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[칼럼] 기업간 연결 가치 창출 위해 데이터표준으로 데이터 저장해야...

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표준화 등 미래 데이터 자본주의 시대 이끌 국가 전략 필요


[글 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장] ‘앞으로 50년, 중소기업 중심의 디지털 경제로 대전환’하려면, 중소기업이 제품을 생산하는데 생성되는 모든 데이터를 국제 표준 기반 데이터 형식으로 수집‧저장해야 한다. 데이터를 생성‧교환‧활용하려면 기업간, 국가간 상호 연결해 운용성을 높이고, 가치를 창출할 수 있도록 장비별 표준화된 데이터 모델이 필요하다. 세계 경제 동향은 국가간 수출입하는데 일정한 데이터 형식으로 탄소넷제로를 위한 디지털 제품 여권을 발행해 국가 시스템간 연결, 정보를 제공해야 수출입이 가능한 디지털 경제 시대로 전환되고 있다. 이번 호 칼럼에서는 기업에서 생성되는 데이터를 저장해 기업간 데이터 통신 및 판매할 수 있는 활용 체계를 공유하고자 한다.



국가간 거래시 디지털제품여권(DPP)을 발행하는 이유

온실가스의 배출량을 줄여 지구온난화를 막기 위해 각국에서 막대한 자금을 투자하고 있다. 국가의 정책에 따라 잘 지키는 국가도 많지만, 그렇지 않고 많은 양의 온실가스를 배출하면서 만들어진 제품을 낮은 생산 가격으로 수출하고 있는 나라도 많다. 이러다보니 온실가스 배출량을 잘 줄이고 있는 나라에서는 자국 내 법을 지켜 만든 제품이 제조원가가 높아 수입 제품에 밀려 판매가 불리한 상황에 놓여 있다.

예를 들어 한국에서 하나의 제품을 생산하는데 탄소 배출량 100톤이 나온다면, 톤당 탄소배출 거래 가격이 현재 16,000원 정도인 한국에서는 1,600,000원만 탄소세로 내면 되는데, 유럽 내에서 같은 제품을 생산할 때 톤당 84유로(124,000원)인 12,400,000원을 탄소세로 내야 한다. 이러한 현실에서 어느 기업이 유럽 내 국가에서 제품을 만들어 판매할 수 있겠는가? 유럽 내 공장은 탄소배출 가격이 적은 나라로 공장을 이전하려 할 것이고, 이렇게 되면 결국 지구온난화를 막을 수 없다. 이에 유럽 연합에서는 국가 간 제품을 수입할 때 탄소배출 가격 차이만큼 탄소세로 내도록 법을 만들었다. 이렇게 만들어진 게 바로 ‘탄소국경조정세’(CBAM; Carbon Board Adjustment Mechanism)다.

또 하나의 제품을 만들어 수출하는데 완제품을 생산한 기업이 제품당 탄소세를 배출한 양 차이만큼 낸다 하더라도, 원료를 채굴해 운송‧제련‧가공 처리하는 기업에서 발생시킨 탄소세를 내지 않게 되면 지구온난화를 막을 수 없다. 이를 방지하기 위해 유럽 연합에서는 하나의 제품이 원재료 채굴부터 완제품 생산에 이르기까지 거치는 모든 가치사슬 기업을 연결해 탄소 배출총량을 산정하게 했다. 이러한 정보를 담는 게 ‘디지털 제품 여권’(DPP, Digital Product Passport)이다. DPP에는 탄소배출 총량, 원산지추적만 아니라 소비자가 사용 후 재사용, 재활용할 때 어떻게 제품은 분해해 희귀 금속 등 자원 재활용을 높이도록 관련 정보를 제공하는 것을 의무화하고 있다. 아울러 재활용률을 높여 원재료를 광산에서 채굴하는 것을 줄여나가겠다는 법, 즉 에코디자인 규정 ESPR(Eco design for Sustainable Products Regulation)도 있다. 기업들은 소비자 효율적인 제품설계에서 재활용을 감안한 설계를 해야 한다.

소재, 부품 기업도 피할 수 없어

수출 중심의 우리나라는 원료, 소재를 수입해 중간재, 완제품을 수출하는 기업 구조를 가지고 있다. 원료, 소재를 수입해 제품을 생산하는 기업도 수입 때 원재료 생산 및 운송과정에서 배출된 탄소배출 총량과 원산지추적, 재활용 분해법 등 관련 정보를 받고, 국가 간 탄소 가격 차이만큼 탄소세를 내야 수입할 수 있을 것이다. 이를 기반으로 우리나라에서 가치사슬 기업간 Tier 1~N 있는 부품가공 처리 기업별, 운송기업별 발생하는 탄소 배출량을 추가 계산하고, 제품을 수출하는 기업에 디지털 정보를 제공해야 한다.

