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으로 일어날 일에 대한 분석이 가능해지기 때문이다. 그 과정에서 기업은 고객과의 접점 이 생기고, 이를 바탕으로 새로운 서비스를 제공할 수 있는 기회가 마련된다는 것. 예를 들어 고장난 기계를 고치기 위해 사람을 불 러야만 했던 과거와 달리, 이제는 데이터 분 석을 통해 예측 정비라는 새로운 서비스가 가능해졌다. 최윤석 전무는 한 조사기관의 자료로 데이터 양의 변화를 설명했다. 2013년부터 2020년 까지 인류가 소비하는 데이터의 총량이 44 제타바이트(Zettabyte, ZB)에 이를 것으로 예측되고 있다. 44 제타바이트는 1 테라바이 트(Terabyte, TB)를 44조 개나 모은 양이다. 2020년이 되면 전세계에서 네트워크로 소 통되는 디바이스는 시간 당 100만 대가 팔릴 것으로 내다봤다. 최윤석 전무는 “인류의 모든 패턴이 데이터 화 되고, 클라우드에 모이는 세상이 될 것”이 라며 “데이터와 기술을 복합적으로 응용하 는 지능형 서비스로 진화한다면 파괴력 있는 결과를 만들 수 있다”고 언급했다. 4차 산업혁명과 제조업 신인류의 데이터는 이제 기업의 핵심 역량이 자 가치, 신규 비즈니스 모델을 창출하는 방 법이 됐다. 강연자들이 “제조업이 4차 산업혁 명에 대응하기 위해서는 ‘데이터를 읽는 것’ 부터 시작해야 한다”고 입을 모으는 이유다. 그래야만 앞으로의 위기를 기 회로 삼을 방향성을 찾 을 수 있어서다. 과연 데이터가 제조를 변화시킬 수 있을까? 라는 물음에 경희대학교 이경전 교수는 “스 마트 제조는 소비자를 위한 활동이라는 걸 인식하게 한다”고 했다. 이경전 교수는 고객이 가치를 느끼면 그것의 제곱만큼 매출이 증가한다는 경영학 이론을 들며, “IoT, 네트워크로 수집된 데이터를 분석 해 고객의 만족도를 높이는 게 관건”이라고 덧붙였다. 데이터를 활용한 비즈니스 모델의 다각화 필 요성도 대두됐다. 대량 생산에서 다품종 맞 춤형 소량 생산으로 변화한 제조 트렌드에 기 민한 반응을 보여야 하기 때문이다. 기술혁신 덕분에 개인화가 가능해진 만큼 사업 모델 역 시 ‘맞춤’에 초점을 맞춰야 한다는 것. 이러한 비즈니스 모델의 다각화가 중소 벤처 기업에게 새로운 기회가 될 것이라는 의견도 있다. 고려대학교 주영섭 교수는 “4차 산업혁 명은 얼마나 빨리 고객의 다양한 니즈를 충 족시키는지가 핵심”이라며 “세분화 된 개인 취향에 맞추기 위해서는 속도와 유연성이 필 수적”이라고 설명했다. 중소 벤처기업의 경우 대기업에 비해 빠른 의사결정과 조직 혁신이 가능하기에 4차 산업혁명 시대에 적합하다 는 판단이다. 제조업이 다품종 맞춤형 소량 생산에 어떤 대응을 보이는지도 소개됐다. 다양한 솔루션 중 주목할 만한 건 협동로봇이다. 협동로봇은 새로운 소비 패턴을 따라잡지 못하는 대량 생산 시대의 자동화 시스템 을 보완한다. 생산성 향상에 기여함은 물 론이다. 사람과 로봇은 장점이 정반대이다 1 2