계장기술(PROCON)

기획특집 Siemens Digital Enterprise 관점의 Smart factory 접근 방안 조언

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 281회 작성일 19-06-07 14:07

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얼마전부터 거의 모든 제조업의 화두가 되는 용어는 Smart factory이다. 과거 인터넷 시대 도래에 따른 시대 변화에 대한 적응의 상처일까? Smart factory는 시대적 대세이며, 뒤쳐질 경우 자사의 경쟁력에 심각한 영향을 받을 것이라는 위기함에서 오는, 불안감마저 감도는 비장함으로 우리 제조업은 Smart factory 시대를 맞이하고 대응하고 있다.
필자는 Siemens에서 MOM(Manufacturing Operation Management) 사업을 담당하며, 다수의 Smart factory를 요청하시는 고객과 만나게 되며, 많은 관점의 Smart factory에 대한 정의를 접하게 된다. 자동화와 무인화를 시작으로 생산성의 향상, 불량률의 감소, 영업이익 증가 등등 가시적 지표 관점의 목표를 제시하며, 운영하시는 공장 관점의 Smart factory에 대한 생각을 피력하시는 고객을 만나며, 깨닫게 되는 점은 다양한 경로를 통해 접한 정보를 통해 다양한 시각으로 Smart factory라는 용어를 정의하고 바라보고 있음을 확인하게 된다.
따라서, 본지를 통해 Siemens라는 업계 선도 기업이 바라보는 Smart factory에 대한 관점에 대해 공유하는 기회를 갖고자 한다. 솔루션을 판매하는 기업이 개념적이고, 이론적인 내용을 통해서는 그 구체적 성과를 전달할 수 없음에, 솔루션 벤더는 실현 가능한 실질적인 방안을 제시해야만 하며, 다양한 Smart factory의 정의 중 하나인 Siemens의 Digital factory에 대한 내용으로 모호하기만 한 Smart factory에 대한 한 단면을 설명하고자 한다.
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좌측 사진은 Siemens의 암베르크 공장이다.
1987년도에 설립된 암베르크 공장은 지멘스의 대표적인 Digital enterprise 사례로 소개 및 홍보되고 있으며, 12,000 스퀘어 미터인. 3,600평 정도 되는 그리 크지 않은 공장으로 1,200명의 직원이 근무하고 있다.
위 자료를 고객사에 공유할 때 많은 분들이 말씀하신다. 무슨 스마트공장에 1200명이나 근무하지? 완전 무인 공장으로 운영되어야 하는 거 아닌가?
여기에 대한 내용은 본문에서 다시 언급하도록 하며, 암베르크 공장을 좀 더 살펴보면 초당 1개 제품이 생산되며, Delivery 시간은 주문 후 24시간이다. 암베르크 공장은 Siemens의 PLC, DCS, HMI 제품을 생산하며, 개별 세부 모델까지 1,000여 종의 제품을 생산하고 있다.
 
