스마트공장, 선택이 아닌 필수의 시대

② 스마트공장 구축의 현실과 도전 과제

스마트공장은 제조업의 미래로 꼽히며, 많은 기업이 이를 도입하려고 노력하고 있다. 하지만 실제로 스마트공장을 구축하는 과정은 생각만큼 쉽지 않다. 초기 비용부터 전문 인력 부족, 근로자의 반발 등 여러 가지 현실적인 장벽이 존재하기 때문이다. 이번 글에서는 스마트공장 구축이 어려운 이유와 이를 극복할 수 있는 방법을 살펴본다.

스마트공장 구축의 어려움은 기존 공장과 달리 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등의 첨단 기술을 활용하여 데이터를 수집·분석하고, 이를 바탕으로 생산 과정을 자동으로 조정하는 공장을 말한다. 이론적으로는 매우 효율적인 공장이지만, 현실에서는 다음과 같은 문제들이 기업들의 도입을 가로막고 있다.

첫째, 높은 초기 비용이다. 스마트공장을 구축하려면 새로운 장비와 소프트웨어를 도입해야 하며, 이를 운영할 인프라도 필요하다. 특히, AI 시스템, 자동화 설비, 데이터 관리 시스템 등은 도입 비용이 높아 대기업이 아닌 중소기업에는 큰 부담이 된다. 예를 들어, 단순한 기계 자동화만 해도 수천만 원에서 수억 원이 필요하며, AI 기반의 데이터 분석 시스템을 갖추려면 추가 비용이 발생한다. 이런 이유로 중소기업들은 스마트공장 전환을 쉽게 결정하지 못하는 경우가 많다.

둘째, 숙련된 IT 인력 부족이다. 스마트공장은 단순히 기계를 설치하는 것이 아니라, 데이터를 분석하고 활용하는 능력이 중요하다. 하지만 대부분의 제조업체는 AI, 빅데이터, 클라우드 기술을 다룰 수 있는 전문 인력이 부족하다. 특히 중소기업에서는 IT 인력을 따로 채용하기가 어려운 경우가 많고, 기존 직원들이 새로운 기술을 배우는 데도 시간이 걸린다. 따라서 기술을 도입해도 이를 제대로 운영할 수 있는 사람이 부족하면 스마트공장의 효과를 제대로 누릴 수 없다.

셋째, 기존 근로자의 저항이다. 스마트공장이 도입되면서 많은 근로자가 기계와 AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 불안감을 느끼고 있다. 특히, 단순 작업을 수행하는 근로자들은 자동화가 진행되면서 자신의 역할이 줄어들거나 없어질 것이라고 걱정한다. 이러한 불안감이 커지면 직원들의 반발이 심해지고, 새로운 기술 도입에 대한 거부감이 생길 수 있다. 따라서 기업은 기술 변화에 대한 직원들의 이해를 돕고, 재교육과 재배치를 통해 근로자들이 새로운 역할을 할 수 있도록 지원해야 한다.

넷째, 데이터 활용 역량 부족이다. 스마트공장의 핵심은 데이터를 기반으로 한 의사결정이다. 하지만 많은 기업이 데이터를 수집하는 것에는 익숙하지만, 이를 분석하고 활용하는 능력은 부족하다. 예를 들어, 공장에서 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하더라도, 이를 어떻게 해석해야 할지 모르면 의미 있는 결정을 내릴 수 없다. 데이터가 많아도 이를 분석하고 활용하는 기술이 없으면 스마트공장의 효과를 충분히 발휘하기 어렵다.

이처럼 스마트공장 구축에는 여러 가지 현실적인 어려움이 있지만, 이를 극복할 방법은 단계적 도입이다. 완벽한 스마트공장을 구축하려면 비용 부담이 크다. 따라서 생산 공정 중에서 자동화가 쉬운 부분부터 단계적으로 스마트화하는 전략이 필요하다. 예를 들어, 공장의 전체 시스템을 한꺼번에 바꾸는 대신, 설비 모니터링부터 시작해 점차 확대하는 방식이 효과적일 수 있다. 또한 정부, 지방자치단체, 대기업 등에서는 중소기업이 스마트공장을 도입할 수 있도록 다양한 지원 정책을 운영하고 있다. 특히 중소벤처기업부에서는 스마트제조혁신 전담 기관으로 스마트제조혁신추진단을 설립하여 스마트공장 보급 사업을 통해 중소기업이 자동화와 디지털 전환을 할 수 있도록 지원금과 기술 컨설팅을 제공하고 있다. 이러한 지원을 적극적으로 활용하면 초기 투자 부담을 줄일 수 있다.

기존 근로자들이 변화에 적응할 수 있도록 디지털 기술 교육과 재훈련 프로그램을 운영해야 한다. 단순한 생산직에서 벗어나 데이터 분석, AI 시스템 운영, 자동화 공정 관리 등의 새로운 역량을 갖출 수 있도록 지원해야 한다. 이를 통해 직원들이 스마트공장 전환에 대한 불안감을 줄이고, 새로운 기술을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도할 수 있다. 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 분석 툴을 쉽게 사용할 수 있도록 만들고, 데이터 기반 의사결정 프로세스를 정착시키는 것이 중요하다. 중소기업의 경우 외부 전문가의 도움을 받아 데이터 분석 역량을 높이는 것도 좋은 방법이다.

정원탁 <법무법인엘플러스 상임고문/경제학박사>