서울 코엑스에서 27일 개막해 29일 막을 내리는 ‘스마트공장엑스포+오토메이션월드 2019’
다음과 같이 진행된 전시회 및 컨퍼런스를 방문하게 되었습니다.
국내 제조업의 진화 속도를 체감할 수 있는 '스마트팩토리+오토메이션월드 2019' 전시회가 27일 490여개 업체가 참가한 가운데 개막했습니다. 특히 올해는 로봇, IoT, 빅데이터, 인공지능, VR 등의 ICT 기술과 융합된 제조 솔루션 및 제품들 그리고 구축 사례를 자세히 살펴볼 수 있습니다.간단한 소개 영상으로 시작하겠습니다.
딱 들어가자마자 눈에 보였던 것은, 
"스마트 팩토리는 인공지능으로부터 출발합니다." 라는 문구였습니다. 사실 우리나라 현재 물류산업에서 이렇게 컨퍼런스를 진행할 만큼 진보되었는가 의구심은 들었지만, 많은 부분에서 고민하고 개발한 흔적들이 많이 보여서 배울 점이 많았습니다. 이렇듯 컨퍼런스도 진행했지만 안타깝게 참여를 하지는 못했습니다.
저는 이전 서평-3을 쓰면서 관심이 있던 스마트 팩토리부분을 중점적으로 보았습니다.
스마트 팩토리란, 공장의 제조현장 즉 기계나 생산 요소들이 디지털화 되어 여러 통신 방법으로 상호 연결되어 있는 시스템을 말합니다. 이러한 환경은 높은 자율성과 효율성이라는 효과 때문에 4차 산업혁명에 주목하고 스마트 팩토리의 제조 경쟁력을 갖추기 위해 노력하고 있습니다. 여기 스마트공장엑스포에서는 고객 중심의 스마트팩토리 Total Solution을 제공하는 업체부터 구축, 로봇 시스템제작 설치, 물류 자동화 시스템 설계, 전용기기 제어 방법등 다양한 부분에서 물류 자동화를 시각적으로 볼 수 있다는 점에서 인상깊었습니다.
온오프라인 고객주문이 들어오면 주문접수, 제품 피킹, 박스 패킹, 출하까지 이제는 빠른 스피드와 높은 처리 능력을 토대로 WMS와 연계하여 물동량과 창고 회전율 극대화를 구현해 놓은 TAGON Shuttle과 Heavy Lifter에 주목했습니다. 동영상으로 한번 보시죠. 
같은 공간에서 입,출고가 가능하며 Inventory Box와 Shelf 제품이 동시에 전산으로 매칭되어 별도의 로케이션 지정을 하지 않아도 됩니다. Rack과 연계된 Conveyor를 통해 Inventory Box가 배출되면 작업 지시 화면을 통해 품목과 수량을 확인 후 Order 구성을 작업자 한 명이 손쉽게 완성할 수 있습니다.
또한, 서평-1에서 언급했던 플랫폼 기업들도 있었습니다. 생산설비 데이터를 실시간으로 측정하여 오작동 및 불량요인을 분석, 효율적인 관리를 대신 해주는 겁니다. 오작동 및 불량이 발생할 경우 알림 서비스로 빠르게 대처가능하고, 오작동률 감소와 손실비용 절감의 효과를 강조해 주면서 말이죠. 기존 IoT 디바이스'위콘'과 센서의 결합을 강조했습니다. 
이번에는 빅데이터 관리부분을 말해보겠습니다. 빅데이터’ 시대를 연 공신은 여럿입니다. 가령, 스마트폰 보급과 SNS 데이터의 폭발적인 증가, 새롭게 주목받고 있는 사물네트워크(M2M) 센서 데이터와 사물인터넷(IoT) 데이터의 확산처럼 말입니다. 빅데이터는 대개 전통적인 데이터베이스(DB)나 시스템 환경에서 처리하기 힘든 대용량 데이터를 저장, 분석, 처리해 가치있는 정보로 만들어내는 일련의 과정을 일컫습니다.그 과정에서 하둡과 같은 프로그램을 써야합니다.
이제는 프로그램없이 오픈 소스로 빠르게 데이터 배포부터 IT 전문가 이상의 관리/분석이 가능하게 되었습니다. 바로 2018년 12월부터 SKT에서 빅데이터 분석 솔루션을 내놓았는데 metatron discovery라는 것입니다. 기업이 보다 손쉽게 빅데이터를 준비·정제하고 AI기반의 기술을 개발·상용화할 수 있게 도와주는 솔루션을 오픈소스로 열어 놓았습니다.
실제로 관계자께 물어보니, 각 산업의 빅데이터 역량을 높이기 위해서는 축적된 대용량 데이터를 실제 업무에 활용하는 역량이 필수적이라며 "특히 제조업 분야 IoT의 성공을 위해서는 제조 설비에서 발생하는 수많은 로그 데이터의 실시간 모니터링 및 분석이 중요하다"고 설명해 주셨습니다. 개발자 동반성장 및 IoT 산업 발전에 기여하는 목적으로 열었지만 배우는 학생의 입장에서도 여러모로 도움이 많이 될것 같았습니다. (컴공 친구들 특히!) 이제는 물류데이터분석, 수요데이터분석, 공급시스템데이터분석 등 여러 산업 분야의 접목이 눈에 띄게 늘고 있습니다.
P.S 어쩌면 짧은 지식을 가지고 살펴보고 한정된 스펙트럼으로 분석을 한 것일 수도 있습니다. 그렇지만 물류 산업의 효율화를 고민하고 시장의 확장을 살펴보았다는 점에서 굉장히 뜻 깊었던 방문이 아닐까 생각이 듭니다.