지금 보시는 수치는 생산 현장에서 수집되는 데이터의 수량이다. 1995년도에 5000건, 2000년에 50,000건, 2014 년에는 5천만 건으로 증가한다.
1,000대의 스캐너가 운용되고, 1,000대의 생산 장비가 모두 온라인으로 운영되고 있으며, 배경의 막대그래프는 불량률을 표시한다. 96~97년을 기준으로 급격히 감소하기 시작하여 2014년에는 11DPM까지 낮아지게 된다. (D PM : Defect per Million)
앞으로 우리가 풀어가야 할 문제이겠지만, 국내 제조업의 많은 공장이 일 수천만 건의 생산 데이터를 취합하고 있을까?
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암베르크 공장의 생산지표를 좀 더 살펴보도록 하자.
연간 5000건의 생산계획 변경, 휴일을 제외하면, 하루 20여 회 생산계획이 변경된다는 것으로 제조업에 경험을 갖은 사람이라면, 하루 20회의 생산계획 변경의 경우 생산계획이 있는 것일까, 없는 것일까? 생각할 수 있다. 주문에 따른 실신간 생산계획 변경을 통한 생산을 진행하고 있다고 볼 수 있지 않을까?
이전 본 것과 같이 암베르크 공장에서는 1,000대의 장비와 스캐너에서 일 5천만 건의 생산 정보 데이터를 시스템으로 올려주게 된다.
하루에 모델 Change가 350회 발생한다. 1,000개의 이기종 모델 생산에 대응하며, 하루 350번 모델 Change가 발생하는 생산계획을 주면 우리의 생산 부서는 뭐라고 할까? 이런 상황에서도 라인 운영율은 평균 75%를 유지하며, 99.5%의 납기 준수를 보인다. 또한, 불량율은 11 DPB 백만개당 11개이다.
초기 계획된 생산량 대비 9배의 생산성 향상을 보이는 공장이다.
이러한 지표가 우리가 목표하고 지향하는 Smart factory의 모습은 아닐까?
제조업은 다양한 영역과 분야가 존재하므로 일부 산업에서는 현재 보이는 지표가 와닿지 않을 수도 있다. 하지만, 내가 원하는 시간에 원하는 제품을 원하는 수량만큼 빨리 만들 수 있다는 면은 모든 제조업이 지향하는 궁극적인 목적이 아닐까?
필자는 반도체나 디스플레이 같은 수조 원씩 투자가 되는 공장에 대해 얘기하는 것이 아니다. NC 머신과 조립장치로 구성된 우리가 운영하고 경험했던 공장의 실질적인 사례를 얘기하고 있는 것이다. 그 유명한 Smart factory가 구체적인 모습을 갖는다면 이런 모습이 아닐까 라는 가정 하에 이후 내용을 이어가고자 한다.
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위와 같은 공장을 만들어 가기 위해서는 다양한 접근 방법이 있을 수 있으나, 오늘은 MOM 솔루션을 통해 구체적 내용을 얘기하고자 한다. MOM이 무엇일까?
MES는 제조업에 있는 거의 모든 분들이 다 알고 계시고 최소 들어보셨을 용어로 MES는 생산 현장에서 필요한 주요 기능을 제공하는 제조 실행 시스템이다. MOM은 ISA(International Society of Automation)이라는 국제 표준화 기구에서 MES의 기능에 4개의 관리 기능을 기반으로 재정의한 MES의 기능을 확장 정의한 개념으로. Siemens 용어가 아닌 산업 표준 용어다.
어떤 회사는 MOM이라는 용어를 사용하고 대표적인 회사가 Siemens이며. 어떤 회사는 MOM이라는 용어를 사용하지 않는다.
보시는 화면은 ISA에서 정의한 생산의 Vertical Level이다. 0부터 4 Level까지는 되어 있으며, Siemens는 0 Level부터 4 Level 전 영역에 대한 솔루션을 보유하고 있다.
결국. MOM이 정의하는 전체 4대 관리 기능에 대한 솔루션을 보유하고 있으며. Siemens는 당당하게 MOM이라는 용어를 사용하고 있고. 또한, 이와 같이 Hard ware부터 MOM, PLM까지 전체를 Line-up한 회사는 많지 않다.

