산업기술/제조/경영

Nikkei Business_2018.4.16 특집 요약 (p20~37)

움직이기 시작한 무인 경제
로봇이 두뇌를 가지고 인간의 업무를 대체

인간의 두뇌를 손에 넣게 된 로봇이 모든 인간의 업무를 대신하는 ‘무인 경제’. ‘설마 그런 말도 안 되는 일’이라고 생각하는 사람도 있겠지만, 세상은 엄청난 속도로 움직이기 시작하고 있다. 사무실의 책상과 슈퍼의 계산대 등, 점차 사람의 모습이 사라져 간다. 지적 노동은 AI(인공지능)가 도맡게 됨으로써 경영자의 입지가 줄어들고 있다. 급격히 진화하는 기술에 어떻게 대응해야 할 것인가? 그 최전선을 취재했다.

Part 1. ‘생각하는’ 로봇이 빼앗아 간 인간의 우위성
사회 구조의 격변으로 상식이 와해

AI(인공지능)의 발전과 로봇의 저가격 화로 인간만이 할 수 있었던 지적 노동을 기계가 대신하기 시작했다. 눈 앞에 기다리고 있는 것은 상식이 통하지 않는 세계. 지적 가치는 떨어지고 기계는 인간보다 유능 해져 지금까지의 입장이 역전되고 말 것이다.

군마(群馬)현의 다카사키(高崎)역에서 자동차로 20분. 한가로운 주택가를 빠져 나오면 프린터 부품을 제조하는 OKI데이터(도쿄)의 공장이 있다. 종업원 수 70명의 일본에서 흔히 볼 수 있는 중소공장이다.

공장의 한 켠에 조용히 가동되고 있는 로봇 1대. 겉모습이 사람을 닮아 있는 것 빼고는 어떤 특징도 없다. 얼굴에 물체를 인식하는 ‘눈(센서 카메라)’를 갖추고 어깨에서 돌출된 양팔의 끝에는 ‘손(툴 핸드)’이 달려있다. 이런 인간형 로봇은 최근에 많은 공장에 진출하기 시작했다. OKI 데이터 로봇도 740만엔 정도면 손에 넣을 수 있는 범용품에 불가하다.

그러나 이 로봇 이야말로 새로운 시대의 막을 열어 줄 ‘방울 소리’와도 같다. 주목해야 할 점은 로봇의 본체가 아닌, 그 업무의 내용이다. 지금까지 인간만이 실현할 수 있다고 인식되어 온 ‘셀 생산 방식’을 대체하는 로봇으로 세계에서도 극히 드문 사례이기 때문이다.

셀 생산이라고 하면, 제품을 한 개씩 한 사람의 작업자가 조립해 내는 생산방식을 말한다. 품종의 변경이 쉽기 때문에 다품종 소량 생산에 적합하다. 2000년 전후에 캐논이 복사기의 조립을 위해 도입. 1만점의 부품으로 구성된 복사기를 훌륭하게 쌓아 올리는 로봇들은 ‘현장의 장인 중 최고봉’이라고 불릴 정도로 인기가 좋았다. 어떤 부품을 어느 순서대로 어떻게 조립해 나갈 지와 같은 노하우를 배우기 위해서는 오랜 경험의 축적이 필요했다.

로봇이 완전하게 인간을 대체하는 것은 아니지만, 셀 생산이 가능한 로봇의 탄생이 가져 올 임팩트는 크다. “다음에는 무엇을 해야 할까?”를 인간이 아닌, 로봇 자신이 생각할 수 있게 된 것을 의미하기 때문이다.

-- 쉬지 않고 ‘학습한다’ --
원래 로봇은 무엇을 어떻게 하는지를 사람에게 상세하게 지시를 받지 않으면 ”팔을 앞으로 내민다”와 같은 단순 작업조차 수행할 수 없다. “손의 이 부분을 A지점에서 B지점까지, 이 루트를 따라 이 정도의 속도로 가동시켜라”와 같은 명령을 기계가 이해할 수 있는 프로그래밍 언어로 전달할 필요가 있다. 이 작업을 ‘티칭’이라고 한다.

