제조업의 스마트화는 자동화와 디지털 기술을 통해 생산성을 높이는 흐름입니다. 하지만 많은 제조 기업들이 데이터 분석에서 어려움을 겪으며 이 혁신의 완성을 가로막고 있습니다. 이 글에서는 제조업에서 데이터 분석이 왜 그렇게 어려운지, 시스템 간의 단절, 현장 데이터의 특수성, 인력 문제를 중심으로 상세히 살펴봅니다.
시스템 간의 연결 부재가 만드는 단절
스마트 제조의 핵심은 다양한 시스템과 데이터가 유기적으로 연결되어야 한다는 점입니다. 하지만 제조 현장에서는 여전히 서로 호환되지 않는 시스템들이 혼재되어 있습니다. 예를 들어, 생산관리 시스템(MES), 품질관리 시스템(QMS), 설비관리 시스템(EAM), 재고 및 회계 관련 ERP 시스템 등이 각각 별도로 운영되며, 데이터 포맷과 통신 방식이 서로 달라 통합이 어렵습니다. 이러한 시스템 간 단절은 데이터 분석 이전에 기본적인 데이터 통합 과정에서 큰 장벽이 됩니다. 데이터를 분석하기 전에 수집, 정리, 표준화하는 시간이 너무 오래 걸리고, 이 과정에서 데이터의 정확성과 일관성까지 위협받습니다. 특히 중소 제조업체의 경우 초기 도입 비용 문제로 인해 각 시스템을 서로 다르게 구축하는 경우가 많아 더욱 분석 효율성이 떨어집니다. 스마트화를 위해선 다양한 시스템의 데이터를 통합 관리할 수 있는 플랫폼과 연동 기술이 필수입니다. 하지만 기술 인프라 부족과 낮은 디지털 성숙도로 인해 이러한 연결이 원활하게 이뤄지지 않고 있는 현실이 제조업 데이터 분석의 시작부터 난관을 만드는 주요 이유 중 하나입니다.
현장 데이터 특성상 정형화가 어려운 문제
제조업 현장에서 나오는 데이터는 IoT 센서, PLC(프로그램 논리 제어기), 생산기록지, 품질검사표 등 다양한 형태로 존재합니다. 이 데이터들은 일부는 디지털화되어 있지만, 여전히 수작업으로 작성되는 부분이 많고, 그로 인해 오류와 누락이 발생하기 쉽습니다. 게다가 설비 상태 정보나 품질 관련 데이터는 실시간으로 변동되며, 정형화된 형태로 추출하는 것이 매우 어렵습니다. 데이터 분석을 위해서는 일관된 형식의 데이터가 필요하지만, 제조 현장에서는 수많은 설비에서 다양한 형식으로 데이터가 발생합니다. 이는 비정형 데이터가 많다는 뜻이며, 이를 정형화하기 위한 과정에서 예를 들어 보자면 로그 정제, 결측치 보정, 단위 통일 등—이 상당한 시간과 비용을 요구합니다. 또한, 제조업은 공정마다 특성이 다르기 때문에 일괄적인 분석 알고리즘이 통하지 않습니다. 예를 들어 동일한 공정이라도 제조 품목이 다르면 센서 데이터 해석 방식도 달라집니다. 이처럼 복잡한 데이터 환경은 단순한 데이터 시각화 수준을 넘어서는 고급 분석을 어렵게 만들며, AI나 머신러닝 도입에도 제한을 두게 됩니다.
데이터 분석 전문가 부족과 조직의 이해 부족
제조업체 내부에는 데이터 분석에 대한 이해도가 낮은 경우가 많습니다. 이는 단순히 분석 전문가가 부족하다는 문제를 넘어서, 분석의 필요성과 가치에 대한 인식 부족으로 이어집니다. 많은 기업에서는 여전히 '데이터는 IT 부서 일'이라는 고정관념이 자리 잡고 있어, 현장과 데이터 분석팀 간의 협력이 원활하게 이루어지지 않습니다. 게다가 분석 인력 자체도 수요에 비해 공급이 부족합니다. 제조업 특화 데이터 분석가는 일반 IT 분석가보다 훨씬 희귀하며, 이들을 영입하거나 양성하는 데 많은 시간이 필요합니다. 이로 인해 많은 중소 제조업체는 외부 컨설팅에 의존하게 되지만, 이는 지속 가능성이 낮고 비용 부담이 큽니다. 또한, 경영진의 이해 부족 역시 큰 문제입니다. 데이터 분석은 장기적인 투자와 시행착오가 필요한 과정인데, 단기간의 ROI만을 기대하며 빠른 성과를 원하기 때문에 분석 프로젝트가 중단되는 경우도 빈번합니다. 이처럼 인력 부족과 조직 내부의 문화적 장벽은 제조업 데이터 분석을 근본적으로 어렵게 만드는 요인입니다. 결론을 요약하자면 다음과 같습니다. 제조업의 스마트화를 이루기 위해선 단순한 자동화가 아닌, 데이터 기반 의사결정이 핵심입니다. 그러나 시스템 간 연결 부재, 현장 데이터의 복잡성, 분석 인력 부족이라는 세 가지 벽이 여전히 높게 존재합니다. 지금 필요한 것은 기술 도입뿐 아니라, 조직 전체의 데이터 활용 문화와 인프라 개선입니다. 제조업 데이터 분석을 고민하고 있다면, 지금이 전략을 재정비할 때입니다.