제조업의 디지털 혁신

사티쉬 슈클라 –  

오늘 저희와 함께 해주신 분은 아시안 페인트의 CIO 겸 부사장인 아쉬쉬 크셰트리(Ashish Kshetry)입니다. 그는 공급망, IT 및 디지털 전환 분야에서 풍부한 경험을 보유한 전문가입니다. 아시안 페인트가 업계를 선도할 수 있도록 디지털 전략을 수립하고 실행하는 데 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. IT와 비즈니스 전략의 접점에 대한 그의 통찰력은 끊임없이 변화하는 소모품 산업 환경에서 그를 사상적 리더로 자리매김하게 했습니다. 저희 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다.  

아시쉬 크셰트리 –  

오늘 초대해줘서 고마워, 아시쉬.  

사티쉬 슈클라 –  

제조업 중심 기업에서 공급망과 IT를 관리해 오신 분으로서, 로봇공학과 자동화가 귀하의 역할이나 공장 또는 제조 시설 운영에 상당한 영향을 미쳤던 기억에 남는, 혹은 예상치 못한 경험에 대해 말씀해 주시겠습니까?  

아시쉬 크셰트리 –  

저를 소개하시면서 '오랜 경력'이라는 단어를 언급하셨는데, 제 경험은 정말 풍부하고 예상치 못한 일들로 가득합니다. 그리고 자동화와 로봇공학에 대해서도 말씀하셨죠? (네). 우선, 지난 몇 년 동안 저는 기존의 자동화, 즉 생산 현장의 작업을 디지털화하고 수동 작업을 컴퓨터 기반 시스템으로 전환하는 과정을 경험했습니다. 청중 여러분을 몇 년 전으로 데려가 보겠습니다. 제가 경험했던 변화는 예상치 못한 것이었습니다. 많은 것을 계획했지만, 실제로 구현했을 때 사람들에게 미치는 영향과 마우스나 키보드만으로 작업하는 방식은 정말 놀라웠습니다. 수동으로 작업하고 컴퓨터로 타이핑하는 데 익숙했던 사람들이 갑자기 컴퓨터로 작업하는 모습은 정말 예상치 못한 것이었습니다. (보통 사람들은 처음에는 기술에 저항감을 느끼죠.) 네, 그렇습니다. 그래서 저는 경력 초기에 많은 것을 배웠습니다. 그리고 진정한 변화의 물결은 로봇공학 분야에 뛰어들면서 시작되었다고 말씀드리고 싶습니다. 그게 제가 실제로 목격했고 정말 기억에 남는 변화였습니다. 저는 그 변화를 두 가지 관점에서 모두 봤습니다. IT 관점에서 보면, 생산 현장에 로봇 기술을 도입하는 것을 본격적으로 검토하기 시작했을 때의 모습이었죠.  

그리고 저는 운 좋게도 그 반대편, 즉 공급망에서 일하면서 로봇 기술이 가져올 수 있는 실질적인 이점을 경험할 수 있었습니다. 특히 기억에 남는 경험은 제조 공장의 운영 방식을 수작업에서 완전히 자동화로 전환했던 때입니다. 여기서 운영이란 공정과 제어를 의미하는데, 디지털화는 운영 효율성 향상에만 초점을 맞추는 것이 아니라 로봇 기술을 통해 판도를 완전히 바꿔놓았습니다. (알겠습니다.) 실질적인 혁신이라는 측면에서, 생산 현장의 운영 관리 및 제어 방식에 엄청난 변화가 일어났습니다.  

사티쉬 슈클라 –  

알겠습니다. 그럼, 말씀하신 '영향'은 생산성 효율성을 향상시켰다는 의미인가요? 이러한 영향은 어떻게 시각화되었나요?  

아시쉬 크셰트리 –  

로봇 기술 도입으로 얻은 가장 큰 변화는 두 가지라고 생각합니다. 첫째, 로봇을 활용하면 생산 현장에서 작업을 수행하는 인력을 줄일 수 있습니다. 이는 오류 발생률과 낭비를 감소시키는 효과를 가져옵니다. 둘째, 로봇은 학습 속도가 훨씬 빠릅니다. 따라서 자동화된 공장에서는 생산 규모를 확장하고 생산 능력을 최대한 활용하는 속도가 훨씬 빠릅니다. 제가 직접 목격한 가장 큰 차이점이자, 공장들이 생산 능력을 최대한 활용하는 방식에서 나타난 예상치 못한 결과였습니다.  