티칭은 시간이 걸린다. 단순한 작업이라도 수 일, 복잡한 작업일 경우에는 수 개월이 거리는 경우도 있다. 그러나 OKI 데이터의 로봇의 경우에는 셀 생산의 복잡한 움직임을 배우는 데 몇 시간이면 충분하다. 사람이 모든 것을 가르쳐주지 않아도 로봇이 스스로 생각하여 최적의 움직임의 방향을 짜 낼 수 있기 때문이다.

이것을 가능하게 한 것이 당사의 젊은 기술자 5명이 개발한 AI(인공지능)이다. ‘강화 학습’으로 불리는 방법을 채택. 그 구조는 2016년에 한국의 바둑 챔피언에게 승리하여 화제가 되었던 바둑 AI ‘알파고’랑 똑같이 닮았다.

AI의 강화에는 시스템에 ‘미션(임무)’과 ‘대량의 데이터’를 제공할 필요가 있다. 바둑 AI의 미션은 게임을 승리하는 것이며, 데이터는 기보(碁譜)를 가리킨다. OKI 데이터 로봇의 미션은 생산 작업이 걸리는 시간을 단축하는 것이며 데이터는 과거의 생산 결과를 말한다.

인간이 제공하는 것은 이 2가지뿐이다. 그 나머지는 대량의 데이터를 분석함으로써 어떻게 해야 보다 좋은 결과를 얻을 수 있는지 AI가 스스로 익혀간다. “로봇이 실시할 수 있는 동작의 종류는 모두 487가지로, 제품이 완성되기까지의 단계는 400개 있다. 이것들을 조합하면 로봇이 검토하지 않으면 안 되는 선택지는 487개의 400승이나 된다”라고 개발지인 다니카와 씨는 설명한다.

OKI 데이터의 로봇은 누구에게도 배우지 않고 상황 변화에 대응해 나가며 하루가 다르게 스마트해진다. 시행 착오를 통해 얻은 스피드는 공장에서 실제로 설비를 가동시켜 배우는 것에 비하면 30만배나 빠르다. 이런 속도로 학습한다면 그 어떤 풍부한 경험이 있는 숙련공이라도 이길 수 없을 가능성이 크다. 실제, 사람이 생각하는 경우에 비해, 총 작업시간을 15% 감축할 수 있었다고 한다. 인간만이 할 수 있었던 ‘개선 활동’을 로봇으로 대체할 수 있게 되었기 때문이다.

-- 무인 경제로 뒤바뀌는 3가지 상식 --
-- 회화 능력은 ‘사람 수준’ --

Part 2. 오피스에서 농장까지 멈추지 않는 무인화
낭비를 철저히 배제하여 경쟁력을

광고대리점, 금융기관, 소매점, 레스토랑, 공장, 창고 등 ---. 어느 곳이나 무인화가 빠르게 추진되고 있다. 소프트웨어를 포함한 ‘로봇’이 인간을 대신해, 낭비를 줄여 나가고 있는 최전선을 취재했다.

■ 오피스
화이트 칼라에도 성역 없는 ‘자동화’의 파도가

‘불야성’처럼 날짜를 넘겨도 불빛이 켜져 있던 빌딩이 지금은 밤 10시가 되면 캄캄해진다. 덴쓰(電通)의 노동환경개혁은 ‘로봇’에 의한 자동화를 빼 놓고는 생각할 수 없다. “반드시 효과가 나오는 구체적인 방법으로 문제를 해결했으면 좋겠다”. 덴쓰 비즈니스 프로세스 매니지먼트 국의 고야나기(小柳) 국장겸 사무추진실장이 야마모토(山本)사장에게 이렇게 지시 받은 것은 2016년 10월의 일이었다.

