Capital Projects
Return on Investment
Net Present Value
Internal Rate of Return
Lifecycle Costs
Lifecycle Economics
Barriers to Success
Real-Time Cost Accounting
35.1 배경(Background)
Automation Benefits and Project Justifications 자동화 혜택과 프로젝트 가치
디지털 컴퓨터가 1960년대 후반 공정 제조 분야에 처음 도입되었을 때, 이 새로운 기술에 대한 기대는 한계가 없었습니다. 많은 제조 관리자들은 컴퓨터 기술이 자사 플랜트의 성능을 새로운 수준으로 끌어올리고, 제조 라인에 실질적인 경쟁 우위를 제공할 수 있는 핵심이라고 보았습니다. 그러나 공정 산업에서 이 기술을 30년 넘게 사용해온 지금까지도, 이러한 비전은 여전히 완전히 실현되지 못한 상태입니다.
초기 컴퓨터 기반 자동화 시스템의 설치 결정은 이진적(binary) 방식으로 이루어진 것으로 보입니다. 즉, 많은 제조업체들이 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 중요하다고 판단하여 시스템을 설치했으며, 그 시스템이 가져올 경제적 영향에 대해서는 거의 고려하지 않은 것으로 보입니다.
제조 관리자들을 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 제조업체들이 자동화 시스템을 도입하게 된 주요 동기는 다음과 같습니다:
- 플랜트 품질 향상(Improve plant quality)
- 안전성 향상(Improve safety)
- 제조 유연성 증대(Increase manufacturing flexibility)
- 운영 신뢰성 향상(Improve operations reliability)
- 의사결정 개선(Improve decision-making)
- 규제 준수 향상(Improve regulatory compliance)
- 제품 수율 증가(Increase product yields)
- 생산성 향상(Increase productivity)
- 생산량 증가(Increase production)
- 제조 비용 절감(Reduce manufacturing costs)
이러한 항목들에 이의를 제기할 사람은 거의 없겠지만, 실제로는 자동화 시스템을 구매하거나 시스템의 수명 주기 전반에 걸쳐 이러한 기준들이 충분히 고려되는 경우는 드뭅니다. 그러나 위에 나열된 대부분의 기준은 제조 운영의 지속적인 경제적 성과에 직접적인 영향을 미칩니다.
35.2 자본 프로젝트(Capital Projects)
자동화 시스템은 일반적으로 제조업체의 자본 예산(capital budgets)에서 구매됩니다. 따라서 자동화 시스템 및 기술의 경제적 이점을 논의할 때는 제조업체의 자본 예산 및 프로젝트 프로세스 관점에서 접근해야 합니다.
자본 예산 편성은 일반적으로 수년에 걸쳐 진행되는 장기적인 과정입니다. 이 과정은 제조 현장에서 자본 프로젝트의 필요성을 인식하고, 제안된 프로젝트에 대한 제안 패키지(nomination package)를 작성하여 본사 기획 부서에 제출하면서 시작됩니다. 기획 부서는 모든 제안 프로젝트를 자격 기준(qualifying criteria) 및 사용 가능한 자본과 비교 평가한 후, 일반적으로 다음 회계연도에 실행할 프로젝트를 선정합니다.
이 시점에서 프로젝트는 계획 단계에서 실행 단계로 전환됩니다. 프로젝트 팀이 구성되고, 정의된 요구사항을 충족할 수 있는 공급업체들에게 입찰 패키지(bid package)를 제공합니다. 공급업체들은 평가를 거쳐 선정되며, 계약이 체결되고 구매가 이루어집니다. 이후 시스템 설치, 시운전(start-up), 운영 준비까지 프로젝트가 실행됩니다. 시스템은 수명 주기 동안 운영되며, 이론적으로는 지속적인 개선(continuous improvement)이 이루어져야 합니다.
흥미로운 점은, 일반적인 자본 프로젝트 프로세스에서 자동화 시스템 공급업체는 실제 솔루션 정의에 거의 관여하지 못한다는 것입니다. 그림 35-1의 일반적인 프로세스에서 5단계인 제안 요청서(RFP)가 발행될 시점에는 이미 솔루션이 정의되어 있으며, 공급업체는 그 정의에 맞는 최저가 시스템만을 제안해야 합니다.
지난 10여 년간 제조업체들이 엔지니어링 인력을 대폭 축소하면서, 이 문제는 더욱 중요해졌습니다. 이제는 공급업체가 제조업체보다 더 강력한 엔지니어링 역량을 보유하고 있으며, 성과를 창출할 수 있는 자동화 솔루션을 정의할 수 있는 위치에 있을 수 있습니다.
자동화 시스템이 자본 예산으로 구매되기 때문에, 자동화 시스템의 경제적 이점을 효과적으로 분석하려면 자본 예산의 경제 구조를 이해하는 것이 매우 중요합니다. 그림 35-2는 전형적인 수명 주기 기반 자본 경제 프로파일을 보여줍니다.
