|
Greg Kinsey는 EMEA에서 Manufacturing Practice를 총괄하는 산업 자문가 겸 임원 컨설턴트입니다. Greg와 그의 팀은 주로 유럽의 산업 기업들과 협업하며 디지털 전환을 구상, 계획 및 실행하도록 지원합니다. Greg가 말하는 자신의 일은 기업들이 "디지털 도구를 활용하여 효율성, 친환경성, 민첩성, 생산성을 향상하도록" 돕는 것입니다. |
많은 사람들에게 있어서 디지털 트랜스포메이션은 새로운 기술을 살피고 '내가 그 기술로 무엇을 할 수 있을지' 생각하는 것이라고 알고 있습니다. 하지만 실제로는 이와 정반대입니다. 제가 생각하는 디지털 트랜스포메이션은 기술보다 변화에 더 많이 집중하는 것입니다. 디지털 트랜스포메이션은 목적을 중요시하며 미래 경쟁력에 대한 명확한 비전을 향해 나아가야 합니다.
우리가 혁신하고 싶은 것은 무엇인가요? 운영, 공정, 문화, 비즈니스 모델, 공급망, 제품 제안, 앞으로 어떤 모습일지, 이를 어떻게 수행할지 등을 예로 들 수 있을 것입니다. 디지털 트랜스포메이션은 기술을 적용함으로써 운영 능력과 역량을 탈바꿈하고 목표했던 미래를 달성할 수 있어야 합니다.
저는 고객을 만나면 "미래의 공장에 대한 비전이 있나요? 진심으로 달성하고 싶은 것은 무엇인가요? 2030년에 여러분의 현장은 어떻게 운영되고 있을까요?"라고 묻곤 합니다. 놀랍게도 리더들은 종종 명확한 답을 내놓지 못합니다. 이러한 질문은 운영 효율과 디지털 트랜스포메이션 전략을 결정 짓는 중요한 질문입니다.
일반적으로 운영 효율 팀은 일일 성과를 지연시키는 병목 현상, 결함, 다운 타임 등의 성가신 문제에 집중하며 '개선'이라는 강력한 목표를 추구합니다. 이러한 태도는 필요합니다. 하지만 운영 효율의 범위는 새로운 기능을 만드는 것까지 포함하도록 확장되어야 하며 더 높은 수준의 성과를 이끌어내야 합니다. 운영 체계를 탈바꿈하는 것이 핵심입니다.
실질적으로 운영 효율은 디지털 트랜스포메이션의 '본질'을 정의하지만 기술은 디지털 트랜스포메이션을 이루는 '수단'으로 정의합니다. 운영 효율 부서는 디지털화가 이러한 조력자의 역할을 어떻게 수행할 수 있는지 면밀히 살펴봐야 합니다. 대부분의 IT 팀은 제조나 공급망 현장의 운영 측면에 그다지 익숙하지 않으므로 IT 팀 혼자 힘으로는 디지털 트랜스포메이션을 정의하고 실현할 수 없습니다.
따라서 디지털 기술로 운영 효율을 이끌어내고 정해진 목표와 미래의 비전을 달성할 수 있도록 IT 팀과 운영 효율 팀을 협업하게 하는 것이 관건입니다.
모든 산업 조직에는 운영 모델이 있습니다. 이러한 모델은 어떤 방식으로 운영되도록 설정되었고, 일부 조직은 그러한 운영 모델을 어떻게 개선하고 싶은지에 대한 목표를 가지고 있습니다. 운영 모델을 혁신하면 근본적으로 다른 성과를 창출할 수 있습니다.
한 예로 지난 30년간의 린(Lean) 생산 여정을 들 수 있습니다. 린 생산 방식은 근본적으로 다른 생산 모델로, 물리적 공간과 에너지나 재료, 인적 활동 등 공정에 투입되는 것을 각각 절반씩 활용합니다. 널리 알려져 있는 Toyota 생산 방식에서 비롯된 린 모델은 급진적인 새로운 업무 방식과 인력 개발 방식을 핵심으로 합니다.
또 다른 예로 여러분의 고객 요구사항이 급격하게 변화하고 있을 수 있습니다. 시장 수요가 보다 맞춤화된 제품으로 옮겨가고 있기 때문입니다. 맞춤형 대량생산으로 나아가려면 운영 모델을 탈바꿈해야 합니다. 공급업체와 관련된 제약이 있을 수 있기 때문에 이는 쉬운 일이 아닙니다. 그와 동시에 여러분은 보다 지속 가능한 현지의 공급 기반으로 변화하는 중일 수 있습니다. 게다가 여러분의 생산 모델이 대량 가동에 최적화되어 있을 수도 있습니다. 따라서 운영 모델을 바꾸는 것이 상당히 복잡할 수 있습니다. 일반적으로 경제, 정치, 사회, 시장 제약 등 운영에 영향을 미치는 여러 가지 요소가 복잡하게 얽혀 있습니다.