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이와 같은 Siemens의 생산 전체 Product line up은 크게 3개의 영역 PLM MOM 자동화 영역으로 분류되고, MOM에 대해 좀 더 많은 얘기를 해볼까 한다.
Siemens의 MOM 사업 분야는 Preactor라는 Scheduler, Camstar라는 의료기기/전기전자 MES, Simatic IT라는 전 산업용 MES와 QSYS라는 품질 시스템으로 구성되어 있으며, 전 Value Chain에 걸쳐 있는 Mindshere라는 IoT Big data 분석을 제공하고 있다.
필자는 이와 같은 Siemens의 MOM 솔루션 중 Siemens의 MES 솔루션인 Simatic IT에 대해 좀 더 상세한 내용을 언급하고자 한다.
Simatic IT는 UAF Unified Architecture라는 Founda tion을 위해 산업별 Library를 얹은 Siemens의 대표적 MES 솔루션이다. 전기/전자, 자동차와 같이 이산 생산 단속 생산이 이루어지는 산업은 Discrete manufacturing 솔루션을, 식음료, 화학, 주류와 같은 프로세스 연속 생산이 이루어지는 산업은 Process Industry, PI라는 개별 제품으로 구성되어 있다.
Siemens는 전 세계 다양한 산업을 대상으로 솔루션 사업을 하고 있으므로. 어찌 보면 이와 같은 산업군의 분류 및 산업별 Library는 선택이 아니라, 불가피한 방향일 수 있다. 향후 Siemens는 모든 MOM 솔루션을 이 Unified Architecture 위에 올려갈 예정으로, 현재도 진행이 되고 있는 통합의 작업은 전체 MOM 솔루션의 단일 플랫폼 운영을 목표로 하고 있다.
필자도 한 때, 자체 MES 솔루션을 갖은 회사에서 일을 해 보았지만, 개별 솔루션 장단점으로 경쟁우위를 갖으려는 과거의 모습 대비 Game 자체가 달라지고 있다고 판단된다.
본문을 통해 솔루션의 세부 기능을 설명하고자 함이 아닌, 각각의 기능을 통해 어떠한 방법으로 제조업의 미래에 대한 해결책을 찾아가고 있는지에 대한 내용을 전달하고자 한다.
Siemens Simatic IT의 사용자 로그인 화면은 사용자에게 할당된 작업 정보를 Portal의 형태로 제공한다. 사용자에게 할당된 작업, 사용자가 관리해야 할 작업에 대해 내역을 한 화면에 보여주며, Siemens의 Unified Architecture는 HTML5, Web을 기반으로 하여 그 기능을 충분히 활용하고 있다. 사용자 화면은 PC를 통해서 뿐만이 아니라 Tablet, 또한 Smart Phone을 통해서도 볼 수 있는 화면으로, 이와 같은 현장의 Work order에 종합 진척 정보 확인은 현장 운영에 있어 유용한 기능이이다.
하지만, 함정이 있다. 화면에 보이는 모든 데이터가 만약 사람이 손으로 입력된다면, 조금 바빠서, 입력을 좀 늦게 했더라면, 중간 단계가 없이 시작 후, 종료 시점에 수치를 한 번에 입력한다면, 정상적인 실시간 현장의 진척 정보가 표시될 수 없다. 실시간 현장 정보를 통한 의사결정 시스템이 작업 이력을 기록하는 전시적 시스템으로 전략해 버리는 것이다.
암베르크 공장의 하루 5천만 건의 실시간 생산 데이터, 이와 같은 실시간 Dash board는 실시간 현장 정보를 필요로 한다.
현장 정보의 실시간 수집에 대한 기반이 선행되어야 함을 알 수 있으며, 이는 MES를 도입한다 안한다의 문제가 아니다. 여러분의 공장은 얼마나 많은 현장의 Digital 정보를 수집하고 사용할 준비가 되어 있을까?
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다음은 PLM 결국 제품 설계와의 데이터 연계다. 전통적으로 설계 부서와 생산 부서는 독립적인 역할을 하는 경우가 많다. Siemens의 Digital Enterprise에서는 제품의 설계 정보가 MES로 전달되고 연계된다. BOP라는 제조의 Process를 PLM에서 정의하면, 해당 프로세스가 MES의 Route정보와 Work Order로 연계되며. 또한 생산의 과정에서 PLM의 설계 정보를 참조할 수 있으며, 생산 현장의 내용을 설계 부서로 피드백할 수도 있다. 이와 같은 연계가 자주 대화해야 한다는 인간적인 유대의 결과일까? 암베르크 공장은 1주일에 통합 연계회의를 5회 하고, 국내는 1회 하기에 연계에 취약한 것일까? 그렇지 않을 것이다. 이는 Digital화된 데이터와 이를 관리하고 사용하는 기반 시스템의 문제로, 결국은 설계의 현장, 생산 현장의 Digital 데이터에 그 기반을 두고 있음을 알 수 있다. CAD 파일?, 생산일보? 이와 같이 개별 부서가 필요에 의해 관리하는 데이터의 공유가 아닌 전반적 관점의 데이터가 공유되고 활용될 때, 현재 우리가 예상하지 못한 성과 향상이 발생할 수 있음을 직감하나, 공장의 생산 현장은 여전히 과거의 모습에서 운영되고 있다.

