지속가능성(Sustainability)에 대한 사회적 요청은 더 멀리 볼 줄 아는 경영 전략을 요구하고 있다. 지속가능성에 대해 다양한 정의가 있지만, 지속가능발전법에 따르면 “현대 세대의 필요를 충족시키기 위하여 미래 세대가 사용할 경제 사회 환경 등의 자원을 낭비하거나 여건을 저하시키지 아니하고 서로 조화와 균형을 이루는 것”을 의미하며 ESG로 표현되기도 한다. 즉, 지속가능성을 염두에 둔 경영 전략 이란, ESG를 의식하고 ‘ESG 경영’을 해야 함을 의미한다. 이렇듯 사회 문제를 고민하는 일은 이제 하나의 소양이 아니라 기업이 멀리 볼 줄 아는지를 평가하는 잣대가 되고 있다.

1) ESG: Environmental(환경), Social(사회), Governance(지배구조)의 앞글자를 딴 약자로, 기업의 비(非)재무적 성과를 판단하는 기준을 의미. 좋은 일을 해야 한다는 당위가 아니라 ESG를 추구함으로써 기업의 지속가능성을 개선한다는 실증론적 기준으로 2005년 처음 등장함.

ESG, 어떻게 기업 가치 평가하는 기준이 됐을까

지난 2015년 글로벌 기후변동협약 파리협정(Paris Agreement)²⁾과 UN의 지속가능발전목표(SDGs, Sustainable Development Goals)³⁾가 정비됐다. 미국의 조 바이든(Joe Biden)이 대통령이 취임하며, 파리기후협정 복귀와 2050년까지 탄소 중립(Carbon Neutral)⁴⁾을 선언함에 따라 기후변화에 대한 범지구적인 움직임은 다시 한번 탄력을 받기 시작했다. EU는 물론 한국과 일본 정부도 2050년 탄소 중립을 달성하겠다고 선언했고, 중국도 2060년까지 추진하겠다는 의사를 밝히는 등 120여 개국에서 탄소 중립 목표는 대세가 되며 더욱 가속화될 전망이다.

2018년부터는 ESG 활동을 하는 기업에만 투자하는 ‘ESG 투자’가 전체 운용자산의 20~40%를 차지하는 일이 벌어졌다. 글로벌지속가능투자연합(GSIA, Global Sustainable Investment Alliance) 통계에 따르면 전 세계 ESG 투자 규모는 40조 5,000억 달러(4경 4,400조 원)으로, 2018년 30조 6,800억 달러(3경 3,600조 원)와 비교하면 1년 반 만에 31% 증가했다.

세계 최대 자산운용사 블랙록(BlackRock)의 래리 핑크(Larry Fink) 회장은 연례 서한을 통해 “기후변화 리스크가 곧 투자 리스크이며, 이러한 리스크 평가를 위해 일관성 있는 양질의 주요 공개정보에 접근할 수 있어야 한다”라고 언급하며 환경 지속성과 ESG 공시의 중요성을 강조했다. 이처럼 ‘ESG를 염두에 두고 책임 있게 투자하겠다’는 기조가 확고한 만큼, 기업은 투자 확보와 주주 이익을 위해서 ESG를 경시할 수 없게 됐다.

2) 파리협정(Paris Agreement): 2015년 프랑스 파리에서 개최된 21차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP21)에서 신기후체제의 근간이 될 파리협정이 채택됨. 협약에 따라 전 세계 온실가스 배출량의 90% 이상을 차지하는 195개 당사국 모두 산업화 이전 수준 대비 지구 평균온도가 2℃ 이상 상승하지 않도록 노력한다는 범지구적인 장기목표 하에 온실가스 배출량을 단계적으로 감축하기로 합의함.
3) UN SDGs(Sustainable Development Goals): 인류의 보편적 문제(빈곤, 질병, 교육, 성평등, 난민, 분쟁 등)와 지구 환경문제(기후변화, 에너지, 환경오염, 물, 생물다양성 등), 경제 사회문제(기술, 주거, 노사, 고용, 생산 소비, 사회구조, 법, 대내외 경제)를 2030년까지 17가지 주 목표와 169개 세부목표로 해결하고자 이행하는 국제사회 최대 공동목표.
4) 탄소 중립(Carbon Neutral): 이산화탄소 배출량만큼 이산화탄소 흡수량을 늘려 실질적인 이산화탄소 배출량을 ‘Zero’로 만드는 것.

투자자뿐만이 아니다. 최근에는 그린과 환경이라는 단어로 대표되는 공생의 가치를 중시하고 지구를 위한 좋은 제품을 골라 쓰려는 고객이 늘고 있다. 더 좋은 근로환경(Work Environment)을 제공하고 사회에 공헌하는 기업과 일하려는 구성원과 파트너도 늘고 있다.

이처럼 비즈니스를 둘러싼 이들의 의식이 전반적으로 변화하고 있다. 이제 우수 인재나 알찬 사업 기회를 잡기 위해서는 사회문제를 해결하는 보람을 줄 수 있어야 하는 시대다. ESG가 고객, 구성원, 파트너 등 기업의 모든 이해관계자의 요청을 반영하고 있다고 해도 과언이 아니다.

실제로 장기적인 성장 가능성이 있다고 여겨지는 기업들은 대부분 ESG에 적극적이다. 예전에는 설비투자 대신 ESG에 경영자원을 배분하는 일이 우선순위에서 밀렸지만, 이제는 기업이 ESG에 신경 쓰는 장기적인 안목과 단기적인 사회 과제를 수행할 수 있는 체력을 가져야 한다고 보는 시각이 우위를 점하기 시작했다.

환경과 사회를 배려한 투명한 경영 전략은 기업가치 향상과 연계된다. 선한 브랜드 영향력은 기업 가치를 높이고, 지속가능채권⁵⁾을 통해 자금을 조달하는 등 경영 자원을 더 쉽게 확보할 수도 있기 때문. 위기관리 역량도 고도화해 위기 시 기업을 응원하는 우군을 확보할 수 있다는 장점도 있다.

블룸버그나 MSCI(Morgan Stanley Capital International), IBD(Investor’s Business Daily) 등 국제적으로 ESG 평가를 하는 이들도 이미 진용을 갖췄다. 마치 재무제표가 기업 건강을 나타내듯 ESG도 내일의 지속가능성을 짚어낼 수 있는 맥박이 되고 있다.

5) 지속가능채권(Sustainable bond): 그린 프로젝트나 사회 지원 프로젝트에 사용될 자금을 조달하는 특수목적 채권.

“디지털은 순환 경제 구현의 핵심”…EU를 중심으로 시도되고 있는 ESG와 DT의 결합

ESG 경영은 리스크 회피를 위한 수비적인 측면뿐만 아니라 이를 새로운 사업 기회로 활용하기 위한 전략적인 측면도 강조되고 있다. 흥미로운 점은 여기에 최신 경영 트렌드인 IT기술 기반의 디지털 전환(Digital Transformation, 이하 DT)이 접목되고 있다는 것.

작년에 유럽연합(EU, European Union)은 기후 중립화 및 디지털화 가속을 통해 EU의 산업 경쟁력을 강화하고 글로벌 역량을 확보하겠다는 신산업전략을 발표한 바 있다.⁶⁾ 여기에는 자원 순환 촉진을 위한 이니셔티브(initiative)인 ‘3R(Reduce, Reuse, Recycle)’을 성장전략으로 승화시킨 ‘순환 경제(Circular Economy, 이하 CE)’가 그 중심에 놓여 있다. CE는 채취, 생산, 소비, 폐기의 선형적(Linear) 경제구조를 벗어나 각 단계마다 관리와 재생을 통해 자원을 재활용하는 지속적 경제 구조.

EU는 CE가 더 깨끗하고 경쟁력 있는 방향으로 구현될 수 있도록 디자인부터 생산, 사용, 폐기과정에서 탄소 배출량과 폐기물을 줄이고 생산비용을 낮추는 데 주도적인 역할을 할 수 있을 것이라고 강조하고 있다. 뿐만 아니라 소비자가 제품에 대한 내구성, 재사용, 수리 가능 여부에 관한 정보를 받아볼 수 있게 하는 등의 다양한 활동을 통해 2030년까지 EU 전역에서 70만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 전망하고 있다.

EU는 이러한 CE를 가능하게 하는 엔진이자 촉매로 DT가 큰 역할을 할 것으로 기대하면서, 그린 딜(European Green Deal)⁷⁾의 구체적인 행동계획의 중추에 디지털 전략을 놓아두었다. DT는 데이터의 힘으로 종래의 업무 방식을 혁신하는 것이다. EU는 디지털과 순환이라는 두 가지 변화(Transformation)를 톱니바퀴처럼 맞물리도록 해, 여기서 창출되는 시너지로 그린 딜을 완수하겠다는 큰 그림을 그리고 있다.⁸⁾

6) 출저: https://news.kotra.or.kr/user/globalBbs/kotranews/5/globalBbsDataView.do?setIdx=244&dataIdx=181463
7) 그린 딜(Green Deal): 환경과 사람이 중심이 되는 지속 가능한 발전을 뜻하는 말로, 기후변화, 에너지, 산업, 건물, 수송, 농업, 생물다양성, 환경 등 8가지 분야를 선정하고 2050년까지 유럽 대륙을 기후 중립(Climate Neutral) 지역으로 만드는 것을 골자로 하는 EU의 친환경 정책(출처: https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/european-green-deal_en)
8) 출처: https://www.youtube.com/watch?v=GMqJ_aMWYec

CE에서는 원자재가 폐기되기 전까지 기획(Design), 생산(Production), 소비(Use/Consumption), 재생(Reuse, Repair, Re-manufacturing), 재활용(Recycle)의 단계로 순환되는데, 데이터 기반 디지털 솔루션(Solution)은 CE의 각 단계를 개선하고 그 자체가 새로운 순환을 하도록 만든다. △정보를 축적·교환하고 △파트너십을 촉진하며 △밸류체인(Value Chain)상에서의 정보 소통을 원활하게 하는 ‘지식·연결·공유 비즈니스 모델’로 제품과 프로세스를 더 순환시킬 수 있게 한 것.

디지털로 고객 기반을 확장하고, 인재를 포함한 경영 자원을 자산화하며, 오픈 이노베이션(Open Innovation)을 포함한 파트너십(Partnership)을 통해 새로운 가치를 창출하는 일. 모두 각 단계의 순환에 필수적인 활동이다.

그 방법론으로는 구독경제(Subscription Economy)⁹⁾에서 공유경제(Sharing Economy)¹⁰⁾까지 서비스 기반 비즈니스 모델을 제시하며 디지털로 강해진 시민과 소비자를 그 주역으로 내세웠다. 또한, △제품 설계 단계부터 재활용을 고려한 순환식 공급망 구성 △제조 시 설비 공유 등 공동 이용 촉진을 통한 가동률 최대화 △기획단계부터 제품의 필요성을 검토해 제품 판매 대신 서비스로 출시하는 방식 등 발상의 전환을 위한 다양한 시도들도 이뤄지고 있다.

