Recommended
More Related Content
Viewers also liked
Viewers also liked (20)
Similar to 델켐매거진3호
Similar to 델켐매거진3호 (20)
델켐매거진3호
- 1. 델켐매거진 www.delcam.co.kr AUTUMN 2014 ISSUE 3 Delcam COLUMN 제조업만이 살 길이다 TECHNICAL TREND 빅 데이터의 허와 실 공급망 관리, 차세대 제조를 향한 도약으로의 길 FOCUS 제 25회 한국델켐 유저그룹컨퍼런스 OTHERS 산업전문인력양성의 중요성과 주체별 역할 PowerMILL 매크로 사용 Tips 몰드베이스 업체, FeatureCAM 적용 성공사례 글로벌 Top5 자동차 기업을 목표로 전진하다
- 4. C O L U M N 6 제조업만이 살 길이다 T E C H N I C A L T R E N D 10 빅데이터의 허와 실 18 공급망 관리, 차세대 제조를 향한 도약으로의 길 S P E C I A L R E P O R T 38 산업전문인력양성의 중요성과 주체별 역할 D E L C A M F A M I LY 46 기술개발본부 박효근 선임 컨설턴트의 TSPM 출장기 F O C U S 26 The 25th User Group Conference 제조업계의 Big Jump Up을 위한 성공의 전략 제시 세계 각국의 언론매체 및 파트너사 참여하는 ATS 동시 개최 예정 29 한국델켐㈜-한국금형공업협동조합 금형산업의 경쟁력강화 기술지원 위한 업무협약 체결 30 2014 SIMTOS 전시회 한국델켐, CAD/CAM 기업 중 가장 큰 규모로 참여해 다양한 정보 제공 34 SIMTOS CAD/CAM컨퍼런스 2014 참가 제조기업의 실질적 경쟁력강화방안 제시로 큰 호응 이끌어내 36 화천기공㈜-한국델켐㈜ 전략적 기술제휴 협약 체결 C O N T E N T S A U T U M N 2 0 1 4 . I S S U E 3 발행처 한국델켐 서울특별시 구로구 디지털로 272 한신IT타워 709호 TEL 02-6918-3800 FAX 02-6918-4525 www.delcam.co.kr 발행일 2014년 9월 기획 한국델켐 경영전략본부 마케팅팀 편집·디자인 (주)비비미디어 02-333-6900
- 5. C A S E S T U D Y 50 금형 업계의 강자, 이노프라㈜ 한국델켐과의 오랜 인연으로 최고 위치에 올라 53 현대자동차 프레스금형기술1부 글로벌 Top5 자동차 기업을 목표로 전진하다 56 자동차용 프레스 금형 제작 전문 기업, ㈜화신테크 한 발 앞선 기술력으로 업계를 선도하다 58 플라스틱 부품 및 금형 제작 전문 기업, 남도금형㈜ PowerMILL의 성공적인 적용으로 광주지역 기술 발전에 기여 60 사출금형 및 이중 사출 금형 제작 업체, ㈜신흥정밀 신공장 설립 및 솔루션 도입을 통한 사업 확장 62 몰드 베이스 제작 업체, 완바 FeatureCAM 도입을 통한 획기적인 생산성 향상 64 QDM 및 양산금형 전문 업체, ㈜파랑 파워솔루션의 활용을 통한 고객 만족 극대화 도모 66 종이 예술 디자인 기업, 비쥬얼마크 ArtCAM 도입으로 창조적인 디자인 구현 68 보건 전문인 양성 교육기관, 대구보건대학교 Dental Solution 도입으로 업그레이드 된 교육 커리큘럼 T E C H N I C A L R E P O R T 72 What’s New PowerINSPECT 74 What’s New PartMaker 76 What’s New DentMILL 80 PowerSHAPE을 이용한 전극설계 프로세스 86 PowerSHAPE 전극시트 생성 Tips 89 HD Panel Cutter 유용한 기능 94 PowerMILL 매크로 사용 Tips 102 FeatureCAM 파트라이브러리 적용 및 활용방법 N E W S 106 한국델켐, ‘일하기 좋은 중소기업’ 선정 107 전국 4개 지역서‘ 2014 Power Solution 신기술 세미나’ 성황리 개최 108 창립 24주년 기념식 개최 109 한국직업교육학회 춘계학술대회 참가 110 PowerMILL3축실무능력 2급, 1급 자격증 시험 실시 111 한국델켐 부산지사 확장 이전을 통한 고객 서비스 강화 112 PowerMILL, PowerSHAPE 교육과정 개편 및 증설 113 2014 전국 치기공학과 CAD/CAM 연수 개최 114 특성화/마이스터고등학교 연수 교사 대상 PowerMILL 현장실무 교육 진행
- 6. Delcam Magazine 6 COLUMN C E O COLUMN 제조업만이 살 길이다 한국델켐㈜ 대표이사 정 찬웅
- 7. Delcam Magazine 7 제조업의 성패가 한 국가의 경제력과 국력을 결정짓는 척도가 된다는 전제하에 본 기고를 시작하고자 한다. 과연 그럴까? 19세기 후반 영국의 빅토리아 시대에는 산업혁명에 성공하 며, 역사상 최고의 전성기를 구가하던 시기였고 해가 지지 않는 나라로 불리던 시기였다. 즉 세계에서 가장 강한 제조 업 국가였다는 말과 같다고 이해 할 수 있을 것이다. 그 후 메이드인 유에스에이가 세계 시장에서 최강자로 군 림하고 있을 때 미국이 세계를 지배하는 패권 국가가 되었 고 그 지위는 오늘날도 변함이 없어 보인다. 다음으로 일본의 부상을 들 수 있겠다. 일본산 가전 제품을 비 롯한 각종 소비재가 세계시장에서 절대 강자로 부상하는 시점 에 작은 섬나라가 세계 2위의 경제 대국이 되었던 것이다. 지금은 세계의 공장이라 불리는 중국의 부상을 보고 있는 중이다. 무수한 품질문제에도 불구하고 만약 중국산 소비재 가 없다면 세계 경제가 무너지지 않을까 하는 생각이 든다. 따라서 중국이 일본을 추월하여 G2로 올라서는 현상은 당 연한 결과일 것이다. 이처럼 최근의 짧은 세계 역사 속에서도 국가간의 힘의 이 동이 제조산업의 이동과 동기화되어 있다는 것을 실증적으 로 보고 있는 것이다. 이제 그 이유를 살펴보자. 수없이 많은 이유가 있겠으나 타 산업분야와 비교하여 제 조산업만이 갖는 고유한 속성을 이해할 필요가 있다. 첫째, 하나의 유기체는 생명유지를 위해 끊임없이 영양을 공급해 주어야 하며 이 영양분이 유기체를 지탱하는 피가 되어 순환하며 각 부분에 영양을 공급해 주는 것처럼 제조 산업의 결과는 나라 경제의 근간이 되는 새로운 재화를 만 들어 공급해 주는 산업이라고 이해해야만 할 것이다. 이에 대한 사례는 2009년 서브프라임모기지 부실로 촉발된 미국발 세계 경제 위기를 들 수 있을 것이다. 경제 위기 이 후 그 원인에 대해 미국 내에서 많은 분석이 있었으며 그 중 설득력이 있어 보이는 것 중 하나는 “지난 20여년간 미 국은 사람들을 은행가로 훈련시켜 왔으며, 대부분의 돈은 헷 지펀드 매니저 같은 사람들이 가져 갔고 미국경제는 제로칼 로리로 다이어트를 한 것이다”라고 하는 자성의 목소리였다. 그 후 오바마 대통령은 인텔을 비롯한 대표적인 제조업체 를 직접 방문하며 제조업의 중요성을 강조하고 해외에 나 가 있는 제조업을 다시 미국으로 불러오는 정책을 시행하 게 된 것이다. 둘째, 제조업은 하나의 기업에 국한된 문제가 아니라 관련 산업 전반에 대한 문제이다. 다시 말해 일자리 창출 효과가 가장 높으며, 부의 분배가 가장 자연스럽게 이루어지는 산업 이라는 뜻과 같다. 자동차 산업을 예로 들어 보면, 하나의 완 성차 업체와 협력 관계를 맺고 있는 수많은 부품 공급 회사, 물류 서비스, 금융 서비스 및 심지어는 식 음료 업체까지 자 동차 산업과 직 간접적인 연관을 맺고 혜택을 보고 있는 것 이다. 우리나라에도 일본이나 독일처럼 여러 자동차 업체들 이 서로 선의의 경쟁을 하며 산업규모를 키우는 것이 전체 나라 경제를 위해 무척 도움이 될 것이라는 생각이 든다. 셋째, 여러 경제 연구 기관의 분석에 따르면 제조업의 평균 임금이 서비스업에 비해 두 배나 많다는 것이다. 즉 제조산 업은 국가의 허리가 되는 중산층을 지탱하는 산업이라는 말과 같으며, 제조업의 붕괴는 국가 경제의 붕괴로 이어지 는 것이다. 국가 경제의 붕괴라는 것은 정권의 붕괴와 같은 말이며, 심각한 사회적 소요 사태로 이어지는 것이다. 2011년 영국에서 발생한 청년들의 폭동사태를 아직 기억하 고 있을 것이다. 시작은 런던 토트넘에서 발생한 경찰 총격 사건이었으나 영국 전역을 넘어 폭동 사태가 유럽까지 번 진 배경에는 단순한 표면적인 이유 이상의 원인이 있을 것 이다. 당시 원인 분석을 하는 여러 매체의 기사에는 교육적 인 문제, 윤리적인 문제 등 비 본질적인 이유가 많았던 것 을 기억한다. 그러나 전파 경로를 보면 이유는 확실해 진다. 런던의 소요사태가 버밍햄, 리드, 맨체스터, 브리스톨, 리버 풀로 확산해 나가고 있었고 이 지역은 영국 웨스트미드랜 드라고 하는 전통적인 산업 도시 지역이며 제조산업의 중 심지였던 곳이다. 80년대 중반 이후 이 지역의 산업은 붕괴 의 조짐이 보이기 시작하였고 90년대 이후 완전히 몰락의 길로 가게 되었으며 롤스로이스, 재규어, 랜드로버 등 영국 을 대표하는 모든 자동차 업체들이 하나도 남김없이 모두 유럽 지역의 자동차 업체로 흡수되었던 것이다. 따라서 심
- 8. 각한 청년 실업 문제가 발생하게 되었고 사소한 사고가 뇌 관이 되어 큰 소요 사태로 발전하게 된 것이었다. 그 후 비 슷한 상황에 놓여 있던 프랑스, 이태리 등지로 전파되었으 나 강력한 제조산업이 버티고 있던 독일에서는 아무런 문 제가 없었던 점을 참고로 할 필요가 있겠다. 이와 같은 이유로 제조산업은 여타의 여러 산업 분류 중 하나 로 취급 될 것이 아니라 국가 경제의 근간을 형성하는 뿌리 며, 기둥의 역할을 하는 중심 산업으로 이해해야 할 것이다. 일부 경제 학자들은 국내 경제가 혁신을 계속하며 고임금을 받는 디자인, 프로그래밍 및 지식기반의 일자리가 계속 만 들어진다면 제조공장이 어디에 있든지 관계없다는 의견도 있으나 이는 대단히 위험한 생각이라고 본다. 고부가가치를 추구하는 고임금 직종으로만 구성되어 있으면 고도의 전문 적인 지식이 없는 대다수의 실직자들에 대한 해법이 없기 때문이다. 일자리 나누기 등 실직자를 위한 임시방편적인 해결책을 모색할 수는 있으나 일자리라 함은 우리의 평균적 인 삶을 유지하기에 충분한 지속적인 일자리를 의미하는 것 이기 때문이다. 또한 최신의 제조 기술이 갑자기 생겨나는 것이 아니라 지금까지 해 오던 기술의 기반 위에서 점진적 으로 발전하는 것이며 이는 수없이 많은 시행착오 끝에 최 적의 기술적인 해결책을 찾는 과정인 것이다. 하나의 기술 은 유한한 생명이 있으며 끊임없이 변화 하는 과정 속에서 최신 기술이 탄생하는 것이므로 제조 기반이 없다는 것은 이러한 기술 발전의 순환 고리를 포기하는 것과 같다. 기술 발전은 현재의 제조산업에 대한 생산성을 높여 주는 역할을 할 뿐 아니라 미래에 떠오르는 새로운 산업을 쉽게 시작 할 수 있는 기초가 되기도 한다. 예를 들어 보면, 현재 의 배터리 또는 태양광 판넬 제조 기술이 발전 함으로써 미 래의 전기 자동차, 이동 통신기기 및 청정 에너지 사업을 가능케 하는 것이다. 그러므로 현재 제조 기반이 견고하고 강력한 제조 기술이 있으므로 건강한 경제를 지탱할 수 있는 것이고 디자인과 같은 상위의 고급일자리가 만들어 질 수 있는 것이다. 제조 베이스를 상실하면 그 상위의 모든 일자리도 당연히 없어 질 것이며 금융, 물류 등의 서비스업까지 동반 몰락하게 될 것은 자명하다. 이렇듯 중요한 제조산업에 대해 우리의 인식은 어떨까? 최근의 경제 활성화 대책을 보면 7대 서비스 산업에 집중되 어 있고 제조산업에 대해서는 아예 언급조차 없는 것이 이해 가 되지 않는다. 서비스 산업이 중요하지 않다는 것은 아니 지만 제조산업이 전혀 고려의 대상이 되지 않을 정도로 가치 없는 것이 아니라 가장 중요한 산업으로 다루어 져야 할 부 분이라는 것이 필자의 개인적인 견해이다. 특히 사업을 하는 Delcam Magazine 8 입장에서 보면 글로벌 시장을 타깃으로 하여 가장 리스크가 적고 투자비의 회수가 가장 확실한 곳에 투자를 결정하는 것 은 상식이라고 볼 수 있을 것이다. 그런 이유로 우리 나라의 서비스 산업은 근본적인 한계를 가지고 있다고 본다. 물류 서비스에는 남북이 막혀 있는 상황에서 지정학적 한계를 피 할 수 없을 것이고, 관광 산업은 유럽 여러 나라와 같이 도 시 전체가 박물관인 것처럼 많은 유적지를 갖고 있거나 항상 따뜻하고 쾌적한 휴양지를 갖고 있는 것도 아니므로 관광 자 원의 부족이라는 근본적인 한계를 벗어나기는 힘들어 보인 다. 소프트웨어 산업도 얇은 개발 기술 인력층, 언어 장벽 및 원산지 효과에 의해 세계적인 소프트웨어를 개발하기도 힘 들고 개발하더라도 견고한 기존 시장의 방어벽을 넘기 힘들 것이다. 금융 산업은 최신 금융 기법으로 무장한 영국이나 미국을 어떻게 이길 것인지 해답이 없어 보인다. 의료 산업 또한 세계 의료 선진국들에 비해 특히 뛰어난 차별성을 갖고 있을 것 같아 보이지 않는다. 하나같이 풀기 어려운 난제들 로 가득한 상황에서 서비스 산업을 통해 경제를 활성화 하겠 다는 계획으로 보이는데 그 결과가 성공적으로 만들어 지기 에는 수많은 난관을 극복해야만 할 것이다. 많은 난관이 예상되는 서비스 산업에 비해 우리 나라의 제조 산업은 보다 더 유리한 위치에 있다고 본다. 현재 대한민국 은 GDP의 약 30%가 제조업에서 만들어 지고 있을 만큼 매 우 건강한 구조를 갖고 있는 제조 강국이다. 그 만큼 제조 베 이스가 튼튼하다는 뜻이 될 것이다. 세계적인 추세를 보더라 도 제조산업이 유럽과 미국을 거쳐 이제 아시아 지역으로 이 동하고 있다는 것은 누구나 공감하고 있는 부분이다. 아시아 지역이라면 동남아시아 지역은 정정 불안과 경제력의 열세에 의해 비교대상이 아닐 것이라고 보이며 일본, 한국, 중국 3나 라의 경쟁구도일 것이다. 이중 어느 나라가 제조산업에 더 강할 것인가를 판단하기 위해, 비교기준이 다양하므로 쉽게 결론 낼 성질은 아니겠으나 단순히 기술 인력 구조를 살펴보 고 전체를 유추해 보는 것도 하나의 방법이 될 수 있겠다. 일본의 공장을 보면 기술 인력이 평균 50대 말, 60세 이상의 노년층으로 구성되어 있는 것을 볼 수 있다. 노년층 기술자들 에게는 오랜 연륜에 의해 얻어진 기술적인 전문성과 숙련도 는 있으나 생산성을 높이기 위해 필수 요소인 자동화와 정보 화의 접목에는 한계를 가질 수 밖에 없다. 제조 분야 중 금형 산업을 보면 최근 일본 경제가 살아나기 시작하는 시기에 금 형 제조에 대한 수요는 늘어나고 있으나 이와 같은 생산성의 문제로 인해 근본적인 한계가 있으므로 제작은 중국 공장에 서 하거나 한국으로 외주를 보내고 있는 실정임을 볼 수 있는 것이다. 이에 비해 한국은 노년층, 장년층, 청년층 기술자들이 고루 분포하고 있다. 즉 기존 기술의 이전과 새로운 제조기술 의 도입에 전혀 문제가 없는 이상적인 인력구조이며 산업화 C E O COLUMN
