다크팩토리, AX로 판단하고 RX로 실행하다

| 다크팩토리 실현에 나선 글로벌 제조 기업들   이제 공장은 단순히 자동화된 공간이 아닙니다. 스스로 판단하고, 스스로 최적화하며, 스스로 문제를 해결하는 ‘자율제조 시스템’으로 진화하고 있습니다.    과거의 스마트팩토리가 정해진 프로세스를 자동으로 수행하는 수준이었다면, 최근의 *다크팩토리는 데이터를 기반으로 AI가 스스로 의사결정을 내리고 실행하는 단계로 발전하고 있습니다.   *다크팩토리: 사람이 없어 조명을 켜지 않아도 되는 공장. 산업용 로봇과 AI 등 첨단 기술로 생산하는 미래형 공장을 뜻함     대표적인 사례로 Tesla의 기가팩토리를 들 수 있습니다. 테슬라는 생산 전반에 걸쳐 수집되는 방대한 설비·공정 데이터를 기반으로, 생산 조건과 공정 흐름을 지속적으로 최적화하고 있습니다. 특히 소프트웨어 중심의 생산 제어 구조를 통해, 공정 변경이나 품질 이슈 발생 시 사람이 개입하기 이전에 시스템이 먼저 대응하는 체계를 구축하고 있습니다.   또 다른 사례로는 Bosch의 드레스덴 반도체 공장이 있습니다. 이 공장은 AI 기반 공정 제어와 자율 물류 시스템을 결합해 생산·물류·품질 데이터를 하나의 흐름으로 통합 운영하고 있습니다. 설비 상태와 생산 조건을 실시간으로 분석하여 이상 징후를 사전에 감지하고 대응함으로써, 운영 개입을 최소화하면서도 생산 안정성과 품질을 동시에 확보하는 체계를 구축했습니다.   이러한 변화의 핵심은 명확합니다. 공장은 더 이상 사람이 운영하는 자동화 설비의 집합이 아니라, 데이터가 흐르고 AI가 판단하며 시스템이 스스로 운영되는 하나의 유기적인 체계로 진화하고 있습니다. 다크팩토리는 단순한 무인화가 목적이 아닙니다. 복잡한 제조 환경에서 발생하는 수많은 변수 속에서 인간의 의사결정을 대체할 수 있는 수준의 ‘판단 체계’를 구현하는 것이 본질입니다.   그리고 이 지점에서 제조 경쟁력의 격차가 본격적으로 벌어지고 있습니다. 단순 자동화 수준에 머무른 기업과, 데이터 기반 자율 운영 체계를 확보한 기업은 생산성, 품질, 원가 측면에서 구조적인 차이를 보일 수밖에 없습니다. 이제 질문은 보다 명확해집니다. 공장은 어떻게 ‘판단하는 시스템’으로 진화할 수 있을까요? 그리고 그 판단을 어떻게 실제 제조 현장의 실행으로 연결할 수 있을까요?   | 다크팩토리 실현의 선결 조건 AX·RX   다크팩토리를 실현하기 위해서는 성공적인 AX(AITransformation)과 RX(Robotics Transformation)가 필요합니다. 사람 대신 정교한 판단을 내려줄 수 있는 AI와 이를 실행해 줄 로보틱스가 마련되어야만 무인 생산체계를 갖출 수 있는 까닭입니다.   AX와 RX 실현의 핵심은 신뢰도 높은 데이터 확보에 달려 있습니다. 이때 데이터를 단순히 모으는 수준에 그쳐선 안 되며 설비와 공정, 품질정보를 유기적으로 연결해 데이터 자산으로 전환해야 하는데요. 생산·품질·설비·공정 전반의 제조 데이터를 신뢰성 있게 확보하여 자산화하기 위해서는 이를 취합·정제하고 표준화할 수 있는 고도화된 제조 시스템이 필요합니다.   미라콤아이앤씨는 이를 위한 Full-line up 솔루션을 제공합니다. 우선 설비 데이터를 실시간으로 수집·제어하는 Nexplant MESplus MC와 이기종 시스템 연계 및 인터페이스 표준화를 지원하는 Highway101을 통해 현장 데이터를 누락 없이 확보하고, 다양한 설비와 상·하위 시스템을 유기적으로 연결합니다. 이를 기반으로 축적된 데이터는 표준화와 정제를 통해, 분석 가능한 ‘제조 데이터 자산’으로 전환됩니다.   | 성공적인 제조 AX·RX를 위한 미라콤의 제안   미라콤아이앤씨는 이상의 데이터 수집·연계 체계 위에 자사가 개발한 MES(Manufacturing Execution System, 제조 실행 시스템)인 Nexplant MESplus를 중심으로 제조 데이터 플랫폼을 구축하고, 이를 토대로 AI 엔지니어를 도입하는 청사진을 제시합니다.   Nexplant MESplus는 17개의 모듈과 550개 이상의 기능을 보유한, 전 세계적으로도 경쟁력을 인정받는 플랫폼 기반 솔루션입니다. 생산·품질·설비·공정 전반의 데이터를 통합 관리하며, 제조 전 영역을 아우르는 확장성과 유연성을 동시에 제공합니다.   특히 QMS(Quality ManagementSystem, 통합품질관리)와 EES(EquipmentEngineering System, 실시간 설비데이터 분석 및 엔지니어링)는 Nexplant MESplus 플랫폼에 통합되어 있어, 하나의 시스템 내에서 품질 데이터와 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석·처리할 수 있는데요. 이를 통해 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 고신뢰·고정합성 데이터로 관리하며, AI 학습과 고도화된 분석의 기반 또한 마련할 수있습니다.   이처럼 통합 플랫폼과 연계 솔루션을 기반으로 확보된 데이터 자산은 AI 모델의 분석 정확도와 예측 신뢰도를 극대화하는 데에 활용됩니다. 기존 Nexplant MESplus 도입 기업은 해당 플랫폼 위에 AI 엔지니어 서비스를 추가하는 방식으로 확장할 수 있는데요. 시스템 교체 부담 없이 단계적이고 현실적인 스마트 제조 고도화를 추진할 수 있다는 강점이 있습니다.   | 막막하기만 했던 제조 AX, 이제 미라콤과 함께   그간 제조 현장에서는 데이터 기반의 AI 활용에 어려움을 겪어왔습니다. 여기엔 몇 가지 이유가 있습니다.   우선 설비·공정·품질 데이터가 실시간으로 폭증하고 있음에도, 이러한 데이터가 즉각적인 의사결정과 실행으로 연결되지 못하는 구조적 한계가 있습니다. 당장 데이터가 시스템별로 분산돼 있어 표준화와 통합 분석이 어렵고, 동일한 이슈를 두고도 공정 조건·설비 상태·자재 정보를 종합적으로 파악하는 데 많은 시간이 소요되는 문제가 있다는 것입니다.   여기에 초 단위로 누적되는 설비 로그와 센서 데이터는 현장 인력이 실시간으로 해석하기에 한계가 있어, 문제 발생 이후에야 원인을 추적하는 사후 대응을 반복할 수밖에 없는 실정이고요. AI 도입에 필요한 데이터 정제와 모델 구축은 그 과정에서 전문 인력과 장기간 검증이 필요해, PoC 이후 현장 확산으로 이어지지 못하는 경우가 적지 않습니다.     미라콤아이앤씨는 AI 엔지니어 도입에 최적화한 솔루션 라인업을 토대로 이러한 한계를 개선하며, 전문 인력 의존도를 낮추면서도 신속하고 신뢰도 높은 의사결정 체계를 구현합니다.   Nexplant MESplus 위에서 구동되는 AI 엔지니어는 불량 원인을 분석하고 이상 징후를 사전에 예측하는 등 무인 자동화에 필요한 작업 지시를 내립니다. 