9) 구독경제(Subscription Economy): 일정액을 내면 사용자가 원하는 상품이나 서비스를 공급자가 주기적으로 제공하는 신개념 유통 서비스. 일정 금액을 지불하고 주기적으로 생필품이나 의류 등을 받아 사용하거나 여러 종류의 차량을 이용할 수 있는 서비스 등이 대표적임.
10) 공유경제(Sharing Economy): 물품을 소유의 개념이 아닌 서로 대여해 주고 차용해 쓰는 개념으로 인식해 경제활동 하는 것.

E, S, G 각각의 책임을 다하며 기회 창출에 분주한 기업들

1. 환경(Environmental) 분야

전 세계 첨단 기업들도 앞다퉈 ESG 경영을 수행 중이다. 특히 주요 IT 기업들은 ‘전기를 많이 사용하는 업계’라는 오명을 벗기 위해 환경 분야 사업에 적극적으로 나서고 있다.

마이크로소프트(Microsoft, 이하 MS)는 자신의 소프트웨어 역량을 다른 사업들과 융합하여 선한 영향력을 발휘하고 싶어한다. 이미 10억 달러의 ‘기후 혁신 펀드(Climate Innovation Fund)’를 조성해 향후 4년간 탄소 제거 기술 개발을 지원하고 있으며, 최근에는 ‘탄소 네거티브(Carbon Negative)’라는 개념도 들고나왔다. ‘탄소 중립(Carbon Neutral)’만으로는 충분치 않으니 배출량 이상으로 흡수량을 늘리자는 것. 이와 관련해 2030년부터 이산화탄소 흡수량을 배출량보다 더 늘린 후, 2050년까지 창사 이래 배출한 모든 이산화탄소를 회수하겠다는 야심 찬 목표도 내걸었다. 2012년 실질적 이산화탄소 배출량 제로를 달성한 바 있는데, 여기서 한 발 더 나아가 보다 적극적인 목표를 세운 것이다.

이는 홀로 할 수 있는 일은 아니다. MS는 최근 미국의 한 농업협동조합과 인공지능(AI, Artificial Intelligence)으로 농업을 효율화하기 위한 협업을 시작했다. 더 많은 이산화탄소가 토양에 흡수되도록 하고, 그 가치에 환금성을 부여해 농가 부수입으로 만드는 BECCs¹¹⁾사업을 진행하겠다는 것이다.

11) BECCs(Bio Energy with Carbon Capture and Storage, 바이오에너지 탄소 포집·저장): 직접적인 공기 탄소 포집·저장(DACCS, Direct Air Capture with Carbon Storage) 기술과 더불어 온실가스를 직간접적으로 회수하는 대표 기술. 탄소 중립 사회 달성을 위한 중요한 열쇠로 평가받고 있음.

아마존(Amazon) 제프 베조스(Jeff Bezos) CEO는 주주 서한을 통해 친환경 기업으로 거듭나겠다는 강력한 의지를 표명했다. 기후협약을 최초로 서명한 회사로, 파리 기후 협약을 10년 앞당긴 2040년까지 탄소 배출량을 0으로 만들겠다고 약속했다. 약속 이행을 위해 2022년까지 배송용 차량 1만 대를 전기차로 바꾸고, 2030년까지는 총 10만 대를 업무에 투입하겠다는 계획을 밝혔다. 아울러 재생에너지 사용률을 2024년까지 80%, 2030년까지는 100%로 각각 달성하겠다는 목표를 제시하고, 포장재 낭비를 줄이기 위한 노력을 하겠다는 약속도 했다.

SK하이닉스 역시 발빠르게 움직이고 있다. 지난 2018년 ECO Vision 2022(ECO: Environmental & Clean Operation)를 선언하고 친환경 생산 체계를 갖추기 위한 준비를 시작한 데 이어, 적극적인 탄소 배출량 감축 활동을 통해 지속가능성에 중점을 둔 녹색 경영 모델을 선도적으로 구축해가고 있다.

특히 환경 활동 분야의 주요 목표 중 하나는 2022년까지 2016년 온실가스배출전망(BAU, Business as Usual)¹²⁾ 대비 40%의 온실가스를 감축하는 것. SK하이닉스는 이를 달성하기 위해 △에너지 시스템 최적화를 통한 사용량 및 비용 절감 △기술 개발과 장비 개선을 통한 온실가스 배출량 감소 △탄소를 배출하지 않는 대체 에너지 인프라 구축 등 세 가지 전략을 추진하고 있다.

또한, 지난 2019년에는 국내 기업 중 처음으로 국내외 모든 생산 거점에서 ‘폐기물 매립 제로(ZWTL, Zero Waste to Landfill)¹³⁾ 인증’을 완료했다. 지난해에는 SK 관계사들과 함께 국내 기업 최초로 RE100¹⁴⁾에 가입하고, 단계별 이행 로드맵에 따라 재생에너지 사용량을 늘리기 위한 노력도 경주하고 있다.

12) 온실가스 배출전망(BAU, Business As Usual): 온실가스 감축을 위한 인위적인 조치를 취하지 않을 경우 예상되는 온실가스 총량.
13) 폐기물 매립 제로(ZWTL, Zero Waste to Landfill): 미국 최초 안전규격 인증기관 UL(Underwriters Laboratories)이 폐기물 총 중량에서 재활용 불가능한 폐기물 중량을 빼고 재활용률을 수치화해 등급을 부여함. ZWTL Platinum(100%), Gold(95~99%), Silver(90~94%). SK하이닉스는 현재 이천 93%, 청주 94%, 우시 96%, 충칭 91% 달성.
14) RE100(Renewable Energy 100): 사용하는 전력을 100% 재생에너지(Renewable Energy)로 조달하겠다는 선언. 재생에너지란 풍력, 지열, 연료전지, 수소에너지 등을 지칭. 이를 통해 기업은 기존 석유나 석탄 등 전기를 생산하기 위해 배출하는 탄소를 절감함으로써 좀 더 친환경적인 방법으로 공장을 가동하고 제품을 생산할 수 있음.

2. 사회(Social) 분야

이 사회의 구성원으로서 기업이 어떻게 하면 좋을지 고민하는 일은 ESG 중에서도 사회 분야에 해당한다. 특히 코로나 19가 일으킨 시장과 사회 변화는 이 분야의 중요성을 더 높였다. 또한, 이해관계자들이 노동권, 젠더 이슈 등 공급망을 포함한 조직 내외에서 광범위하게 신경 쓰고 있는지 예의 주시하기 시작했다.

기업이 사회와 얼마나 적절한 관계를 구축하고 있는지가 핵심 평가 기준. 코로나 19 팬데믹이 일상이 된 이후에는 주로 종업원의 감염 리스크를 포함한 구성원 건강에 얼마나 마음을 쓰는지, 종업원 입장에서 해고나 수익 감소를 어떻게 보살피는지 등 노동환경에 대한 기업 철학이 이 분야의 관심 사례가 되고 있다.

사업이 사회 정의에 부합하는 방식으로 운영되고 있음을 알리는 기업도 늘고 있다. 이런 노력이 사회 분야에서 기업 브랜드 가치를 높이는 데 중요한 요소라는 판단에서다. 반도체 생산을 위한 원자재가 분쟁지역 등 의심스러운 곳을 피해 책임 있게 조달되고 있음을 홍보 중인 엔비디아가 대표적인 사례. 실제로 엔비디아는 2020년 IBD ESG 순위에서 1위를 기록할 정도로 ESG 경영 측면에서 좋은 평가를 받고 있는 기업 중 하나다.

SK하이닉스도 사회 분야에서 트렌드를 선도하고 있는 기업 중 하나다. 고객, 주주, 협력사까지 이해관계자 범위를 넓혀 함께 행복을 추구하는 DBL(Double Bottom Line, 사회적 가치와 경제적 가치 동시 추구) 경영철학을 근간으로, 폭넓은 사회공헌 활동을 펼쳐왔다.

국내 반도체 생태계의 고속 성장을 이끈 ‘동반성장’ 분야에서는 협력사와의 소통의 장인 ‘DBL 스퀘어를 중심으로 △분석/측정 지원 사업 △패턴 웨이퍼 지원 사업 △ESG 컨설팅 △청년 Hy-Five 등 다양한 상생협력 프로그램을 운영하며 회사가 보유한 반도체 지식과 노하우를 협력사들에게 공유하고 있다.

지역사회의 어려운 이웃을 돌보는 데에도 많은 노력을 기울여왔다. △독거 어르신을 위한 인공지능(AI) 스피커 ‘실버프렌드’ 무상 지원, △치매 어르신과 발달장애 아동을 위한 위치추적 기반 배회감지기 ‘행복GPS’ 보급 △코로나 19로 신음하는 지역사회 곳곳에서 지원 활동을 펼치는 ‘사회안전망(Safety Net) 구축’ 사업 등을 통해 꾸준히 보폭을 넓혀왔고, 올해는 SK그룹과 함께하는 ‘온(溫)택트 프로젝트’를 통해 코로나 19로 인한 급식사업 중단 등으로 어려움을 겪고 있는 지역사회 구성원들에게 행복 도시락을 제공하는 사업도 추진 중이다.

3. 지배구조(Governance) 분야

마지막 지배구조 분야는 IT업계의 강점이자 약점이 되기도 하는 영역이다. 고성장 분야인 만큼 창업자의 영향력이 상대적으로 큰 경향이 있지만, 대내외 경영 트렌드가 변화되면서 이사회의 다양성이 확보가 중요해지고 있다. 2018년 블랙록은 여성 이사가 2명 미만인 기업에는 투자하지 않겠다고 선언했으며, 지난해 1월 골드만삭스(Goldman Sachs)도 올해 하반기부터 다양성을 충족하는 이사가 없는 기업에 대해서는 기업공개(IPO, Initial Public Offering) 업무를 맡기지 않겠다고 밝혔다. 또한 BLM(Back Live Matter, 흑인의 생명도 중요하다) 운동으로, 다양성은 성별에서 인종 관점으로도 확산됐다.

이런 추세에 맞춰 유리천장을 뚫는 여성 고위 임원이 여럿 탄생했다. 시티그룹은 월가에서 최초로 여성인 제인 프레이저(Jane Fraser)가 시티은행장을 차기 CEO로 지명했고, MSNBC는 케이블 뉴스 업계에서 처음으로 흑인 여성인 러시다 존스(Rashida Jones)를 차기 회장에 선임했다. 메이저리그에서도 첫 여성 단장이 탄생했다. 중국계 미국인인 킴응(Kimberly J. Ng)은 메이저리그 수석부사장으로 여성이자 아시아계로서는 처음으로 마이애미 말린스(Miami Marlins) 단장에 올랐다.

