"제품 불량이 나왔다고 하면 `주의하자`라고 끝날 게 아니라， 왜 불량이 증가하고 있는지 분석하라고 해야 합니다. 원인을 찾았다면 다음 달에 무슨 일이 일어날지를 물어야 합니다. 예측이 된다면 어떻게 조치를 취할 것인가를 물어야 합니다. 이렇게 데이터를 알아야 답을 할 수 있는 질문을 해야 합니다. 기업의 문화가 데이터 기반으로 바뀌면 새로운 부가가치를 창출할 수 있습니다." 

조현보 포항공과대학교 산업경영공학과 교수는 지난 28일 김해 아이스퀘어호텔에서 열린 경남매일 CEO 아카데미 6차 강연에서 `스마트팩토리의 핵심은 데이터로부터 가치 창출`이라는 주제로 강연했다. 

조현보 교수는 중소벤처기업부 제조 AI 데이터 전략위원회 위원이자 스마트팩토리 국제표준기구(ISO) 산하 연구기관 전문위원이다. 또 인공지능 국내 전문위원， LG전자 생산기술원 미래생산시스템 자문교수로도 활동하고 있다.  

조 교수는 이날 스마트팩토리의 개념을 설명하면서 현장에서 가치를 창출하는 가장 좋은 수단이 `데이터`라고 강조했다. 즉， 데이터를 어떤 방식으로 모아서， 어떻게 분석을 하고， 어떻게 활용할 것인가가 화두로 떠올랐다는 말이다. 여기서 가치 창출이란 상품 품질을 높이거나 납기일을 맞추거나 생산 비용을 줄이는 등 가치를 올리는 것을 말한다. 

ITㆍSWㆍ데이터 시대 급변하는 시장
그는 먼저 글로벌 산업 동향에 대해 설명하면서 시장이 빠르게 변하고 있다고 했다. 그는 한때 시장점유율 세계 1위를 차지했던 `노키아`를 예로 들면서 초우량 기업은 영원하지 않다고 지적했다. 마찬가지로 지금의 초우량 기업도 언제든지 무너질 수 있다고 경고했다. 아울러 산업의 경계가 불투명해지고 있다고 했다. 자동차 회사인 도요타의 경쟁 회사가 배터리 생산 회사인 파나소닉으로 떠오르고 있고， 넷플릭스사가 게임 산업에 뛰어들고 있다고 말했다.  

이어 소프트웨어(SW)와 데이터 시대가 도래했다고 내다봤다. 테슬라를 예로 들면서 자동차에 탑재된 소프트웨어 프로그램을 계속 업데이트해 기능을 향상시키고 있다고 했다. 또한 완벽한 자율주행 기능을 위해 계속해서 사용자의 데이터를 모으면서 점점 정교해지고 있다고 말했다. 

그는 월드 이코노미 포럼이 주목하는 미래 직종을 소개했다. 바로 데이터 분석， 빅데이터， 디지털 전문가들이었다. 조 교수는 "데이터 전문가들은 현재 수많은 대기업에서 환영받고 있다"며 "미래에는 인공지능이 발달하고 은행원 등 반복적인 작업을 하는 직종은 사라질 것이다"고 예견했다. 

일상ㆍ산업현장 데이터로 가치 창출 
조 교수는 데이터가 어떻게 가치를 창출하는지 구체적인 예시를 들었다. 먼저 생활 속 데이터로부터 가치를 창출하는 예로 칫솔을 들었다. 그는 `스마트 제품`은 피지컬 요소， 센서적 요소， 커넥티브적 요소를 다 갖추고 있어야 한다고 정의했다. 

"칫솔은 손잡이， 헤드， 브러시 등 피지컬 요소가 있습니다. 여기에 센서를 부착할 수 있습니다. 가령 잇몸이 상할 정도로 세게 닦을 때에는 자동으로 멈추게 하는 장치입니다. 비가 오면 자동으로 자동차의 와이퍼를 작동시키는 것과 같은 이치입니다. 그런데 여기에 더해 블루투스와 같은 커넥티비티 부품을 가미해 데이터를 외부로 전달할 수도 있습니다. 그렇게 모은 데이터를 이용해 충치 예측을 하고， 한 보험회사는 그 데이터 정보로 보험료 할인 혜택까지도 주고 있습니다."

