비즈니스 연속성 관점에서 볼 때, 보다 향상된 회복 탄력성(resilience)은 인더스트리 5.0에 가장 중요한 영향을 미치는 요인 중 하나다. 이러한 맥락에서 회복 탄력성은 정상적인 운영에 영향을 미치는 충격과 교란, 변동성을 견디고 적응하는 기업의 능력을 의미한다. 일반적으로 회복 탄력성에는 두 가지 주요한 측면이 있다. 첫 번째는 심각한 부정적 영향들을 경험하지 않고 팬데믹, 전쟁, 사이버 공격, 자연 재해와 같은 심각한 상황이 오래 지속되는 동안 견딜 수 있는 능력이다. 두 번째는 그러한 혼란에 적응하고 상황이 해결된 후 더 나은 모습을 보일 수 있는 능력이다. 이 글에서는 예방 정비, 적응형 제조, 디지털 트윈과 같은 새로운 패러다임들을 지원하는 몇 가지 기본적인 인더스트리 5.0 기술들과, 그것들이 보다 회복 탄력적인 제조 부문에 어떻게 기여하는지 살펴본다. 예방 정비예방 정비란 산업용 장비의 상태 및 성능 데이터를 모니터링 및 분석할 장치의 유지보수가 필요한 시기를 예측하는 유지관리 접근법을 말한다. 이 프로세스는 산업용 장비에 설치된 사물 인터넷(IoT) 센서를 이용하여 진동, 온도, 압력과 같은 매개 변수들에 대한 실시간 데이터를 수집한다. 이러한 데이터들은 정상적인 작동 패턴들을 인식하도록 훈련된 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 모델에 입력된다. 이러한 데이터를 지속적으로 분석함으로써 모델들은 고장이 임박했을 때 나타날 수 있는 이상 징후를 식별하고 유지보수에 가장 적합한 시기를 정확하게 결정할 수 있다. 예를 들어, 모터나 베어링의 진동 수준이 높아지면 고장이 발생하기 몇 주 또는 몇 달 전에 윤활 또는 교체가 필요하다는 신호가 될 수 있다. 여기서 AI 시스템은 경보를 상향 조정하여 현재의 생산 주기 이후 부품이 고장 나기 전에 최적의 시기에 유지보수를 할 수 있게 한다. 이는 과거의 전통적인 정비 방법이나 이를 개량한 방법들보다 운영 비용을 크게 낮춰 준다. 실제로 이러한 예방 정비 방식은 사용 시간들 또는 캘린더 간격들을 기반으로 하는 기존의 방식들에 비해 몇 가지 장점들을 제공한다. 예방 정비는 예기치 않은 고장들을 방지함으로써 계획에 없던 다운타임을 최소화한다. 부품들도 실제로 필요한 경우에만 수리 또는 교체하기 때문에 장비 수명도 연장된다. 마지막으로, 최적화된 계획 및 재고 관리를 통해 전체 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 따라서, 예방 정비는 제조 운영의 회복 탄력성에 크게 기여한다. 시설의 심각한 고장을 방지하여 생산이 중단 없이 계속 이루어질 수 있게 할 뿐만 아니라 전반적인 장비 효율성(overall equipment effectiveness, OEE)을 최적화한다. 게다가 이 접근 방식의 인공지능(AI) 및 분석 기능들은 프로세스를 개선하고 제품 품질을 극대화하며 폐기물과 에너지 소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 공급망 문제나 수요 변동 시에도 회복 탄력성을 제공할 수 있다. 이러한 총체적인 접근 방식은 기업이 충격을 견디고, 어떠한 중단 상태에서도 빠르게 회복하며, 보다 개선된 상태로 나아갈 수 있도록 한다.

적응형 제조
적응형 제조는 기업이 수요 중단이나 변화하는 수요에 대응하여 제조 프로세스와 운영을 신속하게 조절할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 AI, 자동화 및 유연한 생산 시스템의 결합을 통해 가능하다. 적응형 제조의 핵심은 시간과 비용의 변화를 최소화하면서 제품의 조합이나 생산량을 변경하도록 재프로그래밍할 수 있는 유연하고 재구성 가능한 생산 라인을 확보하는 것이다. AI는 예측, 재고 및 공급망 이슈에 관한 실시간 데이터를 기반으로 이러한 재구성을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 한다.

