‘빅데이터’, 중소 제조기업 활용 미진…정부 차원 기술 개발 지원 요구돼

[산업일보]
4차 산업혁명의 핵심요소인 빅데이터는 이미 많은 기업에서 활용하고 있다. BMW, 지멘스, 인텔 등의 글로벌 기업들은 제조 공정에 빅데이터 분석을 도입해 품질 관리와 불량률 감소 등에 있어 가시적인 성과를 내고 있기도 하다.

현재 의료‧에너지‧제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터와 기술의 접목을 시도하고 있다. 한국산업기술평가관리원(이하 산기평)에 따르면, 그 중에서도 설비고장이나 제품 물량, 긴급 주문이나 결품 등의 문제와 맞닿아 있는 제조기업들은 불확실성 증가로 인한 비용 상승을 빅데이터를 통한 예상을 통해 대응하고자 적극적인 움직임을 보이고 있다. 또한, 제조현장에서의 이미지, 영상, 도면, 신호의 빅데이터를 실시간으로 수집‧분석해 의사결정에 활용하고 있다.

현재 국내에서는 삼성, 현대, 포스코 등 대기업을 중심으로 빅데이터 기반 의사결정 지원 시스템 도입이 추진되고 있으나 아직까지 중소 제조기업의 빅데이터 활용은 미진한 것으로 평가되고 있다.

빅데이터 기반의 의사결정 지원시스템의 성패는 ‘양질의 데이터 확보’에 달려 있지만 국내 대다수의 중소 제조기업들의 데이터 축적은 극히 미진한 수준이고 일부 수집되는 데이터조차 목적의식 없이 수집되고 있어 데이터의 품질이 낮다는 것이 전문가들의 주된 의견이다. 이같은 데이터는 실제 의사결정 문제에 있어 유용하게 활용하기도 어렵기 때문에 센서 개발, 플랫폼 구축, 데이터전처리 기술 개발 등의 제조 빅데이터 확보를 위한 체계적인 기술 개발 지원이 촉구되고 있다.

이에 산기평은 제조기업이 빅데이터를 활용해 효과를 거두기 위해서는 ‘의사결정과 연계한 목적 지향적 데이터 확보’가 전제돼야 한다고 제시했다. 자체적인 투자나 기술역량이 부족한 중소 제조기업의 경쟁력 제고를 위해서는 데이터 기반 최적 의사결정을 위한 SW라이브러리와 이의 활용을 위한 서비스 시스템의 개발 및 보급 확산을 지원할 필요가 있다는 것이다.

산기평 한형상 지식서비스PD는 “4차 산업혁명 시대로 진입하면서 생산성의 획기적인 향상을 위해 데이터 분석 및 최적화 기법을 활용한 과학적 의사결정 기술이 주목받고 있으나 국내 제조산업에서 절대 다수를 차지하는 중소 제조기업은 대기업에 비해 전문역량이 부족해 데이터기반 운영 최적화 실현이 어려운 상황”이라며, “업종별‧업체별로 다양한 의사결정 지원 서비스의 선별적인 개발 및 도입이 가능하도록 빅데이터기반 제조 의사결정 지원 아키텍처 기준 모델이 필요하다”고 전했다.