- 9. 를 시작한지도 거의 40년이 넘고 있으므로 그 동안 축적된 기술도 선진화된 어느 나라에 비교해서도 결코 부족하지 않다. 중국에는 대부분 젊은 청년층들로만 구성되어 있는 것을 볼 수 있다. 즉 축적된 기술이 매우 빈약한 환경이며, 평균적인 제품의 품질이 한국과는 비교할 수 없을 만큼 뒤떨어져 있다고 볼 수 있다. 그러면 해답은 간단하다. 현재 대한민 국은 세계 최강의 제조 강국이 될 수 있는 잠재력을 충분히 갖고 있다는 말이 될 것이다. 이제 어떻게 제조산업을 더욱 활성화하여 국가경제를 견인하는 본연의 역할을 충실히 완수 할 수 있겠는가 하는 물음에 해답을 찾아야 할 때이다. 아쉽지만 이에 대한 간단한 해답은 없어 보이고 장기간 꾸준히 시행해야만 가능한 정책적 환경 구축, 문화적 환경 및 의식의 변화 등이 수반되어야만 할 것이다. 정책적인 환경이라고 함은 투자의 우선 순위를 제조업에 두도록 하는 적극적인 정책을 만들고 집행하는 것이 될 것이고 전략적 으로 중요하다고 판단되는 산업 분야에 대해서는 인센티브를 주면서라도 유인하는 정책 이 필요할 것이다. 다만 정부주도적으로 선수, 감독, 심판의 역할을 다하겠다는 욕심보다 는 심판관의 역할만 충실히 잘하면 될 것이다. 의식의 변화도 매우 중요한 부분을 차지 한다. 가끔 제조업을 하는 지인들로부터 제조업하는 사람들이 애국자라는 말들을 듣곤 한다. 참 이해하기 힘든 말이다. 사업체를 운영하는 모든 사람들은 애국하기 위해 사업 을 하는 것이 아니고 돈을 더 많이 벌기 위해 사업을 하는 것이다. 그러므로 사업체를 잘 운영해서 본인과 직원들에게 충분한 경제적 보상을 얻게 하며 법에서 정한 세금을 충실히 납부하여 나라 경제에 보탬이 되도록 하면 업종에 관계없이 누구나 애국자일 것 이다. 굳이 본 뜻을 몰라서 하는 말은 아니고 열악한 환경에서 제조업을 하기가 그 만큼 어렵다는 뜻이 될 것인데 이 또한 다시 생각해 볼 일이다. 특별한 기술적 차별성이 없이 단지 노동력만 투입하면 되는 단순 제조산업은 우리나라와 같이 교역 규모 면에서 세계 10위권 안에 드는 국가에서 할 일이 아니라 더 낙후된 저개발 국가에서나 해야 할 일이 므로 이러한 일은 하지 않는 편이 더 나을 것이다. 한때 신발 산업이 부산 지역에서 큰 비중을 차지하던 시절도 있었다. 그러나 사양 산업이라는 불명예 속에 사라졌지만 현재 전세계의 신발 산업은 미국과 독일, 일본이 주도하고 있고 아시아 지역은 단순 생산기지 역할만 하고 있는 실정이다. 제조 환경이 절정기에 있을 때 제품의 고급화에 대한 의식 의 변화만 있었어도 이렇게 몰락하지는 않았을 것이다. 시장 환경이 변하고 소비자의 취 향이 변화함에 따라 끊임없는 연구, 개발을 통해 제품을 고급화하며 혁신적인 제조 기술 의 발전, 투쟁이 아니라 협력적인 노사 관계, 실무 능력 중심의 직업 훈련 등이 바탕이 되는 건강한 토양 위에서 대한민국의 제조산업의 밝은 미래가 있음을 확신한다. 이제 모든 제조업 종사자들은 사업의 주체가 되어 주주들에게 대한 의무와 정책적, 문 화적, 기술적 토양을 가능케 해준 국가에 대한 의무를 충실히 해야 할 때라는 것을 의 식하고 세계 최고의 제조 강국이 되기 위해 매진해야 할 것이다. Delcam Magazine 9 참고 http://www.gsb.stanford.edu/news/bmag/sbsm1106/manufacturing.html
- 10. Delcam Magazine 10 TECHNICAL TREND 빅 데이터의 허와 실 정현수 수석연구원 한국델켐(주) 기술연구소 2003. 학사 전자공학과, KAIST 2013. M.B.A. Stephen M. Ross School of Business, University of Michigan- Ann Arbor 2014. M.S. Applied Urban Science and Informatics, New York University (NYU) 現 S.M. Candidate, Engineering & Management, Engineering Systems Division & Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- 11. 빅 데이터의 허와 실 최근 들어 빅 데이터(Big Data)에 대한 관심이 커지면서 인터넷이나 뉴스매체 에서는 빅 데이터가 세상을 바꾼다거나 빅 데이터를 새로운 금맥 또는 노다 지로 비유하는 것을 많이 볼 수 있다. 하지만 과연 뉴스 매체에서 보도하는 것처럼 빅 데이터라는 것이 기존에 존재하지 않았던 100% 새로운 것일까? 사실 이미 오래 전부터 입자 물리(Particle Physics) 학자들과 천문학자들은 우리가 상상하는 것 이상의 방대한 양의 데이터 분석을 해오고 있었으며, 심 지어는 전자공학에서 다루는 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing, DSP) 이론은 현재 빅 데이터 분석 카테고리 중 사회 망 분석(Social Network Analysis)에 있어서 기존 통계 분석 방식을 보완할 수 있는 대안으로 떠오르 고 있다. 또한, 빅 데이터 전문가에 대한 수요가 기하급수적으로 늘어나며 그들의 연봉 이 미국의 경우 1억 원을 훌쩍 넘어선다는 뉴스 기사도 한번쯤은 봤을 것이 다. 그렇다면 어떤 역량을 갖고 있는 사람이 ‘빅 데이터 전문가’일까? 사실 ‘빅 데이터 전문가’라는 용어 자체가 상당히 포괄적이고 애매모호한 표현이 다. 빅 데이터라는 단어가 만들어진 미국에서 조차 어떤 회사에서는 통계학자 를 빅 데이터 전문가라고 지칭하며, 또 다른 회사에서는 데이터베이스 엔지니 어와 파이썬(Python) 프로그래머 모두를 빅 데이터 전문가라고 하며, 카드나 보험업 관련 회사에서는 마케팅 부서에서 데이터 마이닝(Data Mining)을 담 당하는 직원을 빅 데이터 전문가 라고 부르기도 한다. 즉, 빅 데이터 특성상 대용량, 다양한 형태의 데이터를 저장 및 처리하는 데이터 엔지니어(Data Engineer)의 중요성이 부각되는 동시에 기존의 통계 분석과 데이터 마이닝, 기계학습(Machine Learning) 관련 테크닉을 활용할 줄 아는 데이터 사이언티 스트(Data Scientist)의 역할 또한 상당히 중요해졌기 때문에 이들 모두를 빅 데이터 전문가라고 부르고 있는 것이다. 하지만, 엄밀히 말해서 이들 부류 모 두 진정한 빅 데이터 전문가라고 부르기에는 무리가 있다. 이유는, 빅 데이터 전문가 라고 말할 수 있기 위해서는 다음과 같은 네 가지 기본 조건들을 충 족해야 하기 때문이다. 첫째, 특정 산업 및 비즈니스에 대한 통찰력 둘째, 대용량 데이터 처리를 위한 데이터베이스(Database) 및 분산처리 시스 템(Distributed Processing System)에 관한 지식 셋째, 데이터 분석 및 모델링(Modeling)을 위한 수학/통계적 지식 넷째, 데이터 분석 및 모델링과 관련된 코드 작성에 필요한 프로그래밍 스킬 또한, 일부 통계 분석 관련 소프트웨어 패키지도 기존의 기능에 몇 가지 기능 만 추가되어 ‘빅 데이터 솔루션’이라는 새로운 이름으로 출시되고, 일부 데이 터 분석 컨설팅도 ‘빅 데이터 컨설팅’ 이라는 이름으로 포장되어 있는 것도 상 당히 많이 보여지고 있으나 이는 어디까지나 고객들의 현명한 판단이 필요한 부분이다. Delcam Magazine 11
- 12. Delcam Magazine 12 TECHNICAL TREND 이렇듯 빅 데이터와 관련된 여러 부분 중 부풀려지거나 명확하 게 정의되지 않은 부분이 많은 것이 사실이지만, 빅 데이터가 가져올 수 있는 효용 또한 무시할 수 없다. 예를 들어, 1일 단위 1년치 주가(Stock Price) 데이터에서는 보이지 않던 패턴이 1분 단위 1년치 주가 데이터에서는 새롭게 보여질 수 있는 것이고, 해당 주가 데이터와 SNS(Social Networking Service)등에서 불러올 수 있는 다양한 외부 데이터를 함께 분석하여 통계적으 로 유의미한 조절변수(Controlling Factor)를 찾아낼 수 있다면 이는 금융 회사 입장에서 볼 때 상당한 이득이 될 수 있는 것 이다. 빅 데이터가 대세임에는 틀림 없으나 어느 정도 유행을 타고 있다는 사실도 간과하면 안될 것이다. 따라서, 이를 맹신하는 것 보다 데이터 분석이 어떠한 문제 해결에 효과적으로 활용 될 수 있을지 ‘적용 가능성’을 우선적으로 고려하는 것이 중요 하다. 즉, 회사가 처한 모든 문제들을 먼저 정의하고 해당 문제 들을 해결하기 위해 구체적으로 어떠한 데이터 분석 기법이 적 용될 수 있는지 단계적으로 접근하는 자세가 필요한 것이다. 예 를 들어, 구글(Google)의 독감 트렌드(Flu Trend)1 의 경우, 구 글을 통해 검색되어지는 검색어를 활용하여 거의 실시간으로 전세계 독감 트렌드를 예측하며, 이의 정확도는 미국 질병 통제 센터에서 공개한 인플루엔자 의사환자(ILI) 데이터와 거의 일치 할 정도로 상당히 높은 정확도를 보이고 있다. 구글 독감 트렌 드는 경험적으로 독감이 유행하기 이전에 이와 관련된 특정 검 색어들이 증가한다는 사실에 착안하여 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 활용한 빅 데이터 활용의 성공 사례 중 하나로 꼽힌다. 이와 같이 어떤 문제를 해결하기 위해서 대용량의 비정 형(Unstructured) 데이터 분석이 필요한 경우, 기존의 데이터 분석 방식이 아닌 빅 데이터 분석 방식으로 접근해야 하는 것 이다. 하지만, 어떤 문제를 해결하기 위해 50 메가바이트(MB) 정도의 수치(Numeric) 데이터 분석만 필요하다고 할 경우, 기 존의 통계 분석 방법으로도 얼마든지 유의미한 결과를 얻을 수 있으므로, 이 경우는 빅 데이터를 위한 기법들을 제외한 기존의 통계 분석 방식으로 접근하는 것이 회사 자원 활용 측면에서 효율적일 것이다. 빅 데이터 시대의 도래 최근 들어 ‘빅 데이터’가 여기저기서 회자되면서 누구나 한번 쯤은 ‘빅 데이터’라는 말을 들어봤을 것이다. 그렇다면 빅 데이 터란 무엇일까? 빅 데이터는 기존의 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System, DBMS)로는 저장 및 처리하기 힘들 정 도로 절대량이 큰 데이터 셋(Data Set)을 분석 대상으로 삼고, 데이터의 형태가 정형(Structured)인 것 이외에 반정형(Semi- Structured), 비정형(Unstructured)인 것을 포함한다. 이들 중 비정형(Unstructured) 데이터는 일정한 규격이나 형태를 지닌 수치(Numeric) 데이터와 달리 그림이나 영상, 문서처럼 형태가 다른 구조화 되지 않은 데이터를 말한다. 최근 빅 데이터가 주목 받게 된 배경에는 무어의 법칙(Moore's Law)에 따른 집적회로(Integrated Circuit, IC)를 구성하는 트랜 지스터(Transistor)의 밀도 증가에 따른 저장 가능한 데이터 량 증가와 그에 따른 칩(Chip)의 지속적인 소형화, 그리고, 데이터 를 저장할 수 있는 스토리지(Storage) 가격의 지속적 하락이 많 은 영향을 주었다고 볼 수 있다. 기업 전사적 측면(Enterprise Context)에서 살펴봤을 때 빅 데 이터는 트랜젝션(Transactions) + 상호작용(Interactions) + 관 찰(Observations)의 항목들로써 이해할 수 있을 것이다. 즉, 기 업 솔루션(Enterprise Solution)의 발전 방향과 그에 따른 데이 터 양의 변화를 살펴봄으로써 이를 확인할 수 있는데, 예를 들 어, 초창기 전사적 자원 관리(Enterprise Resource Planning, ERP) 시스템에서는 메가 바이트(MB) 단위의 데이터가 주로 처 리되었으며, 이후 고객 관계 관리(Customer Relationship Management, CRM) 시스템에서는 기가 바이트(GB) 단위의 데 이터가, 그리고, 웹(Web)을 통해서는 테라 바이트(TB) 단위의 데이터가 처리되었다. 그리고 최근의 빅 데이터에서 페타 바이 트(PB) 단위의 데이터가 처리될 수 있다. 다만, 기존의 데이터 처리 방식과 달리 빅 데이터는 대용량 데이터의 빠른 처리를 위해 분산 코드를 통한 병렬식 처리가 일반적이며, 이를 위해 java 기반의 맵리듀스 프레임워크(MapReduce Framework)을 제공해주는 하둡 분산 파일 시스템(Hadoop Distributed File System, HDFS)과 같은 오픈 소스 분산 처리기술이 사용된다. [Figure 1] 무어의 법칙: 마이크로 프로세서 출시 연도별 트랜지스터 수2 1. http://www.google.org/flutrends/us/#US 2. http://simple.wikipedia.org/wiki/Moore's_law
