[기획] 공급기업 역량 강화…빅데이터 플랫폼 구축도
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[기획] 공급기업 역량 강화…빅데이터 플랫폼 구축도
  • 이용 기자
  • 승인 2023.10.03 12:00
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산업적 특성 및 업종별 노하우 기반 데이터 처리·분석 기술 필요
빅데이터 분석 플랫폼을 도입할 경우 제조기업들은 생산 비용과 투입 에너지 데이터를 축적·분석해 저비용, 고효율 제조 공정을 구축할 수 있다는 장점이 있다. 사진=픽사베이

매일일보 = 이용 기자  |  스마트 팩토리 공급기업의 역량 강화를 위해 빅데이터 플랫폼을 구축해야 한다는 주장이 나온다.

3일 업계에 따르면 효성, LS 등 대기업들은 외부 빅데이터 플랫폼 전문 기업과 손을 잡고 빅데이터 플랫폼 구축에 적극 나서고 있다.

LS일렉트릭은 미국 빅데이터 분석 플랫폼 기업인 사이트머신과 함께 제조·에너지에 특화된 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고 이 분야 신사업을 추진한다고 9월 밝혔다. LS일렉트릭 측은 이번 협약으로 △제조-에너지 빅데이터 연결성 검증·분석 △AI 기반 제조 공정 설비 제어 값 예측 △빅데이터 분석 플랫폼 구축 등 기업들의 스마트 제조·생산 공정상 전력 효율화 등을 추진할 계획이라고 설명했다.

같은달 효성ITX도 데이터스트림즈와 빅데이터 솔루션 협업을 위한 업무협약을 체결했다. 효성ITX 측은 양사의 빅데이터 기술 전문가들이 국내 제조기업에 특화된 AI와 머신러닝 기반의 빅데이터 분석 솔루션을 개발하고, 스마트팩토리 시장을 선도해나갈 예정이라고 전했다.

AI 기반의 제조·에너지 빅데이터 분석 플랫폼을 도입할 경우 제조기업들은 생산 비용과 투입 에너지 데이터를 축적·분석해 저비용, 고효율 제조 공정을 구축할 수 있다는 장점이 있다.

현재 제조업 중심 기업에서는 스마트공장 구축의 중요성이 대두되고 있다. 관련 공장은 부족한 인력을 대체하고도 고품질 생산이 이뤄져야 하는 만큼, 단순히 ‘공정 자동화’에만 초점을 두지 않는다.

한국산업기술기획평가원의 ‘스마트공장 빅데이터 분석 플랫폼 기술동향’ 보고서에 따르면, 스마트공장 빅데이터는 일반 빅데이터와 달리 산업적 특성 및 업종별 노하우에 기반한 데이터 처리·분석 기술이 필요하다고 제시한다.

지속적으로 확장하는 의사결정 시스템으로 활용되기 위해서는 입력 및 수집 데이터에 대한 신뢰성을 확보해야 하며, 데이터의 생성, 주기적 수집 체계와 현장 지식과의 연계가 가능해야 하기 때문이다.

이에 따라 평가원은 데이터 기반 의사결정 및 지능화 기능을 위한 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 분석 기능을 제조 현장에 적용할 때라고 지목했다, 산업별, 업종별로 다양한 환경에서 생성된 빅데이터 속성을 이해해, 체계적 연계 방안 및 표준화가 가능한 시스템으로 구축해야 하는 것이다.

그러나 대기업이 관련 플랫폼 구축에 적극적인 것과는 달리, 중소기업계는 관련 분야에 대한 인지가 부족한 형편이다. 현재 국내 제조사의 공급 역량이 천차만별인 가운데, 이미 스마트 공정을 갖춘 대기업 외의 기업들이 각 현장에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 성공사례가 선행돼야 한다는 목소리가 나온다. 일단 빅데이터를 집합시킨 플랫폼이 나와야 수요기업에 맞춘 공급기업의 역량도 확대될 수 있다.

D제약사 생산 공장 관계자는 “플랫폼은 커녕 스마트 공정이 뭔지도 모르는 중소 제조사들이 산업계에 많이 포진돼 있다. 비슷한 역량을 가진 중소 제조사가 먼저 관련 플랫폼을 갖추고 성공한 사례가 있어야 적극적으로 업계 도입이 진행될 것”이라고 말했다.

그리고 “중소 제조사 빈약한 공급 역량상 문제점을 파악하기 위한 빅데이터가 부족하다. 따라서 중소 제조사들끼리 문제를 공유하는 빅데이터 플랫폼이 먼저 개발돼야 한다. 여러 기업의 제조 현장에서 발생하는 돌발 장애 및 품질 불량 등의 빅데이터를 축적해서, 정확한 원인을 알아내고 해결할 수 있는 플랫폼을 업계가 공유하는 것이 핵심”이라고 강조했다. 



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