스마트팩토리 수요가 늘고 있다. 정보통신기술을 활용해 제품 기획부터 판매까지 생산 과정을 디지털화하고 통합해 생산성을 높이는 지능형 공장을 말한다. 공장에서 생산되는 제품 수량과 재고, 생산율을 실시간으로 살피는 수준이 있고, 인공지능이나 빅데이터를 통해 생산 시스템을 새로 구성하기도 한다.
해솔정보시스템은 스마트팩토리를 발전시키는 기업이다. AI를 적용한 효율적인 스마트팩토리를 만든다. 어떤 생각으로 기술을 다뤄 왔는지, 앞으로 무엇을 준비하고 있는지 한갑수 대표와 이야기를 나누었다.
해솔정보시스템 한갑수 대표. 제조 현장에서 발생하는 생산·재고·공정 데이터를 실시간 관리하는 MES를 구축해 온 기업이다. 자동차 부품과 철강 등 다양한 산업 공장에 시스템을 공급해 왔으며, 최근에는 기존 MES 데이터를 활용한 AI 분석 솔루션을 개발하고 있다. [사진=강소기업뉴스]
Q. 해솔정보시스템은 어떤 기업인가.
해솔정보시스템은 스마트팩토리 MES 솔루션 전문기업이다. 2010년에 창업했으며 자동차 부품, 화학, 철강, 배터리, 반도체 등 다양한 제조 현장에 맞춤형 MES를 구축하는 일을 하고 있다. 자재 입고부터 생산과 출하까지 이어지는 전 과정의 데이터 운용을 정리해 효율을 높이고, 현장 설비(OT)와 경영 시스템(IT/ERP)을 끊김이 없이 연결한다.
Q. 대표 솔루션 중 하나인 ‘MES’란 무엇인가.
MES는 Manufacturing Execution System의 약자로 제조 실행 시스템을 뜻한다. 공장의 생산 전 과정을 실시간으로 살피고 제어해 생산성을 높이는 시스템이다. 쉽게 말해 공장의 ‘블랙박스’를 없애는 시스템이다. 자재 투입량, 공정별 생산 실적, 재고 현황을 실시간으로 추적하여, 경영진이 데이터에 기반한 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 핵심 인프라이다.
창고가 있거나 제조를 전문로 하는 공장이라면 어디서나 사용하는 솔루션이며, 우리는 일반 공장에서 활용하는 MES와 복잡한 물류창고에서 사용하는 WMS, 여러 설비의 데이터를 모아 살피는 HMI 시스템 등을 개발해 도입하고 있다.
Q. 사업을 시작하게 된 계기가 궁금하다.
젊은 시절부터 나만의 사업을 하고 싶었지만, 전문성을 더 키우고 경험을 쌓기 위해 기업에 들어가 개발자로 일했다. 당시에는 국내 공장에 MES가 이제 막 알려지고, 구축되던 때라 일이 매우 많았다. LAN 개념도 자리 잡기 전부터 MES 구축과 개발에 투입되어 현대자동차 울산공장과 여러 제조공장에서 MES를 구축하며 노하우를 쌓았고, 2010년에 필요한 기술력이 갖춰졌다고 느껴 사업을 시작하게 되었다.
Q. 해솔정보시스템만의 차별화된 기술력은 무엇인가.
현재는 국내에서 MES를 구축하지 않은 공장을 찾기 어려울 만큼 일반화되어 있지만, 우리는 MES가 생소하던 시절부터 직접 발로 뛰고, 부딪히며 여러 솔루션을 만들고 시스템을 구축해 왔다. MES에 관한 이론을 오래 다뤄 온 덕분에 기초가 탄탄하고 포항제철 제강로에 MES를 구축한 직원도 있을 만큼 베테랑들이 많아 고객이 원하는 내용을 빠르게 처리할 수 있다.
유지보수에서도 많은 고객사를 맡아온 경험이 있어 요청 내용을 신속하게 확인해 반영하는 노하우가 있다.
가장 큰 경쟁력은 현장 중심의 데이터 정합성이다. MES 이론에 충실하면서도, 포항제철 제강로와 같은 극한의 환경에서도 100% 신뢰할 수 있는 데이터를 처리하는 견고한 아키텍처를 보유하고 있다.