- 13. [Figure 3] 미국 미시건 대학교에서 개발된 밀리미터 단위 초소형 센서7 Delcam Magazine 13 또한, 반정형(Semi-Structured)과 비정형(Unstructured)과 같은 다양한 형태의 데이터를 보관하기 위해서는 기존의 관계형 데 이터베이스 관리 시스템(Relational Database Management System, RDBMS)을 활용할 수 없으므로 NoSQL과 같은 비 관 계형 데이터베이스를 사용해야 한다. 그 이유는 RDBMS에서는 테이블 형태 관계(Tabular Relation)를 기반으로 데이터가 저장 되므로 비정형(Unstructured) 데이터를 보관하기에 적합하지 않기 때문이다. 또한, NoSQL은 테이블 스키마(Table Schema) 를 사용하지 않고 수평적 확장(Horizontal Scaling)이 용이하므 로 빅 데이터 와 실시간 웹 애플리케이션(Real-Time Web Applications)에 널리 활용되고 있다. 문서 기반(Document- Based)의 MONGODB, 키 값(Key-Value) 기반의 Riak, 컬럼 기반(Column-Based)의 Cassandra, 그리고, 그래프 기반 (Graph-Based)의 Neo4j가 NoSQL의 종류들이다. 이와 같이 데이터 처리 시스템의 발전에 따라 저장 및 처리 가 능한 데이터의 다양성(Variety)과 복잡도(Complexity)가 급속도 로 늘어나게 되면서 이제 빅 데이터의 시대가 도래했다고 말할 수 있는 것이다. 빅 데이터는 남의 일? 최근 들어 뉴스나 인터넷 상에서 ‘빅 데이터’라는 단어가 자주 등장함에 따라 누구나 한번쯤 빅 데이터에 대해 들어봤을 것이 나 이를 실제로 체감했다는 사람을 만나는 경우는 상당히 드물 다. 심지어는 주변에서 ‘빅 데이터는 나와는 상관없는 일이야’, ‘빅 데이터는 IT담당자나 프로그래머와 같은 사람들이 상관할 일이지’, ‘빅 데이터는 뜬구름 잡는 이야기야’ 이러한 의견을 갖고 있는 사람들을 상당히 많이 볼 수 있다. 하지만, 실제로 우리는 빅 데이터에 둘러싸여 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 우리의 일과를 예로 들어보자. 전세계 최대 도 시 중 하나인 미국 뉴욕시 Taxi & Limousine Commision에서 발행한 2014 Taxicab Fact Book3에 따르면, 2014년 뉴욕시 에 서는 하루 평균 13,000대의 택시가 약 485,000회에 걸쳐 약 600,000명의 승객들을 나르고 있어, 연간 약 1억 7천회의 승하 차가 이뤄지고 있다. 이와 같은 엄청난 양의 승하차 및 이동거 리 데이터가 택시 미터기에 쌓이고 있는 것이다. 또한, American Civil Liberties Union에 따르면 뉴욕시 맨하탄 (Manhattan)에서만 4,000대5 이상의 CCTV가 설치되어 있으며, 이를 통해 실시간으로 녹화되는 영상의 양은 실로 방대하다고 할 수 있다. 그리고, 2013년 U.S. CENSUS6에 의하면 뉴욕시에 8백 4십만 명 이상이 거주하고 있는 것으로 나와있으나 뉴욕시 에서 직장을 갖고 있는 상당수의 사람들이 맨하탄 인근 뉴저지 (New Jersey)에 거주하고 있다는 사실을 감안할 때 맨하탄에 서 생활하는 사람들의 핸드폰으로부터 수집될 수 있는 통화량 및 위치 데이터의 양 또한 상당히 방대하다고 할 수 있다. 이 뿐만 아니라 최근에는 4G와 같은 이동통신 기술(Mobile Telecommunications Technology) 도입과 무료 와이파이(Free Wifi)를 사용할 수 있는 거리 및 건물들이 늘어남에 따라 누구 나 쉽게 핸드폰을 통해 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter)와 같은 SNS(Social Networking Service)를 이용하고 있어, 이를 통해 생성 및 저장되어지는 사진, 동영상, 텍스트 데이터의 양 또한 기하급수적으로 늘어나고 있는 추세이다. 누구나 쉽게 드나드는 편의점, 약국, 대형마트, 레스토랑 등 제 품 및 서비스에 대한 결제를 필요로 하는 곳에서도 바코드 스 캐너(Barcode Scanner), POS(Point-of-System)의 보급으로 인해 상당히 오래 전부터 구매 관련 데이터가 지속적으로 쌓여 오고 있다. 게다가, 소형 센서(Sensor)의 발달로 인해 음성, 온도, 진동 등 과 관련된 데이터가 실시간 수집이 가능해짐에 따라 실로 우리 모두는 빅 데이터에 둘러싸여 산다고 해도 과언이 아니다. 보다 나은 삶을 위한 빅 데이터 우리가 빅 데이터 속에서 살고 있다면, 이를 분석함으로써 우리 의 삶에 직접적인 도움을 줄 수 있을까? 이에 대한 답을 하기 [Figure 2] 뉴욕시 맨하튼 타임스퀘어 옐로우 캡4 에 앞서 몇 가지 사례를 들어 보도록 하겠다. 3. http://www.nyc.gov/html/tlc/downloads/pdf/2014_taxicab_fact_book.pdf 4. https://www.flickr.com/photos/loic80l/8044444547/in/photostream/ 5. http://criminaljustice.everestcollege.edu/articles/places-where-you-are-most-likely-to- be-subject-to-video-surveillance 6. https://www.census.gov/newsroom/releases/archives/2013.html 7. http://www.engin.umich.edu/college/about/news/stories/2010/february/millimeter-scale- energy-harvesting-sensor-system-developed
- 14. Delcam Magazine 14 TECHNICAL TREND 작년 봄 미국 매사추세츠주 보스턴(Boston, MA)에서 개최된 보 스턴 마라톤 현장. 결승선 근처에서 흰 먼지 폭풍과 함께 두 번 의 폭발음이 트리니티 교회, 보스턴 미술관, 존핸콕 타워 등 보 스턴 내의 유명 건물들이 모여있는 코플리 광장을 뒤 흔들었다. 압력밥솥 원리를 활용한 사제 폭발물로 인해 보스턴 마라톤 테 러는 참가자 및 참가자 가족들 중 3명의 사망자와 183명의 부 상자라는 큰 상처를 남긴 채 범인 검거와 함께 종료되었으나, 이를 직접 지켜보던 보스턴 시민들뿐만 아니라 전세계 사람들 이 상당히 큰 충격을 받게 되었다. 이 테러 사건은 경찰로 하여 금 최신 데이터 분석 기술을 활용하여 보다 빨리 범인 검거를 해야 한다는 의견이 나오도록 하는데 도화선이 되었고, 기존의 영상 분석 방식이 아닌, 새로운 기계학습(Machine Learning) 기법을 활용한 영상 분석 시스템 개발로 이어지게 되었다. 지금까지 C C T V 영상 분석은 주로 안면인식( F a c e Recognition) 기법에 의존해왔으나 이는 빛의 밝기 변화, 얼굴 의 각도, 저해상도 등에 민감하게 반응하여 예측 결과 정확도에 많은 문제점을 보여왔다. 따라서, 기존의 안면인식 기법이 아닌 안경 착용여부, 옷 색깔/길이, 머리색깔, 콧수염 등 신체의 특징 을 통해 원하는 사람을 찾아 낼 수 있는 속성기반 탐지 (Attribute-Based Detection8) 기법을 활용함으로써 기존의 CCTV 분석의 한계를 극복할 수 있게 되었다. 예를 들어, ‘지난 주 목요일에 붉은색 바지를 입은 사람’ 또는 ‘지난주 금요일 오전에 안경을 착용하고 파란색 후드를 입고 그랜드 센트럴 역 (Grand Central Terminal)을 지나간 사람’으로 검색 쿼리를 보 내면 그에 해당하는 인물들을 CCTV 동영상 속에서 찾아주는 것이다. 이러한 기법은 범죄 용의자 검거, 혹은 실종자를 찾아 내는데 크게 활용될 수 있다. 그리고, 필자가 속해 있었던 뉴욕 시장실(New York City Mayor’ s Office) 장기 계획 및 지속 가능성(Long-Term Planning and Sustainability, OLTPS)부서에서는 The Greener, Greater Buildings Plan(GGBP)10이라는 에너지 효율 관련 법과 관련된 데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. GGBP란 미국 내에서 가장 포괄적인 에너지 효율과 관련된 법으로서, 뉴욕시 면적의 반을 차지하며 뉴욕시 전체 탄소 배출량의 45%를 차지하고 있 는 대형 빌딩을 대상으로 연간 에너지와 수도 사용 등에 관련된 벤치마킹과 관련 데이터 공개, 에너지 실사 등을 골자로 하고 있 다. G G B P에서는 2030년 까지 뉴욕시의 지속가능 성장 (Sustainable Growth)을 위해 100만 뉴욕 시민들에게 깨끗한 공 기와 물, 그리고 집을 제공하고 도시 전역의 온실가스를 2030년 까지 30% 줄이는 것 등 주요 10가지를 장기 목표로 삼고 있다. 이와 같이 빅 데이터는 우리 삶을 보다 나은 방향으로 이끌어 줄 수 있는 수많은 가능성을 보여주며 실제로 그러한 노력들이 뉴욕시를 선두로 하여 영국의 런던, 네덜란드의 암스테르담 등 전세계 선진국 주요 도시를 거점으로 ‘도시 정보학(Urban Informatics)’이라는 이름으로 급속도로 발전해 오고 있다. 특 히, 뉴욕시의 경우, 데이터 분석의 중요성을 이미 오래 전부터 인식하고 금융 기관에 다양한 데이터를 제공해주는 회사인 Bloomberg L.P. 를 설립한 블룸버그 시장에 의해 뉴욕 시장실 (New York City Mayor’s Office)을 필두로 하여 전략적으로 빅 데이터 관련 프로젝트를 진행해 오고 있다. 블룸버그는 시장 재 임시절 데이터 분석 부서(Mayor’s Office of Data Analytics), 장기 계획 및 지속 가능성(Mayor’s Office of Long-Term Planning and Sustainability) 부서 등 빅 데이터 관련 핵심 기 관과 데이터 분석에 기반한 정책 운영을 위한 시장실 부서 (Mayor’s Office)들을 설립하여 뉴욕시 소속 관련 기관들인 뉴 욕시 경찰국(New York City Police Department, NYPD), 긴급 상황 관리국(Office of Emergency Management, OEM), 빌딩 관리국(Department of Building, DOB) 등 다양한 기관들과의 협업을 통해 뉴욕시에서 발생하는, 주민들의 생활과 직접적으 로 연계되어있는 다양한 문제들을 해결해오고 있으며, 이러한 데이터에 기반한 문제 해결 방식(Data-Driven Problem Solving)을 더욱 공고히 하기 위하여 뉴욕시의 응용과학 경쟁 력을 키우기 위한 ‘뉴욕시 응용과학 계획(Applied Sciences NYC Initiative)’을 추진하게 되었다. 이 계획(Initiative)의 일환으 로 뉴욕대학교(New York University, NYU)에 도시 정보학 (Urban Informatics) 만을 위한 새로운 연구센터를 만들게 되었 으며, 해당 연구센터에는 매사추세츠 공과대학(M.I.T.), 카네기 멜론 대학(Carnegie Mellon University), 캠브리지 대학 (University of Cambridge), 캘리포니아 버클리 대학(U.C. Berkeley) 등 전세계 주요 대학과 힉스 입자(Higgs Boson) 연 구로 유명한 유럽 원자 핵 공동 연구소(CERN), IBM 왓슨 연구 소(IBM Watson)등 전세계 주요 연구기관들에서 빅 데이터 관 련 핵심 연구진들이 포진하여 뉴욕시 전체를 실험실 삼아 도시 [Figure 3] 속성기반 탐지 시스템9 8. http://rogerioferis.com/publications/FerisICMR2014.pdf 9. NBC TODAY, April 23, 2013 10.http://www.nyc.gov/html/gbee/html/plan/plan.shtml
