최근 업이 바뀌면서 장표를 만들고, 사람들을 설득하고, 논리적으로 생각을 정리하고 말하는 역할이 이전 보다 더욱 커졌다. 아직까지는 연습과 경험이 부족하여 가끔씩 논리적인 허점을 가지고 상대방을 설득하려다 곤혹을 당하기도 한다. 충분한 근거와 논리가 부족한 상태에서 개인적인 결정과 생각을 가지고 주장을 하려다 보니 설득력을 잃곤 한다. 이러한 부족한 점을 하나씩 알아가고 있고, 다음에 상대방을 설득하려 할 때는 지금의 실수를 충분히 만회할 수 있도록 해봐야 겠다. "세상에 무슨 일이든 일어날 수 있다. 일어난 후에 어떻게 대처하느냐"가 중요한 것이다. 차근 차근 좋은 자료와 책들을 통해서 조금씩 채워나가자.

[ 보고의 정석 ]

1. Idea - 한 눈에 보이게 작성하라.
2. Outcome - 이미지로 기억하게 만들어라
3. Logic Flow - 상대방을 설득할 수 있는 한 문장
4. Matrix - 할말이 많으면 네모로 분류하라.
5. Circle - 동그라미의 관계를 이용(과정,순환,포함,분류,마인드맵)하라.
6. Pyramid - 상하위 단계를 나타내는데 활용하라.
7. Graph - 원인과 결과는 그래프를 짚어가며 보여줘라
8. Result - 기대효과를 단순한 시각적 이미지로 제시하라.
9. Imagination - 머리에 그림을 그리게 설명하라.
10. Memory - 상대방의 입장에서 기억하게끔 만들어라.

[ 보고의 정석 ] - Image

30대를 온전히 보냈던, 12년이라는 시간 동안 몸 담았던 첫 번째 직장을 떠나게 되었다. 수 많은 고민과 갈등 속에서 새로운 곳에서 새로운 사람들과 40대를 시작하게 되었다. 새로운 것은 항상 설레고, 때로는 걱정과 두려움이 따른다. 지금은 그 두가지 마음으로 하루하루 상상의 나래를 펼쳐가며 생각하는 시기이다. 

예전부터 시간적 여유와 금전적 여유가 있다면, 대학원에 가고 싶다는 생각을 했었다. 소위 스펙을 올리기 위한 방법이기도 하지만, 그와 함께 논문에 쓸 주제를 찾아내는 방식과 그것을 통해 실험하고 논리적 사고를 풀어내는 방식이 궁금했기 때문이다. 또한 Ph. D. 는 과연 어떠한 사고 훈련과 접근방식을 가지고 있기에 최고의 학위라고 하는가, 과연 어떠한 임계점을 넘어서고, 어떠한 생각의 확장과 변화를 갖게 될 것인가 하는 궁금증과 가지 못한 길의 아쉬움이 남아 있었다.

하지만, 평범한 직장인에게 시간적 여유와 금전적 여유가 동시에 생기기는 쉽지 않다. 그래서 그 기약은 잠시 시기를 늦춰두기로 했다. 그렇다고 손 놓고 가만히 있을 수는 없지 않은가? 예전부터 독서를 통해서 무언가를 알아가고 연관되는 분야로 확장하고 심화해서 읽는 과정들을 좋아라 했다. 그리고 이제는 그러한 내 성향을 이용해 나만의 석사과정, 내가 생각하는 영역에 대한 나만의 커리큘럼을 만들어서 심화시켜갈 예정이다. 그런 시기에 야마구치 슈의 <독학은 어떻게 삶의 무기가 되는가>를 접하게 되었다. 이 책을 읽기 전에 <철학은 어떻게 삶의 무기가 되는가>를 읽으면서 어느 정도 저자에 대한 신뢰가 있었기에 주저하지 않은 선택이었다.

책은 독학에 대해서 네 가지 단계를 통해서 설명을 하고 있다. (①전략→②인풋→③추상화 및 구조화→④축적) 이 네 가지 단계로 어떻게 독학을 효과적으로 할 수 있는지 제시하고 있다. 각 단계별로 저자가 생각하는 주요한 부분 혹은 독자로서 읽으면서 마음을 움직였던 부분을 정리해 보기도 했다.

