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<자막원문>

진행 : 디일렉 한주엽 대표

출연 : 머크 쿠툽 쿠트 박사

 

-다음 시간입니다. 머크라는 기업 잘 아시는 분도 있을 테고 모르시는 분도 있으실 텐데. 오늘 좀 스마트 제조와 관련된 얘기를 조금 할 겁니다. 외국 분이신데 저희 통역해주시는 분이 옆에 있으니까. 순차로 얘기를 할 겁니다. 안녕하십니까.

“안녕하세요”

-오늘 와서 세미콘 행사에서 어떤 발표를 하셨다고 했는데. 어떤 주제로 발표를 하셨는지 좀 궁금합니다.

“저는 독일 머크에서 근무하고 있습니다. 세부적으로는 일렉트로닉스 비즈니스 안에서 디지털 솔루션의 운영을 담당하고 있습니다.머크 소재 비즈니스에서의 데이터 활용이 제 담당 분야입니다. 오늘 세미콘 행사에서는 주로 “고객사 및 공급업체와 함께 품질 및 공급망 리스크를 완화하면서 머크의 지속가능성과 탄소발자국을 개선하기 위한 회사의 자체 데이터 활용법”에 대해 발표했습니다.”

-보통 머크에 계신 분들이라고 하면 대부분 다 화학 전공이신 걸로 알고 있는데 그쪽 전공은 아니신 거죠?

“저는 화학공학을 전공하고 박사학위까지 마쳤습니다. 물론 10년 이상 데이터 분석, 데이터기반 공정 모델링 개발 일을 했습니다만 전공은 화학공학입니다.”

-지금 머크 안에서 그 디지털 솔루션 비즈니스 유닛이라고 했는데. 이게 뭐하는 조직입니까?

“아시다시피, 머크는 화학분야와 반도체 산업의 다양한 분야에 제공하는 화학물질로 잘 알려져 있습니다. 이러한 머크 소재 비즈니스 유닛을 보완하는 곳이 바로 디지털 솔루션입니다. 머크의 여러 제조 사이트에서 생생되는 데이터를 사용하여 화학물을 생산하기 때문입니다. 디지털 솔루션은 R&D와 공급망 데이터를 사용하여 아까 언급한 것처럼 품질 리스크를 완화하고 내부 효율성을 높이고 있습니다. 또, 머크 고객의 수율 최적화를 지원하고 있습니다. 그래서 실질적으로 소재 사업을 보완하는 사업이라고 보시면 되겠습니다. 이 둘은 좋은 조합입니다. 왜냐하면 미래에는 데이터와 데이터 분석 기술이 꼭 필요하기 때문입니다. 이는 화학회사에서 일한다고 해도 마찬가지입니다.”

-지금 맡고 계신 그 유닛이 어디에 생긴 겁니까?

“좋은 질문입니다. 실제로 사업부가 생긴 지는 얼마 안 됐습니다. 머크에서 디지털 솔루션 사업부를 신설한 것은 2021년입니다. 그러나 특히 데이터 분석 분야에서 개발한 워크플로와 방식들은 이미 2018년부터 회사 안에서 다양한 비즈니스 분야에 걸쳐 전사적으로 사용했던 것들입니다.”

-그 유닛은, 돈을 버는 일은 아닌 것이고 내부의 어떤 혁신을 위해서 만들어진 조직이라고 이해하면 되겠습니까? 말하자면 박사님이 회사에서 좋은 평가를 받으려면 뭐를 잘해야 되는지가..

“먼저 머크 내부와 고객에게 모두 적용되는 세 가지 가치 제안을 설명 드리겠습니다. 첫번째 가치는 품질 이탈부분에서 발생합니다. 집적회로 생산에서 품질 이탈이 발생할 경우 현재로서는 문제 해결에 6주에서 8주가 걸립니다. 제가 본 사용 사례에서는 심지어 6개월에서 8개월까지도 걸린 적이 있습니다. 매우 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 하지만 디지털 솔루션에서는 데이터 분석을 통해 길어도 2-3주나 며칠 안으로 품질 이슈 해결이 가능하다는 점을 증명했습니다. 소요시간 차이가 매우 크죠. 시간은 양측에게 모두 곧 돈입니다. 둘째, 고객과 머크의 성과에 어떤 파라미터가 영향을 주는지를 파악하면 수율 최적화에 도움이 됩니다. 저희는 수율 개선이 이 업계에서 가지는 큰 중요성을 알기 때문에 수율 개선도 추적합니다. 세번째는 기존 사례를 통한 학습능력으로 이는 미래를 위해 아주 중요합니다. 머크는 POR(Process of Record)나 현재 사용가능한 소재와 기술 노드에서 실행되고 있는 사용 사례를 학습합니다. 머크는 R&D에서 학습한 내용을 토대로 새 기술 노드를 위한 소재 램프 업의 혁신을 가속화합니다. 또, 머크는 소재 혁신에 걸리는 시간을 다양한 비즈니스 분야에서 50% 단축할 수 있다는 것을 증명했습니다. 이처럼 빠른 R&D 속도는 효율 개선과 직결되며, 제조 측면에서 보면 소재의 공급이 수율 개선과 직결됩니다.”