Siemens MOM Portfolio 중 APS 솔루션은 중/장기와 단기 생산 Scheduling의 역할을 수행한다.
공장의 가용 Resource, 장비, 작업자, 자재정보를 시간 단위로 나누어 공장 내 Resource를 시계열로 스케줄링할 수 있다. 현재 대부분 공장의 생산계획은 주로 어떻게 운영되고 있을까? 답은 Excel이다. Excel을 통한 생산계획 조금도 이상하지 않은 일반적인 방법으로, 대부분 알고 있는 그룹사의 공장도 몇몇의 공장을 제외하고는 Excel을 통해 생산계획 수립하고 운영하고 있다. 하지만, 생산계획 Scheduling의 가장 중요한 요소는 무엇일까? 결과가 정확히 예측되어야 한다는 점이다. 기업은 궁극적으로 이윤을 추구하는 집단으로 결과를 정확히 예측하고, 예측된 결과를 기반으로 의사결정하여 가장 효율이 높은 방법을 찾아가게 된다. 실제 공장 운영의 모습은 어떨까? 모든 상황이 좋은 공장의 생산계획 수립은 Excel을 사용하여 운영하는데 큰 문제가 없을 것이다. 하지만 생산의 현장은 그리 단순하지 않다. 장비의 고장이 있을 수 있고, 영업은 수량이 많지 않은 긴급 오더를 계속 가지고 오게 되며. 긴급 오더에 따른 자재 재고와 생산 가능량을 산정해야 하고… Excel을 통해 이 모든 요소를 반영하여 정확한 결과를 실시간으로 예측하고 적절한 의사결정을 할 수 있을까? 변경되는 오더속에 최선을 다하였으나, 목표한 생산량을 미달했다고 잘못한 일이며, 목표한 생산량을 초과했다고 하여 칭찬받을 일일까?
이와 같은 공장의 모든 Resource를 시계열 Scheduling 하여 최적의 방법을 통해 그 결과를 정확하게 예측하는 솔루션이 APS다. 인공지능? 아직 멀었다. APS는 복잡한 계산의 결과다. 또한 Siemens의 Unified Architecture Foundation 상에서 Schedule된 일련의 작업은 시계열 정보를 포함한 Work Order로 MES에 전달된다. 통합, Integration이다.
용어 사용에 차이가 있겠지만, Report는 지난 이력에 대한 조회와 분석을 제공한다면, Dashboard는 실시간 현장 상황 정보의 전달이다. 어떤 설비는 어떤 제품을 얼마나 생산하고 있으며, 전체적인 가동의 상태는 어떻고 전반적인 Line의 Balance가 잘 맞는지. 공장 전체 Work order가 얼마나 진척이 되고 있는지 계획 대비 차질은 없는지… 이 모든 정보를 실시간으로 확인할 수 있고, 발생 문제를 즉시 인지하여 조치를 취할 수 있다면, 공장 운영, 할 만하지 않을까? Digital화 되지 않은 공장의 대표적 특징은 사후 조치와 그 신속성 문제다. 문제발생의 인지도 빠르지 않고, 전체 현황을 고려한 즉시 의사결정이 쉽지 않다. Dashboard의 필요성과 효용에 대해서는 모두 공감하실 것으로 더 이상 설명이 필요 없을 것이다. 또한 역시 암베르크 공장과 같이 일 5천만 건의 생산 데이터, 실시간 현장 데이터가 시스템으로 수집이 가능할 경우, Dashboard는 의미를 갖고 강력한 의사결정 도구가 될 수 있다.
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다음은 통합 Reporting이다. 공장 운영에 따른 Report는 참 많다. 필자도 가장 진보된 산업이라 알려진 공장에서 일한 경험이 있는데 Report? 상당수의 Report가 사용되고 있다. 다만, 자동 수집된 정보의 자동 생성/출력이 일반적인 공장과는 다르다. 제조 시스템에서 가시성이란 용어가 자주 등장한다. 가시성은 볼 수 있다는 뜻일까? 생산의 현장은 아름다운 풍경이 아니다. 생산 현장의 가시성은 곧 데이터다. 생산의 데이터가 충분히 수집되어 저장된다면, 우린 공장의 생산 현황을 각종 지표와 그래프를 통해서 가시적으로 확인할 수 있다. 언급하고자 함은 이와 같이 Hardware와 적절한 시스템을 통해 수집된 생산 데이터를 효과적으로 조회하고 분석할 수 있는 통합 Reporting 기능을 공장은 필요로 한다는 것이다.