같은 해 9월 23일, 덴쓰는 디지털 광고 서비스에 의한 부정행위로 사죄 회견을 가진지 얼마 안 돼서다. 그 직후에는 신입사원이 극심한 과로로 자살해 산재 인정을 받았던 것이 발각되어 기업으로서 벼랑 끝에 몰려있는 상황이었다.

인력이 부족한 것은 사실이지만, 단순한 아웃소싱으로는 업무의 정확성을 향상시킨다는 과제를 해결하기에는 역부족이었다. 고심 끝에 고야나기 국장이 착안한 것은 ‘RPA(Robotic Process Automation)’이었다.

-- ‘로봇 인사부’가 관리 --
RPA라고 하는 것은 인간을 대신하여 PC를 자동으로 조작하는 소프트웨어를 말한다. 예를 들어 영업담당자가 매월 복수의 데이터 베이스로부터 특정의 숫자를 복사∙붙이기(copy and paste)해 정해진 엑셀파일로 묶는 정형 작업을 하고 있다고 한다. 미리 설정해 놓으면 그 작업을 ‘가상 로봇’아 자동으로 해 주는 것이다.

기계화된 작업 등으로 피로에 의한 오류나 의도적인 조작 걱정도 없다. 일본 RPA협회와 아빔컨설팅의 공동 조사에 따르면, 도입 기업의 47%가 적용 업무의 완전 자동화를 실현하고 있다. 가상 로봇의 가격도 한 대당 수십 만 엔부터라는 저렴한 가격으로 “도쿄증권 1부 상장기업의 10%가 어떤 형태로든 툴을 도입하고 있다”(일본 RPA협회의 오오스미(大角) 대표이사).

자동적으로 RPA가 처리를 진행해나가는 것을 직접 눈으로 확인한 야마모토 사장은 “이것이다!”라고 바로 결정. 2017년 봄부터 회사전체를 대상으로 도입을 시작했다. 2017년에 70억엔, 2018년에 130억엔을 덴쓰의 진정성은 노동환경의 개선에 충당하고 있는 비용을 통해서 알 수 있다. 그 투자 중에서 RPA에 투자하는 비용은 크다고는 할 수 없으나, 효과를 생각한다면 ‘핵심’이라고 할 수 있는 존재이다.

예를 들어 매주 1시간 걸렸던 각 TV국의 시청률 리포트를 작성하는 작업은 RPA를 이용하면 5분만에 완성된다. 그 5분도 담당자는 버튼을 누르기만 하면 다른 업무를 해도 상관없다. 현재, 앞에서 말한 약 500대의 가상 로봇이 가동되고 있다. 삭감한 노동시간은 월간 1만 4,000시간. 이 정도의 업무가 ‘무인화’된 것에 대한 영향력은 크다고 할 수 있다.

그러나 대량의 로봇이 사내에서 가동되기 시작하면 핵심 시스템에 부하가 걸려 보안상의 문제가 발생될 우려가 있다. 각 사원이 자신의 임의대로 업무를 맡기는 ‘소일거리 로봇’은 금지하고 사내 로봇을 일원 관리하는 ‘로봇 인사부’를 만들었다. “로봇이 활발히 움직이는지 등, 그 상황을 상시 파악하는 것이 목적이다”(고야나기 국장). 로봇이 가동되지 않을 경우, 사용에 어려운 점 등을 로봇 인사부를 통해 확인한다.

덴쓰의 RPA도입은 다음 단계로 이행했다. 각 부서에서 운용하는 로봇의 업무가 중복될 경우, 중복된 부분을 없애 집약 시키기 시작한 것이다. 예를 들어 고객에게 제출하는 리포트의 완성 작업 및 번역 작업에서 시행되고 있다.

-- 3만장을 AI가 자동으로 선별 --

■ 점포
매장에서 사라지는 점원, 인력 부족으로 이어져

미국 아마존닷컴이 오픈한 ‘아마존 고’ 및 중국에서 약 300점포를 구축한 ‘빙고 박스’ 등, 매장에 점원이 없는 ‘무인 점포’가 전세계에 급속도로 확산되고 있다. 무인 점포는 계산대에 점원을 배치하지 않아 고객의 대기 시간과 인건비를 줄일 수 있다. 이러한 움직임이 일본의 유통 업계에서도 시작되고 있다. 그 진원지는 후쿠오카(福岡)이다.

