일하고 있다. 유명한 하이테크 기업의 시초가 실리콘밸리에 있어서 부지값이 매우 비싸고 수십억에서 수천억에 달하는 반도체 장비를 활용하는 기업이 많다.이들 기업은 부품이 망가지기 전에 교체, 공정을 바꿔주는 등 일을 해야 하는데 엔지니어들이 항상 24시간 대기하고 있을 수 없기 때문에 미리 예측할 필요성이 점점 커지게 되어 프로젝트가 시작되었다.프로젝트 시작시 다른 여러 경쟁사에 똑같은 데이터 원본을 주고 모델을 만들어보라고 했는데 결과적으로 마키나락스가 1등을 했다. 경쟁 업체 중에선 IBM USA, 실리콘밸리 스타트업 등이 있었다.○ 2년 이상 프로젝트를 진행해왔고, 3단계까지 왔다. Validation Pilot을 하고 있고 내년에는 추가적으로 더 구체적인 Development 프로젝트를 할 것이다.○ 최소 12-24시간 전에 고장을 예측・감지할 수 있고 30-50% 다운타임(정지시간)을 줄일 수 있다. 정확도는 90%이다. 이는 2년치 데이터(정상적인 이벤트, 실패한 이벤트 등) 중 90%를 정확하게 맞췄음을 뜻한다.○ 반도체 센서 종류가 보통 200-400개, 평균 300개가 있는데 300개 센서 데이터 값을 계속 받아보는 것은 실제 온라인 데이터로 하고 있다. 프로젝트의 고도화가 이렇게 진행되고 있다.◇ 완성차 제조현장의 로봇고장 예측 프로젝트○ Robot Arm Anomaly Detection 프로젝트도 고장을 예측하는 프로젝트인데, 완전히 다른 산업인 완성된 차를 제조하는 공장에서 쓰이고 있는 산업용 로봇의 고장을 예측한다.매번 다른 산업을 접할 때마다 도메인 지식과 여러 기술이 필요한데, 이 경우 Semi-supervised Novelty Detection 기술을 가지고 동일한 컨셉을 로봇 팔에 적용했다.○ 로봇 팔은 평균 1억 2천만원 정도이며 그 자체로는 고가의 장비가 아니다. 그래서 창고에 부품을 쌓아놓고 고장이 나면 정비사가 갈아끼우는데 30~40분도 걸리지 않는다.문제는 외국은 1분당 차가 한 대씩 완성되기 때문에 자동차 라인에서 로봇이 수십대에서 수백 대가 늘어져 있고 다운타임이 30분 이상 생기면 어마어마한 손실이 발생한다는 점이다. 따라서 고객사에서 사용하고 있는 로봇의 고장을 최소 3~5일 전에 알았으면 좋겠다는 요구가 있었다.○ 작년까지 쓰인 산업용 로봇이 260만대가 있고 매년 15%씩 증가할 것이라는 산업연구결과가 나오고 있다.○ 반도체가 300가지의 여러가지 다른 데이터 값을 사용했다면 로봇 팔은 순간전류값만 가지고 모델을 만들 수 있었다. 순간전류값은 그 축에 있는 센서에서 나오는 로봇의 표준값인데 Kawasaki, Denso, Honda, ABB, 유니버설 회사에서 순간전류값으로 토크(Torque)를 계산한다.○ 일본 로봇 제작사와 인터뷰도 하고 벤치마킹도 시도해봤는데 그들이 쓰는 룰에 따라 필요한 센서 값, 실험을 통해서 그리스에서 나오는 철 농도를 계산한 값을 사용하고 있었다.앞으로 방향은 PdM 솔루션이고 예지가 아니라 예방에 집중한다고 한다. 추가적인 센서, 바이브레이션을 메이커 회사의 부품 뿐만 아니라 타사에서도 유사한 데이터를 뽑아낼 수 있을지를 고민하고 있다.○ 정확도는 90%이며 5일전에 고장을 감지할 수 있다. AI 솔루션(Edge와 클라우드 관련)을 활용하며 몇백만 달러를 절감하는 효과를 낸다.