울산 산업의 재도약을 위한 프로세스 마이닝(Process Mining) 적용방안에 대한 연구 울산광역시
<목 차> Ⅰ. 개요 2 1. 연구의 배경 및 목적 2 1.1 연구의 배경 2 1.2 연구의 목적 3 2. 연구의 구성 및 범위 5 2.1 연구의 구성 5 2.2 연구의 범위 5 Ⅱ. 제조업 현황 및 울산 산업의 특징 8 1. 제조업 현황과 문제점 8 1.1 울산 산업의 현황 비교 8 1.2 제조업 현황 9 1.3 최근 산업분야의 대 내외 여건변화 12 1.4 울산지역 제조업의 문제점 14 2. 울산지역 IT산업 현황 16 2.1 울산 IT산업 일반 현황 16 2.2 울산 IT산업 인프라 현황 17 2.3 시사점 19 3. 울산 산업의 중장기 발전계획 20 3.1 울산 경제산업의 비전과 목표 20 3.2 산업의 균형적 발전과 중소기업 경쟁력 강화 22 3.3 지역혁신기반 확보 23 Ⅲ. 제조업 프로세스 개선을 위한 접근방법 25 1. 지역 제조업의 당면 과제 25 - i -
2. 프로세스 마이닝 기술 소개 26 2.1 프로세스 마이닝 개요 26 2.2 프로세스 마이닝 기술 29 3. 프로세스 마이닝 적용 사례 34 3.1 해외 적용 사례 34 3.2 국내 적용 사례 39 4. 프로세스 마이닝 기술 특징 40 Ⅳ. 프로세스 마이닝 기술 적용 전략 42 1. 프로세스 마이닝 적용 모델 42 1.1 프로세스 마이닝 적용 모델 수립시 검토사항 42 1.2 프로세스 마이닝 적용시 고려사항 42 1.3 프로세스 마이닝 적용시 단계 47 2. 프로세스 개선 모델 수립 전략 49 2.1 프로세스 마이닝 적용 모델 선정 49 2.2 사업 추진 방안 (테스트베드 구축) 53 2.3 기반기술 및 개발범위 55 3. 프로세스 마이닝 효과분석 62 3.1 신규 IT시장 창출 62 3.2 지역산업 경쟁력 향상 62 4. 지역SW발전을 위한 지자체 노력 63 Ⅴ. 결론 67 1. 기대효과 67 2. 향후 연구방향 70 - ii -
<표 목 차> <표 II-1> 울산 산업현황 비교 8 <표 II-2> 제조업 현황 9 <표 II-3> 중소(제조)기업 현황 10 <표 II-4> 전국 대비 울산지역 IT산업 현황 16 <표 II-5> 사업부문별 기업 수 16 <표 II-6> IT기업 인력현황 17 <표 II-7> 대학 IT인력 양성 현황 18 <표 II-8> 대학 IT인력 배출 현황 18 <표 II-9> 지역 내 IT 연구기관 현황 18 <표 II-10> 울산 산업의 중장기발전계획 (2002-2021) 20 <표 II-11> SWOT 분석 I 21 <표 II-12> 중소기업 경쟁력 강화분야 실천과제 23 <표 II-13> 지역혁신기반 확보 및 연계분야 실천과제 23 <표 III-1> BPM 라이프사이클에서 각 단계별 수행 내용 34 <표 III-2> 국내 대학 및 연구소의 프로세스 마이닝 연구 동향 39 <표 IV-1> 자동차 조선 업체의 부문별 요구사항 50 <표 IV-2> 프로세스 마이닝 적용시 주요 추진 내용 51 <표 IV-3> 프로세스 개선을 위한 테스트베드 구축방안 53 <표 IV-4> 제조 부문 핵심 모듈별 기능 요약 55 <표 IV-5> 기술 협업 부문 핵심 모듈별 기능 요약 59 <표 IV-6> 프로세스 개선에 따른 제조부문 기대효과 63 <표 IV-7> 울산광역시의 SW산업 활성화를 위한 주요 활동 65 <표 V-1> 프로세스 마이닝 분석 지원도구의 주요 적용 대상 시스템 69 - iii -
<그림목차> <그림 I-1> 경영진이 IT조직에 가장 많이 요구하는 사항은 3 <그림 II-1> 울산 자동차산업 현황 11 <그림 II-2> 울산 조선산업 현황 12 <그림 II-3> SWOT 분석II 22 <그림 III-1> 프로세스 마이닝 전체 개념도 26 <그림 III-2> 프로세스 마이닝을 통한 비즈니스 프로세스 자동 발견/분석 27 <그림 III-3> 프로세스 마이닝 세가지 주요 기법 30 <그림 III-4> 입출력 산출물 관점에서 본 프로세스 마이닝 31 <그림 III-5> 이벤트 로그에서 프로세스 모델 추출 32 <그림 III-6> 조직관점에서 프로세스 모델 도출 예시 32 <그림 III-7> 시간관점에서 잔여시간 예측 모델 예시 33 <그림 III-8> BPM 라이프사이클 7단계 33 <그림 III-9> ARIS 업무 성과 분석 시스템 35 <그림 III-10> 관공서 프로세스 분석 사례 35 <그림 III-11> 종합병원 프로세스 분석 사례 36 <그림 III-12> ASML 테스트 프로세스 분석 결과 37 <그림 III-13> Philips Medical의 Allura Xper 시스템 38 <그림 III-14> 제품 사용 프로세스 도출 결과 38 <그림 IV-1> 일반적인 작업순서 44 <그림 IV-2> 순서에 상관없이 작업 중복수행 예제 45 <그림 IV-3> 모델 상의 작업 중복 예제 45 <그림 IV-4> 프로세스 마이닝 프로젝트 수행 5단계 48 <그림 IV-5> 제조분야 생산 협업 분석지원 시스템 구성도 49 - iv -
<그림 IV-6> 프로세스 마이닝 적용 모델 51 <그림 IV-7> 산학연 역할 구분 정의 52 <그림 IV-8> 프로세스 마이닝 기반 생산 모니터링 시스템 구성 55 <그림 IV-9> 제조업 전체 생산 프로세스 및 관련 시스템 로드맵 56 <그림 IV-10> 프로세스 마이닝 기반 생산 모니터링 화면 예시 57 <그림 IV-11> 엔지니어링 기술 문서 중심의 협업 관리시스템 구성 58 <그림 IV-12> 기술문서 협업 Life Cycle 관리 구성도 58 <그림 IV-13> 기업 협업 네트워크 예시 60 <그림 IV-14> 컨설팅 프레임워크 및 보급확산 활동 61 <그림 IV-15> 울산광역시 지역 SW융합 지원사업 담당 부처 64 <그림 Ⅴ-1> 기대 효과 68 - v -
Ⅰ. 개 요 1. 연구의 배경 및 목적 2. 연구의 구성 및 범위 - 1 -
Ⅰ. 개요 1. 연구의 배경 및 목적 1.1 연구의 배경 울산은 산업발전을 통해서 이른바 3대 주력산업이라고 하는 자동차, 조선, 석유화학 등의 분야에 있어 국내 최대 생산 집적지로 성장하여 현재까지도 국가 경제를 지탱하고 있는 주요 산업도시로 자리 잡고 있다. 최근 들어 자동차, 조선, 석유화학 등 기존 주력산업이 계속적으로 성장하고 있기는 하지만, 그 성장추세는 점차 둔화되고 있으며 고용 증가가 없는 현실은 향후 지역경제 전반의 침체에 대한 우려를 가중시키고 있다. 이에 따라 기존 산업의 고부가가치화를 통한 성숙기에서 재도약기로 전환 하는 노력이 필요하며, 최근 IT (Information Technology)를 중심으로 한 기술 융합에 대한 관심과 중요성이 증대되고 있으며 울산 산업에서의 IT융합은 피할 수 없는 과제라 생각된다. 하지만, 울산은 IT융합을 주도해야할 IT산업 및 IT관련 인프라가 매우 취약한 현실이므로 이를 극복하기 위해 정책적인 접근이 중요할 수 있다. 울산 지역 IT업체들은 사실상 지역 기업들의 IT관련 시스템을 유지 보수를 하고 있는 영세한 업체들이 대부분이며, IT융합 활성화를 위해 지역 SI업체들의 역량을 강화해 나갈 필요가 있으며, 이를 위해 국가지원 IT융합 기술개발과제의 발굴 및 지원을 통한 지역산업구조에 적합한 융합원천기술을 개발하여 더욱 경쟁력 있는 기업으로 탈바꿈할 필요성이 있다. 최근 해외사례를 보면, 2011년 가트너 그룹에서 2,000명 이상의 CIO를 대상 으로 실시한 설문조사에 따르면 원가절감과 비즈니스 프로세스 개선이 각각 3위와 5위에 랭크될 정도로 새로운 이슈로 부각하고 있다. (Towards Cost- Awareness in Process Mining 2011, B.Sc. Wiebe Ernst Nauta) 특히, 전자신문 CIO서베이 2012에서 경영진이 IT조직에게 가장 많이 요구 하는 사항이 무엇인지 에 대해 조사한 결과 1순위(39.4%)로 비즈니스 프로세스 개선 을 꼽았다. 이어 2순위(19.4%)로는 업무효율성 증대 를, 3순위(12.6%)로는 - 2 -
새로운 제품과 서비스 개발 지원 을 4순위(8.7%)는 정보 분석 활용역량 강화 로 나타났다. (전자신문, CIO Biz 2012.01.16.) <그림 I-1> 경영진이 IT조직에 가장 많이 요구하는 사항은? 울산시에서는 최근 들어 산업 경쟁력 강화를 위한 기존 산업과 IT의 융합을 위한 다각적인 노력을 기울이고 있으나, 제조업 현장의 비즈니스 프로세스 개선을 통한 업무 효율성 및 생산성을 증대시키기 위한 연구가 미흡한 실정이다. 최근 IT기술의 발전과 기업 경영환경의 변화로 인하여 기업들의 비즈니스 프로세스는 끊임없이 변화하고 더욱 복잡해지고 있으며, 이에 따라 각 기업들은 경쟁력을 높이기 위해 비즈니스 프로세스를 좀 더 효율적으로 개선하고 혁신 할 수 있도록 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 울산지역의 산업특성을 감안하여 제조 현장에 구축된 다양한 업무시스템에서 수집되는 대용량 데이터(Big Data 1) )의 효율적이고 효과적인 분석을 통해서 비즈니스 프로세스를 분석하고 최적화시키기 위한 프로세스 마이닝 2) 기술의 활용 및 적용 방안에 대해 제시하고자 한다. 1.2 연구의 목적 울산시의 IT융합 활성화 정책은 큰 틀에서 IT융합 신산업의 육성과 IT기술 활용을 통한 생산 효율성 극대화의 두 방향으로 추진되고 있으며, 특히 생산 1) Big Data : 데이터의 생성 양 주기 형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법 으로는 수집 저장 검색 분석이 어려운 방대한 데이터 2) 프로세스 마이닝 : 정보시스템에 기록된 이벤트 로그를 분석하여 프로세스 모델을 자동으로 도출 - 3 -
공정에 IT기술을 활용함으로써 작업 안전의 개선은 물론, 생산비용 절감 및 효율성을 증대시킴으로써 더욱 경쟁력 있는 기업으로의 변화를 기대하고 있다. 현재 제조 현장에서도 IT 기술의 활용도가 높아지고 있고, 이에 따라 제조 공정이 자동화되고, 효과적인 정보 공유가 가능하게 되었다. IT 기술 중, 특히 다양한 센싱(Sensing) 기술의 발전과 업무 통합관리시스템(ERP) 3), 제조실행 시스템(MES) 4) 등의 도입으로 인하여 제조 분야에 대한 수많은 데이터가 수집 되고 있지만, 수집된 대용량 정보를 효율적이고 효과적인 분석을 통해서 생산 및 협업과 관련된 비즈니스 프로세스를 분석하고 최적화시켜서 제조공정을 개선하기 위한 활동이 미흡한 게 현실이다. 울산의 산업특성상 대규모 자본이 요구되는 수출 중심의 기술 집약적인 산업 구조로 변함에 따라 자본이 부족한 중소기업의 경쟁력이 약화되고 있으며, 특히 자본부족으로 인한 IT 도입의 미비와 우수 인재들의 중소기업 취업 기피현상이 심화됨에 따라 중소기업 내부의 혁신과 개선 역량강화를 통한 경쟁력을 높이기 위해 생산 프로세스 모니터링 및 개선 기술의 필요성이 점점 커지고 있다. 또한 단순한 제조 생산기술 보다 기업 내 자체 기술 설계 능력이 중요해 짐에 따라 생산 현장 이외에 비정형화된 엔지니어링 협업 환경에서 프로세스 개선의 필요성에 대한 요구가 점점 높아지고 있다. 본 연구에서는 최첨단 데이터 분석 기법인 프로세스 마이닝 (Process Mining) 기법을 활용한 생산 협업 모니터링 시스템을 구축하기 위한 모델을 제시하고, 이를 통한 제조 기업의 생산 공정 및 기술 협업 업무 프로세스에 대한 정확한 분석 및 진단을 가능케 하여 울산지역 제조업의 경쟁력 강화에 기여 하는데 그 목적이 있다. 3) ERP(Enterprise Resource Planing) : 전사적 자원관리. 인사,재무,생산 등을 하나로 통합한 시스템. 4) MES(Manufacturing Execution System) : 현장에서 작업을 수행하기 위한 제반활동(스케쥴링, 작업 지시, 품질관리, 작업실적집계 등)을 지원하기 위한 시스템 - 4 -
2. 연구의 구성 및 범위 2.1 연구의 구성 제품 생산 및 협업 프로세스를 포함하는 기업 프로세스의 모니터링 및 진단을 위한 지금까지의 기업용 SW제품과 적용된 기술은 프로세스 각 단계의 통계적인 성능/품질을 분석하고, Data Mining 기법 5) 등을 활용하여 성능/ 품질에 영향을 미치는 요소를 발견/관리하는 기능을 지원하고 있다. 하지만 이들 기능은 사전에 정의된 프로세스의 정확성 수준에서만 의미를 가지며, 정의된 프로세스가 현실을 반영하지 못하거나 숨겨진 프로세스가 존재 할 경우 진단결과의 정확성과 효과가 감소하는 단점이 있다. 본 연구에서 사용하는 프로세스 마이닝 분석 기법은 실제로 발생한 이벤트 또는 로그 정보로부터 프로세스 정보를 추출하는 기술로서, 사람들의 인지적 수준에서 정의된 프로세스가 아닌 실제 발생한/하고 있는 프로세스 정보를 추출 하기 때문에, 이와 같은 기업 프로세스 모니터링 및 진단을 위한 기존 기업용 SW제품의 한계를 보완할 수 있는 기술로서 의의를 가진다. 2.2 연구의 범위 본 연구는 울산의 제조 산업의 경쟁력을 강화하기 위한 차원에서 최첨단 분석 기법인 프로세스 마이닝(Process Mining) 기술 을 어떻게 이해하고 잘 활용할 것인가에 초점을 두고 있다. 따라서, 지역의 현 여건을 고려할 때 어떠한 방향으로 프로세스 마이닝 기술을 제조 현장의 기존 업무 시스템과 융합하여 활용해 나갈 것인지가 중요한 과제 가운데 하나라고 할 수 있다. 이를 위해, 프로세스 마이닝 기술에 대한 전반적인 이해를 통해서 어떠한 성과를 얻을 수 있는지에 대한 구체적인 논의가 되어야 하며, 지역 IT산업의 현실을 직시하고, 울산시에서 제시하는 정책적인 흐름은 어떤 방향으로 전개 되고 있는지에 대한 분석을 통해서 지역전략산업과의 연계를 통한 현실적인 5) Data Mining : 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정 - 5 -
대안을 찾고자 한다. 마지막으로, 여러 분석 및 논의를 정리하여 지역의 여건에 적합한 제조업의 문제점들을 파악하고, 제조기업의 생산 및 협업 시스템에서 발생하는 비즈니스 프로세스의 객관적인 분석과 진단을 위한 현실적인 모델을 제시한다. 따라서 본 연구의 내용적 범위는 다음과 같다. 첫 째, 울산시 제조업의 현황조사와 분석을 통해 울산의 산업특성을 살펴보고, 현재 울산광역시에서 추진 중인 중장기 계획 및 산업 작업장에 첨단 IT 기술을 융합하기 위한 정책 방향에 대해 알아본다. 둘 째, 울산의 IT융합을 주도할 지역 IT산업 및 인프라 현황 분석을 통해 문제점 및 정책방향에 대해 알아본다. 셋 째, 비즈니스 프로세스 개선을 위한 최첨단 데이터 분석기법인 프로세스 마이닝 기술 동향 및 적용 사례에 대해 알아본다. 넷 째, 제조 현장에서 수집되는 대용량 데이터를 활용한 비즈니스 프로세스 분석 방안과 성공전략에 대한 체계적인 방법을 제시한다. 이러한 연구를 토대로 프로세스 마이닝 원천기술 확산을 위한 울산광역시의 역할을 정립하고 향후 나아갈 방향에 대하여 제언한다. - 6 -
Ⅱ. 제조업 현황 및 울산 산업의 특징 1. 제조업 현황과 문제점 2. 울산지역 IT산업 현황 3. 울산 중장기발전계획 - 7 -
Ⅱ. 제조업 현황 및 울산 산업의 특징 1. 제조업 현황과 문제점 1.1 울산 산업의 현황 비교 6) 울산시는 광역시 승격 시점인 1997년의 인구는 101.5만명으로 전국 인구의 2.21%를 차지하였으며 지역내 총생산은 전국 대비 4.92%인 237천억원인 것으로 나타났다. 반면 제조업 총생산은 전국 대비 10.19%, 수출액은 13.7%인 것으로 나타나 매우 높은 수준을 보였다. [표 II-1] 울산 산업현황 비교 구 분 1997년 2009년 연평균증가율 인구 (천명,%) 지역내 총생산 (천억원, %) 제조업 총생산 (천억원, %) 제조업 종사자 (천명, %) 수출액 (백만달러, %) 1,015 (2.21%) 1,114(2.24%) 0.72% 증가 237 (4.95%) 527 (5.11%) 6.34% 증가 124 (10.19%) 166 (14.92%) 2.26% 증가 142 (3.8%) 146 (5.96%) 0.21% 증가 18,624 (13.7%) 60,804 (16.72%) 9.52% 증가 * 괄호() 안은 전국 대비 비중을 나타냄 2009년 울산광역시는 전국대비 인구 비중은 크게 변하지 않았으나 모든 부분 에서 급속한 성장을 이룩한 것으로 나타났다. 특히, 제조업 총생산액, 수출액 등에서 금액뿐만 아니라 전국에서 차지하는 비중에서도 괄목할 만한 성장을 이룩한 것으로 평가된다. 이상의 결과는 제조업 중심의 수출도시라는 울산의 특징을 잘 나타내 주는 것이라 할 수 있다. 6) 본 자료는 울산광역시 승격 기념백서 에서 발췌한 자료임. - 8 -
1.2 제조업 현황 1.2.1 제조업 업종별 현황 2010년 기준 울산 제조업의 업종별 현황을 살펴보면 총 사업체 수는 1,408개 이며 이들 사업체에 종사하는 종업원의 수는 139,000명인 것으로 집계되었다. 또한 출하액은 174조에 이르며 총부가가치 창출액은 40조원을 넘는 것으로 조 사되었다. 출하액 기준으로 볼 때, 코크스 석유정제품 및 화학물질 화학제품 제조업종, 자동차 트레일러 제조업, 기타 운송장비 제조업(조선 및 선박), 1차 금속 제조업 등의 순서로 나타났다. 반면 여타 제조업의 경우 지역내 총생산에서 차지하는 비중, 전국에서 차지하는 비중 측면에서 매우 낮은 수준인 것으로 나타나 울산은 대기업 중심의 3대 주력 산업에 집중된 제조업 도시라는 것을 알 수 있다. [표 II-2] 제조업 현황 (2010년 기준) 산업별 사업체수 (개) 종사자수 (명) 출하액 (백만원) 부가가치 (백만원) 제조업 1,408 139,000 174,438,873 40,145,291 식료품 제조업 33 1,151 917,597 195,050 음료 제조업 4 123 23,850 13,879 섬유제품 제조업; 의복제외 48 2,443 1,431,116 354,728 의복, 의복액세서리 및 모피제품 제조업 6 127 10,445 3,054 가죽, 가방 및 신발 제조업 4 162 19,868 5,958 목재 및 나무제품 제조업;가구제외 17 456 120,238 53,049 펄프, 종이 및 종이제품 제조업 12 1,179 1,009,643 284,417 인쇄 및 기록매체 복제업 5 111 38,985 8,232 코크스, 연탄 및 석유정제품 제조업 21 5,163 60,323,773 6,249,954 화학물질 및 화학제품 제조업;의약품 제외 140 12,339 25,940,540 6,178,339 의료용 물질 및 의약품 제조업 1 - - - 고무제품 및 플라스틱제품 제조업 52 2,880 1,442,475 492,142 비금속 광물제품 제조업 34 821 342,893 134,392 1차 금속 제조업 73 6,398 16,118,765 2,280,627 금속가공제품 제조업;기계 및 가구 제외 196 8,510 2,036,327 787,178 전자부품, 컴퓨터, 영상, 음향 및 통신장비 제조업 9 1,831 924,841 437,066 의료, 정밀, 광학기기 및 시계 제조업 17 488 100,050 40,421 전기장비 제조업 80 3,245 1,091,800 311,836 기타 기계 및 장비 제조업 180 7,657 2,345,030 889,224 자동차 및 트레일러 제조업 243 44,632 33,443,458 10,983,361 기타 운송장비 제조업 204 37,376 26,019,513 10,240,001 가구 제조업 22 1,614 691,361 183,814 기타 제품 제조업 7 282 36,365 16,365 * 통계청 DB - 9 -
1.2.2 중소(제조)기업 현황 2000년 이후, 울산의 중소(제조)기업 현황을 살펴보면 우선 사업체 수에 있어 2000년 1,286개에서 2004년 1,523개로 증가하였으나 2008년 1,194개(2004년 대비 21.6% 감소)로 대폭적으로 감소하였다. 반면 같은 기간 종사자 수는 꾸준히 증가하여 2000년 대비 약 30% 증가한 것으로 나타났다. 한편 생산액은 2.6배 이상 (261.5%), 부가가치액은 약 2배(94.2%) 정도로 성장하였다. 2008년을 기준 으로 전국대비 비중을 살펴보면 사업체의 경우 2%에 불과하나 종사자수는 3.5%, 생산액은 6.5%, 부가가치액은 4.9%로 나타났다. [표 II-3] 중소(제조)기업 현황 구 분 전 국 울 산 2000년 2004년 2008년 2000년 2004년 2008년 사업체수 97,379 112,610 57,837 1,286 1,523 1,194 종사자수 1,962,908 2,120,583 1,791,700 48,189 52,465 62,635 생산액 2,675,619 3,851,609 4,922,039 122,690 207,713 320,924 부가가치액 1,101,508 1,496,612 1,719,384 43,494 60,223 84,467 * 울산상공회의소, 산업경제현황 각 년도 자료 참조 한편 제조업 1개사에 고용된 평균 종업원 수는 2000년 20.2명, 2004년 18.8명, 2008년 31.0명인데 반해 울산의 경우 각각 37.5명, 34.4명, 52.5명으로 전국 대비 중소 제조업체에 고용된 종업원의 수가 많은 것으로 나타나 상대적으로 업체당 고용규모가 큰 것으로 나타났다. 종업원 1인당 평균 생산액과 평균 부가가치액 에서도 울산이 전국 평균 대비 월등히 높은 능력을 보유한 것으로 나타났다. 특히, 1인당 부가가치의 경우 전국 평균이 2000년 1.78에서 2008년 1.04로 감소 한데 비하여 울산의 경우 2000년 0.9에서 2008년 1.35로 지속적으로 상승한 것 으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 울산의 중소제조업체는 2000년 이후 지속적으로 부실한 제조업체의 퇴출이 이루어져 왔으며 기존 업체의 경우 점차 고용규모를 늘리는 동시에 종업원 1인당 생산성을 증가시켜 부가가치 창출능력을 확대하는 등 기업의 효율성을 증가시켜 온 것으로 판단된다. - 10 -
1.2.3 자동차 및 조선 산업 현황 울산의 대표 주력산업인 자동차 산업은 1999년 자동차 산업체수와 종사자 수는 각각 119개사, 36,012명이었으나 2008년 사업체수는 220개사에 종사자수는 49,378명으로 대폭 증가한 것으로 나타났다. 반면 부가가치측면에서 현재까지 국내 타 지역과 비교하면 2008년 기준 전 국대비 출하액(매출액)과 부가가치 비중은 각각 26.8%, 28.4%로 높은 수준을 유지하고 있지만, 울산 지역 자체의 변화추이를 살펴보면 1999년 대비 출하액은 12.7조에서 30.9조로 2.4배 증가한 반면 주요생산비는 7.1조에서 20.3조원으로 2.8배 증가하여 부가가치는 오히려 감소하고 있는 것으로 나타났다. <그림 II-1> 울산 자동차산업 현황 조선 산업의 경우 1999년 사업체수와 종사자수는 각각 85개사, 33,188명이었 으나 2008년 190개사, 42,441명으로 대폭적으로 증가하였다. 한편 2008년 기준 으로 볼 때 출하액과 부가가치액은 각각 24.8조, 9.3조로 나타나 전국 대비 비중이 34.2, 38.6%로 매우 높은 것으로 나타났다. 추세적 측면에서도 1999년 이후 주요 생산비가 가파르게 성장하는 양상을 보이고 있으나 출하액 증가와 부가가치 또한 큰 폭으로 상승한 것으로 나타나 조선산업이 전반적으로 견조한 성장을 지속하고 있는 것으로 보인다. 이와같은 조선산업의 성장은 2004년부터 지역의 전략산업으로 선정되어 구조고도화를 위한 지속적인 노력을 기울여 왔으며 현대중공업 및 미포조선을 중심으로 조선산업 클러스터가 잘 형성되어 이루어진 결과로 보여진다. - 11 -
<그림 II-2> 울산 조선산업 현황 1.3 최근 산업분야의 대내 외 여건변화 1.3.1 FTA의 확산과 글로벌 경쟁의 심화 최근 세계 통상환경은 자유무역협정(FTA: Free Trade Agreement)을 중심으로 한 지역주의 경향이 심화되고 있다. 이러한 지역주의 경향은 WTO체제에서 더욱 급속도로 확산되는 모습을 보이고 있으며, 경제의 글로벌화로 국제무역의 증가, 자본의 국제적 이동, 다국적 기업 활동의 증대로 인하여 급속하게 진전되고 있다. 이러한 세계 경제의 글로벌화로 인하여 산업부문의 변화가 불가피할 것으로 예상되며, 조립생산업체가 주도하는 전통적인 제품중심의 산업구조에서 기술 중심의 산업구조로 개편되어 핵심모듈 및 부품생산을 담당하는 기업들의 역할이 더욱 증대될 것으로 예상된다. 1.3.2 기술혁신과 산업융합의 가속화 차세대 기술혁신은 어느 한 분야에 국한되는 것이 아니라 새로운 기술 간의 결합이나 새로운 기술과 타 분야 기술과의 상승적 결합을 통한 융합기술 (Converging Technology)이 주도할 것으로 예상된다. 융합기술은 단일 기술의 한계를 극복하고 이종 기술의 효용성을 융합하는 기술들이 다양한 형태로 발전 하면서 신제품과 신 서비스 시장의 블루오션(Blue Ocean)으로 인식되고 있다. - 12 -
신기술의 융합가속화로 향후 15년 내 융합기술 시대가 도래하고 산업간 융합의 심화로 신제품 서비스의 지속적 출현이 예상된다. 특히, 디지털 네트 워크 기술 성숙으로 기술의 융합화 지능화 서비스화가 크게 진전될 것이다. 이에 따라 미래의 성장동력 확충과 세계시장 선점을 위하여 주요 선진국들 간에 정보기술(IT)과 같은 신기술과 융합기술의 개발경쟁이 치열해지고 있다. 이에 따라 이들 기술이나 산업간 융합을 특징으로 하는 차세대 기술혁신은 신기술과 신산업 창출을 선도하고 제조업의 고부가가치화를 주도할 것이다. 1.3.3 고령화 심화와 노동 투입의 위축 UN의 분류에 따르면 우리나라는 고령인구비중이 2000년 7.2%로 이미 고령화 사회로 진입하였으며 2026년에는 초고령 사회로 진입할 전망이다. 이와 함께 출산율 저하문제가 심각한 사회문제로 대두되고 있어 저출산 문제, 고령화 및 근로시간 단축에 따른 노동투입의 둔화가 최근 저성장의 중요한 요인 가운데 하나로 작용하고 있다. 저출산, 고령화가 심화될수록 사회적 지출이 확대되면서 생산가능 인구에 대한 조세 및 사회보장비 부담이 가중될 전망이다. 이 문제는 공급 측면에서 살펴보면 노동투입의 감소는 생산요소의 감소와 저축률 하락을 통해 가용 재원의 축소를 가져올 수 있으며, 수요 측면에서 가용재원 축소에 따른 투자 위축, 저축의 감소에 따른 경상수지 악화, 근로자계층의 감소에 따른 세입감소 및 재정수지 악화 등을 야기하여 장기적으로 경제성장의 둔화요인으로 작용할 가능성이 크다. 1.3.4 성장잠재력의 하락과 고용창출력 약화 최근 우리 경제의 성장잠재력이 지속적으로 하락하고 있는 것으로 평가되고 있으며, 외환위기 이후 설비투자 증가세가 큰 폭으로 낮아지면서 자본축적이 저조해지고 세계 최저의 출산율, 급속한 노령화에 따른 노동력 감소와 생산성 정체로 잠재성장율이 하락하고 있다. 한편 고용없는 성장 추세로 인하여 경제성장의 고용창출력도 현저하게 저하 되고 있다. 이에 반해 산업구조상 제조업의 성장 및 고용창출력 한계를 보완해 - 13 -
주어야 하는 서비스 산업은 아직 선진국에 비하여 낮은 비중에 머무르고 있다. 1.3.5 지역발전 정책의 강조 오늘날 세계 경제는 지역의 경쟁력이 국가의 경쟁력을 좌우하는 시대로 변화 되고 있다. 이에 따라 각국 정부는 지역의 글로벌 경쟁력을 강화하기 위하여 경제정책의 광역화와 분권화를 동시에 추진하고 있다. 이러한 시대적 흐름에 따라 지역 주도 경제정책의 중요성이 부각되는 한편 지역분권화가 진전되면서 거대 광역권 중심의 경제정책에 대한 관심이 높아지고 있다. 전세계적으로 대부분의 국가에서 금융위기, 재정적자 누적에 따른 국가 신용 위기, 높은 실업문제로 인한 경기 침체 등이 겹치면서 경제활성화와 일자리 창출, 경쟁력 확보는 최우선 과제가 되고 있다. 이에 따라 성장산업과 성장지역 처럼 단기적으로 성과를 낼 수 있는 산업과 지역에 투자가 집중될 우려가 있지만, 지역균형발전과 지방분권과 사회 이념과의 연계성을 재점검하고 정책방안을 도출할 필요가 있다. 지역 발전정책의 목표를 지역의 내생적 발전 역량을 증진하고 강화하는데 초점을 맞추고, 지역 소재 기업과 대학을 중심으로 지역 혁신 역량을 강화하고 지속적으로 사회적 자본을 육성하여 내생적 발전 역량을 확대하는데 주력할 필요성이 있다. 1.4 울산지역 제조업의 문제점 7) 울산 제조 산업의 현황분석을 통해 파악된 자동차, 조선 분야의 제조업의 문제는 다음과 같다. 우선 대부분 생산액 증가율이 정체 내지 감소되고 있고, 전반적인 부가가치 비중 역시 감소하는 추세를 보이고 있어 이들 주력산업에 대한 의존도가 높은 울산 산업의 잠재성장율 저하의 원인이 될 가능성이 있다. 이에 따라 첨단기술을 접목한 산업 구조고도화를 위한 노력이 절실히 요구되고 있다. 둘째, 대기업 위주의 자동차, 조선의 주력산업이 울산 수출에서 차지하는 7) 울산광역시 승격 10주년 기념백서, 울산산업의 성장과정과 미래발전방향(2005), 울산상공회의소 - 14 -
비중이 지속적으로 70%를 넘고 있는 현실에 비해 기업 특히, 중소제조업 수출 비중이 매우 낮은 것으로 나타났다. 이는 울산산업의 대기업/완제품 위주의 수출구조에 기인하는 것으로 향후 중소기업들을 적극적으로 지원함으로써 성장 및 수출기반을 마련해 줄 필요가 있다. 또한 기존 주력산업과 미래유망 신산업을 적극적으로 지원함으로써 기존산업을 대체할 산업으로 육성할 필요성이 제기 되고 있다. 셋째, 자동차 산업의 경우 현재 세계적으로 진행되고 있는 자동차 산업의 구조조정과 현대자동차의 글로벌 기업화 전략은 울산 자동차산업의 미래를 불투명하게 만들고 있으며, 연구개발 기능의 수도권 이전으로 울산지역은 단순 생산기지로 전락하고 있는 실정이다. 또한 관련 부품제조 중소기업 역시 영세한 단순하청 중심의 기업비중이 높아 기술수준이 낮으며 기술개발 능력 부족과 환경변화에 대처하는 유연성 부족 등의 문제가 커져가고 있는 실정이다. 넷째, 조선산업의 경우 현대중공업을 중심으로 고효율 설비, 기술 및 원가 경쟁력을 보유하고 있으며, 철강, 선박용 엔진 및 기자재 등 연관 산업이 잘 집적되어 있다. 그러나 빈약한 내수물량, 고부가가치선용 핵심 기자재의 국산화 미흡, 생산인력의 고령화, 임금 등 생산요소가격의 높은 상승세 등이 단점으로 지적되고 있다. 마지막으로 기업의 탈 울산화를 사전에 예방하기 위해 지역내 기업의 이전 방지 및 타지역 기업 유치를 위해 경영효율성 제고를 위한 지원, 지역산업정책의 정비 등 기업경영여건 개선이 시급하다. 더불어 취약한 지역혁신기반을 보완 하기 위한 대학, 공공연구기관, 기업연구소 등의 추가적인 유치노력과 이들 기관 간의 지역혁신 네트워크를 효율적으로 구축할 필요성이 있다. - 15 -
2. 울산지역 IT산업 현황 2.1 울산 IT산업 일반 현황 2.1.1 전국 대비 울산 IT산업 일반현황 2007년 전국 IT기업 중 울산지역의 기업은 0.6%인 것으로 나타났으며, 상시 종사자수는 1.2%, 생산액은 1.1%인 것으로 나타났으나 2006년 대비 울산 지역의 IT기업과 상시종사자, 생산액이 다소 감소하였으며 종사자 일인당 생산액은 2006년 3.5억원에서 2007년 3.6억원으로 미미하게나마 증가한 것으로 나타났다. [표 II-4] 전국 대비 울산지역 IT산업 현황 구 분 2006년 2007년 전국 울산(%) 전국 울산(%) 기업 수(개) 16,983 129 0.8% 17,151 110 0.6% 상시종사자수(명) 727,554 10,006 1.4% 717,479 8,265 1.2% 생산액(억원) 2,532,072 35,086 1.4% 2,676,721 29,857 1.1% * 2007, 2008연보, 한국정보통신산업협회 자료 2007년 전국 IT기업 수는 17,151개 업체이며, 이 중 울산 지역 IT기업은 110 개로 파악되었으며, 사업부문별로 살펴보면 S/W 및 컴퓨터관련 서비스업체가 51개로 가장 많으며, 전체의 46.4%를 차지하고 있고 다음으로 정보통신기기 제조가 35.5%, 정보통신서비스 업체가 18.2%로 나타났다. [표 II-5] 사업부문별 기업 수(2007년) (단위 : 기업 수, %) 구 분 전국(%) 울산(%) 전 체 17,151 100.0% 110 100.0% 정보통신서비스 3,462 20.2% 20 18.2% 정보통신기기 제조 6,578 38.4% 39 35.5% S/W 및 컴퓨터관련 서비스 6,931 40.4% 51 46.4% * 2008연보, 한국정보통신산업협회 자료 - 16 -
정보통신서비스 분야의 경우 부가통신서비스관련 업체가 가장 많았으며, 정보통신기기분야에서는 정보기기 그리고 S/W 및 컴퓨터 관련 서비스 분야에 서는 패키지 S/W 관련 업체가 많은 것으로 조사되었고, IT 기술에 있어 핵심 적인 역할을 하는 부품 및 소재 관련 업체가 8.3%에 불과하여 향후 관련 기업에 대한 관심과 투자가 필요할 것으로 판단된다. 그리고 전체 조사대상 기업 중 기업부설연구소를 보유하고 있는 기업은 41 개로 전체의 18.8%를 차지하고 있고, 정보통신기기(제조) 기업이 23개로 가장 많은 것으로 조사되었다. 단독사업체로 상장된 기업인 삼성SDI, 덕산하이메탈(코스닥)을 제외하면 대부분 영세한 중소형 사업체이며, 절반정도가 2000년~2005년 사이에 설립된 것으로 조사되었다. [표 II-6] IT기업 인력현황 (단위 : 명) 2008년도 조사 2009년도 조사 구 분 기업 수 평균 합계 기업 수 평균 합계 대기업 포함 168 32.5 5,456 218 26.8 5,845 종사자 수 대기업 제외 167 17.1 2,856 217 20.9 4,545 연구개발/기술직 대기업 포함 122 12.9 1,571 176 8.9 1,566 대기업 제외 121 9.3 1,121 175 8.8 1,536 * 대기업 : 삼성SDI(주) 2008년 조사에 비하여 IT 전체 기업체 수가 큰 폭으로 증가하였으며 종사 인력도 대폭 증가한 것으로 조사되었지만, 기업체당 평균 연구개발/기술직 인력은 상당히 감소한 것으로 나타나 증가된 인력이 상당부분 판매 등 영업과 관련된 것으로 추정되며, 울산지역 IT 산업에 있어 삼성SDI(주)가 기술 및 인력 면에서 차지하는 비중이 매우 크다는 것을 위의 표를 통해 알 수 있다. 2.2 울산 IT산업 인프라 현황 울산지역의 대학에서 양성되고 있는 IT인력현황을 살펴보면, 2개 종합대학 에서 4,650명, 2개 전문대학에서 각각 1,422명, 716명으로 총 6,788명의 IT인력 양성이 이루어지고 있다. - 17 -
[표 II-7] 대학 IT인력 양성 현황 (단위 : 명) 구분 종합 대학 전문 대학 대학명 전체 IT 입학 인력 정원 재학생수 입학정 비중(%) 원 IT학과 재학생 수 학과 /계열 수 (전공포함) 울산대학교 3,285 12,120 38.4 965 4,650 15 울산과학기술대학교 500 496 - - - 3 울산과학대학 3,107 5,140 27.7 1,227 1,422 11 한국폴리텍VII울산대학 474 780 91.8 468 716 7 합계 7,366 18,536 37.6 2,660 6,788 36 * 울산과학기술대학교는 제외 (2009년도 기준) * 출처 : 대학알리미(http://www.academyinfo.go.kr) 2009년 자료 대학별 IT인력 배출현황은 전체 졸업생수 4,838명중에 학부 1,917명, 석사 70명, 박사 14명으로 이루어져 있다. [표 II-8] 대학 IT인력 배출 현황 (단위 : 명) 구분 종합 대학 전문 대학 대학명 전체 IT학과 졸업생수 학부 석사 박사 교수 울산대학교 2,552 857 70 14 177 울산과학기술대학교 - - - - 16 울산과학대학 2,020 799 - - 62 한국폴리텍VII울산대학 266 261 - - 36 합계 4,838 1,917 70 14 291 * 출처 : 대학알리미(http://www.academyinfo.go.kr) 2009년 자료 지역 내 IT관련 연구소로는 대학 연구소와 기업부설연구소 등을 중심으로 총 41개의 연구소가 있는 것으로 조사되었다. [표 II-9] 지역 내 IT 연구기관 현황 공공 구 분 연구소(개수) 종합대학 울산대학교 3 전문대학 울산과학대학 1 한국폴리텍VII울산대학 1 기타 RIST 울산산업기술연구소 1 민간 기업부설연구소 35 합 계 41 * 울산과학기술대학교는 제외 (2009년도 기준) - 18 -
2.3 시사점 울산의 경우 IT산업 기반이 대단히 취약한 실정으로, 대기업 중심의 성장에는 상당한 무리가 있을 수 있으며, 중소기업의 지원을 통한 혁신형 기업의 창출이 특히 중요하며, 대기업보다는 중소기업에 초점을 맞추는 것이 정책적 효과를 더 크게 할 수 있는 것으로 판단된다. 그러나, 대기업을 중심으로 수직 계열화 되어 있는 지역 산업구조의 특성상 대기업의 역할이 매우 중요하다고 보여지며, 대기업과 중소기업의 상호 협력 적인 관계 속에서 IT융합 활성화 정책이 추진되어야 할 것이다. IT융합의 활성화를 위해서는 무엇보다 관련 IT 전문 인력의 확보가 필수적 이지만 국가적으로도 전문 인력이 부족하여 적극적인 유입 및 육성이 필요한 실정이기 때문에 울산만의 문제라고 보기는 어려움이 있으나, 울산의 경우는 IT 전문 인력의 절대적인 수가 매우 적어 사업화 자체가 어려운 실정에 놓이는 등 상당히 중요한 문제점으로 부각되고 있는 것이 현실이다. 울산은 IT 전문 인력들을 지역에 붙잡아두기 위해서 전문 인력들이 근무할 수 있는 일자리가 많아야 하지만 현실적으로 그렇지 못한 형편으로 인하여, 그나마 일정수준 이상의 경력을 가진 IT인력들은 지역 내 일자리 부족으로 수도권으로 진출하고 있는 실정이며, 이러한 문제를 해소하기 위해서는 지역내 관련 업체들의 일거리가 늘어날 수 있는 정책적 지원이 요구되고 있다. 따라서 우선적으로 지역 내 IT관련 일자리의 확대를 위한 정책적인 대책을 수립할 필요가 있으며, 지역 소재 대기업들의 IT관련 외주를 가급적 지역 내부 에서 이루어질 수 있는 지원책의 강구가 필요하며, 이와 함께 대학 및 전문 교육기관의 프로그램 확대를 통해서 부족한 IT 전문 인력의 양성이 요구된다. 울산지역의 우수한 제조업 기반과 대규모 제조 산업단지 조성계획을 고려해 볼 때, 제조 산업과 시너지 효과를 창출할 수 있는 관련 IT분야 육성 전략이 반드시 필요하며, 2007년 수립한 지역 IT산업 발전 마스터플랜 수립보고서 (Arthur D Little)에서 미래 IT유망사업으로 선정된 U-Manufacturing에 대한 관심과 이를 위한 정책적 지원이 울산시 차원에서 이루어져야 할 것이다. - 19 -
3. 울산 산업의 중장기 발전계획 3.1 울산 경제산업의 비전과 목표 3.1.1 지역산업정책 관련 주요 계획 울산광역시는 2002년 향후 20년에 걸치는 도시발전계획을 수립하였고, 지식 기반 경제도시라는 산업진흥 분야 비전달성을 위한 발전전략으로서 지역산업 정책의 수립과 운용, 주력산업의 구조고도화, 중소기업 지식기반 산업 육성, 경제의 소프트화 등을 제시하였다. [표 II-10] 울산 산업의 중장기발전계획 (2002~2021) 발전 전략 주요 추진과제 지역산업정책의 수립과 운용 산업자치 실현, 과학기술집적지 조성, 산업입지 재편 주력산업의 고도화 중소기업 지식기반산업 육성 경제의 소프트화 추진 * 울산중장기발전계획(2002, 울산광역시) 참조 오토밸리조성, 정밀화학산업육성, 조선기자재산업 육성, 전통 산업의 IT화 경쟁력있는 중소기업, 미래지향적 지식기반산업, 고부가가치 형 중소기업, 벤처기업 육성 금융기능 강화, 생산자서비스 강화, 유통 중추기능 강화, 중소 유통업 발전 2004년에는 국가균형발전계획과 연계하여 지역혁신발전 5개년 계획을 수립 하였고, 경제수도 울산 이라는 도시비전 하에 한국 주력산업의 지식기반화를 선도한다는 계획 비전이 설정되었다. 지역혁신의 기본전략으로 지역 특화발전(지역특화산업의 구조고도화), 신산업 발굴 육성(지역기반산업관련 신산업의 육성), 지역혁신체계의 구축(산학연관 복합형 지역혁신시스템(Regional Innovation System : RIS) 구축, 혁신주체의 육성(혁신주도형 지역경쟁력 제고), 혁신주체간 네트워킹 강화(산업별 지원단 조직운영과 클러스터 구축)를 설정하고 있으며, 경제산업, 사회간접자본(Social Overhead Capital : SOC) 재정, 혁신자원 분야의 목표를 제시하였다. 2007년 울산광역시 전략산업발전 로드맵 에 따르면 울산은 한국경제의 동력 으로서 첨단산업도시 건설을 산업발전 비전으로 제시하고 있으며, 이를 위한 세부전략으로 주력산업의 고도화, 미래 신산업 창출, 생산자서비스산업의 육성을 - 20 -
설정하였다. 아울러 2020년까지 지역전략산업을 요소투입형 생산체계에서 고부가 가치형 선진기술산업으로 육성하여, 상품 기술 선진 경쟁력을 바탕으로 세계 시장에서의 지속적인 우위를 확보하겠다는 구체적인 목표를 설정하고 있다. 울산 중장기발전계획의 수정계획인 2021년 울산의 새로운 비전 8) 에 나타난 경제 산업분야의 비전과 목표는 다음과 같다. 첫째, 선진적 지식기반 경제기반 구축으로 주력산업구조 고도화 완성과 첨단 신산업 창출을 통한 지속적 성장동력 확보, 둘째, 세계적인 기업환경 조성으로 세계 첨단기업 유치이다. 이를 달성하기 위하여 울산시는 경제 산업분야의 2021년 1인당 지역내 총 생산(Gross Regional Domestic Product : GRDP) 10만달러 달성이라는 계량적인 목표치를 제시하였고, 구체적인 달성 목표로 주력산업 구조 고도화 완성, 첨단 신산업 창출, 산업의 균형적 발전, 창의적 글로벌 산업 인프라 완성의 목표를 제시하였다. 3.1.2 SWOT 분석 9) 과 산업정책방향 [표 II-11] SWOT 분석 I 강 점 (Strength) 주력산업의 우수한 국제경쟁력 전국 최대 산업생산기반 집적 지식기반산업의 성장잠재력 기 회 (Opportunity) 글로벌화에 따른 시장확대 가능 기술의 융합화 및 지능화 국가전략기술산업의 부상 광역경제권 형성 약 점 (Weakness) 편중된 산업구조 노동력의 고령화와 고임금화 R&D 등 지역혁신기반 미약 중소기업의 경쟁력 취약 위 협 (Threat) 세계경제의 급변동 기술 및 환경규제 강화 SWOT 분석의 목적은 분석대상의 외부 환경과 내부역량을 진단하여 비전과 목표 달성에 필요한 전략을 도출하는 것이다. 분석결과에 따라 강점을 이용하여 8) New 울산 산업경제비전(2006)과 2021 새로운 울산의 비전(2007) 참조 9) 위의 표는 대내외 환경변화와 여타 참고문헌의 내용들을 정리한 것임 - 21 -
기회를 살리거나(SO전략), 위협을 회피 내지는 최소화하거나(ST전략), 또는 약점을 보완하여 기회를 살리거나(WO전략), 약점을 보완하면서 동시에 위협을 회피내지 최소화하는(WT전략) 전략들을 도출하면 아래와 같다. <그림 II-3> SWOT 분석 II 이상의 SWOT 분석을 통하여 본 연구와 관련된 산업의 균형적 발전과 중소 기업 경쟁력 강화(WO 전략), 지역혁신기반 확보와 연계(WO/WT 전략) 부분에 대한 산업정책 방향을 제시한다. 3.2 산업의 균형적 발전과 중소기업 경쟁력 강화 울산산업의 구조적 불균형 문제를 해결하고 균형적 산업발전을 위해서는 서비스업의 발전이 필수적이다. 특히, 지식기반 생산자 서비스산업의 경우 지역 산업의 경쟁력 강화에 도움이 될 뿐만 아니라 그 자체로도 주요한 산업으로 성장할 잠재력을 가지고 있다. 따라서 이들 산업을 잘 발굴하여 육성함으로써 산업구조의 균형화와 첨단화를 유도해야 할 것이다. 울산의 중소기업 및 벤처기업의 경우 주로 자동차 및 조선 관련 업체이며, 대기업의 단품을 주문받아 제작, 납품하는 수직적 하청구조로 되어 있다. 대부분의 자본, 기술, 정보를 대기업이 소유하고 있는 관계로 대기업에 대한 의존도가 매우 높은 현실이다. 그러나 글로벌 산업사회에서는 기술 중심의 산업구조로 개편되면서 핵심모듈 및 부품생산을 담당하는 중소기업들의 역할이 매우 중요 하게 되었으며, 더불어 이들 중소기업의 경쟁력이 관련 대기업 및 지역의 산업 경쟁력에 미치는 영향이 확대되고 있다. - 22 -
[표 II-12] 중소기업 경쟁력 강화분야 실천과제 관련 분야 지원체계 홍보 및 마케팅 실천과제 우수 중소기업 및 벤처기업 육성 지원 중소기업지원센터를 통한 중소기업지원 강화지원 창업보육센터, 소프트웨어 지원센터 역량강화를 통한 벤처 창업 지원 강화 지원 중소기업 및 벤처기업 창업자금 지원의 확대지원 중소기업 및 벤처기업 제품 홍보관 운영 지원 3.3 지역혁신기반 확보 울산지역은 제조업기반이 잘 갖추어진데 반하여 산업혁신역량이 취약하여 기존 산업의 고도화, 신산업 발굴 및 육성에 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위하여 지역 경제주체들의 혁신역량을 강화하고 각 주체들이 이미 보유하고 있는 역량을 결집하여 새로운 혁신기반을 만들어야 한다. 특히, 지역혁신에 가장 중요한 연구개발 인력과 같은 인적자원 양성 및 지역으로의 유인이 급선무이며, 연구개발 활동 활성화를 위한 지자체의 R&D 예산의 확보 및 기업체의 연구 개발투자 확대가 시급히 요청되고 있다. 이를 위하여 대학, 공공연구소, 기업 연구소를 유치하여 연구개발 활동에 시너지효과가 발휘되도록 하여야 할 것이다. [표 II-13] 지역혁신기반 확보 및 연계분야 실천과제 관련 분야 인적자원개발 네트워크 인프라 실천과제 전략산업연계 전문대학원 설립 및 운영 확대 지원 조립-부품업체간 교류활성화를 위한 네트워크 구축지원 산업분야별 기술연구회 활성화 지원 지역인적자원 DB 확충과 활용 지원 울산기술혁신협력망 확충과 활용 지원 울산기술관련 지원전산망 확충과 활용지원 - 23 -
Ⅲ. 제조업 프로세스 개선을 위한 접근방법 1. 지역 제조업의 당면 과제 2. 프로세스 마이닝 기술 소개 3. 프로세스 마이닝 적용 사례 4. 프로세스 마이닝 기술 특징 - 24 -
Ⅲ. 제조업 프로세스 개선을 위한 접근방법 1. 지역 제조업의 당면 과제 울산 지역 내 산업구조의 고도화 및 전략산업 등의 육성은 국가 전체적인 경쟁력을 강화하는데 당면한 현안일 뿐만 아니라 지역경제를 활성화하고 지역간 비대칭적 발전을 바로잡는데 있어서 중요한 과제이다. 하지만 이 문제는 주로 중앙정부 차원에서 다루어져 왔을 뿐 지방 자치단체 차원에서는 재원이나 정책 수립 능력, 정책수단 등이 부족하다는 이유로 수동적 비주체적 입장에서 대응 하여 왔다. 10) 울산은 산업구조상 대기업과 중소기업의 경쟁력 격차가 갈수록 심화되고 있으며 대규모 자본이 요구되는 수출 중심의 기술 집약적인 산업구조 변화로 인해 자본이 부족한 중소기업의 경쟁력이 약화되고 있다. 특히 자본 부족으로 인한 IT 도입의 미비와 우수 인재들의 중소기업 취업 기피현상이 심화됨에 따라, 중소기업 내부의 혁신과 개선 역량강화를 통한 경쟁력 강화를 위해 제조 생산 프로세스의 모니터링 및 개선 기술의 필요성이 점점 커지고 있다. 제조업, 특히 조선업의 경우 제품설계 및 생산 고급기술자들이 점차 고령화 되어 감에 따라 이들의 작업패턴과 노하우를 정형화할 필요성이 높아지고 있으며, 평생 직장의 개념이 점차 사라짐에 따라 생산 프로세스 전체에 대한 깊은 이해를 가진 고급기술자 확보가 어려워져 이를 보완할 생산 프로세스 모니터링 도구가 향후 필요할 것이다. 단순한 제조 생산 기술 보다 기업 내 자체 기술 설계능력이 중요해 짐에 따라 생산 현장 이외의 비정형화된 엔지니어링 협업 환경에 대한 프로세스 개선의 필요성 또한 증가하고 있다. 제조업에서 IT융합 활성화 정책은 큰 틀에서 IT융합신산업의 육성과 IT기술 활용을 통한 생산 효율성 극대화의 두 방향으로 추진되어야 하며, 본 논문에서는 프로세스 마이닝 기술을 지역 제조업체의 생산 공정 개선에 활용함으로써 작업 안전의 개선은 물론, 생산비용 절감 및 효율성의 증대를 통한 지역SW 산업에 새로운 비전을 제시하고자 한다. 10) 지역 전략산업 육성을 위한 지방자치단체의 역할, 한국지방행정연구원(2002) - 25 -
2. 프로세스 마이닝 기술 소개 11) 2.1 프로세스 마이닝 개요 프로세스 마이닝 기술은 정보 시스템에 기록이 되는 이벤트 로그를 분석 하여 프로세스와 관련된 다양한 정보를 분석하는 기술이다. <그림 III-1> 프로세스 마이닝 전체 개념도 프로세스 마이닝은 비교적 새로운 연구 분야로, 계산 지능(Computational Intelligence) 및 데이터 마이닝과 프로세스 모델링 및 분석의 중간에 위치한다. 11) 프로세스 마이닝 매니페스토 (Wil van der Aalst외) - 26 -
프로세스 마이닝의 기본적인 아이디어는 정보시스템에 기록되어 있는 이벤트 로그에서 지식을 추출함으로써, 사람들이 머리 속에서 추정하고 있는 프로 세스가 아닌 실제 업무 프로세스를 도출하고, 모니터링하며, 개선하는 것이다. 거의 모든 정보 시스템은 사용 기록에 대한 이벤트를 기록하며, 이의 분석을 통해, 기업의 프로세스 발견, 병목점 분석, 성과 분석 및 상관관계 분석 등이 가능하다. <그림 III-2> 프로세스 마이닝을 통한 비즈니스 프로세스 자동 발견/분석 프로세스 마이닝은 자동화된 프로세스 도출(이벤트 로그에서 프로세스 모델 추출), 적합도 검사(모델과 이벤트 로그를 비교하여 차이점 분석), 소셜 네트워 크/조직 마이닝, 시뮬레이션 모델의 자동 생성, 모델 확장, 모델 수정, 케이스 예측 그리고 과거 데이터 기반 추천 등을 포함하고 있다. 프로세스 마이닝은 데이터 마이닝과 비즈니스 프로세스 모델링 및 분석의 중요한 연결 고리 역할을 한다. 프로세스 마이닝과 관련이 있는 기술로 비즈 니스 인텔리전스(BI : Business Intelligence)가 있는데, 비즈니스 인텔리전스라는 명목하에 다소 단순한 리포팅과 대시보드 도구를 지칭하는 여러 용어들이 소개되었다. 예를 들어 비즈니스 작업 모니터링(BAM : Business Activity Monitoring)은 비즈니스 프로세스의 실시간 모니터링을 가능하게 해주는 기술 이다. 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing)는 실시간으로 비즈 니스를 모니터링하고 조정하며 최적화하기 위한 대용량 이벤트 데이터를 처리 - 27 -
하는 기술을 의미한다. 경영기법 관점에서 프로세스 마이닝과 관련된 기법으로 프로세스 또는 조직의 성과 측정을 강조하는 기업 성과 관리(CPM : Corporate Performance Management)가 있고, 이와 연관된 경영 기법으로 지속적 프로세스 혁신(CPI : Continuous Process Improvement), 비즈니스 프로세스 혁신(BPI : Business Process Improvement), 전사적 품질 경영(TQM : Total Quality Management), 그리고 식스 시그마(Six Sigma) 등이 있다. 이와 같은 경영 기법들은 프로세스 분석을 통해서 개선 가능성을 찾는다는 공통점이 있고, 이를 위해 프로세스 마이닝 기법이 효과적으로 활용될 수 있다. BI 도구와 식스 시그마, TQM 같은 경영기법은 작업시간 축소, 불량률 개선과 같은 운영 프로세스의 개선을 강조하고 있다. 이런 프로세스 개선 활동과 함께, 기업의 거버넌스, 리스크 관리, 규범 준수 등도 조직의 중용한 관심사가 되고 있다. 사베인스-옥슬리법(Sarbanes-Oxley Act(SOX)), 바젤 II 협약(Basel II Accord)과 같은 규정은 규범 준수를 강조하고 있다. 프로세스 마이닝은 이런 규범 준수 여부를 보다 엄밀히 확인할 수 있고, 조직의 핵심 프로세스에 대한 정보의 유효성(validity)과 신뢰성(reliability)을 알아낼 수 있는 기법을 제공한다. 지난 10년 동안 이벤트 데이터의 확보가 용이해졌으며, 프로세스 마이닝 기술은 보다 발전하였다. 또한 앞서 언급한 바와 같이, 프로세스 개선(식스 시그마, TQM, CPI, CPM 등) 또는 규범 준수(SOX, BAM 등)와 관련된 경영 트랜드에 프로세스 마이닝을 활용할 수 있다. 프로세스 마이닝 알고리즘은 다양한 아카데믹 시스템과 상용 시스템에서 구현되었고, 많은 연구자들이 프로세스 마이닝 분야에서 활발한 연구 활동을 하고 있으며, 프로세스 마이닝은 BPM (Business Process Management) 분야에서 가장 인기 있는 연구 토픽 중에 하나이다. 프로세스 마이닝은 다양한 분야에 적용되는 범용 기술로, 해외의 경우 서비스 기업(네덜란드 항공, 지방 시청 등), 제조 기업(ASML, Phillps 등), IT/컨설팅 기업(딜로이트, IBM, SAP 등) 여러 분야의 기업들에 적용이 되고 있으며, 다양한 관련 프로젝트가 진행 중이다. 국내에는 아직 본격적으로 도입되지 않았으며, 파일롯 프로젝트가 일부 진행 중에 있다. 기존 생산 시스템의 개선은 외부 컨설팅 전문가에 의해 주로 이루어졌으나, - 28 -
이는 비용이 비싸고 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 주로 현장 인터뷰를 통한 논리적인 추측에 의해 이루어지기 때문에 중소기업을 대상으로 적용하기 힘든 단점이 있다. 프로세스 마이닝 기법은 데이터를 기반으로 이루어지기 때문에 정확한 분석이 가능하고, 기업 내부 정보시스템의 이벤트 로그를 사용하여 단 시간에 분석 및 진단이 가능하며 일반 생산 컨설팅보다 비용이 저렴한 장점이 있다. ERP, PLM 등 협업 및 생산 통제 수단을 위한 제품이 제조분야에 구축되어 사용되고 있으나, 대부분 고가의 외산 제품으로 대기업 프로세스 위주로 적용이 되어 중소 규모의 엔지니어링 사무 환경에 적합지 않으며, 또한 해당 데이터로 부터 프로세스 마이닝 분석을 통한 비즈니스 업무 개선 활동 사례는 전무한 실정이다. 2.2 프로세스 마이닝 기술 2.2.1 프로세스 마이닝 기법 및 유형 인텔의 공동창업자인 고든 무어는 1965년, 반도체칩에 저장되는 데이터의 양이 매년 두 배씩 늘어날 것이라고 예측하였다. 무어의 예측에 비해 약간은 더디지만, 지난 50년간 디지털 세계 의 괄목할 만한 성장을 초래하여, 현재 모든 데이터는 전자적으로 저장되고 교환되고 있으며, 디지털 세계와 실제 세계는 더욱 동조화(Align) 되고 있다. 조직 내 프로세스는 디지털 세계의 발전을 통해 이벤트를 기록하고 분석 하는 것이 가능해 졌다. 이벤트는 ATM에서의 현금 인출, 의사의 엑스레이 조작, 운전 면허 시험응시, 세금 신고, 여행자의 전자 항공권 수령 등 다양한 작업에 대해서 기록이 된다. 이런 이벤트 데이터를 프로세스에 대한 통찰 제공, 병목점 식별, 문제 예측, 규정 위반 내역 기록, 대책 권고, 프로세스 간소화 등을 위해 효과적으로 활용하는 것이 프로세스 마이닝 기법의 역할이다. 프로세스 마이닝의 출발점은 이벤트 로그이다. 프로세스 마이닝 기법은 이벤트가 발생 순서대로 기록되어 있다는 것을 가정한다. 또한 하나의 이벤트는 프로세스의 단위 작업을 나타내며, 하나의 케이스(프로세스 인스턴스)와 관련을 맺고 있다. 이벤트 로그는 이벤트에 대한 부가적인 정보를 저장할 수 있고, - 29 -
이런 부가적인 정보가 존재하면, 프로세스 마이닝 기법에 이를 활용할 수 있다. 예를 들어, 작업을 시작하거나 수행하는 리소스(업무수행자, 시스템, 장비 등), 이벤트의 타임스탬프(timestamp, 이벤트 발생시간), 이벤트에 연관된 데이터 (예, 주문의 규모) 등을 활용할 수 있다. <그림 III-3> 프로세스 마이닝 세가지 주요 기법: (a) 프로세스 도출, (b) 적합도 검사, (c) 모델향상 위의 그림과 같이, 이벤트 로그는 세가지 유형의 프로세스 마이닝이 수행될 수 있다. 첫 번째 유형은 도출(discovery) 이며, 도출 기법은 사전 정보 없이 이벤트 로그에서 프로세스 모델을 생성하는 기법이다. 프로세스 모델 도출은 가장 중요한 프로세스 마이닝 기법으로 많은 기관들이 현재 개발된 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 이벤트 로그의 일부 케이스에서 실제 수행되고 있는 프로세스를 도출해 낼 수 있다는 것에 대해 놀라움을 느낀다. 프로세스 마이닝의 두 번째 유형은 적합성(conformance) 이다. 적합성 검사는 보통 기존의 프로세스 모델과, 기존 모델에서 생성된 이벤트 로그를 비교하여 로그에 기록된 현실이 모델에 일치하는지 (또는 모델이 현실에 일치하는지) 확인 하는 데 이용할 수 있고, 프로세스 모델, 조직 모델, 선언적(declarative) 프로 세스 모델, 비즈니스 규칙/정책, 법규 등 다양한 모델에 적용할 수 있다. 세 번째 유형은 향상(enhancement) 으로, 기본적인 아이디어는 이벤트 로그에 - 30 -
기록된 실제 프로세스 관련 정보를 이용하여 기존의 프로세스 모델을 확장하고 개선하는 것이다. 적합성 검사는 모델과 현실 사이의 정합성을 측정하는 반면에, 향상 은 이전 모델을 바꾸거나 확장시키는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 이벤트 로그의 타임스탬프를 이용하여 기존 모델을 병목점, 서비스 레벨, 업무 처리 시간, 빈도 등을 보여주는 모델로 확장할 수 있다. <그림 III-4> 입출력 산출물 관점에서 본 프로세스 마이닝 그림 III-4는 투입과 산출 관점에서 프로세스 마이닝의 세 가지 유형을 보여 준다. 도출을 위한 기법들은 하나의 이벤트 로그를 입력받아 하나의 모델을 생성하며, 도출된 모델은 보통 Petri net, BPMN, EPC, UML activity diagram 등의 프로세스 모델이지만, 때로는 소셜 네트워크 같은 다른 관점의 모델이 될 수도 있다. 적합도 검사 기법은 이벤트 로그와 모델을 필요로 하며, 결과는 모델과 로그의 공통점과 차이점을 보여주는 진단 정보이다. 모델 향상(수정 또는 확장) 기법도 적합도 검사와 동일하게 이벤트 로그와 모델을 필요로 하고, 결과는 개선된 모델 또는 확장된 모델이다. 2.2.2 프로세스 마이닝의 분석 관점 프로세스 마이닝은 여러 관점을 다루고 있다. - 31 -
프로세스 흐름 관점은 작업의 순서와 같은 프로세스의 흐름에 중점을 둔다. 이 관점의 목표는 모든 가능한 경로의 특징을 파악하는 것으로, 그 결과는 Petri net 모델이나, EPC, BPMN, UML activity diagram과 같은 프로세스 모델로 표현된다. <그림 III-5> 이벤트 로그에서 프로세스 모델 추출 (BPMN 모델) 조직 관점은 로그에 숨겨진 리소스에 대한 정보에 초점을 맞추어, 어떤 행위자 (예, 작업자, 시스템, 역할, 부서)가 업무 수행에 관여하고, 그들이 어떻게 연결 되어 있는지 분석한다. 조직 관점 분석의 목적은 역할이나 조직 체계를 만들거나 사람들 사이의 소셜 네트워크를 보여주는 것이다. <그림 III-6> 조직관점에서 프로세스 모델 도출 예시 케이스 관점은 케이스의 특징에 초점을 맞춘다. 하나의 케이스는 프로세스 내에서의 경로 또는 케이스에 참여하는 작업자를 통해 특성을 분석할 수 있다. - 32 -
또는 케이스와 연관된 데이터의 값에 따라서 케이스의 특성을 분석할 수 있다. 예를 들어, 보충 주문을 나타내는 케이스가 있으면, 주문된 상품의 수량과 공 급자는 유용한 정보가 된다. 시간 관점은 이벤트의 시간과 빈도를 고려한다. 이벤트가 타임스탬프를 포함하면, 병목점 도출, 서비스의 레벨 측정, 리소스 활용도 모니터링, 수행 중인 케이스의 잔여 시간 예측 등이 가능하다. <그림 III-7> 시간관점에서 잔여시간 예측 모델 예시 2.2.3 BPM에서 프로세스 마이닝의 위치 아래 그림은 비즈니스 프로세스와 관련 정보시스템의 7단계를 보여준다. <그림 III-8> BPM 라이프사이클 7단계 각 단계별로 수행되는 과정은 다음의 표와 같다. - 33 -
[표 III-1] BPM 라이프사이클에서 각 단계별 수행 내용 단 계 분석 (재)설계 구현 (재)구성 실행 조정 진단 내용 후보 모델과 대체 모델들에 대한 분석 새로운 프로세스 모델이 생성 기존의 프로세스 모델이 수정 모델 구현 기존 시스템 (재)구성 설계된 모델이 수행 프로세스 모니터링 사소한 수정사항들을 재설계를 거치지 않고 수정 실행된 프로세스 분석 분석 결과를 통해 얻은 정보를 바탕으로 새로운 프로세스 재설계 프로세스 마이닝은 대부분의 모든 단계에서 유용하게 사용되며, 특히 진단 단계에서 프로세스 마이닝 기법이 매우 유용하게 활용된다. 3. 프로세스 마이닝 적용 사례 3.1 해외 적용 사례 프로세스 마이닝은 최근 유럽을 중심으로 BPM(Business Process Management) 연구자들에 의해 개발되었으며, 세계적인 전자회사인 필립스와 반도체 장비 회사인 ASML 등의 제조 기업을 포함한 해외 여러 기업과 정부부처 적용사례를 통해 프로세스 마이닝의 정확성과 효과를 입증하는 연구를 진행하고 있다. (Wil M.P.vander Aalst 저서, Process Mining Discovery, Conformance and Enhancement of Business Process) 유럽과 미국을 중심으로 Furura Reflect (futura 개발)와 NITRO (Fluxicon 개발)과 같은 프로세스 마이닝 전용 SW가 개발되어 상업적으로 판매 및 서비스를 실시하고 있으며, IBM과 후지쯔와 같은 글로벌 기업용 SW 개발업체에서 자사의 제품에 프로세스 마이닝 기술을 도입하기 시작하고 있다. - 34 -
1) SW솔루션 기업의 기존 제품에 프로세스 마이닝 기술 활용 독일의 Software AG는 ARIS 플랫폼에 프로세스 마이닝 기능을 확장하여 분석 기능을 추가하여 서비스를 제공하고 있다. <그림 III-9> ARIS(독일) 업무 성과 분석 시스템 2) 공공기관 서비스 프로세스 분석 프로세스 마이닝 기법은 많은 공공 기관의 프로세스 분석 및 개선에 활용이 되고 있다. 예를 들어, 네덜란드 시청, 관공서, 공기업 등 공공기관의 서비스 프로세스 분석에 많이 활용되고 있다. <그림 III-10> 관공서 프로세스 분석 사례 - 35 -
위의 그림은 네덜란드 관공서 프로세스 분석의 결과를 나타내고 있으며 그림의 왼쪽은 관공서의 프로세스 모델을 추론한 결과이고, 오른쪽은 업무를 수행하는 사람들의 상관관계를 사회 연결망을 통해서 분석한 결과를 보여주고 있다. 이런 분석을 통해서, 관공서의 실제 업무 프로세스를 도출하고 이 결과를 바탕으로 업무 개선에 활용하고 있다. 네덜란드 암스테르담 종합 병원의 환자 치료 프로세스 분석에 프로세스 마이닝 기법을 활용하고 있다. 일반적으로 병원의 프로세스는 매우 복잡한 형태를 보이고 있으며, 아래의 그림은 실제 병원 프로세스 분석 결과를 나타내고 있다. <그림 III-11> 종합병원 프로세스 분석 사례 병원의 프로세스는 매우 복잡하기 때문에, 전체적인 업무 프로세스의 모습을 파악하기 어려운 문제점이 있는데, 프로세스 마이닝 기법을 활용하면 실제 프로 세스의 모습을 파악할 수 있고, 추가적인 분석을 통해 업무 프로세스 개선에 활용할 수 있다. - 36 -
3) 제조 생산 공장에서의 활용 세계 최대의 반도체 생산 장비 공장인 ASML의 경우, 생산 장비에 내재된 임베디드 시스템의 테스트 프로세스 분석에 프로세스 마이닝 기술을 활용하고 있다. 테스트 프로세스는 매우 복잡하기 때문에 분석의 어려움이 많은데, 프로 세스 마이닝 기술을 도입하여 테스트 프로세스의 오류를 찾는데 적극 활용하고 있다. <그림 III-12> ASML 테스트 프로세스 분석 결과 Philips Medical의 경우는 개발된 제품의 성능을 테스트하기 위해 프로세스 마이닝 기법을 활용하고 있는데, 현재 약 200여명의 엔지니어들이 이 기법을 사용하여 개발하고 있는 제품의 품질 향상에 활용하고 있다. 아래의 그림은 실제 분석의 대상이 되었던 X-ray 시스템을 보여주고 있으며, 전세계에 판매되는 모든 시스템의 사용 기록이 Philips 본사의 데이터베이스에 저장되는데, 이를 분석하여 프로세스 모델을 도출하고 진단하는데 활용하고 있다. - 37 -
이렇게 도출된 모델은 실제 제품을 사용하고 있는 프로세스이기 때문에 이를 바탕으로 새로운 제품 개발시 품질 테스트 목적으로 활용하고 있다. <그림 III-13> Philips Medical의 Allura Xper 시스템 <그림 III-14> 제품 사용 프로세스 도출 결과 중국은 제조분야의 품질강화를 위해 BPM 기술을 기반으로 상호작용에 의한 양방향 프로세스 마이닝과 이를 활용한 역방향 품질 추적 모듈과 순방향 품질 최적화 모듈 개발을 통하여 협동 분산형 프로세스 마이닝 시스템(CDPMS)을 일반제조(SKET Limited)와 전자분야(DSTL사)에 적용한 사례가 있다. (2006.11, - 38 -
Development of a Cooperative Distributed Process Mining System for Continual Quality Enhancement) 3.2 국내 적용 사례 국내의 경우 삼성전자, POSCO, 부산항만공사 등에서 프로세스 마이닝 기술을 활용하여 생산 프로세스와 물류 프로세스 진단을 고려하는 등 프로세스 마이닝에 대한 국내 기업들의 관심이 점점 높아지고 있으며, 현재 일부 대학교와 연구기관에서 정부 R&D 과제를 중심으로 관련 연구를 추진하고 있는 중이다. 만약 본 연구를 통해서 제조업 분야에 활용이 된다면, 지역 제조업 뿐만 아니라 국내 기업의 경쟁력 향상에도 큰 도움이 될 것으로 예상한다. [표 III-2] 국내 대학 및 연구소의 프로세스 마이닝 연구 동향 기관명 사업명 주요내용 사업형태 울산과학기술 대학교 B2C서비스산업의 효과적인 성과관리를 위한 정성적 고객 피드백 분석과 서비스 구성 및 평가 기술 개발 의료 관광 분야에 프로세스 분석, 진단 및 추론 지식경제 기술혁신사업 (산업원천기술개발) 포항공과 대학교 비즈니스 프로세스 마이닝: 비즈니스 업무 수행 결과의 분석을 통한 프로세스 지식 도출 프로세스 마이닝: 비즈니스 업무 수행 결과의 분석을 통한 조직 관점의 지식 추출 프로세스 마이닝을 활용한 프로세스 지식 도출 프로세스 마이닝을 활용한 소셜 네트워크 구축 학술연구조성사업 (우수연구자지원) 기초과학학술연구 조성 (학문후속세대양성) 경희대학교 RFID 실시간 이벤트의 프로세스 마이닝 및 통제 시스템 개발 프로세스 마이닝을 활용한 RFID 데이터 분석 일반연구자지원 c-mes 보급 및 확산 플랫폼 기술 중소 기업용 MES 보급 확산 방법 개발 제조기반 산업원천기술개발 생산기술 연구원 중소기업 생산성 극대화 및 제조공정라인 운영 합리화를 위한 맞춤보급형 제조실행 (c-mes) 플랫폼 기술개발 중소 기업용 MES 개발 제조기반 산업원천기술개발 - 39 -
4. 프로세스 마이닝 기술 특징 12) 1) 프로세스 마이닝은 프로세스 흐름의 도출(discovery)에 한정되지 않 는다. 이벤트 로그로부터 얻어진 프로세스 모델의 도출은 기업의 실무자와 학계의 연구자의 상상력에 불을 붙였다. 따라서 프로세스 흐름의 도출은 종종 프로세스 마이닝에서 가장 흥미진진한 부분으로 언급된다. 하지만 프로세스 마이닝은 프로세스 흐름의 도출에만 국한되어 있지 않다. 프로세스 도출은 프로세스 마이닝의 세 가지 유형(도출, 적합성, 향상) 중 하나에 불과하며, 도출의 범위가 프로세스 흐름에 국한되어 있지 않기 때문에 조직 관점과 케이스 관점, 시간 관점 또한 중요하다. 2) 프로세스 마이닝은 단순히 데이터 마이닝의 한 종류가 아니다. 프로세스 마이닝은 데이터 마이닝과 기존의 모델 기반 BPM 사이의 잃어 버린 연결 고리 라고 볼 수 있다. 대부분의 데이터 마이닝 기법은 프로세스 중심이 아니다. 병렬 구조를 내재한 프로세스 모델들은 의사결정나무나 연관 규칙과 같은 단순한 데이터 마이닝의 구조로 표현할 수 없다. 따라서 완전히 새로운 형태의 표현법과 알고리즘이 필요하다. 3) 프로세스 마이닝은 오프라인 분석에 한정되지 않는다. 프로세스 마이닝 기법은 과거 이벤트 데이터로부터 정보를 추출한다. 사후 검토 데이터가 사용되고 있음에도 불구하고, 결과는 진행되고 있는 케이스에 적용될 수 있다. 예를 들어, 도출된 프로세스 모델을 통해 부분적으로 완료된 고객의 주문을 완성하는 데 걸리는 시간을 예측할 수 있다. 12) 프로세스 마이닝 매니페스토 (Wil van der Aalst외) - 40 -
Ⅳ. 프로세스 마이닝 기술 적용 전략 1. 프로세스 마이닝 적용 모델 2. 프로세스 개선 모델 수립전략 3. 프로세스 마이닝 효과 분석 4. 지역SW발전을 위한 지자체노력 - 41 -
Ⅳ. 프로세스 마이닝 기술 적용 전략 1. 프로세스 마이닝 적용 모델 13) 1.1 프로세스 마이닝 적용 모델 수립시 검토사항 기존 국내 프로세스 마이닝 연구는 주로 사무 프로세스와 서비스 프로세스를 대상으로 진행이 되어, 제조 분야의 프로세스 분석 및 개선에 대한 연구는 많이 부족한 편이다. 본 논문에서는 지역의 산업여건을 고려하여 자동차 조선 분야에 특화된 프로세스 마이닝 기술에 대한 적용 모델을 제시하고자 한다. 한국생산기술연구원(KITECH)에서 추진하고 있는 제조 분야 프로세스 마이닝 기술의 활용은 생산 자동화 구축을 위한 인프라 구축에 중점을 두고 있지만, 본 논문에서는 제조실행시스템(MES) 구축 이후에 생성되는 데이터 뿐만 아니라 다양한 기존 업무시스템의 연계를 통한 공정 효율화 방안을 제시할 것이다. 추후 본 연구의 결과물을 생산현장에 적용시, 프로세스 마이닝 분석을 통해 진단된 문제점에 대해 시범 적용된 기업의 작업관리 또는 기계설비 배치 변경 수준의 개선방안 뿐만 아니라, 필요시 생산현장의 업무규정, 조직구조, 인사 평가와 같은 개선방안 또는 재설계 방안까지 제시함으로써 실질적인 생산성 향상을 도모할 수 있도록 해야 한다. 그리고, 학술적인 연구와 달리, IT 기업 및 수요기업 그리고 컨설팅 회사가 참여하여 실질적인 연구개발을 진행하고, IT 기업은 프로세스 마이닝 분석 툴과 같은 핵심 전략 솔루션을 확보하고, 수요 기업은 생산성 향상을, 컨설팅 기업은 새로운 컨설팅 도구 및 컨설팅 방법론의 확보가 가능하도록 프로세스 적용 모델을 수립해야 한다. 1.2 프로세스 마이닝 적용시 고려사항 프로세스 마이닝 기술을 실제 제조 생산현장에 적용시 여러 가지 실수를 범할 수 있다. 아래는 사용자나 프로세스 분석가가 프로세스 마이닝 기술을 적용 하는 데 있어서 실수를 줄일 수 있는 6가지 방법에 대해서 논의하고자 한다. 13) 프로세스 마이닝 매니페스토 (Wil van der Aalst외) - 42 -
1) 이벤트 데이터를 일등석 손님처럼 다루어야 한다. 프로세스 마이닝의 시작점은 이벤트이다. 이벤트의 집합을 이벤트 로그라고 하며, 이벤트가 반드시 특정 이벤트 로그 파일의 형태로 저장되어 있을 필요는 없다. 이벤트는 데이터베이스 테이블, 메시지 로그, 메일 보관함, 트랜잭션 로그, 또는 그 외 다양한 데이터 형태로 저장될 수 있다. 데이터의 형태보다 더 중요한 것은 이벤트 로그의 품질이다. 프로세스 마이닝의 결과는 이벤트 로그에 가장 큰 영향을 받는다. 따라서 이벤트 로그는 분석 대상 프로세스를 지원하는 정보시스템에서 가장 중요한 자원이다. 이벤트 데이터의 품질을 판단하기 위해 다양한 기준이 있다. 첫 째, 이벤트는 신뢰성이 높아야 한다. 기록된 이벤트는 반드시 일어난 일이며, 이벤트 속성값은 정확해야만 한다. 둘 째, 이벤트 로그는 완전해야 한다. 주어진 범위에 있어, 누락되는 것이 없어야 한다. 셋 째, 기록된 이벤트의 의미가 잘 정의되어 있어야 한다. 이벤트 데이터를 기록할 때 프라이버시나 보안과 관련된 이슈들을 명확히 다루어야 한다. 예를 들어, 이벤트에 관련된 업무 수행자는 관련 이벤트가 기록된다는 것을 인지하고 있어야 하며, 향후 어떤 분석에 사용되는지 알고 있어야 한다. 2) 로그 추출은 명확한 질문을 바탕으로 이루어져야 한다. 프로세스 마이닝 작업은 질문을 기반으로 진행되어야 한다. 명확한 질문(분석 요구사항)없이, 의미있는 이벤트 데이터를 추출하는 것은 매우 힘들다. 예를 들어, SAP과 같은 ERP 시스템에서 수천 개의 테이블이 존재하는데, 명확한 질문없이 관련된 테이블을 선택하여 데이터를 추출하는 것은 불가능하다. 프로세스 마이닝 기법을 적용하기 전에 분석의 대상이 되는 케이스를 선택 할 필요가 있다. 케이스의 선택은 분석 요구 사항에 따라 결정하는 것이 중요 하다. 고객 주문 처리의 예를 들어 보면, 고객은 한 번의 주문으로 여러 제품을 주문할 수 있기 때문에, 각 고객 주문은 여러 주문 라인으로 구성될 수 있다. 하나의 고객 주문은 여러 번의 배송으로 처리될 수 있으며, 또한 하나의 배송은 여러 주문의 주문 라인을 처리할 수 있다. 따라서 주문과 배송은 다대다 관계를 - 43 -
가지고, 주문과 주문 라인은 일대다 관계를 가지기 때문에 다양한 프로세스 모델을 도출할 수 있다. 3) 동시작업, 선택을 포함한 기본적인 프로세스 흐름 모델 생 성자를 지원해야 한다. BPMN, ECP, Petri net, UML activity diagram 등 여러 종류의 프로세스 모델링 언어가 존재한다. 이 중 일부는 다양한 모델링 엘리먼트들을 지원한다. 예를 들어 BPMN의 경우, 50가지가 넘는 그래픽 엘리먼트들을 지원한다. 일부 모델링 언어들은 단순한 엘리먼트들만 지원한다. Petri net의 경우 플레이스, 트랜지션, 아크의 세 가지 요소로만 구성된다. 플로우 구조는 프로세스 모델에서 중추적인 역할을 한다. 모든 언어에서 지원되는 기본적인 워크플로우 구조는 순차(sequence), 병렬(AND분기/병합), 선택(XOR분기/병합), 순환(Loop)을 지원한다. 프로세스 마이닝 기술은 이런 기본적인 패턴을 지원한다. <그림 IV-1> 일반적인 작업 순서 그림은 병렬(AND분기/병합) 관계를 도출할 수 없는 프로세스 마이닝 기법을 사용한 경우를 보여 준다. <그림 IV-1>의 BPMN 모델은 두 개의 AND 게이트 웨이를 사용하여, 로그에 대한 프로세스 모델을 표현한 것이다. 만약 사용되는 프로세스 마이닝 기법이 AND 게이트웨이를 찾을 수 없다면, <그림 IV-2>와 <그림 IV-3> 같은 모델이 생성될 수 있다. <그림 IV-2>의 BPMN 모델은 작업 B, C, D가 순서에 상관없이 수행가능하며, 중복수행도 가능한 예제를 보여주고 있다. - 44 -
<그림 IV-2> 순서에 상관없이 작업 중복수행 예제 다음 그림은 프로세스를 간략하게 표현하지 못하고 있다. 이 예제는 병렬 수행을 포함하는 실제 프로세스 마이닝을 적용하는 경우에, 프로세스 마이닝 기법이 병렬 작업을 제대로 처리하지 못하면, 과소합 모델 생성(실제 케이스 패턴 이외에 여러 다른 패턴을 포함) 또는 아주 복잡한 모델 생성을 할 수 있는 문제점을 보여준다. <그림 IV-3> 모델 상의 작업 중복 예제 4) 이벤트는 모델 엘리먼트와 연결되어 있어야 한다. 프로세스 마이닝이 프로세스 흐름 모델을 도출하는 것만 가능하다는 것은 잘못된 생각이다. 프로세스 마이닝은 조직 관점, 시간 관점, 데이터 관점 등 다양한 관점을 보여준다. 프로세스 도출(discovery) 이후의, 적합도검사 (conformance checking), 확장 (extension) 유형은 모델의 엘리먼트와 로그 이벤트 간의 관계에 영향을 받는다. 이 관계는 모델에 이벤트 로그를 재현(replay)하는 데 사용하며, 이벤트 로그와 모델의 불일치 여부를 파악하는데 사용할 수 있다. 예를 들어, 로그의 특정 이벤트들은 모델로부터 나타날 수 없는 경우가 있는데, 프로세스 마이닝의 적합도 검사 기법은 이런 불일치의 계량화 및 진단에 이용 - 45 -
할 수 있다. 그리고 이벤트 로그의 타임스탬프는 재현 중에 시간에 따른 행동 패턴을 분석하는 데 사용할 수 있다. 5) 모델은 실제 상황을 목적에 맞게 추상화해야 한다. 이벤트 데이터에서 도출된 모델은 실제 상황에 대한 뷰를 제공한다. 이런 뷰는 이벤트 로그로부터 수집된 행동 패턴을 추상화하여 나타낸다. 주어진 이벤트 로그에서 도출되는 모델은 방향을 찾기 위한 지도와 같이 프로세스를 분석하기 위한 지도라고 볼 수 있다. 이런 모델을 사용하는 데 있어 중요한 두가지 사항이 있다. 첫 째, 특정 지역에 대한 유일한 지도가 존재하지 않는다는 점을 명심해야 한다. 예를 들어, 목적에 따라서 도로 지도, 하이킹 지도, 자전거 지도 등의 여러 종류의 지도가 존재하지만, 모두 같은 지역을 보여주고 있다. 만약 모든 정보가 통합된 하나의 지도를 만들려고 하면, 어떤 목적에도 적합하지 않는 지도가 만들어지게 될 것이다. 프로세스 모델도 이와 마찬가지이다. 프로세스 모델에 나타나는 정보는 사용자의 요구에 맞추어 사용자가 원하는 정보를 강조하여 표현해야 한다. 도출된 모델은 프로세스 흐름, 데이터, 시간, 리소스, 비용 등 여러 관점 중 필요한 부분에 초점을 맞추어 관련 정보를 정확하게 제공해야 한다. 둘 째, 이해하기 쉬운 모델을 만들기 위해, 지도제작(cartography)에 사용되는 아이디어를 활용할 필요가 있다. 예를 들어, 도로 지도의 경우, 중요하지 않은 도로나 도시는 추상화하여 간략하게 나타낸다. (도시 내의 도로나 도시 주변 지역을 하나의 도시로 표현할 수도 있다.) 또한 중요하지 않은 정보는 삭제할 수 있고, 중요한 정보를 강조하기 위해 색깔을 사용할 수 있다. 이렇게 지도에서 사용되는 색깔, 크기, 위치 정보들을 프로세스 마이닝에서 생성되는 프로세스 모델에 쉽게 적용할 수 있다. 예를 들어, 작업의 빈도수나 작업의 중요도(비용, 리소스 사용)에 따라서 프로세스 모델에 표현되는 작업의 크기를 다르게 할 수 있을 것이다. 또한 두 작업의 상관관계에 따라서 작업을 연결하는 연결선의 두께를 다르게 할 수 있고, 연결선의 색깔을 통해 병목점을 표현할 수 있다. - 46 -
6) 프로세스 마이닝은 하나의 연속적인 프로세스이다. 프로세스 마이닝은 이벤트 데이터에 직접 연결되는 의미있는 지도(도출된 모델) 를 제공한다. 과거의 데이터와 현재의 데이터는 도출된 모델에 투영될 수 있다. 또한 프로세스 분석 중에 분석 대상 프로세스가 변경될 수도 있다. 이러한 프로세스의 동적인 특성으로 인해, 프로세스 마이닝은 단순히 한번 수행 하는 작업으로 보는 것은 바람직하지 않다. 프로세스 마이닝의 목적은 단순히 하나의 고정된 모델을 도출하는 것이 아니라, 프로세스 모델에 생명력을 불어 넣어 프로세스 수행자와 분석가가 매일매일 프로세스의 진행 상태를 관찰할 수 있도록 한다. 이런 특성은 지도에 다양한 정보를 태킹하는 매시업(mashup)과 비교할 수 있다. 예를 들어 구글 지도를 활용하여 교통 정보, 부동산 정보, 패스트푸드점, 영화관 등의 정보를 지도에 투영한 수천 가지의 매시업 서비스가 존재한다. 사람들은 이런 서비스 상에서 줌인/줌아웃 등의 기능을 활용하여 필요한 정보를 얻기 위해 효과적으로 상호 작용한다. 예를 들어 교통 혼잡 정보가 지도에 투영되고, 사용자는 상세한 정보를 보기 위하여 혼잡 지역을 선택하여 추가 정보를 살펴볼 수 있다. 프로세스 마이닝도 실시간 이벤트 데이터를 바탕으로 분석을 수행할 수 있다. 지도에서처럼 이벤트가 GPS 좌표를 가지고 실시간으로 지도에 투영되는 것을 생각해 볼 때, 자동차 내비게이션 시스템처럼 프로세스 마이닝 도구는 사용자가 프로세스를 내비게이션할 수 있고, 프로세스 모델에 병목점과 같은 동적인 정보를 투영할 수 있으며, 수행되는 케이스의 예상 종료 시간과 같은 예측 정보를 제공하는 것이 가능하다. 1.3 프로세스 마이닝 적용시 단계 아래 <그림 IV-4>는 프로세스 마이닝 활동과 결과물에 초점을 맟춰, 프로세스 마이닝 프로젝트에 나올 수 있는 5단계를 보여준다. 프로세스 마이닝 프로젝트는 계획 작성과 계획에 대한 타당성 기술로 시작 한다(0단계). 프로젝트를 시작한 후에는 시스템, 도메인 전문가, 경영진으로 부터 이벤트 데이터와 모델, 목적, 의문사항 등을 도출한다(1단계). 이 단계에 - 47 -
서는 가용 데이터(분석을 하려면 어떤 자료가 사용될 수 있을까?), 도메인(어떤 것이 중요한 질문인가?), 그리고 중간 산출물(예를 들어, 과거 데이터, 핸드 메이드 모델, 목적, 의문점 등)에 대한 이해가 요구된다. <그림 IV-4> 프로세스 마이닝 프로젝트 수행 5단계 2단계에는 자동화된 프로세스 도출 기법을 활용하여 프로세스 흐름 모델을 도출하고, 이벤트 로그에 연결한다. 도출된 프로세스 흐름 모델은 의문 사항에 대한 답을 제시할 수 있고, 이를 바탕으로 기존 프로세스를 재설계하거나 수정 할 수 있다. 또한 모델을 활용하여 이벤트 로그를 필터링하거나 수정할 수 있다. 예를 들어 빈도수가 낮은 작업이나 이상치에 해당하는 케이스를 제거하거나, 누락된 이벤트를 추가할 수 있다. 때로는 동일한 프로세스 인스턴스에 속하는 이벤트를 서로 연관시키는데 상당한 노력을 기울여야 한다. 로그에 있는 이벤 트는 프로세스 모델의 개체에 연결되어야 한다. - 48 -
프로세스가 비교적 구조적일때는 3단계에서 프로세스 모델을, 데이터, 시간, 리소스 관점으로 확장할 수 있다. 2단계에서 생성된 이벤트 로그와 모델의 관계를 바탕으로 모델을 확장할 수도 있다. 예를 들어 이벤트와 연관된 타임 스탬프를 통해 각 작업의 대기 시간을 예측하는 것이 가능하다. 이렇게 확장함 으로써 부가적인 질물에 대한 답을 찾을 수 있고, 추가적인 분석을 시작할 수 있다. 4단계는 궁극적으로 3단계에서 형성된 모델들을 운영 지원의 목적으로 사용 한다. 과거 이벤트 데이터에서 추출된 지식은 수행 중인 케이스의 정보와 결합 되고, 이는 수행 중인 프로세스에 대한 개입, 예측, 추천에 사용된다. 3단계와 4단계는 프로세스가 충분히 안정적이고 체계적일 때 도달할 수 있다. 현재 <그림 IV-4>의 모든 단계를 지원할 수 있는 기법과 도구가 존재하기는 하지만, 프로세스 마이닝은 상대적으로 새로운 패러다임이기 때문에 이용 가능한 도구가 미흡한 실정이다. 2. 프로세스 개선 모델 수립전략 2.1 프로세스 마이닝 적용 모델 선정 <그림 IV-5> 제조분야 생산 협업 분석지원 시스템 구성도 - 49 -
본 연구에서는 자동차 조선 분야의 중소/중견 기업을 대상으로 제조생산 시스템과 기술협업 부분에 대한 이벤트 로그 관리, 프로세스 모델 생성, 그리고 프로세스 성과측정이 가능한 프로세스 마이닝 기반의 생산 협업 분석 지원 시스템 에 대해 적용 모델을 논의하고자 한다. 본 연구를 통한 결과물은 단편적인 개선방안이 아닌 객관적이고 종합적인 개선방안을 제시할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 목표이며, 이는 내부 역량 강화를 통한 지속적인 업무 혁신이 가능하도록 다양한 정보를 제공할 것이며, 기존 정보시스템을 통한 개선의 한계와 내부인력을 활용한 업무 혁신의 한계, 세계경제 및 내수경기 악화로 인한 투자심리 위축 그리고 컨설팅 비용에 대한 부담 및 일회성 개선의 한계점 등과 같은 문제점들을 해결하는 것이 가능하다. 아래의 표는 자동차 조선 분야의 생산 현장에서 당면하고 있는 이슈들을 제조 부문과 기술협업 부문으로 나누어 정리한 자료이다. [표 IV-1] 자동차 조선 업체의 부문별 요구사항 구분 제조 부문 기술협업 부문 자동차 분야 작업 프로세스 간 유휴 시간 분석 및 최적화 물류흐름 분석을 통한 물류이동 최적화 원가 절감 기술협업 프로세스의 합 리적인 간소화 병목지점 발견 및 유발 인자 분석 불필요한 프로세스 제거 엔지니어링 협업 고도화 조선 분야 블록이동 절차 최적화를 통한 이동시간 단축 모듈간 이동패턴 분석을 통한 최적 작업장 배치 효육적인 작업공간 활용 노후기술의 차세대 시스 템 교체 불필요하거나 장애 유발 프로세스 제거 엔지니어링 협업 고도화 이러한 이슈들을 해결하기 위해 프로세스 마이닝 적용 모델은 크게 기술 개발, 시범 적용, 보급 확산으로 구분한다. 프로세스 마이닝 기술은 원천기술을 보유한 대학교에서 제공하고, 이를 구현 하고 적용하는 부분은 기업이 담당하며, 프로세스 컨설팅과 보급/확산 부분은 제조분야 전문 컨설팅 기관(또는 기업)에서 각각 담당함으로써 산 학 연이 긴밀히 결합된 효율적인 사업 추진 체계를 구성하는 것이 바람직하다. - 50 -
<그림 IV-6> 프로세스 마이닝 적용 모델 [표 IV-2] 프로세스 마이닝 적용시 주요 추진 내용 구분 내 용 비고 기술 개발 이벤트 로그 수집기 개발 표준 로그 변환툴 개발 프로세스 마이닝 툴 개발 - 생산 프로세스 분석 지원도구 - 기술협업 프로세스 모니터링 시스템 시범 적용 데이터 수집 방법론 개발 데이터 수집 및 공정 분석 (적용업체 선정) 공정 개선 컨설팅 보급 확산 보급 확산을 위한 홈페이지 개발 및 운영 보급 확산을 위한 운영 관리 - 세미나(컨퍼런스), 인력양성을 위한 교재 등 프로세스 마이닝 분석 지원도구 상품화 기술 협업 프로세스 정보를 수집하기 위해 전문 문서 관리 솔루션을 보유한 업체에서 수요 기업에 관련 제품을 설치하거나 구축이 선행되어야 하며, 적용 기업내부 기술 문서 관리의 편의성을 제공함과 동시에 문서 협업 데이터를 자동 으로 수집하여야 한다. 지역 개발업체는 제조 분야 분석 지원시스템은 오픈 소스 기반 프로세스 마이닝 툴을 활용하여 개발하고, 생산 현장에서의 데이터 수집을 위해 내부 - 51 -
데이터베이스에 주기적으로 접속하여 자동으로 생산 데이터를 수집하는 이벤트 로그 수집기를 개발하여야 한다. 수집된 데이터를 프로세스 마이닝 표준 형식의 데이터로 변환 후 대학교에서 연구개발된 프로세스 마이닝 알고리즘을 적용하여, 현재 설계 기술 및 생산 현 장에서의 프로세스 상황을 도출한다. 컨설팅 전문기관은 프로세스 마이닝 SW 도구에서 얻어진 프로세스 분석 결과를 근거로 자동차 조선 분야 제조업체의 협업 프로세스를 진단하고, 개선 컨설팅 프레임워크를 개발해야 한다. <그림 IV-7> 산학연 역할 구분 정의 - 52 -
2.2 사업추진 방안 (테스트베드 구축) [표 IV-3] 프로세스 개선을 위한 테스트베드 구축 방안 (1, 2차년도) 구분 1차 년도 세부 과제 제조 시스템 부문 기술 협업 부문 프로세 스 분석 및 컨설팅 보급 확산 항목 요구사항 분석 로그 수집 및 표준화 시스템 설계 적용 테스트 성능 최적화 문서 협업 시스템 구축 로그 수집 이벤트 표준화 엔진 설계 사전 인터뷰 프로세스 도출 프로세스 분석 프로세스 진단 프로세스 컨설팅 홈페이지 개발 추진 방향 적용기업의 제조관련 시스템 및 업무환경을 분석 시스템 이벤트 로그의 수집범위 및 활용방안 정의 수요업체와 공동 검토 후 구현 및 적용 범위 확정 각 시스템별 샘플링 데이터 수집 제공된 이벤트 로그 분석 후 규격화/표준화 일관성 있는 시스템 로그로의 전환 방안 도출 로그 수집시 기존 시스템에 미치는 영향을 최소화 효율적이고 안정적인 시스템 이벤트 로그 수집 방안 마련 표준 이벤트 로그 데이터 변환 모듈 구현방안 도출 구현 가능한 최적의 설계사양 도출 단위 시스템 별 프로세스 분석 적용 테스트 담당자와 협조하여 전체 적용 시스템 연계 프로세스 분석 테스트 수행 전체 프로세스 모델 도출 후 실제 프로세스와의 품질 검토 정확도 검증 및 보완 분석 성능 최적화 대용량 데이터 처리시 안정적인 성능 보장 방안 도출 적용업체에 문서 협업 및 중앙화 시스템 구축 문서와 관련된 기본 이벤트 데이터 수집 - 작성, 수정, 조회, 요청, 검토, 승인 등 일반 협업 데이터의 프로세스 이벤트 표준화 작업 이벤트 변환 모듈 작성 담당자와 부서간 프로세스 자동도출 프로세스 마이닝 엔진 설계 적용업체의 현업 담당자들에게 프로세스 분석 목적과 기대효과 사전 설명 데이터 분석 과정에 대한 협조 유도 관리자에게 인지되지 않은 생산 프로세스 발견 표준 프로세스와 다르게 실행되는 프로세스 도출 병목 현상이 발생하는 단계와 시점 발견 전체 생산 프로세스에 대한 데이터 수집 및 분석 수행 제품 생산에 영향을 미치는 모든 프로세스의 문제점 진단 생산 프로세스 개선을 위한 작업관리 또는 기계설비 배치 변경 등의 개선방안 제시 인사평가와 조직구조 재설계 방안 고려 해외 프로세스 마이닝 적용사례 소개 보급확산 홈페이지 소개 - 53 -
구분 세부 과제 제조 시스템 부문 항목 시스템 적용 프로세스 분석 고도화 이벤트 수집기 고도화 생산 모니터링 설계/개발 추진 방향 적용기업에 프로세스 마이닝 지원도구 적용을 통한 1차 시스템 검증 프로세스 분석 모듈 고도화 실제 프로세스와의 동기화율 극대화 시스템 신뢰도 향상을 통한 보급확대 기초 마련 이벤트 수집시 운영시스템 영향도 최소화 고려 시스템 로그 수집시간 단축 표준 이벤트 로그 데이터 변화 모듈 고도화 최적의 표준 이벤트 로그 데이터 구축 (자동차, 조선) 프로세스 마이닝 기반의 생산 모니터링 시스템 설계 및 개발 교육 및 운영지원 GS인증 프로세스 마이닝 도구 사용자 교육 생산 모니터링 시스템 운영지원 GS인증 시험 의뢰 결함 리포트에 대한 수정/반영 2차 년도 기술 협업 부문 협업 프로세스 도출 협업 네트워크 분석 모듈 관련 이벤트 데이터 분석 생산 협업 프로세스 도출 모듈 구현 - 설계도면 작성, 사양 변경 등 구성원간 협업 데이터 분석 업무 간 연관성 파악 조직 내 정보 흐름 파악 협업 네트워크 분석 모듈 개발 고도화 대용량 데이터 저장 및 처리 방안 마련 데이터 자료 구조 개선 협업 프로세스 및 네트워크 분석 처리 모듈 개선 프로세 스 분석 및 컨설팅 협업 프로세스 분석 협업 프로세스 진단 협업 프로세스 컨설팅 관리자에게 인지되지 않은 협업 프로세스 발견 표준 프로세스와 다르게 실행되는 프로세스 도출 협업 프로세스 상에서 중요한 역할을 담당하는 작업자 발견 생산 프로세스 상에서 문제점의 원인으로써 협업 프로세스 문제점 진단 프로세스 개선을 위한 인사평가 제시 프로세스 개선을 위한 조직구조 재설계 방안 제시 컨설팅 방법론 데이터 수집과 분석, 프로세스 개선까지의 전체 과정을 컨설팅 방법론으로 개발 보급 확산 홍보 및 교육 컨설팅기관의 중소기업 생산성 향상 종합네트워크 활용 제조업 프로세스 마이닝 적용사례 홍보 컨설팅 방법론 교육 - 54 -
2.3 기반기술 및 개발범위 1) 제조 시스템 부문 프로세스 마이닝 지원도구 개발 <그림 IV-8> 프로세스 마이닝 기반 생산 모니터링 시스템 구성 제조 부문 데이터 수집기 모듈 및 프로세스 마이닝 지원도구를 개발하기 위한 각 모듈별 핵심 기능은 다음의 표와 같다. [표 IV-4] 제조 부문 핵심 모듈별 기능 요약 구분 내 용 비고 데이터 수집기 모듈 제조 시스템 별 시스템 이벤트 로그 전송 서비스 시스템 이벤트 로그 수신 서버 서비스 통신 오류 발생시 복원 기능 클라이언트/서 버 방식 데이터 변환 모듈 프로세스 마이닝 지원도구 이벤트 로그 수신 서버로 수신된 각 시스템 단위의 로그 데이터를 표준 이벤트 로그로 변환 이벤트 로그 검증을 통한 데이터 오류 자동 감지 표준 로그 데이터 기간별, 세부 속성별 필터링 기능 프로세스 마이닝 알고리즘을 이용한 프로세스 분석 및 진단 프로세스 분석 결과에 대한 다이어그램 생성 분석결과 리포팅 상주형 서비스 컨설팅 지원도구 제조와 관련한 다양한 시스템에서 주요 트랜잭션에 대한 이벤트를 수집후 - 55 -
