■ 설비종합효율 산출 방식

설비고장의 원인을 제거해 설비종합효율, 즉 OEE(Overall Equipment Efficiency)를 향상시키기 위해서 제조업체들은 MES보다 더욱 상세한 데이터에 기반을 둔 분석이 필요하다.

여기에는 설비건강상태 모니터링, FDC(Fault Detection and Classification), R2R(Run To Run), 실시간 제어(Real-Time Control). 예지정비(Preventive maintenance) 등이 포함되는데, 이들은 모두 공정 설비로부터의 상세한 데이터가 필수적이다.

설비종합효율은 고객이 요구하는 제품의 품질과 공급자의 요구사항을 만족시키기 위해 장비와 인력을 포함한 자원을 어떻게 잘 활용하는가의 지표로 활용된다.

<출처: 글로벌 생산운영체계를 위한 실전형 MES 방법론>

■ 빅뱅 적용을 위한 MES 마이그레이션 방법론

0. 데이터 마이그레이션이란?

  - 기존 또는 소스 시스템에서 데이터를 추출, 변환, 로딩 과정을 통해 목표 시스템으로 옮기는 방식 및 절차로써 사업장 업무의 연속성 보장 및 시스템 활용도 제고 필요

1. 마이그레이션 대상 정의

  1) 기준정보: 공통마스터, 운영데이터, 각종 코드 등 기준정보, 기업별로 150여 개 유형 존재

  2) 트랜잭션 데이터: 생산라인에 실행되는 오픈데이터, 즉 PO가 발생되고 마무리되지 않은 데이터

  3) DW 정보: 새로 정의한 분석을 위한 생산과 관련된 보관주기 내 전체 데이터

2. 마이그레이션 수행 원칙

  1) 기본원칙: 기존 자원을 재활용할 경우 모든 데이터를 대상으로 함으로 사전에 철저한 검증 및 테스트를 통해 처리하도록 하고 문제 발생 시 이전 상황으로 되돌리는 복구(Rollback)계획을 수립할 것인가 결정

    -  현실적 : 이전 상황으로 도돌리는 비용적인 면 및 여러 정황 상 정확한 마이그레이션이 현실

  2) 마스터데이터: 과거 및 새로운 데이터 정보를 사업장 내 별도 시스템에 사전에 제공해 인터페이스 연계 문제 최소화

  3) 오픈데이터: 사전에 정리해 이관 대상을 최소화하고 데이터의 무결성을 보장하기 위한 검증 프로그램 별도 개발

  4) 이력데이터: 테이블별로 보존기간 내에 있는 모든 데이터를 마이그레이션 

3. 현행 및 향후 매핑

  1) 테이블 컬럼 단위 매핑: 정의된 항목 별로 AS-IS 및 TO-BE 컬럼 단위로 Mapping 정의서를 작성

  2) 기준정보 과거 및 신규 코드 매핑: 기준정보를 분석, 설계담당자가 매핑 정의서를 작성해 사업장에 사전에 제공하고 기존에 사용되는 통합정보의 유지가 필요할 경우 과거 코드로 컨버전할 수 있도록 기존 시스템 수정

4. 설계 및 개발

  1) 테이블 매핑, 코드 매핑 등 변환기준을 참조해서 프로그램 유형별로 사양서를 작성하고 설계 담당자는 정합성 검증을 위한 프로그램 사양서 및 사양서를 작성

  2) 방법: 프로그램을 통함 변환(PL/SQL, 코드성을 위한 SQL, JAVA등 기타 프로그램), ETL Tool 을 통한 변화나 엑셀 등 수작업

5. 검증방안

  1) 마이그레이션된 기준정보 및 트랜잭션 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 다단계 검증 실시
    - 추출 전후, 검증 전후, 이관 전후

  2) 대상항목: 데이터 레코드 수, 수량에 대한 Sum값, 금액 합계값, 주요 속성값

  3) 검증방법: 수작업 점검(SQL, 엑셀), ETL 툴 활용, 신규로 개발된 UI화면, 별도 검증용 프로그램

6. 이행방안

  1) 마이그레이션 수행 전에 백업을 진행

  2) 기존 시스템 데이터는 클린징 작업완료 후 진행(오픈된 데이터 정리, 필요시 실물재고조사)

  3) 기준정보 과거와 신규 데이터 매핑을 참조해 클린징 작성 실시, 대용량 데이터부터 마이그레이션 모의실험 결과 참조 최적 시행

추가. 

  1) 모든 정보를 시스템으로 마이그레이션 할 수는 없다.