규슈(九州)에 본거지를 둔 할인매장인 트라이얼컴퍼니가 2018년 2월 14일에 후쿠오카 시에 개업한 ‘슈퍼센터 트라이얼 아일랜드 시티점’. 쇼핑용 카트를 밀고 있는 고객의 대부분은 계산대를 그냥 지나치고 점포를 나가버린다. 어떻게 계산을 한 것일까?

-- 일본판 ‘아마존 고’ --
일본판 아마존고라고 할 수 있는 트라이얼 점포이지만, “도입 비용이 월등히 저렴하다”라고 트라이얼 홀딩스의 니시카와(西川) 부회장 겸 그룹 CIO(최고 정보책임자)는 말한다. 아마존 고는 엄청난 금액을 투자하여 수천 개의 센서 및 카메라를 사용하지만, “당사의 규모로는 채산이 맞지 않는다”(니시카와 CIO).

트라이얼이 도입한 것은 정산 기능이 부착되어 있는 쇼핑 카트이다. 태블릿을 탑재. 상품을 바코드 리더기에 태그 하면 어떤 상품이 카트에 담겼는지 기록된다. 무인 결재의 전용 게이트를 통과하면 카트의 내용물이 합산되어 선불카드에서 대금이 인출되는 시스템이다.

“계산대에 줄을 서서 기다리는 스트레스로부터 해방된다”라고 니시카와 CIO는 강조한다. 이미 내점  객의 35%가 전용 카트로 쇼핑하는 등, 평판이 상당히 좋다. 비용절감 효과도 크다. 일반 점포에 비해, 계산 인원은 절반으로 줄었다. 점포 전체에서는 인원을 20% 삭감할 수 있었다고 한다. “IT투자를 고려해도 충분히 채산이 맞다”(니시카와 CIO).

트라이얼의 2017년 3월기 매출은 3,700억엔이 넘었으며 약 200개 점포를 운영하고 있다. 무인 결재는 후쿠오카 현의 점포를 중심으로 2년 안에 30개 이상의 점포에 도입한다는 목표이다.

인력부족의 영향이 심각한 계산 업무. 기술로서 해결할 수 있다면 무인화를 추진하는 것이 합리적이다. 앞으로 RFID(무선자동인식) 태그 등을 사용한다면 계산 및 재고 관리를 자동화 할 수 있는 가능성이 있다.

트라이얼은 이미 파나소닉과 공동으로 RFID를 사용한 계산대의 완전 무인화를 검토 중이다. “RFID 1장당 비용이 현재의 5엔에서 2엔 이하로 낮아지면 도입이 가능하다”라고 파나소닉 스마트팩토리 솔루션즈의 아다찌(足立) 전무는 힘주어 말한다.

-- 로손, 무인 결재를 전국으로 전개 --

■ 창고
스스로 움직이는 AI로봇 / 무인화의 흑자가 약진

작년 4월에 입사한 여성 신입사원 1명이 오사카 이바라키 시에 있는 물류창고에서 집하 작업(피킹)을 하고 있었다. 니트리 홀딩스의 물류자회사인 홈 로지스틱스(삿포로 시)의 서일본 통판 발송센터이다. 니트리 인터넷 판매에서 수주한 상품을 선별 발송하여 포장 및 출하하는 거점이다.

피킹 작업은 누구나 할 수 있는 간단한 작업이라고 생각되기 쉬우나, 센터에서 취급하는 아이템은 모두 1만 4,000종류. 거대한 공간에서 빽빽이 서있는 선반 안에서 효율적으로 원하는 상품을 찾아내는 것은 기술을 필요로 한다. 숙련자가 아닌 이상, 빠르고 정확하게 작업을 하기는 어렵다. “같은 작업이라도 하루에 1만보를 걷는 사람도 있다면, 3만보 이상을 걷는 사람도 있다”(해당 센터 관리자).