여기서 한 가지를 언급하고자 한다. 상당수 필지가 접하는 공장의 경우 Smart factory, CEO의 지시로 연내 성과를 내야함을 강조하며, 다양한 목표를 제시함을 본다. 이러한 미래 지향적 대화를 마치고 둘러본 각 공장의 모습은 잠시 나눈 대화와 상당한 거리감이 있음을 어렵지 않게 경험한다. 우리 공장은 완전 무인화하여, 고품질의 제품을 생산하는 첨단의 공장으로 만들어야 함을 강조한 고객 공장의 현장은 기본적인 데이터 통신 설비를 갖추지 않은 경우가 대다수이며, 최근 도입된 장비의 경우도, 기존 운영 방식 기반의 필요 기능 위주의 장비를 도입하여 운영하고 있음을 확인하게 된다. 또한, 현장은 Analog 방식의 계측기 및 측정기를 작업자가 들고 다니며, 열심히 그 측정값을 기록한다. 묻고 싶다. 이렇게 기록된 수많은 자료들을 시스템에 모두 입력하여 전체 데이터를 상세 분석하고, 그 결과를 생산의 현장에 반영하고 있을까? 필자가 경험한 공장은 대부분 그렇지 않다. 기록 자체가 업무이며, 기록된 문서들은 분류 기준에 따라 보관되고, 현장에 문제가 발생했을 경우 그 원인 파악을 위해 몇 장의 문서를 필요로 할 뿐이다. 또한, 그 생산의 결과를 보고하기 위한 기록된 문서의 여러 데이터를 종합하여 보고서를 하나 만들게 된다. Smart factory? 현장 정보를 확보하기 위한 투자는 전혀 없으며, 어느 순간 무인화 자동화 Smart factory를 목표로 한다고 그게 가능할까? 암베르크 공장의 연간 5000회의 생산계획 변경과 일 350회의 모델 변경은 보이지만, 일 5000만 건의 데이터 수집은 이와 별개의 문제일까? 이와 같이 그 속성을 보면 상식적인 내용일 수 있는 사실을 우린 그 과정의 어려움으로 외면하고 있을지 모른다.

좀 더 나아가 Siemens라는 회사가 추구하고자 하는 제조업 시스템의 방향에 대해 살펴보고자 한다. Siemens는 Smart factory라는 용어를 사용하지 않는다, 대신 Digital factory, Digital Enterprise라는 용어를 사용한다. 무엇을 Digital Enterprise이며, 무엇을 추구하고 있을까?
제품을 기획·설계·제조·판매하는 프로세스를 대략 표시하면 위의 그림과 같은 모습이 될 것이다. 유기적 연계가 필요하며, 각각의 정보들은 이후 이전 프로세스에 영향을 주는 통합 프로세스다.
 
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앞서 언급한 바와 같이 Siemens는 Hardware부터 PL M까지 ISA의 Level 0부터 Level 4까지의 전 제품군을 보유한 유일한 회사다. 또한, 이는 지난 십여 년간 15조원 이상의 비용을 들어 M&A를 통해 만들어낸 결과다.
무엇을 하고자 하며, 무엇을 목표하는 것일까?
연구소 공장, 제조 산업에는 여러 가지 작업을 필요로 하며, 이를 통해 공장은 제품을 만들어 고객에게 전달한다.
Siemens는 이와 같은 전체 프로세스를 통합하고자 하는 것이다. PLM, MES 각각이 아닌 유기적 통합 시스템을 만들어 가고자 함이 그 궁극적 목적이다.
통합의 방법은 여러 가지가 있을 수 있으며, Siemens는 M&A와 내부 R&D를 통해 이와 같은 통합 작업을 진행 중이다. 그렇다고 Siemens 제품만을 사용하게 하는 독선을 통해 시장을 대응할 수 없기에, 기존 제품과의 연계를 통해서도 고객의 목표는 달성되어야 하며, Siemens는 각각의 연결에 산업 표준 프로토콜을 적용하여 기존 시스템과의 연계성을 만들어가고 있다.
하지만 변하지 않는 것은 통합이라는 궁극적 목표일 것이다.
항상 목표에는 합당한 결과를 필요로 한다.
 
