삼성 반도체 공정에 IoT센서 설치
포스코 '스마트팩토리' 적용 지능화
글로벌 IT공룡 소비자 행동 분석
포스코 '스마트팩토리' 적용 지능화
글로벌 IT공룡 소비자 행동 분석
CERN 홈페이지
삼성전자 경기 평택 반도체단지. 삼성전자는 세계 반도체 일등 기업 도약을 목표로 289만㎡, 축구장 400개 넓이로 단지를 건설하면서 반도체 생산라인 1기 건설에만 단일 기업 역대 최대규모인 15조6000억원을 투입했다.
그러면서 첨단 생산공정 구축과 함께 가장 공들인 것이 바로 '데이터'다. 삼성전자는 수만대 설비가 1000개에 이르는 공정을 완성하는 생산현장 곳곳에 100만개 이상의 IoT(사물인터넷) 센서를 설치해 데이터를 실시간 수집, 생산효율을 높이고 불량을 잡아내도록 했다. 반도체 하나가 만들어지는 과정에서 45억개 가량의 데이터가 수집되고, 한 공장에서 하루에 생산되는 데이터는 45테라바이트에 달한다. 반도체 공장이 사실상 '데이터 공장'인 셈이다. 삼성전자는 데이터 투자를 통해 중국 등의 반격을 따돌리며 초격차를 유지하고 있다.
포스코 제철현장도 마찬가지다. 포스코는 10여년 전부터 스마트팩토리를 도입해 전체 생산라인을 지능화했다. 특정 설비에 설치된 진동센서에서만 1초에 8만건, 일주일에 500억건의 데이터가 모여 저장된다. SK하이닉스, 현대차, LG전자 등 국내 대표 제조기업들도 비슷한 상황이다. 기업들은 각종 IT 프로젝트와 품질경영 활동을 펴온 데 이어 '데이터 혁신'으로 경쟁력을 끌어올리고 있다.
급격하게 발달한 컴퓨터 성능과 데이터 처리기술이 한몫 하고 있다. 과거에는 처리나 분석이 힘들고 비용이 많이 들어 버리던 데이터까지 모아 분석해 경쟁력을 높이는 데 활용하는 것이다. 모인 데이터는 장애예측, 불량감지, 예지보전 등에 쓰여 생산능력과 수율 향상으로 이어진다. 대표적으로 삼성전자는 반도체 생산라인 지능화를 통해 고장원인 분석시간을 90% 줄이고, 공정 스마트화를 통해 공정품질을 30% 높이는 효과를 얻었다.
최근에는 제조기업들이 주도하던 데이터 혁신 투자가 금융, 통신, 의료, 공공 등 전 영역으로 확산하면서 '데이터 빅뱅'을 연출하고 있다. 단순히 업무를 지원하는 수준이 아니라 금융이나 통신상품 개발, 헬스케어 비즈니스 모델, 공공 신서비스 발굴 등 기업과 기관의 핵심 경쟁력을 만드는 데 데이터가 쓰이는 것이다. 특히 코로나19 상황에서 데이터 수집·공유의 중요성을 전 세계인이 공감하고, 집단지성을 이용한 데이터 수집·공유와 플랫폼 운영이 가져오는 힘을 절감하면서 관련 산업이 큰 힘을 얻고 있다.
아마존·구글 등 글로벌 IT공룡의 최대 관심사도 데이터다. 아마존은 내부 데이터레이크에 100페타바이트 이상의 데이터를 저장하고 매일 60만개 이상을 분석해 신사업과 마케팅 기회를 모색한다. 구글은 안드로이드 OS로 평정한 스마트폰 생태계, 유튜브, 구글 검색 등을 통해 전세계 소비자의 행동과 관심을 초정밀 분석해 개인화된 서비스를 선보인다.
코로나19로 이용이 폭발적으로 늘어난 디지털 콘텐츠 시장의 경쟁도 뜨겁다. 넷플릭스, 디즈니, 웨이브 등 국내외 OTT(온라인 동영상서비스) 기업 뿐만 아니라 공연·엔터테인먼트·예술산업까지 디지털 생태계 안으로 들어가면서 팬덤과 감성, 마음을 연결하는 글로벌 콘텐츠 경쟁이 격화될 전망이다.
전문가들에 따르면 전세계 데이터 중 90%는 최근 2년간 생성됐고, 매일 250경 바이트의 데이터가 새로 만들어지고 있다. 이 데이터를 더 잘 저장·분석·공유하는 기업에 미래산업의 권력이 쥐어지는 것이다.
국내에서는 연초 데이터 3법 통과로 하반기부터 가명처리 된 개인정보 활용·융합이 가능해지면서 금융·의료·유통 등 신서비스들이 빠르게 선보일 전망이다. 기업들은 열린 데이터 활용기회를 토대로 산업현장과 내부 데이터 뿐만 아니라 글로벌 데이터, SNS 상의 소비자 데이터, 사람들의 행동과 마음을 읽을 수 있는 경험·감성 데이터까지 수집해 사업 기회를 얻는 데 집중하고 있다.
이화식 엔코아 대표는 "한정된 표본·정적 데이터에 그치지 않고, 얽히고 설킨 괌범위한 대상을 데이터 네트워크로 연결해 답을 내는 기업이 미래를 이끌게 될 것"이라 면서 "감염병 대응부터 도로·교통 최적화, 전력·제조현장 효율화 등 인류 대부분의 과제에 대한 답이 데이터에서 도출될 것"이라고 말했다.
안경애기자 naturean@dt.co.kr
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