사티쉬 슈클라 –  

로봇 기술이 사업 확장을 가속화하고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 된다는 말씀에 전적으로 동감합니다. 그런데 경력 초기에는 생산 현장에서 기본적인 디지털화 프로세스나 키보드 사용조차 두려워하는 사람들이 많았다고 하셨는데요. 로봇을 처음 도입했을 때나 사람들이 로봇과 함께 일해야 했을 때에도 그런 어려움을 겪으셨나요? 다시 말해, 생산 현장에서 사람과 로봇이 함께 일하기 위해서는 무엇이 필요할까요?  

아시쉬 크셰트리 –  

그래서, 제 생각에는, 표현을 빌리자면, 인간과 로봇이 진정으로 협력할 때, 그것은 마치 움직이는 시와 같다고 생각합니다. (로봇과 인간의 교향곡이라고 할까요?) 네, 하지만 그건 좀 가벼운 표현이죠. 최근에 정말 흥미로운 사례를 하나 봤는데, 로봇 기술이 품질 보증 방식을 완전히 바꿔놓는 것을 목격했습니다. 로봇 기술이 영향을 미칠 거라고는 흔히 예상하지 못하는 분야죠. 여기서는 로봇이 물리적인 작업만 하는 게 아니라, 인간의 오감을 활용하는 것도 중요합니다. (알겠습니다.) 즉, 동작을 분석하고, 샘플을 채취하고, 시각 정보를 분석하고, 지능과 과거 이력을 바탕으로 최종적으로 제품 품질을 감지하고 개선하는 것입니다. 자동화된 방식으로 많은 테스트를 진행하지만, 처음부터 끝까지 모든 과정을 살펴보는 것은 정말 의미 있는 경험이었다고 생각합니다. 로봇이 결함을 감지하고, 다양한 각도에서 최종 제품의 사진을 찍고(정말 놀랍습니다!), 최종 단계에서 결함을 찾아낼 수 있다는 점이 특히 인상적이었습니다. 제가 '움직이는 시'라고 표현했던 것은 바로 이런 의미였습니다. 다양한 감각을 활용하여 로봇 기술이 제조 분야뿐 아니라 품질 보증 분야에도 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 보여주는 훌륭한 사례였습니다.  

사티쉬 슈클라 –  

이것은 로봇 시스템이 다양한 감각을 활용하여 품질 보증 프로세스를 수행하는 매우 독특한 사례입니다. 말씀하신 것처럼 사진을 촬영하고 최종 결과물을 바탕으로 의사 결정을 내린다는 점을 고려하면, 로봇 시스템은 일반적으로 많은 양의 데이터를 필요로 하고 분석해야 할 것입니다. 이러한 시스템들을 통합하는 과정은 어떻게 진행하시나요? 혹시 어려움을 겪으신 적이 있으신가요?  

아시쉬 크셰트리 –  

네. 아주 흥미로운 질문을 해주셨는데요, 로봇이 생산 현장에서 일할 때 어떤 문제가 발생하는지, 그 문제에 대해 관용적이지 않다는 점을 말씀드리고 싶습니다. (알겠습니다.) 네. 사람이 기계를 조작할 때는 문제가 생겨도 어느 정도 참을성을 보이잖아요? (네.) 그리고 인내심을 갖고 스스로 해결하려고 노력하죠. (많은 사람들이 이런 점을 문제라고 생각하겠지만요.) 네. 그러니까, 사람은 인내심이 강하고 문제를 해결하려고 노력하는 편이죠. 하지만 로봇은 그런 면에서 관용적이지 않습니다. 설계나 원자재 등 사양에 맞는 것만을 기준으로 작업하기 때문에, 어떤 결함도 용납하지 않습니다.  

저희가 예상치 못하게 발견한 것 중 하나는, 공장 생산 현장에 로봇을 도입하면서 입고되는 자재의 품질 관리가 극도로 엄격해져야 한다는 점이었습니다 . 로봇이 작동할 수 있는 허용 오차가 사라졌죠. 그래서 저희는 이 문제를 해결하기 위해 공급업체들과 협력해야 했습니다. 공급업체들이 더 나은 품질 관리 프로세스를 갖추고 자동화를 도입하여 저희에게 공급되는 자재의 품질을 훨씬 높일 수 있도록 노력했습니다. 이는 여러모로 저희에게 도움이 되었지만, 진정한 원동력은 로봇 도입 자체였습니다. 로봇 도입을 통해 얻은 부수적인 이점이었고, 제 생각에는 상당히 예상치 못한 결과였습니다. 

사티쉬 슈클라 –  

그러니까 귀사는 제조 공정에 로봇 자동화 시스템을 도입했을 뿐만 아니라, 전체 공급업체 시스템까지도 개선한 셈입니다.  

