SNA 분석을 이용한 스마트 팩토리 기술 예측

Abstract

글로벌 금융 위기 이후 세계 제조업은 장기적인 경기침체와 노동 원가 및 원자재비용상승 등으로 성장 한계에 봉착하였다. 이에 독일 미국 등 제조강국은 새로운 패러다임을 통한 생산효율 증대, 친환경 고객 맞춤형 생산으로 제조업 경쟁력 강화가 시도되었고 해외생산품 운송비용, 지적재산권 침해, 지지부진한 공정혁신, 인건비 상승 등의 이유로 해외진출 공장들의 리쇼어링(Reshoring) 분위기가 확산되었다. 이는 저출산으로 인한 숙련공 부족, 고령화 뿐만 아니라 고객수요의 급격한 변화로 제품 수명주기가 짧아졌고 기업은 다양한 변화에 대응하기 위하여 높은 품질 수준과 생산성 효율을 확보해야 생존가능한 시대가 되었다. 이에 2016년 세계경제포럼(WEF)에서 처음 언급된 4차 산업혁명이 시작되면서 스마트시티, 스마트팩토리 구축으로 에너지·인건비 등 비용 절감 및 부가가치 증대가 기대되고 미중무역갈등에 따른 생산기지 오프쇼어링 약화로 국내 산업으로 돌아오면서 스마트 팩토리 시장은 계속 확대되고 있다. 이에 스마트 팩토리가 고도화되면서 공급사슬 관리부터 일자리 지형 변화까지 사회 구조적 변화가 나타날 것이라고 전망하였다. 하지만 국내 스마트 팩토리 기술은 고부가가치가 높은 센서, 제어시스템은 일본, 미국에 전량 의존하고 있으며 아직까지 SW 위주로 보급되고 있어 스마트 팩토리의 고도화를 지향하는 솔루션은 부족하다. 이를 해결하기 위해서는 제조 현장의 스마트화를 기업 역량에 따라 맞춤형으로 지원하는 정책이 필요하다. 본 연구는 스마트 팩토리 고도화를 위해 스마트 팩토리 핵심 기술을 파악하고 중·소 제조업에 대한 로드맵을 제시하는 것이다. 스마트 팩토리는 아직 상용화되지 않은 기술이기에 어떤 기술들이 필요하고 아닌지를 검증하고 상용화하는 단계가 필요하다. 스마트 팩토리에 빅데이터, 자동화, 사물인터넷, 로봇 기술을 적용하여도 고객의 요구사항에 대응하는 데이터 수집이 없다면 수요에 대응하지 못해 스마트 팩토리의 효율이 떨어질 것이다. 이처럼 연구는 핵심기술을 소개하며 이 기술들이 스마트 팩토리의 어느 부분에 적용해야 하는지 알려주는 것을 목적으로 스마트 팩토리의 초기부터 시작하여 23년 시점까지 과거 기술 패턴을 파악하여 정량적 방법을 통해 해당되는 핵심 기술을 분석하였다. 데이터는 4,893개와 1,969개의 출원인(기업)으로 이루어진 스마트 팩토리 관련 특허 데이터를 수집하였으며 특허에는 심사진행사항, 출원번호, 출원일자, 발명의 명칭, 출원인, IPC분류, CPC분류, 등록일자, 요약 내용이 포함되었으며 주요 출원인은 LG전자주식회사, 삼성전자주식회사, LS일렉트릭, 현대자동차 주식회사가 있는 것을 확인했다. 본 연구는 연관규칙분석, 네트워크 분석, 텍스트 마이닝을 시행하였으며 분석결과는 국제특허분류가 G06Q, B25J, G05B, G06F, H04L, B65G, H04N의 기술이 유망할 것임을 확인하였고 G06N, G06T, G08C의 인공지능, 딥러닝 기술이 떠오를 것임을 예측하였으며 기업들도 B25J, G05B, G06F, G06Q, H04L의 기술 중심으로 개발하고 있는 것을 확인하였다. 그리고 키워드 네트워크 분석 결과 시스템, 장치, 정보, 예측, 연결, 센서, 신호, 제어, 수행, 자동, 모듈, 공정, 실시간, 저장, 출력, 상태, 생산, 설정, 감지, 개시, 측정, 동작, 향상, 제어부, 대응, 기능, 효율 키워드가 높게 나타나 자동화 시스템, 실시간 데이터 처리와 저장 시스템, 예측과 분석을 사용한 제어 시스템, 센서 및 신호 처리 시스템 등의 기술들이 유망하는 것으로 확인되었다. 스마트 팩토리 핵심기술 선정은 중요하다. 특히 특허는 기업 간 기술경쟁의 대상이 되고 있는데 앞으로 필요하거나 유망할 기술을 먼저 개발하여 특허등록을 마치게 되면 기업의 경쟁력은 높아지게 된다. 미래 기술의 방향과 패턴을 보고 싶다면 특허를 보라는 이야기가 있다. 이는 구글이나 애플 기업의 특허 개발 방향을 보고 미래를 예측하는 연구도 등장하는 이유 중 하나이다. 하지만 기술 예측은 과거의 패턴으로 이루어져 미래도 지금까지와 같은 상황이라고 가정하며 항상 정확한 예측결과를 얻을 수 있는 것은 아니다. 그렇기에 기술예측 과정에서 목표기술에 대한 객관적인 정보의 수집, 분석, 해석으로 보기 바라며 기업 R&D 정책을 위한 방향 및 기술 수립을 위해서 미래에 등장할 핵심 기술을 찾아야 할 때 일정수준만의 가치만을 적용하기 바란다.