미국 나스닥(NASDAQ)은 1명의 여성 이사와 1명의 성소수자(LGBTQ)¹⁵⁾ 등 다양성을 상징하는 이사를 상장 기업에 요구하기 시작했다. 미 증권거래위원회(SEC, Securities and Exchange Commission)가 새 가이드라인을 승인할 경우 3,300여 개에 달하는 상장기업에 작지 않은 변화가 예상된다.

국내도 자산총액 2조 원 이상 기업을 대상으로 내년 8월부터 ‘여성이사쿼터제’를 운영하여 이사 중 1명 이상을 다른 성별로 선임하도록 할 예정이다. 최근 IT 기업 구직자 역시 회사의 이사회 구성을 관심 갖고 보는 분위기로, 이 분야에서 강점을 가진 기업은 인재 다양성 확보 측면에서도 유리한 위치를 선점할 수 있다.

15) LGBTQ: 여성 동성애자(Lesbian), 남성 동성애자(Gay), 양성애자(Bisexual), 성전환자(Transgender), 성적 정체성을 명확히 할 수 없는 자(Queer)의 앞글자를 딴 약어.

SK하이닉스도 이해관계자의 신뢰를 확보하고 책임 경영을 수행하기 위해 건전한 기업지배구조를 구축하는 데 많은 공을 들여왔다. 이사회 총원의 3분의 2인 6명을 사외이사로 구성해 금융, 회계, 반도체 기술, 법률, 사회정책, 언론 등 각 분야의 전문성을 확보했고, 사외이사 중 여성 인력도 포진시켰다. 이사회 의장과 대표이사를 분리함으로써 이사회의 독립성을 제고하고 경영진 감시와 견제 기능을 강화했다.

또한 효율적인 ESG 경영을 위해 이사회 산하에 지속가능경영 전략 수립과 결과를 검토하는 ‘지속경영위원회’를 두고, 회사의 준법경영활동을 감시하고 강화할 수 있도록 심의 권한을 부여했다. 올해부터는 중장기 ESG 경영 정책 수립과 실행력 강화를 위해 CEO가 직접 주관하는 월 단위 회의체인 ‘ESG경영위원회’도 신설했다.

ESG 경영, 불확실한 미래를 장밋빛 미래로 바꾸는 최선의 선택
앞선 사례에서 보듯이 주요 국가와 기업들은 각자의 방식으로 ESG 경쟁력을 차별화하기 위해 최선을 다하고 있다. 다음 세대에는 지금보다 ESG의 중요성이 더 강조될 것으로 전망되는 만큼 앞으로도 더욱 노력을 기해야 한다. CONE의 ‘2019 Z세대 퍼포스 스터디(Gen z purpose study)’의 조사에 의하면 Z세대의 90%는 기업이 ESG 이슈 해결을 도와야 한다고 믿고 있다. 또한, 75%는 기업이 그 약속을 정말 좇는지 직접 확인하겠다고 답했다.¹⁶⁾

16) 출처: https://www.conecomm.com/research-blog/cone-gen-z-purpose-study ‘Holding Companies Accountable: 90% believe companies must act to help social and environmental issues and 75% will do research to see if a company is being honest when it takes a stand on issues.’

불확실성의 시대지만, 그만큼 미래는 가능성으로 가득 차 있다. 그리고 그 미래는 적극적으로 ESG 이슈를 선점하고 해결하는 기업에게 기회로 다가갈 것이다. SK하이닉스도 올해 초 ‘Social Value 2030’을 선언했다. 동시에 D램과 낸드플래시 사업의 균형 있는 성장을 도모하고, ESG 경영을 강화해 인류와 사회에 기여한다는 ‘파이낸셜 스토리(Financial Story)’¹⁷⁾의 본격적인 실행에도 나섰다. 이는 미래 고객과의 약속을 지킴으로써 불확실한 미래를 예측 가능한 장밋빛 미래로 바꾸기 위한 노력의 일환일 것이다.

17) 파이낸셜 스토리(Financial Story): 고객, 투자자, 시장 등 파이낸셜 소사이어티(Financial Society)를 대상으로 SK 각 회사의 성장 전략과 미래 비전을 제시해 총체적 가치(Total Value)를 높여 나가자는 경영전략.

※ 본 칼럼은 ESG에 관한 지식과 견해가 담긴 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

이러한 고민을 해결하기 위해 SK하이닉스 DT(Data Transformation) 담당이 새로운 시도에 나섰다. 시스템 개발 과정에서 구성원의 다양한 요구에 신속하고 유연하게 대응하기 위해, 핵심 기능부터 빠르게 구현한 후 사용자와 지속적으로 커뮤니케이션하며 성능을 끌어올리는 ‘애자일(Agile)’ 개발방식을 도입한 것. SK하이닉스는 DT담당의 일방혁(일하는 방식의 혁신)이 회사 전체의 일방혁 또한 이끌 것으로 기대하고 있다.

뉴스룸은 DT담당에서 애자일 기반의 일방혁이 어떤 방식으로 얼마나 진행되고 있는지, 또 이러한 시도가 어떤 성과로 이어지고 있는지 자세히 들여다봤다.

‘Start small, Fail fast’ 속도와 유연함이 애자일의 강점

최근 반도체 시장은 메모리 반도체를 사용하는 IT 기기가 다양해지고 IT 기기의 수명도 짧아지면서, 고객이 필요로 하는 제품을 적기에 개발해 고객이 원하는 시점에 납품 할 수 있는 기업의 역량이 무엇보다 중요해졌다. 예전에는 경쟁사보다 한 세대 앞선 기술을 먼저 개발해 이를 대량으로 생산할 수 있는 시스템만 갖추면 됐지만, 이제는 다양한 제품 라인업을 갖추고 고객의 요구사항을 빠르고 유연하게 반영할 수 있는 새로운 시스템이 필요해진 것.

DT담당 DT전략기획 최준영 TL은 “반도체 업의 트렌드가 소품종 대량 생산에서 다품종 소량 생산으로 바뀌고 고객의 요구도 세분화되면서 비즈니스 사이클이 짧아지고 있어 각종 시스템을 사용하는 구성원의 요구도 다양해지고 있다”며 “이런 측면에서 빠르고 유연한 대응이 가능한 업무 혁신이 SK하이닉스가 시장 변화에 효과적으로 대응하는 데 큰 도움이 될 것이라고 판단했다”고 애자일 방식의 도입 배경을 설명했다.

기존 워터폴(Waterfall) 개발 방식은 PI(Process innovation) 단계에서 개발 방향, 범위 등 모든 것을 구체적으로 정한 뒤 정해진 일정에 따라 개발을 진행하는 방식이다. 기능 구축에 최적화된 방법론이지만, 개발을 시작한 뒤 결과물이 도출되기까지 빠르면 9개월, 늦으면 1년이 걸려 빨라진 시장의 변화 속도에 대응하기에는 한계점이 분명했다. 또한, PI 단계에서 분석한 솔루션과 개선의 방향이 현업의 요구사항을 전부 반영하지 못하는 경우 최종 결과물의 품질이 떨어지거나 애써 개발한 시스템이 아예 사장되는 문제점도 있었다.

이에 대안으로 떠오른 것이 바로 애자일(Agile) 방식이다. 애자일의 핵심 철학은 작은 것부터 과감히 시작하고 빠르게 실패해 보며 실패로 인한 리스크를 최소화하는 것. 그리고 고객과 적극적으로 소통하며 고객들의 동시다발적인 요구사항을 빠르게 반영하는 것이다. 주요 기능부터 빠르게 개발해 사용자에게 제공한 뒤, 사용자와 지속적으로 소통하며 점진적으로 전체 시스템 품질을 개선해가는 방식으로 개발이 이뤄진다.

최 TL은 “애자일 방식은 기존 워터폴 방식 대비 첫 결과물이 도출되는 시기가 빠를 뿐 아니라, 개발 도중 발생하는 여러 변수는 물론, 기능 변경이나 추가 요청에도 즉각적으로 대응할 수 있다”며 “개발 과정에서 실제 사용자와 계속 피드백을 주고받는 만큼, 최종 결과물의 품질도 일정 수준 이상 확보할 수 있다”고 설명했다.

애자일 방식 도입 결과는?…서비스 구축 기간 줄고, 구성원 만족도는 커져

현재 DT 담당 내 애자일 방식을 적용해 추진 중이거나 완료된 과제는 총 19건. 각 업무와 과제 특성에 맞춰 △모든 업무 프로세스에 애자일 방식을 적용한 ‘Pure’ △상황에 따라 기존 WBS(Work Breakdown Structure, 프로젝트 목표를 달성하기 위해 필요한 업무, 역할 분담, 일정 세분화) 방식과 애자일 방식을 혼용하는 ‘Hybrid’ △애자일 도구나 방법론, 마인드셋(Mindset) 등 여러 요소 중 적용 가능한 것만 일부 도입한 ‘Ad-hoc’ 등 크게 3가지 유형으로 구분해 과제를 수행했다.

또한 과제 수행 결과 도출된 데이터를 통해 애자일 방식 도입의 긍정적인 효과를 확인할 수 있었다. 먼저 구성원 요구사항 처리량이 3.41배 증가했고, 서비스 구축 기간이 기존 방식 대비 평균 32% 단축됐다. 회의 등 커뮤니케이션에 필요한 시간도 크게 줄었고, 무엇보다 개발된 서비스에 대한 구성원의 만족도가 매우 높았다.

SK하이닉스는 이 같은 성과를 기반으로 PDT(Product Design Team) 프로세스를 수립해, 앞으로 추진될 DT 과제에 본격적으로 애자일 방식을 적용할 예정이다. 궁극적으로는 이를 통해 ‘기업 경쟁력 강화’와 ‘구성원 행복 증진’이라는 두 가지 목표를 한 번에 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

최 TL은 “이 같은 성과는 DT담당 구성원들이 변화의 필요성을 인식하고 자신이 맡은 업무에 애자일 방식을 도입하기 위해 노력했기에 가능할 수 있었다.”라고 평가하면서, “애자일 방식 도입을 통해 구성원의 시간 빈곤을 해결할 수 있는 서비스가 더욱 빠르게 구성원 맞춤형으로 제공되면, 구성원 행복을 증진하는 데에도 기여할 수 있을 것”이라는 기대감도 전했다.

“개발 과정에서 어려움에 부딪힐 때는 애자일 방법론이 돌파구”

뉴스룸은 실제 업무 현장에서 애자일 기반 일하는 방식의 혁신이 어떻게 이뤄지고 있는지 더 자세히 들어보기 위해, Pure, Hybrid, Ad-hoc 3가지 유형의 과제를 각각 수행한 실무 담당자들을 만나봤다.

