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AI를 융합한 자율 제조 구축을 위한 방안

박종영 전문위원(AI연구회 회장) / 데이터링크 주식회사

2025년 6월 10일 · 167 ·

AI를 융합한 자율 제조 구축을 위한 방안(가이드)

제조 현장에서 AI 도입이 어려운 이유

제조 기업에 AI를 적용하고 융합하는 것은 생각보다 훨씬 복잡하고 어려운 과제입니다. 그 핵심적인 이유는 두 영역 간의 근본적인 지식 격차에 있습니다.

AI 전문가들은 최신 알고리즘과 기술에는 정통하지만, 실제 제조 공정의 복잡성과 미묘한 차이점들을 깊이 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 반대로 제조 현장에서 수십 년간 경험을 쌓은 전문가들은 공정에 대한 깊은 통찰력을 가지고 있지만, AI 기술을 직접 개발하고 적용하기에는 기술적 허들이 너무 높았습니다.

하지만 최근 생성형 AI의 등장, 특히 코드를 자동으로 작성해주는 AI 도구들이 이러한 상황을 급격히 변화시키고 있습니다. 이제 제조 현장의 도메인 지식을 가진 전문가들이 직접 AI 솔루션을 개발할 수 있는 시대가 열리고 있는 것입니다.

현장 전문가가 개발해야 하는 이유: 데이터가 말해주는 진실

한 기업에서 실시한 흥미로운 조사 결과가 이러한 주장을 뒷받침합니다. 1년간 생산된 100개의 프로그램을 추적 조사한 결과, 실제로 지속적으로 운영되는 프로그램은 20% 미만에 불과했습니다. 더욱 놀라운 것은 이 20%의 성공 프로그램들을 세밀하게 분석했을 때, 전산실이나 IT 전문가가 만든 프로그램은 단 2-5%에 불과했다는 점입니다.

나머지 대부분은 생산부서, 생산관리, 품질관리, 생산기술 등 현업 부서에서 직접 요구하고 기획한 프로그램들이었습니다. 이는 현장 프로세스와 도메인 지식이 제대로 반영된 솔루션만이 실제 업무 환경에서 생존할 수 있음을 명확히 보여줍니다.

생성형 AI 시대가 가져다주는 혁신의 기회

최근 생성형 AI 시대, 일명 'Vibe 코딩' 시대가 제조업에 가져다주는 의미는 무엇일까요? 한 가지 생생한 사례를 통해 살펴보겠습니다.

제조 현장에서 한 작업자와 함께 제작 중인 설비에서 나오는 신호를 모니터링하고 있었습니다. 특정 파형에 대해 질문했을 때, 그 작업자는 주저함 없이 설비의 현재 상태와 그 결과로 특정 신호가 나타나는 이유를 정확히 설명했습니다. 수십 년간 현장에서 축적된 직감과 경험이 만들어낸 놀라운 통찰력이었습니다.

반면 AI 전문가는 작업자의 설명을 듣고 이해할 수는 있었지만, 그러한 직감과 경험을 스스로 터득하거나 시스템화하기는 어려워했습니다. 이는 현장에서만 얻을 수 있는 암묵지(Tacit Knowledge)의 중요성을 극명하게 보여주는 사례입니다.

암묵지 활용: AI 융합 제조 혁신의 핵심

경험에서 나오는 암묵지를 철저히 이용하고 활용하는 것이 AI를 융합한 제조 혁신의 핵심 방법이 될 것입니다. 이러한 접근방식은 단순히 기술적 효율성을 높이는 것을 넘어서, 제조업 생태계 전반에 긍정적인 변화를 가져올 수 있습니다.

자율 제조 시대가 도래하면, 단순 기능직 근로자들이 기술직으로 전환될 수 있는 기회가 열립니다. 이들의 현장 경험과 AI 기술이 결합되면, 지방 지역의 인력 수급 문제도 상당 부분 해결될 것으로 예상됩니다.

특히 중소 제조 기업들이 단순 반복적인 생산 방식에서 벗어나 AI를 융합한 혁신을 주도하게 되면, 선순환 효과가 창출됩니다. 이는 지역 인재들이 더 이상 타 지역으로 유출되지 않고 지역 내에서 성장할 수 있는 환경을 만들어낼 것입니다.

실현을 위한 구체적 방법론

이러한 비전을 현실화하기 위해서는 체계적이고 실용적인 접근이 필요합니다.

첫째, 제조 기업 종사자들을 대상으로 한 AI 활용 제조 혁신 교육 프로그램을 개발해야 합니다. 이 교육은 단순히 AI 기술을 소개하는 수준을 넘어서, 현장 전문가들이 자신의 도메인 지식을 AI와 결합할 수 있는 실무적 역량을 기를 수 있도록 설계되어야 합니다.

둘째, 한 기업을 선정하여 성공 사례를 만들어내는 것이 중요합니다. 이 과정에서 실제 현장의 문제를 AI로 해결하고, 그 과정에서 발생하는 시행착오와 해결책들을 면밀히 기록해야 합니다.

셋째, 이렇게 만들어진 성공 사례를 기반으로 다른 기업들에게 전파하는 체계적인 확산 전략이 필요합니다. 단순한 기술 이전이 아니라, 각 기업의 고유한 환경에 맞춰 적용할 수 있는 방법론을 함께 제공해야 합니다.

맺음말: 현장 전문가가 주도하는 제조 혁신

AI를 융합한 자율 제조의 성공은 결국 현장을 가장 잘 아는 사람들이 AI 도구를 활용할 수 있게 하는 것에 달려 있습니다. 생성형 AI가 이러한 가능성을 현실로 만들어주고 있는 지금이야말로, 제조업이 진정한 디지털 전환을 이룰 수 있는 절호의 기회입니다.

기술과 경험이 만나는 지점에서, 우리는 단순히 효율적인 생산을 넘어서는 진정한 제조 혁신을 만들어갈 수 있을 것입니다. 그리고 이러한 변화가 지역 경제와 인재 생태계에까지 긍정적인 영향을 미치는 선순환 구조를 만들어낼 수 있을 것입니다.