◇ 초기 단계의 결함을 검출, 큰 손실을 예방하는 프로젝트○ Auto Body Defect Detection프로젝트는 프레스 기계로 자동차 부품 중에 하나인 보닛, 루프를 만드는 제조현장에서 자주 겪는 이슈인 금속판에 스크래치가 생겨날 때 CNN 기술을 사용해서 외관 검사하는 프로젝트이다.○ 결함이 있는 부품을 계속 조립한다해도 마지막 단계인 품질단계에서 제품으로 출시될 수 없기 때문에 처음 단계로 다시 되돌아가야 한다.당시에는 제조현장에서 엔지니어들이 육안으로 확인해야 했는데 마키나락스의 모델을 활용함으로써 앞으로는 전수 확인이 가능하다. 초기 단계에 결함을 빨리 검출해서 향후에 있을 큰 손실을 미리 예방하자는 취지에서 진행했다. 정확도는 95%에 달한다.◇ 계량 데이터에 기반한 공정 최적화 프로젝트○ 미생물 공정 자동조종장치(Microbial Process Autopilot) 프로젝트는 제약사에서 미생물을 직접 키워서 거기서 나오는 바이오 물질을 제약을 생산하는 데 쓰는데 미생물의 생산을 담당하는 주요 장비가 바이오리액터이다.미생물이 잘 자라서 필요한 바이오 물질이 나오도록 사람이 parameter setting을 계속 하면서 최적의 조건을 맞춰줘야 하는데 지난 과거의 데이터를 기반으로 최적의 모델을 만들어서 자동으로 조정할 수 있게 해달라고 고객이 요청해서 POC도 성공적으로 맞추고 모델을 만들었다.올해 연말에 2단계를 진행할 예정이다. 제약사 뿐만 아니라 바이오리액터를 사용하는 곳이면 다 적용할 수 있다고 보고있다.○ 리튬 배터리 결함 예측(Li+Battery Defect Prediction) 프로젝트는 리튬 배터리 셀메이커와 진행했던 프로젝트. 배터리 수율을 높이기 위해 제조공정에서 공정인자 중 어떤 것이 결함에 영향을 주는지 결함에 대한 분석을 요청해왔다. POC는 끝나고 추후 2단계를 진행할 것이다. 정확도는 90%이며 정렬되지 않은 데이터 원본으로부터 결함 요인을 분석할 수 있다.○ 태양열 발전량 예측(Solar Power Prediction) 프로젝트는 커머셜 프로젝트는 아니었고 동서발전, KTX 한국전력거래소에서 경진대회를 각각 열었다.동서발전에서는 태양광 발전량을 예측하는 분야로 최우수상을 받았다. 날씨가 좋을 때는 발전량을 예측하기가 쉽지만 흐린 날에는 정확도가 50% 이하로 떨어진다.그래서 흐린 날 어떻게 예측 정확도를 높일 수 있는지에 대한 창의적인 아이디어였다. 마이크로 날씨 데이터, 위성사진을 추가적으로 분석해서 정확도를 높이는 데 마키나락스의 기술을 적용했다. 이 부분에서 한국전력거래소에서 장려상을 받았다.
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□ 연수내용◇ 민간기업과 복지시설이 만난 혁신기업○ 연수단이 두 번째로 방문한 기업인 오므론 태양 주식회사는 대표적인 부품‧공장자동화 기업 오므론의 자회사이다. 모든 건물이 배리어 프리로 갖춰져 문턱 없는 복도를 통해 회의실로 들어간 연수단을 히로아키 아라이씨가 반갑게 맞아주었다. 히로아키씨는 한글로 된 발표 자료를 준비했는데, 자료 번역은 오므론 한국지사에서 도와주었다고 했다.