머신러닝은 많은 공정을 자동화하고 효율성을 획기적으로 높여 섬유 제조 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

패션 산업은 패러다임의 변화를 겪고 있으며, 변화의 최전선에는 테크놀로지와 디지털화가 있다. 로봇 공학, 3D 프린팅, 고객관계관리(CRM) 시스템과 같은 새로운 기술의 통합으로 효율성, 생산성, 고객 만족도가 향상되고 있다. 또한 패션 업계는 투명성과 사회적 책임에 대한 소비자의 요구에 따라 윤리적이고 지속 가능한 제조 관행을 수용하고 있다. 패션 산업이 계속 발전함에 따라 기술은 더욱 지속 가능하고 윤리적이며 고객 중심적인 미래로 나아가는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

현재 패션 업계는 1800년대 산업혁명에 버금가는 디지털 전환을 겪고 있다. 기술 발전과 초연결 소비자의 등장으로 전체 제조 비즈니스는 변화하는 고객 수요를 충족하기 위해 빠르게 적응해야 했다. 그 결과, 패션의 창조와 제조는 가장 중요한 발전을 이루었으며, 이는 패션 부문의 기능성에 혁명을 일으켰다.

적절한 제품을, 적절한 시기에, 적절한 가격으로, 적절한 물류로 적절한 고객에게 제공하기 위해서는 패션업계가 빠르게 적응해야 한다. 이를 위해서는 더 많은 상호 연결된 플랫폼과 가젯을 사용하여 제조업을 지속적으로 디지털화해야 할 필요가 있다.

경쟁력을 유지하기 위해 기업과 경영인은 사용자 데이터, 판매 실적, 사용자 피드백, 공급망의 어려움을 신속하게 수집하고 분석해야 했다. 그 결과 더 많은 상호 연결된 플랫폼과 기기를 사용하여 제조업을 지속적으로 디지털화하게 되었다. 이러한 맥락에서 제조업의 미래를 형성하고 있는 가장 영향력 있는 몇 가지 트렌드를 살펴본다.

머신 러닝

머신러닝(machine learning)은 많은 공정을 자동화하고 효율성을 획기적으로 높여 섬유 제조 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 기계가 지능적인 인간의 행동을 연구하고 모방할 수 있다는 것은 새로운 사실이 아니다. 하지만 최첨단 알고리즘은 현재 제조 부문에서 데이터를 수집하고, 전문화된 노동을 수행하고, 고객 행동을 예측하는 방식을 바꾸고 있다. 일부는 유행하는 패턴, 모양, 색조 및 스타일에 대한 테마뿐만 아니라 제품 및 런웨이 사진에 대한 고객 감성을 제공하기도 한다. 브랜드에 딱 맞는 고객이 존재하는지, 그들이 어떤 상품을 구매해야 하는지 결정하기 위해 몇가지는 사실상 사람을 대체하는 경우도 있다.

예를 들어, 타미 힐피거는 이러한 종류의 데이터를 분석하고 판매, 생산 및 비용을 최적화하는 동시에 낭비를 줄이는 인공지능 시스템을 개발하기 위해 IBM과 FIT와 협력하고 있다. FIT의 학생들은 컴퓨터 비전을 포함한 IBM 리서치의 AI 기능을 활용하여 모든 타미 힐피거 제품에 대한 고객 감성과 실시간 패션 업계 동향을 포함한 회사 데이터를 분석하여 신제품 개발에 대한 현명한 결정을 내릴 수 있게 되었다.

'주문형 생산 시스템'인 온디맨드 패션은 요즘 패션 업계에서 빠르게 성장하고 있는 트렌드다

공급망 최적화

공급망 최적화(supply chain optimisation)는 섬유 제조 업계의 기업이 빠르게 변화하고 까다로운 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 필수적이다. 소비자들이 점점 더 빠른 배송 시간을 요구하고 있기 때문에 리드 타임을 줄이고 공급망의 효율성을 개선하는 것이 필요하기 때문이다.

