스마트 제조의 성공은 데이터의 양이 아니라 데이터의 질에서 결정된다. AI, MES, IoT 센서가 아무리 발전해도 데이터가 정확하지 않으면 판단은 틀어지고, 자동화는 오작동하며, 경영은 혼란스러워진다. 그래서 스마트 제조의 기초 체계는 단순한 설비 도입이 아니라 데이터 거버넌스(Data Governance) 구축이다. 데이터가 공정 전체의 ‘언어’가 되는 만큼, 그 언어의 규칙을 처음부터 제대로 만드는 것이 중요하다.

첫 번째 단계는 데이터 표준화(Standardization) 이다. 같은 의미의 데이터를 부서마다 다른 이름, 다른 단위, 다른 방식으로 관리하면 통합 분석이 불가능하다. 예를 들어, “가동률”, “稼動시간”, “稼動(%)”처럼 각기 다른 표현이 존재하면 시스템이 정보를 정확히 연결하지 못한다. 이를 방지하기 위해 기업은 품질, 설비, 생산, 재고 데이터를 표준 용어와 표준 구조로 통일해야 한다.

두 번째는 데이터 정합성 확보(Consistency) 이다. 동일한 데이터가 서로 다른 시스템에서 다르게 나타나는 문제를 해결해야 한다. ERP, MES, 품질 검사 시스템, 설비 센서 간 데이터가 일치하지 않으면 분석 결과는 왜곡된다. 이를 위해 단일 데이터 소스(Single Source of Truth) 개념을 도입해 공통 기준 데이터를 만드는 것이 핵심이다.

세 번째는 데이터 품질 관리 체계 구축이다. 누락, 오류, 중복 데이터는 AI 분석의 가장 큰 장애물이다. 정기적인 데이터 클렌징, 자동 검증 규칙, 입력 오류 알림 체계를 마련해 데이터의 정확성을 지속적으로 유지해야 한다.

네 번째는 권한 관리와 보안 체계 구축이다. 데이터 접근 권한이 모호하면 정보 유출이나 조작 위험이 발생할 수 있다. 역할 기반 권한 관리(RBAC), 로그 기록, 암호화 등 보안 체계를 강화해 신뢰성 있는 데이터 환경을 마련해야 한다. 이는 ESG·지배구조(G) 측면에서도 점점 중요해지고 있다.

마지막으로 데이터 거버넌스는 기술 작업이 아니라 조직 문화의 변화다. 현장 작업자가 데이터를 정확히 입력하고, 관리자가 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 문화가 자리 잡아야 한다. 기업도 올바른 데이터로 공정을 관리해야 스마트 제조의 효과가 극대화된다.

한국e마케팅저널 주택규 기자 |