중소기업과 빅데이터가 무슨 상관일까? 대다수 중소기업들은 그리 생각할 것이다. 처음에 필자도 그리 생각했다. 하지만 가만히 정리해 보면, 중소기업일수록 더욱 서두르고 진심으로 해야 하는 것이 빅데이터라는 것을 깨닫게 된다. 이유는 명료하다. 지금부터 그 이유를 살펴보자.

1. 한국 경제와 중소 제조업

한국 경제는 중요하지 않은 분야가 없다. 경제 기여도는 제조업이 제일 높다. 문화나 소프트웨어 게임 등 서비스업도 점점 커가지만, 자원이 부족한 우리나라는 자원을 수입 및 가공 제조하여 수출함으로써 경제에 이바지하는 것이 제일 크다는 얘기다.

대기업보다도 중소·중견기업의 경제 기여도가 훨씬 크다. 필자가 기억하기로는 65% 이상인 것으로 기억한다. 다시 말해, 중소기업을 육성하고 경쟁력을 키워야 한국의 경제도 튼튼해 진다.

중소 제조업은 어떤 방향으로 경영 전략을 수립해야 리스크를 줄이고, 수익을 올리고, 사업을 지속할 수 있을까? 대한민국은 대외의존도가 70% 이상이다. 다시 말해, 수출과 무역으로 먹고 산다는 것이다. 이리 보면 중소 제조업이 가야 할 방향이 무엇인지 알 수 있다.

2. 빅데이터의 3요소

제조 현장에는 데이터가 없고, False data인 경우가 많다. True data를 수집하기 위해선 어떤 방법이 효과적일까? 가장 효과적인 방법은 실시간 Data 수집이다. 제어 계측 측면이 아주 중요한데, 설비에서 시그널을 바로 수집하려면 인건비가 비싸 중소기업으로선 부담이 가중될 수밖에 없다.
최근 출장 중에 건설 노동자를 만났다. 인건비가 궁금해 “요즘 하루 일당은 얼마죠?” 물으니, ‘40만 원’ 정도라고 한다. 그러면 4차 산업혁명의 한 부분인 빅데이터 부문에서 데이터를 추출하는 일당은 이보다 더 비쌀 것이다. 인건비를 줄이기 위해서 어느 중소기업은 2세가 직접 기술을 배우기도 한다.

빅데이터의 3요소는 1. 데이터 수집, 2. 데이터 가공, 3. 데이터 활용이다. 먼저 데이터를 수집하는 것이 가장 중요하다. 또 이 부문의 활용이 가능하고, AI나 지능형 솔루션을 구축할 수 있다. 빅데이터 부문에서 Data 수집과 약간의 전처리 과정인 가공까지를 담당할 현장의 인력을 보통 Data scientist라고 부른다.

현장에서 실무를 담당하는 사람들이 Insight 능력을 키우고, Data의 중요성과 그 가치를 끊임없는 교육을 통해 인지하고, 실행으로 옮겨야 ‘AI를 향한 고부가가치 창조’라는 Data 분석가들이 할 일이 생기는 것이다. 

                      


3. 산업사회에서 지식 사회로

한국은 제조 산업사회의 꼭지점에 와 있다. 소득이 40,000달러 이상 도달하려면, 고부가가치인 지식서비스업으로 갈 수밖에 없다. 제조 현장의 생산성, 품질, 납기, 원가 경쟁력만으로는 달성할 수 없다는 얘기다. 또 독창성, 디자인, 개성, 성능, 브랜드, 신뢰성, 자부심을 가질 수 있는 브랜드 경쟁력을 가지고 제조 산업을 경영해야 한다는 것이다.

제조 산업사회의 쌀이 반도체라면, 지식서비스 사회의 쌀은 Data이다. Data가 있어야만 서비스 창출이 가능하다.

4. 빅데이터 가이드라인

공급망 불안과 원자재 상승, 사회주의 국가와 자본주의 국가 간 충돌을 넘어, 이제는 제조 산업사회와 지식서비스 사회 간의 충돌로 글로벌 지구촌은 변화하고 있다. 제조 산업사회는 원자재를 중시하지만, 지식서비스 사회는 원자재가 필요 없다.

지식서비스 사회는 물질이 아닌 창조적 아이디어와 엔지니어링 및 솔루션을 제작한다. 이를 도난당하면 안 되기에 보안을 강화하는 것이고, 복제를 하는 국가와 사회에 보복 조치를 하고, 갈등과 분쟁이 생기는 것이다.

한국의 중소 제조업은 PQCD를 넘어섰다. 그럼, 경영은 어디에 초점을 맞출 것인가? 고부가가치에 초점을 맞추고, 바로 분석과 생각을 하고, 전략을 구사해야 한다는 것이다. 제발 생각을 하고 제품을 만들자.

우크라이나 전쟁이 하루빨리 끝나 재건 사업을 펼쳐야 한다. 세계 경제를 회복하기 위해서는 “제조 Data뿐 아니라 어느 시장 Data가 필요한가?” “물류 비용에 대한 Data와 자재 및 가공에 대한 공급망 Data는 있는가?” 또 “블록에서의 경쟁사 Data는 있는가?” “그것을 극복할 수 있는 보다 창조적인 Data를 사전에 준비하고 있는가?”라는 과제가 우리 앞에 놓이게 된다.

한국의 중소·중견 제조업들은 언제까지 모기업 시키는 일만 할 것인가? 모기업의 경쟁사인 수백 개의 글로벌 기업들은 거래를 안 할 것인가? 수익성이 보장되고, 지속성이 보인다면 그리 해도 된다. 하지만 한국 제조업의 그 분수령은 이미 한 맺힌 아리랑 고개를 넘어가고 있다.

5. 고급 인력 존중과 우대 문화

한국에는 고급 인재(석박사를 이야기하는 것이 아님)가 많다. 대부분 고등학교를 졸업한 인재들이다. 그 숫자가 아무리 많아도 일본·중국·미국을 이길 수는 없다. 우리는 기초가 튼튼한 고등학교 이상의 인력을 가지고 있는 것을 자랑스럽게 생각해야 한다. 그들을 Data scientist로 만들어야 고부가가치라는 단계로 넘어갈 수 있다.

 윤석열 정부도 언급한 “Digital transformation”을 언제까지 해야 하는가? 전문가들의 의견과 모 그룹 회장님의 말을 참조하면 2025년이다. 시한이 얼마 남지 않았다. 한국인의 특성상 한 순간에 전환될 수 있다. 그럼, 시작부터 해야 할 것 아닌가?

우리는 모두 Digital transformation 할 수 있는 잠재역량을 가지고 있다. 지금은 판단할 때를 지나 행동으로 옮겨야 할 때다. 탁상행정과 이론이 아닌, 현업에서 고전분투하는 모두에게 긍정적으로 칭찬하고, 제대로 보상받는 스타를 만들어 가야 한다. 

지금까지 제조 산업사회에서 규정을 안 지켰다고 혼내는 문화가 아닌, Insight 능력 발휘와 창조를 할 수 있는 문화로 가는 것만이 한국 경제와 제조업이 살 수 있는 방법이다. 규정과 규칙 따위는 자동화 정보시스템에 넣어버려야 가능함을 잊지 말자.

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