-- 선반이 스스로 ‘걸어 온다’ --
신입 여직원은 피킹을 하고 있는 동안은 거의 걷지 않는다. 눈 앞에 장착된 액정 화면에서 표시되는 상품 사진을 보면서 차례로 발송 선별 박스에 투입해 간다. 동일한 박스에 넣는 상품의 종류는 다양하나, 피킹 하는 선반은 그녀의 좌측에 정착되어 있었다. 선반이 스스로 여직원 쪽으로 이동해 왔기 때문이다.

운반해 온 것은 차세대 자동반송 로봇인 ‘Butler(버틀러)’. 선반 밑으로 스스로 들어가 아래에서 들어 올리듯 선반을 통째로 운반한다. AI를 탑재하고 있으며 로봇이 스스로 가장 효율적인 운반 루트를 찾아서 운반하는 구조이다.

-- 주가가 3배인 ‘무인화 상표’ --

■ 공장
‘1개 생산’으로 생산 혁신 / 선진국으로 거점 회귀도

리니어 구동의 반송기가 엄청난 속도로 모터의 정밀 부품을 잇따라 운반한다. 자동화된 각 공정에서는 복수의 소형 로봇이 부품의 위치를 정해 접착, 나사 체결, 검사 등의 작업을 담당. 솜씨 좋게 모터를 조립해 간다. 산업용 로봇의 대기업인 야스가와전기(安川電機)는 2017년 가을, 사이타마(埼玉) 현의 이루마(入間)시의 공장에 획기적인 생산 라인을 가동시켰다.

1910년대 미국 포드모터가 자동차 공장에 벨트 컨베어를 도입한 이래, 공장의 자동화기술은 ‘대량생산’을 전제로 진화를 계속해왔다. 동일한 모델은 1,500대 이상 생산한 ‘T형 포드’는 그 상징이다.

그러나, 야스가와전기가 구상하는 것은 그와 정반대의 사고방식이다. 라인생산을 유지하면서 다품종 소량 생산에 도전하여 그 궁극이라 할 수 있는 ‘One-Piece-At-a-Time Production(개별 생산)’을 실현하고 있는 것이다.

자동화 라인의 제품을 분리해 생산하는 것은 사전에 필요한 부품 및 치공구를 준비해, 로봇의 동작 프로그램을 변경하는 ‘순서 변경’이 반드시 필요하다. 지금까지는 변경 때마다 라인을 멈추고 인간이 작업을 해야만 했다.

한편, 순서 변경을 자주 하게 되면 생산성이 떨어지게 된다. 따라서 이전에는 모터를 50~100개 단위로 묶어서 생산할 수 밖에 없었다. 만약 주문이 1개일 경우, 50개를 제조하면 49개는 재고로 남게 된다. 그렇기 때문에 ‘개별 생산’은 이상적이라고 할 수 있으며, 도요타자동차를 비롯한 많은 제조업이 시도하기 시작했다.

이루마 공장이 획기적인 것도 바로 이 점이다. 라인에 돌아가는 모터는 형태와 사이즈가 각기 다르고 공정 순서를 바꾸는 프로세스의 ‘무인화’에 성공했기 때문이다. 그 비결은 라인에 투입된 자체 생산의 로봇이 있다. 다음 차례에 조립하는 모터의 종류에 맞춰 필요한 치공구를 로봇이 스스로 선택해 장착, 부품을 세팅하는 위치도 자동으로 조정하도록 진화한 것이다.