- 15. Delcam Magazine 15 에서 발생하는 수많은 문제들을 해결하기 위해 연구에 매진하 고 있다. 그뿐만 아니라 뉴욕시에서는 뉴욕시 오픈 데이터(NYC Open Data) 플랫폼을 통한 공공부문 데이터의 공개로 인해 다 양한 비즈니스 기회 창출의 효과 또한 나타나고 있다. 뉴욕시 브루클린(Brooklyn)에 위치한 덤보(DUMBO) 및 메트로 테크 센 터(MetroTech Center) 지역은 신생기업 인큐베이터(Startup Incubator)로의 역할을 톡톡히 해오면서 빅 데이터와 관련된 수많은 벤쳐기업들의 산실이 되어가고 있으며 이는 일자리 창 출로 인한 경제적 효과를 기대할 수 있게 해주고 있다. 회사 경쟁력 재고를 위한 빅 데이터 지금까지 빅 데이터가 어떻게 우리 삶에 도움을 주는지, 그리고 이를 위해 공공부문에서 어떠한 정책을 갖고 전략적으로 빅 데 이터 관련 산업을 육성하고 있는지 확인하였다. 그렇다면, 빅 데이터가 우리 회사 경쟁력을 키워줄 수 있을까? 이 질문에 ‘YES’라는 대답을 듣기 위해서는 다음의 3가지 전제 조건이 충족되어야 한다. 첫째, 빅 데이터에 대한 전반적인 이해가 있는 최고 경영진 또 는 프로젝트 리더 빅 데이터와 관련된 프로젝트는 수많은 시행착오를 감수할 수 있어야 하며, 경우에 따라선 효과를 검증하기 까지 상당한 시일 이 요구된다. 따라서, 관련 프로젝트를 진행함에 있어서 강력한 리더십을 필요로 하는 경우가 많다. 또한, 강력한 리더십이 나 오기 위해서는 관련 프로젝트에 대한 믿음이 있어야 하는데, 그 러기 위해서는 최고 경영진이 빅 데이터 프로젝트의 한계 및 기대효과에 대한 이해가 충분히 있어야 하는 것이다. 그렇지 않 은 경우, 빅 데이터 프로젝트가 시작조차 되지 않을 수도 있으 며, 만일 시작된다 하더라도 도중에 중단될 가능성이 높다. 또 한, 어떠한 비즈니스 이슈가 빅 데이터 프로젝트에 의해 해결될 수 있을지에 대한 큰 그림을 그릴 수 있는 프로젝트 리더 또는 최고 경영진이 필요하다. 회사가 현재 당면한 문제 또는 앞으로 예측 가능한 문제들 중 데이터 분석을 통해 가장 큰 효과를 볼 수 있는 것이 어떤 것인지에 대한 전체론적인 시각(Holistic View)이 필요하며 이러한 능력을 지닌 리더의 존재는 빅 데이 터 프로젝트의 시작을 위한 필수 요소인 것이다. 둘째, 심도 깊은 데이터 분석 기술 및 수많은 데이터 분석 경험 을 지닌 데이터 분석가 빅 데이터 분석에 사용되는 통계(Statistics) 및 데이터 마이닝 (Data Mining) 기법은 각각 Top-Down 접근법(Approach)과 Bottom-up 접근법으로 구분 할 수 있으며, 이에 대한 차이를 명확히 아는 데이터 분석가가 필요하다. 빅 데이터 프로젝트는 분석 대상 데이터의 절대량 및 형태에 따라 다양한 종류의 자 율 학습(Unsupervised Learning) 및 지도 학습(Supervised Learning) 분석 기법들을 필요로 한다. 우선, 자율 학습에서는 레이블(Label)이 없고 트레이닝(Training)을 할 필요가 없으므 로, 우선적으로 데이터들 사이의 유사성을 매칭시킨 후 군집화 (Clustering)를 통해 데이터를 분석하게 된다. 자율 학습에서는 k-means와 Hierarchical Clustering과 같은 군집화(Clustering), Hidden Markov Models, 그리고 Principal Component Analysis(PCA)가 포함된다. 그리고, 지도 학습(Supervised Learning)에는 Decision Trees, Ensembles(Bagging, Boosting, Random forest), k-NN, Linear Regression, Naive Bayes, Neural Networks, Logistic Regression, Support Vector Machine(SVM), Relevance Vector Machine(RVM)이 포 함되며, 인과관계 모델(Causal Modeling)과 Link Prediction을 포함한 예측 모델(Predictive Modeling)을 핵심으로 한다. 즉, 지도 학습을 위한 데이터 셋(Data Set)에는 과거 데이터 (Historical Data)와 트레이닝 데이터(Training Data), 레이블 (Label)이 존재하며 과거의 패턴이 미래에도 이어진다는 가정하 에 모델이 만들어 지며 모든 지도 학습은 트레이닝(Training)과 테스팅(Testing)의 두 단계를 거치면서 모델이 만들어진다. 일반 적으로 데이터 셋(Data Set)에 피쳐(Feature)가 추가될수록 좋 은 모델이 만들어 질 수 있으나 각 피쳐(Feature)는 완벽한 랜덤 (Random) 데이터 셋(Data Set)으로, 예측불가능(Unpredictable) 해야 한다. 또한, 모델의 복잡도(Complexity)가 높아질수록 트레 이닝 셋(Training Set)의 에러율이 줄어들 수 있으나 이는 과적합 (Overfitting)의 영향일 수 있으며, 이 경우 미래값에 대한 예측치 는 어느 순간부터 현저하게 떨어지게 된다. 따라서, 이러한 과적 합(Overfitting)을 막기 위해 Cross-Validation, Regularization, Early Stopping, Pruning, Model Comparison과 같은 기법들이 사용된다. 이와 같이 지도 학습 기법만을 가지고 모델을 만들기 위해서도 상당히 많은 기법이 사용될 수 있으며, 주어진 데이터 셋(Data Set)에 적합한 기법을 찾아서 적절한 파라미터 값(Parameter Value)을 지정하고, 모델 성능 평가를 통해 최적 모델을 만들어 내야 하는 복잡한 과정을 거치게 된다. 모델 성능 평가에 있어 서 측정 척도(Measurement)로는 Accuracy, AUC, Lift가 사용 될 수 있으며 어떠한 측정 척도를 사용해야 하는지는 주어진 문제의 비즈니스 측면에서의 특징, 데이터 셋(Data Set)의 분포 형태(Distribution) 등에 따라서 달라질 수 있다. 따라서, 최적 모델을 만들어 내기 위해서는 데이터 모델링에 관
- 16. Delcam Magazine 16 TECHNICAL TREND 한 수많은 경험과 노하우를 지닌 데이터 분석가가 필요한 것이 다. 예를 들어, 특정 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 마이닝 (Data Mining)에서는 Support Vector Machine(SVM)이 Factor Analysis, Decision Trees, Logistic Regression model 보다 Accuracy가 좋게 나오는 경우가 많으며, 나이와 관련된 데이터 는 일반적으로 그룹화(Grouping)하여 분석하는 것이 유리하므 로 해당 데이터는 수치(Numerical) 데이터로 보지 않고 범주형 (Categorical) 데이터로 보는 것이 좋다. 또한, 상당수 비즈니스 관련 데이터 셋(Data Set)은 불균형한(Unbalanced) 데이터 셋 (Data Set)이 많으므로 Accuracy만 확인해서 최종 모델을 선택 할 수 없다. 예를 들어 회계 부정적발 프로젝트를 진행할 경우, 관련된 데이터 셋(Data Set)은 전형적인 불균형한(Unbalanced) 데이터 셋(Data Set)이므로 Accuracy만을 가지고 모델 평가를 하면 큰 오류가 나올 수 있다. 이처럼, 데이터 분석을 통한 모델링은 해당 분석 작업을 담당하 고 있는 데이터 분석가의 역량에 따라 최종 모델의 성능이 천 차만별로 나올 수 있으므로, 빅 데이터 프로젝트가 성공하기 위 해서는 최고 역량을 지닌 데이터 분석가가 필수적이다. 셋째, 회사가 속한 산업과 비즈니스에 관한 해박한 지식과 다양 한 경험을 지닌 현업직 일반적으로 수많은 데이터 모델링 경험을 지닌 데이터 분석가 라 할지라도 자신의 회사 및 조직이속해 있는 산업 및 비즈니 스에 대해 해박한 지식과 다양한 경험을 갖고 있기는 현실적으 로 어렵다. 따라서, 특정 산업 내에서 회사가 처한 상황을 올바 로 파악하여 특정 문제를 해결하기 위한 데이터 분석 모델을 만들어 내기 위해서는 회사가 속해 있는 산업에 대한 깊은 이 해도가 필수적이다. 산업 및 비즈니스에 대한 이해를 제외시킨 상태에서 만들어진 최적 모델은 최고 경영진의 의사 결정 (Decision Making)에 잘못된 정보를 제공하여 회사로 하여금 큰 손실을 입게 하거나 최악의 경우 비즈니스 실패로 까지 귀 결될 수 있다. 앞서 언급되었던 뉴욕대학교(New York University, NYU)의 빅 데이터 연구센터의 경우, 빅 데이터의 잠재력을 인지한 전 뉴욕 시장 블룸버그의 강력한 리더십으로 인해 설립될 수 있었으며, 이후 뉴욕시에서 발생하는 이슈들을 해결하기 위해 전세계 주 요 대학들과 연구기관에서 물리학자, 수학자들이 대거 영입되었 다. 이는 풍부한 데이터 분석 경험을 지닌 데이터 분석가의 전 제를 충족시켜주었으며, 해당 연구센터는 뉴욕시 산하 여러 기 관들과의 파트너십을 통해 뉴욕시 운영과 관련된 지식 및 경험 을 얻을 수 있었으며, 이를 통해 위에서 언급한 빅 데이터 프로 젝트가 성공하기 위한 세가지 조건을 모두 충족시킬 수 있었다. 한국델켐의 빅 데이터 서비스 현재까지 전세계적으로 빅 데이터 프로젝트가 가장 활발하게 전개되고 있는 분야는 앞서 언급한 공공부문과 마케팅, 그리고 물류 부문이라고 볼 수 있다. 하지만, 초경량 소형 센서의 발달 로 인해 전세계 제조 업에서도 빅 데이터 프로젝트가 점차적으 로 늘어나고 있는 상황이며, 이러한 기술적 흐름에 발맞춰 한국 델켐은 국내 제조업계 경쟁력 강화를 위한 빅 데이터 프로젝트 에 시동을 걸고 있다. 현재 당사의 기술 연구소에서 추진중인 관련 연구 주제 중 몇 가지를 예로 들자면, 첫째, 명시적 비용 요소로 정의되지 않아 예측하기 힘든 새로운 제품의 생산 비용 예측 둘째, 품질에 영향을 미치지만 사람이 인지 또는 분석해내기 힘 든 조건들을 분석하고 실시간 통제할 수 있는 선행적 품질 관리 셋째, 사용자의 사용 방식을 분석하여 보다 직관적이고 효율적 인 방식으로 사용 가능하도록 소프트웨어 환경을 맞춤화 (Customization) 및 최적화(Optimization)하고, 필요한 부분을 집 중 지원 또는 교육하는데 초점을 맞춘 CAD/CAM 소프트웨어의 사용자 경험(User Experience) 개선 이 밖에도 한국델켐 기술 연구소에서는 고객사 제조 현장의 소 리에 항상 귀를 기울여 현장에서 실질적으로 필요로 하는 다양 한 소프트웨어 제품을 개발하여 해당 솔루션이 각 업체별 제조 공정상에 효과적으로(Effective) 적용될 수 있도록 (Feasible) 하 는데 최선을 다하고 있다. 25년 이상을 고객사와 함께하며 습득한 국내 금형 제조업에 대 한 해박한 지식과 다양한 경험을 지닌 한국델켐 영업 및 기술부 직원들의 역량은 앞서 언급한 빅 데이터 프로젝트의 성공 조건 중 세번째 조건‘( 회사가 속한 산업과 비즈니스에 관한 해박한 지식과 다양한 경험을 지닌 현업직’)을 만족시켜 줄 것이며, 수 많은 데이터 분석 경험을 지닌 데이터 분석가들을 보유한 한국 델켐 연구소 인원들은 두번째 조건‘( 심도 깊은 데이터 분석 기 술 및 수많은 데이터 분석 경험을 지닌 데이터 분석가’)을 만족 시켜 줄 수 있을 것이다. 또한, 한국델켐의 차별화된 컨설팅 서비스와 User Group Conference(UGC) 등을 통해 현재 고객사가 당면한 문제들 중 어떠한 항목들이 빅 데이터 프로젝트를 통해 해결될 수 있는지 를 제시함으로써 앞서 언급한 세가지 조건 중 첫번째 조건‘( 빅 데이터에 대한 전반적인 이해가 있는 최고 경영진 또는 프로젝 트 리더’)을 만족시켜줌으로써 이를 통해 국내 금형 제조업이 빅 데이터의 흐름 속에서 보다 강한 경쟁력을 갖출 수 있도록 일조하기를 기대해본다.
