디지털 기술 기반으로 생산, 유통, 시장이 재편되며 기업의 데이터와 디지털 역량은 생존을 위한 필수 요건이 됐다. 제아무리 역사 깊은 제조기업도 피할 수 없는 시대의 흐름이다. 82년 역사를 지닌 국내 대표 제조기업 한국앤컴퍼니도 2018년부터 전담 조직을 꾸리고 디지털전환으로 제조 혁신을 시도하고 있다. 그 중심에 있는 김성진 전무를 만났다.

▎지난해부터 한국앤컴퍼니의 디지털전환 책임자로 합류한 김성진 전무. 국내외 제조회사에서 다양한 DX 프로젝트를 담당했던 그는 데이터 통합 플랫폼을 클라우드에 안착시키는 일부터 시작해 전사의 효율적인 DX를 위해 힘쓰고 있다. / 사진:한국앤컴퍼니

변하지 않는 자에게 내일은 없다. 현재 제조업이 처한 상황이 그러해 보인다. 제조업은 4차 산업혁명 시대가 열린 이래 디지털 신기술들을 도입해 더 효율적으로, 더 효과적으로, 더 지능적으로 생산하는 ‘제조 혁신’을 이뤄야 생존할 수 있게 됐다. 하지만 생존 여부가 불확실한 상황에 놓인 제조 중심의 기업들은 아직 시작조차 못하고 있는 분위기다. 지난해 한국산업기술진흥원이 펴낸 보고서 ‘디지털전환의 국내외 추진 현황 및 정책 시사점’에 따르면 DX(Digital Transformation, 디지털전환)를 적극 추진하고 있다고 응답한 제조기업은 16.1%에 불과했다. 반면 아직 계획이 없다고 답한 기업은 81.9%였다.

모두가 어렵다고 하는 시대에도 선구자는 늘 있는 법. 상황을 정확히 인지하고 발 빠르게 디지털전환 여정에 나선 제조기업들도 있다. 1941년 국내 최초의 자동차 타이어 회사로 시작한 한국타이어앤테크놀로지의 지주사 한국앤컴퍼니가 대표적이다. 한국앤컴퍼니는 5년 전인 2018년 디지털 전담 조직을 꾸리고 본격적으로 디지털전환에 나섰다. 동시에 ‘디지털전환은 임직원 전환에서부터’라는 슬로건을 내세우고 직원들의 디지털 문해력을 높이기 위한 기술 교육에 시간과 비용을 투자하고 있다. 설비와 물류 같은 물리적인 세계와 이를 사용하는 사람에 대한 고려가 선행돼야 하는 제조업의 특성을 반영해 똑똑한 디지털전환을 이루겠다는 의지가 돋보이는 대목이다. 한국앤컴퍼니는 2019년 카이스트와 디지털 미래혁신센터 MOU를 체결하고 임직원을 선발해 데이터 전문가로 육성하고 있다. 디지털전환의 개념부터 빅데이터 모델링, AI·머신러닝·딥러닝과 관련된 이론과 실습이 병행된 교육이다.

지난해부터는 DX 속도를 가속화하는 작업에 착수했다. 다수의 제조기업에서 DX를 담당했던 김성진 전무를 CIO/CDO로 영입해 전사의 디지털 프로젝트를 맡겼다. 김 전무는 삼성그룹, SAP, GE를 거친 후 현대엘리베이터에서 디지털 및 IT 혁신을 총괄한 DX 전문가로, 한국앤컴퍼니 입사 전까지 구글 클라우드 아시아태평양(APAC) 제조산업담당 디렉터를 역임했다. 현대엘리베이터에서는 디지털 신기술과 클라우드를 도입해 전사의 DX를 주도했고, GE에서는 산업 디지털 플랫폼과 IoT 사업 개발 총괄을 담당했다. 한국앤컴퍼니가 쌓아온 디지털 역량과 김 전무의 노하우가 어떤 시너지를 낼지 업계의 이목이 집중된 가운데, 지난 10월 13일 판교에 있는 한국앤컴퍼니 본사에서 김 전무를 만났다. 출범한 지 80년이 넘은 뿌리 깊은 제조기업을 어떤 방식과 목적으로 디지털화하고 있을까. 다음은 그와 나눈 일문일답이다.