이외에도 그는 센서가 부착된 청소기， 가방， 온도조절장치 등 많은 예시를 들며 여기에서 데이터를 모아 어떻게 활용할 것인가가 중요하다고 했다. 
한 자동차 보험회사는 사고 현장마다 사진을 찍고， 그때마다 얼마의 수리비가 나왔다는 자료를 데이터로 모아 사진만 찍어도 사고 견적 금액을 추정하는 데이터웨어를 개발한 사례를 소개했다.   

또한 1300명 이상의 뇌파 데이터를 이용해 10분 안에 치매 위험성을 진단하는 데이터 웨어도 소개했다. 뇌파와 인지 기능 간의 상관관계를 바탕으로 90% 이상 정확한 검사 도구를 만든 것이다. 

또 조 교수의 제자가 론칭한 메이크업 O2O 플랫폼 `VALLA`와 포항공대와의 산학 협력도 예로 들었다. 화장품 정보 또는 본인이 원하는 화장법만 보고 싶은 사람들을 위해 다수의 메이크업 영상을 데이터로 확보하고 인공지능을 통해 사진을 인식해 필요한 정보를 골라 제공한다. 

이외에도 산업현장에서 데이터를 통해 가치 창출 사례도 설명했다. 일상생활에서의 스마트 제품과 마찬가지로 기계마다 센서 모듈과 커넥티비티 모듈을 부착해 데이터 정보를 내보내는 것이다. 이를 IOT라고 한다. 이를 통해 신제품 원가 추정， 불량 원인 파악 및 방지 조치， 장비 설정값 최적화， 순간정지 진단， 공구 마모 예측 등을 할 수 있다. 

김해 소재 제조업 신신사는 제품에 불량이 날 때마다 사진을 찍고 수리 내용을 데이터로 모아 사진만으로 불량 원인을 파악할 수 있는 데이터웨어를 활용하고 있다. 

명화공업은 정확한 공구 마모 시점을 알기 위해 스핀들 전류 데이터를 수집， 활용했다. 이 또한 스핀들 전류 데이터와 공구 마모 시점간의 상관관계가 있음을 활용한 것이다. 

데이터 기반 사고 방식 `부`를 창출
조 교수는 데이터의 중요성을 강조하는 일론머스크의 일화를 소개했다. 일론머스크가 천문학적 비용을 들여 화성에 보낼 8번째 로켓 실험 과정에 실패하자 좌절하는 대신 오히려 동료들에게 축하한다고 메시지를 전한 내용이다. 왜냐하면 "우리가 원하는 데이터를 충분히 모았다"는 이유에서다. 조 교수는 "실패를 비용으로 보면 손실이 크지만， 데이터의 가치로 본다면 충분히 소득이 있다"고 말했다. 

그는 데이터를 모으는 4가지 팁을 추천했다. 첫째， 회사가 가지고 있는 문제가 뭔지 파악하고 문제를 해결하기 위한 데이터를 모아야 한다. 둘째， 데이터는 융합돼야 한다. 설계 단계부터 데이터를 어떻게 수집할 수 있을지 생각해야한다는 것이다. 셋째， 데이터는 저절로 모이게 해야 한다. 예를 들어 애플은 핸드폰을 사용할 때 사용자들이 로그인을 하도록 했다. 데이터를 활용하기 위함이다. 넷째， 데이터는 생애 주기를 담고 있어야 한다. 모든 제품의 역사와 관련된 정보를 데이터로 다 기록하고 있어야 한다는 것이다.   

조 교수는 마지막으로 자신이 임원 혹은 CEO라면 직원들에게 의미 있는 데이터를 도출할 수 있는 질문을 던질 수 있어야 한다고 강조했다.