그 중, 가장 눈에 띄는 부분은 두가지 였다. 하나는 독학을 할 때 장르(역사, 경영 등)를 선택하고 진행하는 것이 아닌 테마 곧 질문(예: 조직의 형평성을 유지하기 위한 방안)을 중심으로 한다는 부분이었다. 나머지는 추상화와 구조화였다. 책을 읽으면서 대부분 그것으로 마무리되는 경우가 많은데, 개별적인 독서나 정보등을 추상화하여 나름의 모델을 만들어서 타 분야에 적용할 수 있도록 생각해봐야 한다는 부분이다. 이러기 위해서는 역시 반복되는 Why가 필요하다.

위의 두 가지 부분을 하기 위해서는 나름의 노력이 필요하다. 여기서 노력이라 함은 스스로 생각하고 질문하고 그것에 대해 고민하는 시간이 필요하다는 뜻이다. 언젠가 부터 어떤 일에 대해서 어느 정도 성과를 얻기 위해서는 '얼마나 그 문제에 대해서 고민을 했는가?' 라는 것이 중요하다는 것을 알았다. 독학에 대해서도 그런 과정은 반드시 거쳐야 하는 것이다.

1. 전략: 어떤 테마에 대해 지적 전투력을 높일 것인지를 결정한다.

  º  테마가 주가 되고, 장르가 이를 따르는 형태

  º  테마란 곧 질문이다. 그 질문을 찾는 것이 전략

  º  테마를 기반으로 다양한 장르를 융합해서 접근

  º  장르의 선택은 '내가 가지고 있는 것' 중심에서 확장

2. 인풋: 책과 기타 정보 소스로부터 정보를 효과적으로 획득한다.

  º  목적하지 않은 단기적 생각의 인풋도 중요

  º  불편한 부분도 받아들여서 인풋

  º  각 분야의 주요 고전을 독서

  º  책들 사이의 형성된 네트워크를 파악

  º  독학의 자원 중 '사람'은 특별히 유효한 독학 자원

  º  떠오르는 질문을 순간 잡아서 저장하고 인풋 요소를 찾음

3. 추상화 및 구조화: 지식을 추상화하고, 다른 것들과 조합해서 자신의 관점을 갖도록 한다.

  º  추상화: 개별적으로 공부한 사상에서 인간/조직/사회 등의 본성에 대한 통찰을 추출 - 공리화(근본원리)를 추출

  º  구조화: 가설(공리)을 다른 분야와 연결 지음으로써 공리로서의 보편성을 확인할 수 있는 것

4. 축적: 획득한 지식과 통찰력을 세트로 저장하고, 자유롭게 꺼내 쓸 수 있도록 정리한다.

  º  아이디어는 이미 축적한 것들의 조합이다. 그 조합의 수의 최대값은 인풋 값에 의존

  º  끊임없이 상식에 대해서 왜?라고 질문하며 통찰력을 발견

  º  아이디어의 질은 결국 아이디어의 양에 의해 결정

  º  독서, 메모 등에 대해서 비즈니스/실생활에 활용 시사점을 정리

  º  태그 정리, 책의 플레이리스트화

  º  다양한 교양을 축적

그렇다면 이 책을 읽은 후의 변화되는 점은 과연 무엇일까? 생각해보자. 나만의 대학원 과정을 만드는 시간이 필요하다. 내가 배우려고 하는 부분에 대해서 장르가 아닌 테마를 통해서 질문을 만들어보고, 관련된 강의와 독서 목록을 찾아보고 나름의 계획을 세워봐야 하겠다. 그리고 그 이후에 자산화시켜 필요할 때 활용할 수 있도록 체화하고 시스템화해야 하겠다. 생각하고 생각하자. 고민하고 고민하자. 이것이 방법이라고 생각한다.

기획이란 무엇인가?

일반적으로 '계획'은 주어진 목표에 관한 구체적인 절차를 정한다든지 실행할 때의 순서를 생각하는 것을 의미한다. 결국 '기획'이 목표 설정의 역할을 하는 것이라면, '계획'은 '기획'한 목표를 실행하기 위한 구체적인 방법을 모색하는 것이다.