- 17. PowerSHAPE Free CAD Viewer 한국델켐이 고객 여러분들께 PowerSHAPE를 직접 실행하여 3D 모델링 데이터의 확인이 가능한 최신 버전의 Free CAD Viewer를 홈페이지(www.delcam.co.kr)를 통해 제공합니다. 복잡한 형상의 쉽고 빠른 디자인에 최적화 된 3D CAD 솔루션의 다양한 기능을 직접 경험해 볼 기회를 놓치지 마시기 바랍니다. - 강력한 데이터 인터페이스 - 스마트 서피스 생성기 - 리버스 엔지니어링 - 트라이브리드 모델링 - 3D 금형 설계 - 전극 설계 - 솔리드 닥터 - 다이렉트 모델링 제품문의 : 02-6918-3800 | marketing@delcam.co.kr | www.delcam.co.kr 다운로드 : 홈페이지(www.delcam.co.kr) 메인 오른쪽 하단 '소프트웨어 평가판' 메뉴 클릭 후 다운로드 PowerSHAPE Free CAD Viewer를 사용해 보시고, 사용 후기를 위의 이메일로 보내주시면 추첨을 통해 소정의 감사 기념품을 드립니다.
- 18. Delcam Magazine 18 TECHNICAL TREND 공급망 관리, 차세대 제조를 향한 도약으로의 길 김지홍 수석연구원 한국델켐(주) 기술연구소 2003. 학사, 전자공학과, KAIST 2005. 석사, 산업공학과, 서울대학교 2010. 연구원, 제 7기술 연구본부, 국방과학연구소A(DD) 2012. 박사, 산업공학과, 서울대학교 2014. 과장, 메모리 사업부, 삼성전자
- 19. 공급망 관리, 차세대 제조를 향한 도약으로의 길 세계적 시장조사 및 컨설팅 기관인 IDC에 따르면 2014년의 제조업의 주요 트렌드 중 하나로 공급망 관리(Supply Chain Management, SCM) 기술에 대한 투자와 그 기법의 개발/적용을 들고 있다1. 본 기고문에서는 SCM의 개요와 더불어 현재 제조 환경이 SCM을 필요로 하는 이유를 설명하고, 실제 적용 성공 사례 및 SCM 솔루션의 구조와 기능, 운영 방식, 적용 기법 등 보다 상세한 내용들을 살펴 본 후, 마지막으로 성공적인 SCM 솔루션 정착을 위한 조건들을 제시한다. 제조 환경의 변화와 SCM의 필연적 등장 제조업은 국내 경제의 근간을 이루고 있는 분야이다. 제조업이란 원자재 혹은 부 품을 구매하여 소비자가 원하는 제품을 생산하는 것을 의미하며, 소비자의 욕구 를 파악하여 제품을 설계하고 그에 적합한 원자재를 구매 및 생산하여 유통하는 과정을 끊임없이 반복하게 된다. 따라서 기술 우위를 가진 뛰어난 제품을 효율적 으로 생산하는 것이 제조업의 목표라 할 수 있다. 이를 위해 제조업체들은 기업 내 부의 생산성 향상을 위해 리드 타임(Lead Time) 감축 및 원가 절감을 위한 효율화 그리고 비즈니스 프로세스 리엔지니어링(Business Process Reengineering, BPR), 자동화 등에 지속적인 노력을 기울여 왔다. 그러나 현재 제조 환경은 새로운 변화의 물결을 마주하고 있다. 이러한 변화에 유 연하게 대처하여 글로벌 리더로써 도약하기 위해서는 기업 내부 생산성 향상을 뛰어넘어 외부 원자재 수급부터 고객까지의 전사적 프로세스를 효율화하는 SCM 이 필수적이라 할 수 있다. 다음은 SCM의 등장을 야기한 환경 변화는 무엇이고, SCM의 필요한 사유에 대해 설명한다. 첫째, 기술의 속성이 변화하고 있다. 기술이 발전함에 따라 복잡성이 높아지고 있 으며, 동시에 기술의 생명 주기가 매우 짧아지고 있다. 이에 따라 연구 개발 비용 및 리드 타임 단축에 대한 부담이 급증하고 있다. 이를 대응하기 위해 사업 전 부 문에 대한 실시간 의사결정 체계를 구축해야 하며, 고객 및 공급사와의 긴밀한 협 업을 통해 비즈니스 최적화를 이루는 것이 필요하다. 둘째, 경쟁이 심화되고 불확실성이 커짐에 따라 시장 반응에 보다 기민하게 대처할 수 있는 능력이 요구된다는 것이다. 일반적으로 고객 주문 후 납기까지 시간 중 제 조만을 위한 시간은 비교적 짧은 편이다. 따라서 기민성을 높이기 위해서는 단순히 기업의 생산성 향상으로 달성 될 수 없으며 외적인 요소의 효율화가 필연적으로 따라야 한다. 셋째, 글로벌화로 인해 생산/판매 거점이 다양화 되고 비즈니스 프로세스(Business Process)가 복잡해지고 있다는 것이다. 이로 인해 원자재 수급이나 판매처까지의 완제품 운송 리드 타임이 증가하고 있으며 불확실성 또한 높아지고 있어 공급과 수요간 불균형이 빈번하게 발생하고 있다. 넷째, 소비자의 속성 변화이다. 예전과는 다르게 고객의 욕구가 다양화되고 있으며, 맞춤형 제품과 서비스를 원하는 고객 층이 증대하는 추세이다. 기존의 표준화된 제 품을 대량 생산하여 판매하는 방식이 아닌 고객의 요구에 맞는 제품을 제공해야 1. http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS24502313 Delcam Magazine 19
- 20. 그림 2. 제조기업에서 SCM의 활용 의미 Delcam Magazine 20 TECHNICAL TREND 그림 1. SCM 구성 요소 하는 매스 커스터마이제이션(Mass Customization)이 보편화 되고 있다. 이는 품목의 증대를 야기하며 재고 및 물류 관리의 복잡성을 증가시킨다. 동시에 주문에 대한 충족 효율 또한 감소 하게 된다. 마지막으로 채찍현상(Bullwhip Effect)의 발생이다. 이는 최종 소비자의 작은 수요 변동이 제조 업체를 통해 원자재 업체까지 이전되는 과정에서 정보 왜곡이 증폭/지연 되어 발생하는 현상 으로, 납기 지연 및 수요-공급 간 불균형을 야기하며 재고 과 잉을 초래한다. 또한 정보 기술(Information Technology, IT)이 발전되어 고객의 제품 정보 획득이 용이해지고 시장의 경쟁이 심화됨에 따라, 고객과 시장의 행태가 급격하게 변화하여 불확 실성 및 정보 왜곡을 증폭시키고 있다2. 위와 같은 환경 변화에 대처하기 위해서는 기업 내부뿐만 아니 라 사업을 구성하는 모든 요소 간 정보 공유 및 전달, 상호 협 력과 기민한 의사 결정의 중요성이 더욱더 부각되고 있으며, 이 를 가능케 하는 새로운 기업 경쟁 우위 획득 방안으로 SCM이 재조명 받고 있다. 또한 IT의 발전이 SCM의 핵심요소인 가시성과 투명성 확보 및 실시간 동기화를 가능케 하고 있어 공급망 내 프로세스의 적극 적 통합에 박차를 가하고 있다. SCM 이란? 공급망(Supply Chain)이란 그림 1과 같이 원자재로부터 고객까 지(원자재 → 생산 → 유통 → 고객) 일어나는 일련의 가치 사 슬(Value Chain)을 의미한다. SCM은 불확실성이 높은 시장의 변화에 대응하기 위해 이 가치 사슬을 통합/최적화하여 기민하 게 하는 것이다3. 이는 기업 내부뿐만 아니라 기업 외부를 포함 한 총체적 관점에서의 합리화를 추구하여 고객 및 기업의 가치 를 극대화하기 위함이다. 즉, 수요를 정확하게 예측하고, 예측된 수요를 원자재 주문 및 생산, 재고에 실시간으로 동기화하여 불 필요한 비용을 줄이고 고객 반응에 기민하게 대처하여 이익을 극대화하는 것이다. 생산 관리 관점에서 SCM의 발전 흐름을 살펴보자면 그림 2와 같다. 우선 70년대 자재 관리 기법 (Material Requirement Planning, MRP)이 등장하여 자재 수급 계획과 생산관리를 통 합 관리하기 시작하였고, 그 후 80년대 전사적 자원관리 기법 (Enterprise Resource Planning, ERP)을 통해 생산, 판매, 재 고 등 기업 내 모든 경영 자원을 통합 관리 할 수 있었다. 그 이후 물류 관리 기법(Logistics)이 등장하여 물류와 재고, 판매 의 최적화에 노력하였다. SCM은 이러한 기반 위에서 최적화의 범위를 기업 내/외부 공급망 전체로 확장한, 보다 진화한 개념 이라 할 수 있다. 초기의 SCM은 정보 공유를 통해 공급망 전체 재고 감축과 생 산 효율성 극대화를 목표로 하고 있었으며, 현재까지도 많은 기 업들이 공장에서 생산된 제품을 시장에 공급하는 과정에서 “재 고 및 운송 비용 최소화”에 초점을 맞춘 프로세스 개선을 지속 하고 있다. 하지만 이 같은 SCM 목표 설정은 양날의 칼이 될 수 있는데, 실제로 다수의 제조업체들이 적시 생산 기법(Just In Time, JIT)을 기반한 감량 생산 기법(Lean Production) 적용으 로 재고 및 중복 투자 감소에 집중한 결과, 탄력성과 기민함이 줄어들게 되어 위기가 발생한 경우 대응이 어려워 지는 부작용 이 따른다는 것을 체험으로 깨닫게 되었다. 따라서 현재의 선두 기업들은 SCM을 단순한 재고 감축 기법으로 활용하는 것이 아 니라 위기 대응력 및 유연성을 강화하는 방향으로 공급망을 체 계화 하여 자사의 경쟁 우위 유지에 활용하고 있다. 제조기업에서 SCM의 활용 의미 최근에 들어 SCM의 구축 수준이 기업의 경쟁력 평가 척도로 여겨 지고 있다. 이는 시장 경쟁 주체가 기업 대 기업에서 공급 망 대 공급망의 구도로 확장되고 있음을 의미한다. 델(Dell)의 2. http://en.wikipedia.org/wiki/Bullwhip_effect 3. John T. Mentzer et al. (2001), “Defining Supply Chain Management”, Journal of Business Logistics, Vol. 22, No. 2, pp. 1-25.