Data Science 담당 DS Algorithm 이한얼 TL은 3가지 애자일 유형 중 ‘Pure’ 기반으로 ‘이미지 기반 불량 탐지 및 분류 시스템(Intelligent Visual Inspection Analytics, IVIA)’ 개발 과제를 수행했다. IVIA는 인공지능(AI)을 적용해 오퍼레이터(Operator)들이 분석해야 하는 이미지 수량을 줄이고, 관련 업무의 일하는 방식의 혁신을 위해 기획, 개발된 플랫폼이다.

이 과제는 ‘소통’과 ‘자기계발’이라는 애자일 조직 운영 철학을 기반으로 설계해 내부 개발자의 자발성과 업무의 유연성을 극대화한 성공 사례로 평가받았다.

Q. 이번 과제에서 3가지 애자일 유형 중 ‘Pure’ 방식을 적용했다. 어떤 방식인지 설명해달라.

Pure 형태의 애자일 방식은 일반적으로 개발과정에 필요한 기획, 분석/설계, 개발, 테스트, 배포 등 모든 단계에 애자일 가치를 반영해 수행하는 방식이다. 즉, MVP(Minimum Viable Product, 사용자가 필요로 하는 핵심 기능만 최소한으로 구현한 제품)를 개발해 먼저 시연하고, 이에 대한 피드백을 받아 지속적으로 개선해나가는 과정을 일정 기간(Sprint)을 정해놓고 반복 진행하고 있다.

Q. 해당 업무에 3가지 애자일 유형 중 ‘Pure’ 방식을 적용한 이유는 무엇인가?

IVIA는 ‘검사 공정에서 다량으로 발생하는 이미지를 딥러닝을 적용해 줄이고, 업무를 효율화하자’라는 단순한 목표만 가지고 시작된 프로젝트다. 초기에는 사용자, 기능, 범위 등에 대해 명확하게 정해진 것이 없었다. 또한, 반도체 검사 공정에 일반적으로 적용 가능하고 딥러닝 모델을 관리/운영할 수 있는 제품이 이미 있는지 조사해봤는데, 시장에 참고할만한 자료가 존재하지 않았다.

이처럼 모든 기능을 사전에 정의한 후 개발을 시작하는 워터폴 방식을 활용할 수 없는 과제여서, 핵심 MVP 기능을 도출, 개발한 후 사용자의 피드백을 통해 고도화하는 애자일 방식을 개발 과정 전체에 도입하게 됐다.

Q. Pure 방식과 기존의 일하는 방식을 비교했을 때, 어떠한 차이점이 있나?

기존 일하는 방식은 논의를 통해 정해진 방식을 그대로 순차적으로 수행하는 방식이었다면, 현재 방식은 개선점이 필요한 업무는 우선순위에 따라 조정하면서 즉각적인 개발을 통해 반영하고 개선할 수 있다. 또한 요구사항을 받아 개선하는 부분도 있지만, 작업자 스스로 개선이 필요하다고 느끼는 부분 역시 소통을 통해 자발적으로 개선하는 문화 자체가 생긴 것이 애자일 방식 도입 이후 가장 큰 변화다.

Q. ‘Pure’ 방식을 도입함으로써 해당 업무에서 얻은 성과는 무엇인가?

짧은 배포 주기를 설정해 현업의 피드백을 즉각적으로 받아 개선함으로써, 새롭게 적용된 IVIA에 대한 현업의 신뢰도를 높일 수 있었다. 개선 작업이 꾸준히 진행되는 과정에서 기존보다 계속 나아지고 있다는 것을 현업에서 직접 체감할 수 있었기 때문에 가능했던 일이다. 또한, 기존에는 회의로 진행해야 했던 소통 과정을 시스템 툴(System Tool)을 통해 진행하도록 함으로써, 소통 시간이 단축됐다. 이에 따라 더 많은 문제 상황에 적극 대응할 수 있었다. 이를 정량적인 수치로 정리하면 개발 TAT(Turn-around Time)를 기존 워터폴 방식 대비 평균 25% 단축했고, 현업의 요구사항에는 기존 대비 4배 더 많이 대응해 품질을 향상시키는 성과를 얻었다.

Q. 앞으로의 계획이 궁금하다. 남은 과제는 무엇인가?

AI를 조금 더 적용해 현업에서 IVIA의 모델 관리를 수월하게 해나갈 수 있도록 개선하는 과제가 남아 있다. 또한 현재 P&T 내에서 과제를 수행 중인데, 앞으로 다른 분야까지 과제를 확장하는 방안도 생각하고 있다.

과제가 어려운 점에 봉착할 때마다 애자일 방법론들이 항상 돌파구를 마련해줬던 것 같다. 앞으로도 문제점이 발생할 때마다 애자일 철학과 방법론을 적극적으로 활용해 해결해 나가겠다.

“애자일 방식 도입 후, 회의 시간 줄어 충분한 작업시간 확보 가능해져”

DT개발운영 담당 Factory Intelligence 서수나 TL은 3가지 애자일 유형 중 ‘Hybrid’ 기반으로 △포토(photo) 동종장비 N배화¹⁾ △Trouble Machine 처리²⁾ △Lot Tracker³⁾ 등 3가지 서비스를 개발·배포해, ‘EWP(Engineer Work Place)’를 구축하는 프로젝트를 진행했다.

1) 포토 공정에서 공정 장비를 추가로 증축하는 업무를 할 때의 엔지니어의 업무 전체를 시작부터 끝까지 시스템화해 제공하는 서비스.
2) 생산 과정 중 장비에 문제가 발생했을 경우 이를 파악해 작업을 멈추고 작업자에게 알려주는 과정을 자동화한 서비스.
3) 엔지니어들이 테스트 중인 Lot의 현재 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 추적해주는 서비스.

이 과제는 현업 엔지니어의 요구사항을 유연하게 반영하고, 제한된 일정 속에서 워터폴 방식과 애자일 방식의 단점을 최소화하고 장점을 극대화한 과제다. 이를 통해 성공적으로 두 방식을 융합한 사례로 평가받았다.

Q. 이번 과제에서 3가지 애자일 유형 중 ‘Hybrid’ 방식을 적용했다. 어떤 방식인지 설명해달라.

Hybrid 형태의 애자일 방식은 기능 설계, 개발, 테스트는 애자일 방식으로 진행하고 전체 과제 분석과 통합 테스트 관점에서는 작업 분할 구조도(WBS)를 혼용하는 방식이다.

이 과제에서는 설계 단계에서는 심층 인터뷰(In-depth Interview)⁴⁾, 집단심층 인터뷰(Focus Group Interview)⁵⁾, 디자인 씽킹 워크숍(Design Thinking Workshop) 등 여러 UX 방법론을 적용했고, 어느 정도 설계가 구체화된 이후 개발 단계부터 본격적으로 애자일 방법론을 적용했다.

4) 다루고자 하는 일정한 범위의 주제나 논제에 대해 개방적인 상황에서 깊이 있게 진행하는 인터뷰
5) 어떤 주제에 대해 자세한 정보를 얻기 위해 해당 분야의 전문가를 선발해 집단으로 구성한 다음 해당 주제에 대해 조사하는 방식의 인터뷰

Q. 해당 업무에 3가지 애자일 유형 중 ‘Hybrid’ 방식을 적용한 이유는 무엇인가?

배포 시점과 개발 일정이 이미 정해져 있는 과제여서, 모든 과정을 다 열어놓고 애자일하게 진행하기는 어려운 과제였다. 그래서 WBS를 사전에 만들어놓고 진행 과정에서 애자일 방법론을 접목하는 형태로 과제를 수행해야 했다.

Q. Hybrid 방식과 기존의 일하는 방식을 비교했을 때, 어떠한 차이점이 있나?

기존 방식을 활용할 때는 현업 엔지니어와 프로토타입(Prototype)⁶⁾ 없이 문서상으로 커뮤니케이션해야 해 의견 소통이 원활하게 이뤄지지 못했다. 반면, Hybrid 방식은 먼저 프로토타입을 만들기 때문에, 개발된 결과물을 가지고 현업과 커뮤니케이션할 수 있어 더 정확한 의사소통이 가능했다. 외주 개발자와 의사소통을 할 때도 매일 미팅을 통해 각자의 업무에 대해 리뷰(Review)할 수 있어, 협업이 훨씬 원활하게 이뤄졌다. 

6) 본격적인 상품화에 앞서 성능을 검증·개선하기 위해 핵심 기능만 넣어 제작한 기본 모델

Q. ‘Hybrid’ 방식을 도입함으로써 해당 업무에서 얻은 성과는 무엇인가?

작업 시간을 충분히 확보할 수 있었다. 특히 회의 시간이 전반적으로 줄었다. 작업 과정에서 현업 및 외주 개발자와 실시간으로 소통할 수 있어, 회의가 간소해졌다. 지속적인 커뮤니케이션을 통해 나중에 문제가 될 수 있는 부분을 먼저 찾아내 대응할 수 있었던 것도 긍정적인 성과다. 이를 정량적인 수치로 정리하면 기존 워터폴 방식 대비 개발 기간을 29% 단축했고, 구성원 요구사항을 178% 더 반영할 수 있었다. 특히 워터폴 방식의 단점인 내부 소통 시간을 1시간에서 15분으로 극단적으로 줄이는 성과를 얻을 수 있었다.

Q. 앞으로의 계획이 궁금하다. 남은 과제는 무엇인가?

현재 3개의 서비스는 모두 배포를 완료했고, 현재 서비스 확장과 횡전개를 진행 중이다. 앞으로는 M14 포토 공정 등 개별 공정에 집중할 계획이며, 신규 FAB에 해당 서비스를 우선적으로 적용하는 작업도 수행할 예정이다.

“작업 현황 시각화로 업무효율 향상…작업 오류 및 지연 사례 크게 줄어”

SDDC담당 Digital Platform 이희주 TL은 3가지 애자일 유형 중 ‘Ad-hoc’ 기반으로 CAD Infra 유지 보수 서비스를 개선하는 과제를 수행했다. 이 업무는 CAD 소프트웨어 수행에 필요한 서버를 운영하는 업무로 협력사와 협업해 서버 교체, OS 업그레이드, 스토리지 증설 등 여러 작업을 수행하는 업무로, 이 TL은 유지 보수 인력 관리와 작업 지시/점검 등의 업무를 맡고 있다.

이 과제는 CAD Infra 유지 보수 작업 관리 시 여러 담당자가 업무지시를 개별적으로 수행하고 있어 업무 지시가 중복되거나 누락이 되는 불합리를 애자일 방법론 중 Kanban 도구를 도입, 표준 프로세스를 수립하고 개선한 과제다. 여러 여건상 이유로 애자일 방법론을 적용하기 힘든 상황에서 특정 애자일 도구(Tool)만 도입해 업무 프로세스를 개선한 사례로 평가받았다.

Q. 이번 과제에서 3가지 애자일 유형 중 ‘Ad-hoc’ 방식을 적용했다. 어떤 방식인지 설명해달라.

Ad-hoc 형태의 애자일 방식은 기존 업무 방식을 유지하되, 여러 가지 애자일 도구나 방법, 마인드셋 중 어떤 것이든 상관없이 필요한 것만 가져다 쓰는 방식이다.