기획이란 'Why to do?'와 'What to do?'를 명확히 하는 것이다. 즉, '왜 할 것인가?', '무엇을 할 것인가?'를 결정하는 것이다. 이에 비해 계획은 'How to do?' 즉, '어떻게 할 것인가?'를 정하는 것이다. 왜 할 것인지, 무엇을 할 것인지를 결정하는 것이 '기획'이고, 어떻게 할 것인지를 생각하는 것이 '계획'이다.

'문제'란 '바람직한 상태와 현상간의 차이이며, 해결을 요하는 사항'이다.

문제점이란 '문제의 원인 가운데 대책을 수립할 수 있는 것'

문제의 원인 가운데 자신의 힘으로 통제할 수 없는 사항을 '제약조건'이라고 한다.

목적은 일의 본질이자 출발점이다. 

목표에는 반드시 두 가지 개념이 들어가야 한다. '기간'과 '수준'이다. 목표는 '일정 기간 내에 도달 또는 달성해야 할 바람직한 수준'이다.

출처: 까먹음 ㅠ (추후 찾아서 갱신 예정)

통합모델은 사업계획, 제조운영관리, 생산제어 등을 수직적 계층(Control Hierarchy)으로 구분하여 레벨0에서 레벨4까지를 다루고 있다. 레벨0의 실제 프로세스 계층에서부터 레벨4의 전사(Enterprise)계층까지 단계적으로 정의하고 있다.
 
레벨0: 설비와 장비의 운영으로 공정이 진행되는 최하위 계층
레벨1: 센서나 기기가 구동하여 공정을 직접적으로 감지하거나 조정하는 계층
레벨2: 레벨1에서 정의한 구동제어를 감독하고 관리하는 Supervisory Control 계층
레벨3: 생산에 관련된 운영관리나 작업계획과 분배 및 제품정보를 제공하며 분/시간 단위의 스케줄을 관리하는 계층
레벨4: 주간,월간 생산계획과 같이 공장별 생산계획이나 영업 목표를 관리하는 계층
 
레벨1,2에 해당하는 PLC, DCS 등 공정 라인과 설비제어 부분을 생산제어로 통칭하고, 레벨3에 해당하는 생산관리 계층을 제조운영관리 MOM(Manufacturing Operations Management)으로 정의하고 있으며, 레벨1에서 레벨3까지를 광의의 MES 영역으로, 또는 레벨3만을 협의의 MES로 설명하고 있다.
 
출처: <스마트제조시스템>, 심현식
 

■ 설계 변경 (Engineering Change)

엔지니어링 업무에서 업무 절차를 관리하는 주된 목적 중의 하나는 설계변경을 체계적으로 관리하자는 것이다. 한 건의 설계변경은 하나의 특징적인 이벤트로 표현될 수 있으며 이러한 이벤트는 ECR(Engineering Change Request)를 시작점으로 ECO(Engineering Change Order), ECN(Engineering Change Notification)으로 진행되는 동안 일관성 유지를 위한 구분자로 이용된다.

1) ECR (Engineering Change Request) : 변경 요청

제품 개발 또는 제조, 판매 현장에서 제품 문제가 발생되었거나 새로운 개선 사항이 발생하면, 해당 담당자는 제품 개발 엔지니어에게 자신의 의견을 일반적인 문장으로 서술하여 설명하거나 보다 구체적으로 기술적인 변경 대상을 지적하여 기술적 검토 및 조치를 요구한다. 이와 같은 요구는 업무처리 절차상 하나의 태스크를 발생시킨다. ECR에는 요청자 정보와 요청 내용, 조치 필요일 등이 포함된다.

2) ECO (Engineering Change Order) : 변경 지시

ECO는 접수된 ECR을 검토하고 이에 대한 기술적 조치 사항을 서술하는 것으로, 통산 부품, 조립품 단위의 추가, 삭제, 변경과 함께 관련된 각종 기술문서의 변경, 첨부 등을 포함한다. 여기에 변경 조건(적용일자, 적용Lot 등)이 부가될 수 있다. 변경 대상과 범위, 조건 등이 결정되면 최종적으로 승인이나 검토를 위한 정보(검토 및 승인자)가 부가된다.