  2) 시스템이 변경되면 라인정보, 공정정보, 불량코드 정보 등 기준정보가 변경되는데 해당 정보의 기준정보의 표준화가 타 부분보다 선행 되어야 함

  3) 연관 시스템이 많다면 해당 정보를 횡전개가 완료되기 전까지는 병행 운영 필요

<출처: 글로벌 생산운영체계를 위한 실전형 MES 방법론 - 한울/정삼용 지음>

새로운 기술이 등장한 후 하이프 사이클을 따라 성장하면서 안정 상태에 이르는 과정을 예측하고 이를 도식화한 '하이프 사이클 이머징 테크놀리지'는 성숙도를 5단계로 구분한 시간(가로)과 기업 또는 시장의 기대(세로)로 구성되어 있다.

1단계(Innovation Trigger) : 혁신적 기술

2단계(Peak of Inflated Expectations) : 기대의 정점

3단계(Trough of Disillusionment) : 환멸의 도래

4단계(Shape of Enlightenment) : 이해의 확산

5단계(Plateau of Productivity) : 생산의 안정

어떤 기술이 가장 빠르게 비즈니스 현장에서 활용될 수 있고, 또 어떤 기술이 가장 큰 혜택을 가져다줄 것인지를, 한눈에 가늠할 수 있도록 도와주는 우선순위 매트릭스 (우선 순위 매트릭스의 가로축은 시간, 세로축은 혜택을 의미한다. 시간은 2년 미만, 2~5년, 5~10년, 20년 이상으로 구분되어 있으며, 혜택은 낮음, 보통, 높음, 전환으로 나누어져 있다.)

어떤 기술이 이머징 테크놀로지에 새로 들어왔고, 어떤 기술이 사라졌는지, 그리고 아직 남아서 계속 다음 단계로 나아가고 있는지를, 항상 주의깊게 살펴보아야 한다. 디지털 트랜스포메이션이 이루어지면서, 새로운 기술들이 시장에 등장하지만, 아직까지는 경쟁기업을 압도하는 제품 및 서비스가 두드러지게 나타나지는 않는다. 하지만 분명히 우리의 삶에 직접적으로 영향을 미치는 범위에 이르기까지 변할 것이다. 대부분의 사람들은 이러한 기술에 동떨어져 있는 경우가 많지만, 이미 '미래는 이미 와 있다. 단지 우리가 모를 뿐'이라는 말처럼 이미 기술의 중심 속에서 많은 삶의 변화를 이루어내고 있는 사람도 있을 것이다. 

기술의 파고에 휩쓸려 도태되지 않으며, 그 흐름 속에서 삶을 이끌기를 바란다.

참조 : http://www.ciokorea.com/evp/133174

1) 현명한 투자자가 바닥권에서 처음으로 주식을 산다. 우리 뇌의 시스템2를 이용한 신중한 접근이다.

2) 기관투자자를 상대하는 애널리스트들의 Report가 나오기 시작한다.

그러면 거래가 증가한다. 기관투자자 및 외국인들이 매수가 증가한다.

3) 외국인들이 사기 시작하면 우리 뇌의 시스템1을 사용하는 사람들이 대거 들어오며 폭등한다.

4) 그때 시스템2를 가진 현명한 투자자는 매도하고 떠난다.

- 주가가 바닥에서는 거래량도 바닥이 된다. 더 이상 살 사람이 아무도 없다.

그 다음에 거래량이 늘기 시작하면 누군가가 이 주식에 관심을 가지기 시작했다는 걸 의미하고,

이것이 꾸준히 늘 경우 누군가 이것을 좋게 보고 지속적으로 보고 가는 것이다.

작가 생텍쥐페리를 생각하면 누구나 『어린왕자』를 먼저 떠올린다. 동화같은 이야기와 부드러운 문체를 떠올리며 편안하게 다가갈 수 있는 느낌이 든다. 그런 마음으로 그의 다른 책 『야간비행』을 손에 잡았다. '이 책은 다르구나.'라는 생각이 들면서 마치 새로운 작가를 만나듯이 책 속으로 다가간다.

『야간비행』은 불확실성과 위험으로 가득찬 밤 하늘 속에서 처음으로 항공우편 수송을 하는 모습을 배경으로 펼쳐진다. 무엇보다 엄격한 기준과 규칙을 가지고 항공우편사업을 관리하는 카리스마 있지만 인간미가 없는 '리비에르'와 감독관으로서의 역할과 인간적인 모습에서 갈등을 하는 '로비노', 항공우편 수송을 담당하며 야간비행의 위험과 도전을 몸소 겪는 '파비앵' 와 같은 조종사들이 등장한다.