-말하자면 머크가 공급한 어떤 재료가 고객사로 들어가는데 문제가 생겼어요. 문제가 생겼는데 지금 말씀하신 그 부서가 있음으로 해서 어디서 문제가 생겼는지 그런 걸 좀 더 빨리 파악할 수 있게 된다 라는 이야기입니까?

“머크가 디지털 솔루션 조직을 추진, 설립한 이유를 아주 정확히 짚어 주셨습니다. 물론 이것은 선제적인 방식은 아닙니다. 어느 머크 고객에서도 품질 이슈나 이탈 문제가 애초부터 생기면 안 됩니다. 디지털 솔루션은 품질 이슈 최소화와 무결함을 지향합니다. 이를 위해 디지털 솔루션은 고객과 함께 선제적으로 데이터 공유 환경을 개발하여 실제로 고객 측에 소재를 보내기도 전에 품질 변동을 미리 파악합니다. 동시에 변동 완화 방법도 찾아냅니다. 현재 머크는 조직 내부에서 주요 고객사들과 함께 이러한 방향으로 나아가고 있습니다.”

-데이터를 공유한다라는 것은 머크의 데이터를 외부에 공유한다는 겁니까? 아니면 고객 데이터도 여기로 공유하고 이쪽 데이터도 저기로 공유한다는 얘깁니까?

“양쪽 방향입니다. 현재 머크는 고객사에 소재를 공급할 때 머크 소재의 품질을 설명하는 소위 “분석증명서”를 함께 제공합니다. 그런데 지금 머크에서는 단순히 “분석증명서”를 넘어서서 원재료 품질, 공정 품질과 공정 중 품질 관련 데이터까지도 공유하고 있습니다.물론 고객에게는 데이터를 표준화되고 검열되어진 방식으로 공유해줄 것을 요청합니다. 즉, 누구도 이것이 어떤 파라미터인지 알 수 없습니다. 그저 A, B, C, D로 표기되며 0과 1 사이의 수치일 뿐입니다. 이러한 상관관계 분석을 통해 고객 데이터와 상관관계를 이루는 파라미터가 발견될 수 있습니다. 이 경우, 상관관계의 물리적 원리를 이해하는 해당 분야 전문가와 NDA에 따라 협업하면서 미래의 품질 이탈을 해결하고 수율까지도 개선합니다. 데이터 공유는 쌍방입니다. “양방향 데이터 협업”이라고 할 수 있겠습니다.”

-이런 방식으로 접근하는 소재 기업들이 글로벌하게 좀 많이, 머크 이외에도 있습니까? 벤치마킹을 하신 겁니까? 아니면 우리가 먼저 이런 것들을 했기 때문에 다른, 미국이나 다른 유럽의 소재 기업들도 이런 디지털 솔루션? 유닛 같은 조직을 만들어서 조금 더 우리가 정확하게 데이터로 뭔가 분석을 해 보겠다 하는 이런 것들이 과거에도 있었던 거예요, 아니면 뭐.. 어떤 겁니까?

“머크는 이 과정을 2018년에 시작했습니다. 다양한 사용 사례에서 활용할 수 있도록 워크플로를 정립했습니다. 그런 측면에서 각종 포럼 행사에서 업계의 본 디지털 솔루션에 대한 평가를 들어보면 꽤 독특하다는 의견이 많습니다. 왜냐하면 단순히 데이터를 제공만 하지 않기 때문입니다. 물론 가치사슬에 걸쳐 데이터 공유가 가능한 플랫폼도 여럿 있습니다. 하지만 제가 볼 때 머크가 특별한 점은 지난 몇 년 간 제조 공장을 디지털화하는 데 크게 투자했다는 점입니다. 숫자를 몇 가지 말씀드리자면 머크가 디지털화한 공정 배치는 15만 개입니다. 플랫폼의 전체 데이터 항목 개수는 90억에 이릅니다. 이러한 특징이 머크에 차별화된 위상을 부여하여 업계를 위한 솔루션을 확장할 수 있게 해 줍니다.”