하단 막대 그래프는 하드웨어, 소프트웨어, 엔지니어링, 설치, 시운전, 커미셔닝, 운영 및 유지보수를 포함한 자본 프로젝트의 비용을 나타냅니다.
자동화 프로젝트의 비용은 시스템 구매, 엔지니어링, 설치, 시운전 등으로 인해 수명 주기 초기에 매우 높게 발생하는 경향이 있습니다. 시운전 이후에는 비용이 안정되며, 주로 지속적인 엔지니어링, 운영, 유지보수 비용으로 구성됩니다.
수명 주기 말기에는 장비 노후화, 예비 부품 및 수리, 교육 수준 증가 등으로 인해 연간 자동화 비용이 다시 증가하는 경향이 있습니다. 여러 자동화 프로젝트를 검토한 결과, 대부분의 제조업체는 자동화 비용에 대해서는 비교적 잘 이해하고 있는 것으로 나타났습니다. 비록 장비 수명 주기 동안 비용을 체계적으로 수집하는 프로그램이 없더라도 말입니다. 상단의 점선은 자동화 시스템 도입으로부터 발생하는 경제적 이익(economic benefit)을 나타냅니다.
이 값은 시운전 시점부터 시작되며, 자동화 시스템의 유효 수명 동안 지속적으로 증가할 것으로 기대됩니다. 그러나 동일한 프로젝트 검토 결과, 대부분의 제조업체는 자동화 시스템의 비용은 잘 파악하고 있는 반면, 자동화가 실제로 제공하는 이익에 대해서는 거의 이해하지 못하고 있음이 드러났습니다. 이는 그림 35-2의 이익 곡선이 측정되지 않거나 거의 측정되지 않기 때문입니다. 많은 엔지니어들은 자사의 재무 부서가 각 자본 투자에 대한 이익을 측정하고 있으며, 그 정보를 엔지니어링 부서에 전달하지 않는다고 생각하고 있었습니다. 그러나 실제로 대부분의 제조업체에 구축된 재무 시스템은 이 수준의 구체적인 이익 정보를 수집할 수 있는 구조가 아닙니다. 이는 자동화 투자로부터 실질적인 경제적 이익을 평가하려 할 때 매우 큰 문제가 됩니다.
35.3 투자 수익률(Return on Investment)
자본 투자에 대한 경제적 이점을 논의할 때 가장 일반적으로 사용되는 방식은 투자 수익률(ROI, Return on Investment)입니다. 기본적으로 ROI는 자동화 시스템과 같은 자본 투자로부터 발생하는 현금 유입(Cash Inflows)을, 일정 기간 동안의 초기 투자금액(Initial Investment)으로 나눈 값으로 정의됩니다. ROI는 여러 방식으로 산정할 수 있습니다.
가장 단순하고 일반적인 접근 방식은, 자동화 시스템의 구매 가격을 초기 투자금으로 보고, 시스템 도입으로부터 발생하는 현금 유입과 비교하는 것입니다. 이처럼 가격 중심의 접근 방식이 자주 사용되지만, 보다 완전한 ROI 평가는 구매 가격뿐만 아니라 프로젝트와 관련된 모든 초기 비용을 포함하여 누적 현금 유입과 비교하는 것입니다.
더 나아가, 구매 가격, 프로젝트 비용, 그리고 운영 및 유지보수의 지속적인 비용까지 포함하여 누적 현금 유입과 비교하는 방식이 가장 완전한 투자 평가가 될 수 있습니다. 그러나 이러한 방식은 실제로는 거의 수행되지 않습니다. 어떤 방식을 사용하든, 기본적인 평가 접근 방식은 동일합니다. 누적 현금 유입이 구매 가격 또는 구매 가격 + 초기 프로젝트 비용과 같아지는 시점에 100% 투자 수익률이 달성된 것으로 간주됩니다.
ROI는 종종 시간의 관점에서 표현되며, 100% 수익을 달성하는 데 1년 미만이 소요되는 경우에는 시간 기준으로, 1년 이상이 소요되는 경우에는 백분율 기준으로 표현됩니다. 100% 수익을 달성하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 “회수 기간(payback period)”이라고 불립니다. 안타깝게도 ROI가 고려되는 시점은 자본 프로젝트 절차 중 일반적으로 6단계(Figure 35-1)이며, 이 단계에서 자동화 공급업체들은 제안서와 함께 예상 ROI 분석을 제공해 달라는 요청을 받게 됩니다. 이 분석은 공급업체가 자사의 고유한 기능이 제조 운영에 효과적으로 활용될 경우 제공할 수 있을 것으로 판단하는 내용을 바탕으로 구성됩니다.
자동화 시스템이 설치되어 운영된 이후에는 제조업체들이 ROI 예측이 실제로 달성되었는지를 거의 확인하지 않는다는 점은 공급업체들에게는 긍정적인 소식입니다. 이러한 분석이 수행되지 않는 주요 원인 중 하나는 앞서 언급한 바와 같이 운영 중인 플랜트에서 ROI 모델의 이익 측면을 효과적으로 포착할 수 있는 방법이 없기 때문입니다. 기존의 회계 시스템은 이러한 유형의 ROI 분석을 체계적으로 계산하고 검증할 수 있을 만큼의 정밀도를 갖추고 있지 않습니다.
