뿌리산업 스마트공장 데이터 자동수집, 표면처리 98% vs 소성가공 59%

스마트공장이란 기계와 컴퓨터가 함께 일하는 현대식 공장을 말합니다. 하지만 진정한 의미의 ‘똑똑한 공장’이 되려면 가장 중요한 게 데이터입니다. 기계가 작동하면서 나오는 온도, 속도, 불량품 개수 같은 정보를 자동으로 모아서 분석하면, 언제 문제가 생길지 미리 알 수 있고 효율도 높일 수 있어요. 2016년 뿌리산업 조사에 따르면, 한국의 뿌리산업 스마트공장에서 데이터를 자동으로 수집하는 비율은 평균 88%입니다. 대부분의 기업이 이미 자동 수집을 시작했다는 뜻인데, 업종과 기업 크기에 따라 큰 편차가 있어요.

업종에 따라 얼마나 다를까요?

같은 뿌리산업이라도 업종마다 수집률이 크게 달라요. 표를 보면 표면처리(97.6%)는 거의 모든 기업이 자동 수집을 하고 있습니다. 주조(95.2%), 용접(93.9%), 열처리(93.7%)도 90% 이상으로 매우 높은 수준이에요. 이 정도면 약 10개 공장 중 9개 이상이 자동으로 데이터를 모으고 있다는 뜻입니다.

반면 소성가공은 59.1%에 불과합니다. 이건 약 100명 중 40명, 혹은 10명 중 6명이 아직도 손으로 기록하거나 수작업에 의존하고 있다는 뜻이에요. 거의 40% 가까운 기업들이 여전히 낡은 방식으로 일하고 있다는 건데, 이건 상당히 낙후된 상황이라고 봐야 합니다.

왜 이런 차이가 날까요? 업종마다 자동화가 필요한 정도가 다르기 때문입니다. 표면처리는 화학약품의 농도, 액체의 온도, 침지 시간 같은 조건을 극도로 정밀하게 조절해야 해요. 이런 일을 손으로만 하면 오차가 커져서 제품 품질이 불안정해집니다. 자동 수집 없이는 경쟁력 있는 제품을 만들기 어렵다는 뜻이죠. 대부분의 표면처리 회사가 자동 시스템을 갖춘 이유입니다. 반면 소성가공은 기계로 금속을 구부리고 늘리는 과정인데, 노동력과 기술이 섞여 있어서 아직 자동화 진행이 덜한 편입니다.

회사가 크면 수집을 더 잘 할까요?

그래프로 보면, 답은 명확히 ‘그렇다’입니다. 종사자 규모가 크면 클수록 데이터 수집률이 올라가는 추세가 일관되게 나타나요. 가장 큰 기업(300명 이상)은 95.9%인 반면, 가장 작은 기업(1~9명)은 75.7%입니다. 약 20%포인트의 격차가 있네요. 이를 사람으로 비유하면, 작은 회사는 10명 중 7~8명, 큰 회사는 10명 중 9~10명이 자동 수집 환경에서 일한다는 뜻입니다.

작은 회사들이 뒤떨어지는 이유는 몇 가지입니다. 첫째는 돈입니다. 자동 수집 설비와 통신 기술, 컴퓨터 시스템을 갖추려면 초기 투자가 상당합니다. 대기업은 이 정도 비용을 경영 전략의 일부로 무리 없이 쓸 수 있지만, 한두 명의 사장과 몇십 명의 직원으로 구성된 소규모 기업은 매우 부담스러워요. 둘째는 인력입니다. 자동화 시스템을 설계하고 관리할 기술 인력을 채용하는 것도, 교육하는 것도 비용이 크고 어렵습니다. 셋째는 정보입니다. 소규모 기업 사장이 ‘어떤 시스템을 도입해야 할지’ 정확히 알기 어려울 수 있어요.

이게 왜 중요할까요?

데이터 수집 격차는 곧 경쟁력 격차로 이어집니다. 자동으로 모은 데이터를 분석하면 불량품을 줄일 수 있고, 에너지를 절약할 수 있고, 새로운 제품을 만들 때 소요 시간도 단축할 수 있어요. 또 이런 데이터를 바탕으로 제품을 더 정밀하게 만들 수 있어서 국제 시장에서 경쟁력을 높일 수 있습니다. 시간이 지나면서 수집 비율이 높은 업종과 대기업들이 점점 더 경쟁에서 앞서나가게 되는 거죠. 또 취업자들도 자동화가 잘 된 곳에서는 더 편하고 안전하게 일할 수 있습니다.

따라서 소성가공 같은 뒤처진 업종과 소규모 기업들이 얼마나 빨리 따라잡느냐가, 한국 제조업 전체의 미래 경쟁력을 좌우할 수 있다는 점에서 매우 중요한 통계입니다.

데이터 출처와 한계

이 통계는 2016년 통계청의 “뿌리산업실태조사”에서 수집한 자료입니다. 조사 대상 기업들에게 ‘공정 데이터’, ‘물류 데이터’, ‘생산 관리 데이터’, ‘설비 데이터’ 같은 네 가지 데이터 종류를 수집하고 있는지 물었고, 그 결과를 종합한 수치예요. 8년이 지난 지금, 기술 발전과 정부 지원이 크게 늘어났으므로 현재 수치는 대부분 훨씬 높아졌을 것으로 예상됩니다. 더 최신 자료를 알고 싶으면 통계청 KOSIS(한국통계포털)나 산업통상자원부 자료를 참고하세요.