많은 기업이 이를 달성하는 한 가지 방법은 생산의 모든 측면을 '사내(in-house)'로 가져오는 것이다. 자재 조달, 디자인, 생산 및 제품 배송을 모두 한 곳에서 처리함으로써 기업은 운영을 간소화하고 팀 간 커뮤니케이션을 개선할 수 있다.

실시간 커뮤니케이션은 모든 팀이 동일한 정보를 공유하고 동일한 목표를 향해 일할 수 있도록 하는 데 필수적이다. 이를 통해 오류와 오해를 줄여 더 나은 고객 서비스, 더 높은 품질의 제품, 지속 가능성 향상으로 이어질 수 있다.

효과적인 공급망 최적화는 재고 비용을 절감하고 생산 흐름을 최적화하는 데도 도움이 된다. 공급업체와 고객 간의 조율을 개선함으로써 기업은 낭비를 최소화하고 비용을 절감하여 수익성을 높이고 보다 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축할 수 있다.

공급망 최적화의 이점은 루이비통이나 구찌와 같은 럭셔리 기업에만 국한되지 않으며, 영세한 소규모 제조업체도 이러한 전략을 구현함으로써 혜택을 누릴 수 있다. 모든 규모의 기업은 공급망을 최적화함으로써 빠르게 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하고 점점 더 까다로워지는 소비자의 요구를 충족할 수 있다.

온디맨드 패션

온디맨드 패션(on-demand fashion)은 의류를 미리 대량으로 생산하지 않고 주문이 들어올 때만 의류를 생산하는 '주문형 생산 시스템'으로 요즘 패션 업계에서 빠르게 성장하고 있는 트렌드다. 이러한 생산 방식은 자동화 및 데이터 분석과 같은 기술의 발전으로 인해 적시 생산이 실현 가능하고 효율적이기 때문에 인기를 얻고 있다.

전통적으로 패션 생산 주기는 길고 1년 이상의 계획이 필요했기 때문에 판매되지 않은 재고가 대량으로 발생하여 매립되는 경우가 많았다. 하지만 소량 생산 주기와 주문 제작 트렌드가 부상하면서 과잉 재고 의류의 양이 줄어들고 생산 주기는 더욱 지속 가능해졌다.

세계 최초의 VR 쿠튀르 아틀리에 '드레사르테(Dressarte paris)'와 같은 신생 패션 기업과 주문자 소량 생산 방식 의류 플랫폼 '쉐어클로스(ShareCloth)'와 같은 소프트웨어 기업은 패션을 디지털화하고 의류와 소비자의 신체에 대한 3D 가상 모델을 생성하여 제품이 생산되기 전에 매장에서 주문할 수 있도록 하는 데 앞장서고 있다. 자라, 유니클로, 아소스, 부후 등 패션업계의 주요 기업들도 이러한 트렌드를 채택하고 있다.

온디맨드 생산은 소량의 재고를 확보할 수 있고 생산 주기가 지속 가능하다는 장점이 있지만, 생산되는 의류의 수가 적기 때문에 생산 비용이 더 많이 든다는 단점도 있다. 그럼에도 불구하고 폐기물을 줄이고 지속 가능성을 개선할 수 있다는 이점이 이 트렌드를 이끌고 있기 때문에 앞으로 패션 업계에서 더욱 널리 확산될 것으로 보인다.

제조 현장용 로봇 설계

로봇은 제조 현장에서 점점 더 보편화되고 있으며, 인간과 더욱 협력적으로 작업할 수 있도록 설계되고 있다. 최신 로봇 설계에는 고급 메모리 및 적응 기능이 탑재되어 있어 더 다양한 작업을 수행하고 있으며 효율적으로 작업할 수 있다.

이러한 새로운 로봇 설계의 주요 목표는 위험하거나 반복적인 작업에서 인간을 대체하여 작업자를 더 똑똑하게 만들고 안전하게 유지하는 것이다. 로봇은 자재 취급, 조립, 검사와 같이 작업을 빠르고 정밀하게 수행할 수 있는 작업에 특히 유용하다.