35.3.1 현재가치
ROI 분석은 매우 단순하지만, 자동화 프로젝트에 투자할지 여부를 결정하는 관점에서는 다소 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 그 이유는 100% 수익을 달성하는 데 상당한 시간이 소요될 경우, 투자 금액은 투자 시점의 자금 가치를 기준으로 하지만, 수익은 이후 시점에 발생하기 때문입니다. 가치의 관점에서 보면, 미래의 특정 시점에 발생할 것으로 예상되는 현금 유입은 오늘 지급되는 동일한 금액과 동일한 가치를 지니지 않습니다. 따라서 미래의 현금 유입을 실제 발생 시점의 금액과 동일하게 평가하는 것은 수익을 과대평가하는 결과를 초래합니다. 특정 현금 유입을 받기까지 예상되는 시간이 길수록 현재 가치로는 그만큼 가치가 낮아집니다.
ROI 분석은 이러한 상황을 고려하지 않습니다. 기업의 자본 예산이 어디에 투자될지를 결정하려 할 때는 시간에 따른 자금의 가치를 보다 적절하게 평가할 수 있는 방법이 필요합니다.
예를 들어, 한 기업이 1,000,000달러의 자본 예산을 가지고 있고, 각각 1,000,000달러가 소요되는 두 개의 잠재적 프로젝트가 있다고 가정해 보겠습니다. 하나는 20년에 걸쳐 2,000,000달러의 수익을 제공하고, 다른 하나는 2년에 걸쳐 1,500,000달러의 수익을 제공합니다. 이 경우 어떤 프로젝트가 더 나은 자본 투자일까요? 이 질문에 대한 답은 명확하지 않습니다. 효과적인 판단을 위해서는 보다 정교한 ROI 접근 방식이 필요합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 Net Present Value(NPV) 함수입니다. 일정 기간 동안 예상되는 현금 흐름의 NPV는 자금의 시간 가치를 고려하는 함수입니다. 이 함수의 입력값은 시간에 따른 예상 현금 유입, 초기 투자금액, 그리고 할인율(discount rate)입니다. 할인율은 미래의 현금 유입이 오늘날의 가치로 얼마인지를 나타냅니다.
이 함수의 결과는 시간에 따라 발생할 것으로 예상되는 일련의 현금 유입의 현재 가치에서 초기 투자금액을 뺀 값을 제공합니다. 이 NPV는 다른 잠재적 투자안들과 비교하여 어떤 자본 투자가 기업에 더 적합한지를 판단하는 데 활용될 수 있습니다.
NPV의 공식은 다음과 같습니다:
35.3.2 Internal Rate of Return
장기간에 걸쳐 수익을 회수하는 자본 투자 가치 평가를 위한 NPV 분석의 대안적 접근 방식은 Internal Rate of Return(IRR)이라고 합니다. IRR은 NPV와 동일한 기본 계산 방식을 사용하지만, 계산에서의 변수는 선택된 기간 동안 NPV 계산 결과가 0이 되도록 하는 할인율입니다. 다시 말해, NPV 계산에서 어떤 할인율을 적용했을 때 결과가 0이 되는가를 찾는 것입니다. IRR 값이 높을수록 더 나은 투자로 간주됩니다. 다음 공식을 IRR에 대해 풀면 적절한 계산이 이루어집니다: NPV와 IRR은 모두 Excel과 같은 표준 스프레드시트 프로그램이나 금융 계산기의 일반적인 재무 함수입니다. 스프레드시트나 금융 계산기를 사용하는 것은 두 계산을 수행하는 쉬운 방법입니다.
NPV와 IRR은 모두 Excel과 같은 표준 스프레드시트 프로그램이나 금융 계산기의 일반적인 재무 함수입니다. 스프레드시트나 금융 계산기를 사용하는 것은 두 계산을 수행하는 쉬운 방법입니다. NPV와 IRR은 자본 프로젝트의 예상 가치를 보다 적절하게 예측할 수 있도록 해주지만, 자동화 프로젝트와 관련된 근본적인 문제를 해결하지는 못합니다. 즉, 자동화 시스템과 관련된 이익 가치 또는 현금 유입은 거의, 혹은 전혀 원가 회계 시스템에서 포착되지 않는다는 점입니다.
이는 시간이 지나면서 자동화 프로젝트에 대해 ROI, NPV, IRR을 검증할 수 없다는 것을 의미합니다. 평가 과정에서 자동화 투자를 정당화하기 위해 어떤 방법을 사용하더라도, 프로젝트가 실제로 구현된 이후 그 가치를 검증하는 것은 여전히 어렵습니다. 자동화 프로젝트가 투자 신뢰성을 갖기 위해서는 이 문제가 반드시 해결되어야 합니다.