아시쉬 크셰트리 –  

네, 맞습니다. 더 나은 배송 시스템이 필요하기 때문입니다. 저희는 단순히 가공 공정뿐만 아니라 창고 운영, 즉 공장에서 창고로 자재를 운송하는 과정까지 개선했습니다. 사람이 직접 무거운 짐을 들지 않고 트럭에 싣는 방법은 무엇일까요? 트럭의 품질을 높이고, 자동화 로봇을 활용하여 트럭에 짐을 싣는 등의 다양한 방법을 도입해야 합니다. 이러한 요소들을 유연하게 관리할 수 있도록 생태계를 구축하는 것이 중요합니다.  

사티쉬 슈클라 –  

네. 말씀하신 것처럼 로봇공학과 자동화가 완전한 디지털 생태계를 구축하고 제조업에 경쟁 우위를 제공하는 좋은 사례라고 생각합니다. 인도가 세계 제조업의 중심지로 부상하려면 로봇공학이 매우 중요한 역할을 할 것이라고 보십니까? 중국이 세계 제조업의 중심지로 떠오르고 있다는 이야기가 많이 들리는데, 로봇공학이 핵심적인 역할을 하고 모든 기업이 완전한 디지털 생태계를 구축하는 이 방향을 따라야 할까요?  

아시쉬 크셰트리 –  

네. 그래서 로봇공학은 하나의 요소라고 할 수 있겠죠. (하나의 요소). 네, 제가 말했듯이 다양한 요소들이 있다고 생각합니다. 말씀하신 대로 중국과 인도의 경제가 맞물려 인적 자본 측면에서 판도를 바꿀 수 있고, 필요한 자원을 확보할 수 있다는 점이 중요합니다. 인간과 로봇이 협력하는 것은 챗봇이나 여러 단계의 수동 작업을 로봇이나 챗봇이 대신 처리하도록 하는 경우를 보면 가장 잘 설명할 수 있을 것 같습니다. 그렇죠? 네.  

사티쉬 슈클라 –  

방금 챗봇에 대해 말씀하셨는데, 정말 흥미로운 주제입니다. 많은 대기업들이 다양한 분야에서 딥테크 기술을 활용하고 있는 것을 볼 수 있는데요. 챗봇을 기반으로 어떤 응용 분야가 있는지, 특히 고객 경험 분야를 중심으로 설명해 주시겠어요? 로봇공학이나 제조 분야에 대해서는 이미 이야기했지만, 이러한 기술들이 다른 분야에도 어떻게 적용될 수 있을까요?  

아시쉬 크셰트리 –  

네. 그래서 로봇공학보다 한 단계 더 나아간 기술을 살펴볼 때 우리가 주목하는 분야는 인공지능, 즉 알고리즘 기반 의사결정입니다. 알고리즘을 활용하여 의사결정을 어떻게 더 효율적으로 할 수 있을까 하는 것이죠. 인간의 사고방식도 어느 정도 잠재력은 있지만, 자동화 시스템을 활용하면 훨씬 더 수월해질 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 많이 개발하는 것 중 하나가 추천 엔진입니다. 최종 소비자가 제품을 선택할 때 과거 이력과 제품 선택 패턴을 기반으로 추천을 제공하는 것이죠. 예를 들어, 고객이 온라인 매장에서 제품을 구매할 때 이러한 추천을 제공하는 것입니다. 이처럼 알고리즘이 의사결정을 주도하는 추세이며, 이는 많은 기업들이 시간과 에너지, 자원을 투자하고 있는 매우 유망한 분야입니다. 이러한 기술은 의사결정 속도를 높일 뿐만 아니라, 개인 맞춤형 서비스를 제공하여 '이건 나에게 딱 맞는 거야. 이건 나에게 안 어울려.'라는 느낌을 갖게 해줍니다. 네, 맞습니다. 그러니까 과거 이력을 기반으로 한 데이터 중심적인 접근 방식입니다. (과거 이력 말입니다.)  

사티쉬 슈클라 –  

그리고 RPA라는 것도 있는데, 이는 프로세스 자동화를 의미합니다. 청취자분들을 위해, 물리적인 로봇이 사용되는 로봇 자동화와 RPA의 차이점에 대해 간략하게 설명해 주시겠습니까?  