이 같은 예는 고립된 상태에서 디지털 트랜스포메이션을 이룰 수 없는 이유를 보여줍니다. 운영 모델을 탈바꿈하려면 디지털 전략과 전반적인 전략을 통합해야 합니다.
우선 위에서부터 조율이 이루어져야 합니다. 제 경험에 따르면 회사가 경영진을 조율하는 데 시간을 할애하지 않으면 나중에 문제가 발생합니다. 첫 번째 단계는 최고 경영진이 엔드 투 엔드 가치 흐름의 혁신에 대한 비전에 합의하는 것입니다.
가치 흐름에는 가치 창출 방식, 인적, 물적 이동 방식, 업무를 처리하는 방식, IT 시스템의 작동 방식, 경영진의 관리 방식이 포함됩니다. 경영진은 서로 건전한 토론을 나누며 조율된 접근 방식을 개발해야 합니다.
우리 조직의 우선순위는 무엇인가요? 어디에서부터 시작해야 할까요? 주요 사용 사례는 무엇인가요? 단기적인 목표는 무엇인가요? 중기 목표는 무엇인가요? 장기적인 목표는 무엇인가요? 성공이란 무엇일까요? 우리 조직이 달성하려는 성과는 무엇인가요? 운영 KPI 측면에서 그 성과가 의미하는 바는 무엇일까요?
처음부터 확실하게 하는 것이 중요합니다. 명확하게 방향을 정해야 합니다.
두 번째로 중요한 것은 운영 측면에서 광범위한 도움을 받아 여러 부서의 업무 그룹을 협업하게 하는 것입니다. 진정한 혁신은 공정 혹은 일본어로 가치가 창출되는 곳을 의미하는 '겐바(현장)'에서 일하는 사람들이 참여할 때 일어납니다. 작업 현장 인력은 일반적으로 디지털 사용 사례와 솔루션을 구상하는 데 도움이 될 만한 풍부한 아이디어와 통찰력을 지니고 있습니다. 게다가 디지털 솔루션을 사용할 주체가 작업 현장 인력이므로 사용자 경험을 설계할 때 이들의 니즈를 해결하고.
동의를 얻는 것이 중요합니다. 기술의 효율성과 관계없이 사람들에게 기술을 강요하면 사람들은 기술을 거부하거나 방해하거나 비난하며, 보통은 성공적으로 활용하지 못하게 할 수 있습니다. 이는 작업 현장 인력의 의견을 구하지 않았기 때문입니다. 따라서 효과적인 커뮤니케이션이 이 과정의 핵심입니다.
첫 번째 요인은 기술보다는 혁신에 집중하는 것입니다. 혁신은 여러분이 해결하고자 하는 문제를 살피고 심도 있게 분석하는 것입니다. 여기에는 때때로 '알맞은 질문을 하고 있는 것인가?'라고 자문하는 것이 포함됩니다. 오늘날 사람들의 삶의 방식과 더 개선된 삶의 방식 등 또 다른 삶의 방식을 이해하기 위해 민족지학적 연구를 실시 해야 합니다. 혁신이란 상상을 하며 중대한 발견이 될 수도 있는 놀라운 아이디어를 떠올리는 일입니다. 상상과 실험이 중요하죠.
실패의 가장 큰 원인은 솔루션에 너무 집중하기 때문일 것입니다. 사람들은 너무 빠르게 솔루션에 빠지는 경향이 있습니다. 그리고 운영 효율 측면에서 해결해야 할 문제를 면밀히 분석하지 않은 채 기술을 구현하려고 하곤 합니다. 이 경우 기술은 못을 찾는 망치처럼 될 수 있습니다. 이런 상황에서 사람들은 잠재적인 사용 사례에 집중하지 못하고 실질적인 문제 해결을 위한 혁신적인 접근법을 찾지 못합니다. 지난 20년간 제품 중심의 시장 진출 전략에만 집중한 IT 업계에도 부분적으로 책임이 있습니다.
실패의 두 번째 원인은 앞에서 언급했듯이 경영진 사이에서 내부 조율이 제대로 이루어지지 않았기 때문입니다.
세 번째 원인은 앞에서 이야기한 것으로 다시 돌아갑니다. 수많은 기술을 구현하거나 업무 방식을 혁신하려는 목표가 이루어졌나요? 디지털화가 진행되는 과정에서 수많은 공정 재설계와 조직 변경이 이루어집니다. 그리고 일반적으로 전체 경영진 모델은 현대화 해야 합니다.
사람들은 2015년부터 4차 산업혁명을 이야기했습니다. 지금껏 그래왔듯이 그 개념은 다소 모호하지만 많은 사람들은 4차 산업혁명을 단순히 기술, 즉 IT(정보 기술)와 OT(운영 기술)의 대규모 배치라고 생각합니다. 저는 이런 단순한 관점에 동의하지 않습니다. 게다가 산업에서의 IT와 OT의 사용 증가는 새로운 현상도 아닙니다. 산업용 로봇, IT, 엔터프라이즈 소프트웨어를 가져다준 것은 3차 산업혁명이었습니다. 예를 들면 MES는 1980년대에 개발되었죠.