패션 업계에서는 한동안 로봇 원단 커팅이 사용되어 왔지만, 신축성이나 유연성이 있는 소재와 같은 특정 유형의 원단을 다루기 어렵기 때문에 로봇 봉제가 더 어려웠다. 하지만 나이키가 신발 생산에 그래빗(Grabit)의 전기접착 기반 로봇 그리퍼(gripper)를 사용하는 등 몇 가지 성공적인 사례가 있다.

최신 로봇 설계는 제조 공정의 생산성과 효율성을 향상시키는 동시에 작업자의 안전을 지키고 부상 위험을 줄이기 위한 것이다. 기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 제조 현장에서 더욱 정교한 로봇 디자인을 볼 수 있을 것으로 기대된다.

미래의 디지털 공장은 사람의 개입을 최소화하는 자가 유지보수 및 자가 수리 인프라를 통해 완전히 자동화된다.

디지털 공장

디지털 공장은 제조업체들이 운영 개선을 위해 최첨단 기술을 도입하면서 섬유 및 의류 산업을 변화시키고 있다. 공급망과 생산망을 디지털화함으로써 제조업체는 작업자 증원, 엔드투?５?end-to-end), 실시간 플래닝, 빅데이터 분석과 같은 기술을 활용하여 고도로 개인화된 상품을 생산하고 생산성을 높일 수 있다.

미래의 디지털 공장은 사람의 개입을 최소화하는 자가 유지보수 및 자가 수리 인프라를 통해 완전히 자동화된다. 이러한 인프라는 자가 진단 및 예측 분석을 가능하게 하고, 완전히 통합된 스마트 팩토리는 실시간 처리 및 데이터 분석을 통해 제조 공정의 모든 단계를 정확하게 파악할 수 있다.

디지털 트윈(digital twin) 전략은 디지털 환경에서 제조 작업의 가상 복제본을 생성하는 것을 포함하는 디지털화에 대한 일반적인 접근 방식이다. 디지털 트윈으로 알려진 이러한 가상 모델은 높은 간접비를 들이지 않고도 공장을 위한 혁신적인 프로세스 솔루션을 테스트할 수 있는 등 많은 이점을 제공한다. 제조업체는 디지털 트윈을 활용하여 생산 프로세스를 최적화하고 다운타임을 줄이며 궁극적으로 시간이 지남에 따라 생산 비용을 절감할 수 있다.

또한 디지털 공장을 통해 기업은 낭비와 에너지 소비를 줄임으로써 지속 가능한 관행을 채택할 수 있다. 제조업체는 실시간 데이터 분석과 예측 유지보수를 통해 생산 프로세스에서 개선이 필요한 부분을 파악하고 리소스 사용을 최적화할 수 있다.

신속한 데이터 분석

신속한 데이터 분석은 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 환경에서 제조 관리의 핵심 요소다. 공장과 브랜드는 생산 과정에서 수집한 실시간 피드백과 데이터를 통해 제품의 결함이나 결함을 신속하게 파악하고 큰 문제가 일어나기 전에 시정 조치를 취할 수 있다. IQMS와 같은 관리 소프트웨어는 제조업체가 실시간으로 생산을 모니터링할 수  있도록 지원하여 운영 성과에 대한 귀중한 통찰력를 제공한다.

클라우드 컴퓨팅은 비즈니스 운영 방식에 혁신을 가져왔으며, 제조업도 예외는 아니다. 클라우드 기반 ERP 시스템은 전체 시스템 솔루션을 제공하므로 오래된 ERP 시스템과 관련된 다운타임 없이 자동으로 업데이트할 수 있다. 제조업체는 고객, 창고, 재무 정보를 단일 플랫폼에 안전하게 저장하여 전체 공급망을 보다 효율적으로 파악할 수 있다.