▲ 설명을 진행한 히로아키 아라이[출처=브레인파크]◇ 일본 장애인 고용 현황○ 2022년 12월 기준 일본의 장애인 고용자 수는 약 61만 4천 명이었으며, 실고용률은 2.25%가 되어 역대 최고 고용률을 갱신하였다.전체 고용인원 중 신체장애인의 수는 약 35만 8천 명(전년 대비 0.4% 감소)이었으며 지적장애인이 수는 약 14만6000명(전년 대비 4.1% 증가), 그리고 정신장애인의 수는 약 11만 명(전년 대비 11.9% 증가)이다.○ 특히 정신장애인의 비율이 다른 장애인의 비율에 비해 높은 성장률을 보였다. 또한 법정고용률을 달성한 기업의 비율은 48.3%로 전년에 비해 증가하였지만 아직까지는 절반 이상의 일본 기업이 장애인고용에 어려움을 겪고 있는 것으로 보인다.○ 후생노동청이 2022년에 발표한 ’장애인의 직업 소개 상황 등‘에 따르면 신규 구직 신청 수와 장애인 취업 건수는 2011년부터 2021년까지 지난 10년간 크게 증가하였다. 장애인 고용의 대부분을 차지하였던 신체장애인의 비율은 여전히 많지만 감소하고 있는 것을 알 수 있다.○ 한편 정신장애인의 고용률이 증가하는 이유로는 2018년부터 시행한 정신장애인 고용 의무화에 따른 인식개선과 일자리 증가의 영향이 큰 것으로 보여진다.또한 2005년부터 시행된 발달장애인 지원법의 지속적인 개정으로 발달장애인 사회참가 촉진 및 지원체제 정비에 대한 의식이 높아지고 있다.○ 장애 종류별 연령대 비율을 봤을 때 신체장애인 중 65세 이상의 비율은 약 72.6%로 많은 부분을 차지하고 있다. 노동시장에서 실제로 활동 가능한 젊은 연령층의 인원은 감소하고 있다. 반면 정신·발달장애인 중 20-30대와 40-50대가 차지하는 비율은 증가하고 있는 것을 볼 수 있다.이처럼 신체장애인의 고령화, 비교적 젊은층의 비율이 높은 정신·발달장애인, 법률 제·개정에 따른 정신·발달장애인에 대한 인식 변화 등의 요인들이 복합적으로 작용하여 정신·발달장애인의 고용률 증가에 영향을 주고 있다.▲ 장애인의 직업 소개 현황[출처=후생노동청]◇ 일본 장애인고용 지원정책○ 일본의 장애인 고용 정책은 1960년 제정된 ’신체장애인고용촉진법‘을 시작하여 1976년 민간 사업주를 대상으로 한 ’신체장애인고용의무제도‘, 1987년 신체장애인고용촉진법을 개정한 ’장애인고용촉진법’으로 확대되고 발전하였다.○ 하지만 고용 의무가 신체장애인에만 국한 되어 있어 지적장애인에 대한 고용은 그만큼 높지 않았다. 이에 일본 정부는 기업의 장애인 의무 고용 비율에 지적장애인 또한 포함시킬 수 있도록 하였다. 1997년 장애인고용촉진법 개정에서는 지적장애인도 장애인고용 의무 대상에 포함시켰다.○ 2006년 유엔 총회에서 장애인권리협약이 채택됨에 따라 장애인 차별 금지 및 합리적 배려가 국제적 기준으로 등장하게 되었다.일본은 2007년 장애인권리협약 서명을 다음으로 2013년 장애인차별해소법을 제정과 장애인고용촉진법을 개정하여 2018년부터 정신장애인을 고용의무 대상으로 포함하였다.○ 또한 후생노동성은 2022년 기업이 고용의무 비율을 2.3%에서 2024년부터 단계적으로 상승폭을 적용해 2026년 장애인 공용률을 2.7%까지 상향 조정하기로 했다.2.3%의 고용의무비율을 적용할 경우 상용 근로자 44명 이상 기업만이 장애인고용의무가 있었지만 2.7%의 상향 조정되면 38인 이상 기업에도 장애인고용에 대한 의무가 생긴다.