한국 주력 제조업의 경쟁력이 급속히 저하되고 있다. 조선·철강 등 주력 제조업의 수출 감소로 지역의 실업률은 최고치 기록을 경신하고 있다. 또한 국내 전체 제조업의 절반이 넘는 전국 103개 산업단지가 노후화하고 있다. 특히 산업의 견인차였던 국가 산단의 68%가 노후화해 각종 사고가 빈발하고 있다. 이제 지역 산업의 혁신을 위해 신산업 육성과 더불어 노후 산업단지의 4차 산업화가 절실하다.

GE는 브릴리언트 팩토리라는 스마트 공장 프로젝트를 통해 설비 정지는 15%, 인건비 14%, 재고 30%, 그리고 생산 리드 타임을 60% 줄였다. 정시 공급률도 58% 향상시켰다. 지멘스는 암베르크 공장의 스마트 공장화로 에너지 소모를 30% 줄이고 불량률을 40분의 1로 감축했다. 이러한 혁신에 뒤처지면 한국의 제조업 강국 위치는 더 이상 지키기 어려울 것이다.

지난해 우리는 알파고의 인공지능 쇼크와 다보스 포럼발(發) 4차 산업혁명 바람에 휘말렸다. 숱한 강연이 이어지고 정책 발표가 등장했다.

그런데 막상 현장의 변화는 초라하다. 예를 들어 알파고가 선을 보인지 1년이 된 현재 시점에도 인공지능을 활용하는 공장은 찾아 보기 힘든 실정이다. 필자가 만난 숱한 기업가들 중에 인공지능을 활용해 보았다는 사람이 없다는 것은 한국의 불편한 진실이다.

인공지능 사용은 결코 어렵지 않다. 기업의 품질 , 영업 데이터, 생산 데이터 등 기존 데이터를 공개된 인공지능 플랫폼인 구글 텐서 플로우에 적용하는 것은 고급 엑셀 활용 수준이라 해도 과언이 아니다. 인공지능 정책은 한국형 인공지능 개발보다 개방된 글로벌 인공지능 플랫폼을 활용하는 것이 먼저여야 한다.

인공지능은 데이터가 있는 모든 분야에서 성과를 발휘한다. 특히 노후 산단의 고질적 문제인 각종 사고의 예측과 예방에 인공지능은 획기적인 대안이 될 수 있다. 전세계 30개 국가, 250개 이상의 기업이 참여해 발전시키고 있는 산업 인터넷 플랫폼인 프리딕스(PREDIX)는 각종 오작동에 대한 분석과 대처에 대한 모듈 카탈로그를 제공하고 있다. 개별 기업이 별도로 개발할 필요없이 이미 축적된 선행 지식을 활용할 수 있는 것이다.

우리가 별도로 개발할 필요없이 스마트폰의 앱을 다운받아 사용하는 것과 같다. KT와 SK텔레콤도 클라우드 기반의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 스마트 공장 서비스를 시작하고 있다.

산업단지공단은 이제 하드웨어 중심의 관리에서 스마트 혁신을 뒷받침하는 데이터 중심의 관리로 전환해야 한다. 그리고 그 중심에 클라우드 서비스가 있어야 한다. 개별 공장의 각자도생 시대에서 지식을 융합해 더 나은 가치를 제공하는 것이 산업단지의 핵심 역할이 되어야 한다는 것은 영국의 테크시티 사례에서 벤치마킹할 수 있을 것이다.

인공지능과 클라우드에 이어 사물인터넷도 혁신을 뒷받침해야 한다. 사물인터넷의 주파수 규제가 풀리고 센서가 표준화돼 비용이 급속도로 하락하고 있다. 장비의 원격 관리가 가능해 지면서 유지 보수 비용이 줄고 궁극적으로는 고장 나기 전의 사전 서비스도 가능해 진다. 이제 산업단지에 있는 모든 공장의 모든 장비는 사물인터넷을 통해 연결되어야 할 것이다. 현실과 가상이 융합하는 4차 산업혁명의 물결은 노후산단에도 밀어 닥쳐야 한다.