Q. 준비 중인 새로운 프로젝트가 있다면.
MES와 AI를 결합한 대화형 비즈니스 AI를 개발 중이다. MES는 공장의 재고 현황이나 자재가 이동하는 과정을 한눈에 볼 수 있도록 구성된 솔루션이라 제공되는 데이터나 화면이 수십, 수백 개에 이른다. 그러나 현장에서 직원들이 자주 확인하는 화면은 십여 개 정도에 불과하다.
시스템을 통해 방대한 데이터가 쌓이고 있지만 이를 활용하는 데 한계가 있다는 의미다. 그래서 AI를 활용해 이 데이터를 더 효율적으로 쓰는 방법을 찾고 있다.
우리가 개발하는 솔루션은 복잡한 조작 없이 “A라인의 어제 불량률 원인이 뭐야?”라고 물으면, AI가 질문을 이해하고 정확한 데이터를 추출해 분석 리포트까지 제공하며, 특히 LLM의 약점인 환각 현상을 억제하고, 제조 데이터의 특수성을 반영해 100% 신뢰할 수 있는 답변을 내놓는 데 기술력을 집중하고 있다. 현재는 약 70퍼센트 정도 완성된 상태이며, 고객사에 의견을 물었을 때 반응이 매우 좋았다.
Q. 현장에서 MES 시스템에 대한 반응은 어떤가.
현재 어느 정도 규모가 있는 공장이라면 대부분 MES를 활용하고 있다. MES는 쉽게 말하면 큰 공장과 기업의 역량과 정보를 상세하게 분석하는 일이다. 실제로 우리가 MES를 구축해 준 기업 가운데 연 매출이 700억 원, 800억 원에 이르는 중견기업이 있었다.
당시 대표는 회사를 더 키우기 위해 사업을 넓히고 싶었고, 임원진은 특별한 근거 없이 공장이 물량을 감당하기 어렵다는 감으로 강하게 반대했다. 대표는 최소한 공장의 실제 역량을 알고 싶다는 생각으로 MES를 도입했고, 공장이 절반에도 못 미치는 가동률로 운영되고 있다는 사실을 확인했다. MES 구축 이후 그 회사는 매년 두 배씩 성장해 연 매출 3천억 원을 달성했다. 경영진의 직관이 아닌 데이터 팩트로 공장의 여유 역량을 증명하였으며, 결국 MES 도입은 기업의 성장 잠재력을 데이터로 시각화하고 현실화하는 과정이다.
Q. 사업을 하면서 가장 기억에 남는 순간이 있다면.
2018년에 인도에 있는 자동차회사 공장 하나가 완전히 전소되는 사고가 발생했다. 화재로 전산장비 일체가 소실되고 모든 시스템과 데이터가 소실되면서 큰 타격이 예상되는 상황이었다. 기업에서는 생산설비보다는 물량이나 주문량, 거래 정보 등이 완전히 날아간 걸 걱정하고 있었다.
하드웨어는 소실되었지만, 다행히 데이터는 완벽하게 남아있었다. 우리의 이중화된 백업 시스템 덕분에 고객사는 빠르게 비즈니스를 재개할 수 있었다. IT 파트너가 고객의 리스크를 어디까지 책임져야 하는지 보여준 사례라고 생각한다.
이처럼 우리가 만든 시스템, 데이터들이 고객사의 사업에 도움이 되고, 고객의 애로사항을 해결하는 데 큰 역할을 할 때 느끼는 희열과 만족감이 매우 크다. 아마도 그 감정을 잊지 못해 지금도 이 일을 하는 것 아닐까 싶다.
Q. 앞으로의 계획은 무엇인가.
창업할 때 내 꿈은 세계 최고의 기업이 되는 것이었다. 지금은 그 꿈에 가기까지가 멀다는 생각을 하면서도 고객들에게 도움이 되는 시스템과 솔루션을 계속 만들어 갈 마음은 같다.
지금 가장 큰 과제는 MES와 AI를 성공적으로 접목하는 일이다. 국내에서는 아직 시도된 적이 없는 솔루션이며, 기존 LLM 모델이 정답이 없는 영역에서 잘못된 정보를 근거로 엉뚱한 말을 하는 경우가 있어 우리는 정확성과 신뢰도를 높이기 위해 AI까지 직접 개발하고 있다. 솔루션을 무사히 론칭해 고객들의 사업에 도움이 되기를 바라고 있다.