장비 제조업체와 장비 작업자 간의 규제 데이터 교환에서 가장 중요한 한 가지는 신뢰입니다. 어떻게 신뢰를 얻고 유지할 수 있을까요? 전문가 인터뷰

오늘날에 공급업체와 고객 간의 데이터 교환은 당연한 일이며 기본 비즈니스 모델인 경우가 많습니다.  소비재 분야는 데이터 보호에 많은 주의를 기울입니다. B2B 분야 및 자본 설비 분야에서는 어떻게 데이터를 보호하고 신뢰를 구축하고 있습니까?

Stephan Nell: 저는 먼저 구분이 필요하다고 생각합니다. 우선 개인정보라는 게 있습니다.   유럽의 개인정보 보호 규정(GDPR)은 개인정보에 적용됩니다.  그리고 프로세스 데이터가 있습니다.  장비 제조업체로서 당사는 고객과 함께 프로세스를 개발하며, 데이터 보호 담당자와 함께 이를 위한 개념을 개발했습니다. 즉, 우리는 시스템에서 개인정보를 삭제하지 않습니다.   장비 데이터의 경우, 우리는 고객이 액세스를 허용하는 경우에만 장비에 액세스할 수 있다는 원칙이 적용됩니다.   따라서 고객이 디지털 방식으로 서비스 요청을 제출했다고 가정해보겠습니다. 고객은 원격 서비스를 받은 후에 당사와  자동으로 연결되는 연결을 활성화합니다. 이러한 원격 작업은 전혀 새로운 것이 아닙니다.  우리는 이러한 작업을 수십 년 동안 해왔습니다. 과거에는 모뎀 속도가 느리고 번거로웠지만요.

Diethelm 님께서는 디지털 윤리 분야를 연구하고 계신 걸로 알고 있습니다 . 다크 패턴, 즉 비윤리적 행동에 대해 지적하셨는데, 이와 관련하여 장비 엔지니어링 부분에서 주목하고 계신 부분이 있습니까?

Cornelia Diethelm: 아니요, 장비 엔지니어링에서는 아직 주목할만한 것이 없습니다 . 디지털 윤리는 소비자와 관련성이 커야 합니다.  다크 패턴은 많은 사람이 직접적인 경험을 갖을 때 더 일반적으로 나타납니다.

Stephan Nell: 당사의 사업이 처한 상황은 다릅니다. 당사는 고객과 오랜 관계를 유지하고 있습니다. 당사는 소비재가 아닌 자본 장비를 판매하며 당사의 사업은 신뢰하는 파트너십을 기반으로 합니다. 아날로그 나 디지털 방식에 관계없이 상호 간 합의를 준수하지 않는다면 이러한 장기적 고객 관계를 망칠 수 있습니다  . 또한 , 당사는 장비를 판매할 뿐만 아니라 공정 솔루션, 복잡한 개별 맞춤형 솔루션을 판매합니다. 이러한 판매는 인터넷으로 할 수 없는 일입니다. 

데이터 과학 대학 센터의 대표인 Xevelonakis 님께서는 어떻게 생각하십니까? 데이터 취급과 관련하여 기업과 고객 간에 어떤 갈등이 발생하고 있습니까? 

Evangelos Xevelonakis: 분명 갈등 영역이 있습니다. 한편, 데이터를 기반으로 새로운 제품을 개발하고 취약점을 식별하며 공정을 보다 효율적으로 만들기 위해 노력하는 UNITED GRINDING 그룹 과 같은 회사도 있습니다. 반면에 의심스러운 고객도 있죠.  실제 우리 데이터에는 어떤 일이 발생 합니까? 예를 들어, 공정 관리를 주제로 살펴보겠습니다. 그러니까 왜 장비와 관련해 문제가 생기나요?  직원들이 업무를 적절히 수행할 수 없기 때문입니까? 아니면 장비에 결함이 있기 때문입니까? 직원들에게는 대처하기 곤란한 부분이 있을 수 있습니다. 당사는 B2B가 아니라 B2C 영역에서 다양한 연구를 실시하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었습니다.  기업에 투명성이 있다면, 즉 직원이 데이터를 사용해 어떤 일이 일어나는지 이해하면 이를 받아들일 확률이 매우 높습니다. 