그 속에서, 항공우편사업의 지속성과 조종사들의 안전을 위한 '리비에르'만의 리더십에 관한 내용과 밤 하늘 속에서 벌어지는 불확실성 속에서 항공우편기를 조종하는 파비앵의 비행에 대해서 생동감있게 이야기가 펼쳐진다.

『야간비행』을 읽은 후에 가장 관심을 가지게 된 부분은 '올바른 리더십이란 무엇인가?', '리더십을 기르기 위해서는 어떻게 해야하는가?'이다. 만약, '리더십'에 관련된 경영서적을 읽었다면 이렇게 리더십에 대해서 생각하기는 오히려 더 어려웠을 것이다. 소설 속의 상황 속에서 자연스럽게 묻게되는 리더십에 대해서 잠깐 생각해보려 한다.

작품 속의 인물 '리비에르'는 감독관, 정비사, 조종사들에게 엄격한 기준을 제시한다. 야간비행이라는 위험한 상황에서는 무엇보다도 중요한 것이 안전이다. 그와 함께 수송수단으로서의 경쟁력을 갖추기를 원한다.

(p57) '나는 정당한가 부당한가? 나는 알 수 없다. 내가 엄격하게 굴면 사고는 줄어든다. 책임이란 개인에게 있지 않다. 그것은 모든 이에게 적용되지 않으면 아무에게도 적용되지 못하는 막연한 힘과 같다. 내가 정말 정당하게 군다면, 야간비행은 매번 죽음의 위험에 노출될 것이다.'

리비에르 역시 내적갈등을 지니고 있지만, 그는 주변사람들에게 인간적인 모습을 보여주지 않는다. 그리고 그 태도와 생각이 옳은 길이라 생각한다. 이 책이 쓰여진 배경이 1930년대이기 때문에 어쩌면 이런 모습이 그 당시에는 이상적이었을지도 모른다. 그렇다면 지금의 시점에서 바라보는 리더십은 과연 어떤 모습이어야 할까?

최근에는 직급 파괴, 소통, 자유로운 토론 등으로 문화가 변해가면서 리더의 모습도 많이 변해가고 있다. 하지만 여전히 과거의 전통적이며 보수적인 카리스마 중심의 리더십이 필요한 부분도 존재한다. 생명과 안전에 관련된 부분, 급박한 마감일자가 정해진 프로젝트, 빠른 의사결정이 필요한 영역 등에서는 여전히 전체적인 통찰력을 가진 리더의 모습과 신속한 판단이 중요할지도 모른다. 반면, 고객에 대한 대응과 창의력이 필요한 업무 등에서는 자유로운 소통문화, 개인의 의사존중, 토론 문화를 이끌 수 있는 리더십이 더 요구되어 지기도 한다.

이러한 업무의 환경적인 요인과 리더 및 팀원들의 개인적인 성향 부분등이 조화를 이루면서 다양한 리더십이 나타날 수 있다. 옳고 그름으로 나누어 질 수 있는 것은 아닐 것이다. 중요한 부분은 그 속에서 '인간미'가 필요하다는 점이다. 아무리 냉철하고 위급하다고 하더라도, 일정이 촉박하더라도 그 여건 속에서도 '사람'에 대해서 한번 더 생각해야 한다. 이 부분이 어렵다는 것을 잘 알고 있다. 하지만 어쩌면 이것이 모든 일의 토대이고, 리더십의 본질일지도 모른다.

리더는 외로운 자리일 수 밖에 없다. 어쩔 수 없이 고민을 할 수 밖에 없는 자리이다. 힘들 것이다. 하지만 잊지 말기를 바란다.

모든 것은 '인간미', '따뜻함'이 바탕이 되어야 한다는 점을...

<가트너 10대 전략 기술 2020>

■ 초자동화(Hyperautomation)

- 초자동화는 다수의 머신러닝, 패키징된 소프트웨어, 자동화 툴을 결합시켜 업무를 수행하는 것이다. 초자동화는 광범위한 툴 뿐만 아니라 자동화 자체의 모든 단계를 아우르는 개념이다. 여기에는 감지, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가 등이 포함된다.

