스마트공장 도입에 따른 산업 및 노동 시장의 변화 양상과 국내외 현황 및 시사점 doc_id CNTS-00118876169_6

가장 먼저 스마트기술을 산업에 적용시키기 시작한 선진국 가운데 하나인 독일은 기업 내 가속화되는 디지털화가 미치는 노동 시장의 변화에 대해2030까지 장기적인 예측을 수행하였다. 관련 시나리오는 비즈니스, 경제 주체들이 글로벌 시장의 경쟁력과 노동 생산성 향상을 위해 디지털 기술의 사용을 증진시키는 것으로 기술변화의 촉진이 단시간 내 기업 역량을 제고하는지에 대한 대답을 제공한다. 가속화된 디지털화 시나리오에서는 네트워크화된 산업 생산 분야의 인터넷 기술 발달(Industry 4.0) 관련 기술 리더십에 중점을 두고 있다. 디지털화가 되면서 조정, 연구, 의사소통, 창의력 및 의사결정과 관련된 활동의 필요성이 증가되었기 때문에 이의 적용으로 인한 고용의 양 감소 등의 영향은 크지 않을 것으로 판단하기 때문이다. 스마트화는 인간과 기계의 협업에 기반을 둔 노동의 재조직화를 전제하고 있다. 단순한 자동화나 무인시스템이 아닌 인간과 기계의 결합을 의미하고 있으며, 이는 기존 노동이 인간에 의해 행해지던 방식에서 인간-기계 협업에 기반을 둔 새로운 방식으로 전환된다는 것을 의미한다. 독일의 인더스트리 4.0의 경우, 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 등의 기술혁신 결과물을 산업혁신에도 적용하려는 목적에서 시작되었다. 그리고 이는 디지털 기술 기반의 제품생산시스템 구축과 작업조직의 혁신도 함께 구상되고 있다. 독일은 인더스트리 4.0에 이어 노동 4.0(Arbeit 4.0)을 노동혁신전략으로 제시하고 있다. 인더스트리 4.0에서 언급하는 사이버물리시스템은 기계, 설비의 자동화나 IT기반의 네트워크화를 의미하는 것이 아니라, 기계-인간 협업체제에서의 노동방식, 작업 조직화 방식의 전환을 포괄하는 전략이다 스마트공장의 경우 수준별로 기초수준, 중간수준 1, 중간수준 2, 고도화수준 등 구축된 형태를 기준으로 구분하고 있다. 기초수준은 기초적인 ICT를 활용하여 생산 일부 분야의 정보를 수집·활용하고, 모기업의 인프라를 활용하는 등 최소화비용으로 자사의 정보시스템을 구축하는 수준을 말한다. 중간수준 1은 설비정보를 최대한 자동으로 획득하고 모기업과 높은 신뢰성의 정보를 공유하여 기업 운영의 자동화를 지향하는 수준이다. 중간수준 2는 모기업과 공급사슬 관련 정보 및 엔지니어링 정보를 공유하며, 글로벌 최고 수준과 견줄 만하며 계획 최적화와 제어자동화를 기반으로 Real-time Enterprise를 달성하는 수준이라고 할 수 있다. 고도화 수준은 사물과 서비스를 IoT 또는 IoS화하여 사물, 서비스, 비즈니스 모듈간의 실시간 대화 체제를 구축하고 사이버 공간 상에서 비즈니스를 실현하는 수준을 말한다. 이러한 수준별 구축형태를 요약하면 아래와 같은 표로 정리할 수 있다. 스마트공장은 H/W와 S/W로 구분할 수 있으며 이를 통해 기초-중간-고도화 단계로 발전하는 선형적 발전 형태를 나타낸다. 하지만, 본 자료는 명확한 통계분석 기반 구축현황을 제시한 것이 아니며, 대략적인 현황 자료로서 제시되고 있다. 이는 아직까지 우리나라 제조기업의 스마트공장과 관련된 명확한 실태조사가 없기 때문이다. 중소기업부에서는 우리나라 중소기업의 정보화 수준을 파학하기 위해 매년 ‘ 중소기업 정보화 수준 조사’를 실시하고 있다. 하지만 이 역시 스마트 공장에 대한 조사라기보다는 일반적인 중소기업의 정보화 수준을 파악하기 위한 것이며, 응답률 역시 약 20% 수준으로 낮은 편이다. 실제로 우리나라 제조기업의 스마트 공장에 대한 실태조사 자체가 있지 않아 정책 제언을 위한 명확한 통계기반이 구축되지 않는 한계가 존재하고 있다. 사실 이런 조사가 바탕이 되지 않고 스마트 공장에 대한 인력을 논의하기는 어려운 상황이다. 