3) ECN (Engineering Change Notification) : 변경 공지

ECO에 포함된 Routing 정보에 따라 해당 검토자 또는 승인권자에게 ECO의 승인 또는 검토를 요청하는 기능이다. 승인된 ECO는 두가지 기능을 수행한다. 먼저 변경 내용과 변경 범위, 조건 등을 실제로 시스템에 반영하는 기능이다.

이때 부품이나 BOM 등은 MRP/ERP 와 밀접한 관련이 있기 때문에 MRP/ERP Interface에 기반을 둔 보다 복잡한 동기화 과정을 거친다. 다음으로 관련된 인원에게 ECO를 배포하는 기능으로 통상 ECO 내용에 미리 배포선을 지정하거나 승인 후 ECO 담당자가 배포선을 지정한다.

출처: https://thatisgood.tistory.com/entry/ECR-ECO-ECN

■ AI, 데이터 기반의 제조 플랫폼(KAMP-Korea AI Manufacturing Platform) 구축 및 운영계획

- 데이터 인프라, 전문가, 기업지원 서비스를 연결해 스마트 공장의 인공지능 활용 가속화

■ 스마트공장 확산 사업 추진

1단계> 클라우드 인프라 구축 등 제조데이터 활용 기반 마련

2단계> KAMP 중심으로 클라우드 기반 AI 스마트공장 본격 확산

3단계> 제조데이터 거래 플랫폼 운영 등 마이제조데이터 활성화

1. NHN, 한국형 AI 제조 플랫폼 'KAMP' 구축 맡아

www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=150700

  ㄴ NHN은 자체기술력으로 완성한 클라우드 서비스 '토스트(TOAST)'는 물론, 플랫폼 기반의 다양한 클라우드 구축과 운영 경험을 보유하고 있다. 또한, NHN과 KT는 정부 주도의 개발형 클라우드 플랫폼 파스-타(PaaS-TA)와 연계가능한 클라우드 사업자로, 대규모 인프라 구축 및 운영이 필요한 KAMP의 성공적인 사업 추진을 이끌 것으로 평가받았다.

2. UNIST, 세계 최초 제조업 특화 AI데이터셋 공개

www.fnnews.com/news/202012081031172247

  ㄴ 뿌리기술 특화 데이터셋 5종(CNC머신, 사출성형기, 용접기, 머신비전, 프레스)
  ㄴ 5종의 공정 데이터를 제조업 현장에서 체계적 수집 후, 표본 테이블 구성 및 전처리 과정 통해 데이터셋 구축

3. '제조 AI 데이터셋' 12종 개방

www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2020112902109931731002&ref=naver

  ㄴ KAIST는 KAMP 운영기관으로 '제조AI분석빅데이터센터' 구성, 사업을 추진
  ㄴ KAIST 문인철 교수: 직접개발한 실시간 공정관리시스템(RPMS)에서 확보한 '중략 계측 이미지 데이터 셋'
  ㄴ KAIST 최재식 AI대학원 교수: 글로벌 자동차 제조기업의 엔진에서 수집한 데이터 셋 제공

제조업의 비즈니스 프로세스는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

하나는 '공급망 관리(SCM: Supply Chain Management)' 라고 불리는 자재 조달에 관한 일련의 업무로 현물의 흐름에 따른 업무 프로세스입니다.

다른 하나는 '엔지니어링 체인(Engineering Chain)'으로, 제품의 판매 전략으로부터 개발 설계, 양산, 판매, 애프터 서비스, 생산 종료(EOL: End of Life) 까지 일련의 업무에 대한 기술 정보 연계를 말합니다.

공급망(Supply-Chain)과 엔지니어링 체인(Engineering Chain)의 연결 지점에는 BOM(부품명세서)이 있어 설계 변경이라고 불리는 기술 정보의 갱신에 따라 설계 의사가 생산에 반영됩니다. 즉, 기술 부서가 작성한 도면을 실제 제품에 적용하기 위해서 필요한 기술 정보의 전달이 엔지니어링 체인의 역할이라고 할 수 있습니다.