데이터 기반의 최적 조치 방안을 제안하는 것은 물론 현장 담당자와의 인터랙션을 통해 추가 질의·시나리오 분석까지 지원합니다. 이를 통해 현장 의사결정을 실시간으로 보조하고, 문제 해결과 공정 최적화를 주도합니다.   AI 엔지니어가 내린 판단은 로보틱스를 통해 실행됩니다. 미라콤이 제공하는 로봇 제어시스템은 자율이동조작 로봇(AMMR)과 자율이동 로봇(AMR) 등 이기종로봇 통합 제어를 통한 제조 공정 및 물류 자동화를 수행합니다. 실시간 관제 환경 아래 로봇은 충돌과 병목 가능성을 고려해 스스로 이동 경로를 최적화하고, 이송과 피킹은 물론 공정 작업과 품질 검사까지 복합 업무를 수행할 수 있습니다. 제조 기업은 단순 반송을 넘어 생산·공정·검사 전반에 로봇을 활용함으로써 사람의 개입을 최소화하고, 보다 안전하고 안정적인 자율 운영 체계를 구현할 수 있습니다.   이처럼 AX와 RX를 결합한 전략은 단순한 자동화 수준을 넘어, 문제 인지부터 조치까지의 리드타임을 단축하고 숙련 인력 의존도를 완화하며 운영 표준화를 실현하는 데 목적이 있습니다. 또한 로봇 자동화의 확장성과 운영 안정성을 동시에 확보하고, 반복적이고 위험한 작업을 줄임으로써 현장의 안전성을 개선합니다.   미라콤아이앤씨는 ‘판단과 실행이 연결된 자율 제조 구조’의 방향성을 제시합니다. 이를 위해서는 데이터가 분석 보고서에만 머무르는 것이 아니라, 즉각적인 현장 실행으로 이어져야 합니다. 데이터 분석 결과가 현장 실행으로 직접 연결되는 구조를 구현하고, 로봇 역시 개별 공정 자동화를 넘어 라인 전체를 최적화하는 실행 수단으로 확장해야 하는 이유가 여기에 있습니다.     스스로 판단하고 실행하는 공장은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 글로벌 선도 기업들은 AX와 RX를 통한 다크팩토리 실현으로, 생산 구조를 재편하고 있습니다.   미라콤아이앤씨는 이러한 변화의 흐름 속에서, 제조데이터의 수집·연계·활용부터 AI 기반 의사결정, 로보틱스실행까지 전 과정을 하나의 체계로 구현할 수 있는 해법을 제시해, 우리 제조 기업의 다크팩토리 실현을 돕고자 합니다.   지난 28년간 제조 고도화를 이끌어온 미라콤아이앤씨에 Nexplant MES 및 제조 AX·RX 도입을 문의해 보세요.    

데이터 기반 제조혁신(MES·스마트팩토리)의 본질을 다시 묻다 | 제조의 제갈량이 필요한 시대

우리는 지금 AI 기술을 도입하는 시대를 지나 ‘AI가 판단의 기준이 되는 시대’로 진입하고 있습니다. 이 변화는 제조 현장에서 더욱 선명하게 드러나는데요. 산업통상자원부는 26년까지 제조 AI 전환에 약 7천억 원의 예산을 투입하기로 했고, 삼성전자는 엔비디아와 협력해 반도체 특화 AI 팩토리 구축에 나서고 있습니다. 이제 AI는 하나의 기술 트렌드가 아니라 산업 질서 자체를 재편하는 힘으로 작동하고 있습니다.  AX(AI Transformation) 시대. 감과 경험으로 움직이던 제조 현장은 ‘자동화의 문제’를 넘어 ‘어떻게 판단하고, 무엇을 예측할 것인가’를 묻기 시작했습니다. 이 변화의 한가운데서 다시 한 번 ‘제조혁신의 본질’을 질문하게 됩니다. | 제조혁신의 본질은 기술이 아니라 ‘의사결정 방식’의 변화이다 많은 경우 제조혁신을 새로운 설비나 솔루션의 도입으로 이야기합니다. 그러나 제조업의 역사를 돌아보면 제조혁신의 본질은 기술의 도입이 아니라 사람의 경험에 의존하던 판단을 데이터로 설명 가능한 결정으로 바꾸는 것에 있었습니다. 과거에는 많은 사람의 경험과 판단이 경쟁력이었습니다. 숙련자의 감과 노하우는 불확실한 환경에서 가장 빠른 답이었기 때문이죠. 하지만 이제 제조 환경은 달라졌습니다. 숙련 인력의 감소와 공정 복잡화로 인해 개인의 경험에 의존한 판단은 더 이상 지속 가능하지 않습니다. 이제 제조혁신이 의미하는 것은 더 빠르게 만드는 것이 아니라 더 정확하게 판단하는 구조를 만드는 것입니다. 즉, 공장은 판단하고 예측하는 시스템으로 진화해야 합니다. 그리고 바로 이 지점에서 우리는 다시 한 번 질문하게 됩니다.  “그래서 지금 제조업의 가장 큰 리스크는 무엇일까?” 기술 변화가 클수록 제조업의 리스크는 기술 그 자체보다 ‘판단 기준의 붕괴’에서 시작됩니다. 투자를 줄이는 결정은 빠르게 내려지지만, 그 과정에서 무엇을 기준으로 판단하고 있는지조차 점검되지 않는 경우가 많습니다. 많은 제조 기업이 비슷한 숫자와 비슷한 조건 속에서도 전혀 다른 결과를 만들어내는 이유가 바로 여기에 있습니다. 기록의 시대에서 ‘예측의 시대’로 과거 제조 운영의 핵심은 사후 기록과 분석이었습니다.   •얼마나 생산했는가 •불량은 얼마나 발생했는가 •사고는 왜 일어났는가   그러나 이 지표들은 문제가 발생한 이후에야 의미를 가지죠. 복잡해진 공정과 빠르게 변하는 환경에서는 이 방식만으로 선제적 통제가 어렵습니다. 이제 공장은 ‘돌아가는 시스템’이 아니라 ‘스스로 판단하는 유기체’가 되어야 합니다.      | 삼국지로 보는 제조 세계관- 조조 VS 제갈량 제조혁신의 본질이 ‘기술’이 아니라 ‘판단 방식’의 변화라면 이 전환을 가장 직관적으로 보여주는 서사가 있습니다. 바로 삼국지입니다. 삼국지는 단순한 영웅담이 아니라 혼란한 시대 속에서 누가 더 정확하게 상황을 읽고 어떤 판단 구조를 가졌는가의 이야기입니다. 그리고 이 서사는 오늘날 제조 현장과 놀랍도록 닮아 있는데요. 최근 공개된 ‘제조 삼국지 콘셉트 AI 애니메이션 영상’은 이 변화를 상징적으로 보여줍니다.     조조의 공장 ― 감과 경험으로 버티는 제조 ‘제조 삼국지’ 애니메이션 속 조조는 압도적인 병력과 실행력을 가진 인물입니다. 문제가 생기면 병력을 더 투입하고, 위기가 오면 더 강하게 밀어붙입니다. 이는 과거 제조업의 운영 방식과 닮아 있습니다. -숙련자의 감과 경험에 의존한 판단 -문제가 발생하면 인력과 자원 추가 투입 -사고는 발생한 뒤에야 원인 분석 겉보기에는 강한 추진력으로 공장을 유지하는 듯 보이지만 실제로는 리스크가 누적되는 구조입니다. 삼국지 영상 속 조조의 메가팩토리가 붕괴하는 장면은 감과 인력 중심의 제조가 가진 구조적인 한계를 상징합니다.     제갈량의 공장 ― 흐름을 읽고 예측하는 제조 반면, 제갈량은 가장 많은 병력을 가진 인물이 아니었습니다. 그러나 그는 늘 전체 흐름을 읽고 싸우지 않아도 되는 선택을 설계했습니다. 제조 현장에서의 제갈량은 바로 데이터 기반 제조혁신을 의미합니다. -공정 흐름의 가시화와 예측 -품질·안전·운영 기준의 표준화 -실시간 데이터에 기반한 의사결정 사람, 데이터, 설비를 하나의 흐름으로 연결된 공장. 