하지만, 그나마 이를 토대로 알 수 있는 것은 우리나라의 로봇밀도는 높다고 되어 있으나 실질적인 제조업 현장에서의 스마트 공장까지 가기는 무리가 있다는 점과 글로벌 대기업 기준으로 볼 때 우리나라 스마트공장 구축은 소프트웨어와 하드웨어 부문에서 모두 미흡한 것으로 보인다. 특히 미흡한 부분으로는 소프트웨어부문에서는 CAD 등 공정설계 부문, 하드웨어부문에서는 센서, 컨트롤러 부문이 미흡한 것으로 파악된다. 산업통상자원부는 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 로봇 등 파괴적 기술이 상호 연계되어 신제품, 새로운 서비스가 빠르게 창출되고 산업간 경계 파괴가 가속화됨에 따라 급변하는 소비자 수요 대응을 위해서는 스마트공장 구축을 통한 맞춤형 유연 생산 체제로 전환이 필수적임을 판단, 중소·중견기업의 지원 정책과 방향이 담긴 스마트 제조혁신 비전 2025를 지난 4월 20일 중소기업 대표들과 ‘중소기업 정책 간담회’를 연 자리에서 발표하였다. 산업통상자원부의 ‘스마트 제조혁신 비전 2025’에 따르면 한국의 전체 사업체의 99.9% 이상이 중소기업인 산업구조에서 이미 스마트공장 구축은 중소ㆍ중견기업의 선택이 아닌 생존의 문제로 정의하고 있다. IoT, 빅데이터를 기반으로 생산공정, 서비스, 물류까지 통합 관리해 생산성을 높이고, 매출액ㆍ영업이익 등 경영성과를 높일 수 있기 때문이다. 여기에 그치지 않고 스마트공장의 생산성 향상은 개도국의 인건비 우위를 상쇄시켜 중국 등 개도국 업체들과의 경쟁을 가능하게 한다(산업통상자원부, 2017b:3). 우리나라 제조업의 스마트 공장 도입 현황은 전반적으로 저조하여, 스마트 공장의 도입에 따른 일자리의 변화 효과를 정량적으로 논증하기는 쉽지 않다. 현재로서는 충분한 표본의 확보 자체가 어렵기 때문이다. 이에, 여기에서는 기존의 조사에서 단편적으로 나타난 데이터와 사례조사를 통해 일자리 변화에 대해 살펴보고 향후 정책적 시사점을 도출해보고자 한다. 우선 스마트 공장에 따른 일자리 변화를 알아볼 수 있는 조사로는 2015년 중소기업 정보화수준 조사가 있다. 이 조사에서 확인할 수 있는 우리나라 중소기업 스마트공장 설치에 따른 고용인력 수준은 다음과 같다. 스마트공장 도입을 위해 고용을 감축한 인력은 0명이 40%수준이며 1명이 13%로서, 스마트공장 도입한 기업의 절반이상이 1명 이하로 고용을 감축하는 것으로 나타났다. 이와 같이 스마트공장 도입에 따른 고용 창출 인력은 미미한 것으로 확인되며 상대적으로 도입에 따른 인력 감소와 반발은 크지 않음을 알 수 있었다. 이는 스마트공장 도입에 따른 인력 감소분이 대부분 외국인인력과 단순 작업인력(용역형 인력)이기 때문인 것으로 판단된다. 인력 감소가 이루어지기 보다는 제조 인력 활용의 폭이 늘어나서 영업인력 등으로 재배치하는 등의 인력 활용 효율성을 높이는 차원으로도 이해 될 수 있다. 다음으로, 스마트 공장 추진에 대한 사례를 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 대표적인 기업사례는 3가지이며 모두 제조업 중소기업으로 스마트공장 추진에 따른 인력 변화의 양상을 분석하였다. 기업 사례 분석의 초점은 현 제조인력의 변동 현황과 스마트공장에 따른 실질적인 고용 형태의 변화 여부를 분석하는 것이다. 첫 번째 기업 사례는 디엘아이코리아(주)이다. 이 기업의 스마트공장 추진은 검사장비 자동화와 인력 재배치분야이다. 스마트공장 사업을 통해 검사장비에 대한 자동화를 진행하였으며, 자주검사 등에 투입되는 인력과 검사시간을 절약을 통해 발생되는 유휴인력을 다른 생산 라인에 투입함으로써 일자리 활용을 확대하였다. 구체적으로 살펴보면, 자동차 부품 중 특히 고무 제품 쪽은 후가공을 해야 하는 등 손이 많이 가는 제품군으로 경쟁에서 살아남으려면 자동화가 필수적임과 동시에 비용 절감이 필요성이 대두되었다. 이를 해결하기 위해서는 생산 부문에서 중복 투입되는 인원의 조정 등 인력 재분배가 이루어져야 한다. 이에 스마트공장 사업을 통해 자주검사 등에 투입되는 인력과 시간을 절약해 다른 생산 라인에 투입함으로써 효율적인 인력 배분 효과를 거두었다.