초자동화는 주로 자동화 매커니즘의 범위, 매커니즘 간의 관계, 매커니즘이 결합되고 조직화되는 방법 등을 이해하는 데 초점을 맞춘다. 초자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA)에서 시작됐다. 그러나 RPA 자체가 초자동화를 의미하지는 않는다. 초자동화는 인간이 업무에 관여하는 부분을 복제하기 위해 다양한 툴의 결합이 필요하다.

■ 다중 경험(Multiexperience)

- 사용자 경험은 2028년까지 디지털 세상에 대한 사용자들의 인식, 디지털 세상과 사용자들의 상호 작용 방식에 있어 크게 변화할 것이다. 대화형 플랫폼은 사람들이 디지털 세상과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있다. 또, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합현실(MR)은 사람들이 디지털 세상을 인식하는 방식을 바꾸고 있다. 인식 및 상호 작용 모델에 있어서 이러한 변화는 미래 다중 센서 경험, 다중 모드 경험을 끌어낸다.

■ 전문성의 민주화(Democratization of Expertise)

- 민주화(Democratization)는 추가적인 값비싼 훈련을 요구하지 않으면서도 극히 단순한 경험을 통해 사람들에게 머신러닝, 앱 개방 등의 기술 전문 지식이나 판매 프로세스, 경제 분석 등 사업분야 전문지식을 제공하는 것에 초점이 맞춰져 있다.

시민 개발이나 노코드 모델의 발달과 더불어 시민 데이터 사이언티스트, 시민 안티그레이터 등의 "시민 접근"이 등장한 것은 전문 기술 민주화의 사례로 볼 수 있다. 

 가트너는 2023년까지 민주화의 4가지 핵심 요소가 가속활 될 것으로 예상했다. 데이터 및 분석의 민주화, 개발의 민주화, 설계의 민주화, 지식의 민주화가 이에 해당한다. 데이터 및 분석의 민주화는 전문 개발자 커뮤니티를 대상으로 확장하는 데이터 사이언티스트들을 대상으로 하는 툴을 의미하고, 개발의 민주화는 맞춤 개발된 애플리케이션에서 활용할 수 있는 AI 툴을 의미한다. 설계의 민주화는 시민 개발자에게 권한을 주는 추가적인 앱 개발 기능의 자동화와 더불어 low-code, no-code 가 확산되는 현상이며, 지식의 민주화는 IT 비전문가들이 본래 갖고 있던 전문 기술이나 훈련을 넘어 전문화된 스킬을 활용하고 적용할 수 있는 각종 툴과 전문 시스템에 접근할 수 있게 되는 것을 의미한다.

■ 인간 증강(Human Augmentation)

- 인간 증강은 기술이 인간 경험의 필수적인 부분으로서 어떻게 인간의 인식과 신체에 향상을 제공할 수 있는지는 탐구한다. 

물리적 증강은 인간의 몸에 웨어러블 디바이스와 같은 기술 요소를 심어 타고난 신체적 기능을 변화시킴으로써 인간을 향상시킨다. 인식증강은 전통적인 컴퓨터 시스템과 스마트 공간 내 새로운 다중 경험 인터페이스상의 정보를 평가하고 애플리케이션을 활용하면서 이뤄질 수 있다. 개개인들이 개인적 향상을 추구하게 됨에 따라 향후 10년 간 인간 신체 및 인식의 증강 수준을 높이는 것은 일반적인 일이 될 것이다. 이는 새로운 "소비자화"효과를 만들어 직원들의 개인의 향상점을 활용 및 확대하여 업무 환경을 향상시킬 수 있다.

■ 투명성과 추적성(Transparency and Traceability)

- 점점 더 많은 소비자가 개인 정보의 가치를 인식하고, 이에 대한 통제를 요구하고 있다. 기업들은 개인 데이터 보호와 관리의 위험이 증가하고 있음을 자각하고 있으며, 정부는 이를 확실히 하기 위해 강력한 규제를 시행하고 있다. 투명성과 추적성은 이러한 디지털 윤리와 개인정보 보호의 요구를 충족하는 데 중요한 요소다.

 투명성과 추적성은 규제 요구사항을 충족하고, 인공지능과 기타 첨단 기술 사용에 대한 윤리적인 접근방식을 보존하며, 기업 내 사라져 가는 신뢰를 회복하기 위해 고안도니 다양한 태도, 행동, 지원 기술, 관행 등을 지칭한다. 기업들은 투명성과 신뢰 관행을 구축하면서 인공지능 및 머신러닝 영역, 개인 데이터 보호, 소유 및 제어 영역, 윤리적 설계의 영역 등 세가지 영역에 초점을 맞춰야 한다.