이것이 제갈량형 제조입니다. 삼국지 영상 속 제갈량의 부채는 미라콤 FMB(Flexible Monitoring Board) 대시보드로 공정의 실시간 상황을 읽어내는 제조 판단 능력을 상징합니다.     | 불확실한 시대, 문제는 ‘투자’가 아니라 ‘판단’이다   조조의 공장은 사람이 버텨왔지만, 제갈량의 공장은 판단 구조가 버텼습니다. 불확실성이 커질수록 승패는 병력의 크기가 아니라 판단의 정확도에서 갈립니다. 이 차이는 투자 규모의 문제가 아니라 무엇을 근거로 판단했는가의 문제입니다. 바로 이 지점에서 오늘날 제조업의 질문이 시작됩니다.   “지금 이 불확실한 시기에 MES나 스마트팩토리에 투자하는 게 맞을까?” 이 질문은 지극히 합리적입니다. 다만, 여기서 한 가지는 분명히 짚고 넘어가야 합니다.   “지금 투자를 줄이는 것이 안전한가”와  “판단을 멈추는 것”은 전혀 다른 선택입니다.   그래서 MES·스마트팩토리는 ‘선택’이 아니라 ‘기반’입니다 오늘날 제조혁신은 더 많은 설비를 도입하는 문제가 아니라, 누가 공장의 흐름을 읽고, 미래를 준비할 수 있는가의 문제입니다. 그리고 이 지점에서 MES는 더 이상 ‘있으면 좋은 시스템’이 아닙니다. 공정·설비·운영의 흐름을 연결해 판단이 가능한 상태를 만드는 기반 인프라입니다. 미라콤은 이 흐름을 단순히 시스템으로 구축하는 데 그치지 않고, 어떤 데이터를 어떻게 연결해야 의사결정이 가능해지는지를 설계해왔습니다. 즉, MES는 목적이 아니라 도구이며, 그 도구를 통해 ‘판단 구조’를 완성하는 것이 제조혁신의 본질입니다.     | 제갈량형 제조 리더십, 그리고 미라콤   ― ‘더 많은 손’에서 ‘더 나은 지성’으로 지금 제조업에 필요한 것은 더 많은 실행력이 아니라, 흔들리지 않는 판단의 기준입니다. 지금 제조업은 불확실성, 인력, 규제, 경쟁이라는 복합적인 리스크에 동시에 노출돼 있습니다. 이 상황에서 필요한 것은 더 많은 손이 아니라 전체를 보고 흐름을 읽는 ‘지성’입니다. 미라콤은 제조 현장을 가장 가까이에서 이해하며, 데이터·MES를 통해 판단이 가능한 제조 구조를 설계해온 파트너입니다. 삼국지에서 전쟁의 승패를 가른 것이 병력의 크기가 아니라 제갈량의 판단 구조였듯 제조혁신의 승패 역시 데이터의 흐름을 읽고 결정할 수 있는 능력에서 갈립니다. “데이터를 읽는 자, 제조의 내일을 연다.”     지금은 제갈량의 시대,  데이터 기반 제조혁신의 시대입니다.            

매일 수십만 명의 식탁을 책임지는 웰스토리, 스마트팩토리로 맛과 품질을 완성하다 – 아산CK 신공장 구축 사례

삼성웰스토리는 매일 수십만 명의 식탁을 책임지는 업계 대표 주자입니다. 삼성 그룹사를 비롯해 다양한 기업 현장에 식사를 제공하며, 오랜 시간 변함없이 선두 자리를 지켜왔는데요. 그러나 코로나19는 일상에 균열을 만들었습니다. 식당에 모여 함께 식사하는 모습은 줄어들고, 대신 테이크아웃과 간편식이 새로운 표준으로 자리 잡았죠. 변화의 흐름을 정확히 읽어낸 삼성웰스토리는 과감한 선택을 합니다. 외부에서 납품받던 샌드위치와 김밥을 직접 만들어 공급하기 위해 아산 CK 제조 신공장을 짓기로 한 것이죠.이 결정은 단순한 공장 증설이 아닌 사업 구조 전반을 재편하고, 미래 성장을 위한 발판을 마련하는 전략적인 행보였는데요. 이번 인터뷰에서는 삼성웰스토리의 MES와 PLM 운영을 맡고 있는 신경식님을 만나 변화가 왜 필요했는지, 그 안에 담긴 스마트팩토리 구축 전략을 직접 들어봤습니다.  전 공정을 하나로 잇다, 삼성웰스토리의 스마트팩토리 도전 삼성웰스토리는 미라콤아이앤씨와 2023년 8월부터 PI 컨설팅을 시작으로 구축 및 안정화 기간까지 총 14개월간 프로젝트를 통해 WMS(창고관리시스템)와 MES(생산관리시스템)를 통합한 스마트 생산 체계를 구축했습니다. 품질관리, 설비 연계, 출하 관리까지 아우르며 자재 입고부터 생산, 출하에 이르기까지 전 공정을 하나의 흐름으로 관리할 수 있도록 완성하였는데요. 특히 스마트 HACCP 인증 대응을 위한 데이터가 자동으로 축적되는 구조로 설계해 향후 품질 관리와 인증 준비에 있어 한층 더 체계적인 운영이 가능해졌습니다. 미라콤 솔루션 도입의 결정적 배경으로는 PI 컨설팅 단계에서 검증된 결과물과 경험을 꼽았습니다.“이번 프로젝트는 경쟁 입찰로 진행되어 여러 유수의 기업들이 참여했습니다. 단순한 가격 경쟁력 외에도 식품업계에서의 구축 이력과 MES의 전문성과 노하우를 중요하게 평가했는데요. 생산관리뿐만 아니라 자재 재고 관리까지 포함한 WMS 모듈의 비중이 컸기 때문에 해당 분야에서 미라콤의 경험과 경쟁력이 큰 영향을 미쳤습니다.특히 PI 단계에서 미라콤이 수행한 결과물의 완성도가 매우 우수했고, 이것이 본 구축 프로젝트로 이어지는 데 결정적인 역할을 했습니다. 처음 공장은 아직 부지 정리도 완료되지 않았고, 공장 운영 프로세스도 정립되지 않은 상태였습니다. 이러한 여건 속에서 미라콤 컨설턴트분들께서 단순 분석을 넘어 ‘역제안’을 많이 해주셨습니다. 현장을 직접 방문해 프로세스를 하나하나 설계해 주셨고, 저희가 미처 인지하지 못했던 영역까지 채워 주시면서 매우 만족스러운 결과를 도출해 주셨습니다. 또 미라콤 PM분께서 식품업계 MES에 대한 깊은 노하우를 아낌없이 공유해 주셨고, 타사 사례를 벤치마킹할 수 있도록 현장 방문도 주선해 주셔서 담당자들이 직접 보고 느끼며 인사이트를 얻을 수 있었습니다.” 프로젝트를 진행하면서 삼성웰스토리가 가장 높이 평가한 점은 미라콤 MES가 1Tier 솔루션이라는 점이었습니다. 기본 제공 기능이 탄탄하게 갖춰져 있어 신규 시스템을 처음부터 설계할 필요 없이 안정적인 기반 위에서 프로세스를 구축할 수 있었는데요. 별도의 가이드 없이도 업무 흐름을 정립하는 데 큰 도움이 되었으며, 오히려 제공된 기능을 참고해 필요한 프로세스를 역제안할 수 있을 만큼 완성도가 높았다고 밝혔습니다.“기본 기능이 탄탄하면서도 커스터마이징 유연성도 뛰어나 웰스토리의 사업 특성에 맞춘 다양한 기능 구현이 가능했습니다. 안정화 기간에도 추가 개발과 개선 요청에 적극적으로 대응해 현재는 현장 사용자와 IT 운영자 모두 만족하며 시스템을 잘 사용하고 있습니다.”특히 식품업계의 경우 스마트팩토리 수준이 아직 낮아 설비 연계가 어려운 경우가 많지만, 이번 프로젝트에서는 설비에서 수집한 데이터를 가공해 의미 있는 정보로 전환·활용할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 현장에서 데이터를 직접 보고, 의사결정에 반영할 수 있는 수준으로 발전시킨 점이 인상적이었습니다.  