○ 연수단이 방문한 오므론 태양의 경우 일본의 법제 정비보다 빠르게 설립되고 장애인 고용이 이뤄졌기에 기업의 경영 혁신에 있어 다른 기업들보다 색다른 시도를 먼저 진행한 것을 알 수 있다.◇ 일본 내 장애인에 대한 인식○ 2000년 일본 정부는 ‘고령자·장애자 등의 대중교통 이동 원활화 촉진 관련 법률’이라는 일명 ‘배리어 프리법(Barrier-Free)’을 도입하였다.이는 장애인이 가장 많은 사회적 차별을 느끼는 교통에 관련하여 장벽이 되는 단차 문제를 해결하기 위해 철도 역사 내 엘리베이터·슬로프를 설치하는 방안이다.○ 이후 일본 정부는 누군가에게 도움을 요청하거나, 반대로 도움이 필요해 보이는 사람에게 손을 내미는 것에 대한 주저하는 마음을 없애자는 ‘마음 배리어 프리’에 대한 항목을 추가 도입했다. 일본은 느리더라도 제도개선과 지원을 통해 사회적 차별을 줄여나가고 있다.○ 그 예로 후생노동성에서 제공하는 ‘장애인 근로자 고용 직장 투어’가 있으며, 기업 경영자에게 장애인고용에 대한 인식개선과 채용을 위한 상담을 제공하고 있다.그 외에 장애인의 취업을 알선하고 지원하는 기관인 ‘헬로워크’, 장애인 취업·생활 지원 센터, 지역 장애인 직업 센터 등을 운영하며 장애인고용을 위해 힘쓰고 있다.○ 연수단이 방문한 오므론 태양 역시 장애인을 고용하는 기업인만큼 다양한 시설이 갖춰져 있었는데, 무엇보다 중요한 것은 장애인 중심의 디자인이 건물적으로나 회사 운영적으로 갖춰져 있다는 점이다. 이러한 핵심 철학은 기업 내 자판기 등 작은 부분에서의 큰 차이를 만들어 내는 것으로 보였다.◇ 기업이념 실천과 사회적 과제 해결을 위한 장기비전 기반▲ 오므론 그룹 사업개요[출처=브레인파크]○ 오므론 태양은 “세상에 장애인은 있어도, 일에는 장애가 있을 수 없다”를 신념으로 활동하고 있던 사회복지법인 ‘태양의 집’ 창시자 ‘나카무라 유타카’와 “기업은 사회의 공기(公器)이다”라고 한 오므론 창업자 ‘타테이시 카즈마’의 이념이 만나 설립되었다. 복지시설과 민간기업의 합작 형태로 운영하는 사회적 공헌기업이다.○ 태양의집 창시자는 장애인의 자립과 사회공헌에 대한 깊은 고민을 하고 있던 중, 1971년 오므론 창업자에게 도움을 요청했다.태양의집은 ‘장애인의 자립을 통한 사회공헌’, 오므론 창업자는 ‘기업 활동을 통한 사회공헌’이라는 철학을 공유하면서 오므론 태양의 설립에 뜻을 같이 했다. 1972년 처음에 벳푸에 설립했는데, 1985년 현재의 교토로 자리를 옮겼다.○ 오므론 태양은 사회공헌 개념을 기반으로 ‘우리가 보다 나은 우리의 사회를 만들어가자’를 중심 가치로 삼고 있다. 즉, △기업이념을 실천하는 것 △사회적 변화를 재빨리 파악하여 사업을 통해 사회적 과제를 해결해가는 것 △더 나은 사회와 사람이 빛나는 풍부한 사회에 기여하려고 노력하는 것을 중요하게 여기고 있다.이를 위해 기업이념에 기초한 경영을 선언하고, 장기비전을 제시하며 오므론 관리 정책에 따라 운영하고 있다.▲ 오므론 기업이념[출처=브레인파크]◇ 오므론의 소기업 제도를 따라 오므론 태양도 적극적인 경영 개혁○ 오므론은 설립된 지 85년이 넘었지만 경영 개혁에 가장 적극적인 기업 중 하나로 꼽힌다. 오므론 경영의 두드러진 특징은 소기업(Company) 제도다. 