Stephan Nell: 여기서 다시 구분이 필요합니다.  당사가 장비 공급업체로서 하는 일과 고객이 하는 일은 무엇일까요? 당사는 장비와 그 성능에 대한 책임을 집니다. 고객은 자신의 직원을 책임집니다.   또한 대부분의 장비는 CNC로 제어되는데, 이는 공정이 거의 완전 자동화되어 있다는 것을 의미합니다.  물론 이외에도 해야 할 일은 많습니다.  제조 박람회에 가보면 모두가 이론적인 용어로 질의하고 모든 공정 데이터를 평가하는 걸 볼 수 있습니다.  그러나 다음과 같은 질문이 떠오를 것입니다. 고객을 위해 필수적이고 관련성이 있는 일은 무엇일까요?  예를 들어, 당사는 장비 또는 전체 생산 공정의 생산성을 투명하게 하여 최적화 잠재력을 보여주는 생산 모니터를 제공합니다. 그러나 이를 평가하고 이와 관련된 규칙을 세우는 것은 당사가 아닌 이를 이용하는 기업이 할 일입니다. 

Evangelos Xevelonakis: 예측 가능한 유지보수가 고객에게 중요한 역할을 할 거라는 게 상상이 되는 군요.  

Stephan Nell: 그렇습니다. 그러나 기술적인 관점에서 볼 때 당사는 매우 높은 장비 가용성을 갖추고 있습니다.  여기에는 최적화할 수 있는 부분이 많지 않습니다. 그러나, 고객이 장비 작동과 유지보수를 더 잘 계획할 수 있도록 도울 수는 있습니다.  여기서 중요한 점은 고객을 위한 가치 추가입니다. 예측 가능한 유지보수를 통해 고객은 생산 효율성을 최적화할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 당사는 데이터와 방대한 경험을 활용합니다. 예를 들어, 스핀들 교체를 최대한 나중에 하려고 계획하고 있다고 합시다. 이 계획의 목표는 생산 비용을 줄이고 , 생산 신뢰성을 높이며, 가동 중단 시간을 최소화하는 것입니다. 이것이 바로 고객을 위한 핵심 파라미터입니다. 

Evangelos Xevelonakis: 이를 위해 예측 모델을 사용하십니까?

Stephan Nell: 당사는 이를 개발하는 과정에 있습니다.  예를 들어 개별 하위 어셈블리의 경우, 마모가 얼마나 생겼는지 허용 오차를 통해 확인할 수 있습니다.  또는 온도 센서가 있는 베어링의 상태를 확인하는 방법도 있습니다 .

고객 관계에 신뢰를 구축하는 데 있어 내부 윤리 규정은 얼마나 중요합니까?

Cornelia Diethelm: 매우 중요합니다.  고객에게 보안과 신뢰를 제공하면 경쟁에서 돋보일 수 있습니다.  따라서 내부 정보 인식이 가장 중요한 요소인 것입니다.  세계는 점점 더 데이터 기반으로 변하고 있으므로 이에 맞춰 문화도 진화해야 합니다. 그럼에도 불구하고, 저는 개인정보 보호와 윤리에 대해 논의하는 데 겁먹을 필요는 없다고 생각합니다. 위험을 감수하더라도 , 개인정보를 활용할 때의 이점이 분명하기 때문입니다.  데이터를 바탕으로 판단하지 않는다면, 분명 사각지대가 발생하기 때문입니다. 하지만 문화적으로는 기회와 가능성보다는 위험에 주저하게 될 때가 더 많다고 생각합니다. 유럽의 문화 때문에 그런 걸까요?  

Stephan Nell: 아마도 이는 세대적인 의문일 것입니다. 제 자녀들을 보면, 아이들은 이를 전혀 다르게 대합니다.