수출하는 기업은 중간재든 완제품이든 모든 생산과정에서 발생하는 탄소 배출량과 원산지추적 정보는 물론, 재활용 단계에서의 분해 방법 등 기술적인 사항의 정보까지 디지털 제품 여권에 담아서 국가간 컴퓨터 시스템에 데이터를 제공하는 수출입 무역업무의 디지털 전환이 시작될 것이다.


탄소배출량 산출 및 측정 방법

온실가스 규정(GHG Protocol)은 탄소를 배출하는데 Scope 1, 2, 3로 분류해 계산하도록 안내하고 있다. Scope 1은 기업 내에서 제품을 생산하는데 직접 탄소를 배출하는 총량, Scope 2는 기업 내 전기, 가스 등을 사용해 탄소를 간접 배출하는 총량, Scope 3은 기업이 제품을 생산하기 위해 원료, 소재를 공급받을 때 공급기업, 운송기업으로부터 생산 및 운송과정에서 배출된 탄소량을 의미한다. 이 정보를 디지털 제품 여권에 담아 컴퓨터 시스템 간에 데이터 통신으로 받는 것이다.

Scope 1의 경우, 제품 생산하는 과정에서 석탄, 석유 등 에너지원을 사용할 때 GHG 규정에서 안내하는 산출식을 활용해 사용된 양과 생산과정에서 물리화학적 변환식을 사용해 탄소 배출량을 산출한다. 설비 성능과 효율성에 무관하게 수학적 방정식으로 탄소 배출량을 산출하는 것으로, 최신의 설비로 탄소 배출량을 적게 배출하는 설비를 도입해 운영하는 기업이 이 방식으로 산출하면 높은 배출량이 나온다. 이런 기업의 경우 탄소 배출량을 산출하는 것보다는 배출되는 탄소 배출량을 측정하는 것이 적을 수 있다. 굴뚝으로 배출되는 탄소 배출가스의 양과 유량을 측정해 산출하면 된다. 기업장에서 두 가지 중에 유리한 방식을 선정하면 되지만, 모든 것이 컴퓨터상에서 국제 인증 기준으로 산출 또는 측정되는 과정을 모두 투명하게 관리돼야 한다.

탄소 배출량 산출 및 측정을 어떻게 규제, 인증할 것인가?

국가 인증기관에서 앞으로 많은 규제방안이 나오겠지만, 기업은 규정에 따라 산출 혹은 측정되는 방식을 정확하게 관리하도록 해서 궁극적으로 지구온난화를 방지하는 노력에 동참하면 된다. 돈을 아끼기 위해 비정상적인 방법으로 탄소 배출량을 계산하다 적발되면 기업이 문을 닫을 수밖에 없는 엄청난 벌과금이 부여될 것으로 예상된다. 탄소배출의 규제가 우리나라에 유리할 수 있다는 가설이 있다. 그 이유는 유럽의 설비들은 100년 이상 된 오래된 설비들이 많고, 중국은 수작업으로 수행하는 공장이 많고, 우리나라는 채 50년 안된 설비들이 많이 있어, 설비 효율 측면에서 유리한 점이 있다는 것이다. 우리나라가 유럽에 제품을 수출하는데 생산원가는 100원인데 탄소세가 10원이라면, 중국의 경우 생산원가는 90원인데 탄소세가 30원으로 10원 더 비싼 중국제품이 유럽 시장에서 소비자가 구매하지 않을 것이라는 가설이다.

디지털제품여권 정보, 어떻게 만들어야 할까?

4차 산업혁명의 가장 혁명적인 기술이 IoT, 디지털트윈 기술이다. IoT(Internet of Things)는 이 세상 모든 만물이 일정한 ID를 갖고, 사물과 사물을 데이터 통신으로 연결하는 것이다. 채굴, 운송, 가공 처리, 제품 생산, 사용, 재사용, 재활용 등 생애주기간 모든 상태를 추적 관리할 수 있다. 디지털트윈 기술은 모든 사물을 디지털로 표현해 컴퓨터가 이해할 수 있는 가상 자산으로 만들어 쉽게 데이터를 생성, 교환, 활용할 수 있게 한다.

그동안 많은 국제 표준기구 IEC, ISO 등에서 ERP, MES, PLM, SCM 등 다양한 솔루션을 개발, System Integration하고, 서로 다른 PLC, DCS, PoP, MES, ERP 등 상호 데이터 교환을 위해 데이터 통신 표준 등을 많이 만들어 왔다. 독일 인더스트리 4.0을 주도하는 경제기후에너지부 산하 Platform Industrie 4.0에서는 인더스트리 4.0이 추구하는 사이버 물리시스템(CPS, Cyber Physical System) 기반의 자율 생산 공장을 구축하는데 필요한 인더스트리 4.0 참조 구조 모델(RAMI 4.0)을 3차원으로 만들어 지금까지 제정된 모든 국제 표준을 맵핑했다. 그 결과 물리적인 사물을 가상의 컴퓨터 공간에서 물리화학적으로 동일 성질을 가진 디지털트윈 사물로 표현하는 국제 표준이 없음을 발견하고, 자산관리쉘(AAS, Asset Administration Shell)을 만들어 2019년 IEC 국제 표준으로 신청해 IEC CD 63278로 제정 중이고 올해 완료될 예정이다.