클라우드 기반 ERP 시스템을 사용하는 제조업체는 강력한 데이터 분석 도구에 액세스하여 생산 및 재고 관리에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다. 제조업체는 실시간으로 데이터를 분석하여 운영의 비효율성을 파악하고 큰 문제가 되기 전에 시정 조치를 취할 수 있다.

향후 몇 년 동안 의류 제조 분야에서 클라우드 컴퓨팅의 사용은 더욱 증가할 것으로 예상되며, 이는 전체 공급망의 투명성 향상으로 이어질 것이다. 제조업체는 낭비성 지출을 없애고 생산 비용을 절감함으로써 수익성을 개선하는 동시에 고객에게 고품질의 제품을 제공할 수 있다. 신속한 데이터 분석은 이러한 목표를 달성하는 데 필수적인 도구로, 제조업체가 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응하고 경쟁에서 앞서나갈 수 있도록 지원한다.

제조 CRM

제조 고객 관계 관리(Customer Relationship Management) 소프트웨어는 제조업체가 고객 관계를 관리하고 영업 성과를 향상하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있다. 이 툴을 통해 기업은 단일 플랫폼에서 고객 데이터를 중앙 집중식으로 구성하고 관리할 수 있으므로 거래를 더 쉽게 성사시키고 고객 만족도를 향상시킬 수 있다.

섬유 제조 산업은 제조 CRM이 제조 부문을 어떻게 변화시키고 있는지를 보여주는 대표적인 예다. 프로세스를 간소화함으로써 조직은 고객과의 상호 작용과 판매 실적을 추적하여 정보에 입각한 의사 결정에 사용할 수 있는 실시간 데이터에 액세스할 수 있다. 이를 통해 제조업체는 민첩성을 높이고 시장 변화에 더 빠르게 대응할 수 있다.

제조 CRM의 가장 큰 장점 중 하나는 모든 고객 상호 작용에 대한 단일 뷰를 제공한다는 점이다. 즉, 제조업체는 고객과의 관계를 더 잘 관리하고 고객의 구매 행동에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있다. 이 정보는 고객의 니즈를 충족하는 신제품을 개발하고 기존 제품을 개선하여 고객 만족도를 높이는 데 사용할 수 있다.

마케팅 캠페인 및 기타 고객 지원 활동도 제조 CRM을 통해 더욱 효과적으로 진행할 수 있다. 이러한 이니셔티브의 효과에 대한 인사이트를 제공함으로써 제조업체는 개별 고객에 맞게 마케팅 활동을 조정하여 보다 개인화된 경험을 제공함으로써 장기적인 만족도를 높일 수 있다.

전반적으로 제조 CRM은 판매 실적을 개선하고 프로세스를 간소화하며 고객 만족도를 높이고자 하는 제조업체를 위한 획기적인 도구다. 실시간 데이터에 액세스하고 고객 상호 작용에 대한 단일 뷰를 통해 제조업체는 더 나은 의사 결정을 내리고 고객과 더 강력한 관계를 구축할 수 있다.

최첨단 3D 프린팅의 이점은 디자인 단계 그 이상으로 확장된다.

3D 디자인, 프린팅 및 고객 맞춤화

3D 프린팅 기술은 브랜드가 디자인, 생산 및 고객 요구 맞춤화(mass customisation)에 접근하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있다. 브랜드는 주문형 제품을 생산할 수 있는 기능을 통해 낭비를 줄이고 각 고객의 고유한 선호도를 충족하는 맞춤형 제품을 제공할 수 있다.

가상 의류 제작 프로그램 클로(CLO)와 같은 최첨단 3D 렌더링 기술을 통해 브랜드는 실시간으로 디자인을 업데이트할 수 있기 때문에 개발 단계에서 실루엣과 핏을 더 쉽게 확인할 수 있으며, 최종 완성 전 샘플의 불필요한 낭비와 부정확성을 최소화할 수 있다.

