<표 5-2> 신산업별 인력 수요 전망
주: CAGR(연평균 증가율), ESS(에너지저장시스템) 출처: 산업연구원·한국산업기술진흥원(2016.1.)
새로운 비즈니스가 일자리를 만들 수 있다는 전제하에 최근 기업의 변화 와 대응을 살펴보는 것은 의미가 있다. 따라서 전통적인 기업의 산업영역 틀 에서 벗어나 디지털 혁신에 기반을 두고 새로운 서비스를 제공하는 업체, 그 동안 수행해 오던 영역에서 과감한 변화를 통해 새로운 사업을 개척하고 있는 국내외 기업의 사례를 살펴보고자 한다.
께 ‘원클릭’(회원이 미리 입력해 둔 신용카드정보, 주소 등으로 추후 재결제를 할 수 있는 시스템으로 간편 결제의 시초라고 할 수 있다), ‘대시버튼’(자주 구 매하는 로션, 세제, 시리얼 등을 가정 내 부착된 버튼 하나로 주문)에 이어 최 근에는 인공지능(AI) 비서인 ‘아마존 에코’를 개발하거나 무인으로 운영되는 새 로운 쇼핑시스템인 ‘아마존 고’에 이르기까지 혁신에 혁신을 거듭하고 있다.
특히 아마존은 온라인 빅데이터에 기반을 둔 ‘추천 시스템(A9)’을 통해 매 출을 늘리고 있는데 1996년 온라인서점에서의 ‘북매치’(고객이 매긴 평점에 근 거하여 유사한 책 구매를 연계한 시스템)를 시작으로 소비자의 구매패턴을 분 석하여 관련성이 높은 상품을 추천함으로써 구매를 유도하며 아마존 전체 매 출의 약 35%가 추천 시스템을 통해 발생한다.
아마존의 사례는 기업이 특정 분야에 한정하지 않고 다양한 산업과 서비 스를 아우르는 것을 통해 새로운 가치와 수익을 창출하는 것을 보여주고 있 다. 이러한 혁신과 새로운 서비스를 창안하고 실행하는 인력(물류창고관리자에 서부터 프로그래머까지)을 매년 꾸준히 늘리고 있다.
1.1.2. 우버 : 전혀 새로운 기업의 탄생
2009년 미국에서 설립된 우버는 플랫폼에 기반을 둔 공유경제의 문을 열 어준 기업이라고도 할 수 있다. 우버는 고용되거나 공유된 차량(운전기사)과 승객을 모바일 앱을 통해 연결해 준다. 차량 예약은 텍스트메시지나 모바일 앱을 통해 진행되며 모바일 앱에서는 예약된 차량의 위치가 승객에게 실시간 으로 제공된다.
100개 이상의 도시에서 우버 서비스가 운영 중이다. 현재 우버의 기업 가 치는 세계 스타트업 가운데 가장 높은 680억 달러(약 75조3,000억 원)로 추산 되고 있다47).
최근 우버는 기존의 운수업뿐만 아니라 자체 보유한 빅데이터 기술을 활 용하여 물류 플랫폼을 구축하는 데 노력하고 있다. 고급 레스토랑의 음식을 집으로 배달해 주는 ‘우버 이츠(UberEATS)’, 의사가 직접 방문하여 진찰과 치 료를 하는 ‘우버 헬스(UberHEALTH)’, 저렴한 항공서비스인 ‘우버 엘리베이트 (UberElEVATE)’ 등 다양한 서비스를 개발, 시행하고 있다.
최근의 기술발전은 새로운 부가가치를 낳고 생산시스템의 효율성과 데이 터 처리를 개선하는 차세대 산업혁명으로 연결되고 있다. 이는 사물인터넷을 이용해 상호 연결됨으로써 가능하다. 특히 제조업의 경우 ‘서비스로서의 제조 (MaaS: Manufacturing as a Service)’를 통해 제품 생산을 넘어 다양한 뉴비즈 니스를 낳고 있다.
이를 통해 제조업에서의 스마트공장 도입 가속, 서비스화로 일자리 면에서 는 행정지원, 관리 등의 인력, 그리고 생산 관련 기능직에서의 인력은 감소할 것으로 전망된다. 그러나 ‘산업용 센서 전문가’, ‘산업용 로봇 전문가’, ‘인공지 능 전문가’, ‘빅데이터 전문가’, ‘기술영업원’, ‘생산공정 컨설컨트’, ‘데이터사이 언티스트’, ‘데이터 엔지니어’ 등의 직업에서 일자리가 증가할 것으로 전망된다.
출처: 신지나 외(2016)
[그림 5-2] 미국의 스마트팩토리 도입에 따른 일자리(고용자 수) 변화
미국 생산자협회(National Association of Manufacturers)에서 발표한 자료를 보면 스마트공장의 도입에 따라 공장 내의 생산, 제조와 일자리는 감소할 수 있으나 스마트공장과 관련한 지원인력 등 간접 일자리는 증가할 것으로 예상 하고 있다([그림 5-2] 참조).
1.1.3. GE 48) : 제조업에서 디지털전문업체로 전환
1892년에 창업한 GE(제너럴일렉트릭)는 ‘산업인터넷(Industrial internet)49)’ 이라는 용어를 만들어 내며 기존의 제조업을 탈피하여 디지털전문업체로 자리 매김하고 있다.