업계 경영진들과의 인터뷰를 통해 자동화 투자에 대한 검증 불가능성으로 인해 신뢰도에 있어 흥미로운 변화가 있었음이 드러났습니다. 30년 전에는 경영진이 경쟁을 위해 자동화 기술이 필요하다고 느꼈고, 자본 투자를 쉽게 승인했습니다. 이후 ROI, NPV, IRR이 달성되었는지를 물었을 때 프로젝트 팀은 달성되었다고 답했고, 경영진은 이를 믿었습니다. 20년 전에는 이를 수용했고, 10년 전에는 의문을 제기했으며, 오늘날에는 이를 거부합니다. 자동화가 가치 창출 기술로서의 신뢰를 회복하기 위해서는 그 가치가 실제로 입증되는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
35.4 Lifecycle Costs
자동화 투자로부터의 이익을 효과적으로 측정할 수 있는 방법이 부족하다 보니, 자동화 시스템의 선정 기준은 저가 시스템 또는 최소 생애주기 비용(lifecycle cost) 시스템으로 국한되는 경우가 많습니다. 분명히 가격만을 기준으로 하는 관점에 비해 전체 생애주기 비용 관점(Figure 35-3)을 취하는 것이 훨씬 더 포괄적인 평가를 제공합니다. 그러나 어느 쪽 관점이든 자동화 시스템의 선택을 비용 중심으로만 제한하게 되며, 측정 가능한 이익은 고려되지 않습니다.
어떤 제품이 비용 관점에서만 평가될 수 있다면, 결국 그것은 “필요악(necessary evil)”으로 분류되며 시장은 점차 상품화(commoditization) 방향으로 이동하게 됩니다. 지난 10년간 자동화 시스템은 이러한 경향을 보여 왔습니다.
자동화 시스템에 대해 가격만을 기준으로 평가하는 관점에서 벗어나 생애주기 비용(lifecycle cost) 관점으로의 전환이 상당히 활발하게 이루어지고 있습니다. 다음의 모델은 이러한 확장된 관점을 반영하기 위해 개발되었습니다. 생애주기 비용 분석에 사용되는 기본 공식은 다음과 같습니다:
LCC = Price + Project Engineering + Installation + NPV(Ongoing Annual Costs)
여기서:
- LCC = 생애주기 비용(lifecycle costs)
- Price = 자동화 시스템 가격
- Project Engineering = 프로젝트 설계에 소요되는 총 비용
- Installation = 시스템 설치에 소요되는 총 비용(시운전 포함)
- NPV = 지속적인 비용에 대한 순현재가치(net present value) 함수
- Ongoing Annual Costs = 시스템의 연간 설계, 운영 및 유지보수 비용 (33-3)
순현재가치(net present value) 함수는 장기간에 걸친 자금의 시간 가치를 계산하는 역할을 합니다(Figure 35-4).
흥미로운 점은 시스템 가격이 전체 자동화 시스템 비용에서 비교적 작은 비중을 차지한다는 것입니다. 실제로 여러 연구에서는 평균 가격이 전체 프로젝트 비용의 35% 미만이라고 보고하고 있으며, 이는 지속적인 비용을 고려하지 않은 수치입니다. 이는 가격만을 기준으로 하는 접근 방식의 한계를 보여주는 사례라 할 수 있습니다.
가격에서 생애주기 비용으로 경제적 관점을 확장한 것은 업계에 있어 중요한 진전이었지만, 여전히 제한적인 접근입니다. 오늘날 대부분의 산업 자동화 사용자들은 여전히 비용 중심의 경제적 평가 방식을 사용하고 있습니다. 제조 운영에 있어 자동화 시스템 도입이 경제적 이익을 제공하지 않는다면, 자동화 시스템은 경영진의 목표를 충족하지 못하는 것이며, 가장 기초적인 수준의 시스템만이 도입되어야 할 것입니다.
35.4.1 Lifecycle Economics
많은 자동화 시스템 사용자들이 자동화 투자에 대한 수익(return)에 대해 논의해 왔습니다. 그러나 수익을 계산하려면 단순히 생애주기 비용뿐만 아니라, 제조 운영이 자동화 시스템을 활용함으로써 얻는 생애주기 이익(lifecycle benefits)을 정확하게 측정할 수 있어야 합니다. 수백 명의 제조업체 경영진들과의 인터뷰를 통해 밝혀진 바에 따르면, 실제로 자동화로부터 얻는 이익을 측정하고 있는 사람은 아무도 없었습니다. 대부분은 이러한 지표를 합리적인 방식으로 도출하는 방법을 알지 못한다고 인정했으며, 현재 사용 중인 원가 회계 시스템은 이익 가치를 추론할 수 있을 만큼의 상세한 경제 데이터를 제공하지 못하고 있었습니다.