- 21. Delcam Magazine 21 사례를 살펴보면 이 추세를 쉽게 알 수 있는데, 과거 델은 여타 PC 판매 기업과는 다르게 판매 대행 업체와의 협업이 아닌 직 판 방식을 취함으로써 가격적 경쟁 우위를 통해 PC를 공급했 다. 또한 재고 절감 및 고객 응대 시간 감소에 초점을 둔 전략 으로 고객 만족도를 상승시킬 수 있었다. 하지만 이와 같은 저 비용/고효율만을 내세운 경쟁 우위는 영원하지 않았으며, 레노 버(Lenovo) 등 보다 포괄적인 SCM 전략을 구축한 기업에게 PC시장 정상 자리를 내 줄 수 밖에 없었다. 레노버가 SCM을 통해 획득한 경쟁 우위가 어느 정도인지는 Gartner에서 발표한 SCM 역량 순위를 보면 확연히 드러나며, 2013년 20위에서 2014년 16위로 상승하는 등 SCM 역량 강화에 더욱 힘쓰고 있 다4. 이는 저비용으로 시장에 제품을 신속하게 공급하는 것 보 다는 적기에 고객이 원하는 제품을 시장 수요에 부합하여 공급 하는 것이 더 중요해지고 있다는 것을 보여준다. 표 1. 2014년 SCM 역량 순위 (Gartner)4 순위 기업명 순위 기업명 1. Apple 14. Wal-Mart Stores 2. McDonald's 15. PepsiCo 3. Amazon.com 16. Lenovo 4. Unilever 17. Starbucks 5. Procter & Gamble 18. 3M 6. Samsung Electronics 19. Qualcomm 7. Cisco Systems 20. Seagate Technology 8. Intel 21. Kimberly-Clark 9. Colgate-Palmolive 22. Johnson & Johnson 10. The Coca-Cola Company 23. Caterpillar 11. Inditex 24. Cummins 12. Nike 25. Nestl´e 13. H&M 애플(Apple)의 사례에서는 SCM 전략의 달성 과정을 살펴볼 수 있다. 애플은 아이폰(iPhone)출시 이전까지만 해도 효율적인 SCM 전략을 가지고 있는 기업은 아니었으나, 2007년 이후 지 속적으로 SCM 역량 순위 1위를 차지하고 있다. 이런 결과를 창 출한 사유는 다음과 같다. 먼저 애플은 아이폰 이후 혁신적인 기능을 지속적으로 시장에 출시하여 적은 종류의 제품들로도 많은 고객을 만족시킬 수 있는 기반을 만들었으며, 또한 이 제 품들은 아이튠즈(i Tu n e s ) 기반 서비스 플랫폼(S e r v i c e Platform)을 통해 소비자에게 새로운 가치를 제공하였다. 소품 종만으로 경쟁사 대비 큰 가치를 제공함으로써 장기적인 판매 와 공급망 단순화를 가능케 했으며, 이는 SCM의 선순환을 이 끌 수 있었다. 결과로 안정된 판매는 정확한 수요 예측이 가능 케 하였으며, 장기적인 생산 계획을 수립하여 안정적으로 생산 함으로써 계획 대비 오차를 줄여 매우 낮은 재고율을 달성할 수 있었다. 다음으로 살펴볼 사례는 속도에 중점을 둔 SCM을 적용한 자라 (Zara)다. 자라는 세계적 의류 브랜드로써 대표적인 SPA(Specialty store retailer of Private label Apparel)이다. 패션은 현재 기술 트렌드와 마찬가지로 수명 주기가 짧고 소비자 욕구가 수시로 변하는 특성을 가진다. 따라서 여타 제조 기업에서도 참고할 만 한 사례로 사료된다. 자라는 광고 등의 마케팅 비용을 최소화하 고 생산과 물류에 집중하고 있으며, 디자인부터 창고 관리, 유 통과 물류를 모두 직접 관리하는 수직 계열화 방식을 채택하고 있다. 또한 지연 전략을 사용하고 있는데, 이는 완성되지 않은 반제품을 대량 생산 한 후 소비자 기호를 실시간으로 파악하고 매장 진열 직전에 완성품을 생산하는 방식이다. 이를 위해 매장 과 본사는 전용 모바일 단말기를 통해 직접적으로 통신하고 있 으며, POS(Point of Sale)시스템을 통해 실시간으로 정보를 취 합하여 활용한다. 이를 통해 자라는 제품 디자인부터 생산 및 유통, 마지막으로 매장 진열까지의 시간을 4주, 품절이나 변화 된 디자인의 제품을 다시 매장에 납품하는 시간은 2주로 획기 적으로 단축 할 수 있었다. 이 결과는 기존 패션 업계에서 디자 인에만 6개월, 생산엔 3개월 가량이 소요되는 것과 비교해 엄 청난 경쟁 우위를 가져다 줄 수 있었다. SCM Solution 기능과 운영 본 절에서는 제조업에서 일반적으로 구축할 수 있는 SCM 솔루 션의 구조와 운영 프로세스의 대표적 예시를 설명한다. SCM 솔루션의 원활한 도입을 위해, 먼저 기업은 다음을 선결해야 한 다. 우선 ERP 솔루션을 도입하여 자사의 제조, 구매, 생산, 판 매 프로세스를 표준화 및 통합 관리 해야 하며, 다음으로 내부 시스템 연계를 통해 공급망 내 주체들과의 정보 공유 및 통합 이 필요하다. 이후에 SCM 솔루션을 도입하여 SCM 체계를 순 차적으로 확대 적용해야 할 것이며, 마지막으로는 고객사 및 협 력 업체와의 연계 단계로 공급망 전체를 유기적으로 통합하여 부가가치를 창출해야 한다. SCM 솔루션은 여러 목적을 지닌 서브 시스템들로 구성되는데, 본 절에서는 제조 공정 운영에 핵심적으로 영향을 미치는 4개 의 서브 시스템들을 설명하겠다. 첫 번째는 수요관리 시스템이 다. 수요의 입력은 로컬 및 글로벌 관리 체계 하에 중/단기 단 위로 이루어져야 하는데, 이 수요는 입력 주체에 따라 단계적으 로 변화한다. 먼저 고객 자신이 필요한 실 수요를 입력하고, 다 4. http://www.gartner.com/technology/supply-chain/top25.jsp
- 22. Delcam Magazine 22 TECHNICAL TREND 음으로 지점 영업 사원들이 이 수요에 자신들의 목표치를 가미 하여 입력한다. 다음으로 해당 지점의 마케팅 부서에서 로컬 마 케팅 전략이 첨가된 수요를 입력하며, 마지막으로 본사 영업 사 원은 본사의 전략과 목표치를 입력하게 된다. 이렇듯 단계별로 입력된 수요는 서로간의 합의를 통해 조정되며, 이로써 두 가지 목적을 달성할 수 있다. 첫째는 수요 관리에 있어 전사적인 마 케팅 방향을 공유하는 것이고, 두 번째는 생산 용량 등의 요인 으로 모든 수요에 대응하지 못하는 경우에 원활한 합의를 도출 하기 위함이다. 또한 최종 확정된 수요는 그 성질에 따라 그 우 선순위를 가져야 할 것이다. 예를 들어 지난 주에 이미 고객에 게 납기를 확정한 수요라면 금주에 입력된 수요보다 우선순위 높게 가져 갈 수 있다. 또 다른 예로는 수요 예측이 입력되지 않은 물량에 대해서는 발주서가 존재한다고 해도 납기 우선순위 를 낮게 할 수 있다. 이와 같은 전략을 채택 했을 시, 우선 영업 의 수요 예측에 대한 질적 향상을 예상할 수 있으며, 최종적으로 당장의 작은 이익보다는 공급망 전체의 유기적인 선 순환을 유 도 할 수 있다. 두 번째 서브 시스템은 납기 관리 시스템이다. 이는 입력된 수요 에 대해 생산이 실행된 경우 고객과 제품간 연관 관계를 동기화 하며, 최종적으로 제품이 완성 후 재고 출하 시에 고객별로 제품 을 분배하는 시스템이다. 동일한 제품에 대해 다양한 고객사들의 수요가 입력되는 경우는 빈번하게 발생 할 수 있다. 납기 관리 시스템은 이러한 경우에 발생할 수 있는 고객사간 그리고 사내 영업부서 간의 혼란을 방지하게 된다. 세 번째로 자원 운영 시스템이 있다. 자원 운영 시스템은 입력된 중기 수요를 충족하기 위해 매주 생산 계획을 생성한다. 생산과 관련된 모든 데이터는 자원 운영 시스템을 기준으로 동기화되어 진행된다. 이를 통해 생산 일정 및 납기일이 확정되며, 원자재 수급과 투입에 대한 기준이 생성된다. 자원 운영 시스템은 각각 의 기업과 상황에 따른 다양한 제약 조건을 가지고 있으며, 제약 조건은 끊임없이 현 상황을 반영하기 위해 조정되고 조율되어야 한다. 자원 운영 시스템은 본 기고문의 주요 독자들인 금형/부품 제조 업체들에서 특히 관심을 가질만한 시스템이므로, 이 시스템의 몇 가지 기능 예시를 보다 상세히 소개하겠다. 우선 주중 납기 만족 을 위한 기능이 있을 수 있다. 회사가 주 단위로 계획을 수립하 여 월요일부터 생산한 제품을 주말까지 출하하는 방식을 취한다 고 할 때, 당연히 고객에 따라 주중에 납기를 이행해야만 하는 예외 상황이 빈번히 발생할 수 밖에 없고, 이를 해결하기 위해 영업 사원들은 이미 구축되어 있는 시스템을 사용하지 않고 예 외적으로 업무를 진행할 수 밖에 없게 된다. 이러한 예외 상황 처리는 해당 영업 사원의 업무량 증가뿐만 아니라 전체 SCM의 관점에서는 손실로 이어진다. 이러한 상황을 시스템이 포괄할 수 있게 하기 위해 별도로 주중 납기 처리 기능을 구현할 수 있다. 이 기능을 통해 요청된 납기에 대해서는 생산 일정을 우선 배정 하는 것이다. 물론 이 기능을 구현함과 동시에 남용을 방지하기 위한 협의 제도 구축도 필수적이라 할 수 있다. 또 다른 예로 자재 수급 연계 강화 기능이 있겠다. 기 보유한 자 재에 근거하여 생산 및 자재 수급 계획을 수립할 경우, 이전 절 에 언급된 채찍효과의 영향을 크게 받을 수 있다. 수요를 토대로 생산 계획을 수립하고, 생산 계획을 토대로 자재 수급 계획을 생 성하게 되는데, 이 과정에서 정보의 왜곡이 발생하여 불용 자재 가 발생하게 되는 것이다. 따라서 자재 수급 연계 강화 기능을 구현함으로써 제품의 수요량과 자재 현황을 직접 연계하여 살펴 볼 수 있도록 가시성을 높이고, 수요의 과다 입력으로 인해 불용 자재가 발생한 경우 해당 영업에게 주의를 전달하는 시스템을 구성할 수 있다. 네 번째 SCM의 서브 시스템으로는 생산 계획 시스템이 있다. 앞 서 설명한 자원 운영 시스템에서 할당한 주 별 생산 계획을 각 생산 사이트에서 실제 일별 생산 계획으로 세분화하는 시스템이 다. 생산 계획 시스템은 생산 투입에 대한 우선순위를 부여하며 제조 실행 시스템(Manufacturing Execution System, MES)에 실 행 지시를 내리게 된다. SCM의 원활한 운영을 위해 SCM 전담 팀을 배치하여 생산 및 수요에 대해 전반적인 조율을 담당하게 할 수도 있다. 이들은 생 산 사이트에서 발생한 문제점과 불량, 또는 고객 요청들을 종합 적으로 조율 한 후 자원 운영 시스템에서 전체 생산 계획을 조 정하는 역할을 맡을 수 있다. 이러한 전담 부서의 역할은 시스템 에 손실을 줄 수 있는 예외 상황에 유연히 대처하고 생산 계획 대비 달성률을 높은 수준으로 유지하는 데에 있다. SCM 적용 기법 SCM의 구체적 수행 기법은 QR(Quick Response), ECR(Efficient Consumer Response), CRP(Continuous Replenishment Programs), VMI(Vendor Managed Inventory) 등 다양하게 발전 해 왔는데, 본 절에서는 이들 중 특히 최근 많은 기업들이 적용하 고 있는 CPFR(Collaborative Planning, Forecasting & Replenishment)에 대해 설명할 것이다. CPFR은 보다 정확한 수요 예측을 핵심으로 하는 기법이다5. 앞 서 언급한 바와 같이 가치 사슬 중 고객에게 먼 주체일수록 지 연/왜곡된 수요 정보를 활용하게 된다. 이는 앞서 설명된 불확 5. CPFR, An Overview, (2004), VICS
- 23. Delcam Magazine 23 실성에 기인한 채찍효과로 인한 것이다. 기업이 자사 제품을 최 종 고객에게 직접 판매하지 않는 한 기업의 판매 예측이란 항 상 부족한 정보에 근거해 생성되며, 따라서 신뢰성이 부족하고 위험을 수반하게 된다. 일반적으로 기업 단독으로 수요 예측을 수행하는 경우 그 정확도는 50% 수준에 머물고 있는 것이 현실 인데, 이는 초과 수요에 대응하기 위해 기업이 안전재고를 수립 해야 하며, 예측 보다 판매가 부진한 경우에는 악성 재고를 떠안 아야 한다는 것을 의미한다. 수요란 SCM의 모든 것을 결정 짓는 최 선두의 조건이다. 따라서 수요 예측부터 부정확하다면, 이는 SCM 상 발생 가능한 모든 문제점에 기여하게 되므로 필연적으 로 해결해야 할 부분이다. 글로벌 기업들은 이러한 수요 예측 불확실성의 위험을 줄이기 위해 고객과의 전략적 협업, 즉 CPFR을 수행하고 있다. 이는 판 매 측은 실시간 유통 정보와 판매 수량을, 생산 측은 생산 계획 을 서로 공유하는 것으로써, 이상적으로 하나의 기업과 같이 유 기적으로 통합된 프로세스를 진행하는 것을 의미한다. 이를 통해 공급자는 시장 변화를 보다 빠르고 정확하게 이해할 수 있으며, 판매자는 생산 제약을 빠르게 입수하여 원활한 수급을 가능케 한다. 상호 합의 하에 수요 예측 및 생산을 진행하기에 계획과 실행 간 간극을 최소화 할 수 있으며 이는 공급망 내 재고와 물 류 비용의 감소를 촉진하고 공급망 전체의 이익을 상승시키게 된다. 그림 3은 미국 상거래 표준협회(VICS)에서 제시한 CPFR 업무 흐름도이다. CPFR의 예로, 삼성전자는 2004년부터 미국 베스트 바이(Best Buy)와의 CPFR을 시작으로 시어스(Sears) 서킷시티(Circuit City) 등 대형 유통 업체로 그 적용 범위를 확장하고 있으며, CPFR을 통해 2006년 북미 TV 시장에서 점유율 1위를 획득하 는 결과를 나타냈다. 성공적인 SCM 적용을 위한 조건 SCM의 성공적인 적용을 위해서는 다음과 같은 선행 작업들이 필요하다. 우선 공급망 내 가시성과 투명성을 확보해야 하며, 다음으로 공급망 간 동기화가 이루어져야 한다. 이를 위해서는 첫째로 정보 시스템의 도입 및 통합이 필요하다. SCM은 공통 된 목표를 가지고 글로벌 환경에서 기민한 의사 결정을 수행해 야 한다. 그러나 기업 내 부서 간의 협업에서도 정보의 단절로 인한 공유 부재로 의사 결정이 어려운 경우가 종종 발생하게 되는데, 부서 간 혹은 기업 간 심도 있는 협업을 위해서는 신뢰 성 있는 데이터를 공유하고, 이를 기반으로 유기적인 커뮤니케 이션을 행함으로써 상호 신뢰를 쌓는 것이 필수적이라 하겠다. 정보 시스템은 이런 필요 요건을 충족할 수 있는 도구로써 커 뮤니케이션의 모호함과 정보 전달에 있어 지연을 줄일 수 있다. 둘째로, 하나의 공통된 목표를 설정하고 연관된 KPI(Key Performance Index)를 정립 및 관리이다. SCM이 정착되지 않 은 상황에서 부서원이나 기업은 SCM 활동이 부가 업무로 느껴 질 수도 있으며, 자신의 이익만을 위해 SCM 정서에 반하는 태 도를 취할 수 있다. 예를 들어 영업은 기회 손실을 최소화 하기 위해 수요 예측을 과대하게 해서 재고를 운영한다거나, 구매는 자재 부족이 나타나지 않게 안전재고를 과다하게 설정할 수도 있다. 이를 방지하기 위해 SCM에만 국한 된 것이 아닌 이익과 직결된 직관적인 KPI를 정립할 필요가 있다. 더불어 불필요한 KPI를 과다하게 생성하지 않고 최소한으로 관리하는 것이 핵심 일 것이다. 셋째로, 리더의 강력한 의지가 필요하다. SCM의 성공은 조직 내 전반적인 변화를 감수해야 얻을 수 있는 결과이며, 단순한 솔루션의 도입만으로는 그 성과를 창출할 수 없다. 이는 SCM 이란 단순히 시스템이 아닌 기업의 철학으로써 녹아 들어가야 함을 의미한다. SCM의 도입 후 실패하는 케이스가 빈번하게 일어나는데 이는 기술적인 사유보다는 위에서 언급된 사항들에 그림 3. CPFR 실행을 위한 업무 흐름도5 기인한다.