이 제도는 1999년 본격적으로 도입됐지만 설립 초기부터 유지해온 분권주의를 기반으로 한다.○ 현재 오므론은 사업 부문에 따라 5개의 소기업으로 이뤄져 있다. 임원의 역할도 명확히 구분되어 있다. 본사 임원은 전사적인 관점에서 의사결정을 담당하고 소기업 임원은 사업 운영에 집중한다.○ 대기업에 의한 수직계열화가 생존의 지름길인 일본에서 오므론이 독자 노선을 걸을 수 있었던 비결은 독특한 경영 시스템 덕분이다.◇ 소기업 간 연결과 통합을 통한 ‘모듈 경영’ 시스템 구축○ 오므론은 소기업 제도를 기반으로 이른바 ‘모듈 경영’이라는 고유의 경영 시스템을 만들었다. 오므론은 △공장자동화기기와 전자부품에서 △금융자동화기기 △자동개찰기 △건강기기 등 다양한 영역으로 사업을 확장하여 큰 성과를 거두었다.하지만 단일한 경영 방침으로 다양한 영역을 끌고 나가기 어려워졌고, ‘모듈화’를 통한 소기업 간의 연결과 통합 경영을 탈출구로 선택했다.○ 오므론의 모듈 경영은 크게 3가지로 구성된다. 우선 인프라 플랫폼을 단일화하는 것이다. 오므론은 네트워크, 보안, 그룹웨어, PC 등 IT 인프라를 전사적 표준에 맞춰 만들었다.여기에 부품 코드, 부품 표, 마스터 파일 등 업무에 필요한 인터페이스도 단일화했다. 사업 형태에 따라 다른 지원 업무는 각 소기업의 재량에 맡기지만 인사나 경리 등 공통점이 많은 업무는 하나로 통일했다.○ 두 번째는 의사결정 플랫폼이다. 오므론은 회사의 경영철학을 모든 임직원이 공유하도록 한다. 이를 통해 의사결정의 플랫폼을 통일한다. 단순히 부품 제조뿐 아니라 의사 결정과 관리 영역에서도 모듈화를 이뤄낸 셈이다.○ 마지막으로 부품의 모듈화를 들 수 있다. 응용 제품인 판매시점관리시스템(POS)이나 금융자동화기기에 들어가는 부품을 최대한 모듈화해서 개발, 설계, 제조에 이르는 과정의 비용을 최소화하는 것이다. 오므론은 POS나 금융자동화기기도 대부분의 부품이 모듈화된 PC처럼 만들고 있다.◇ 오므론 모듈 경영의 한 부분이자, 사회복지활동 사명 감당○ 오므론 태양은 오므론 모듈 경영의 ‘부품의 모듈화’의 단적인 예이다. 이 곳은 완제품의 한 부분을 차지하는 부품을 생산하고 조립하는 곳이다. 완제품도 일부 생산하긴 하지만, 부품조립이 가장 큰 사업영역이다.○ 오므론 태양은 생산에 필요한 작업을 하는 공간이고, 사회복지법인은 여기에 소속된 장애인 피고용자를 돌보고 관리하는 역할을 하고 있다.○ 오므론 태양의 목표는 이 2가지가 만나서 시너지를 생산하는 것이다. 그래서 이 곳의 기업 이념은 △중증 장애인 고용 △수익창출 △장애인 고용 노하우를 일본 사회에 알리는 것으로 요약할 수 있다. 오므론 태양은 장애인의 사회복지활동을 사명감으로 가지고 있다.▲ 장애인 활동을 위한 반자동설비 준비 현황[출처=브레인파크]◇ 4차 산업혁명을 맞아 로봇기술까지 갖추며 스마트팩토리 구축에 대응○ 오므론은 4차 산업혁명을 맞아 독창적인 기술력으로 각광받는 일본 기업 중 하나다. 구사쓰공장 자체가 오므론의 공장 자동화 기술이 집약돼 오므론이 판매하는 컨트롤러와 센서 등을 생산한다.오므론은 뛰어난 공장 자동화 기술력으로 한국에서도 삼성과 현대자동차, LG, SK 등 대기업을 비롯해 중견·중소기업까지 다양한 고객을 확보하고 있다.