"공장 스마트화, 기업 생산량 9.1%p 개선…고용 감소효과 없어"

KDI, 공장 스마트화 수준 측정 첫연구…"스마트화와 자동화는 달라"

"기술 도입뿐 아니라 기업 경영방식 관건…민관학 협의체 도입해야"

[세종=뉴시스]김인호·정성훈 한국개발연구원(KDI) 연구위원들이 20일 '공장의 스마트화를 위한 스마트한 정책 방안'이라는 제목으로 펴낸 보고서에 관해 브리핑하고 있다. 2019.11.20 (사진 = KDI 제공) [email protected]

[세종=뉴시스]장서우 기자 = 제조업 혁신을 이루기 위한 스마트 공장 육성 정책이 본격적으로 시작된 후 실제 현장에서는 얼마만큼의 '스마트화'가 이뤄졌을까. 공장 스마트화(化) 정책의 효과가 생산성과 고용 측면에서 어떻게 나타나고 있는지를 실증적으로 분석한 최초의 연구 결과가 나왔다.

4차산업혁명 시대에 들어서면서 우리 정부는 2014년부터 스마트 공장 육성을 위한 지원에 힘을 쏟기 시작했다. 2018년까지 5년간 집행된 스마트 공장 보급 사업 예산은 4136억원이며 올해는 보급 사업을 포함한 관련 총예산을 1조원 규모로 배정한 상태다. 정부의 목표는 2022년까지 스마트 공장을 3만개까지 늘리는 데 있다.

한국개발연구원(KDI)이 20일 '공장의 스마트화를 위한 스마트한 정책 방안'이라는 제목으로 펴낸 KDI FOCUS 보고서를 보면, 2017년 기준 스마트화 수준이 하위 10%에 머물러 있는 공장을 상위 50%(중간값)까지 향상시키면 일일 생산량으로 측정되는 생산성이 약 9.1%포인트(p) 개선되는 것으로 추정됐다. 공장의 스마트화가 공장의 성과에 명백하게 긍정적인 효과를 미친다는 결론이다.

이같은 생산성 향상 효과는 다품종 소량 생산에 적합한 '배치'(batch) 및 '잡숍'(job shop) 공정, 많은 부품으로 구성된 제품의 생산에 적합한 조립라인 공정, 동일 품종의 대량 생산을 위한 연속 공정 등 생산 공정의 유형을 달리해도 비슷한 크기로 나타났다. 일일 생산량과 함께 생산성을 측정하는 주된 지표로 사용되는 '리드 타임'(제품의 주문에서부터 출고까지 걸린 시간)은 주어진 시간 내에 같은 제품을 많이 생산하는 것이 중요한 연속 공정에서 눈에 띄게 줄었다. 배치(잡숍) 공정에선 생산 품목의 수와 거래처 수가 눈에 띄게 늘어나는 효과가, 조립라인 공정에선 불량률이 감소하는 효과가 나타났다.

스마트화를 통해 생산성이 향상된다 해서 고용이 줄어드는 결과를 낳지는 않는 것으로 분석됐다. 2017년을 기준으로 향후 2년간 기업이 계획하는 스마트화 및 자동화의 수준과 그에 따라 예상되는 직종별 노동수요의 변화 간 관계를 설문조사를 통해 분석한 결과 전사적인 스마트화를 계획하고 있는 기업은 생산직과 사무직, 공정 관리 기술직 등 모든 직종에서 고용을 줄일 계획을 갖고 있지는 않았다. 여기에는 스마트화를 통해 거래처가 늘어나는 등 기업 규모가 커질 경우 늘어나게 될 노동수요도 반영됐다.

보고서에서는 스마트화가 '자동화'와는 명백히 다르다는 점을 강조하고 있다. 스마트화의 본질은 데이터를 매개로 한 제조 시스템의 유기적 변화에 있는 것으로, 반드시 기계(자본)가 노동력을 대체하는 결과로 이어지지는 않는다는 것이다. 부문 간 연결성 강화, 데이터 중심의 분석 및 의사결정, 소비자 중심 경영 전략에 따른 유연성 제고 등 스마트화를 위한 세부 목표를 달성하는 과정에서 되려 관리·기술직에 대한 수요가 증가할 가능성이 있다. 다만 생산 공정만을 따로 떼어내 스마트화를 추진하는 경우엔 생산·사무직 수요가 일부 감소할 수 있다는 예측이다.

[세종=뉴시스](자료 = 한국개발연구원(KDI) 제공)

연구를 담당한 김인호·정성훈 KDI 연구위원들은 사업체의 스마트화 수준이 높을수록 생산직의 재교육·재배치 계획과 사내 교육 프로그램을 이미 갖고 있을 확률이 높다고 봤다. 이는 기업들이 스마트화를 추구할 때 얼마나 효과적인 재교육·재배치 프로그램이 제공되는지가 일자리 감소와 직결된다는 분석과 이어진다. 효과적인 스마트화를 위해선 첨단 기술 그 자체뿐 아니라 그 기술을 잘 활용할 수 있는 공장의 경영 방식이 갖춰져야 한다는 주장이다. 이는 자동차 제조사 '도요타'(Toyota)가 1960년대부터 구현한 '린'(lean) 생산 방식에 비유된다.

이들은 "스마트화 수준은 공장 직원들의 인센티브를 얼마나 잘 관리하는지를 나타내는 인사 관리 수준과 특히 관련이 컸다"며 "기술 도입에만 집중할 것이 아니라 기업이 그 기술에 얼마나 준비가 돼 있는지가 핵심"이라고 짚었다. 그러면서 "기업의 경영 방식과 함께 경영자의 전략 및 리더십, 시스템을 운영하고 문제를 해결하는 직원 개개인의 역량이 모두 중요하다"고 했다.

공장 스마트화를 지원하는 현 정부의 정책 방향은 바람직하지만, 실질적인 스마트화 수준을 높이기 위해선 좀 더 체계적인 지원이 이뤄져야 할 필요가 있다는 주장이다. 독일은 '인더스트리 4.0(Industrie 3.0) 구축 기업 지도'처럼 스마트 공장 구축 기업의 특성과 성과, 만족도를 반영한 정보를 체계화에 정책 효과를 극대화할 필요가 있다고 이들은 봤다. 또 정부 주도형 거버넌스에서 벗어나 실질적인 권한을 갖는 민·관·학 협의체를 구성해 민간과의 협력을 활성화하는 노력도 병행해야 한다고 제안했다.

한편 이 연구에선 스마트화의 수준을 ▲공장의 생산 활동이 얼마나 유기적으로 통합돼 있는지(시스템 통합 수준) ▲각 생산 활동에서 데이터가 얼마나 수집·공유되며 활용되고 있는지 등 2가지 특성으로 나눠 측정했다. 우리나라 제조 공장 전체를 공장 규모와 산업분류, 정책 수혜 여부 등에 따라 분류하고 그룹별 표본을 임의로 선택해 추출한 1000여개 공장의 스마트화 수준을 측정한 결과 2017년 평균 0.37로 조사됐다. 2년 전인 2015년(0.31)보다는 향상됐지만, 공장의 규모나 자동화 수준, 정보통신기술(ICT) 도입 수준, 경영 방식 등에 따라 기업 간 편차가 큰 것으로 나타났다.


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