전 공정을 아우르는 디지털 품질 관리 체계 삼성웰스토리는 현재 품질 관리 분야에서도 솔루션을 적극 활용하고 있는데요. 입고·제품 검사부터 CP/CCP 항목까지 전 과정을 디지털화해 일지 형태로 관리하며, 태블릿이나 PC를 통해 실시간으로 품질 데이터를 입력하고 조회할 수 있도록 운영하고 있습니다. 작업지시 번호를 기준으로 품질 검사가 연계되어 있어 자재 입고 시 검수부터 공정 중 검사, 환경에 대한 CCP 검사까지 전 과정에 걸쳐 체계적인 품질 관리가 가능합니다. 제품 생산 과정에서는 중량 검사, X-ray 이물 검출 등 주요 검사 항목이 설비 및 MES와 연동되어 자동으로 MES에 데이터가 수집되며, 그 결과에 따라 품질 판정이 이뤄집니다. 예를 들어 X-ray 검사에서 불량이 발생하면 해당 수량은 자동으로 리젝트 처리되어 재검사나 재포장이 진행되죠. 출하 단계에서는 비전 검사와 각종 품질 검사를 통과한 제품만 출하 대상이 되며, 이 모든 결과는 품질 관리 이력으로 자동 저장되어 향후 이력 관리와 추적에도 활용되고 있습니다.  자동화 포장 라인, 식품업계 MES 고도화의 기준을 세우다 삼성웰스토리가 꼽은 대표적인 자랑거리는 자동화 포장 라인입니다.“전체 생산의 약 70%가 주문 기반 생산으로 이루어지는데 주문이 접수되어 포장 단계에 들어가면 MES와 설비가 연동되어 출하까지 이어지는 완전 자동화 프로세스를 구현했습니다. 작업자가 설비에서 시작 버튼을 누르면 작업 지시가 자동으로 포장 라인에 전달되고, 지시에 맞춰 자동 포장과 라벨 부착이 진행된 후 출하장으로 이동합니다. 이 과정에서의 실적과 이동 정보도 시스템에 자동으로 반영됩니다.”이러한 자동화 구현은 식품업계의 생산 효율화를 선도하는 사례로 평가됩니다. 일반적으로 식품업계에서는 MES의 제어 수준이 평균 2.0~2.5레벨에 머무는 반면, 이번 구축은 설비 연동 및 제어 영역까지 포함한 2.5레벨 수준의 고도화된 시스템으로 식품 분야 MES 구축 사례 중 한 단계 진일보한 형태라고 자부할 수 있습니다.신경식 IT 담당자는 이번 경험을 바탕으로 제조 경험이 적거나 MES 도입이 처음인 공장이라면 미라콤 MES를 적극 추천한다고 밝혔습니다. 기본 생산 기능뿐만 아니라 필수 프로세스가 함께 내장돼 있어 처음부터 프로세스를 새로 정의해야 하는 고객에게 특히 유용합니다.또 김밥·샌드위치 같은 즉석 섭취 제품 라인부터 자동화 포장, 배치 생산, 생산 계획까지 다양한 공정을 폭넓게 커버하는 범용성과 유연성을 갖추고 있어 식품업계 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다고 평가했습니다. 웰스토리는 이러한 구축 경험과 노하우를 바탕으로 향후 MES 도입을 고민하는 다른 식품업체에도 자신 있게 추천할 수 있다고 전했습니다.  미라콤아이앤씨 임직원이 제 동료인 줄 알았어요! 신경식 IT 담당자는 미라콤과의 협업 과정에서 깊은 감사와 동료애를 느꼈다며 함께 일할 수 있었던 점에 대해 여러 차례 감사의 뜻을 표했습니다.Q. 우리 팀과의 협업에서 인상 깊었던 점이 있다면요?-> 시생산이 진행되는 신규 공장이다 보니 생산 과정 중 프로세스 변경이 자주 발생했지만, 큰 동요 없이 변경 사항에 유연하게 대응하며 프로젝트를 안정적으로 이끌어 주셨습니다. 특히 무리한 요청이었을 수도 있는 상황에서도 끝까지 책임감을 갖고 지원해 주셔서 현장도, IT 운영 측면에서도 만족스러운 결과로 이어졌습니다. 안정화 기간에도 단순 유지보수에 그치지 않고, 추가 개발이나 개선 요청에 대해서도 적극적으로 대응해 주셨습니다. 그 결과 지금은 현장에서 실제로 활용 가능한 현장 친화적인 시스템이 자리 잡았고, 사용자 만족도도 높습니다.Q. 앞으로의 계획은 무엇인가요?-> 현 공장의 생산 능력만으로는 전체 수요를 맞추기 어려운 상황이라 향후 제2공장 또는 제3공장의 확장 계획도 검토 중입니다. 공장이 추가로 구축될 경우 기존 시스템의 안정성과 효율성에 대한 신뢰를 바탕으로 현재 잘 운영되고 있는 솔루션을 확장하는 형태로 적용할 계획입니다. 또 시스템 안정화는 올해 1월에 마무리되었지만 구축 인력 중 일부가 유지보수 지원을 위해 계속 현장에 투입되어 안정적인 운영을 도와주고 있습니다. 앞으로도 시스템 유지보수는 지속적으로 이어질 예정입니다.Q. 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면?-> 이번 프로젝트에 참여하신 미라콤 구성원분들께 정말 깊은 감사를 드립니다. 초기 PM 인력을 제안받을 때도 식품 업계 경험이 있는 인력을 요청했고, 그러한 요구를 세심히 반영해 주신 점이 큰 도움이 되었습니다. MES 프로젝트는 '끝이 좋아야 진짜 성공'이라고들 하는데 예정된 일정에 맞춰 종료 보고를 마무리할 수 있었고, 웃으면서 마무리 인사를 할 수 있었습니다. 그 자체가 이 프로젝트의 가장 큰 성공이라고 생각합니다.  매일 수십만 명의 식탁을 책임지는 웰스토리, 스마트팩토리로 맛과 품질을 완성하다 – 아산CK 신공장 구축 사례         

위생과 품질이 곧 경쟁력, 스마트팩토리가 바꾸는 식음료 제조

2024년, 미국 육류 가공 공장에서 리스테리아 균 감염으로 10명이 사망하고 60명 이상이 입원하는 심각한 사고가 발생했습니다. 이로 인해 약 7백만 파운드의 제품이 리콜되고, 약 400억 원에 달하는 손실과 함께 해당 공장이 영구 폐쇄되는 등 기업에 막대한 타격을 주었는데요.식음료 제조업은 위생과 품질 관리가 생명과도 같습니다. 작은 품질 문제 하나가 전체 생산과 수익에 큰 영향을 미치기 때문이죠. 이번 사건은 설비와 공정 모니터링의 부재가 얼마나 치명적인 결과를 초래할 수 있는지를 여실히 보여줬습니다. HACCP 체계를 갖추고 있음에도 불구하고, 설비 노후, 실시간 모니터링 시스템의 부재가 사고를 막지 못한 것입니다. 만약 공정별 온도, 습도, 살균 데이터가 자동으로 기록·분석되어 기준치 이탈 시 즉각 대응할 수 있었다면 피해를 크게 줄일 수 있었을 텐데요. 이처럼 식음료 산업은 위생과 품질에 매우 민감하지만, 소규모·중소 제조기업이 많기 때문에 스마트팩토리 도입 수준은 아직 낮은 편입니다. 그렇다면 식음료 업계가 경쟁력을 높이고 안전한 제품을 만들기 위해서는 어떤 전략이 필요할까요? 오늘은 식음료 업종의 특징과 함께 스마트팩토리 구축 성공 사례를 살펴보겠습니다.    |  식음료 업종의 특징과 주요 Pain Point  식음료 생산 현장은 두 가지 생산 방식이 동시에 돌아가는 특이점이 있습니다. 한쪽에서는 배치 단위로 정밀하게 레시피를 맞추고, 다른 한쪽에서는 충진·포장 라인에서 연속 생산이 이어지는데요. 여기에 HACCP 인증 요건까지 더해져 제조 과정에서는 한 번의 실수도 용납되지 않습니다. 