이 과제에서는 애자일 도구 중 지라(Jira)라는 도구에서 Kanban Board만 적용했다. Kanban은 일본어로 간판을 뜻하는데, 이 도구는 업무를 할 때 각 업무 프로세스별로 해야 할 일, 하고 있는 일, 완료된 일을 시각화해주는 도구다. 전체 프로세스 중 각 단계마다 어떤 작업이 누구에게 얼마나 할당돼 있는지 시스템으로 시각화한 것. 이를 통해 작업자는 번거로운 커뮤니케이션 과정 없이 시스템에 접속만 하면 자신이 해야 할 작업을 확인할 수 있다.

Q. 해당 업무에 3가지 애자일 유형 중 ‘Ad-hoc’ 방식을 적용한 이유는 무엇인가?

한 명의 실무자가 기존 방식으로 오랫동안 일해온 업무 특성상 애자일 방식을 전체 프로세스에 적용하게 되면 유지보수 운영 업무를 실제 하는 실무자들이 거부감이나 불편함을 느낄 수 있다고 판단했다. 이에 실무자들이 쉽게 받아들일 수 있도록 간단한 방법론만 채택했다.

Q. Ad-hoc 방식과 기존의 일하는 방식을 비교했을 때, 어떠한 차이점이 있나?

Kanban Board 적용 전에는 작업자들이 메일, 메신저, 전화, 문자 등 다양한 커뮤니케이션 수단으로 담당자들에게 작업 지시를 받아야 했다. 그런데 담당자가 여러 명이고 유지보수 인력도 여러 명이라 커뮤니케이션이 꼬이거나 실수로 작업 지시가 누락이 되는 경우도 있었다.

Kanban Board를 적용한 이후에는 모든 작업 관리가 시스템을 통해 일괄적으로 진행돼 작업이 누락되는 경우가 없어졌다. 또한, 작업 소요가 발생하고 유지보수 인력에게 작업 지시가 이뤄지기까지의 시간도 크게 단축됐다. 업무를 자동화함으로써 사람의 실수로 발생하는 작업 오류와 지연을 없앤 것. 상황별로 업무 프로세스를 매뉴얼로 만들어, 업무 효율도 향상됐다.

Q. ‘Ad-hoc’ 방식을 도입함으로써 해당 업무에서 얻은 성과는 무엇인가?

전체 업무 프로세스를 Kanban board에 게시함으로 시각적인 분석이 가능해졌다. 또한, 특정 프로세스 상태의 작업을 제한해 작업자가 동시에 진행하는 작업 항목을 관리할 수 있게 됐고, 하나의 작업을 완료하기까지 소요되는 시간을 분석해 프로세스를 최적화할 수 있게 됐다. 이를 정량적인 수치로 정리하면 CAD Infra 유지보수 작업 시간을 33% 단축했고, 커뮤니케이션 시간도 평균 4시간에서 30분으로 감소했다. 특히 누락되는 작업이 아예 사라졌고, 긴급한 업무 지시가 줄어 서비스 품질도 크게 향상됐다.

Q. 앞으로의 계획이 궁금하다. 남은 과제는 무엇인가?

유지보수 작업의 경우 변수가 많고 상황이 다양해 아직 상세 매뉴얼까지는 만들지 못했다. 기존 Kanban 운영을 세분화해 각 사례별로 업무 흐름(Work Flow)을 정의하고, 각 업무별 작업 평균 소요시간을 분석해 이를 최소화하는 작업을 진행할 예정이다.

마지막으로 세 명의 실무 담당자 모두 SK하이닉스에 애자일하게 일하는 문화가 확산하기 위해서는 구성원들의 협조가 필요하다고 당부했다.

“그간 DT담당에서는 일하는 방식을 혁신하기 위해 지난 1년간 다양한 시도를 진행해왔고, 이번 애자일 과제와 같이 가시적인 성과를 내고 있는 과제도 점점 늘고 있습니다. 이제 구성원들도 이런 변화의 한 축으로서 역할을 해주기를 기대하고 있습니다. 앞으로도 현장과 함께 적극적으로 소통하며 일하는 방식의 혁신을 위해 더욱더 노력하겠습니다” 

※ 이번 인터뷰는 사회적 거리두기 2.5단계 격상 전 철저한 코로나19 방역 수칙 준수 하에 진행했습니다.

4차산업혁명 시대가 도래하면서 지난 수 년간 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DT 또는 DX)은 늘 뜨거운 화두였다. 유수의 글로벌 기업들은 빅데이터, 인공지능, 클라우드 등 다양한 디지털 기술을 활용해 일하는 방식의 혁신과 비즈니스 모델의 다변화를 꾀하며 DX를 차세대 성장 동력으로 삼아왔다. 특히 코로나19가 세계 전역을 강타한 올해는 유례없던 환경에 대응하기 위한 기업들의 디지털 혁신 행보가 더욱 가속화됐다.

이러한 가운데 지난 20일 아·태지역 디지털 리더 기업을 선정하는 ‘IDC DX 어워드 2020’이 개최됐다. SK하이닉스는 이날 최고 영예인 ‘디지털 트랜스포머’ 부문을 포함, 3관왕에 오르며 자타공인 ‘DX 리더 기업’으로 당당히 우뚝 섰다. 코로나19 시국을 고려해 시상식은 온라인으로 치러졌지만, 열기만큼은 오프라인 못지않았던 현장으로 지금 바로 떠나보자.

디지털 혁신 리더를 찾아라! ‘IDC DX 어워드 2020 현장 속으로’

IT 시장분석 및 컨설팅 기관 한국IDC(International Data Corporation Ltd.)가 주관하는 ‘IDC DX 어워드’는 디지털 혁신을 통해 다양한 산업에서 파괴적 혁신과 성과를 이룬 아·태지역 기업을 선정해 시상하는 프로그램이다.

IDC에 따르면 올해 역대 가장 많은 프로젝트가 이번 어워드에 후보 신청을 해 치열한 경쟁을 펼쳤다. 아·태 12개국에서 640개 이상의 기업 및 조직으로부터 약 1,300개의 참가 신청이 들어왔다. 그중 IDC는 총 8개사를 국내 수상자로 선정했다.

이날 어워드에서 SK하이닉스는 ▲디지털 트랜스포머(Digital Transformer) ▲운영 모델 마스터(Operating Model Master) ▲인재 운용(Talent Accelerator) 등 총 3개 부문 수상자에 이름을 올렸다. 제조업의 특성에 맞는 ‘지능형 기업(Intelligent Enterprise)’을 목표로, 구성원의 업무 방식과 업무 생산성의 혁신에 초점을 맞춰 DX를 추구한 사례로 긍정적인 평가를 받았다.

한국IDC 한은선 전무는 “올해 IDC DX 어워드에 참가 신청한 국내 기업 사례들을 살펴보면, 위기상황 속에서도 많은 기업이 적극적으로 기술을 활용해 비즈니스 연속성과 높은 회복탄력성을 구현하고 있었다”며 “수상 사례들은 넥스트 노멀 시대를 준비하는 국내 기업들의 회복과 성장을 위한 로드맵 역할을 하는 훌륭한 본보기가 될 수 있을 것”이라고 말했다.

“구성원 행복 향한 디지털 혁신” SK하이닉스, ‘디지털 트랜스포머’ 등 3관왕 달성

SK하이닉스는 우선 ‘제조향 클라우드 구축 프로젝트’로 운영 모델 마스터 부문에서 수상의 영광을 안았다. 반도체 산업에서는 전체 공정 현황의 모니터링과 생산 자동화에 대한 이벤트 처리를 즉각적으로 할 수 있는 환경이 요구된다. SK하이닉스는 올해 민첩하게 일하는 방식, 탄력적 자원관리를 통해 생산성을 높여 수익 창출에 기여하는 것을 목표로 제조향 클라우드를 구축한 바 있다.

SK하이닉스 MITaaS팀 유영두 PL은 이번 프로젝트에 대해 “기존의 형식적이고 절차 지향적으로 이뤄지던 방식을 간소화 및 자동화했으며, 자원을 탄력적으로 사용할 수 있는 환경을 마련함으로써 구성원에게 창조적이고 혁신적인 일에 더 집중할 수 있는 기회를 제공할 수 있었다”고 설명했다.

그는 또한, “제조 현장의 혁신을 위한 근본적인 변화의 시작은 제조향 클라우드 인프라 구축이 될 것”이라며 “이번 계기를 통해 일하는 방식의 변화와 제조 인프라의 비약적인 도약을 이끄는 바탕이 됐다”고 자평했다.

이어 SK하이닉스는 ‘실시간 대화형 협업 플랫폼 CUBE 프로젝트’로 인재 운용 부문의 수상자로 선정됐다. SK하이닉스는 전사적인 DX 전략의 일환으로 실시간 대화형 협업 플랫폼인 CUBE를 구축했다. 이를 통해 PC, 모바일 및 다양한 디바이스를 연결해 구성원들은 언제 어디서나 서로 소통하고 손쉽게 협업할 수 있게 됐다. Open API*로 연결된 환경을 만들어 정보 유통의 효율을 극대화하며 협업 체계의 혁신을 구현한 것.

* API: Application Program Interface. 운영체제와 응용프로그램 사이의 통신에 사용되는 언어나 메시지 형식.

프로젝트를 이끈 SK하이닉스 Digital Platform팀 서동호 PL은 CUBE에 대해 “협업 과정에서 이뤄지는 소통과 자료 공유 활동이 이력으로 남고 업무처리까지 하나의 플랫폼에서 간편하게 처리할 수 있다”며 “CUBE가 확산되면서 회사 전체의 협업 속도가 빨라졌고, 즉각적인 업무 처리가 가능한 환경을 제공해 구성원이 시간을 효율적으로 사용할 수 있게 됐다”라고 설명했다.

이어 서 PL은 “구성원들에게 새로운 업무 도구가 자연스럽게 받아들여지고 그에 따라 업무 환경에 변화가 이뤄질 때, 그때가 바로 DX가 시작되는 순간”이라며 “협업 플랫폼은 구성원 모두가 다 같이 참여했을 때 효과가 극대화되는 만큼, 앞으로도 업무 현장에 DX가 자연스럽게 녹아들 수 있도록 노력해나갈 것”이라고 덧붙였다.

마지막으로 SK하이닉스는 ‘IDC DX 어워드’의 최고 영예인 ‘디지털 트랜스포머’ 부문의 수상자로 선정되며 3관왕에 오르는 기염을 토했다. SK하이닉스는 ‘구성원의 행복을 향한 디지털 트랜스포메이션’을 비전으로, B2B 제조업에 맞는 DX 플랫폼을 통해 ‘지능형 기업’의 업무 환경을 제공, 업무 생산성을 파괴적으로 혁신하는 DX 전략을 추진해왔다.