CIO와 CDO를 겸임한다.

CIO(Chief Information Officer)는 전통적인 IT 영역, 이를테면 인프라와 애플리케이션 운영 등을 담당하고 CDO(Chief Data Officer)는 최신 기술에 속하는 AI나 데이터를 도입해 디지털 혁신을 목표로 하는 자리다. 이들을 분리하는 회사도 있고 통합하는 회사도 있다. 옳고 그름이 아닌 전략의 차이다. 이를테면, 전통적인 마케팅과 디지털 마케팅 영역이 목표는 같아도 수단, 방법, 전략이 모두 다르지 않나. 일하는 과정에서 도움을 주고받기도 하지만 의견 충돌이 일거나 이해관계가 상충되는 경우도 많다. 디지털 영역도 마찬가지다. 새로운 기술을 도입하려면 당연히 전통적인 IT 영역과의 협업이 필수적이다. 불필요한 잡음을 줄이고 업무 효율성을 높이기 위해 한국앤컴퍼니는 두 영역을 통합했다고 보면 된다.

한국앤컴퍼니의 첫인상은 어땠나.

DX를 잘했다고 손꼽히는 글로벌 제조기업도 막상 실사를 해보면 그렇지 못한 경우가 수두룩하다. 한국앤컴퍼니는 의외로 상당 부분에서 디지털화가 진전돼 있어 놀라웠다. 이미 전담 조직을 갖추고 있는 데다 카이스트와 협업해서 직원들을 교육하고 수준 높은 디지털 과제를 수행하고 있었다. 산업 관련 빅데이터들도 서버에 잘 축적해두었다. 기반을 잘 마련해뒀기 때문에 비즈니스 목적을 명확히 하고 산재된 것들을 통합하고 연결하면서 플랫폼화 하면 빠른 시간 내 DX가 이뤄질 것으로 생각했다. 더불어 타이어 산업에서 디지털 기술이 적용될 여지가 많다고 느꼈다. 타이어는 매우 전통적인 동시에 미래지향적인 산업이다. 모빌리티 수단의 발전과 속도를 맞춰야 하기 때문이다. 전기차 시장이 열리면 타이어도 전기차에 맞는 새로운 기능을 갖춰야 하는 것처럼 말이다. 또 전통적인 B2B 제조업이면서도 개인 소비자와도 연결되는 B2C 비즈니스라는 점도 매력적이었다.

합류 이후 가장 먼저 한 일은.

앞서 말했듯이 한국앤컴퍼니는 이미 부문별, 조직별로 디지털화를 시작했고 IT 운영 체계나 산업 빅데이터 수집 등에서 상당 수준에 도달해 있었다. 부문별 성과를 조직화하고 플랫폼화하는 게 다음 과제였다. 그래서 전사의 디지털 전략과 방향을 재정립하는 동시에 데이터 통합 플랫폼을 AWS 클라우드에 안착시키는 작업부터 진행했다. 직원들은 연구, 생산 과정에서 쌓인 양질의 데이터를 손쉽게 모니터링하고 분석할 수 있게 됐다.

제조업은 기술, 인력 등 내재화를 중요하게 여긴다. 클라우드 서비스를 도입한다고 했을 때 저항은 없었나.

국내 많은 제조기업이 클라우드의 필요성에 의문을 가지는 것 같다. 생각보다 비용이 많이 든다는 등의 이유다. 한국앤컴퍼니에서도 ‘온프레미스가 아닌 클라우드를 사용해야만 하는 이유’에 대한 질문을 많이 들었다. 물론 임직원들이 직접 온프레미스에서 같은 작업을 할 수는 있겠지만 클라우드를 사용할 때보다 많은 인력과 시간이 들어갈 것이다. 또 테크 기업이 아닌 이상 기술력을 강화하고 내재화하는 건 어려운 일인데, 이미 신기술이 구현된 클라우드를 사용하면 기술력 공백을 메꿀 수 있다는 장점이 있다. 직원들도 이에 동의해줬고, 클라우드 서비스를 도입할 수 있었다. AWS를 선택한 이유는 기술력이 톱 티어라는 점 이외에도 DX 관련 프로젝트를 하거나, 직원 교육을 진행할 때 좋은 파트너가 되어주기 때문이다. 양질의 서포트를 빠르고 효과적으로 제공해주는 든든한 파트너다.