■ 자율권을 가진 엣지(The Empowered Edge)

- 엣지 컴퓨팅은 정보 처리, 콘텐츠 수집 및 전달이 해당 정보의 출처, 보관 장소, 소비자에 인접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴리지다.

엣지 컴퓨팅은 지연 시간을 줄이기 위해 트래픽과 프로세싱을 로컬에서 처리하려고 하고, 엣지의 기능을 활용하려고 하며, 엣지에서의 더 큰 자율성을 가능케 한다. 제조업, 유통업 등 특정 산업을 위한 임베디드 IoT 세상에 단절되거나 분산된 기능을 제공할 수 있는 IoT t시스템의 필요성이 대두되면서 엣지 컴퓨팅에 많은 관심이 쏠리고 있다. 그러나 엣지가 점점 더 정교해지고 전문화되는 컴퓨팅 리소스와 더욱 풍부한 데이터 스토리지를 바탕으로 자율성을 가지게 되면서, 엣지 컴퓨팅은 사실상 모든 산업과 사용 사례를 아울러 지배적인 요소가 될 것이다.

■ 분산형 클라우드(Distributed Cloud)

- 분산형 클라우드는 퍼블릭 클라우드 서비스가 다양한 장소에 배포되는 것이다. 이때 퍼블릭 클라우드 서비스의 기존 제공 업체는 서비스의 운영, 거버넌스, 업데이트 및 개발에 대한 책임을 진다. 분산형 클라우드는 대부분의 퍼블릭 클라우드 서비스의 중앙호 모델에 상당한 변화를 주며, 새로운 클라우드 컴퓨팅 시대를 견인할 것이다.

■ 자율 사물(Autonomous Things)

- 자율 사물은 인간이 수행하던 기능들을 자동화 하는 데 AI를 활용하는 실제 디바이스다. 자율 사물은 대부분 로봇, 드론, 자율주행차, 자율주행선, 가전제품 등의 형태로 구현된다. 이러한 디바이스의 자동화는 엄격한 프로그래밍 모델들이 제공하는 자동화를 뛰어넘는 수준으로, AI를 활용하여 주변 환경 및 사람들과 보다 자연스럽게 상호 작용하는 고급 행동을 구현한다.

 기술력이 향상되고 규제가 허용되며 사회적 수용이 증가함에 따라, 점점 더 많은 자율 사물이 통제되지 않는 공공장소에 배치될 것이다. 자율 사물이 확산됨에 따라, 우리는 독립적인 지능형 사물이 다수의 디바이스가 사람과는 독립적으로, 혹은 인간의 입력에 따라 협력하는 지능형 사물의 무리로 전환될 것으로 예상된다.

■ 실용적인 블록체인(Practical Blockchain)

- 블록체인은 신뢰 구축, 투명성 제공, 비즈니스 생태계 간 가치 교환 구현, 잠재적 비용 절감, 거래 합의 시가 단축, 현금 흐름 개선등을 통해 산업을 재구성할 수 있는 잠재력을 가진 기술이다. 자산의 출처를 추적할 수 있어 위조품 사기의 가능성이 현저히 줄어든다. 또한, 자산 추적은 공급망 전반에서 식품에 대해 추적해 오염 발생 지점을 보다 쉽게 찾을 수 있도록 하거나 개별 부품을 추적하여 제품 리콜을 지원하는 등 다양한 영역에서 가치를 제공한다.

 블록체인이 잠재력을 가진 또 다른 영역은 신원 관리 분야다. 스마트 계약은 사건이 특정 액션을 촉발할 수 있는 블록체인으로 프로그래밍될 수 있다. 

■ 인공지능 보안(AI Security)

- 인공지능과 머신러닝은 다양한 사용 사례에 걸쳐 인간의 의사결정을 향상시키는 데 지속해서 활용될 것이다. 이는 초자동화를 구현하는 수많은 기회를 만들어내고 자율 사물을 활용해 비즈니스 전환을 이뤄낼 수 있지만, 보안 팀과 위험 분야 리더들에게는 새로운 중요 과제를 제시한다. IoT, 클라우드 컴퓨팅, 마이크로 서비스 및 스마트 공간 내 고도로 연결된 시스템들로 인해 공격 가능한 포인트가 광범위하게 늘어나기 때문이다. 보안 및 위기관리 리더들은 AI 기반 시스템 보호, AI를 활용한 보안 방어 향상, 공격자의 범죄 목적 AI 사용 예측 등 세 가지 주요 영역에 초점을 마춰야 한다.