구성원 누구나 DX 플랫폼을 통해 해당 분야의 전문가이자 동시에 데이터 분석 전문가이기도 한 양손잡이 인재로 성장할 수 있도록 지원하고 있으며, 시스템이 일하고 사람은 학습한다는 ‘시일사학’ 비전을 실현해가고 있다. 또한, 제조 장비의 막대한 이벤트 정보(장비에서 발생되는 모든 정보)를 빅데이터 분석과 AI 기술과 융합해 이벤트 주도적 의사 결정 모델도 구현했다.

SK하이닉스 송창록 DT 담당은 “반도체 산업의 가장 중요한 자산은 사람인 만큼, 사람에 대한 투자만큼 훌륭한 것이 없다”며 “DT(DX) 프로젝트의 궁극적인 목표는 구성원의 행복”이라고 강조했다.

또한 그는 “구성원들이 제일 아쉬워하는 건 자신이 성장하기 위해 필요한 물리적 시간이 부족하다는 것”이라며 “DT 프로젝트는 구성원들에게 성장할 수 있는 시간을 제공할 뿐만 아니라, 더 주도적이고 효율적인 업무 환경을 만들어가고 있다”고 설명했다. 이어 “미래에도 SK하이닉스가 대한민국 경제에 지속 기여할 수 있도록 DX에 최선을 다하겠다”고 덧붙였다.

송창록 담당 “리더십을 바탕으로 전방위적인 디지털 혁신 추진”

송창록 담당은 시상식이 끝난 뒤 IDC 애널리스트와의 대담 세션에 참가했다. 뉴스룸은 이날 진행된 대담 세션도 요약해봤다.

▲(좌) 김경민 한국IDC 수석연구원 (우)SK하이닉스 송창록 DT 담당

Q. 디지털 경제 흐름이 가속화되는 상황에서 SK하이닉스가 당면한 과제는 무엇이었나?
팬데믹 이후에는 언택트 형식으로 일하는 풍경이 바뀌면서 클라우드 시장은 더욱 가파르게 성장할 것으로 예상된다. 그리고 이는 곧 ‘공간’의 문제로 이어진다. 더 많은 저장공간을 위한 고집적, 저전력의 고성능 메모리에 대한 요구가 늘고, SK하이닉스는 고객사에 이를 적기에 제공해야만 한다. 팬데믹 이후 우리의 가장 큰 임무라 할 수 있다. 이를 위해서는 DX가 필수다. 메모리 반도체 회사로서 SK하이닉스는 DX의 주역임과 동시에, 역설적으로 우리 또한 DX를 하지 않으면 안정적인 공급자로서의 지위를 놓쳐버릴 수 있다는 위기의식이 존재한다.

Q. 당면 과제를 해결하기 위해 SK하이닉스는 DX 측면에서 어떤 시도를 했나?
지금까지 장비나 설비에서 발생하는 막대한 양의 데이터를 분석해 인사이트(Insight)를 도출, 이를 바탕으로 제품을 만들어왔다. 하지만 반도체 미세화가 진행될수록 한계에 다다르게 됐다. 칩의 사이즈가 작아지면 웨이퍼 내 산포 등을 컨트롤하는 데 고도의 작업이 요구된다. 웨이퍼 내 모든 칩의 품질을 개선하려면 방대한 양의 Raw Data를 분석해야 했다.

이러한 빅데이터를 다루기 위해서는 데이터를 저장할 수 있는 데이터 레이크(Data Lake)*와 데이터를 분석할 수 있는 플랫폼 등이 필요하다. 또한, 엔지니어가 분석 결과를 확인할 수 있는 소프트웨어도 있어야 한다. 반도체 기술이 고도화되면서 신제품을 만들 때마다 새로운 소프트웨어가 필요한 상황이다.

하지만 대기업 CIO(Chief Information Officer) 조직의 경우 소프트웨어를 직접 만드는 인력이 없기 때문에 외주를 맡긴다. 이러한 일련의 과정에 드는 리드타임(Lead Time)을 따지면 새로 필요한 소프트웨어를 적시에 쓸 수 없게 된다. 나아가 비즈니스 민첩성(Agility)이 떨어지고 회사의 경쟁력도 약해질 수밖에 없다. 이런 문제들을 해결하기 위해 제조향 클라우드와 IT 아키텍처(Architecture)* 등을 개발하게 됐다.

내부 협업 툴 CUBE 역시 중요한 역할을 하고 있다. 메모리 반도체 산업의 경우 어느 한 조직에서 전체를 총괄할 수 없기 때문에, 협업을 거치지 않으면 고품질의 메모리를 만들 수 없다. 실제로 종일 회의를 한다 해도 과언이 아닐 정도다. 요구되는 비즈니스 민첩성에 비해, 회의를 통한 의사결정 체계는 매우 비효율적이었다. 이를 해결하기 위해 내부 커뮤니케이션 툴인 CUBE를 오픈했고, 올해 초에는 동영상 공유 및 스트리밍 서비스 플랫폼도 오픈했다. 특히 코로나19와 맞물리며 더욱 활발하게 사용되는 추세다.

* 데이터 레이크(Data Lake): 가공되지 않은 상태로 저장돼 접근이 가능한 엄청난 양의 데이터
* 아키텍처(Architecture): 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체의 설계 방식

Q. DX 추진 사업들의 성과는 어떻게 나타났나?
가장 큰 성과는 수율 향상을 통한 비용 절감 효과다. 수율이 1% 올라가면 0.8%의 코스트가 절감된다. 수율을 향상시키는 데 있어 가장 중요한 작업은 불량을 탐색하고 이를 개선할 수 있는 데이터 분석인 만큼, 새로 개발한 데이터 분석 플랫폼 등을 활용하면 수율을 3~4%씩 끌어올릴 수 있다.

또한, 커뮤니케이션을 온라인으로 전환함에 따라 효율적인 의사결정 체계를 완성했다. 반도체 공정에 어떤 문제가 발생하면 생산라인이 멈추기도 한다. 이를 빨리 해결하기 위해서는 관련 분야 담당자들이 일제히 모여 회의를 해야 한다. 과거에는 회의실 예약부터 보고까지 2~3일이 걸렸다면, 지금은 CUBE라는 온라인 플랫폼에서 회의를 진행하고 의사결정을 하는 데 3~4시간이면 끝난다. 의사결정 사이클이 빨라진 것이다.

Q. DX와 관련해 다양한 사업을 추진하고 이를 성공적으로 안착시킬 수 있었던 비결은 무엇인가?
가장 중요한 건 DX에 대한 CEO의 관심과 전폭적인 지지라고 생각한다. 디지털 기술은 계속 발전하기 때문에 한번 DX를 시작하면 물러서지 않고 나아가야 한다. 다행히 전임 박성욱 CEO와 현재 이석희 CEO 모두 DX 추진에 대해 단호하게 결정을 내리고, 필요한 자원을 아낌없이 투자해줬다.

공고한 리더십과 더불어 현업까지 원활하게(Seamless) 스며들 수 있도록 파이프라인(Pipeline)을 구축한 것도 DX의 성공 요인이었다. 현업 구성원들과 DX 추진 조직 구성원들과의 커뮤니케이션도 굉장히 중요하다. DX에 대한 양쪽의 의견이 늘 균등할 수는 없기 때문이다. 이를 위해 ‘허브 앤 스포크(Hub and Spoke)’ 구조를 구축, CIO 조직의 구성원들을 현업으로 파견했다. 직접 현장의 문제를 파악하고 필요한 부분을 지원하며 현업의 신뢰를 얻는 작업을 했다.

Q. 향후 SK하이닉스의 DX의 방향과 과제는 무엇인가? 또, 리더로서 조직의 지속적인 혁신을 위해 어떤 비전을 갖고 있는가?
초창기 우리가 블로그를 만들 때는 한 줄씩 HTML 언어를 입력해 웹페이지를 완성했다. 하지만 지금은 굳이 언어를 공부하지 않아도 누구나 순식간에 블로그를 만들 수 있다. 향후에는 소프트웨어와 AI도 이러한 방식으로 변화할 거라고 생각한다. 각자의 업무에 필요한 소프트웨어와 AI 등을 직접 만들어 쓸 수 있도록 플랫폼을 만들어주면, 개개인의 비즈니스 민첩성이 높아질 것이다.

SK하이닉스의 최종 비전은 자신의 전공 지식과 소프트웨어 지식을 두루 갖춘 양손잡이 인재를 양성해 이석희 CEO가 추구하는 ‘학습조직’으로 발돋움하는 것이다. CIO 조직은 DX를 통해 ‘구성원의 행복’ 수준을 높이고, ‘학습조직’ 문화로 진화하기 위해 시스템은 일하고 사람은 학습하는 ‘시일사학’을 실현할 것이다.

오늘날 초연결사회를 관통하는 기업의 핵심 화두는 단연 ‘빅데이터(Big Data)’다. 첨단 IT 기술로 연결된 다양한 기기에서 매일 쏟아내는 막대한 양의 데이터 중에서 필요한 정보를 빠르게 수집, 분류하고 효율적으로 처리할 수 있어야만 올바른 의사결정을 할 수 있기 때문. 이에 기업들은 자체적인 데이터 관리 체계를 확보하는 데 많은 노력을 기울이고 있다.

SK하이닉스 역시 2007년부터 제품, 공정, 장비, 설비, 자재 등 9개 분야 기초 데이터를 ‘마스터 데이터(Master Data)’로 정의하고, 이를 관리하는 자체 시스템을 구축, 운용하고 있다. 2017년부터는 변화한 업무 환경에 대응하기 위해 전사적인 태스크 포스(TF)를 꾸려 마스터 데이터를 다시 정의하고 시스템을 재정비하는 ‘마스터 데이터 표준화 프로젝트’를 추진, 올해 9월 그 결실을 맺었다.

뉴스룸은 SK하이닉스가 새로운 마스터 데이터 표준 체계 확립을 위해 지난 3년간 어떤 노력을 했는지, 그리고 그 과정에서 SK하이닉스에 어떤 혁신이 찾아왔는지 상세히 들여다봤다.

기존 마스터 데이터 표준 체계 한계점 봉착, 전사적인 TF 구성으로 이어지다

데이터는 일반적으로 마스터 데이터(Master Data), 운영 데이터(Operation Data)*, 분석 데이터(Analysis Data)*로 분류된다. 이 중 ‘마스터 데이터’는 기업의 여러 부서가 동일한 의미와 내용으로 사용하는 데이터를 의미한다. SK하이닉스의 경우 제품 코드, 자재 코드 등이 여기에 해당되며, 각각의 코드가 가지고 있는 속성 정보도 이에 포함된다.