이 때문에 원재료가 입고되는 순간부터 완제품이 출고될 때까지 모든 공정의 기록과 이력이 반드시 남아야 합니다.  식품 안전과 품질 관리 규제는 제조 현장을 보이지 않는 철벽처럼 둘러싸며, 작은 품질 문제 하나도 수억 원의 손실로 직결됩니다. 그런데도 여전히 많은 식음료 공장은 종이에 의존한 수기 관리를 이어가고 있는데요. 이러한 방식은 현장의 신속한 판단을 어렵게 하고, 데이터의 신뢰성도 떨어뜨리죠.  에너지와 용수 사용, 온실가스 배출, 대기질, 화학물질 안전, 포장재 수명, 원료 조달까지 식음료 산업은 환경과 안전 관리에서도 수많은 과제를 동시에 짊어지고 있습니다. 게다가 설비가 멈추거나 품질 이상이 발생해도 이를 실시간으로 파악하고 대응할 체계가 부족한 경우가 많습니다. 결국 식음료 산업은 규제·품질·환경 관리라는 삼중 압박 속에서 데이터 기반의 신속한 의사결정 체계를 갖추는 것이 시급합니다. 스마트팩토리와 실시간 데이터 관리 시스템이야말로 오늘의 위기를 내일의 경쟁력으로 바꾸는 가장 확실한 해법입니다.   |  식음료 업계의 자동화 수준과 현황  업종 특성과 매출 규모에 따라 자동화 수준은 다르지만, 전반적으로 설비 자동화 수준이 낮은 구조입니다. 그러나 최근에 생산 효율과 품질 안정성을 동시에 높이기 위해 설비 자동화 시스템을 도입하는 기업들이 눈에 띄게 늘어나고 있습니다. 미라콤이 진행한 식음료 업종 컨설팅에서도 이러한 변화를 확인할 수 있었는데요. 대부분의 기업이 수작업 중심의 기초 시스템만 갖춘 1.3단계 수준에 머물고 있지만, 스마트팩토리 구축 후에는 3.4단계로 도약해 정보 가시화·실시간 실적 관리가 가능한 제어·자동화 체계를 갖출 수 있어 생산 효율과 품질 관리 설비 가동률까지 모두 높일 수 있는 결과를 확인할 수 있었습니다. 최근 식음료 업계에서는 로보틱스 기술이 자동화 혁신의 핵심 트렌드로 떠오르고 있는데요. 국내 로봇 상용화 수준은 아직 해외에 비해 낮은 편이지만, 글로벌 기업들은 이미 다양한 솔루션을 선보이고 있습니다. 일본 Yaskawa Electric Corporation은 식품 포장과 가공을 위한 전문 로봇을 개발 중이며, OMRON Corporation은 IBM의 데이터 분석 기능과 결합한 자사 로봇공학 기술로 생산공정을 최적화하고 있습니다. 스위스의 ABB Group은 식음료, 헬스케어, 포장 분야에서 로봇 솔루션을 제공하며, 풀무원과 계약해 실험실 재배 식품 취급용 로봇 솔루션 개발을 추진하고 있습니다.* *출처 : 식품음료신문(http://www.thinkfood.co.kr)    |   식음료 현장의 고민, 미라콤 솔루션이 해결합니다  식음료 제조 현장은 배합 믹서, 포장기, 적재기 등 설비별 작업 변경 시 오류가 발생할 위험이 크고, 숙련된 작업자 의존도가 높습니다. 설비마다 작업 인력이 분산되어 효율이 떨어지는 것도 큰 문제죠. 미라콤의 Nexplant MESplus를 도입하면 작업 지시를 확정하는 순간 설비 레시피가 자동으로 설정되어 오셋팅으로 인한 불량을 방지하고, 작업 준비 시간을 단축할 수 있습니다. 이를 통해 숙련된 작업자 의존도를 낮추고 작업 인력을 줄일 수 있습니다. 또 배합 믹서, 포장기, 적재기 등 설비 데이터를 MES와 연계하면 시간, 중량, 투입량, 온도, 수량 등 주요 실적이 자동으로 수집되고 ERP로 전송됩니다. 수기 입력과 문서 작업 시간을 줄이는 동시에 데이터 정확성을 확보할 수 있어 작업자의 개입 없이도 신뢰할 수 있는 실적 관리가 가능해집니다. 특히 계량과 중량 데이터를 전자 저울과 연동하면 오투입이나 오중량 사고를 방지하고, 데이터가 자동으로 저장되어 품질 이슈를 예방할 수 있습니다. HACCP 일지도 MES를 통해 전자 문서화할 수 있어 공정 실적, 검사, CCP 일지, 일상 점검까지 간편하게 관리할 수 있으며, 설비 비가동과 효율 분석을 통해 생산 효율을 높일 수 있습니다. 이처럼 Nexplant MESplus으로 식음료 현장의 맛과 품질, 작업 효율, 데이터 신뢰성을 한 번에 잡을 수 있답니다.   |  글로벌 라면 제조 기업, 스마트팩토리로 생산성과 수익 동시에 잡다!  글로벌 라면 제조 대표 기업 S사는 수출 증가와 안정성을 고려해 신공장에 스마트팩토리를 도입했습니다. 15개월간 제면, 포장, 스프 제조 등 전 공정에 MES를 적용하고 약 300대 설비의 데이터를 연동하여 종합효율분석 체계를 구축했는데요. PI컨설팅을 통해 현장을 면밀히 분석한 후 자동화 라인을 구성했습니다. 스마트팩토리 도입으로 봉지면, 용기면, 건면 제면라인부터 스프 배합·믹스, 포장까지 레시피 관리와 칭량 자동화가 가능해졌습니다. 품질 분석, KPI 관리, HACCP 관리, 공정 데이터 자동 수집, 점검일지 자동 작성 등 제조 전 과정의 실시간 모니터링과 관리가 가능해져 중앙운전실(CCR)에서는 설비 제어와 공정 상태를 한눈에 확인할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 생산성을 높이고 불량 추적과 원인 분석도 실시간으로 수행할 수 있게 되었죠.해외 수출 제품에도 동일한 추적 기능을 적용해 식품 안전을 강화했으며, 탄소 배출, 태양광 발전량, 전력, 용수, 스팀 사용량 등 친환경 데이터 관리까지 통합 운영할 수 있는 초대형 스마트팩토리를 성공적으로 구축했습니다. 이를 통해 작업 효율과 품질 신뢰성을 동시에 확보하며, 글로벌 수준의 제조 가시성을 달성할 수 있었습니다.  -  미라콤아이앤씨는 국내를 대표하는 식음료 기업에 스마트팩토리를 구축하며 풍부한 레퍼런스와 경험을 보유하고 있습니다. 실제 업계에서는 미라콤의 풍부한 경험과 노하우, 편리하고 원활한 협업 방식을 높이 평가하고 있습니다. 이를 바탕으로 스마트팩토리 전 과정을 소프트웨어로 연결하고 혁신하는 ‘Software Defined Factory’ 선도 기업으로 자리매김하고 있습니다.    위생과 품질이 곧 경쟁력, 스마트팩토리가 바꾸는 식음료 제조               

하노버메세로 본 미라콤아이앤씨의 경쟁력-글로벌 제조의 미래는 이렇게 바뀐다