- 24. Delcam Magazine 24 TECHNICAL TREND 제조 전반의 토탈 IT 솔루션 제공 업체로의 도약, 한국델켐 지금까지 SCM에 대해 전반적으로 알아보았다. 시스템의 성격 상 금형 제조의 관점에서는 아직까지 생소할 수 있을 것이다. 그러나 현재 제조 환경의 변화를 살펴보자면, SCM의 도입은 선택이 아닌 불가피한 필수 조건으로 강제되고 있다. 그렇다면 중/장기적으로 SCM의 도입을 준비하려면 어떻게 해야 할까? 그 첫 번째 걸음으로써 필자는 생산 부문의 내부 통합을 들고 싶다. 생산 분야는 SCM에서 기저에 위치한 근간이 될 수 밖에 없다. 아무리 좋은 계획이라도 그 계획에 맞물린 제품 생산이 뒷받침되지 않는다면 의미를 잃어버리게 된다. SCM 솔루션은 최종적으로 제조 현장과 맞물려 동기화 되어야 하며, 계획한 바 대로 정시 정량 생산을 추구하는 것이 첫 번째 필수 조건이라 할 수 있겠다. 이에 부합해 현재 한국델켐 기술연구소에서는 제조 실행 자동 화와 실시간 모니터링을 기반으로 한 금형 산업에 특화된 제조 통합 자동화 솔루션 개발에 박차를 가하고 있다. 본 솔루션은 또한 예측적 분석 기법을 통해 금형 산업에서 발생 가능한 다 양한 문제들을 해결 할 수 있을 것으로 예상되며, 나아가 한국 델켐의 파트너들이 글로벌 경쟁의 선두 주자로 자리매김 할 수 있도록 도울 것이다. 본 솔루션은 크게 세가지 부분으로 구성된다. 첫째로 관리 부분 이다. 이 부분은 금형 제조 전반에 대한 정보들을 통합하고 관 리할 수 있으며, 작업 스케줄링(Scheduling)의 수행 및 조율이 가능하다. 다음으로 모니터링(Monitoring) 부분은 실시간 작업 모니터링이 가능하게 하며, 자동으로 작업 이력에 대해서 저장 하고 열람할 수 있게 한다. 마지막으로 예측적 분석(Predictive Analysis) 부분은 공구의 수명 주기 관리 및 해당 작업의 예상 비용과 수행 시간을 예측 할 수 있으며, 새로운 작업이 생성되 었을 경우 작업 특성을 분석하여 적합한 작업 순서를 제시하게 된다. 이 모든 것을 최소한의 운영 노력과 비용으로 최대한의 자동화와 투명성을 제공함으로써, 관리자와 작업자 모두의 생 산 효율을 극대화 할 수 있도록 초점을 맞추고 있다. 다음의 그 림 4는 이를 도식화한 것이다. 한국델켐은 이를 가능케 하고자 2010년부터 기술 연구소를 설립 하여 운영 중이며, 역량 강화에 힘쓰고 있다. 이를 기반으로 CAD/CAM 솔루션뿐만 아니라 각종 자동화 솔루션을 출시하였으 며, 최종적으로 제조 전반에 필요한 토탈 IT 솔루션을 제공하는 것이 한국델켐의 현재 목표이다. Management Monitoring Predictive Analysis 그림 4. 한국델켐의 금형 제조 통합 자동화 솔루션 ·Master Information Management → Minimize Handwriting Input ·Job Scheduling/Balancing ·Real-Time Shop Floor Monitoring ·Automated History Management ·Detect/Warning Abnormality ·Tool Life Cycle Management ·Cost/Processing Time Estimation ·Process Recommendation Minimize Operation Burden/Cost Maximize Automation/Transparency Improve Efficiency (Manager/Worker)
- 25. World leading 2, 3 and 5-axis CAM software www.powermill.com
- 26. Delcam Magazine 26 F O C U S The 25th User Group Conference 제조업계의 Big Jump Up을 위한 성공의 전략 제시 세계 각국의 언론매체 및 파트너사 참여하는 A TS 동시 개최 예정 1,100여명이 참여한 제24회 유저그룹컨퍼런스 전경
- 27. Delcam Magazine 27 또한 기술 세션에서는 정보기술 융합을 통한 새로운 가능성과 기술 트렌드를 제시하고, PowerSHAPE의 전 극 설계 API를 비롯한 통합 디자인 솔루션으로서의 특 화된 기능 소개 및 업계 부동의 리더 자리를 지키고 있 는 ‘PowerMILL’의 독보적인 가공 기술을 선보일 것이 다. 이외에도 부품가공의 효율성 극대화를 위한 CAM 기술, 3차원 정밀 측정 기술 소개 등 유용한 기술 정보 를 제공하고 상세 내용은 다음 장에서 확인 가능하다. 한편 UGC에 앞선 9월 23일부터 25일까지는 Delcam Ltd.에서 매년 개최하는 2014 ATS(2014 Asian Technical Summit) 행사가 경주 현대호텔에서 진행된다. ATS는 매 년 하반기에 아시아 각국의 델켐에서 개최되는 국제 컨 퍼런스로 최신 CAD/CAM기술의 동향과 델켐의 파워솔 루션에 대한 소개 및 각국의 성공사례들을 발표하는 컨 퍼런스이다. 올해 ATS에서는 아시아를 비롯한 전세계 델켐 파트너 사, 기자단, 고객사를 포함해 역대 최대 규모인 약 200여명이 참석할 것으로 예상되고, UGC 역시 역대 가장 많은 참가자가 몰릴 것으로 예상된다. 참가자들 은 이번 UGC 및 ATS 컨퍼런스를 통해 제조 분야에 특화된 축제의 장에서 다양하고 깊이 있는 첨단제조 기술 및 최신 업계 동향을 공유함과 더불어, 동종업계 종사자들과 인적 네트워크를 형성함으로써 다양한 정 보 교류와 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 기회를 마련할 것으로 기대된다. 제 25회 유저그룹컨퍼런스 한국델켐이 다가오는 9월 26일부터 27일까지 경주 현 대호텔에서 제25회 유저그룹컨퍼런스(The 25th User Group Conference, UGC)를 개최할 예정이다. 한국델켐은 지난 4반세기 동안 국내외적으로 숱한 경 제 위기의 여파가 있었음에도 불구하고 단 한번의 쉬 어감도 없이 매년 컨퍼런스를 개최해오며 최신 제조 기술의 전파를 통한 국내 제조업의 발전을 도모해왔 고, 오늘날에는 세계 최대규모의 CAD/CAM 분야 컨 퍼런스로 자리매김할 수 있었다. ‘제25회 유저그룹컨퍼런스’는 이러한 명성에 걸맞게 참가자들이 기존과 같은 발전이나 성장의 개념이 아닌 한 단계 더 큰 도약을 할 수 있도록 ‘Big Jump Up’을 주제로 제조 분야에 최적화된 기술을 선보일 예정이다. 또한 개최 25주년을 기념하여 단순히 ‘한국델켐 유저 그룹’만의 잔치가 아닌 모든 제조 업계에 통용될 수 있는 제조기술의 전세계적인 트렌드 및 최신 CAD/ CAM 기술을 담아내어 참가자들에게 양질의 기술 정 보와 미래 비전을 제시할 것이다. 특히 금년 CAD/CAM 업계의 가장 큰 뉴스는 전세계 CAD 업계의 절대 강자 오토데스크와 CAM 업계의 선 두 주자 델켐의 합병이었다. 두 기업의 합병 이후 이 루어질 CAD/CAM 기술의 미래 발전 방향과 이로 인 해 시장에 파급되는 효과 및 변화는 예측 범위를 뛰 어넘을 것이라는 기대를 가지고 전세계가 주목하고 있다. 양사는 이날 행사에서 각자 어떠한 로드맵을 통 한 ‘Big Jump Up’을 실현해 나갈 것인지를 참가자들 에게 생생하게 전달하고자 오토데스크의 수석 부사장 과 델켐 Ltd.의 대표이사가 참가하여 직접 계획을 발 표할 예정이다. 행사안내 및 사전등록 www.hdugc.net Asian Technical Summit(ATS)
- 28. Delcam Magazine 28 F O C U S 제25회 유저그룹컨퍼런스 안내 참가 안내 UGC 일정 1일차 UGC 일정 2일차 부대행사 일시 9월 26일(금)~9월 27일(토) 장소 경상북도 경주시 보문로 338(신평동) / Tel: 054-748-2223 참가방법 온라인 사전등록, www.hdugc.net 등록기간 9월 22일(월)까지 문의 한국델켐 / 02-6918-3800 시간 제목 발표자 12:00~13:00 등록 및 중식 13:00~13:30 Grand Opening 정찬웅 대표이사 13:30~13:50 Autodesk and Delcam : 1+1 = 3 Buzz Kross 오토데스크 수석부사장 13:50~14:10 Joining Autodesk : A Big Jump ofr Delcam Clive Martell 델켐 Ltd. 대표이사 14:10~14:40 Crossover, Convergence and Evolution: 정보기술 융합을 통한 차세대 제조기술로의 진화 김권일 수석 14:55~15:45 D4M을 위한 새로운 CAD 전략 황도연 선임 오광민 선임 15:45~16:35 뿌리산업의 혁신적 공정개선을 위한 자동화 솔루션 이충은 팀장 박효근 선임 16:50~17:10 지역 및 산업계 주도 인력양성 정책 나영돈 국장 고용노동부 17:10~17:30 유저그룹대표회의 유저그룹대표단 17:30~19:00 객실 키 배포 및 휴식 19:00~21:20 만찬 및 세계캠경진대회 시상식 21:20~ 지역그룹 유저모임 시간 제목 발표자 07:00~09:00 조식 및 체크아웃 09:00~09:50 초청 강사 세션: 유머로 소통하다 신상훈 교수 ㈜톡킹스피치 대표이사 09:50~10:35 플래티넘 스폰서 세션 하이덴하인 / 엑스론 KMC 10:50~11:40 부품가공의 효율성 극대화를 위한 자동화 CAM 솔루션 황성옥 선임 김희권 선임 11:40~12:10 선택인가? 필수인가? : 3차원 측정 김대경 팀장 조한길 선임 12:10~12:40 산학정이 함께하는 산업전문인력양성 김광연 상무 12:40~13:00 Wrap-Up 이양우 상무 13:00~13:50 중식 및 환송 시간 내용 26일(금) 14:10~14:40 금형산업경쟁력강화위원회 회의 26일(금) 14:55~16:35 산업경쟁력강화를 위한 산학정 간담회