SK하이닉스는 마스터 데이터의 효율적인 관리를 위해 2007년 자체적인 표준 체계를 선제적으로 구축한 바 있다. 하지만 이후 10년이 넘는 기간 동안 같은 체계를 사용해오다 보니, 기존 표준 체계로는 관리가 어려운 한계점에 도달하게 됐다. 생산시설(Fab)이 증설되고 판매 제품이 다양해지는 등 사업 규모가 확대됨에 따라 관리해야 할 데이터가 기하급수적으로 증가한 것. 제품 코드나 공정 Step 코드의 경우 사용할 수 있는 자릿수가 부족해 표준에 맞지 않는 코드가 생성되는 상황에 이르렀다.

마스터 데이터 표준 체계가 흔들리면 이를 활용한 데이터 분석 과정에서 오류가 발생할 수밖에 없다. 이는 업무 효율성을 저해하는 원인이기도 하다. 특히 디지털 혁신(Digital Transformation, 이하 DT)이 기업들의 새로운 과제로 떠오르면서 마스터 데이터 표준 체계 재정비의 필요성이 크게 대두됐다. 가장 근간이 되는 마스터 데이터가 일관되고 정확하게 관리될수록 기업이 생산하는 모든 데이터의 신뢰성과 정확성을 확보할 수 있고, 나아가 업무 과정을 효과적으로 통제할 수 있기 때문.

이에 SK하이닉스는 ‘마스터 데이터 표준화’를 전사 차원의 과제로 규정하고, 이를 위한 TF를 구성했다. 먼저 수백여 개의 시스템과 인터페이스로 구성된 마스터 데이터 중 오퍼레이션(Operation) 관점에서 중요도가 높은 설비, 자재, 제품, 장비, 공정 등의 5개 영역을 우선 추진 대상으로 선정했다.

이후 총 5개 분과로 구성된 ‘마스터 데이터 개선 TF’를 구성하고 △리스크(Risk) 최소화 △자원(Resource) 효율화 △향후 운영체계 등을 종합적으로 고려한 세부 과제를 설정해, 분과별로 표준화 작업에 나섰다.

* 운영 데이터(Operation Data): 기업이 사업활동을 수행함에 따라 생성되고 수집되는 데이터
* 분석 데이터(Analysis Data): 기업의 성과를 나타내기 위해 발굴하고 활용하는 데이터

자재부터 공정, 제품까지 모든 데이터에 질서를 세우다

TF의 핵심 과제는 전사가 데이터를 ‘하나의 관점(Single View of Truth)’에서 바라보고 사용할 수 있도록 관리하고, 이를 통해 조직 내부 또는 조직간 ‘데이터 사일로(Data Silo)’*를 제거하는 것. 시스템에서 발생할 수 있는 데이터 오류를 줄이고, 고객이나 민감한 정보들에 대한 데이터의 오사용을 막는 것 역시 TF가 이뤄내야 할 과제였다. 이를 통해 데이터가 적절하고, 정확하게 사용될 수 있도록 보장하는 것이 궁극적인 목표.

TF는 이 같은 목표를 달성하기 위해 장비와 자재의 의미를 전사 관점에서 엄밀히 정의하고, 기준에 따라 유형을 구분해 구조화했다. 또한 개별 장비와 자재의 특성을 속성항목으로 정의하고 속성값의 범위와 내용, 의미를 확정했다. 마스터 데이터의 생애주기(Life Cycle)*, 데이터 품질, 운영 기준을 원활하게 관리하기 위해 관련 업무 프로세스를 표준화하고, 조직간 업무분장(R&R)도 새롭게 정립했다. 실용적인 차원에서는 각 데이터의 의미를 명확히 함으로써 주관적인 해석을 최소화해, 데이터의 신뢰성을 제고하는 동시에 활용 범위도 넓힐 수 있는 토대도 마련했다.

세부적으로 살펴보면 자재 분과에서는 ‘1물1코드(하나의 물품에 하나의 코드 부여)’ 체계를 적용해 물품의 재고와 수급 현황을 손쉽게 파악할 수 있도록 했다. 원부자재와 유지보수부품 관리도 한층 더 강화했다. 환경 안전 및 유해물질 관리 수준 제고 기반을 마련함으로써 유해물질 누락을 방지해, 법적 이슈도 해결할 수 있게 됐다.

제품과 공정 분과에서는 제품 구조와 연계 정보를 통합 관리하는 시스템을 구축하는 한편, SK하이닉스의 궁극적인 목표인 ‘원팹(One Fab)’* 달성을 위해 개발과 양산 Fab, 그리고 양산 Fab 간 코드의 일원화를 추진했다. 기존 유의미 코드(Code) 체계 대신 하이브리드 코드(Hybrid Code)* 체계를 도입해, 코드 자릿수 부족 문제도 해결했다. 지속적으로 증가하는 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 새로운 체계를 갖춘 것.

장비와 설비 분과에서는 ELM(Equipment Life-cycle Management) 개념을 도입해 투자 현황의 가시성 및 자산 정합성*을 확보했다. 또한, 설비 BOM*, 공급 계통, P&ID* 데이터를 연계해 설비 설치시 마스터 데이터를 등록하는 데 소요되는 시간을 줄였고, 설비와 장비 간 연계 데이터 베이스를 구축해 안전사고 발생시 신속한 대응이 가능하도록 했다.

이처럼 체계화된 마스터 데이터는 제품 판매 및 생산 계획을 관리하는 데 활용돼, 신제품 출시를 위한 리드타임 개선에 기여하게 된다. 또한 중복된 데이터를 제거하고, 프로세스를 최적화함으로써 비즈니스 측면의 생산성과 효율성도 크게 증대됐다. 향후 SK하이닉스의 마스터 데이터는 제조, 물류, 연구개발 등의 업무 체계를 한층 더 발전시키고, 신뢰할 수 있는 일관된 정보에 기반해 효율적인 의사결정에 기여할 것으로 기대된다.

SK하이닉스는 3년여의 부단한 노력 끝에 최근 목표로 했던 5개 분과의 마스터 데이터 표준화 작업을 무사히 마쳤다. 지난해 9월 설비/자재 마스터의 표준 체계가 가장 먼저 완성됐고, 올해 3월에는 제품 마스터, 올해 9월에는 장비와 공정 마스터의 표준 체계를 차례로 완성시켰다.

* 데이터 사일로(Data Silo): 데이터 기반 커뮤니케이션을 방해하는 장벽
* 마스터 데이터의 생애주기(Life Cycle): 데이터가 생성되고 변형되고 폐기되기까지의 전체 이력
* 원팹(One Fab): SK하이닉스의 모든 Fab을 하나의 시스템으로 관리할 수 있는 시스템
* 하이브리드 코드(Hybrid Code): 유의미와 무의미 식별체계의 장점을 융합한 코드
* 정합성: 데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 하는 것
* BOM: Bill of material, 모든 품목에 대해 상위 품목과 부품의 관계와 사용량, 단위 등을 표시한 명세서
* P&ID: Piping and instrumentation diagram, 공정을 제어하는 데 필요한 공정 장비나 배관 등의 연결 상태를 보여주는 상세 도표

“SK하이닉스 모든 곳에 닿는 탄탄한 신경망 구축… 향후 30년 발전 책임질 초석 다져”

SK하이닉스 뉴스룸은 이석희 CEO에게 프로젝트를 성공적으로 마치게 된 소회와 이를 토대로 만들어나갈 미래 청사진을 들어봤다.

이석희 CEO는 “SK하이닉스의 구석구석 모든 곳에 닿는 탄탄한 신경망을 만들었다고 생각한다”며 “기술 개발과 제조는 물론, 앞으로 본격화될 AI 도입과 DT까지, 모든 것이 이 신경망 위에서 이뤄질 것”이라고 말했다. 이어 “SK하이닉스의 향후 30년 발전을 책임질 초석을 다졌다고 생각한다”며 프로젝트에 의미를 부여했다.

4차 산업혁명 시대, 데이터 분석의 중요성과 엔지니어의 역할에 대해 강조하기도 했다. 그는 일전에 있었던 글로벌 반도체 기업 경영진과의 대화를 언급하며 “엔지니어들이 일상업무(Routine Work)에 소모하는 시간을 줄이고 데이터를 분석하는 시간을 늘렸더니 실제로 큰 성과가 있었다고 하더라”고 밝혔다. 이어 “이번 Master Data 표준화를 통해 구성원들이 연구하고 고민할 시간은 늘어나고, 기술개발의 효율성 또한 크게 향상될 것”이라고 덧붙였다.

나아가 이석희 CEO는 표준화된 Master Data를 통해 ‘One Company, One System(하나의 통일된 체계 위에서 효율적으로 움직이는 회사)’에 한 걸음 더 가까워질 것으로 기대했다. 이는 SK그룹 차원에서 힘쓰고 있는 AI, DT 분야 발전에 필요한 바탕이 된다.

10여 년을 사용해 온 체계를 다시 정립하는 것은 복잡하고도 어려운 일이다. 대부분의 기업이 필요성을 절감하면서도 쉽사리 시도하지 못했던 난제 중의 난제. 그럼에도 SK하이닉스가 마스터 데이터 표준화 프로젝트를 성공적으로 완수할 수 있었던 건 혁신을 위한 구성원의 강한 의지가 있었기 때문이다. 이석희 CEO는 마지막으로 구성원들에게 감사의 메시지를 전했다.

“3년의 기간 동안 많은 구성원이 Master Data 표준화를 위해 고생해 주셨습니다. 이 자리를 빌려 감사 인사를 드리고 싶습니다. 여러분 덕에 SK하이닉스의 디지털 혁신을 위한 틀을 마련할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 앞으로 우리는 더 큰 성장과 미래를 계획할 수 있을 것입니다.”

CIO(Chief Information Officer)들 사이에서 “CIO보다 코로나19 바이러스가 더 많은 성과를 냈으니 올해의 CIO Award는 코로나19 바이러스에게 주어야 한다”는 우스갯소리가 나돈다. CIO들이 지난 수 년 동안 디지털 전환(Digital Transformation, DT)을 추진했는데, 그 기간 동안 이룬 성과보다 코로나19 사태로 인해 단기간에 몰아친 성과가 더 크다는, 자조 섞인 우스갯소리다.

오프라인(Off-Line)보다 온라인(On-Line)이 대세다. 실제로 코로나19 사태로 인해 비대면(Non-contact) 비즈니스와 업무 환경이 빠르게 확대되고 있다. 한 공간에 모여서 하던 회의가 온라인 화상 회의로 전환되고, 비대면 업무를 위해 기업용 소셜 미디어(Social Media), RPA(Robotic Process Automation)*, 챗봇(ChatBot) 그리고 인공지능(Artificial Intelligence)이 빠른 속도로 도입되고 있다. 이처럼 코로나19 사태로 인해 바뀐 현실은 비가역적일 수 있다. 과거로 다시는 돌아가지 못할 수 있다는 의미다.

