[칼럼] 지속 가능한 성장 위한 필수조건, 인공지능의 눈으로 고객 신뢰도를 높여라

[글 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장] 지속 가능한 성장을 위한 조건은 기업의 성과와 사회적 책임을 조화롭게 유지하는 것이다. 여기서 몇 가지 주요한 접근 방법을 공유하고, 사람의 두뇌와 눈, 팔을 대체할 수 있는 완벽한 인공지능의 눈 즉 비전검사 기술 동향을 공유한다.

한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장이 기업의 지속가능한 성장을 위해 글로벌 머신비전 기술 동향을 공유했다. [사진=gettyimage]

지속 가능한 성장을 위한 조건

첫째, 기업의 기존 내부 역량을 중심으로 자생적으로 성장을 추구하는 것이다. 기업들은 생산되는 제품의 QCD(Quality, Cost, Delivery) 효율성을 향상하기 위해 스마트팩토리를 중점 추진해 왔다. 고객사 신뢰도 유지와 지속 성장의 핵심은 결국 품질이다. 아무리 좋은 제품이라도 출고 전 최종 품질검사에서 검사자의 실수로 불량품을 제공하면, 고객의 신뢰도는 떨어지고 반복될 수록 기업은 고객으로부터 멀어지게 된다. 이에 최근에는 최종 제품의 정밀 정확한 품질검사를 위해 검사자의 두뇌, 눈과 팔을 대신할 수 있는 인공지능, GPU 컴퓨팅, 카메라, 조명, 로봇 등 다양한 기술을 융합한 스마트 하이브리드 비전 검사 장비가 개발 시판되고 있다.

아무리 완벽한 검사자도 제품의 오판율은 1~5% 정도다. 사람의 실수로 기업 브랜드에 큰 이미지를 잃어가기 전에 많은 기업에서 하이브리드 비전검사 솔루션을 도입하고 있다. 사람을 인공지능 눈으로 대체하고 사람은 AI가 판정된 결함이 생산과정에서 왜 발생했는지 근본원인을 분석하고, 생산 설비와 공정을 개선하는 업무에 몰입하게 함으로써 단순근로자를 지식근로자로 전환하고 있다. 기업은 다양한 분야에서 자체적으로 성장할 수 있는 직원의 능력을 강화하고, 직원들에게 새로운 비전을 제시하고, 가치를 창출해야 한다.

둘째, 기업 내 구성원의 의견 일치를 만드는 것이다. 사장부터 생산현장 직원까지 안정적인 품질의 제품을 적시에 생산 및 공급, 고객에게 감동을 줄 수 있도록 구성원들이 함께 기업 문화를 만들어야 한다. 사장과 경영자들은 글로벌 시장 동향을 파악하고, 고객 목소리에 귀를 귀울여 회사의 방향을 잘 잡아가야 한다. 대표와 경영진간의 공감대가 형성되려면 현장의 직원까지 이해와 공감을 구축하고, 소통을 통해 지식과 정보를 공유하는 문화가 필요하다. 직원들이 다람쥐 쳇바퀴처럼 회사와 집을 오가다 보면, 회사의 틀에서 벗어나지 못하고 항상 고정된 관념에서 업무를 수행하게 된다. 이를 타파하기 위해서는 경영진의 생각을 직원들과 소통할 수 있는 기회는 물론, 외부 전문가를 초청해 회사의 문화를 만들어가는데 윤활유 역할을 할 수 있는 강의와 토론 방식으로 생각의 전환 기회를 만들어 주어야 한다.

셋째, 새로운 기회를 찾는 것이다. 임직원이 지금까지 수행했던 방식에서 새로운 변화를 추구하고 실천하기 위해 기회를 찾아야 한다. 고정관념을 갖지 않도록 소통과 협업의 일하는 문화를 만들어 가면서, 자신의 경험과 성공스토리를 통해 시너지 가능성을 발견하고, 새로운 가치를 만들어야 한다. 회사 내에서 일어난 사건과 경쟁사 혹은 유사기업에서 수행했던 다양한 성공스토리를 정리해 직원에게 전달해 줄 수 있는 매개체가 필요하다. 아는 많큼 보이고, 듣는다고 했다. 직원들이 새로운 생각과 변화를 추구할 수 있도록 전시회, 세미나, 교육에 많이 참여시키고, 이들이 다녀와서 자신의 변화 모습을 생각하고 정리하는 기회를 주어야 한다. 기업의 핵심 자원은 인력이다. 직원 스스로 새로운 기회를 만들어 갈 수 있는 기업문화가 지속 성장의 지름길이다.

넷째는 끊임없는 도전이다. 사장은 임직원의 혁신과 성장을 통해 기업의 새로운 가치를 창출할 것을 요구한다. 다만 말로만 강조하는 혁신과 성장은 피로감을 동반한다. 작은 것 하나부터 생각을 바꾸는 혁신적 개선과 투자를 하면서 새로운 도전을 하도록 마인드 형성이 필요하다. 사람은 성취욕구 속에 살아간다. 자신이 수행한 업무가, 만든 제품이 새로운 가치를 창출해 회사에 기여를 하는 자기 만족감으로 살아가는 것이고, 상사 동료부터 인정받은 존재가 되기를 원한다. 질책보다 칭찬을 받는 것이 더 큰 성취 욕구를 만들어 낸다.