-그 조직이 만들어지고 나서 구체적인 어떤 성과나 사례들이 있으면 좀 구체적으로 얘기를 해 주셨으면 좋겠는데요. 아까 말씀하신 대로 어디 뭐, 고객사에 물건을 넣었는데, 문제가 생겼는데 과거에는 시간이 많이 걸렸거나 아니면 못 찾았거나 왜 그런 문제가 생겼는지 그랬는데 이번엔 빨리 찾았다거나 뭐 그런 사례 같은 게 있습니까?

“아주 흥미로운 사용 사례가 실제로 있었습니다. 바로 이곳 한국의 사례입니다. 저는 2018년에 품질 이탈 문제를 다룬 바 있습니다. 저희로부터 가스 공급을 받는 주요 고객사에서 결함 이슈가 발생한 것입니다. 그런데 1년이 지나도 근본 원인을 파악할 수 없었습니다. 그 후 저는 2019년에 품질, 공학, 제조 분야 전문가들과 같이 한국을 다시 방문했습니다. 전문가들과 함께 앉아서 확인해보았습니다. 이 고객의 결함 문제에 관련된 파라미터는 약 2400개였습니다. 첫번째 문제는 그 중 어떤 것이 근본 원인이냐는 것이었습니다. 그래서 몇 가지 데이터 분석 워크플로를 살펴보았고, 며칠 안에 파라미터를 22개로 좁히는 데 성공했습니다. 그 후에는, 화학공학과 공정공학 지식 전문과와 함께 있기에 더 자세히 확인했습니다. “이 패러미터가 결함에 영향을 주는 영향은 뭘까”를 살펴봤습니다. 그렇게 하여 일 년이 넘도록 풀리지 않았던 품질 이탈 문제를 6주만에 해결했습니다. 이 사례는 고객의 결함 데이터를 머크 데이터와 같이 활용해서 소재 성능에서 유발될 수 있는 근본 원인을 손쉽게 좁혀가며 파악한 좋은 예시입니다.”

-그래서 문제는 뭐였었나요? 사람의 문제였습니까? 아니면 뭔가 설비의 문제였습니까? 아니면 뭐, 여러가지, 들어가면 안 되는 물질이 들어갔었던 겁니까?

“굉장히 어려운 문제죠. 좋은 질문입니다. 아주 단순하게 설명해 보겠습니다. 생산에서는 실제로 소재 품질에 기여하는 여러 단위 조작들이 있습니다. 처음 물질을 합성시키고 정제시키는 것부터요. 그래서 공정 전체를 그려 보았습니다. 이는 마치 파스타 만들기와 같습니다. 먼저 파스타 면을 삶기 시작합니다. 날것의 재료를 넣는 겁니다. 그 다음 파스타를 체에 걸러 물을 빼냅니다. 그 후 소스를 제조합니다. 머크는 이 과정에서 단위 조작 중 하나가 표준으로부터 약간 이탈했다는 걸 발견했습니다. 이 때 데이터는 표준 이탈의 이유를 이해하는 데 도움이 되었습니다. 문제는 주로 공정의 특정 부분에서 발생했는데 데이터를 통해 보다 선제적인 파악이 필요했던 경우였습니다. 그렇게 하니 문제가 해결됐습니다. 결국 원인은 물리적인 단위 조작이었습니다.”

-일이 되게 많아지시겠는데요. 왜냐면 뭐 버슘, 막 뭐.. 회사들을 자꾸 인수하고 있어서 그런 팹마다 가서 그 데이터를 소싱하기 위한 여러가지 장치들이라든지 프로세스들을 다 구축하셔야 되는 거 아닌가요? 한국에도 지금 뭐 엠케미칼인가요? 그 회사도 인수를 해서 하는데 그런 데 가서 데이터를 수집하여 또 센싱할 수 있는 뭔가를 또 다 만들어 놓고 또 데이터를 공유할 수 있는 인프라도 만들어 놔야 할 것 같은데? 그래서 그런 게 지금 기존에 머크가 갖고 있는 독일의 공장 말고 각지의M&A한 공장들의 그런 게 어느 정도나 또 데이터를 갖고 오시는 이런 시스템이 구축이 되어 있는지도 궁금하거든요.