제조업의 판이 바뀌고 있습니다. 2025년, 세계 최대 산업기술 전시회인 ‘하노버메세(Hannover Messe)’가 ‘Shaping The Future With Technology’라는 주제로 열렸는데요. AI, 디지털 트윈, ESG, 초자동화 등 산업의 패러다임을 바꾸는 기술과 솔루션들이 한자리에 모이며 전 세계의 이목을 집중시켰습니다. 특히 AI 중심의 기술 협업과 연결 생태계는 올해 하노버메세의 핵심 트렌드 중 하나였는데요. 마이크로소프트는 스타트업 생추어리AI, 항공엔진 제조사 롤스로이스 등과 함께 산업 AI의 확장성과 실현 가능성을 보여주었고, SAP는 일본 오므론과 독일 보쉬렉스로스의 자율이동로봇을 자사 플랫폼에 통합해 개방형 기술 생태계의 실제 구현 모델을 선보였습니다. 이처럼 제조업은 기술 간 융합과 데이터 기반 연결을 통해 이전과는 완전히 다른 방향으로 진화하고 있는데요.이번 글에서는 2025년 하노버 메세를 통해 확인된 글로벌 제조업의 변화 흐름과 핵심 기술 트렌드, 그 속에서 미라콤아이앤씨가 제시하는 SDF(Software Defined Factory)의 제조 혁신 방향성은 어떤 차별성을 갖고 있는지 함께 살펴보겠습니다.  하노버메세에서 확인한 핵심 트렌드 3가지 2025년 하노버메세는 디지털 전환이 실제로 어떻게 구현되고 있는지를 보여주는 자리였습니다. 특히 초자동화, 디지털 트윈, 지속가능 제조라는 서로 다른 세 가지 키워드를 통해 하나의 공통된 메시지를 전달하고 있었습니다. ✅ 초자동화(Hyper Automation) – 공장이 스스로 판단하고 움직인다제조업은 이제 단순 자동화를 넘어 AI 기반의 의사결정과 소프트웨어 중심 제어 체계로 진화하고 있습니다. 기계와 설비는 데이터를 기반으로 스스로 판단하며, 공장은 전체가 연결된 하나의 지능형 시스템처럼 움직입니다.초자동화의 핵심 요소는 산업 데이터의 통합과 연결입니다. ‘산업용 데이터 패브릭(Industrial Data Fabric)’은 공장 내·외부에 흩어진 데이터를 하나의 구조로 통합해 예측·유지보수, 품질 관리, 에너지 절감 등 운영 지능화를 실현할 수 있는데요. 몇 년 전까지만 해도 산업용 AI가 단순한 이론에 그쳤는데 이제는 단순한 개념을 넘어 자율로봇, 생성형 AI, AI 기반 품질 관리 및 스케줄링 등 산업 분야에서 실질적인 효율 향상을 만들어내고 있습니다. AWS는 e-Bike 스마트팩토리 데모로 클라우드와 엣지를 아우르는 데이터 통합 전략을 시연하였고, BMW는 마이크로소프트·엔비디아와 협력해 80만 개 이상의 이미지로 구성된 AI 학습용 제조 품질 이미지 데이터셋 SORDI를 구축해 AI 기반의 품질 개선과 자동화 정확도를 높인 사례를 소개했습니다.가장 주목할 사례는 지멘스와 아우디의 협업이었습니다. 세계 최초로 ‘가상 프로그램 로직 제어기(vPLC)’를 아우디 공장에 도입했는데요. 이 기술은 현장의 물리적 컨트롤러 없이 수 킬로미터 떨어진 데이터 센터에서 공정을 제어해 공간의 제약을 해소하고, 안전성과 유연성을 극대화했습니다.   ✅ 디지털 트윈과 가상 시뮬레이션 – 예측 중심의 운영으로 전환기술의 진화는 이제 ‘보이는 공장’을 넘어 실시간으로 복제되고 예측 가능한 ‘디지털 공장’으로 발전하고 있습니다. 공정 전반을 가상 공간에서 그대로 복제하고, 문제를 사전에 예측·검증할 수 있는 운영 인텔리전스(Operational Intelligence)가 본격적으로 구현되고 있는 것이 강조되었습니다. 이제 디지털 트윈은 생산성 향상은 물론 품질 예측, 납기 정확도, 에너지 사용 최적화, 공정 유연성 확보까지 통합적으로 최적화할 수 있는 핵심 기반 기술로 주목받고 있습니다.  ✅ 지속가능한 제조 – ESG와 기술이 만나다기후 위기와 글로벌 공급망 재편 속에서 제조업은 지속가능성을 중심에 둔 운영 모델로 빠르게 전환되고 있습니다. 하노버메세 2025에서는 이러한 흐름을 반영하여 에너지 효율, 재생에너지, 수소 기반 설비, 이산화탄소 배출 추적 시스템 등 ESG와 직접적으로 연결되는 기술들을 대거 소개하며 제조업의 환경 대응 전략이 기술 혁신과 함께 진화하고 있음을 보여주었습니다. 특히 독일을 중심으로 한 유럽 산업계는 태양광, 풍력 등 재생에너지 기반 전력 활용을 본격 확대하고 있으며, 제조 현장 전반에서도 에너지 전환과 탈탄소화를 위한 투자가 가속화되고 있습니다. 여기에 AI, IoT, 빅데이터 기반의 ‘에너지 4.0’ 전략도 함께 추진되면서 기존의 에너지 관리 방식은 데이터 기반의 예측형 운영 체계로 바꾸고 있습니다.  미라콤아이앤씨가 그리는 스마트 제조의 미래 미라콤아이앤씨는 소프트웨어를 중심의 통합 스마트팩트리 솔루션을 통해 데이터를 효율적으로 처리하고, 공정을 최적화하며, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 제조 현장을 구축하도록 지원하고 있는데요. 생산 데이터를 분석하기 위해 복잡한 SQL을 짜거나 전문가에게 의존하던 시대는 지났습니다. 미라콤은 MES 도메인에 특화된 LLM과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 Nexplant MESplus에 접목할 수 있도록 개발하고 있습니다. 이를 통해 MES에 자연어로 질문하면 즉시 시각화된 답변을 제공하여 사용자의 편의성이나 현장 데이터의 이해도와 접근성을 크게 높이고자 합니다. 또한, 공장 내 프로세스나 설비 변화에 유연하게 대응할 수 있도록, 운영 인력이 별도의 코딩 없이도 코드를 자동으로 생성할 수 있는 Code Assistant 기능도 함께 개발 중입니다. 앞으로는 모든 운영 데이터를 연결하고 해석하여, 전략적 실행 방안까지 제안하는 AI 기반 의사결정 환경으로 발전시켜 나갈 계획입니다.미라콤의 Nexplant MESplus BDA(Big Data Analysis)는 데이터 전처리, 40여 개의 알고리즘 기반 분석, 직관적인 시각화 리포트를 통합적으로 제공하여 공정 이상 조기 감지, 품질 불량 예측 등 실제 현장에서 필요한 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 단순히 확인하는 수준을 넘어 실제 의사결정에 활용할 수 있도록 지원합니다.또 보이는 공장, 제어 가능한 공장을 실현하는 미라콤아이앤씨 디지털 트윈 기술이 있는데요. 현장 설비에서 실시간 데이터를 수집하는 미라콤 엣지 디바이스와 설비 데이터 연동 및 상태를 모니터링하는 Nexplant MESplus MC, 모든 시스템을 연결하는 통합 어플리케이션 인터페이스 Highway101을 통해 3D 디지털 트윈 화면으로 시각화하면 물류 흐름, 공정 내 병목 구간, 설비 간 연계 상태 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.미라콤의 에너지/탄소 관리 솔루션은 실시간 에너지 스케줄링 및 피크 제어, 제품 LOT 단위 탄소 배출량 산출, LCA 기반 탄소 추적, 전력 품질 분석 및 개선 포인트 도출을 통해 글로벌 표준에 부합하는 ESG 대응 체계를 구축할 수 있도록 지원합니다. 특히 탄소중립 대응과 함께 운영 비용 절감, 에너지 효율화, ROI 극대화까지 실현 가능한 통합형 솔루션으로 현장 중심의 지속가능 제조를 가능하게 합니다.