클라우드로 모두 옮겨갈 계획인가.

공장에서 사용하는 MES(Manufacturing Execution System, 생산관리시스템)처럼 로컬에 꼭 있어야만 하는 영역을 제외하고는 이미 상당 부분을 클라우드로 옮겼다. 최근 급부상 중인 생성형 AI 기술을 활용하기 위해 AWS가 출시한 생성형 AI 서비스 ‘베드록’도 도입했다.

직원들이 잘 활용하나.

▎ 사진:한국앤컴퍼니

다른 기업의 CIO와 이야기해보면, 데이터 플랫폼을 만들어놔도 직원들이 잘 사용하지 않아 고민이 많더라. 사용자 친화적으로 데이터를 분류해둔 게 아니라 모든 데이터를 한데 모으는 데만 중점을 둬서 그런 것 같다. 이런 문제를 해결하기 위해 우리는 플랫폼 프로젝트 시작 단계부터 디지털 인력뿐 아니라 연구소, 생산, 품질관련 담당자를 업무에 투입했다. 각자의 분야에서 원하는 데이터가 무엇인지 파악한 다음 업종별, 종류별, 목적별 등으로 데이터를 분류함으로써 추후 사용하기 쉽도록 만들었다.

수준 높은 디지털 교육도 진행하고 있다.

임직원들이 데이터나 AI 기술과 친해질 수 있도록 분위기를 조성하고 지식을 심어주려고 한다. 일반적인 임직원은 부서와 직군에 상관없이 기초적인 디지털 기술교육을 듣고 그다음엔 지원자 혹은 특정 직군의 직원을 대상으로 어드밴스드 교육을 진행한다. 나아가 더 높은 수준의 교육에 참여하고 지식을 갖춘 직원에게는 ‘엑스퍼트’와 ‘마스터’ 라는 호칭과 함께 혜택을 지급한다. 현재 회사 전체적으로 15명 정도 되는 마스터를 배출했다. 교육 이외에도 최근에는 카이스트와 공동으로 AI 경진대회를 개최하고 있다. 직원들과 카이스트의 데이터사이언스 대학원생이 페어링되어 한달동안 과제를 수행해서 그 결과를 발표하는 프로그램이다. 직원의 전문지식과 데이터사이언스 전문가를 연결함으로써 서로의 지식과 경험을 공유하고 시너지를 내게 만들려는 목적의 시도였다.

AI 경진대회에선 어떤 과제를 다루나.

현장 데이터를 활용해서 AI/ML을 사용하는 과제가 대부분이다. 이번에 대상을 받은 과제는 ‘타이어의 패턴 이미지와 구조 데이터를 활용해서 자동차가 운행할 때 타이어가 내는 소음의 정도를 예측’하는 것이었다. 좋은 아이디어들과 분석내용은 바로 실무에 적용한다. 교육과 업무에서 일어나는 일종의 선순환 구조다.

기술 인력이 아니면 회사의 디지털 교육이나 방침이 버거울 수 있을 텐데.

제조업의 DX를 논할 때 항상 나오는 주제가 ‘디지털트윈’이다. 디지털트윈이란 디지털 기술이 구현된 환경에서 정확한 데이터를 취득하고 이를 생산과정에 적용해 효과적으로 제품을 생산하는 것이다. 쉽게 말해 디지털 환경과 사용자 역량이 모두 중요하단 이야기다. 제조업은 산업 특성상 도메인 날리지(Domain knowledge, 전문 지식)가 굉장히 중요하다. 오랜 기간 축적된 경험과 노하우는 그 무엇으로도 대체할 수 없다. 아무리 잘나가는 데이터사이언스 전문가를 데려온다 해도 말이다. 결국 제조업에서는 도메인 날리지를 지닌 직원들의 역량을 키워 디지털전환을 해나가면서 데이터 전문가와 협업하는 게 중요하다. 다만 도메인 날리지가 요구되지 않는 부분들은 비용이 좀 들더라도 외부 플랫폼이나 솔루션을 도입해 빠른 시간 안에 디지털전환을 이루고 생산성을 높이는 전략을 선택하는 게 좋다고 생각한다.

이 외에도 제조기업이 DX를 위해 넘어야 할 산은.

현실 세계와 디지털 세계를 연결하는 디지털트윈이 중요하듯이 전통적인 제조 인력과 기술 전문 인력이 연결되는 것도 중요하다. 집단 간 간극이 생기지 않고 잘 어우러지도록 해야 한다. 또 디지털 혁신을 이루려는 목적도 점검해봐야 한다. 많은 제조기업이 디지털 혁신은 생산성을 높이기 위한 일이라 생각하는데 여기에 그치지 않고 영역을 확장해가야 한다는 생각이다. 업무의 최적화를 넘어 제품과 서비스를 향상시키거나 아예 새로운 비즈니스를 만들자는 목적에 따라 계획을 세우고 작업해나간다면 디지털 혁신으로 많은 걸 이룰 수 있다.

한국앤컴퍼니의 DX 목적은 뭔가.

우리도 지금까진 생산성 강화와 최적화에 중점을 뒀지만 단계적으로 다른 영역을 탐색 중이다. 타이어 자체를 스마트 제품으로 만들려는 시도가 대표적이다. 타이어에 스마트 센서를 장착하고 실시간으로 분석하면 언제 펑크가 날지 예측하거나 어떻게 운전해야 연비를 높일 수 있는지 파악할 수 있다. 이 외에 사용자 경험을 높이고 고객과 시장을 센싱하는 영역을 확장 중이다. 최근에 진행한 과제는 타이어가 길을 다니는 궤적 데이터를 취합해 노면에 홀( hole )이 있는지 여부를 감지하는 것이었다.

교육 못지않게 데이터도 매우 중요하게 생각한다. ‘데이터드리븐 컴퍼니’를 지향한다고 들었는데.

데이터를 활용해서 모든 의사결정을 하고 자동으로 돌아가는 환경을 바라는 건 아니다. 현실 세계에서는 여러가지 정답 중에서 가장 나은 방법을 선택해야 하는 상황이 대부분이기 때문에 어떻게 하면 더 나은 선택을 할 수 있을지 데이터의 도움을 받으려는 것이다. 예전에는 파워포인트나 엑셀을 사용하는 것도 ‘큰일’로 여겼는데 이제는 당연한 일이 된 것처럼, 데이터를 들여다보고 의사결정 도구로 사용하는 게 자연스러워지길 바란다. 데이터를 활용한 신사업도 여럿 구상 중이다. 국내 렌터카 회사와 협업해 타이어를 실시간으로 모니터링하면서 타이어와 차량의 상태, 마모 정도, 연비 등 각종 데이터를 축적하고 있다. 어느 정도 기반이 닦였고 데이터에서 인사이트를 도출하는 데이터 비즈니스를 준비하고 있다.

최근 데이터 기반 자율주행 회사의 기술 부문을 인수한 것도 연장선상에 있는 일인가.

주행 데이터를 기반으로 운전자 맞춤형 자율주행 기술을 개발하는 스타트업 ‘쓰리세컨즈’의 자율주행 기술부문을 인수했다. 주행 테스트를 할 때 자율주행 기술을 적용하면 더 많은 주행 데이터를 일정하게 수집하고 머신러닝을 사용해 분석할 수 있다. 타이어와 차량을 개발할 때 아주 중요한 데이터가 된다. 한국앤컴퍼니는 단순히 타이어 제조사를 넘어 미래의 모빌리티 산업을 이끄는 회사가 되고자 한다. 데이터 확보, 기술력 고도화, 비즈니스 확장에서 필요한 일이었다.