제조기업에서는 생산되는 제품의 불량품을 줄이고, 양질의 제품을 고객에게 공급, 지속 성장을 위해 많은 혁신을 해오고 있다. [사진=gettyimage]

대량 생산해 글로벌 시장에 판매해 왔던 시절에는 직원들이 다른 생각을 못하도록 오직 생산, 품질, 설비, 원가, 안전 등에 집중하도록 관리해 왔다. 그러나 지금은 생산된 제품이 친환경적이고 친인간적으로 개인 맞춤형 제품을 요구하고 있다. 구성원 개개인이 맡은 업무에 최선을 다하고, 항상 스마트하게 생각하고, 개선해 나가면서, 성과에 칭찬을 해주는 협력자가 필요하다. 카리스마적인 관리자보다는 솔선수범하고, 배려의 리더십을 가진 협력자가 필요한 시대다. 상의하달식 조직문화보다는 서로 생각을 소통하고, 조직의 목표를 향해 시장에서 요구하는 것을 수용하고, 새로운 기술을 도입해 항상 도전과 성취 욕구를 느끼도록 해야 한다.

마지막, 기업의 지속 성장의 조건은 새로운 비즈니스 모델을 빠르게 출현시키는 것이다. 최근 내재화된 인력을 활용하기보다는 인수 및 합병(M&A)을 통한 성장 방식이 가속화하고 있다. 외부의 역량과 경험을 적극적으로 활용해 성장하는 것으로 M&A를 통해 시너지를 창출하고 새로운 성장 동력을 개발하는 것이다. 외부 전문가를 통해 회사의 핵심 역량이 무엇이고, 부족한 역량이 무엇인가를 정확하게 분석하고, 미래 시장을 선도할 수 있는 제품과 사업모델을 만들어야 한다. 지금까지는 대량 생산 체계에서 고품질의 저가 제품들이 시장을 선점해 왔다. 제조기업은 이를 위해 기술 내재화로 많은 인력을 충원하고 생산과 품질 안정화를 위해 많은 노력을 해 왔다.

하지만 이제는 기술의 속도가 기가 속도화되면서, 직원들이 배워서 성과를 창출하는 시대는 지났다. 세계 각나라의 스타트업들은 새로운 AI 솔루션과 지능화된 장비를 개발해, 제조기업에 제공함으로써 제조기업의 QCD를 향상할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 해외 제조기업들은 새로운 기술을 개발하기 위해 내재화된 인력을 사용하기보다는 외부에 기술력을 가진 기업을 M&A해 빠르게 개발하고, 시장에 출시해 많은 돈을 벌고 있다. 그러나 한국의 제조기업의 경영진 생각은 아직도 기술 내재화에 중점을 두고 있다. 결국 시장을 누가 먼저 선점하느냐에 따라 지속 성장의 유무가 결정된다. 새로운 제품을 개발하고, 생산 혁신을 통해 자율생산 체계를 구축해 시장을 선점하기 위해서는 임직원이 글로벌 시장에서 검증받은 솔루션과 장비가 무엇인가를 조사 분석해야 한다. 남들보다 빨리 도입해 경제적 이익을 창출하고, 필요시 기술을 가진 기업을 M&A할 수 있는 마인드 혁신이 임직원에게 필요하다.

글로벌 컨설팅펌인 EY의 전 세계 기업 최고경영자(CEO) 2,000여명을 대상으로 한 설문 조사 결과를 보면, 글로벌 CEO들의 59%가 향후 12개월간 M&A를 추진할 계획이 있다고 응답했다고 한다. 그중 한국의 CEO들의 72%가 시장점유율을 높이기 위한 소규모 M&A인 볼트온(bolt-on) 인수부터 새로운 성장 동력을 개발하기 위한 M&A까지 외부와의 시너지를 통한 성장과 가치 창출 계획이 있다고 응답했다. 기업이 지속적으로 성장하기 위해서는 이러한 요소들을 고려해 전략을 수립하고 실행해야 한다.