제조 운영은 자동화 시스템을 통해 본질적으로 두 가지 주요 영역에서 경제적 이익을 얻게 됩니다:
- 첫째, 전력 소비 감소, 원자재 비용 절감, 인력 요구 감소 등과 같은 제조 비용 절감
- 둘째, 자산 활용도 향상을 통해 얻는 생산량 증가
이 중에서 자동화로 인한 인력 감소만이 정기적으로 모니터링되고 있었는데, 이는 상대적으로 측정이 용이하기 때문입니다. 이익 계산의 다른 요소들은 제품 생산에 따라 지속적으로 변화하는 변수들이기 때문에 측정이 매우 어렵습니다.
자동화 시스템의 생애주기 경제성 개념이 1990년대 후반부터 인정을 받기 시작하면서, 저자는 1996년 ISA 기술 컨퍼런스에서 해당 주제로 세션을 주도해 달라는 요청을 받았습니다. 해당 컨퍼런스와 이후의 여러 회의에서 E. I. DuPont, General Foods, Eli Lilly, Dow Chemical 등 여러 기업의 전문가들이 다양한 자동화 프로젝트에서 수집한 데이터를 제공하여 생애주기 경제성 프로파일을 구축하는 데 기여했습니다. 이 작업에 사용된 프로파일의 상위 수준 개요는 Figure 35-5에 나타나 있습니다.
이 프로파일은 자동화 시스템으로부터 발생하는 연간 제조 비용 절감과 연간 생산량 증가의 순현재가치(net present value)를 이익으로 정의합니다. 순현재가치는 일정 기간 동안 정기적으로 발생하는 자금의 현재 가치를 계산하는 함수이며, 여러 선택지 중에서 장기간에 걸쳐 비용 또는 경제적 이익을 발생시키는 항목들 중 가장 경제적 가치를 지닌 항목을 사전에 결정할 때 적절하게 사용됩니다. 자동화 시스템은 이 두 가지를 모두 수행합니다.
예상 수명 연수(Years of Expected Life, YEL)는 NPV 계산이 자동화 시스템의 예상 생애주기 동안 수행되어야 함을 나타내는 지표입니다. 이는 설치된 자동화 시스템의 예상 생애주기가 서로 다른 경우 그 가치를 판단하는 데 도움이 됩니다. 생애주기 비용 계산은 두 가지 기본 구성 요소로 이루어집니다. 하나는 프로젝트 비용이고, 다른 하나는 지속적인 비용입니다. 프로젝트 비용은 가격, 초기 설계 비용, 설치 비용의 세 가지 일반적인 범주로 구분하여 파악할 수 있습니다. 지속적인 연간 설계, 운영 및 유지보수 비용에 대해서는 순현재가치(net present value) 함수가 활용되었습니다.
이 활동의 일환으로 여러 자동화 프로젝트가 분석되었으며, 수집된 데이터를 바탕으로 실제 경제성 프로파일이 개발되었습니다. 비용 측면에 대해서는 상당한 양의 데이터가 확보되었지만, 이익 측면을 분석할 수 있는 데이터는 제한적이었습니다. 이는 업계 전반에서 이익 요소에 대한 관심이 부족하다는 점을 고려할 때 놀라운 일은 아닙니다.
이 데이터를 분석한 결과 몇 가지 흥미로운 결과가 도출되었습니다. 먼저 Figure 35-6에서 볼 수 있듯이, 이익 측면이 측정된 대부분의 프로젝트에서는 시스템 생애주기 동안 이익 가치가 지속적으로 감소하는 경향을 보였습니다. 이 결과는 데이터를 제공한 여러 전문가들과 공유되었으며, 그들은 이 결과에 크게 놀라지 않았습니다. 많은 전문가들은 이러한 지속적인 감소가 시스템의 노후화(obsolescence) 때문이라고 판단했습니다.
그러나 이후 이 결론은 잘못된 것으로 입증되었습니다. 자동화 시스템으로부터 얻는 경제적 이익이 지속적으로 향상되는 프로젝트들도 다수 존재하기 때문입니다. 실제로 이익 감소는 시스템의 노후화보다는 이익 측면의 측정 부족과 더 관련이 있는 것으로 보입니다.
공정 제어의 기본 원칙 중 하나는 제어 변수(controlled variable)를 측정할 수 없다면 제어할 수 없다는 것입니다. 생애주기 이익과 같은 재무 변수에도 동일한 원칙이 적용됩니다.
측정되지 않은 변수는 대부분 잘못된 방향으로 움직이게 되며, 이는 실제 데이터에서도 그대로 나타났습니다.
수집된 데이터에서 또 하나 흥미로운 점은 생애주기 비용 데이터가 실제로 어떻게 분포되어 있는가에 대한 부분이었습니다(Figure 35-7 참조). 자동화 시스템의 의사결정 과정에서 전통적으로 주요 경제 변수로 간주되어 온 가격은 시스템의 초기 5년간 비용 중 4분의 1도 차지하지 않았습니다.
