[창간특집 /RPA ③] 제조 및 공공 부문 자동화, 성장과 한계는?

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[창간특집 /RPA ③] 제조 및 공공 부문 자동화, 성장과 한계는?

디지털데일리 발행일 2018-05-24 07:50:00

이상일

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'디지털 트랜스포메이션'이 기업의 화두가 되고 있는 가운데 로봇프로세스자동화(RPA)가 대두되고 있다.

RPA는 반복적인 업무에 대한 자동화를 통해 기존 인력의 재배치와 업무 효율성을 달성할 수 있다는 점에서 기존의 '자동화' 프로세스 기술에서 출발했다. 하지만 그 보다는 훨씬 더 깊이있게 접근하고 있다. 제조업 뿐만 아니라 금융, 유통 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 창간 13주년 특집으로 현재 각 산업군의 RPA 도입 현황과 시장 동향을 살펴본다<편집자>

[디지털데일리 이상일기자] 국내 대형 제조업종의 스마트 공장 진척도는 예상 외로 빠른 상황이다. 이미 다양한 생산 라인에서 센서 기반의 사물인터넷(IoT) 시스템이 도입, 적용되고 있으며 여기서 나오는 데이터를 기반으로 자동화 적용 범위를 넓히는데 초점이 맞춰지고 있다.

제조업체들은 생산 일정을 단축하고 수익을 극대화할 수 있는 방법을 빠르게 파악할 수 있어야 하는데, 이들에게 운영 및 생산 능력에 대해 인사이트를 얻고 정보 기반 의사결정을 내리는 데는 많은 시간이 소요되고, 전문화된 기술이 필요했다. 이러한 상황에서 대두되고 있는 자동화는 제조업체, 생산자, 작업 담당자들이 겪는 운영 환경의 복잡성을 줄이기 위해 개발되고 있다.

LG CNS는 스마트 팩토리 솔루션 '팩토바'를 선보였다. 전 제조 공정에 ICBMA (IoT, 클라우드, 빅데이터, 모바일, AI) 같은 최신 IT기술을 적용해 공장 자동화에서 공장 지능화로 업그레이드한다는 점이 장점이다.

즉, 단순히 제조공정 일부분의 첨단화가 아닌 상품기획부터 생산라인, 물류까지 제품을만드는 전 과정에 걸쳐 AI, 빅데이터 등의 기술이 적용되어 공장 지능화를 구현하는 것이다.

예를 들어 상품기획 단계에서는 통상적으로 시장조사, 제품 스펙 설정, 설계, 시제품 제작 등으로 통상 6개월 이상 걸렸다면, 팩토바는 AI빅데이터를 활용한 시장분석과 설계 자동화 시스템, 가상 시뮬레이션 등을 통해 기획기간을 2~3개월로 단축할 수 있다.

아시아나IDT는 스웨덴 빌딩자동제어 전문 기업 레긴(REGIN), 한국 총판업체 에스에이씨티(SACT, 대표 박영철)와 그린 빌딩오토메이션 분야 협력을 위한 전략적 파트너쉽을 체결했다.

이번 파트너쉽 체결을 통해 3사는 빌딩 자동제어계측설비 및 에너지관리시스템(BEMS) 분야에서 기술 및 마케팅 협력을 추진하게 된다.

레긴(REGIN)은 1947년 설립한 스웨덴 기업으로, HVAC 시스템(HVAC : Heating · Ventilation · Cooling · Zone Control / 난방·환기·냉방·구역제어) 등 빌딩 자동제어설비 및 에너지관리 분야 제품 라인업을 보유하고, 세계 90여개국에 공급하고 있다.

아시아나IDT는 그동안 금호건설 등 대내외 고객사를 대상으로 건설분야 다양한 IT 시스템 구축 및 유지보수 경험을 기반으로, 스마트홈(월패드, 모바일앱), 빌딩통합관제, 에너지관리시스템 등 자체 솔루션을 보유하고 있다. 또한 지난 1월에는 SK텔레콤, 금호건설과 업무협약을 체결하고, IoT, 인공지능을 결합한 스마트홈 서비스를 확대하고 있다.

대우정보시스템은 로봇프로세스자동화(RPA) 솔루션 기업 소프토모티브(Softomotive)사와 파트너십을 체결하고 디지털 IT서비스에 RPA 적용을 확대할 계획이다. 소프토모티브의 RPA 솔루션은 복잡한 자동화 시나리오를 정교하게 설계하여 신뢰성과 확장성이 가장 뛰어나다는 평가를 받고 있다.

아주큐엠에스(대표 허훈)도 로보틱프로세스자동화(RPA)로 사업영역을 확대한다. 아주큐엠에스는 RPA 분야 글로벌 마켓리더 UiPath와 ‘RPA 전략적 파트너십 체결식’을 갖고, 축적된 정보기술과 토털 IT전문서비스를 바탕으로 인공지능(AI), 머신러닝 기반의 RPA시장에 새롭게 진출한다.

한편 기업에 있어 중요한 보안 부분도 자동화 움직임에서 벗어나지 않는다. 은행 및 핀테크 기업들이 파트너십을 체결함에 따라, IT팀이 홀로 이러한 모든 위협 정보를 시기적절하게 수집, 평가하는 것은 불가능하다.

머신 러닝 (Machine learning)은 이러한 프로세스에 필수적이다. 사이버 범죄자들은 보다 효과적이고 영구적인 공격을 위해 이미 자동화를 활용하고 있다. 마찬가지로 네트워크 보안 툴에 통합된 머신 러닝 및 자동화 기능은 실시간 공격을 탐지, 차단하여 조직이 사이버 공격자에 적절히 대응할 수 있도록 해준다.

건설 업계에서도 시공∙감리단계에서 드론이나 모바일, 3D프린팅 기술을 적극적으로 도입해 건설 프로세스 자동화를 실현하고 있다. 특히, 드론은 실시간으로 공사현장을 점검해 시공 효율성을 높여주고, 모바일을 통해 시공현장에서 발생하는 설계 변경을 실시간으로 반영해 비용 절감과 생산성 및 품질도 제고시킬 수 있다.

제조업종과 금융권, 그리고 유통업계 등 다양한 산업권에서 RPA를 받아 들이고 있다. 하지만 RPA는 일하는 방식을 혁신하는 긍정적인 면도 있지만 인력의 재배치, 나아가 일부 업무에서의 인력의 퇴출이라는 불편한 진실도 내포하고 있다.

현재 RPA를 도입하고 있는 기업들은 RPA 도입을 통해 기존 인력을 재배치하고 업무 효율성을 꾀하고 있다고 얘기하고 있지만 콜센터 등에선 이미 일부 단순 응대 인력에 대한 구조조정 논의가 본격화되고 있는 것으로 알려진다. 인력의 재배치 역시 구조조정을 위한 수준이라는 지적도 나온다. 때문에 RPA로 인한 효용성과 고용안정이라는 문제는 로봇 자동화가 풀어야 할 숙제로 남아있다.

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr