풍차에서 컴퓨터까지 되돌아보면

인간은 오래전부터 힘든 일을 도와줄 보조 수단을 찾았다. 자동화를 통해 진정한 도구가 나타났으며, 작업이 프로세스나 절차 변경 없이 편해졌다.

라인홀드 셰퍼(Reinhold Schäfer)

핵심 내용

– 수작업을 기계로 대신하는 경우 이를 기계화라고 한다.

– 자동화에서 프로세스 흐름은 자동화 기계 또는 기계에 의해 제어된다.

– 이러한 발전이 AI를 기반으로 하는 새로운 시스템으로 이어지고, 미래의 공장은 무인화로 전환될 것이다.

프로세스를 처음 자동화한 시기를 확인하려면 자동화라는 용어를 먼저 자세히 정의해야 한다. ‚자동화‘는 DIN V 19233에 따라 ‚사람이 참여하지 않고 규정에 따라 전체적 또는 부분적으로 작업하는 시설을 갖추는 것‘으로 정의된다. 또한 자동화라는 용어는 경영학 이론에서 확립되었다. 이 개념은 완료된 자동화 상태를 설명한다. 이 개념은 영어의 „ automation“이라는 개념을 단순하게 번역하여 사용하면 안 되지만 그렇게 사용되는 예가 많은 것은 유감이다.

이에 대해 사람이 기술을 사용하는 것은 자동화가 아니다. 사람들이 수작업 프로세스에서 기계를 사용하는 경우를 ‚기계화‘라고 한다. 이 프로세스는 자동화와 달리 여전히 사람에 의해 제어된다. 반면 자동화에서는 프로세스 흐름이 자동 장치 또는 기계 장치에 의해 제어된다. 하지만 인간은 전체 자동화 프로세스를 모니터링하고 아직 자동화되지 않은 프로세스를 실행해야 한다 [1].

자동 장치는 연속되는 여러 작업 절차를 자동으로 수행하는 기계 또는 장치이다. 이것은 전자 제품에서 입력 신호와 선행 상태에 따라 다른 상태를 수용할 수 있는 메모리 기반의 주기적으로 작동하는 스위칭 시스템을 의미한다 [2]. 그렇다면 자동화는 언제 처음 이루어졌을까? 영국 대장간의 에드먼드 리는 1745년에 바람 속에서 풍차가 스스로 돌아가는 자동화 장치를 최초로 발명하였다.

풍차가 바람 속에서 스스로 돌아간다

이미 고대에도 풍차를 이용하여 인간이나 동물의 노동을 넘겨받는 기계가 있었지만, 세로 축을 중심으로 회전할 수 있는 방식으로 풍차를 만든 것은 중세에 이르러서이다. 그때까지 풍차는 사람의 근력에 의해 방향을 바꾸어야 돌아갈 수 있었다. 에드먼드 리의 발명으로 비로소 기어 박스가 있는 추가적인 휠을 통해 풍차가 바람의 위치를 찾아 회전하는 것이 가능해졌다.

1787년 에드먼트 카트라이트는 Power Looms라는 자동 직조기를 발명하였다.

산업 생산을 위한 최초의 자동 기계는 직조기이다. 1787년 에드몬드 카트라이트는 동력기로 구동되는 Power Looms라는 자동 직조기를 최초로 개발했다. 초기에 경제적으로는 실패했지만 그의 발명은 널리 전파되었고, 곧이어 광범위한 사회적 영향을 미치게 되었다.

직조기가 첫 번째 자동화 기계였다

1811년 영국에서는 이러한 직조기에 반발하는 직조공들의 반란이 있었다. 직조공 봉기 사건으로 알려진 이 반란은 새로운 기계에 대항하는 것이 아니라 외국인 근로자와 공급자에 대한 것이었다.

Ford 자동차 회사의 컨베이어 벨트 생산 방식

           전기의 발견과 전기 공학의 발명(19 세기)은 생산의 분산화를 가능하게 하였다. 이때부터 에너지의 장거리 전송이 가능해졌다. 초기에는 전기를 사용하여 측정과 제어 그리고 규제를 시도했다. 대부분 성공적인 테일러주의(Taylorism)는 합리적이고 효율적인 생산 방식을 확립하려고 시도하였다. 15 세기에 베니스의 선박 건조를 위해 처음으로 적용한 컨베이어 벨트 생산 방식이 있었다. 또한 1790년에 올리버 에반스는 다양한 운송 기술을 적용한 제분기로 특허를 받았다. 1870년 신시내티의 도축장에서는 도축된 돼지를 컨베이어 벨트를 이용하여 다른 작업자에게 전달했다. 이 컨베이어 벨트는 1913년에 헨리 포드에 의해 미국에서 최초로 대량 생산에 이용되었고, 자동차 생산을 위한 ‚moving assembly line, 움직이는 조립 라인‘으로 사용되었다.

컨베이어 벨트 제조 방식이 작업 환경을 근본적으로 바꾸었다

컨베이어 벨트는 노동 시장에서 노동의 역할을 바꾸었다. 컨베이어 벨트는 작업의 효율성으로 특정 지점까지 생산성이 계속 향상되었지만, 반면에 노동자의 신체적 정신적 건강은 희생을 당했다. 단조로운 노동은 노동자의 피로와 소외를 초래하고 생산성 증가와 임금 보상의 격차가 커서 노동자와 고용주 사이에 갈등이 유발되었다.

20세기에는 아이스박스의 후속으로 냉장고가 일반 가정에 보급되기 시작했고, 건물 난방은 온도 조절 밸브에 의해 자동으로 조정되었다. 1937년 토목 기사인 콘라드 추제는 Z1이라는 계산기를 개발하였다. 이는 이진 시스템으로 계산할 수 있는 최초의 계산기였으며 기계적으로 작동하였다. 1940년대에 이르러서야 프로그램으로 제어되는 완전 자동으로 작동하는 Z3(1941)과 같은 전기 시스템이 이어졌다. 1950년대에 트랜지스터를 개발하여 작업에 이용하였다.

           제2차 세계 대전이 끝나고 생산이 천천히 가동을 시작하였다. 통화 개혁만으로 서부 독일의 상황이 근본적으로 바뀌었다. 많은 회사들이 다시 생산을 시작하면서 생산 시설을 가동하기 시작했다. 이른바 새로운 부흥의 시작되었다. 예를 들어, Cloos 사는 생산을 재개하면서 스틱 전극용 용접 시스템을 개발하였다. 이 회사가 오랫동안 수공업으로 공장을 운영하였지만, 전쟁 이후 칼 클루스는 생산 구조를 새롭게 만들었다.

1969년은 매우 특별한 해이다. 최초의 프로그래머블 로직 컨트롤러가 개발되었고, 1969년 10월 29일에 처음으로 무선 네트워크로 연결된 두 컴퓨터 간에 메시지가 전송되었다. 바로 인터넷 시대가 시작된 것이다.

1950년대 불활성 가스 용접을 위한 용접 전원의 통합을 통해 생산 라인 자동화가 시작되면서 Cloos 사의 로봇 기술이 이어졌다. 1960년에 Unimation 사는 유압식으로 작동되는 최초의 산업용 로봇을 출시하였고, 1970년경부터 이 로봇은 독일에서 사용되었다. 어윈 클루스는 1977년 최초의 유압 로봇을 프로그래밍하였다. Cloos 사는 1981년부터 자체 산업용 로봇을 설계하고 생산했다.

기업들은 이제 보안 기술에 초점을 맞추고 있다

1987년 Pliz가 안전 스위치 장치 Pnoz를 출시하였다. 이 안전 스위치는 최초로 반복 가능하고 동시에 안정적인 안전 특성으로 기존의 안전 회로를 훨씬 능가하였다.

이와 동시에 많은 회사에서 프로세스를 표준화하고 자동화하였다. 하지만 자동화된 많은 프로세스는 심각한 사고로 이어질 수 있다. 이런 경우 전체 프로세스를 방해할 수 있기 때문에, 기업은 사고를 예방하는 것이 무엇보다 중요하다. Peter Pilz와 같은 재주 많은 엔지니어는 이러한 프로세스를 보다 안전하게 만드는 아이디어를 제시하였다.

Peter Pilz의 선대 회사는 수은 스위치 기어를 제조했다. 이를 기반으로 전자 기기의 소형화가 증가하면서 Peter Pilz는 스위치 기어와 제어 시스템, 특히 타이밍 릴레이를 제조하게 된다. Pilz는 1987년에 Pilz를 전 세계적으로 알리는데 공헌한, 혁신적인 비상 정지 스위치 ‚Pnoz‘를 개발하였다. 오늘날 Pnoz는 제품 이름 그 이상의 의미가 가지고 있으며, 개발 이후 기계 및 플랜트 제조에서 안전 관련 스위치의 벤치마크가 되었다. Pilz는 이 제품을 통해 전 세계 최초의 공급업체가 되었으며, 몇 년 이후 유럽 시장의 리더로 발전하게 된다.

전자 장치의 새로운 기술인 트랜지스터 개발과 함께 전기 회로의 크기가 급격히 줄어들었다. 이 크기가 줄어들면서 불 대수(Boolean Algebra) 사용을 위한 수고도 함께 줄었다. 마지막으로, 집적 회로의 개발은 장치에 적은 노력으로 로직을 장착할 수 있게 되었다. 1989년에 인터넷을 기반으로 하는 월드 와이드 웹이 만들어졌고, 1990년 이후 이를 상업적으로 이용하기 시작하였다.

디지털화 기술이 자동화의 길을 넓혔다

디지털 기술은 자동화를 위해 선호되는 수단이 되었다. 센서와 액츄에이터는 제어 시스템과 통신하고, 공정 중 동일한 품질을 유지하며 제품을 안전하게 제조할 수 있다. 컴퓨터 기술과 생산 설비에 산업용 로봇을 이용하면서 전체적으로 높아진 자동화 수준은 자동 생산 라인으로 이어졌고, 패턴 인식과 인공 지능 같은 기술도 이를 촉진하게 하였다.

Cloos 전무이사인 지그하르트 토마스의 설명과 같이 디지털화는 생산에만 국한된 것이 아니다. “용접 시스템의 개별 구성 요소와 상위 시스템이 네트워크로 연결되어 고도로 자동화된 지능형 로봇 시스템의 수요가 전 세계적으로 증가하고 있습니다. 이것이 제품 개발에서 디지털화에 의존하는 이유입니다.”

카오스 컴퓨터 클럽의 프랑크 리거 대변인은 ‚Arbeitsfrei‘라는 출판물을 통해, 많은 작업 영역에서 자동화가 가속화하면 가까운 미래에 많은 사람들이 일자리를 잃게 될 것이라고 경고하였다(예: 자율 주행 트럭으로 인한 트럭 운전사). 이로 인해 노동조합 회원이 줄어들면서 노동조합도 약화될 수 있다. 프랑크 리거는 경제 성장을 통해 일반적인 복지가 성장하고 공정하게 분배되도록 ‘자동화 배당의 사회화‘, 즉 비노동에 대한 과세를 옹호하였다. 프랑크 리거에 따르면, 조건 없는 기본 소득의 도입은 노동 세계의 자동화로 인한 사회적 문제에 대한 해결책이 될 수 있다고 설명했다.

인공 지능이 많은 작업을 맡는다

기계가 인공 지능을 탑재하면서 자격을 갖춘 사람들이 점유했던 영역으로 점점 침투하고 있다. 천재 문리 학자, 스티븐 호킹은 다음과 같이 언급하였다. 기계가 언젠가 통제권을 넘겨받게 될 것인지 그렇지 않을지는 미래가 보여줄 것이다. 하지만 분명한 것은 기계가 고용 시장에서 점점 많은 사람들을 쫓아내고 있다는 것이다 [3].

인공 지능을 통해 기계가 지금까지 고도의 능력을 지닌 사람이 차지하고 있던 노동 영역으로 점점 더 들어오고 있다.

Google 번역기 또는 DeepL과 같은 기계 번역이 그에 대한 한 예시이다. 또 다른 예시는 2011년 퀴즈 프로그램 Jeopardy에서 최고의 플레이어를 상대로 승리를 이끌어낸 인공 지능 IBM Watson이다. 이 기계는 오늘날 의료 영역에서 질병을 진단하는 의사를 지원하고 있다. Watson은 또한 법조계에서 변호사의 부담을 덜어주고 있다.

           2016년부터 기계는 언어를 인식하고 이해하여 질문에 대한 답변을 검색하고 자연어로 답변하고 있다. 이는 Siri, Google Now, Cortana와 Samsung의 빅스비와 같이 매우 간단한 형태로 스마트폰에서 이용되고 있다.

VDI에 따르면 인공 지능은 작업을 독립적이고 효율적으로 처리할 수 있는 능력으로 기술 시스템을 확장하는 것이라고 정의한다. 기술 시스템은 기계 학습을 기반으로 독립적으로 모델을 개발하여 복잡한 작업을 해결할 수 있어 잠재력을 확장한다.

VDI는 2018년 10월, 상태 보고서에서 약한 인공 지능과 강한 인공 지능을 구별하였다. 약한 인공 지능은 특정 응용 프로그램의 문제를 해결할 수 있는 기능을 특징으로 한다. 이 약한 AI는 일반적으로 개발되고 훈련된 작업만 해결할 수 있다. 예를 들어 내비게이션 시스템, 문자와 텍스트 인식, 음성과 이미지 인식, 자동 번역, 데이터 분석과 특정 작업 (스팸 필터), 특정 상황의 이미지 분석과 같은 전문가 시스템(의료, 교통), 검색어에 대한 수정 제안 등이 그것이다. 지난 10년 동안 약한 인공 지능은 딥 러닝을 통해 르네상스를 경험했다. 기계 학습은 순수한 정보 처리뿐만 아니라 산업, 생산 및 제조 분야에서도 핵심 기술이 되었다.

           강한 인공 지능은 인간과 동일한 지적 능력을 갖거나 심지어 이를 능가한다. 이 아이디어는 처음부터 AI 연구의 일부였다. 예를 들면 논리적 사고, 예측 불가능한 상황에서의 의사 결정, 전략 계획, 사용 가능한 자연 언어로 더 높은 목표, 독립적이고 창의적인 솔루션 찾기 및 의사소통을 달성하기 위한 기술 결합 등이 있다.

몇 년 전만 해도 유토피아로 간주되었던 것들 가운데 많은 것들이 실현되었다. 클라우드와 산업 보안, 인공 지능, 기계 학습, 디지털 트윈, VR / AR, 빅 데이터 관리 분야의 솔루션뿐만 아니라 Industry 4.0에 대한 수많은 응용 프로그램들이 지난해 하노버 박람회의 Digital Factory라는 제목으로 확인할 수 있었다. 그리고 우리는 SPS 박람회에서도 미래 공장은 무인화될 것이라는 것을 보여주는 AI 기반 시스템을 확인했다. 강력한 컴퓨터 기술 없이는 이 가운데 어느 것도 가능하지 않을 것이다. 따라서 컴퓨터 기술에 공을 돌려야 한다.