초기 설계 비용과 5년간의 생애주기 설계 비용을 합산하면, 자동화 시스템의 설계가 전체 비용의 37.8%를 차지하는 것으로 나타났습니다. 이는 초기 시스템 가격보다 훨씬 큰 비중입니다.
이번 분석에서 가장 흥미로운 결과는 모델의 이익 측면에서 발견되었습니다. 이익 데이터는 해당 데이터를 확보할 수 있었던 프로젝트 수가 적어 통계적으로 유효하지는 않았지만, 수집된 데이터에 따르면 초기 5년간의 이익 대비 비용 비율은 3.4:1이었습니다. 이는 자동화 기술에 대한 평균 ROI가 매우 높은 경제적 수익을 실현했다는 것을 의미합니다.
분석팀은 이 3.4:1 비율이 자동화로부터 실현된 평균 수익을 대표한다고 보지는 않았습니다. 실제로 자동화로부터의 이익을 측정하고 있던 사용자들은 업계에서 가장 성과가 우수한 집단으로 간주되었습니다. 따라서 이 3.4:1 비율은 평균적인 결과라기보다는 “모범 사례(best practices)”에 해당하는 결과로 볼 수 있습니다.
이 데이터를 더 많은 자동화 사용자들과 공유했을 때, 대부분은 이러한 결과에 대해 놀라지 않았습니다. 실제로 인터뷰에 응한 대부분은 결과를 쉽게 받아들였습니다. 이로 인해 우리는 왜 더 많은 사용자들이 자동화로부터의 경제적 이익에 집중하지 않는지를 질문하게 되었습니다.
대부분의 응답자들은 이에 대해 명확한 답변을 제시하지 못했지만, 추가적인 상세 분석을 통해 자동화에 대한 전체 생애주기 경제 접근을 방해하는 세 가지 주요 관행이 존재함을 밝혀냈습니다.
35.5 Barriers to Success
첫 번째 장애 요소는 거의 모든 자동화 프로젝트에서 일반적으로 사용되는 교체형 자동화 접근 방식입니다. 교체형 자동화 접근은 대부분의 산업 플랜트에서 자동화 시스템 업그레이드를 위한 자본 예산이 승인되면서 시작됩니다. 이 시점에서 새로운 자동화 시스템의 사양을 결정하기 위해 프로젝트 팀이 구성됩니다. 대부분의 경우, 이 사양은 현재 설치되어 있는 시스템의 기능을 기준으로 개발되며, 이후 기존 시스템을 중심으로 새로운 시스템 사양이 구성됩니다.
이로 인해 여러 자동화 공급업체에게 경쟁 입찰을 위한 제안 요청서(RFP)가 전달됩니다. 문제는 이 RFP가 기존에 설치된 시스템을 그대로 정의하고 있다는 점입니다. 공급업체들은 사양을 가장 낮은 가격으로 충족시키는 업체가 수주할 것임을 알고 있습니다. 따라서, 기존 시스템이 설치된 이후 자사의 컴퓨터 기반 자동화 시스템에 상당한 성능 향상 기능을 추가했음에도 불구하고, 가장 저렴한 시스템을 제안하게 됩니다. 일반적으로 이는 공급업체가 투자한 고급 기능들이 제안서에서 제외된다는 것을 의미합니다.
결과적으로 새로 설치되는 시스템은 교체 대상 시스템과 기능적으로 동일한 시스템이 됩니다. 기존 기술을 새로운 기술로 교체하더라도 동일한 기능만 수행한다면 획기적인 개선으로 이어지기는 어렵습니다.
이 점을 사용자 측 프로젝트 팀에 지적하면, 그들의 일반적인 반응은 “걱정하지 마십시오. 새 시스템이 가동되면 고급 기능을 최대한 활용할 것입니다”라는 것입니다. 바로 이때 두 번째 장애 요소가 작용하기 시작합니다. 두 번째 장애 요소는 대부분의 자동화 프로젝트에서 사용되는 프로젝트 팀 접근 방식입니다.
자동화 프로젝트에 대한 자본 예산이 승인되면, 고도로 숙련된 엔지니어들로 구성된 프로젝트 팀이 구성됩니다. 이 팀은 프로젝트 전 기간 동안 작업을 수행하며, 프로젝트가 완료되면 해산됩니다. 일부 구성원은 다른 프로젝트로 이동하고, 일부는 플랜트에 남아 지속적인 엔지니어링 활동을 관리합니다. 그러나 자동화 시스템의 고급 기능을 활용하는 데 필요한 자원은 더 이상 확보되지 않습니다. 그 결과, “나중에” 고급 기능을 활용하겠다는 기대는 실현되지 않습니다.
자동화 시스템이 제공하는 초기 이익이 있다면, 그것이 시스템 생애주기 동안 실현될 수 있는 최고의 이익이 되는 경우가 대부분입니다. 이후에는 이익이 지속적으로 감소하게 됩니다.