Cornelia Diethelm: 궁극적으로 우리는 다양한 가치와 지식 수준을 갖는 과도기적 단계에 있습니다. 저는 기업들이 이를 충분히 인식하고 있고 때때로 여유를 부리는 개인보다도 더 책임감 있게 행동하고 있다고 느끼고 있습니다.  하지만 사람들의 이목은 여전히 기업에 몰려 있기에 잃을 것이 더 많은 상황입니다. 여기서 신뢰란 절대 잃고 싶지 않은 자산이죠. 

지금과 같은 팬데믹 상황에서 고객과 디지털 방식으로만 소통하면 신뢰는 변할까요?

Cornelia Diethelm: 원칙적으로 신뢰는 사람들 사이에서 이루어지는 것입니다.  신뢰는 감정적 가치입니다.  디지털 도구는 인간의 도구입니다.  하지만 사람들은 사업을 영위하고, 사람들 사이에는 신뢰가 만들어지고 있습니다.

Stephan Nell: 저는 신뢰가 인간의 가치라는 데 동의합니다. 기존의 관계는 점점 믿을 수 있는 방식으로 디지털화 될 수 있습니다.  그러나, 새로운 관계의 경우, 저는 디지털 채널을 이용해 동일한 신뢰를 바탕으로 관계를 구축할 수 있을지는 회의적입니다.

Cornelia Diethelm: 의사소통의 질이 우려되는 한 그럴 수 있다는 의견에 전적으로 동의하게 됩니다. 하지만 시간이 지나면서 이런 부분은 바뀔 수 있습니다. 신뢰는 시간이 지날수록 커집니다. 또, 즉각적으로 달성할 수는 없어도 장기간에 걸쳐 여러 채널을 이용할 수 있습니다. 

Diethelm 님, 코로나 바이러스 대유행으로 인해 주주와 고객이 대기업에 바라는 기대가 어떻게 바뀌었습니까?

Cornelia Diethelm: 저는 디지털화가 더 빠르게 발전할 것으로 기대하고 있습니다. 우리는 처음 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것이 가능하다는 것을 경험했습니다.  팬데믹에 대처하는 일은 일종의 사회적 실험이었습니다 .

Xevelonakis 님은 프로세스 마이닝이라는 용어를 연구하고 계십니다. 이것은 무엇을 의미합니까? 또, 공정 최적화와 고객 지향성은 양립할 수 있습니까?

Evangelos Xevelonakis: 엄밀히 말하면 데이터는 공정의 산물입니다.  시간이 지남에 따라 공정 과정 전반에 걸쳐 발전합니다.  그리고 공정을 분석하여 고객 만족에 기여하는지 확인할 수 있습니다. 이것이 바로 프로세스 마이닝입니다.  고객이 만족할 시기를 예측하기 위해 머신 러닝 및 알고리즘을 사용하는 모델을 개발할 수 있습니다. 그리고 고객 노력이라는 용어가 있습니다. 이는 고객이 질문이나 문제에 대해 만족스럽게 해결하기 위해 들여야 하는 노력이 어느 정도인지를 나타냅니다. 그러나 프로세스 마이닝은 사회 공학 시스템으로 구현되어야 합니다.  기술 및 사회적 측면이 사람, 기술 및 조직 간의 상호 작용과 관련하여 통일된 시스템에 통합되어야 합니다. 그래야 시너지 효과가 경쟁력 향상에 기여할 수 있습니다. 

Stephan Nell: 즉, 이제 장비와 데이터만의 범위에서 기업 전체 구조로  나아가고 있음을 의미합니다. 당사는 이러한 포괄적인 접근법을 갖추기 위한 PuLs 프로그램과 정밀성 그리고 열정을 갖추고 있습니다. 이는 모든 공정에서 낭비를 제거하기 위한 기업 철학입니다.  이를 위해서는 모든 부서의 투명성이 필요합니다.  최적화를 위해서는 판매부터 생산, 고객 관리에 이르기까지 전체 공정 사슬을 고려해야 합니다.  PuLs는 주로 공정 안정화와 최적화를 목표로 합니다. 당사는 납품 신뢰성과 지속적인 장비 품질 등 고객에게 가시적인 결과를 제공하고자 노력합니다.  그리고 이를 통해 고객이 더욱 성공하도록 지원할 수 있습니다.