프로세스 마이닝 기법을 통하여 분석이 이루어져야 하며, 전체 제조 프로세스에 대한 분석이 가능하도록 이벤트 로그 수집기를 개발해야 한다. 프로세스 마이닝이 용이하도록 기존 로깅 기능에 대한 대한 분석도 병행하여 로그의 유형과 수준이 가독성이 보장된 의미있고 일관된 체계를 가지도록 로깅 방안을 마련해야 하고, 필요시 기존 로깅 모듈 개선 작업과 신규 개발을 함께 진행하는 것이 바람직하다. 예를 들어, LOT단위의 추적이 가능하지 않는 시스 템인 경우, 개별단위 로그 수집방안에 대한 검토가 필요하다. 로그 수집기 서버에서 스케쥴 일괄작업을 통하여 각 시스템별 이벤트 로그를 수집하는 중앙 집중식 수집방법도 필요시 채택할 필요가 있다. 신뢰성이 높은 프로세스 마이닝 지원도구를 개발하기 위해 고도화 작업에 고급 개발자를 투입하여 로그 수집기와 프로세스 분석툴의 성능 및 정확도 개선, 알고리즘 최적화 작업을 진행해야 한다. <그림 IV-9> 제조업 전체 생산 프로세스 및 관련 시스템 로드맵 지역업체는 원천기술을 보유한 대학으로부터 프로세스 마이닝 기술 교육을 받아서, 프로세스 컨설팅 결과와 프로세스 마이닝 지원도구에서 제공한 분석 결과의 비교를 통한 프로세스 마이닝 지원도구의 정확도를 검증해야 한다. 또한 적용기업의 요구사항을 수렴하여 설계 및 개발시 최대한 반영이 되도록 - 56 -
노력하여야 하며, 최적화 된 공정 성과분석 알고리즘을 활용하여 주기적으로 생성한 분석 결과를 바탕으로 공정의 성과 모니터링 기능과 공정 프로세스 간 유휴시간 및 병목지점 분석으로 타 공정 또는 시스템 간의 연계와 관련된 문제점을 모니터링하는 기능도 제공해야 한다. <그림 IV-10> 프로세스 마이닝 기반 생산 모니터링 화면 예시 제조 부문 프로세스 마이닝 지원도구를 실제 생산 현장에 적용시 로그 수집기 및 변환모듈에 대한 최적화 작업이 매우 중요하며, 전체 제조 업무에 대해 프로세스 마이닝 기술이 적용 가능하도록 해야 한다. 또한 적용 기업의 업무 담당자는 실제 프로세스와의 동기화율을 검증하여 개발업체와 유기적인 관계를 유지하면서 프로세스 모델링의 정확도를 높일 수 있도록 최대한 협조해야 한다. 프로세스 마이닝 지원도구의 성능 최적화는 컨설팅을 위한 대기 시간을 최소화 시킬 수 있다. 2) 기술협업 부문 프로세스 마이닝 지원도구 개발 전자문서 시스템 전문 구축업체는 적용기업 내에서 발생하는 기술협업 프로 세스 데이터를 수집하기 위하여, 기술 문서와 관련된 작업 지시, 작성, 검토, 수정, 승인, 조회 등과 관련된 활동을 관리하는 시스템을 수요기업에 먼저 구축 - 57 -
하여야 한다. <그림 IV-11> 엔지니어링 기술 문서 중심의 협업 관리시스템 구성 비정형화된 엔지니어링 프로세스에 대한 이벤트 데이터 수집을 위한 기술 협업 부분의 데이터 수집 Life Cycle 관리는 아래의 그림과 같다. <그림 IV-12> 기술문서 협업 Life Cycle 관리 구성도 - 58 -
프로세스 분석 지원도구를 개발하기에 앞서, 원천기술을 보유한 대학으로부터 프로세스 마이닝 기술 교육을 선행하여 엔지니어링 협업 부문 프로세스 분석 모듈 설계시 충분히 반영하도록 한다. 편의성을 높이기 위하여 사용자가 해당 작업 내용을 직접 입력하지 않아도 문서 편집 정보가 수집될 수 있도록 한글, 오피스 문서 등의 어플리케이션에 애드인 모듈을 추가하여 문서의 수정 시작(반출), 수정 종료(반입) 데이터를 자동으로 수집한다. 수집된 데이터는 프로세스 마이닝을 적용할 수 있도록 사전에 정해진 표준 프로세스 데이터로 변환되어야 한다. 기술 협업 부문 프로세스, 업무이력 및 어플리케이션을 관리하기 위한 각 모듈별 핵심 기능은 아래의 표와 같다. [표 IV-5] 기술 협업 부문 핵심 모듈별 기능 요약 구분 내 용 비고 협업 프로세스 관리 업무 프로세스 및 중앙 관리 문서의 Lifecycle 관리 문서 상태(Status)에 따른 협업 담당자(검토자/승인자) Routing 및 알림 기능 흐름 및 Lifecycle 단계별 모니터링을 통한 관리 기술 문서 관리 시스템 기반 구 축 업무 이력 관리 어플리케이션 관리 업무의 진행 과정과 결과에 대한 이력 자동 추적 및 조회 업무 담당자 지정 변경을 통한 업무 인수인계 기능 문서 지시, 작성, 검토, 수정, 승인, 조회 등의 이력 정보 제공 문서 편집 어플리케이션에서 직접 문서 저장소로 접근하여 문서 등록 및 조회 자동화된 데이터 수집을 위한 로그인 및 데이터 전송 에이전트 개발 표준 프로세스 데이터 변환 어 플 리 케 이 션 후킹 사용 업무 수행 결과를 저장하고 있는 데이터베이스에서 업무 수행에 관여한 부서들 사이의 관계를 나타내는 기술 협업 네트워크를 자동으로 도출하는 기능을 제공하여, 조직의 부서 관점에서 업무가 어떻게 수행되는지를 파악이 가능하 도록 한다. 이때 기존 사회 연결망(Social network) 분석에서 제공되는 다양한 분석 기법을 적용해야 한다. 또한 메모리 DB 등의 오픈 소스 기반 데이터 저장 구조를 활용하여 대용량의 프로세스 데이터 처리가 가능하도록 데이터 저장 및 처리 구조를 개선하여야 하며, 협업 프로세스 분석을 통하여, 작업별 수행 개수 분포, 부서별 총 작업의 - 59 -
수행시간 등 업무 프로세스를 모니터링한 결과를 조회할 수 있는 뷰를 제공해야 한다. <그림 IV-13> 기업 협업 네트워크 예시 3) 프로세스 분석 및 컨설팅 제조 시스템 부문에서 컨설팅 기관과 프로세스 마이닝 원천기술 보유 대학은 변환된 생산 프로세스 이벤트 정보에 대해 다양한 프로세스 마이닝 분석기법을 적용하여, 생산 프로세스 상의 문제점을 진단해야 한다. 특히, 참여하는 대학은 프로세스 마이닝 분석 기법의 적용시에 발생할 수 있는 기술적/이론적 문제를 해결하고, 컨설팅 기관의 분석결과로부터 생산 프로세스 상의 문제점 발견에 집중해야 한다. 프로세스 마이닝 원천기술을 보유한 대학은 해외 생산 프로세스 분석 경험과 국제 프로세스 마이닝 연구 네트워크를 충분히 활용하여, 해외 우수 분석 사례를 - 60 -
바탕으로 최신 분석 기법을 제공하는 것이 매우 중요하다. 그리고, 적용 기업(테스트 베드 제공 업체)의 현장 근로자들에게 본 연구의 취지와 기대효과를 사전에 세미나 및 홍보를 통하여 이해시켜, 현장 적용과정 에서 발생할 수 있는 문제를 최소화하도록 해야 한다. 컨설팅 기관은 제품 생산에 영향을 미치는 모든 프로세스의 전체 최적화 관점에서 문제점을 진단하도록 노력하고, 이를 위해 전체 생산 및 협업 프로 세스에 대한 데이터 수집 및 분석 작업을 진행해야 한다. 또한, 발견된 문제점을 해결하기 위하여, 작업관리 또는 기계설비의 배치변경 수준의 개선방안과 현장 근로자의 인사평가와 같은 제도적인 개선방안까지 제시해야 한다. 기술 협업 부문에서 컨설팅 기관과 대학은 변환된 제품 흐름 정보에 대해 다양한 프로세스 마이닝 기법을 적용하여, 각 제품정보 흐름을 정형화하고 제 품정보 흐름상의 문제점을 진단할 뿐만 아니라, 각 단계별 중요한 역할을 담당 하는 핵심 기술자를 파악해야 한다. 컨설팅 기관은 발견된 문제점을 해결하기 위하여, 업무절차 규정에 대한 개정과 핵심 기술자에게 적절한 평가와 보상을 위한 인사제도와 조직 구조 재설계 방안까지 제시해야 한다. <그림 IV-14> 컨설팅 프레임워크 및 보급확산 활동 - 61 -
개발된 결과물에 대해 제조업 전용 프로세스 마이닝 보급 확산을 위한 홈페이지를 개발하고 운영지원을 해야 한다. 참여하는 컨설팅 기관은 개발된 홈페이지의 홍보계획을 포함한 보급 확산계획을 수립하고, 주도적으로 수행함과 동시에 개발된 컨설팅 방법론에 대한 교육을 지원하여야 한다. 중소기업을 포함하는 산업계 네트워크를 통한 프로세스 마이닝의 적용사례를 소개하고 빠른 보급 전파를 위하여 컨설팅 전문기관인 한국생산성본부의 활용도 고려해 볼 필요성이 있다. 3. 프로세스 마이닝 효과분석 3.1 신규 IT시장 창출 본 연구에서 제시하는 모델은 제조 생산 공정으로부터 얻어지는 정형화된 데이터 뿐만 아니라, 엔지니어링 협업 분야의 비정형 프로세스 데이터에 대한 프로세스 모델 도출, 분석 및 모니터링 기능을 포함한다. 이는 개발되는 프로세스 마이닝 도구가 기 구축 정보시스템의 구조에 상관 없이 독립적으로 동작할 수 있다는 것을 의미하며, 관련 분야 또는 타 산업군 으로 확산이 용이하기 때문에 다양한 컨설팅 사업과 프로세스 개선 분야의 신 기술 습득을 통한 고부가가치 사업의 수행이 가능할 것이다. 단순 SW 개발과 특정 업체에 일회성 적용으로 끝이 나는 것이 아니라, 개발 되는 프로세스 마이닝 분석툴의 확산 적용을 위한 컨설팅 방법론 개발과 관련 교육의 병행을 통한 신규 시장 창출 또한 가능할 것이다. 제조업 분야에서 프로세스 마이닝 기반 생산 모니터링 시스템을 상용화하게 되면 국내 시장 개척 및 향후 해외 수출을 기대할 수 있고, 관련 산업은 2012년 기준으로 2,600백만 달러, 2020년까지 4,300백만 달러로 성장이 가능하다. 3.2 지역산업 경쟁력 향상 본 연구에서 제시한 프로세스 마이닝 기반의 생산 협업 분석 지원 시스템 에 대해 사후 추진시, 사업 초기부터 보급확산을 위한 홈페이지를 운영하고, 유관 - 62 -
기관과의 마케팅 활동을 통해 울산 지역 뿐만 아니라, 타지역 제조업체로까지 본 사업의 성과가 활용될 것으로 예상이 된다. [표 IV-6] 프로세스 개선에 따른 제조부문 기대효과 구분 대상 기대효과 설명 매출 기준 적용기업 (자동차/조선 분야 2개 업체) 울산광역시 (전체 제조업) 년간 약 360억 년간 약 1조 4천억 현장의 숨겨진 생산 프로세스를 발견하고, 이를 관리 또는 표준화함으로써 전체 생산리드타입이 단축되고, 제품 품질이 향상되어 적용기업 매출의 약 4.0% 향상 생산성 기준 울산광역시 (전체 제조업) 년간 약 4천억 현장 기술자간의 제품정보 흐름 발견 및 개선으로 제품 정보 불일치로 인한 재작업 등의 낭비요소 제거와 자율적인 창의 혁신 역량의 제고로 적용 기업의 생산성 약 1.0% 향상 * 적용기업 2곳 : 덕양산업(자동차분야), 세진중공업(조선분야) 4. 지역SW발전을 위한 지자체 노력 본 연구를 통한 결과물에 대한 성공적인 개발 이후, 소프트웨어 품질의 신뢰성 확보를 위해 울산광역시 차원에서의 접근이 매우 중요하다. 프로세스 마이닝 분석 지원시스템의 현장 적용시, 적용기관의 자동차/조선 분야의 현업 전문가를 적극 활용해야 하며, 세부일정 계획의 타당성 및 마일 스톤의 적절성 여부를 적용기관의 검토를 거쳐 최종 확정하도록 유도해야 한다. 예를 들어, 전담인력을 배치하여 현업 인터뷰를 통한 업무 효율 및 생산성 향상 여부, 개선 필요 사항에 대한 체크리스트를 작성하고 관리하여야 한다. 그리고 전문 컨설팅 기관의 컨설턴트를 적극 활용하여 타지방 및 유사 제조업 에서의 컨설팅 사례를 확보하고, 현장에서 발생가능한 문제점들을 사전에 면밀히 검토하여 지역 적용기관(자동차, 조선 각 1곳)에 최대한 반영이 될 수 있도록 울산시 차원에서 접근하도록 노력해야 한다. 개발된 프로세스 마이닝 분석 도구의 품질에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 지자체 차원에서 GS인증을 취득하도록 유도하여 우수한 SW제품을 보다 잘 믿고 사용할 수 있도록 정책적으로 접근하는 것이 바람직하다. - 63 -
본 연구 결과물 적용시 중소기업 지원센터 및 울산상공회의소를 연계하여 세미나 등 지역 행사 진행시에 전시부스 또는 세미나 세션을 마련하고 이를 통한 보급 확산이 가능하도록 울산시 차원에서 정책적인 지원을 해야 할 것이다. 프로세스 마이닝 기술이 지역 산업의 발전에 기여하기 위해서는 프로세스 컨설팅 전문 인력의 양성은 아주 중요하다. 이를 위해, 기업 내 문서 협업 및 생산 프로세스 모니터링과 개선안을 도출할 수 있도록 관련 전문가 초빙 교육을 실시하고, 유사 업체에 전파시킬 수 있는 SW 응용 표준 모델 및 사례를 제시 할 수 있도록 울산시와 지역내 기업지원 기관들이 적극 협조해야 한다. 지역 제조업체에 개발된 프로세스 마이닝 지원도구를 일정기간 무상으로 제공하고 컨설팅을 지원하여, 해당 기업이 자체적으로 생산 프로세스를 진단 하고 개선활동이 가능하도록 유도하는 것도 좋은 대안이 될 수도 있다. 울산광역시는 국가경제를 지탱하고 견인해온 산업수도 울산의 자동차, 조선, 석유화학 등 주력산업의 지속 성장 및 미래 울산의 성장동력 확충을 위한 마스터 플랜을 수립하고 이를 추진하기 위한 주무부처를 구성하여 운영 중에 있다. <그림 IV-15> 울산광역시 지역 SW융합 지원사업 담당 부처 이중 산업진흥과 미래첨단산업계 에서 지역의 벤처기업 육성 및 IT진흥을 전담하며, 지역SW융합사업을 활성화하기 위해 다양한 사업을 추진하고 있으며, 주요 활동 내역은 다음의 표와 같다. - 64 -