35.6 Real-Time Cost Accounting
이 모든 상황에서 긍정적인 점은 경제적 성과가 지속적으로 저하되더라도 아무도 이를 인식하지 못한다는 것입니다. 대부분의 경우, 경제성 프로파일의 이익 측면이 측정되지 않기 때문입니다. 이것이 세 번째 장애 요소입니다. 측정 시스템은 일반적으로 긍정적인 결과를 제공할 때만 가치 있게 여겨집니다.
자동화로 인한 경제적 이익을 지속적으로 전달하는 측정 시스템이 제공하는 정보는 아마도 긍정적이지 않을 것입니다. 그러나 이러한 측정이 이루어지지 않기 때문에 대부분의 제조업체는 성과 저하로 인한 고통을 느끼지 못합니다. 이 경우, “무소식이 희소식”이 되는 셈입니다. 하지만 과연 그럴까요? 이러한 접근 방식은 공정 제조업체들이 운영 성과와 관계없이 상당한 이익을 낼 수 있었던 시절에는 괜찮았을지 모르지만, 오늘날의 치열한 글로벌 비즈니스 환경에서는 더 이상 용납될 수 없습니다.
이번 분석에서 희망적인 결과 중 하나는 산업 운영 전문가들이 경제적 이익 측정에 관심을 기울였을 때, 비록 계산이 부정확하고 빈도가 낮더라도 놀라운 성과를 실현할 수 있었다는 점입니다. 이는 자동화로부터 얻을 수 있는 잠재적 경제적 이익이 ROI 모델의 이익 측면을 측정할 수 있는 능력에 의해 제한된다는 것을 의미합니다. 다시 말해, 이익 측면이 체계적이고 효과적으로 측정 가능하게 된다면, 자동화 기술로부터 얻을 수 있는 잠재적 이익이 다양하게 드러날 수 있다는 것입니다.
이번 논의에서 긍정적인 점은 여러 제조업체 경영진들이 원가 회계 시스템의 근본적인 변화 필요성을 강하게 제기하고 있다는 것입니다. 이러한 변화는 자동화 시스템뿐만 아니라 기타 개선 활동의 이익을 가시화하는 데 기여하고 있으며, 자동화 시스템은 이 변화를 구현하는 데 있어 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
전통적인 원가 회계 시스템은 플랜트 수준에서 제조 운영의 월간 재무 보고를 제공하기 위해 개발되었습니다. 일반적인 회계 수단은 월별로 제품 라인별 단위당 제조 원가를 제시하는 차이 보고서(variance report)입니다. 그러나 이러한 정보만으로는 플랜트 운영에 대한 필요한 수준의 가시성을 확보하기 어렵습니다.
경영진들은 시간과 공간이라는 두 가지 차원에서 더 높은 해상도의 재무 정보를 제공할 수 있도록 회계 시스템에 요구해 왔습니다. 즉, 공정 단위 수준까지 실시간 원가 데이터를 확보하고자 하는 것입니다. 이러한 데이터가 확보된다면 자동화 투자로 인한 이익에 대한 가시성이 크게 향상되고, 플랜트 자본 투자에 대한 실제 ROI 계산도 훨씬 명확해질 것입니다.
회계 담당자들은 이러한 실시간 재무 정보를 어떻게 생성할 수 있을지에 대해 난관에 부딪혀 왔습니다. 이 정보를 제공할 수 있을 만큼 빈도가 높은 데이터 소스를 찾지 못했기 때문입니다. 다행히도 플랜트 엔지니어들은 이미 공정 모니터링 및 제어에 사용되고 있는 플랜트 계측기 기반의 실시간 데이터베이스가 존재한다는 사실을 알고 있었습니다. 이 플랜트 계측기 데이터베이스는 플랜트 회계 시스템의 소스 데이터로도 효과적으로 활용될 수 있음이 입증되었습니다. 이를 통해 자동화 시스템 투자에 대한 실제 ROI를 평가할 수 있는 실시간 회계 계산이 가능해집니다.
이러한 실시간 회계 계산이 이루어져야 할 적절한 위치는 실시간 자동화 시스템입니다. IT 시스템에서 이를 실행하려는 시도는 설계 구조상 매우 어렵습니다. 자동화 시스템은 실시간 작동을 위해 설계되어 있으며, 실시간 회계 모델이 시작되기에 이상적인 위치입니다. 이 접근 방식은 전통적으로 분리되어 있던 IT 시스템과 자동화 시스템 간의 경계를 사실상 해소하게 됩니다. 이러한 실시간 회계 모델은 동적 성과 지표(dynamic performance measures)라고 불리며, 아직 초기 단계에 있지만 초기 결과는 매우 유망한 것으로 나타났습니다.