이미 유럽 연합은 서로 다른 글로벌 클라우드 서비스 공급자(Amazon, Google, Microsoft 등)를 사용하는 기업, 국가가 공급자간 상호 연결성, 운용성을 경제적으로 수행하고, 데이터 주권을 갖고 운영할 수 있도록 Gaia-X 기구를 만들어 DATASPACE 규칙을 만들어 발표했다. 기업간, 국가간 데이터를 저장한 시스템 간에 데이터를 교환해 상호 운용성을 높이도록 하는 규칙으로 EDC(Eclipse DATASPACE Connector)를 공개 프로그램으로 제공하고 있다. 이를 기반으로 자동차 가치 사슬 망을 선점하기 위해 독일에 만들어진 Catena-X 및 다른 산업에 확산하는 Manufacturing-X 조직은 이미 모든 사물을 가상의 디지털자산으로 표현해 데이터 생성, 교환, 활용하는데 기본적인 AAS 데이터 모델을 표준으로 사용하고 있다.

디지털제품여권을 만들어 운영하는데, 미국‧일본 등과 협업해 기업과 국가 차원에서 상호 데이터 생성, 교환, 활용하는 디지털 자산 표준으로 AAS를 사용해 그 편리성, 운용성, 지속성을 검증 완료하고, 많은 기업에 확산하고 있다.

세계 경제 포럼(WEF) 산하 글로벌 배터리 동맹(GBA) 기구에서 지구온난화 방지를 위해 추진하고 있는 디지털제품여권을 현실적으로 가치사슬 기업간에 상호 연결성과 운용성을 검증하는데 AAS 데이터 모델을 사용해 배터리 패스포트를 만들어 기업간, 국가간 데이터를 생성, 교환, 활용하는 파일럿 시험을 완료하고 기업에 구체적인 방법을 안내하고 있다. 우리나라도 중소벤처기업부 산하 스마트제조혁신추진단에서 2020년부터 독일 플랫폼 인더스트리4.0(PI4.0)과 공동으로 AAS 기반으로 제조 현장의 장비들을 데이터 모델화해 제조 Raw Data를 실시간으로 수집/저장하는 체계를 검증하고, 관련 소프트웨어를 공개 프로그램으로 제공해 국내 SI 기업에 무상 공급하고 있다.


AAS 데이터 모델은 4가지 영역의 양식으로 돼 있다. ①데이터 ID 명칭을 정의하는 영역 ②운영 데이터를 입력하는 운영 기술(OT, Operation Technology) 영역 ③장비를 설계, 제작할 때 입력하는 엔지니어링 기술(ET, Engineering Technology) 영역 ④장비를 운용, 제작, 사용, 서비스, 폐기하는데 필요한 문서 영역(Document Area)으로 구분돼 있다. 2020년도에 1단계로 데이터 수집/저장하는 체계를 ID, OT 영역의 양식에 데이터를 입력 검증하는 시험을 했다면, 2021년에는 2단계로 국내 장비업체가 설계, 제작, 시험하는 엔지니어링 데이터와 문서 영역의 양식에 추가 입력하는 파일럿 프로젝트를 독일과 공동 수행해 검증했다.

한국에서 국제 표준으로 만들어진 IEC CD 63278 AAS 기준으로 모든 물리적인 자산을 디지털가상의 자산으로 표현하고, 제조 산업뿐만 아니라 농업/임업/어업, 광업, 건설업, 운수/창고업, 정보통신업, 금융보험업, 부동산업, 공공 행정 등 모든 산업의 Data를 생성, 교환, 활용하는데 국가 데이터 표준으로 규정해 활용할 필요가 있다. 다양한 부처의 정부 지원사업을 보면 궁극적 확보기술인 디지털트윈 기술개발 사업이 많은데, 여기에 사용하는 모든 자산을 SI 기업 기준으로 디지털자산으로 표현하게 되면, 데이터 속성(명칭, 단위, 소수점 자릿수 등)이 서로 달라 디지털트윈 자산간 상호 연결성과 운용성이 없어 과제로 끝나고, 지속적 활용성이 없게 된다.

