ポスコはいまや2016年以前と以後に分けられると話しても過言ではない。銑鉄から世界最高品質の製品を作り出す鉄鋼会社というのは変わららないが、いまは完全に違う会社に変貌した。ぱっと見では職人、言い換えれば人からAIに主導権が移ったように見える。だがそれなりの大企業もまだ到達できていない水準にポスコが先に到達できたのは依然として主導権を人が握っているから可能だった。
ポスコも最初はいま他の大企業がやっているようにトップダウン方式でスマートファクトリーを推進した。当時の権五俊会長は「飽和状態の鉄鋼業を一段階跳躍させるためにスマートファクトリーが必要だ」として督励した。その前からIT設備とデータマイニングに投資も多くしていた。全社的に飛び込んだが何か決定的な一手が抜けていた。その一手がまさにアルファ碁のディープラーニングだった。そしてこの方法は経営陣の机上の空論式のビジョンではなく現場から出てきた。
イ・サンヒョン常務はポスコ技術研究院傘下の工程エンジニアリング研究所研究員らとともにソウル大学のチャン・ビョンタク教授、KAISTのキム・ギウン教授、UNISTのチェ・ジェシク教授、ポステックのチェ・スンジン教授ら学界最高のAI専門家を訪ねて協業するだけでなく、現場操業者もひとつのチームに入れて動いた。研究所は学界と現場をつなぐキュレーターの役割をした。そうした過程を通じてAIを適用できる核心工程とこれに必要な核心データが何かを把握した。チェ・ジャヨン研究員は「過去にポスコはデータを忠実に積み上げてきたが、ごみのようなデータが多かった。製品ひとつ作るのに1万項目のデータが出てくるが、これをすべて活用するのではなくここから核心データ100個だけを選んでアルゴリズムを作ってこそ工場を効率的に回せる」と話した。この過程で現場操業者の意見は絶対的だった。キム・ギス常務が「いくらアルファ碁級のAIでも現場に対する理解がなければ無用の長物」と話すのはこうした理由からだ。
開発段階だけでなく適用でもAIではなく人を中心に置いた。成果が確認された後も一律的に適用したのではなく同じ工程でも4つの組に分けて最大限自律性を与え、適用するかどうか自分で判断させるようにした。選択は組ごとの判断に従ったが多く適用するほど成果が急に上がるデータはその場ですぐ共有した。強要しなくても多くの作業者が自らAIを積極的に導入し始めた。
ポスコの研究員たちが「ポスコのAI導入成功はデータの量やこれを基盤にしたAIディープラーニング技術ではなく人」と口をそろえる理由もまさにここにある。そして人間に対するこの見方がポスコが成功裏にAIを安着させた秘訣のひとつだ。
WEFとともに灯台工場選定作業をしたコンサルティング会社マッキンゼーのコンサルタントも同じ話をする。彼はポスコを灯台工場に選定した後、「協業が作り出した優秀事例」として、「人を機械に代えるのではなく補完するもので、人間の反復的な業務を減らし生産的な方向で業務を変化させる」と話した。
イ・セドルがアルファ碁に敗れた時人間たちは「人間が作った人工知能に人間が負けた」として衝撃を受けた。だが当時のそうした懸念とは違い、AI時代はむしろ人に自律性を与え、人間の価値がどこにあるのかをより明確に見せている。人間は負けなかった。AIを活用してさらに余裕ができさらに賢くなった。それをポスコがいま見せてくれている。
【コラム】ポスコはどのように韓国唯一の灯台工場になったのか(1)
ポスコも最初はいま他の大企業がやっているようにトップダウン方式でスマートファクトリーを推進した。当時の権五俊会長は「飽和状態の鉄鋼業を一段階跳躍させるためにスマートファクトリーが必要だ」として督励した。その前からIT設備とデータマイニングに投資も多くしていた。全社的に飛び込んだが何か決定的な一手が抜けていた。その一手がまさにアルファ碁のディープラーニングだった。そしてこの方法は経営陣の机上の空論式のビジョンではなく現場から出てきた。
イ・サンヒョン常務はポスコ技術研究院傘下の工程エンジニアリング研究所研究員らとともにソウル大学のチャン・ビョンタク教授、KAISTのキム・ギウン教授、UNISTのチェ・ジェシク教授、ポステックのチェ・スンジン教授ら学界最高のAI専門家を訪ねて協業するだけでなく、現場操業者もひとつのチームに入れて動いた。研究所は学界と現場をつなぐキュレーターの役割をした。そうした過程を通じてAIを適用できる核心工程とこれに必要な核心データが何かを把握した。チェ・ジャヨン研究員は「過去にポスコはデータを忠実に積み上げてきたが、ごみのようなデータが多かった。製品ひとつ作るのに1万項目のデータが出てくるが、これをすべて活用するのではなくここから核心データ100個だけを選んでアルゴリズムを作ってこそ工場を効率的に回せる」と話した。この過程で現場操業者の意見は絶対的だった。キム・ギス常務が「いくらアルファ碁級のAIでも現場に対する理解がなければ無用の長物」と話すのはこうした理由からだ。
開発段階だけでなく適用でもAIではなく人を中心に置いた。成果が確認された後も一律的に適用したのではなく同じ工程でも4つの組に分けて最大限自律性を与え、適用するかどうか自分で判断させるようにした。選択は組ごとの判断に従ったが多く適用するほど成果が急に上がるデータはその場ですぐ共有した。強要しなくても多くの作業者が自らAIを積極的に導入し始めた。
ポスコの研究員たちが「ポスコのAI導入成功はデータの量やこれを基盤にしたAIディープラーニング技術ではなく人」と口をそろえる理由もまさにここにある。そして人間に対するこの見方がポスコが成功裏にAIを安着させた秘訣のひとつだ。
WEFとともに灯台工場選定作業をしたコンサルティング会社マッキンゼーのコンサルタントも同じ話をする。彼はポスコを灯台工場に選定した後、「協業が作り出した優秀事例」として、「人を機械に代えるのではなく補完するもので、人間の反復的な業務を減らし生産的な方向で業務を変化させる」と話した。
イ・セドルがアルファ碁に敗れた時人間たちは「人間が作った人工知能に人間が負けた」として衝撃を受けた。だが当時のそうした懸念とは違い、AI時代はむしろ人に自律性を与え、人間の価値がどこにあるのかをより明確に見せている。人間は負けなかった。AIを活用してさらに余裕ができさらに賢くなった。それをポスコがいま見せてくれている。
【コラム】ポスコはどのように韓国唯一の灯台工場になったのか(1)
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