- 29. 금형산업의 경쟁력강화 기술지원 위한 업무협약 체결 한국델켐㈜(이하 ‘한국델켐’)과 한국금형공업협동조합 (이하 ‘금형조합’)이 지난 5월 29일 독산동 금형조합 사무실에서 국내 금형산업의 경쟁력강화를 위한 업무 협약을 체결했다. 이번 협약의 목적은 금형산업의 경쟁력 강화 기술지 원을 통한 생산성 향상을 지원하기 위한 ‘금형제조공 정관리시스템(가칭)’을 상호 협력하여 개발 및 공급함 으로써 금형업계 공동의 발전을 지원하는데 그 목적 이 있다. 이를 위해 향후 한국델켐은 최상의 금형제조공정관리 시스템 개발에 총력을 다할 것이고, 금형조합과 금형업 체는 시스템 개발에 필요한 공정실태분석, 기술적 애로 사항 해결, 개발제품 테스트 등을 위해 필요한 사항에 대하여 전폭적인 지원을 제공할 것이라고 밝혔다. 정찬웅 대표이사는 “이번 금형제조공정관리시스템의 개발은 다수의 금형업체들의 필요에 의해서 개발을 Delcam Magazine 29 시작하게 된 것으로, 개발이 완료되면 금형업체의 생 산성을 대폭 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 한 국델켐은 생산성 향상을 통한 금형산업의 발전을 위 해 금형조합과 협력하여 최선의 제품을 만들어낼 것 입니다.”라고 전했다. 금형제조공정관리시스템은 빠른 시일 내에 본격적인 개발 착수에 들어갈 것으로 2015년 출시 예정이다. 박순황 금형조합이사장(건우정공 대표이사)은 “한국델 켐은 국내 CAD/CAM분야의 선도기업으로써 오랜 기 간 축적된 CAD/CAM 기술지원 경험을 보유하고 있을 뿐 아니라, 자체 기술연구소의 우수한 개발능력을 인 정받고 있는 검증된 회사로 이번 MOU를 통하여 금형 제조업체들이 공통적으로 안고 있는 ‘금형제조공정관 리문제’가 해소되기를 기대하며, 이는 국내 금형산업 전체가 한층 더 경쟁력을 확보하는 계기가 될 것입니 다.”라고 소감을 밝혔다. 한국델켐㈜-한국금형공업협동조합
- 30. 한국델켐, CAD/CAM 기업 중 가장 큰 규모로 참여해 다양한 정보 제공 2014 SIMTOS 전시회 한국델켐은 지난 4월 9일부터 13일까지 일산 킨텍스 전시장에서 개최된, SIMTOS 2014(제16회 서울국제생산제조기술전 2014)에 예년과 마찬가지로 CAD/CAM 기업 중 최대규모로 참가하여, 오픈 프레젠테이션과 기술 데모시연, 기술 컨설팅을 통해 델켐 파워솔루션의 핵심 기능 소개 및 양질의 신기술 정보를 제공하여 매일 참관객들로 인산인해를 이루며 성황리에 전시를 진행했다. Delcam Magazine 30 F O C U S 오픈 프레젠테이션을 통한 최신 CAD/CAM 동향 제공 매일 진행된 오픈 프레젠테이션을 통해 PowerMILL과 PowerSHAPE, HDAS(Hankook Delcam Automation Solution), FeatureCAM의 핵심 기능 소개 및 라이브 데모를 진행했고, 세계캠경진대회(www.gcsc.kr), 파워 밀 자격증(www.pmskill.co.kr), 산학연계브릿지사업 등 한국델켐만의 차별화된 인력양성프로그램을 소개하여 이목을 집중시켰다.
- 31. Delcam Magazine 31 고효율 가공을 위한 CAM 소프트웨어 PowerMILL 납기단축과 같은 시간의 문제, 원가 절감과 같은 비용 의 문제, 품질 향상을 위한 기술력의 문제는 제조업체 의 끊이지 않는 고민거리이다. 한국델켐은 프레젠테이 션을 통해 기업이 파워밀(PowerMILL)을 적용함으로써 이와 같은 고민거리들을 어떻게 해결할 수 있는지 자 세한 설명과 데모를 제공했다. 지난 2012년 개발된 델켐의 특허기술인 Vortex(보텍스) 황삭 가공기술은 매년 업그레이드 되어 사용자에게 더 욱 안정화 된 기능을 제공하고 있다. 보텍스 가공기술 은 코너부분에서도 직선 부분과 같게 가공 부하를 일 정하게 유지시켜 줌으로써, 모든 형상에 대해 직선 부 분과 같은 조건으로 가공이 이루어지게 하여 가공효율 을 최적화하고, 공구의 과부하를 방지하여 사용자는 공구 수명 극대화를 통한 비용 절감 효과를 얻을 수 있다. 또한 보다 업그레이드 된 파워밀 2014 버전에서는 백 그라운드 프로세싱 기능이 보강되어 더욱 빨라진 연산 속도를 제공하고, 매크로 및 비주얼 베이직을 이용한 가공 표준화, 사용자에 의한 템플릿 그룹 추가가 가능 하게 되어 작업 효율성이 대폭 증대되었다. 또한 모든 CAD 프로그램과 완벽히 호환이 되는 시스템을 갖춰 데 이터 수정에 따른 시간 낭비를 최소화 할 수 있다. 이외 에도 파워밀은 리드/린 각을 이용한 축 정의 방법, 포인 트를 이용한 방법, 라인을 이용한 방법, 커브를 이용한 방법, 자동 공구축 변환기능 등의 다양한 방법으로 쉽 고 안전하게 5축 가공 데이터 생성을 가능케 한다 제조공정 자동화를 위한 CAM 자동화 솔루션 HDAS HDAS는 한국델켐의 파워 솔루션과 연동하여 전체 제 조 공정을 자동화 시키는 소프트웨어로 HDAS를 통해 사용자는 제조 및 가공 노하우의 표준화, 최적화를 기 반으로 공정자동화를 구현할 수 있다. HDAS의 CAM 자동화 모듈은 모델을 불러온 후 원클 릭으로 형상 분석, CAM 전략 구상, 툴패스 계산 및 최 적화, 작업지시서 및 NC 코드 생성까지 자동으로 수행 된다. 이 모듈은 업체의 가공 노하우와 공급사의 컨설 팅 능력을 가공데이터 생성에 적용하여 CAM 작업을 표준화하고 최적화하기 위해 개발된 시스템이다. 한편 측정자동화 모듈은 측정 프로그램인 파워인스펙 트 OMV 솔루션과 연계한 자동화 모듈로 일반적인 측 정 순서인 이동, 얼라인, 측정을 기계상에서 검증하여 세팅에 소요되는 시간을 절약시키고 에러 발생가능성 을 방지한다. OMV는 가공 후 기계상에서 전극을 측정 하여 측정된 결과 값을, CNC방전기에 전달하고 측정 기로 옮겨 세팅하는 번거로운 작업을 단축시킨다. 사 용자는 이러한 기능을 통해 가공신뢰도를 확보할 수 있고 투자대비 큰 효과를 볼 수 있게 된다. 이렇듯 한국델켐의 HDAS는 소프트웨어 개발 및 기술 지원 능력을 바탕으로 파워밀과 연계한 개발사의 신뢰 성 확보, 컨설팅 기반의 맞춤형 자동화라는 차별성을 바탕으로 CAM 작업 시간 단축, 원클릭 데이터 생성, 최상의 가공품질을 확보를 할 수 있고, 사용자는 HDAS솔루션을 통해 효율적인 인력운용, 전체적인 제 조 공정의 단축을 통해 경쟁력을 강화할 수 있다. Optimization Standardization Automation No need to CAM expert. Anyone can do the high quality CAM operation. DATA Electrode Core/Cavity
- 32. Delcam Magazine 32 F O C U S 복잡한 형상의 쉽고 빠른 디자인을 위한 PowerSHAPE 파워쉐이프(PowerSHAPE)는 리버스 엔지니어링부터 제품디자인, 전극디자인, 금형디자인, 가공을 위한 디 자인까지 다양한 분야에 적용될 수 있는 멀티 솔루션 이다. 강력한 서피스 모델링과 더불어 솔리드 기능도 듀얼로 사용할 수 있어 빠른 속도로 원하는 모델링을 구현할 수 있고, 더욱 강화된 렌더링 기능을 사용하여 실사와 같은 제품 이미지를 생성할 수 있다. 또한 손이 많이 가는 전극 설계 업무를 파워쉐이프를 통해 손쉽게 해 결할 수 있다. 파워쉐이프는 솔리드 코어에서 전극 가 공이 필요한 영역을 자동으로 손쉽게 선택하고, 전극 형상을 빠르게 3차원 솔리드 모델로 생성할 수 있다. 구조부 설계, 성형부 설계 등 3차원 금형 설계를 완벽 히 지원하고 솔리드 닥터 기능을 이용하여 이기종간의 CAD 데이터를 받아들일 때 발생할 수 있는 오류를 손 쉽게 보정할 수 있어 사용자에게 편리함을 제공한다. 파워쉐이프 2014 버전에서 더욱 강력해진 일렉트로드 기능은 디자인, 가공데이터 생성, 가공, 측정, 방전에 이르기까지의 금형 제작을 위한 일련의 과정을 하나의 트로드 파일 통합관리를 통해 완벽히 수행할 수 있다. Feature 기반의 차세대 자동화 CAM 솔루션 FeatureCAM 피처를 기반으로 하는 자동화 CAM 솔루션인 피처캠(FeatureCAM)에서는 도면이나 파트를 그리거나 불러오고 나서 마치 모델링을 하듯 이 피쳐들을 정의하고 시뮬레이션을 실행하면 NC코드가 바로 출력되는 3단계로 작업이 진행되어 쉽고 빠르게 프로그래밍 작업을 수행 할 수 있다. 피처캠의 피처란 지오메트릭 피처에 공구선정, 절삭조건, 가공방법 등이 포함된 머시닝 피처를 의미하고 피처캠의 가장 큰 장점은 이러 한 머시닝 피처를 기반으로 한 자동화 CAM이라는 것이다. 피처캠은 기계별 맞춤형 공구가 선택될 수 있도록 공구데이터베이스를 가지고 있으며, 이송속도 최적화를 통해 공구의 가감속을 자동으 로 제어하며, 가공속성을 통해 가공공정을 표준화하고 자동화 할 수 있다.
- 33. Delcam Magazine 33 다양한 전시 및 볼거리로 무장한 한국델켐 부스 데모 ZONE 오픈 프레젠테이션과 더불어 한국델켐은 부스 곳곳에 별도의 데모 공간을 마련하여 참관객들이 원하는 맞춤 형 기술 정보를 제공하고, 심도 깊은 데모 시연을 실 시간으로 제공했다. 로봇 및 측정기기 ZONE 현대중공업과의 협업 전시를 통해 한국델켐의 파워밀 로봇 솔루션과 로봇 기기를 전시해 흥미로운 볼거리를 제공했고, 별도의 측정 공간에서는 다양한 장비와의 인터페이스 및 강력한 리포팅 기능을 지원하는 측정 소프트웨어인 파워인스펙트(PowerINSPECT)를 전시하 여 참관객들의 관심을 끌었다. 상담 ZONE 또한 별도의 상담 장소에서는 부스를 방문한 참관객들 과 한국델켐 임직원간의 상호 발전을 위한 최신 CAD/ CAM 기술정보 공유가 활발히 이루어진 한편, 방송 인 터뷰를 비롯한 다양한 월간/일간 매체에서 요청한 인터 뷰를 적극적으로 임하며 심토스 전시장을 직접 방문하 지 못한 고객들을 위한 정보 전달의 통로를 만들었다. 2014년 심토스 전시회를 성공적으로 마무리 한 한국델 켐은 2015년 개최될 인터몰드 전시회에서도 CAD/ CAM 기업 중 가장 큰 규모로 참가하여 보다 업그레이 드 된 기술과 한 발 앞서가는 CAD/CAM 정보를 참관 객들에게 공유할 예정이다.
- 34. 제조기업의 실질적 경쟁력강화방안 제시로 큰 호응 이끌어내 SIMTOS CAD/CAM컨퍼런스 2014 참가 Delcam Magazine 34 F O C U S 한국델켐은 지난 4월 10일부터 11일까지 일산 킨텍스 제2전시장에서 개최된, SIMTOS 2014 CAD/CAM컨퍼런스 2014에서 총 2개의 세션에 참가했다.