달라진 사업 환경 속 SK하이닉스의 당면과제는 ‘일하는 방식의 혁신’

SK하이닉스의 사업 환경도 많이 달라졌다. 기술 전환을 위한 투자액이 기하급수적으로 증가했고, 공정 난이도가 높아져 산포(정밀도) 관리 수준도 향상됐다. 메모리 반도체를 사용하는 IT 기기가 다양해지면서 기기의 사양과 폼 팩터(Form Factor)*도 다양해졌다. 범용 메모리 제품이 차지하는 비중이 해가 갈수록 감소해, 급기야 고객이 맞춤형(Customized) 제품을 요구하기도 한다. 또한, IT 기기의 수명이 짧아지면서 메모리 신제품을 적기에 개발하는 것은 생사가 달린 과제가 됐다. 반도체 수입이 석유 수입보다 더 많은 중국은 반도체를 자급하기 위해 대규모로 투자하고 있고, 그 와중에 미·중 대립은 갈수록 격화돼 신냉전시대로 진화 중이다. 이제 예전으로 다시 돌아갈 수 없다. 이른바 ‘New Normal’이다.

메모리 반도체 분야에서는 제품(Product), 제조과정(Process) 그리고 고객(People)이 더욱 다양해지고 있다. 다양성(Diversity)에는 맞춤형(Customized)으로 대응해야 한다. 표준 제품을 대량으로 생산하는 시대에서 다양한 제품을 적기에 개발해 고객 맞춤형으로 유연하게 생산하는 시대로 진화해야 한다는 뜻이다. 또한, 이런 흐름에 맞게 구성원들이 일하는 방식도 함께 변하지 않으면 도태될 수 있다는 의미도 내포돼 있다.

하이지니어(Higineer, SK하이닉스 구성원을 의미함)가 하는 일의 형태는 크게 △이슈 대응(Event Decision) △데이터 분석(Data Analysis) △혁신(Innovation)으로 분류할 수 있다. 부가가치가 제일 높은 일은 혁신이고, 다음으로 높은 일이 데이터 분석이다. 하지만 하이지니어는 현장에서 발생하는 이슈에 대응해 문제 원인을 찾고 해결하는 데 가장 많은 시간을 사용한다. 이때 이슈가 발생하면 알려주는 ‘Information System’과 전체 업무 과정을 자동화해주는 ‘Automation System’의 도움을 받아 업무를 처리한다.

‘Monolithic’에서 ‘Micro Service’로…스마트 업무환경을 위한 새로운 아키텍처 구현

기존 업무 시스템은 필요에 따라 SI* 방식으로 개발된 단일 구조의 통합시스템(Monolithic System)이기 때문에, 각 시스템의 구성요소들이 서로 복잡하게 정보와 데이터를 주고받는다. 이런 환경 때문에 변화와 변경에 유연하지 못하고, 새로운 일이 생기거나 기존 업무 방식에 변화가 있어도 빠르게 새로운 기능을 만들어 탑재하기 어렵다.

유연한 IT 아키텍처(Architecture)*로 진화하기 위해선 먼저 △구조적 데이터(Structured Data)*와 비정형 데이터(Unstructured Data)*를 모두 한 군데에 담아 모아둔 ‘Data Lake’* △이슈가 발생했을 때 시스템이 알림 여부를 판단해 의사결정이 필요한 이슈만 자동으로 업무 담당자에게 알려주는 시스템인 ‘Event-Driven’, △클라우드 서비스인 ‘Private PaaS Cloud’* 등을 구축해 확장해야 한다.

이후 PaaS Cloud 위에 인공지능, 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 기술로 구현된 빅데이터 분석(Analytics)/추론(Inference) 기능을 더하고, 필요한 앱(Application)은 MSA*로 개발할 수 있는 환경을 제공해야 한다. 또한, 24시간 중단 없이 운영되는 생산라인의 업무환경에 맞춰 SDDC*를 기본 IT 인프라로 적용할 필요도 있다. 이러한 시스템 기반 위에서 사용자인 하이지니어는 모바일 앱, RPA, 기업용 소셜 미디어, 챗봇 그리고 디지털로 구현된 맞춤형 업무환경에서 일할 수 있다.

새로운 IT 아키텍처가 이전 버전의 IT 아키텍처와 공존하는 환경을 ‘Bimodal’이라고 하는데, 이때 두 아키텍처는 API*를 공유해 연결된다. 다른 한편으로는 기존 무거운 단일 구조의 시스템을 클라우드 기반 아키텍처로 현대화(Modernization)하는 작업이 이뤄진다. 난해한 용어로 가득한 복잡한 시스템처럼 보이지만, 실제 사용자는 자신에게 맞춤화된 심플한 환경을 즐길 수 있게 되는 것이다.

데이터 사이언스 조직의 지향점은 ‘지능형 기업(Intelligent Enterprise)’

‘Event-Driven Decision Making’은 데이터를 학습해 규칙성을 인식한 후 발생하는 이슈를 학습된 규칙에 따라 자동으로 처리하는 과정이다. ‘Data-Event-AI’가 플랫폼으로 융합된 자동화된 인공지능(Autonomous AI)이 클라우드 아키텍처 위에서 하이지니어의 업무 처리(Event Decision)를 돕는다. 이런 환경이 도입된 회사를 ‘지능형 기업(Intelligent Enterprise)’라고 한다.

SK하이닉스는 지능형 기업으로 진화하기 위해 2017년 제조업 최초로 데이터 사이언스(Data Science) 임원 조직을 신설했다. 현재 150여 명의 데이터 분석 전문가가 중앙 컨트롤 타워(Hub)와 각 현장(Spoke)이 유기적으로 연결된 ‘Hub-and-Spokes’ 구조 하에서 현장 엔지니어와 함께 분석 과제를 수행하고 있다.

데이터 사이언스 조직의 비전은 분석 가치의 확대다. 데이터 분석은 △과거에 발생한 이슈의 원인을 찾는 ‘해석 분석(Descriptive Analytics)’에서 출발해, △현재 벌어지고 있는 이슈의 원인을 실시간으로 분석하는 ‘진단 분석(Diagnostic Analytics)’, △데이터를 기반으로 앞으로 발생할 이슈를 예측하는 ‘예측 분석(Predictive Analytics)’, △데이터를 기반으로 이슈의 규칙성을 규명하는 ‘규칙 분석(Prescriptive Analytics)’을 거쳐 ‘분석 자동화(Autonomous Analytics)’의 단계로 진화하고 있다.

2018년 Gartner는 “2020년에는 40%의 데이터 사이언스 업무가 자동화되고, 현장의 숙련된 데이터 분석 전문가(Citizen Data Scientist)가 많은 분석을 효율적으로 수행할 것”이라며 “기업의 분석과 BI(Business Insight) 투자의 40%가 예측과 규칙화에 집중될 것”이라고 전망했다. 현재 SK하이닉스의 데이터 사이언스 조직은 이러한 예측에 부합해 선도적으로 데이터 분석 플랫폼을 구축하고, 업무를 자동화하는 데 집중하고 있다.

앞으로는 해당 분야의 전문가이면서 동시에 데이터 분석 전문가이기도 한 양손잡이 인재(Ambidextrous Talents)가 미래의 핵심 역량이 된다. 현장의 숙련된 데이터 분석 전문가가 주로 수행하는 업무는 ‘발생하는 이슈를 실시간 또는 이에 가깝게 학습된 결과에 따라 의사결정 하는 것’이다. 이를 위해서는 특정 분야에 특화된 전문지식(Domain Knowledge) 중심의 인간 지능뿐만 아니라 데이터 중심의 인공지능도 함께 다루는 ‘확장된 지능(Augmented Intelligence)’*으로 진화해야 한다.

양손잡이 인재는 DT 담당이 제공하는 플랫폼을 활용해, 소프트웨어를 DIY(Do It Yourself)하고 인공지능을 DAY(Design Analytics Yourself)한다. 조립된 가구를 사는 게 아니라 자신이 직접 가구를 조립하는 IKEA 효과가 소프트웨어와 인공지능 분야에서도 발생한다. 일하는 방식의 혁신이다.

‘DT’의 다음 단계는 ‘HT(Human Transformation)’…생각하는 방법을 혁신하라

2019년 Gartner는 2020년 10대 전략적 기술 트렌드를 두 그룹으로 분류했는데, 하나는 ‘인간 중심(People-Centric)’이고 다른 하나는 ‘스마트한 업무환경(Smart Space)’이다. 앞으로의 일하는 방식은 스마트한 업무환경에서 사람을 중심에 둔 방식으로 바뀐다는 의미다.

같은 해 SAP는 ‘Industry 5.0’이라는 개념을 내놨다. Industry 4.0이 디지털화였다면, Industry 5.0은 개인화다. Industry 5.0은 로봇이 아니라 사람이 주인공으로, 사람의 효율성과 생산성을 최적화한다. Industry 5.0은 사람과 기계 사이의 협력에 초점을 두며, 인간 지능이 인지 컴퓨팅과 어울려 일하는 것을 목표로 한다. 협력 로봇(Co-bot)과 함께 사람을 다시 산업 생산의 중심에 둠으로써 사람의 기술 역량을 높이고, 이를 바탕으로 더 부가가치 높은 생산활동을 수행하며 고객을 위한 대량 맞춤 생산과 개인화에 집중한다.

‘Digital Transformation’의 다음 단계는 ‘Human Transformation’이다. 질문을 바꿔보라. 지금까지는 ‘사람이 무엇이냐?’가 핵심 질문이었다면, 앞으로는 ‘사람은 무엇이 되어야만 하는가?’가 핵심 질문이고, 더 나아가 ‘사람은 무엇이 되기를 원하는가?’가 근본 질문이 돼야 한다.

특히 무언가를 새로 창조하려는 사람에게는 다음 세 가지 질문이 가장 중요하다. △이전에 존재하지 않았던 것을 어떻게 잘 만들 것인가? △보이지 않는 것을 어떻게 잘 구현할 것인가? △모르는 것을 어떻게 잘할 것인가? 이와 같은 질문에 적합한 방법론이 ‘디자인 씽킹(Design Thinking)’이다. 디자인 씽킹에는 3가지 핵심 가치가 있는데, 공감(Empathy), 다양성(Diversity) 그리고 민첩성(Agility)이다.

Industry 4.0이 ‘일하는 방법(Way of Working)’을 혁신했다면, Industry 5.0은 ‘생각하는 방법(Way of Thinking)’을 혁신한다. 사티야 나델라(Satya Nadella) 마이크로소프트 CEO는 “MS는 모든 것을 아는 사람의 모임에서 모든 것을 배우길 원하는 사람의 모임으로 변하고 있다”고 말했다. 이제는 잘 아는 것보다 잘 배우는 것이 핵심 역량이 되는 시대다. DT 담당의 슬로건은 ‘시일사학’이다. ‘시스템이 일하고 사람은 학습한다’는 뜻이다. 시스템은 플랫폼이다. 좋은 시스템을 구축하면 좋은 사람은 끝도 없이 나올 것이다.