아시쉬 크셰트리 –  

네. 로봇이 인간과 함께 일하는 전체적인 개념은 RPA 시나리오를 통해 가장 잘 설명될 수 있다고 생각합니다. RPA는 프로세스의 여러 단계를 나타냅니다.  어떤 단계에서는 인간이 직접 확인해야 하는 부분이 분명히 존재합니다. 하지만 그 부분만 로봇 프로세스가 처리하고 나머지는 모두 로봇이 처리하도록 하는 것입니다. 예를 들어, 송장 승인과 같은 간단한 작업을 생각해 보세요. 송장을 광학적으로 판독하고 컴퓨터가 검토하도록 하지만, 최종적으로는 사람이 승인 서명을 해야 합니다. 즉, 업무의 90%는 로봇이 처리하고 5%는 사람이 직접 처리하는 방식입니다. 또한, 사람 간에 업무를 인계해야 하는 경우에도 RPA를 활용할 수 있습니다. 

어떤 조직이든 이와 같은 프로세스가 많을 겁니다. 사람이 직접 처리하고, 중간에 로봇이 개입한 다음 다시 사람에게 넘겨주는 방식이죠. 이런 것들이 예시이고, 우리는 프로세스, 회계, 재무, 법률 분야에서 로봇을 많이 사용합니다. 특히 최신 대규모 언어 모델 기술 덕분에 지금은 훨씬 더 발전했다고 생각합니다.  

사티쉬 슈클라 –  

네, LLMS는 이 모든 것을 완전히 새로운 차원으로 끌어올릴 것입니다. 사람들이 흔히 일자리를 빼앗을 거라는 등의 두려움을 갖는 경우가 많은데, 말씀하신 것처럼 90%는 로봇이 처리하겠지만 여전히 인간의 개입이 필요할 것입니다. 이는 생산성을 몇 배로 향상시킬 수 있는 좋은 예입니다. 이 세션을 마무리하기 전에 몇 가지 방법론적 진실에 대해 이야기해 보겠습니다. IT와 공급망 분야 모두에서 풍부한 경험을 가진 분이 계시니까요. 첫째, 제조 공장의 IT 부서는 공장의 마법사와 같습니다. 직원들의 모든 문제를 해결할 수 있는 존재로 여겨지는데, 이는 사실일까요, 아니면 오해일까요?  

아시쉬 크셰트리 –  

제 생각엔 그건 근거 없는 이야기 같아요. 네. 문제를 해결하기는커녕 오히려 많은 문제를 야기하고 있죠.  

사티쉬 슈클라 –  

정말 흥미롭네요. 제조 현장에서 IT 전문가와 엔지니어들은 기계와 로봇이 가동될 때 할 일이 없어서 신경전이 벌어진다는 게 사실인가요?  

아시쉬 크셰트리 –  

제 생각엔 그 말이 맞는 것 같아요. 하지만 동시에 그들은 다음 도전을 찾고 있는 것 같기도 하고요. 그래서 신경을 건 총격전 같은 것도 그런 맥락에서, 다음 도전을 준비하는 과정에서 나오는 것일 수도 있죠. 하지만 그런 순간에는 잠시 쉬어가는 것 같아요.  

사티쉬 슈클라 –  

그렇다면 이것은 아주 화려한 제조 산업이겠네요. (네, 전적으로 동감합니다.) 그렇다면 로봇도 자신이 하는 일의 종류를 반영하는 성격을 가지고 있을까요?  

아시쉬 크셰트리 –  

그건 미신인 것 같아요. (알겠습니다) 제 생각엔 그게 인간과 다른 점 중 하나라고 할 수 있겠네요.  

사티쉬 슈클라 –  

하지만 우리가 머지않아 그곳에 도달할 수 있을 거라고 생각하세요?  

아시쉬 크셰트리 –  

그러지 않기를 바랍니다. (제발 그러지 않기를). 그러니 유머는 여전히 당신과 함께하길 바랍니다. 당연하죠.  

사티쉬 슈클라 –  

자, 마지막 질문입니다. 일부 제조 현장에서 엔지니어와 IT 전문가들 사이에 그들만이 이해하는 비밀스러운 암호가 있다는 게 사실인가요? 

아시쉬 크셰트리 –  

네, 말씀하신 대로인 것 같습니다. 많은 경우, 어떤 문제를 상급자에게 설명해야 할 때 너무 많은 전문 용어가 사용되다 보니 제대로 전달되지 않는 경우가 많습니다. 그래서 IT 부서와 제조 부서 간에 암묵적인 합의가 있어서 발생하는 모든 문제를 명확하게 설명할 수 있는 것 같습니다.  

사티쉬 슈클라 –  

이렇게 세상에 알려주셔서 감사합니다. 아시쉬, 정말 고맙습니다. 시간 내주셔서 감사해요. 청취자분들도 저희 대화를 통해 많은 것을 배우고 즐거워하실 거라고 생각합니다.  

아시쉬 크셰트리 –  

초대해줘서 고마워, 사티쉬.  

사티쉬 슈클라 –  

감사합니다.