이처럼 생산관리, 품질 관리, 설비 제어, 물류 자동화, 빅데이터 분석, AI 등을 하나로 연결하여 공정 전반을 통합 관리하고 최적화할 수 있는 스마트 제조 환경을 구축합니다.  그래서 우리 기업은 어떻게 준비해야 할까? 급변하는 환경 속에서 어떻게 변화의 흐름을 각 기업에 맞는 방식으로 구현할 것인가에 대한 전략이 필요합니다. 먼저 ‘운영 방식’의 전환부터 고민해야 합니다. 많은 기업이 자동화, 디지털화에 투자하고 있지만 기술을 왜, 어디에, 어떻게 적용할 것인지에 대한 목적과 우선순위 없이 추진하는 경우가 많습니다. AI, MES, WMS 등 각 솔루션이 제각각 작동하는 구조에서 벗어나 현장 중심의 공정 간 연결과 일관된 판단 기준을 함께 설계하는 통합적인 접근이 필요합니다. 두 번째로 데이터를 수집하는 단계를 넘어 ‘활용’하는 것으로 나아가야 합니다. 초자동화와 디지털 트윈, ESG까지 모든 혁신의 기반은 결국 데이터에 있습니다. 단순히 데이터를 모으는 것에서 그치지 않고, 의사결정과 실행해 바로 활용할 수 있는 구조화하는 것이 핵심입니다. 이를 가능하게 하는 것이 미라콤아이앤씨의 BDA(Big Data Analytics) 솔루션입니다. 고급 통계 분석과 머신러닝 알고리즘이 내재된 BDA는 데이터의 정제·분석·시각화는 물론 현장의 판단을 빠르고 정확하게 만들어줍니다. 마지막으로 전사적 관점의 변화 설계가 필요합니다. 많은 기업이 솔루션 도입에 집중하지만 경영진부터 현장 실무자까지 디지털 혁신의 필요성과 실행 계획을 공유하고, 조직 전체가 같은 방향을 향하는 체계가 있어야 지속가능한 혁신이 가능합니다. 에너지 관리, 품질 예측 같은 분야는 정확한 KPI 설정, 실시간 피드백, 실행력 있는 운영 모델이 함께 설계될 때 효과가 나타날 것입니다.AI와 자동화 기술이 제조의 전반을 재정의하고 있는 지금, 글로벌 트렌드에 발맞춘 변화가 필수입니다. 미라콤아이앤씨는 27년간 축적한 산업별 노하우와 스마트 제조에 특화된 경험을 바탕으로 제조 현장이 직면한 과제를 실현 가능한 솔루션으로 해결하고 있습니다. AI와 데이터, 소프트웨어 중심의 제조 혁신은 이제 경쟁력 확보를 위한 필수 전략입니다. 미라콤아이앤씨는 이러한 변화의 흐름 속에서 고객과 함께 미래를 주도하는 신뢰할 수 있는 제조 파트너가 되겠습니다.

이제 중소기업도 SAP을 쓸 수 있는 시대(feat.퍼블릭 클라우드)

클라우드는 IT 산업의 패러다임을 완전히 바꿔놓은 기술 중 하나로 부르기에 손색이 없습니다. 그만큼 클라우드 컴퓨팅이 현 IT 산업 및 유관 산업에 미치고 있는 영향은 막대합니다. 오늘은 클라우드라는 기술이 어떻게 태동했는지부터 시작하여 클라우드의 등장이 최근 ERP 트렌드에 어떤 영향을 미치고 있는지에 관해 알아보겠습니다.  현실이 된 존 매카시의 상상사실 클라우드라는 개념이 등장한 건 꽤 오래 전입니다. 처음 클라우드의 개념에 대해 언급한 인물은 미국의 컴퓨터 학자인 존 매카시(John McCarthy)로 알려져 있습니다. 매카시는 1961년경 ‘유틸리티 컴퓨팅’이라는 주제의 발표로 클라우드에 관한 개념을 처음 제시했습니다. 유틸리티 컴퓨팅의 핵심은 서비스 공급자가 컴퓨팅 자원과 인프라를 제공하고, 사용자는 사용한 만큼 비용을 지불한다는 것이었는데요. 이는 이후 등장할 클라우드의 개념과 가치를 정확하게 꿰뚫어 본 혜안이었다고 할 수 있습니다.매카시가 고안한 개념이 현실화한 건 그로부터 40여년이 지난 후였습니다. 2000년대에 들어서면서 기업들은 서버와 소프트웨어를 직접 구매하고 구축하는 번거로움과 막대한 비용을 줄이기 위한 해결책을 찾기 시작했는데요. 이후 클라우드 업체들이 컴퓨팅 파워나 스토리지, 데이터베이스 등의 IT 리소스를 인터넷을 통해 제공하면서 사용자들은 물리적인 서버 구입이나 유지, 관리 등에 대한 부담을 덜 수 있었습니다.클라우드 시장 태동기에 가장 먼저 승부수를 던진 건 아마존이었습니다. 전자상거래 비즈니스를 하고 있던 아마존은 자사의 IT 인프라를 외부에도 공급하는 형태로 새로운 비즈니스를 시작했는데요. 이것이 뭇 기업들의 고충을 효과적으로 해결해 주어 주목받으면서 본격적인 성장의 발판을 마련할 수 있었습니다. 현재 AWS는 연 1000억달러 이상의 매출을 올리는 것으로 파악되는 등 글로벌 클라우드 시장의 톱 플레이어로 성장했죠.한편, 후발주자인 GCP(구글), AZURE(마이크로소프트) 등이 못지않은 성과를 내면서 AWS와 함께 삼파전을 벌이고 있는데요. 대표적인 글로벌 빅테크 업체 3곳이 모두 클라우드 비즈니스에 손을 댔다는 점에서 이 시장이 가진 잠재력이 얼마나 큰지 알 수 있습니다. 클라우드에도 종류가 있다고?클라우드에도 종류가 있습니다. 알아둔다면 앞으로 클라우드 관련 아티클을 읽을 때 도움이 되겠죠?클라우드는 크게 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드로 나뉩니다. 우선 프라이빗 클라우드는 단독주택처럼 특정 기업만을 위해 독립적으로 구축된 클라우드 환경을 말합니다. 나만을 위한 공간이지만, 그만큼 초기 투자 비용이 많이 들고 관리와 유지보수에 드는 비용과 노력도 큰 편입니다.반면에 퍼블릭 클라우드는 여러 세대가 함께 사는 아파트와 비슷합니다. 여러 기업이나 개인이 하나의 인프라를 공유해 사용하는 방식이기 때문에 나만을 위한 맞춤 설계가 어렵다는 한계가 있긴 한데요. 대신 관리나 유지 보수에 대한 부담이 적다는 장점이 있습니다.정답은 없습니다. 저마다의 특징과 장단점을 고려해 우리 기업에 맞는 클라우드를 하면 되는데요. 그동안 프라이빗 클라우드는 대기업이나 금융, 공공기관에서 퍼블릭 클라우드는 중소, 중견기업 및 스타트업 등에서 선호되어 왔습니다.  이제 ERP도 퍼블릭 클라우드 시대클라우드가 IT 인프라의 기본이 되면서, 소프트웨어 제공 방식 역시 근본적으로 변화하고 있습니다. 과거에는 소프트웨어를 직접 구매해 설치하고, 서버와 네트워크를 관리하는 것이 일반적이었으나, 이젠 퍼블릭 클라우드 기반 소프트웨어 제공 방식이 대세로 떠오르고 있죠.ERP(전사적자원관리) 솔루션도 이러한 변화의 중심에 있습니다. ERP는 전사 영역을 통합 관리해 주는 솔루션으로, 업무 간 데이터를 연계해 합리적인 의사결정을 할 수 있게 하여 대부분의 제조 기업에서는 도입하고 있는데요. 예전에는 ERP 도입에 만만치 않은 비용과 기간, 그리고 전문 IT 인력이 필요해 도입에 얼마간의 부담이 있었습니다.하지만 퍼블릭 클라우드가 대세가 되면서 이제는 구독료만 내면 빠르게 도입하여 사용할 수 있는 형태의 ERP가 속속 등장하고 있습니다. 최근 글로벌 클라우드 ERP 시장은 무서운 속도로 성장하고 있는데요. 