하지만 3D 프린팅의 이점은 디자인 단계 그 이상으로 확장된다. 3D 프린팅 스니커즈와 4D 프린팅 스니커즈를 제작한 아디다스와 주문형 니트웨어를 제작한 미니스트리 오브 서플라이(Ministry of Supply) 등과 같이 다양한 3D 제품이 출시되면서 온디맨드 생산에 대한 접근성이 점점 더 높아지고 있다. 미국의 의류 기업 미니스트리 오브 서플라이는 자사의 '3D 프린트 니트' 기술로 원사에서 의류까지 직접 제작하여 폐기물을 최소화하고 환경에 미치는 영향을 줄이기 때문에 '슬라우치(Slouchy)' 스웨터는 제로 웨이스트 제품이라고 강조한다.

디지털 니트 제작 기술은 다양한 커스터마이징 옵션을 제공하는 의류 분야의 또 다른 발전이다. 3D 프린팅 기술의 도움으로 브랜드는 기존 제조 방식보다 더 짧은 시간에 낭비를 줄이면서 독특하고 고품질의 디자인을 제작할 수 있다.

따라서 3D 프린팅 기술의 부상은 브랜드가 디자인, 생산 및 커스터마이징에 접근하는 방식을 변화시키고 있다. 3D 프린팅은 폐기물 감소, 개인화 향상, 출시 시간 단축 등 다양한 이점을 제공한다. 기술이 계속 발전함에 따라 패션 업계에서 3D 프린팅의 가능성은 무궁무진하다.

더 나은 작업 조건

최근 몇 년 동안 패션 업계에서는 직원들에게 공정한 생활 임금을 보장하고 근무 조건을 개선하기 위한 조치를 취하는 글로벌 기업이 점점 더 많아지고 있다. 이는 경제적 제약, 단편화된 생산 모델, 비판적 사고의 부족으로 인해 발생한 착취에 대한 대응이다.

이러한 목표를 달성하기 위해 기업들은 공급업체, 정부, NGO와 협약을 체결하고 있다. 이러한 파트너십을 통해 공급망의 투명성을 높이고 근로자가 공정한 대우를 받을 수 있도록 보장하고 있다. 어떤 경우는 기업이 정부에 노동 기준을 높이도록 촉구하기도 한다.

인터넷 기반 기술의 발전으로 근로 조건과 관련된 정보를 더 쉽게 발견하고 추적할 수 있게 되었다. 이러한 정보는 더 나은 조건을 옹호하기 위해 사람들과 그룹을 조직하고 연결하는 데 사용될 수 있다.

하지만 이러한 노력에도 불구하고 직원의 근무 환경을 개선하는 데는 여전히 많은 어려움이 있다. 정부는 근로자를 보호하는 법을 제대로 시행하지 않을 수 있고, 근로자 스스로도 자신의 권리를 충분히 이해하지 못할 수 있기 때문이다. 이는 의류 봉제를 담당하는 저개발국일 수록 더 심각하다.

정보에 대한 접근성은 더 나은 근무 조건을 향한 진전을 촉진하는 핵심 요소다. 때문에 기술이 계속 발전함에 따라 이를 긍정적인 도구로 계속 활용하는 것이 중요하다.

결론

브랜드와 소비자 모두 새로운 기술, 소재, 윤리적 기준 및 생산 방식을 수용함에 따라 글로벌 섬유 제조 업계는 빠르게 변화하고 적응하고 있다. 패스트 패션, 지속 가능성 및 추적 가능성에 초점을 맞춘 소비자주의(consumerism ) 트렌드는 섬유 산업의 투명성을 높이고 윤리적 제조 관행에 대한 노력을 강화하는 고무적인 움직임을 주도하고 있는 것으로 보인다. 최신 트렌드가 계속 발전함에 따라 고품질 제품에 대한 접근성이 향상되고, 원산지에 대한 이해도가 높아짐에 따라 소비자의 선택과 선호도가 더욱 향상될 것으로 예상된다.

유재부 패션 에디터
UB@fi.co.kr