[서울=뉴스핌] 심지혜 기자 =  SK하이닉스가 10여년 간 쌓인 데이터 관리 체계를 재정비했다. 반도체 생산 과정에서 발생하는 데이터를 표준화함으로써 생산 효율성을 높이는 동시에 인공지능(AI) 도입과 디지털트랜스포메이션(DT)을 가능하게 하는 기반을 마련했다는 평가다. 

22일 SK하이닉스에 따르면 전사 태스크포스(TF)가 3년여 간 추진한 '마스터 데이터 (Master Data) 표준화 프로젝트'가 이번달 완료됐다.

마스터 데이터는 기업들이 여러 부서가 동일한 의미와 내용으로 사용하는 데이터를 의미한다. SK하이닉스는 2007년부터 제품, 공정, 장비, 설비, 자재 등 9개 분야 기초 데이터로 정의하고 이를 관리하는 자체 시스템을 구축·운용해 왔다. 제품 코드, 자재 코드와 함께 각각의 코드가 가지고 있는 속성 정보 등이 여기에 포함된다.

SK하이닉스 이천 본사 [사진=심지혜 기자]

시간이 지날수록 생산시설(Fab)이 증설되고 판매 제품이 다양해지는 등 사업 규모가 확대되면서 관리해야 할 데이터가 기하급수적으로 증가했고 더이상 기존 표준으로는 관리가 어려운 한계에 봉착했다. 

마스터 데이터 표준 체계가 흔들리면 이를 활용한 데이터 분석 과정에서 오류가 발생하게 되고, 이는 결국 업무 효율성을 저해하는 원인으로 이어진다.

특히 디지털 혁신이 기업들의 새로운 과제로 떠오르면서 마스터 데이터 표준 체계 재정비의 필요성이 크게 대두됐다.

SK하이닉스는 2017년 '마스터 데이터 표준화'를 전사 차원의 과제로 규정하고 마스터 데이터를 다시 정의하고 시스템을 재정비하는 프로젝트에 돌입했다. 중요도가 높은 설비, 자재, 제품, 장비, 공정 등의 5개 영역에 대해 우선 추진했고, 이후에는 리스크 최소화, 자원 효율화 등 5개 분과로 나눠 표준화 작업을 진행했다.

지난해 9월 설비·자재 마스터의 표준 체계를 가장 먼저 완성했고 올해 3월에는 제품 마스터, 이달에는 장비와 공정 마스터의 표준 체계를 차례로 완성시켰다.

SK하이닉스 관계자는 "10여 년을 사용해 온 체계를 다시 정립하는 것은 복잡하고도 어려운 일이었다"며 "대부분의 기업이 필요성을 절감하면서도 쉽사리 시도하지 못해 난제 중의 난제로 꼽힌다"고 말했다.

TF는 데이터 체계화로 전사 차원에서 데이터를 하나의 관점에서 바라보면서 데이터가 적절하고, 정확하게 사용될 수 있도록 보장할 수 있도록 하는 데 목표를 뒀다. 

이를 위해 데이터 유형을 구조화 하고 업무 프로세스를 표준화했다. 조직간 업무분장(R&R)도 새롭게 정립했다. 각 데이터의 의미를 명확히 함으로써 주관적인 해석을 최소화해 데이터의 신뢰성을 제고하는 동시에 활용 범위도 넓힐 수 있는 토대도 마련했다.

이처럼 체계화 된 데이터는 제품 판매 및 생산 계획을 관리하는 데 활용돼 신제품 출시를 위한 조달 시간 개선에 기여하게 될 전망이다. 또한 비즈니스 측면의 생산성과 효율성을 높이는 동시에 제조, 물류, 연구개발 등의 업무 체계를 발전시키면서 효율적인 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

이석희 SK하이닉스 사장은 뉴스룸을 통해 "향후 30년 발전을 책임질 초석을 다졌다고 생각한다"면서 이번 데이터 체계 재정립에 대한 소회를 밝혔다. 

이 사장은 "SK하이닉스의 구석구석 모든 곳에 닿는 탄탄한 신경망을 만들었다고 생각한다"며 "기술 개발과 제조는 물론, 앞으로 본격화될 인공지능(AI) 도입과 디지털 혁신까지, 모든 것이 이 신경망 위에서 이뤄질 것"이라고 전했다.

sjh@newspim.com