시장조사기관인 더 인사이트 파트너스(The Insight Partners)가 내놓은 전망에 따르면 2020년 기준 197억달러였던 클라우드 ERP 시장 규모는 2025년 기준 429억달러로 5년 만에 두 배 넘게 성장했습니다. 클라우드 ERP 시장의 성장세에는 더 가속이 붙어 2030년엔 1081억달러로 다시 한 번 시장 규모를 키울 전망입니다. 이러한 변화는 변화는 글로벌 ERP 시장의 1인 SAP의 최근 행보에서도 감지됩니다. 회사는 기존 온프레미스 ERP에서 클라우드 ERP로 미래 전략의 무게 중심을 과감하게 옮기는 중입니다. SAP코리아의 감사보고서에 따르면 2024년 회사의 클라우드 수익은 2196억원 수준으로 전년 동기 1270억원 대비 약 72.8%가량 급성장했는데요. 같은 기간, 온프레미스 방식의 소프트웨어 라이선스 수익은 397억원으로 전년 동기 대비 약 18%가량 감소한 바 있습니다. 글로벌 NO.1 ERP ‘SAP’ 선입견을 부수다클라우드 ERP는 장점이 많습니다. 초기 투자 비용이 적고, IT 유지보수 인력이 필요 없는 데다가 자동 업데이트 등의 이점도 기대할 수 있습니다. 하지만 퍼블릭 클라우드 기반 ERP가 적합하지 않은 업종도 있다는 것이 그간의 중론이었습니다. 특히 제조업에선 퍼블릭 클라우드 기반 ERP를 사용하기 쉽지 않다는 의견이 많았습니다. 여기엔 이유가 있습니다.퍼블릭 클라우드의 기본 콘셉트는 ‘표준화’입니다. 다시 말해, 기능이나 프로세스를 표준화하여 여러 고객사에 합리적인 가격으로 공급한다는 것이죠. 그런데 제조업의 경우 업종별 특성이 천차만별입니다. 가령, 노트북 만드는 기업과 연필 만드는 기업은 둘 다 제조기업이지만 업무의 면면은 확연히 다를 것입니다. 그간 유독 제조업에선 표준화 전략이 통하지 않을 것이라는 생각이 만연했던 이유가 바로 여기에 있습니다.선입견이 깨지기 시작한 건 글로벌 1위 ERP 업체인 SAP가 자사의 퍼블릭 클라우드의 기반 ERP인 S/4 HANA Public을 출시하고 고도화하기 시작하면서부터였습니다.현재 SAP는 가장 우려가 컸던 ‘표준화’에 관한 퍼블릭 클라우드의 한계를 상당 부분 극복한 것으로 평가받습니다. 다양한 업무 시나리오에 관한 프로세스를 추가하고 다듬어 개선한 것이 주효했습니다.“클라우드 ERP의 제조 프로세스가 항상 표준화되어 있는 것은 아닙니다!”SAP는 클라우드 ERP가 언제나 표준화된 프로세스에만 국한되는 건 아니라는 메시지를 지속해서 내고 있습니다. 선입견과는 달리 클라우드 ERP는 표준화된 프로세스에만 국한되지 않는다는 것이 골자입니다. 표준 프로세스를 유지하는 데에 이점이 있는 것은 맞지만, 그와 동시에 제조업체는 기술의 확장성과 통합 기능으로 얼마든지 차별화를 도모할 수 있다는 것이죠.  이제 중소기업도 SAP하자!그간 SAP는 대기업의 전유물이라는 인식이 강했습니다. ERP계의 에르메스라는 표현이 아깝지 않을 정도로 높은 퀄리티의 솔루션을 제공하는 것은 사실이지만 구축을 위해선 기본 수십억원 이상의 초기 투자 비용이 필요했고, 구축 이후에도 이를 유지보수하고 관리할 IT 인력을 두어야 했기 때문입니다.사정이 이렇다 보니 중소기업에 SAP는 언제까지나 그림의 떡일 수밖에 없었습니다. 하지만 퍼블릭 클라우드 시대가 도래하고 SAP가 클라우드 ERP인 S/4 HANA Public을 출시하면서 이러한 고정관념도 더 이상 유효하지 않게 되었습니다.실제로 미라콤아이앤씨는 반도체 및 디스플레이용 CVD/AALD 전구체 및 화학 제품 제조 사업을 영위하는 대전 소재 강소기업인 D사에 S/4 HANA Public을 구축한 바 있습니다.D사는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 주요 고객 및 파트너로 확보하는 등 성과를 내왔는데요. 기존 ERP를 사용하면서 데이터 게더링 및 통합 관리가 잘되지 않고, 시스템 활용도도 낮아 수작업으로 일을 진행하는 경우가 많았습니다. 글로벌 NO.1 전자재료 기업으로 도약을 준비 중인 D사는 성장의 발판을 확보하고자 글로벌 수준의 통합 업무 플랫폼을 구축할 필요가 있었고요. 결과적으로 S/4 HANA Public을 구축해 전사 관점에서 프로세스 최적화를 이룰 수 있었습니다.D사는 S/4 HANA Public을 국산 ERP와 유사한 가격으로 적용했습니다. 이는 SAP이 내놓은 클라우드 ERP가 결코 가격 경쟁력에서도 밀리지 않는다는 점을 시사합니다. 고객의 현재 수준에 맞추어 ‘너무 과하지 않게’ 적용한 점이 주효했습니다.여기서 ‘과하지 않은’이라는 표현 때문에 혹시 기능이 부실할까 염려하시는 분들도 있지 않을까 싶은데요. 사실 크게 걱정할 부분은 아닙니다. SAP는 In-App Extensions라는 기능을 통해 재무(FI), 영업(SD) 구매(MM), 생산(PP), 원가(CO) 5개의 필수 모듈을 적용합니다. 아울러 SAP은 업무 시나리오인 BP를 800개가량 만들어 두어 다양한 업무 상황에 적절히 대응할 수 있습니다.여기에 SAP는 BTP(Business Technology Platform)라는 이름의 기술플랫폼을 제공해 추가적인 고도화도 꾀할 수 있도록 했는데요. BTP를 통해 고객은 애플리케이션 개발부터 데이터 분석, AI 등을 지원받을 수 있습니다. 요컨대 표준화의 이점을 살리면서도 추가적인 개발 고도화를 통해 퍼블릭 클라우드 기반 ERP의 한계를 극복한 것으로 볼 수 있겠습니다.  미라콤과 함께 SAP해야 하는 이유스마트팩토리 전문기업 미라콤아이앤씨는 “SAP는 더 이상 비싸지 않다, 제조업도 퍼블릭 클라우드 기반 ERP를 도입할 수 있다!”는 믿음으로 국내 제조 기업의 S/4 HANA Public 도입을 선도하고 있습니다.미라콤아이앤씨는 지난 27년간 Nexplant MESplus를 비롯한 다양한 솔루션을 통해 제조 기업의 경쟁력 강화를 이끌어 왔습니다. 400개 이상의 고객사 프로젝트와 15만 대 이상의 설비 인터페이스 구축 경험, 그리고 25개 제조 업종 중 21개 업종에 대한 사례를 보유해 업계 최고 수준의 실적을 자랑합니다.미라콤아이앤씨는 오랜 기간 MES 전문기업으로 쌓아온 제조업 노하우를 바탕으로, 이제는 제조업 특화 ERP 구축의 최적 파트너로 자리매김하고 있습니다. 150명 이상의 ERP 전문가가 근무하고 있으며 MES-ERP 시스템의 통합 구축 역량은 업계에서도 손꼽힙니다. 삼성그룹 등 선도 기업의 구축 경험과 SAP 골드 파트너 자격은 미라콤아이앤씨의 신뢰와 전문성을 입증하죠. SAP S/4 HANA Public 도입을 고민 중이시라면, 지금 바로 아래 버튼을 눌러 미라콤아이앤씨와 상담해 보세요.제조업 혁신의 시작, 미라콤아이앤씨가 함께합니다!    이제 중소기업도 SAP을 쓸 수 있는 시대