■ 농업
무인 농기계가 경작하는 대지 / 2만엔의 AI가 야채 선별

3월 중순, 지바(千葉)현 가시와시(柏市)의 경작면적 약 220헥타르(220만㎡)의 농장에 간토(関東) 주변의 현으로부터 약 100명의 농업관계자가 모였다. 구보타의 농기 시연회에 참가하기 위해서이다. 그 주인공은 자율주행의 무인 트랙터인 ‘AgriRobo 트랙터’의 시연. 운전석에 아무도 없는 트랙터의 엔진이 소리를 내며 밭을 갈기 시작하자 농업관계자들로부터 박수가 터져 나왔다. 국내의 농업종사자는 1970년의 1,025만명에서 2017에는 182만명까지 격감했다. 또한 그 3분의 2가 65세 이상이다. 일손부족이 아닌, 존망의 위기가 다가오고 있는 농업에서는 무인화가 해답이 될 수 있다. 

무인화의 농기에서 가장 중요한 것은 안전성이다. 자율주행 중에 사람이 작업 현장에 들어가 사고가 발생할 가능성도 있다. 이것을 어떻게 해결할 것인가? 무인 트랙터는 4대의 카메라를 탑재하고 있으며 가까이 접근하는 어린이를 포함한 사람을 감지하면 자동적으로 정지하게 되어 있다. 구보타는 2017년부터 무인 트랙터의 모니터 판매를 개시. 또한 무인 이앙기 및 무인 콤바인의 개발도 서두르고 있다.

-- 오이의 자동선별장치를 자체 개발 --

Part 3. 경영자야말로 도태 위기, 살아남기 위한 5가지 조건
무인 기업도 현실로

무인(無人) 경제는 기업의 현장뿐만 아니라 경영층의 업무도 빼앗아 사회의 모습까지도 변화시킨다. 새로운 시대가 두려워도 어쩔 수 없다. 살아남기 위해서 경영자가 해야 할 것이 5가지 있다.

▶ 무인 경제를 이겨내기 위한 5가지 조건 (경영자가 당장 시도해야 할 사항)
1. 한시라도 무인화 추진
2. 인간과 기계의 역할을 명확화
3. 전문조직을 설립
4. 재교육의 기회를 사원에게 제공
5. 사회변혁을 선도하도록

베스트 셀러인 『’초’정리법』으로 알려져 있는 와세다대학 비즈니스 파이넌스 연구센터의 고문을 맡고 있는 노구치(野口) 씨는 무인 경제의 미래에 대해 다음과 같은 경종을 울리고 있다. “AI 및 로봇이 현장의 업무를 뺏기 시작한다고 하지만, 정말로 파괴적인 영향을 받게 되는 것은 경영자와 관리직이다”. 또한 “매니지먼트 층이야 말로 무인화 되어야 한다”라고 단언하고 있다.

발언의 근거가 되는 것이 가상통화 비트코인의 기초 기술인 ‘블록체인’의 진화이다. 블록체인은 전자적인 거래 데이터 등을 네트워크 상의 복수의 단말기로 공유하여 관리하는 기술이다. 서버에 의한 집중 관리에 비해 투명성이 높을 뿐만 아니라, 데이터의 조작이 어렵다.

블록체인을 사용하면 기업간의 계약 업무나 결제방법은 완전히 달라진다. 거래 정보가 바른지 여부는 서류상이 아닌, 블록체인 상의 정보를 참조해 항상 확인할 수 있다. 지금까지는 ‘사내의 누가 도장을 찍었는지’ 및 ‘제3자의 확인을 했는지 여부’가 계약서의 신뢰성을 보증했으나, 그런 작업이 불필요하게 된 것이다. 인간이 확인 작업에 관여하면 오히려 조작의 우려가 높아질 수 밖에 없다. 매니지먼트 부서가 관련해 왔던 모의 및 사전 교섭, 승인과 같은 일련의 사내 업무는 없어질 가능성이 있다. 실제로 리소나은행은 올해 2월에 디지털 칼리지 및 변호사닷컴과 공동으로 개인용 무담보 론의 계약 업무를 블록체인 상에서 관리하는 실증 실험을 개시했다.

-- 남은 것은 오직 ‘자본가’뿐 --
-- AI는 고용을 늘리지 않는다 --
-- 디지털화의 전문 조직이 필요 --

 -- 끝 --