“첫번째 질문부터 답변하겠습니다. 인수부터 말씀드리면 머크의 제조 사이트는 서로 다른 이질적인 기술을 갖고 있습니다. 엠케미칼을 언급하신 점이 흥미롭습니다. 저희는 엠케미칼 인수가 매우 자랑스럽습니다. 제 근무지는 미국인데, 이번 월요일에 한국에 도착했습니다. 사실 어제 화요일에 엠케미칼 사이트를 방문했습니다. 어떻게 보장하느냐라는 질문으로 다시 돌아오면, 저희는 전 세계에 23개 사이트가 있습니다. 또 특히, 디지털 솔루션에서는 팀을 만들었습니다. 저희 팀원들은 사이트와 가까운 곳에 위치해 있습니다. 즉, 대만, 일본, 한국, 미국과 유럽에 팀원이 있습니다. 저희가 중요하게 생각하는 것은 세 가지입니다.첫번째는 IT-OT 인프라로, 이는 매우 중요합니다. 디지털 솔루션 팀원들은 며칠 안에 각 사이트의 디지털 성숙도를 측정하도록 훈련을 받습니다. 어제 엠케미칼에서도 이 작업을 했습니다. 둘째, 각 사이트의 ERP 시스템, 공정제어 시스템과 LIMS, 즉 실험실정보관리시스템을 이해해야 합니다. 이 점을 파악하고 나서 데이터 엔지니어를 통해 데이터를 자동화합니다. 즉, 데이터 엔지니어들이 데이터를 데이터 레이크로 가져오는 겁니다. 그러면 페어 데이터가 되는 겁니다. 즉 데이터가 이제 검색, 접근이 가능해진다는 뜻이며 상호운용 및 재사용 역시 가능하다는 뜻입니다. 이렇게 데이터 자동화 팀이 데이터를 플랫폼으로 가져오게 합니다. 그러면 데이터 분석 팀에서 데이터 분석을 수행합니다. 물론 이 밖에도 사용 사례 관리, 즉 프로젝트 관리팀도 있습니다. 프로젝트 관리팀에서는 외부 데이터 협업뿐 아니라 내부 협업 역시 관리합니다. 디지털 솔루션 조직 출범부터 저희가 개발한 시스템은 이런 모습입니다.”

-그 사이트별로 가서 그렇게 뭔가를 시스템을 바꾸고 새로운 프로세스를 도입하고 하는 것에 대한 반발이나 이런 것도 조금 있을 것 같은데 앞으로 남은 과제나 이런 것들은 뭐가 있는지 좀 궁금합니다.

“특히 디지털 분야에서 변화 관리의 핵심은 바로 사람의 니즈를 이해하고 그들의 언어로 소통하는 것입니다. 바꿔 말하면, 상대방이 운영이나 R&D에 있다면 상대방 분야에 대한 전문지식을 약간은 이해하고 있어야 합니다. 또 그들의 문제에 대해서도 얼마간은 알아야 합니다. 그러나 어떻게 하면 디지털과 데이터 역량으로 상대방의 문제를 해결하고 효율성을 높일 수 있는지는 매우 잘 이해하고 있어야 합니다. 모든 건 사람에서 시작합니다. 개개인과 공감대를 형성하고 우리가 그들의 효율성 개선에 도움을 주려 이곳에 왔다는 점을 전달할 수 있다면 이후 문제가 적어집니다. 첫번째는 사람입니다. 또 적절한 기술을 사용해야 합니다. 그게 두 번째입니다. 세번째, 현지의 전문지식과 데이터 과학 방식을 결합하면 성과 개선을 이룰 수 있습니다. 저는 이 세 가지가 축을 이루는 삼각형을 보여준다면 변화는 자연스럽게 일어난다고 믿습니다. 하지만 결국 모든 건 사람입니다. 사람이 시작점입니다. 좋은 질문을 해 주셨습니다.”

-지금 하고 계신 일들에 대한 방법론이라든지 이런 것들 외부에 혹시 컨설팅 사업을 한다든지 이럴 계획은 없으신 거죠?

“실제로 이미 데이터 분석에서 일종의 데이터 공유 역량을 사용할 수 있는 플랫폼이 몇 개 있습니다. 생태계를 위해 구축된 플랫폼이죠. 하지만 이걸 질문하신 건 아닐 겁니다. 컨설팅 방향으로 간 건 아니니까요. 하지만 여기서 중요한 점은 머크의 자체 공정, 머크의 소재와 고객사의 성능 파라미터가 관여되어 있다는 겁니다. 이 모든 건 IP와 깊이 연결됩니다. 즉 지적 재산입니다. 다른 회사에게 컨설팅을 하면서 이러한 지적 재산을 어떻게 관리할 수 있을 것이냐, 이는 어려운 지점입니다. 이러한 서비스를 제공하는 기업이 생겨날 수 있다는 것은 제 생각입니다. 하지만 그렇다면 제 3자 중 어딘가여야 하고 기업이 아니라 산업을 위해 일하는 쪽이어야 하지 않을까 싶습니다. 질문에 답이 되었을 것 같습니다.”

-오늘 나와주셔서 고맙습니다.

“감사합니다.”

정리_최홍석 PD nahongsuk@thelec.kr

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