○ 사람이 방 안의 불을 켜기 위해 스위치를 누르는 장면을 생각해보면 먼저 눈으로 불이 꺼져 있다는 사실을 보고, 이 정보를 뇌가 판단한 후, 스위치까지 이동한 후, 손 관절을 움직여 스위치를 누른다.오므론은 눈 역할을 하는 센서, 뇌 역할을 하는 컨트롤러, 관절 역할을 하는 서보모터(servo -motor·제어 신호에 따라 움직이는 동력 발생 장치), 실제로 움직이는 팔 역할을 하는 로봇까지 모두 갖추고 있다.○ 오므론은 스마트팩토리를 구축하는 데 필요한 기술을 갖춘 기업은 파낙(FANUC), 미쓰비시전기, 지멘스 등이 있지만, 센서와 컨트롤러, 모터, 로봇, 안전 분야 등 스마트 팩토리에 필요한 모든 기술을 갖춘 기업은 전 세계에 오므론이 유일하다고 자부하고 있다.○ 오므론은 스마트팩토리를 구축하는 데 필요한 로봇 기술이 없었다. 그래서 인수한 회사가 미국 실리콘밸리의 ‘어뎁트 테크놀로지(Adept Techno logy)’다.구사쓰공장에서 직원들을 돕던 모바일 로봇도 원래는 어뎁트가 기술을 개발했다. 오므론은 어뎁트를 인수해 기계를 처음부터 끝까지 제어하고, 사람의 움직임을 비슷하게 재현할 수 있게 되었다.◇ 완제품이 아닌 부품조립 라인으로 자동화보다는 사람의 숙련도가 중요○ 최근 AI와 사물인터넷(IoT)이 공장에 접목되면서 생산 공정을 최적화하기 위해 스마트팩토리를 구축하는 기업이 많아졌다. 보통 ‘스마트팩토리’는 기계와 통신(IoT), AI를 중요하게 생각하지만 오므론은 조금 다르다.‘사람’을 강조한다. 완전히 공장에서 사람이 없어지는 것이 목표가 아니다. 사람과 기계가 서로 도우면서 일의 효율을 높이려 한다.○ 그래서 오므론은 사람과 기계를 조화롭게 하고, 기계의 움직임을 어떻게 제어할 것인지 연구해 전 세계 제조 기업의 경쟁력이 높아지는 제조현장 혁신을 일으키기 위해 노력하고 있다.○ 특히 오므론 태양은 부품을 조립하는 곳인데다, 다품종 소량생산 체제이다. 따라서 숙련된 기술을 가진 숙련공이 아주 중요하다.자동화 측면에서는 사람을 줄이고 기계로 대체하는 것이 높은 생산성을 유지하는 비결이지만, 오므론 태양은 이와는 반대인 것이다. 오므론에선 경영 철학 그대로 사람이 중요하다.▲ 오므론 태양의 작업공정 관리 시스템[출처=브레인파크]◇ 작업 가능 수준에 따라 공정별로 채용하고 장기간 인재육성○ 장애인 고용에 있어서 어려운 점은 사회생활의 경험이 없어 일을 할 때 자신감이 없고 불안해 한다는 것이다. 오므론 태양은 이런 장애인들이 자신의 수준에 맞는 공정부터 시작하여 하나씩 익혀나가면서 자신감을 얻고 이것이 쌓여 숙련공으로 성장해 나가도록 독려한다.따라서 중증장애를 가진 인력도 자신이 할 수 있는 일부터 훈련을 받아 시간이 지나면 훌륭한 인재로 성장할 수 있다.○ 오므론 태양의 장애인 근로자도 입사시험을 통해 들어온다. 플라스틱 자동차 모형을 분해했다가 다시 맞추는 작업이 시험과목 중 하나이다.합격‧불합격을 판단하는 시험이 아니라 작업 가능 수준과 강점‧약점을 판단하는 과정이다. 이 과정을 거친 후에 적절한 부서에 배치하게 된다.○ 인력이 배치되는 모든 작업은 고‧중‧저로 나누어 단계별로 표현하고 숙련된 후에는 조금 더 높은 작업에 도전할 수 있도록 독려한다. 생산 고정의 경력이 많이 쌓인 사람들은 작업자 리더의 역할도 부여한다.리더들은 작업자와 함께 고민하고 이해하고, 해결해나가는 역할을 수행하고 있다. 