Siemens는 이러한 통합을 통해서 설계의 정보가 생산으로 전달되고, 생산의 결과는 다시 설계로 전달되고 생산된 데이터가 어느 순간 의미없이 소멸함이 아닌 지속적인 순환을 통한 개선을 통해 최선의 효율과 성과를 낼 수 있는 Digital Enterprise를 통해 고객에게 그 결과를 전달하려 하고 있는 것이다. 이 모든 Value chain의 정보는 Siemens Mindsphere라는 IoT Big data 분석 Tool을 통해 의미 있는 정보를 수집한다.
하지만 우리의 현실은 어떠한가? 수많은 수기입력 자료를 밤을 새워가며 분석하고, 개선점을 찾아서 현장을 개선하고 있을까? 어쩌면 지난 10년, 20년의 경험으로 여기에 측정기 하나 달면 현장 내용을 보는데 좋을 텐데, 하는 경험에 기반한 예측 가능한 개선을 목표하고 있지 않을까? 이러한 개선을 통해 우리가 목표한 성과를 거둘 수 있을까?

전통적으로 대한민국은 제조 강국이다. 현장에 눈에 보이는 커다란 문제를 제조 강국을 일군 우리의 선배들이 놓치고, 개선되지 않은 결과를 우리가 받아서 운영하고 있다는 생각은 상상할 수 없다. 과거 Analog 시대에서 부족한 데이터 속에서 선배들은 밤을 새워가며 개선의 개선을 거듭했으며, 그 결과를 우리가 누리고 있다.
이제는 의지와 함께 방법을 달리할 시대는 Industry 4.0, Smart factory라는 이름으로 분명이 우리에게 현실이 되었다.
생산정보의 Digital화 Digitalization과 그 통합 Integra tion으로, 결국 생산 전 Value chain의 One data Model, 제품의 기획/설계/생산/유지보수 전 영역을 하나의 데이터 모델로 만들고, 이를 순환시킴으로써 지속적으로 개선되는 공장, 이는 Siemens라는 한 기업의 Marketing이 아닌 변화하는 제조업의 한 단면이다.
또한 이과 같은 Digital화를 통해 10%, 20%의 생산성 향상을 기대한다면, 이는 지난 과거와 현재 우리의 공장 개선 노력에 대한 비하일 것이다. 우리는 이제 눈에 보이지 않는, 더 이상 개선이 어려워 보이는 작은 차이를 찾아내고 개선하여, 전 세계 제조기업과 경쟁해야 하는 치열한 시대에 살고 있다.
여전히 현장의 수많은 수기입력 문서를 운영하시며, 무인화 자동화를 주장하시는 많은 분들께 진심으로 권고드림은 솔루션의 도입과 Smart factory 컨설팅이 아닌 신규 도입 장비의 Digital에 대한 고려와 현장 데이터 수집에 대한 진지한 고민이다.
무인화, 자동화는 위와 같이 수집된 Digital 정보의 순환속에 그 필요와 성과가 명확한 포인트를 식별하여 적용함이 우선일 것이지, 그 자체가 목표가 되어서는 안 된다.
또한, 이러한 과정을 한 번의 투자, 올해 안에 달성하겠다는 조급증은 다소 억지스러운 시스템을 만들어내고, 현실과 괴리된 불편한 시스템은 결국 외면 받음을 수차례 경험하였다.
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필자는 위와 같은 현장 정보의 Digital화에 대한 중요성을 인식하고, 시간이 필요함을 강조하고자 하며, 이와 같은 준비가 되었을 경우는 적정 솔루션 업체와 단계적 접근 방법에 대해 협의해 가야 함을 권고한다.
최근 대한민국의 제조업의 대내외적 상황으로 어려움을 맞이하고 있다. 이와 같은 위기는 새롭지 않으며, 과거 우리는 이와 같은 어려움을 잘 극복해 내어 현재의 모습을 가지고 있다. 새로운 제조업의 시대를 맞아, 혼란스러운 그 대응 방안에 대해 한편의 방안에 대한 의견을 드리고자 이 글을 적는다.


Sung.choi@siemens.com