<출처: 그림으로 이해하는 스마트팩토리>

<가트너 10대 전략 기술 2021>

"올해의 트렌드는 사람 중심성, 위치 독립성 및 탄력적인 전달이라는 세 가지로 분류된다."

■ 행동 인터넷 (Internet of Behaviors)

IoB는 데이터를 사용하여 행동을 변경하는 것이다. 일상 생활의 디지털 먼지(디지털 및 물리적 세계에 걸친 데이터)를 수집하는 기술이 증가함에 따라 해당 정보는 피드백 루프를 통해 행동에 영향을 미치는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 상업용 차량의 경우 텔레메틱스는 급제동에서 공격적인 회전에 이르기까지 운전 행동을 모니터링할 수 있다. 그런 다음 회사는 해당 데이터를 사용하여 운전자 성향, 경로 및 안전 등을 개선할 수 잇다.

또한, IoB는 개인 사용의 윤리적, 사회적 영향을 미친다. IoB는 상용 고객 데이터, 공공 부문 및 정부 기관에서 처리한 시민 데이터, 소셜 미디어, 안면 인식의 공공 도메인 배치, 위치 추적 등 다양한 출처에서 데이터를 수집, 결합 및 처리할 수 있다. 이러한 데이터를 처리하는 기술의 고도화로 인해 이러한 추세는 더욱 커질 수 있다.

■ 전체 경험 (Total Experience)

전체 경험은 다중 경험, 고객 경험, 직원 경험 및 사용자 경험을 결합하여 비즈니스 결과를 혁신한다. 목표는 기술에서 직원, 고객 및 사용자에 이르기까지 이러한 모든 요소가 교차하는 전반적인 경험을 개선하는 것이다. 사일로에서 개별적으로 개선하는 것과는 반대로 이러한 모든 경험을 긴밀하게 연결하면 복제하기 어려운 방식으로 비즈니스를 경쟁 업체와 차별화하여 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 

예를 들어, 한 통신 회사는 COVID-19 대응을 위해 사회적 거리두기로 안전과 만족도를 높이기 위해 전체 고객 경험을 혁신했다. 첫째, 기존 앱을 통해 약속 시스템을 배포했다. 고객이 예약을 위해 도착하여 매장에서 75피트 이내에 도착했을 때, 체크인 절차를 안내하는 알림과 도착할 수 있는 시간을 알려주는 알림을 받는다. 또 이회사는 또한 더 많은 디지털 키오스크를 포함하도록 서비스를 조정했으며 직원들이 하드웨어를 물리적으로 만질 필요없디 자신의 태블릿을 사용하여 고객의 장치를 공동 탐색할 수 있도록 했다. 그 결과 고객과 직원을 위한 더 안전하고 원활하며 통합된 전반적이 경험이 제공되었다.

■ 개인정보보호 강화 컴퓨팅(Privacy-enhancing Computation)

개인정보보호 강화 컴퓨팅에는 사용되는 동안 데이터를 보호하는 세 가지 기술이 있다. 첫 번째는 민감한 데이터를 처리하거나 분석할 수 있는 신뢰할 수 있는 환경을 제공하는 기술이다. 두 번째는 분산된 방식으로 처리 및 분석을 수행할 수 있어야 한다. 세 번째는 처리 또는 분석 전에 데이터와 알고리즘을 암호화해야 한다. 이를 통해 조직은 기밀성을 유지하면서 지역 및 경쟁 업체와 안전하게 공동 연구 작업을 수행할 수 있다. 이 접근 방식은 개인정보 또는 보안을 유지하면서 데이터를 공유해야 하는 필요성이 증가할수록 특별히 설계되어야 한다.

■ 분산 클라우드(Distributed Cloud)

분산 클라우드는 클라우드 서비스가 서로 다른 물리적 위치에 분산되는 곳이지만 운영, 거버넌스 등은 여전히 퍼블릭 클라우드 공급자의 책임이다. 분산 클라우드는 클라우드의 미래로 조직이 이러한 서비스를 물리적으로 더 가깝게 만들 수 있도록 하면 지연 시간이 짧은 시나리오에 도움이 되고 데이터 비용이 절감되며, 데이터가 특정한 지역에 있어야 한다는 법률을 수용하는데 도움이 된다.