GE는 프레딕스(Predix)라는 클라우드 플랫폼에 여러 산업에서 활용되는 기 계와 프로세스의 디지털 트윈(Digital Twin)을 구축한다. GE의 프레딕스 플랫 폼은 거대한 산업용 사물인터넷을 염두에 두고 설계된 것이다. 대량의 데이터 를 수집하고 분석하여 사람과 사물을 연결하는 것에서 가치를 창출하는 소비 자인터넷과 달리, 산업인터넷은 무한히 많은 산업 관련 데이터 속에서 특정한 비즈니스 결과를 도출한다. 또한 프레딕스를 통해 GE와 고객, 협력사는 디지 털 산업의 시대로 진입하게 되는 것이다.
GEnx 항공기 엔진에 5,000여 개의 센서를 달아 운항 중에 실시간으로 엔 진 상태를 파악하는데 평균적으로 항공기 1대가 한 번 운항할 때마다 1TB의 데이터를 생성하며 이를 실시간으로 분석하여 엔진 상태를 점검한다. 이를 통 해 고장이 발생하기 전에 정비를 하여 엔진 상태를 최적으로 유지하고 항공기 가 안전하게 운항하도록 관리한다.
GE는 설비운영기술에 정보기술과 데이터기술을 융합하여 엔진을 효율적으 로 실시간 관리하여 항공사에 안전성과 효율성을 제공하고 있다. 또한 200 억~300억 원씩 하는 항공기 엔진을 팔고 유상으로 유지보수를 하던 것에서 엔 진을 무상으로 제공하고 항공기 운항 시간에 따라 비용을 지불하는 새로운 비 즈니스를 개발하여 항공사로부터 큰 호응을 얻고 있다. 항공사에서는 고가의 엔진을 구매하기 위해 대규모의 선투자를 하는 대신 GE의 안전하고 효율적인 유지보수에 대응하는 항공운항 시간당 비용을 지불하는 방식을 점차 선호하고 있다. GE로서도 엔진 상태를 실시간으로 알려주는 빅데이터 덕분에 더욱 안전 하고 경제적인 엔진을 제작하고 새로운 비즈니스 형태를 개발, 발전시킬 수 있었다.
또한 GE는 세계 최대 디지털 산업 기업을 향한 성공적인 전환에 기반이 되 는 GE디지털(GE Digital)을 출범시켰다. GE디지털은 GE의 모든 사업 부문과 긴 밀히 협력하여 각 사업부와 고객이 산업인터넷의 이점을 충분히 활용할 수 있
도록 돕게 된다. 실제 발전소의 데이터 흐름을 그대로 구현한 ‘디지털 트윈 (Digital Twin)’을 갖춘 디지털 발전플랜트는 GE의 새로운 솔루션 중 하나이다.
디지털 발전플랜트는 실제 발전소가 예상치 못한 가동 중지 상태가 되기 전에 미리 오퍼레이터가 문제점을 예측할 수 있게 해줌으로써 운영비용을 줄여 준다.
1.1.4. 지멘스 : 스마트팩토리 플랫폼 판매를 통한 뉴비즈니스 창출
독일의 베를린과 뮌헨에 본사를 둔 전기전자업체인 지멘스는 전 세계에 35만여 명의 직원을 두고 있다. 지멘스는 독일 스마트공장 구축의 대표적 사 례로 꼽히지만, 그에 더하여 기존의 제조업 중심 기업에서 IT기업을 넘어 다 양한 서비스를 제공함으로써 기존과 다른 비즈니스에서 수익을 창출하는 기업 사례이기도 하다.
지멘스는 스마트공장의 플랫폼을 수출, 판매하고 판매한 장비의 센서를 통 해 각종 정보를 수집, 분석, 가공하여 고객(기업)에게 생산성 제고와 비용 절감 방안에 대해 컨설팅한다. 이때 장비 도입 시기, 제품수명주기에 따른 유지·보 수 관련 서비스, 모터관리 서비스, 기계분석 서비스 등도 함께 제공한다.
지멘스 사례처럼 제조업에서도 기존의 연구개발, 제조, 영업·마케팅 위주 의 인력 채용에서 제품 판매 후 서비스 및 지원을 해 줄 수 있는 컨설턴트로 서의 역량을 갖춘 사람을 채용하는 사례가 늘어날 것으로 보인다.
독일에서는 지멘스 이외에도 에스에이피(SAP)50) 등의 업체가 스마트공장 관련 장비와 솔루션을 제공하여 새로운 비즈니스모델을 만들고 있다. 그외 독 일의 경우 중견·중소기업(미텔슈란트)에서도 스마트공장에 기반을 둔 새로운 비즈니스모델을 창출한 사례가 있다.
오토보게(Otto Boge)는 종업원 700명 규모의 업체로, 산업용 압축기, 진공 압축 시스템 등을 생산하고 있다. 최근 스마트공장에 필요한 지능형 진공압축 시스템을 개발, 제조하여 스마트공장 시장의 공급업체로 전환하고 있다. 대학 과 협력하여 스마트공장에 적용할 수 있는 새로운 시스템을 개발하고 있다.
하르팅(Harting)은 종업원 4,200명 규모의 업체인데, 현재 구축 중인 스마트 공장인 FlexiMon을 다른 기업에도 판매함으로써 스마트 공장 공급업체로 비즈
니스 모델을 확장할 계획이다(권준화, 2016).
영국의 롤스로이스(Rolls-Royce)도 엔진 그 자체를 판매하기보다 IoT를 이 용하여 엔진이 작동하는 시간을 측정하여 비용을 부과하고 있다.
이처럼 서비스로서의 제조업 발전은 제품 그 자체가 아니라 제품의 여러 기능과 파생되는 서비스를 판매하는 것에서부터 시작된다. 앞으로 서비스로서 의 제조업이 확장되면서 사용량에 따라 비용을 지불하는(pay-as-you-go)서비 스가 더욱 늘어날 것으로 보인다.