한국앤컴퍼니가 내놓는 데이터의 차별점은 무엇인가.

전기차 전용 타이어와 관련한 데이터다. 전기차는 내연기관 타이어와 다른 전용 타이어가 필요하다. 배터리가 무겁기 때문에 차체가 일반 차량보다 300~400kg가량 무겁다. 타이어의 내구성이 중요할뿐더러 순간 가속력에 버틸 수 있는 내구성이 커야 하고, 주행 소음이 줄었기 때문에 타이어 소음도 함께 줄어들어야 한다. 우리는 이미 전기차 전용 타이어를 출시했고 글로벌 수준의 경쟁력을 갖추었다. 제품도 제품이지만 전기차 전용 타이어와 관련한 데이터, 즉 어떤 재료를 사용하고 어떤 실험과 연구를 진행했고 어떤 공정으로 생산되었는 지등 모든 데이터를 플랫폼에 쌓고 분석하고 있다. 유의미한 데이터를 찾고 분석하는 역량은 자신 있는 분야다. 제품과 데이터, 솔루션으로 전기차 타이어 분야의 경쟁력을 전 세계 1위로 올리는 게 목표다.

제조 혁신에서 스마트 팩토리도 필수적이다. 하지만 스마트 팩토리 구현은 쉽지 않다.

스마트 팩토리가 어려운 이유중 하나는 기존 설비가 있는 상태에서 디지털화를 해야 하기 때문이다. 비용과 시간이 많이 든다. 최근 스마트 팩토리를 구현했다는 제조기업들을 보면 새로 지은 공장들이 많다. 새로운 설비를 세팅하면 더욱 쉽게 스마트 팩토리를 만들 수 있다. 하지만 스마트 팩토리를 만들겠다고 값비싼 설비들을 다 버릴 수는 없지 않은가. 많은 제조기업이 망설이는 부분이기도 한데, 이제는 AI가 발전함에 따라 기존의 장비를 대체할 수 있는 방법이 많기에 작게 시도를 시작하라고 조언하고 싶다. 이를테면 AI 기술이 적용된 카메라를 도입하면 1 억원이 넘는 장비를 대체할 수 있다.

규모가 큰 그룹을 DX할 땐 어떤 전략이 필요한가.

우리는 그룹 내 큰 조직부터 변화를 시도하고 있다. 그룹 내에서 덩치가 가장 큰 한국타이어부터 시작했다. 2018년부터 시작했으니 꽤 많은 교육이 이뤄졌고 직원들의 기술 지식도 수준급이다. 전문가라고 할 만한 엑스퍼트도 많이 배출됐다. 소프트웨어 벤더사들이 우리 직원들의 수준이 자사 컨설턴트와 비슷하다고 놀랄 정도다. 다음으로 배터리 사업부의 지주사 등 다른 계열사들이 단계별로 전환 중이다. 업의 특성과 조직원의 수준이 모두 다른 조직을 한 번에 바꾸는 건 불가능에 가까운 일이다. 단계별로 순서를 정해 변화를 시도하는게 우리 전략이다.

디지털전환으로 이루고 싶은 목표는.

디지털전환은 사람을 배제하는 일이 아니다. 인력이 필요하지 않은 일은 디지털 기술에 맡기고 좀 더 비즈니스 코어에 맞는 일에 집중하자는 것이다. 테크 기업이 아닌 이상 기술력은 외부 기업과 협업해 습득하고, 우리는 우리가 잘할 수 있는 분야에서 역량을 키우고 내재화하면 된다. 그러면 비즈니스에 선순환이 일어날 것이다. 빠르고 정확하게 DX를 잘 이끌어 한국앤컴퍼니가 모빌리티 산업에서 톱 티어로 자리매김하는 데 기여하고 싶다.

- 신윤애 기자 shin.yunae@joongang.co.kr