AI연구회
경남ICT협회 AI 연구 모임
"고철을 아무리 쌓아두어도 단지 스크랩 더미일 뿐이다. 그러나 1500℃ 용강 상태에서 망간(Mn)과 같은 합금 원소를 정확한 시점에 투입해야 비로소 강철이 된다.제조 AI 융합 혁신도 같다. 제조 프로세스를 용강처럼 세분화했을 때, AI·AX·Physical AI라는 합금 원소가 적절히 결합되어 완전히 새로운 가치를 창조할 수 있다. 중요한 것은 단순히 알고리즘을 적용하는 것이 아니라, 각 기술의 개념과 깊은 파라미터까지 이해하는 것이다. 이 단계에 이르러야 비로소 진정한 융합이 일어나고, 그 속에서 새로운 아이디어가 결합되어 더 큰 가치가 탄생한다."
제철소를 방문해 본 적이 있는가? 거대한 용광로 앞에 서면 압도된다. 그러나 더 놀라운 것은 그 안에서 벌어지는 변화의 마법이다. 똑같은 철이지만, 고철 더미와 강철은 전혀 다른 물성을 가진다.
그 차이를 만드는 것은 온도와 타이밍이다. 1500℃라는 극한의 온도에서 망간 같은 합금 원소를 정확한 순간에 투입해야 강철이 된다. 단순히 재료를 섞는 것이 아니라, 융합의 조건을 만족시켜야만 근본적 변화가 일어난다.
오늘날 제조 현장도 다르지 않다. 많은 기업들이 AI 도입을 외치지만, 실제로는 고철을 쌓아둔 수준에 머무는 경우가 많다.“AI를 한번 적용해보자”, “자동화 시스템을 붙여보자”는 접근만으로는 혁신을 만들 수 없다.
이유는 단순하다. 제조 프로세스에 대한 깊은 이해 없이 AI 기술만 표면적으로 적용하기 때문이다. 이는 마치 상온에서 철과 망간을 섞어두고 강철을 기대하는 것과 같다.
진정한 제조 AI 융합을 위해서는 먼저 제조 프로세스를 용강 상태까지 분해하고 세분화해야 한다.이는 WBS(Work Breakdown Structure)로 치면 Level 7까지 들어가는 작업이다.
단순히 "품질 관리"라는 추상적 개념이 아니라,
와 같이 구체적이고 세밀한 단위까지 분석해야 한다. 이 단계에서 비로소 숙련공의 직관, 데이터로 잡히지 않는 암묵지들이 드러난다.
제조 프로세스가 용강 상태로 준비되었다면 이제 합금 원소를 넣을 차례다.
그러나 단순 적용만으로는 충분치 않다. 깊은 파라미터의 이해가 필수다.예를 들어 Physical AI를 도입한다면 단순히 “로봇을 설치하자”가 아니라, 현장에서 발생할 전자기 간섭, 진동, 먼지, 온도 변화까지 고려한 설계가 필요하다. 이러한 깊이 없이는 BMW 공장의 Figure 02 사례처럼 400% 성능 향상 같은 혁신은 불가능하다.
제조 프로세스에 대한 용강 수준의 이해와 AI 기술, 그리고 AI Transformation의 깊은 지식이 만나는 순간, 비로소 진정한 융합이 시작된다.
이 단계에서는 예상치 못한 새로운 아이디어들이 결합한다.
이는 단순한 기술 적용을 넘어, 제조업 자체의 변신을 이끈다.
이렇게 융합된 시스템은 단순한 효율성 향상을 넘어서 전혀 새로운 가치를 만든다.
고철이 강철로 변하듯, 제조업도 AI 융합을 통해 이전과는 차원이 다른 경쟁력을 얻게 된다.
AI·AI Transformation·Physical AI 시대의 융합은 결코 쉽지 않다. 그러나 1500℃ 용강의 온도를 유지하듯, 지속적인 학습과 깊은 이해가 필요하다.
이 조건을 충족하고 정확한 시점에 합금 원소를 투입할 수 있는 기업만이 진정한 혁신을 이룰 수 있다.단순한 기술 도입이 아니라, 융합의 조건을 만족시키는 것.표면적 적용이 아니라, 본질적 이해를 바탕으로 한 결합.
고철 더미에 만족할 것인가, 강철의 혁신을 만들어낼 것인가?
선택은 우리의 몫이다.
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