생산 현장에서 중간재의 품질을 조기 탐지해, 불량품을 줄이기 위해 다양한 비전검사 시스템을 도입되고 있다. 지금까지는 룰 기반의 비전 알고리즘으로 제품의 양불을 판단해 왔으나, 최근에는 딥러닝 기술을 접목해 높은 정확도를 가지고 제품의 품질 판정을 해오고 있다. [사진=gettyimage]

사람 대신 인공지능으로 대체하는 도약

제조기업에서는 생산되는 제품의 불량품을 줄이고, 양질의 제품을 고객에게 공급, 지속 성장을 위해 많은 혁신을 해오고 있다. 기술적인 측면에서 생성형AI 기술이 발전되면서 ChatGPT 등 다양한 기술들이 초기가 속도로 출시되면서 AI를 활용하지 못하는 제조 기업은 결국 지속 성장의 한계에 직면할 것이다. 가공 및 조립을 통해 완제품을 생산하는 기업들은 생산 현장에서 중간재의 품질을 조기 탐지해, 불량품을 줄이기 위해 다양한 비전검사 시스템을 도입해 운영하고 있다. 지금까지 규칙(Rule) 기반의 비전 알고리즘으로 제품의 양불을 판단해 왔으나 정확도가 떨어져, 최근에는 딥러닝 기술을 접목해 높은 정확도를 가지고 제품의 품질 판정을 해오고 있다.

딥러닝 기술을 비전검사에 활용하기 위해 불량난 샘플이 많아야 학습해 정확한 수준의 인공지능 두뇌를 만들 수 있다고 생각해 왔다. 그러나 제조 현장에서 발생되는 불량품은 수리해 정품으로 판매하는 경우가 많기 때문에 딥러닝 학습을 위한 정확한 불량 샘플을 얻기 어렵다. 하지만 이제 불량품 샘플이 없거나 부족한 경우에도 딥러닝 모델을 훈련할 수 있다.

첫째, 불량품 샘플 부족 시 CAD 도면을 활용한다. 불량품 샘플이 부족한 경우, 제품의 CAD 도면을 기반으로 기준 패턴 모델을 만들 수 있다. 정상 제품의 설계도인 CAD 도면을 기준 패턴 모델로 학습하고, 실 제품과 비교해 차이점을 분석하고 불량품을 판정할 수 있다. 둘째, 전이 학습(Transfer Learning)이다. 다른 유사한 작업에서 훈련된 딥러닝 모델을 사용해 불량품 검출에 적용할 수 있다. 예를 들어 이미지 분류 작업에서 훈련된 모델을 가져와 불량품 분류에 활용할 수 있다. 볼트, 콘센트, 핀 등 부속 부품들의 세계 표준을 보면 다양하다. 다양한 표준 모양을 학습하고, 불량난 부품들을 소수 수거해 학습하게 되면, 고정도의 ML(Machine Learning) 모델을 만들 수 있다. 이러한 다양한 ML 모델 라이브러리를 제공하는 솔루션을 선택하면 된다.

셋째, 합성 데이터 생성을 활용한다. 불량품 샘플이 부족한 경우 합성 데이터를 생성해 훈련 데이터를 보강할 수 있다. 정상 제품의 이미지를 변형해 불량 제품처럼 보이도록 만들어 훈련 데이터를 확장할 수 있다. 또한 앙상블 기법 활용을 활용하는 것이다. 여러 개의 딥러닝 모델을 결합해 더 강력한 불량품 검출 모델을 만들 수 있다. 다양한 모델을 앙상블해 정확도를 향상 시킬 수 있다.

불량품 검출을 위해 정확한 데이터가 없더라도 위의 방법들을 활용해 딥러닝 모델을 훈련할 수 있다. 다양한 접근 방식을 시도해 최적의 결과를 얻도록 노력해야 한다. 또한 고정형 카메라를 사용해 비전 검사를 하는 것은 동일한 측면에서의 결함을 쉽게 찾을 수 있지만, 다른 시각의 결함을 판정할 수 없다. 이 경우 최종 제품을 사람이 손으로 360도 돌려가면서 육안으로 불량을 찾아 내는 것처럼 고정도의 카메라와 다양한 각도에서 조명를 가진 광학 헤드를 자유자제로 움직이는 로봇에 부착해 이미지를 획득한다. 획득한 이미지를 다양한 부품의 ML 모델 라이브러리와 CAD 외관 도면을 기준으로 만든 기준 패턴 모델과 비교 분석해 결함을 쉽게 판정할 수 있다.

사람보다 더 정밀한 미세한 결함을 판정하기 위해서는 75mm의 고정도 렌즈의 카메라를 사용해 마이크로 단위의 미세한 결함으로 탐지할 수 있다. 또한 고속의 딥러닝을 신속하게 계산해 양부를 판정하려면, 고가의 GPU 컴퓨터가 내장돼 있어야 한다. 카메라/조명으로 사람의 눈을 대신하고, 로봇으로 사람의 팔을, 그리고 고속의 GPU 기반 ML 모델을 사용해 사람의 두뇌를 대신하는 고가의 장비만이 사람의 눈을 대신할 수 있다. 이러한 하이브리드 비전검사 장비를 도입하기 위해서는 투자 효과가 있어야 한다. 정량적인 효과로 검사 공정을 자동화해 검사 인력을 제로화하고, 불량품을 공급해 크레임 비용 등 다양한 경제적 효과를 산출한다. 중요한 것은 하이브리드 비전검사로 검사한 제품을 공급한다면 구매 고객은 일단 신뢰성 면에 100% 인정하고, 상호 신뢰를 기반으로 지속 성장의 기회를 만들어 가는데 기초가 된다.