작업자의 환경을 자신 스스로가 모두 이해하고 있기 때문이다. 리더 선출은 생산성 향상에 많은 도움이 된다고 한다.○ 이런 조건 때문에 오므론 태양 근로자의 평균 연령은 만 46세이고, 근속 연수도 10년 이상이다. 장애인이 함께 일하고 마음을 나눌 수 있는 장점 때문에 퇴사율이 점점 낮아지고 있다. 이와 함께 생산성도 향상되어 연간 3%의 생산성 향상을 이루고 있다.◇ 장애인을 고려한 시설은 있지만, 근무조건은 일반인과 동일○ 오므론 태양의 건물에는 커다란 베란다가 꼭 있다. 화재 등 사고 발생 시 장애인들이 빨리 대피할 수 있도록 베란다를 크게 만들어 놓았다. 위아래로 오르내리는 승강시설도 마련했다. 장애인을 위한 작업환경에 신경을 쓰고 있다.○ 하지만 근무조건과 복지수준은 일반인과 동일하다. 일본의 법적 근로시간은 1일 8시간이고, 그것을 준수한다. 출근은 8시 15분이고, 퇴근은 5시 15분이다. 휴게시간은 오전에 10분, 점심시간으로 45분이 주어진다.연간 근무일수는 총 240일이며 토요일과 일요일은 휴일이다. 연간 유급휴가는 취업 첫 해에는 20일이고 연차가 늘어날수록 휴가일수도 늘어나서 45세 정도가 되면 약 40일 수준이 된다.○ 급여는 오므론 본사보다는 약간 낮은 수준이다. 일본 평균적으로 대졸 신입의 급여는 약 230만 엔이며, 오므론 태양도 이와 비슷하다. 급여 이외에 1년에 두 번의 보너스도 지급된다.○ 중증 장애인도 처우에 있어 차별받지 않는다. 급여의 기준이 장애여부에 있지는 않다는 뜻이다. 장애를 가진 근로자가 어느 만큼의 노력을 하고 이에 따라 어느 정도 작업량이 달라지는가 하는 부분을 기준으로 삼는다. 장애인의 급여에는 일을 대하는 태도와 쏟아 붓는 노력이 상당 부분 포함되어 있다.
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2023-02-14▲ 인도 최대 취업사이트인 나우크리닷컴(Naukri.com) 로고인도 최대 취업사이트인 나우크리닷컴(Naukri.com)에 따르면 퇴사 요인 1위는 낮은 커리어 성장으로 드러났다. 지난해 다양한 직종과 경력을 가진 고용자 4600명을 대상으로 한 설문조사 결과다.설문조사에 의하면 설문자의 41%가 커리어 성장이 저조해 퇴사했다고 밝혔다. 퇴사 요인 2위는 나쁜 업무 환경과 기업 조치로 34%를 차지했다. 상사가 싫어서 퇴사했다는 답변은 33%에 달했다.고용인의 31% 이상이 효율적인 업무 수행을 위한 동기를 이끌어내며 적정한 피드백을 주는 매니저를 선호한다고 답했다. 대다수 직장인은 워라벨 유지에 집중하는 상사를 원하고 있다.설문자의 36%는 인도에서 직장 매니저들은 직원과 직접 대화하는 일방적인 소통 방식을 활용한다고 답했다. 또한 성별에 따른 직장 상사에 대한 선호 요인이 다른 것도 주목할 점이었다.남성 상사의 경우 새로운 환경에 빨리 적응하는 것이 장점이라고 설문자의 대다수가 답변했다. 또한 붙임성이 있으며 열린 사고방식을 가지고 있으면 상사로서 선호된다.여성 상사의 경우 워라벨 균형을 잘 맞춰주며 부하 직원에게 존경을 표하는 태도를 보이기 때문에 상사로서 선호한다는 답변이 많았다.
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