모든 공정 제어 엔지니어는 측정할 수 없는 변수는 제어할 수 없다는 사실을 잘 알고 있습니다. 이는 물리적, 화학적, 재무적 변수 모두에 해당됩니다. 지금까지 플랜트 현장에서는 자동화 시스템의 ROI를 관리하는 것이 거의 불가능했는데, 이는 측정이 이루어지지 않았기 때문입니다. 동적 성과 지표의 등장으로 ROI 모델의 이익 측면이 마침내 측정 가능하고 접근 가능한 상태가 되었습니다. 이제 플랜트 현장 인력은 자동화로부터의 ROI를 실제로 관리할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화가 시작되면서 기대 이상으로 높은 수익이 실현되고 있습니다. 자동화 시스템은 다시금 성과 개선을 위한 수단으로 자리잡기 시작했으며, 과거처럼 “필요악(necessary evil)”으로 여겨지던 상황에서 벗어나고 있습니다.
따라서 제조 경영진에게 자동화 시스템 기술에 대한 투자가 예상된 경제적 가치를 실현했음을 입증할 수 있는 유일한 방법은 이를 측정할 수 있는 회계 시스템을 갖추는 것입니다. 오늘날의 회계 시스템은 필수적인 재무 보고 정보를 제공하고는 있지만, 자동화 시스템 투자나 플랜트 운영 개선을 위한 거의 모든 투자 효과를 측정하는 데는 부족합니다. 필요한 데이터를 제공하지 않으며, 제공되는 데이터에서도 개선 정보를 추출할 방법이 없습니다. 개선 가치를 측정하기 위해서는 공정 단위 수준, 혹은 그 이하 수준까지 실시간 원가 회계를 구현해야 합니다.
실시간 회계 모델을 구현하고 분석하지 않는다면 자동화 시스템의 투자 회수(payback)를 신뢰성 있게 제공할 수 있는 정보 수준에 도달할 수 없습니다. 또한 실시간 회계 정보를 개발하고 수집하는 것은 향후 자동화 프로젝트에 대한 ROI 및 IRR을 정확하게 예측하기 위해 반드시 필요한 요소입니다. 현재 제공되고 있는 대부분의 예측은 근거 없는 가정에 기반하고 있으며, 제조 경영진의 신뢰를 점점 잃고 있습니다.
실시간 회계 시스템은 자본 프로젝트의 경제성을 기록하는 이력을 제공하며, 이를 통해 제안된 프로젝트의 예상 회수 기간을 높은 신뢰도로 예측할 수 있습니다. 안타깝게도 이는 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐의 문제와 유사합니다. 합리적인 예측을 위해 충분한 이력 데이터를 수집하려면 실시간 회계 시스템이 일정 기간 동안 설치되어 운영되어야 하기 때문입니다.
실시간 회계로의 전환은 매우 느리게 진행되어 왔지만, 현재는 점차 가속화되고 있는 것으로 보입니다. 긍정적인 점은 초기 경험을 통해 자동화 기술을 효과적으로 적용함으로써 실현 가능한 경제적 가치 향상이 기존의 예측보다 훨씬 크다는 것이 입증되었다는 것입니다. 이 사실이 일반적으로 알려지게 되면, 자동화 시스템 기술을 통한 가치 개선에 대한 관심은 크게 증가할 것이며, 이는 가치 기반 자동화(value-based automation)의 새로운 시대를 여는 계기가 될 것입니다.
이번 분석에서 도출된 흥미로운 결론 중 하나는, 전통적인 ROI가 자동화 시스템의 가치를 측정하는 데 매우 부적절한 지표일 수 있다는 점입니다. 그 이유는 ROI가 100% 수익을 달성한 이후에는 일반적으로 더 이상 측정되지 않지만, 자동화 시스템은 이후에도 지속적으로 경제적 가치를 창출하기 때문입니다. 초기 프로젝트 비용이 회수된 이후에도 자동화 시스템이 발생시키는 지속적인 가치 창출을 무시하는 것은 매우 안타까운 일이자 큰 손실입니다.
실시간 회계 측정이 가능해진 지금, 자동화 시스템의 경제적 이익을 측정하는 더 나은 접근 방식은 현금 흐름(cash flow)을 기반으로 할 수 있습니다. 자동화 투자로부터의 현금 흐름 이익은 시스템과 영향을 받는 플랜트 자산의 생애주기 동안 계속 누적되고 개선될 수 있습니다. 이러한 관점에서 보면, 효과적으로 적용되고 측정된 자동화의 경제적 가치는 시스템의 원래 가격과 비용을 여러 배 초과할 수 있으며, 그래야만 합니다.
최근 몇 년간 제조 운영에서 자동화 기술을 도입하는 데 필요한 자본 비용은 많은 제약을 받아 왔습니다. 그러나 실제로는 자동화 기술이 제조업체가 할 수 있는 가장 중요한 사업 투자일 수 있습니다.
자동화로부터 얻을 수 있는 잠재적 이익은 매우 크지만, 지금까지는 실현되지 않았거나 가시화되지 않았습니다. 기업이 성과를 측정하는 방식에 변화가 생기면서, 이 기술이 실제로 제공할 수 있는 가치에 대한 가시성이 마침내 확보되기 시작할 수 있습니다. 단지 우리가 이를 적절한 비즈니스 방식으로 관리하고 측정하기만 한다면 말입니다.