예컨대 특정 제품 모델에 대한 수요가 급증할 경우, AI 시스템은 생산 일정을 조정하고, 자원을 재할당하고, 심지어는 제품 생산이 더 쉽게 이루어질 수 있도록 제품 설계를 수정하여 수요가 많은 품목에 제조 우선순위를 둘 수 있다. 이와 반대의 상황, 즉 특정 부품에 대한 수급이 원활하지 못할 경우, 적응형 제조는 이들을 대체할 수 있는 부품들을 사용하는 설계로 빠르게 전환할 수도 있다. 이러한 대응력 덕분에 제조회사들은 자연재해, 지정학적 사건 또는 팬데믹으로 인한 수요 변동이나 공급망 중단 사태에 보다 탄력적으로 대응함으로써 생산을 중단하는 대신 주문을 계속 이행하고 수익을 창출할 수 있다. AI와 자동화 기술을 바탕으로 하는 적응형 제조는 품질을 개선하고 재고 비용을 절감하며 제품 수명 주기를 연장하여 회복 탄력성을 향상시킨다. 전반적으로, 제조 프로세스를 조정할 수 있는 능력은 기업들에게 내외부 여건에 의해 벌어지는 가동 중단 사태를 견딜 수 있고 빠르게 복구할 수 있는 능력을 제공한다. 이를 통해 기업들은 변화하는 시장 상황에 민첩하게 대응하여 위험을 완화하고 비즈니스 연속성을 유지할 수 있다.

디지털 트윈
디지털 트윈은 시뮬레이션, 모니터링 및 최적화를 위해 실시간 데이터를 사용하는 물리적 자산이나 시스템을 컴퓨터화하여 표현한 것이다. 제조 분야에서 디지털 트윈은 여러 가지 방식으로 회복 탄력성을 향상시킨다.

첫째, 디지털 트윈은 기업이 실제 환경에 새로운 변화를 도입하기 전에 디지털 환경에서 적용해 봄으로써 위험 부담 없이 자사 시스템의 동작 변화를 검증할 수 있다. 이러한 ‘오류 없는 시도’ 방식은 새로운 제품이나 프로세스, 또는 기술을 도입할 때 다운타임이나 고장을 최소화한다. 기업들은 실제 세계에 배포하기 전에 실험하고 잠재적인 문제를 파악하여 최적의 솔루션을 찾을 수 있다. 둘째, 디지털 트윈은 머신 러닝과 데이터 분석을 활용하여 물리적 자산과 프로세스의 성능 및 상태를 지속적으로 모니터링한다. 이상적인 작동 매개변수를 벗어난 모든 편차들은 신속하게 감지되어 장애가 발생하기 전에 예방 정비와 적시 개입이 가능하게 한다. 그 결과, 최적의 성능으로 작동하면서 장비의 다운타임을 최소화하고 작동 수명을 연장할 수 있게 한다. 뿐만 아니라 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 확보한 인사이트를 활용해, 기업은 전반적인 제조 운영을 최적화함으로써 능률과 품질 및 지속 가능성을 개선할 수 있다. AI에 기반한 '만약에(what if)' 분석들을 통해 병목 지점, 낭비, 공정 개선 기회들을 파악할 수 있다. 이러한 인사이트를 통해 기업은 생산성을 높이면서 비용과 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 마지막으로, 디지털 트윈은 공급망 회복 탄력성에도 중요한 역할을 한다. 공급사, 물류회사, 그 밖에 다른 협력사들의 데이터를 통합함으로써, 기업들은 전체 가치 사슬을 모델링하고 스트레스를 테스트할 수 있다. 이러한 종단 간 가시성을 통해 공급사를 다각화하고, 배송 경로를 변경하거나 이중화를 구축하는 등 위험을 완화하기 위한 대책을 마련할 수 있다.

결론
모든 비즈니스의 목표는 보다 탄력적이고, 가동 중단 사태에 적응하며, 결과적으로 더 나아지는 것이다. 인더스트리 5.0 기술을 통해, IoT 센서와 AI 같은 기술들은 예방 정비, 적응형 제조, 디지털 트윈 등 새로운 패러다임들을 가능하게 한다. 이러한 발전들 덕분에, 기업은 불가피한 시장 변동성들과 예상치 못한 혼란들에 더욱 탄력적으로 대응하여 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 글로벌 산업 부문으로 연결될 수 있다.