데이터 거래사업도 데이터를 판매하는 기업과 구매하는 기업 사이에 데이터를 구축한 SI 기업이 참여하지 않으면 활용이 불가하다. SI 기준으로 만들어진 데이터 모델을 구매자가 이해할 수 없기 때문이다. 만약에 국제 표준으로 데이터 속성을 정의하는 IEC 61360(CDD, Common Data Dictionary)을 사용해, AAS 데이터 모델로 정의돼 있다면 누구나 쉽게 이해하고 활용할 수 있을 것이다. 진정한 데이터 거래를 통해 데이터 판매자와 구매자 간에 상호 이익을 얻기 위해서는 서로 이해하고 활용하는 소통의 언어가 바로 AAS 데이터 모델이다.

AAS 데이터 모델을 국가 표준으로 만들어 운영해야...

산업별, 업종별, 장비별 AAS 기반 데이터 모델표준으로 Raw Data를 수집, 클라우드 빅 데이터베이스로 저장해 서로 다른 설비/시스템/기업 간, 국가 간에 데이터 생성/교환이 쉽고, 데이터 판매자, 구매자 간에 교환, 활용을 경제적으로 할 수 있도록 국가 표준을 수립해 기업의 표준 준수를 권고해야 한다. 또 모든 부처의 정부 지원사업 중 데이터 생성, 교환, 활용하는 사업의 경우 데이터 표준 체계인 ‘AAS 기반의 데이터 표준모델로 수집, 저장, 활용하는 것’을 의무화해야 한다. 데이터 표준모델로 AAS를 의무화 때 분야별 기업들의 이슈는 다양하지만 결국 이러한 어려움을 극복하는 기업과 국가가 성장 발전할 수 있다.

기업들에 발생할 수 있는 이슈를 살펴보자면, 먼저 SI 솔루션 공급기업은 지금까지 기업 기준에 의거 제조기업 데이터 수집/저장 솔루션을 판매해 왔다. AAS로 의무화하면 솔루션을 재개발하는데 인력이 투입돼 반대가 예상된다. 또한 데이터 거래 때 저장된 데이터를 활용하기 위해 구축한 SI 공급기업에 의존하지 않아 비즈니스가 줄어든다는 우려가 있다.

다수 장비업체의 경우 해외 장비를 리버스 엔지니어링해 복제품을 만들면서 가격 경쟁력을 갖기 위해 필수 센서만 설치해 국내에 공급하고 있는 경우가 많다. 그러나 장비 제작 관련 세계 협단체, 혹은 OPC Foundation 등에서 정보모델 기준을 안내하고 있다. 만약 장비 도입기업에서 장비에 대한 센서 수가 100개가 돼야 하는 것을 안 다면, 구매 때 왜 50개 센서만 공급하냐고 문제제기를 할 수 있다. 결국 100개 다 공급하라고 하면 가격 상승으로 외국 장비 대비 경쟁력이 떨어질 수 있을 것을 우려할 수 있다.

제조기업은 장비에 부착된 센서 수가 적어 데이터 분석‧활용이 어려워 SI 업체가 센서를 추가해 수집함으로써 데이터 분석 정도 저하의 문제를 해결하고 있다. 제조기업이 필요한 장비를 구매할 때 데이터 참조모델에 따라 공급하라고 요구하면 가격은 상승할 것이고, 이렇게 되면 품질 좋은 해외 제품을 구매할 수도 있다. 또 체계적으로 수집 저장된 고품질의 데이터를 직접 데이터 구매자에게 판매해 경제적 가치를 창출할 수 있는 장점도 있다.


데이터를 구매하여 솔루션 개발 혹은 AI 알고리즘 등 개발하려고 하는 데이터 구매자는 DB를 구축한 SI 공급기업에 돈을 주지 않고, 스스로 데이터를 교환할 수 있어 경제적으로 신속하게 활용하는 장점이 있다. 현대자동차, 삼성 반도체, 조선 등 국내 글로벌 기업은 세계 시장을 선점하기 위해 독자적인 표준 Defacto 표준을 추구하는 경향이 있다. 데이터 모델을 만들어 공급기업에 요구할 수 있다. 이 경우 중소기업은 다양한 대기업 표준에 따라 데이터를 제공하는 비경제적인 문제가 발생할 수 있다. AI, Big Data 솔루션을 공급하는 스타트업은 데이터 표준모델로 수집/저장된 데이터는 데이터 분석, 활용 시 SI 기업 의존없이 데이터 전처리해 기계학습 학습으로 솔루션을 신속하게 개발해 출시가 가능하다.

종합적으로 정부가 합동으로 데이터의 표준화 필요성을 인식하고 국제적으로 통용되는 표준을 선정해 기업, 국가가 한 방향으로 나가 서로 소통과 신뢰하는 데이터를 축적해 미래 데이터 자본주의 시대를 이끌어 가는 국가 전략이 필요하다.

기사링크 → 출처 : 인더스트리뉴스(http://www.industrynews.co.kr)

 

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