이러한 산업혁명을 곰곰이 들여다보면 업무가 이루어지는 방식에서의 근본적인 변화가 중점이 된다는 사실을 알 수 있습니다. 이는 생산 모델에서의 변화를 의미하며, 여기에는 노동력, 조직 모델, 관리 방법의 변화가 요구됩니다. 산업의 사회경제적 모델에는 혁신이 일었습니다.
전반적으로 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
1차 산업혁명의 핵심은 전문화된 업무였습니다. 장인을 예로 들 수 있죠.
2차 산업혁명의 핵심은 표준화된 업무, 대량 생산, 테일러리즘이었습니다. Henry Ford를 생각하면 됩니다.
3차 산업혁명의 핵심은 자율 근로자가 있는 pull 시스템과 개별 흐름 생산 및 U자형 셀이었습니다. Toyota를 떠올리면 됩니다.
우리는 250년이라는 기간 동안 전문화된 업무에서 표준화된 업무로, 다시 자율화된 업무로 변화를 이뤘습니다.
저는 앞으로 4차 산업혁명이 지식 업무로 변화할 것이라고 생각합니다. 산업 근로자는 더 이상 물리적인 업무로 보수를 받지 않고 지식 업무로 보수를 받게 될 것입니다. 이들이 창출하는 가치는 이들의 지식으로 생산성을 최적화하고, 문제를 해결하고, 공정을 모니터링하고, 운영을 관리하기 위해 데이터를 결합하는 방식을 토대로 할 것입니다. 오늘날 발전된 전자 부품 또는 자동차 공장에서 볼 수 있는 것처럼 대부분의 물리적인 업무는 자동화 및 반자동화 기계가 맡을 것입니다.
이러한 4차 산업혁명은 이전 산업혁명에서 그랬던 것처럼 산업의 사회경제적 모델에서 큰 변화를 이루어야 합니다. 이러한 방식으로 혁신하는 법을 생각하는 조직이라면 기술만을 생각해서는 안 되며 미래의 공장과 운영 능력, 요구되는 인적 역량을 고민해야 합니다.
또한 지식 기반 산업 인력을 더 큰 수익을 창출하고, 환경에 더 긍정적인 영향을 미치고, 고객에게 더 좋은 제품 및 서비스를 제공하고, 근로자에게 더 나은 환경을 제공하는 등 개선할 방법에 대한 비전을 마련하는 것도 중요합니다.
좋은 질문입니다. 문제가 높은 확률로 일어나기 전에 예측할 수 있다면 좋을 것입니다. 우리는 이를 예측 분석이라고 합니다. 직무를 막론하고 문제가 발생하기 전에 이를 정확하게 예측하기를 원치 않는 사람은 없을 것입니다. Hitachi Vantara에서 저희 팀은 이 영역에서 데이터 사이언스를 활용해 인과 관계 모델링을 수행하는 프로젝트를 시작했습니다. 제조에서의 세 가지 주요 사용 사례는 품질 문제 예측, 예상치 못한 다운 타임 예측, 생산 병목 현상 예측입니다.
작업자에게 예측 데이터를 전달하면 문제가 발생하여 처방 분석이 이루어지는 것을 방지하는 방법을 제시할 수도 있습니다.
"예측 분석은 강력하며, 근본적으로 인력의 본질과 그러한 인력으로 업무가 이루어지는 양상을 바꿀 수 있습니다." – Greg Kinsey
제조업은 반동적이며, 사람들은 항상 '사전 대책 없이 급한 불을 끄거나' 예기치 않은 고장을 해결합니다. 디지털 트랜스포메이션은 보장하는 것은 보다 예방적이고 잘 관리되는 환경을 조성하는 것입니다. 이러한 환경에서 여러분은 손끝에서 일어나는 일에 대한 수많은 지식을 가지고 있습니다. 손안에 있는 휴대폰은 일일 업무를 효과적으로 수행하는 데 필요한 주요 정보원이 되었습니다. 문제가 발생하기 전에 데이터를 기반으로 문제를 경고해주므로 급히 문제를 해결하는 상황이나 스트레스를 줄이고 자신 있게 사람들을 관리할 수 있습니다.
'데이터 중심'이라는 용어는 남용되고 있을 수도 있습니다. 하지만 사람들이 실시간으로 데이터의 능력을 온전히 활용할 수 있을 때 일일 업무의 본질은 바뀝니다. 변혁은 이런 사람들이 사무실에 앉아 있는 경영진뿐만이 아니라 현장의 주도자이자 기계 작업자이자 품질 관리자이자 유지보수 담당자일 때 일어납니다. 현장의 인력이 데이터 중심의 업무 환경에서 혜택을 누릴 수 있을 때 비로소 4차 산업혁명이 도래할 것입니다.