■ 어디서나 운영 (Anywhere Operations)

COVID-19에서 기업이 성공적으로 부상하려면 어디서나 운영 모델이 필수적이다. 형식적으로 이 운영 모델은 고객, 고용주 및 비즈니스 파트너가 물리적으로 원격 환경에서 운영되는 곳 어디에서나 비즈니스에 액세스하고 제공할 수 있도록 활성화해야 한다. 어디서나 작동하는 모델은 '디지털 우선, 원격우선'이다. 예를 들어, 모바일 전용이지만 물리적 상호작용없이 자금 이체에서 계좌 개설에 이르기까지 모든 것을 처리하는 은행이 있다. 디지털은 항상 기본값이어야 한다. 그렇다고 물리적 공간이 그 자리를 차지않는다는 말은 아니지만 물리적 또는 디지털 기능을 원활하게 제공해야 하는지 여부에 관계없이 물리적 매장에서 비접촉식 체크아웃과 같이 디지털 방식으로 향상되어야 하는 것이다.

■ 사이버 보안 메시 (Cybersecurity mesh)

사이버 보안 메시는 확장 가능하고 유연하며 안정적인 사이버 보안 제어에 대한 분산 아키텍처 접근 방식이다. 이제 많은 자산이 기존 보안 경계 외부에 존재한다. 사이버 보안 메시는 본질적으로 사람이나 사물의 신원을 중심으로 보안 경계를 정의할 수 있도록 한다. 정책 오케스트레이션을 중앙 집중화하고 정책 시행을 분산함으로써 보다 모듈식의 대응력있는 보안 접근 방식을 가능하게 한다. 

■ 지능형 구성 가능한 비즈니스 (Intelligent composable business)

지능형 구성 가능한 비즈니스는 현재 상황에 따라 적응하고 근본적으로 재 정렬할 수 있는 비즈니스다. 조직이 디지털 비즈니스 전략을 가속화하여 더 빠른 디지털 전환을 추진함에 따라 민첩하고 현재, 사용가능한 데이터를 기반으로 신속하게 비즈니스 결정을 내려야 한다. 이를 성공적으로 수행하기 위해 조직은 정보에 대한 더 나은 액세스를 가능하게 하고 더 나은 통찰력으로 정보를 보강하며 해당 통찰력의 의미에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 여기에는 조직 전체의 자율성과 민주화가 포함되어 비효율적인 프로세스에 의해 방해받지 않고 기업의 일부가 신속하게 대응할 수 있게 된다.

■ AI 엔지니어링 (AI Engineering)

AI 엔지니어링 전략은 AI 투자의 전체 가치를 제공하면서 AI 모델의 성능, 확장성, 해석 가능성 및 안정성을 촉진한다. AI 프로젝트는 종종 유지보수성, 확장성 및 거버넌스와 관련된 문제에 직면하여 대부분의 조직에 문제가 될 수 있다. AI 엔지니어링은 경로를 제공하여 AI를 전문적이고 격리된 프로젝트 세트가 아닌 주류 DevOps 프로세스의 일부로 구현된다. 여러 AI 기술의 조합을 운영할 때 가치에 대한 명확한 경로를 제공하면서 AI 과대광고를 자제시키기 위해 다양한 분야를 통합한다. 또 AI 엔지니어링의 거버넌스 측면으로 인해 '책임감있는 AI' 가 신뢰, 투명성, 윤리, 공정성, 규정 준수 문제를 처리하기 위해 등장하고 있다.

■ 초 자동화 (Hyperautomation)

초 자동화는 조직에서 자동화할 수 있는 것은 무엇이든 자동화해야 한다는 것이다. 초자동화는 효율적이지 않은 레거시 비즈니스 프로세스를 보유한 조직이 주도하여 조직에 막대한 비용과 광범위한 문제를 야기하는 프로세스를 최적화되거나 연결하여서 동시에 디지털 비즈니스의 가속화는 물론 효율성과 민주화를 수행하게 한다. 이는 효율성, 비즈니스 민첩성에 집중하지 않는 조직은 뒤처진다는 말이다.

# 가트너 10대 전략 기술 2020 참고

zorbanoverman.tistory.com/834?category=677265#