트렌드에서 얻은 것 No. 29   “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다.” – 스티브 잡스 AI가 소프트웨어 개발의 문턱을 낮추고 있다는 말은 이제 낯설지 않다. 누구나 아이디어만 있으면 앱 하나쯤 만들 수 있을 것처럼 말하는 분위기도 강하다. 그러나 현장에서 체감하는 현실은 훨씬 복합적이다. 누군가는 “이제 비개발자도 충분히 만들 수 있다”고 말하고, 또 누군가는 “기업 시스템은 그렇게 단순하지 않다”고 말한다. 두 말 모두 맞다. 문제는 이 둘의 경계를 구분하지 않은 채 바이브 코딩(vibe coding)을 마치 모든 개발 문제를 한 번에 해결해줄 만능 해법처럼 받아들이는 데 있다. 필자가 최근 직접 경험한 바이브 코딩은 기대보다 흥미로웠고, 동시에 예상보다 훨씬 현실적이었다. 결론부터 말하면 바이브 코딩은 분명 강력하다. 다만 그 힘은 모든 영역에서 같은 방식으로 작동하지 않는다. 비개발자에게 바이브 코딩은 ‘개발의 대체재’라기보다 ‘제작의 첫 진입로’에 가깝고, 개발자에게는 생산성과 속도를 높여주는 가속 장치에 가깝다. 같은 용어를 쓰더라도 출발점도 다르고, 활용 방식도 다르며, 기대해야 할 결과도 다르다. 스티브 잡스는 “단순함은 복잡함보다 더 어렵다”고 말했다. 바이브 코딩이 바로 그렇다. 겉으로 보기에는 말 몇 줄로 프로그램을 만드는 간단한 방식처럼 보이지만, 실제로는 무엇을 만들고 싶은지 더 선명하게 설명해야 하고, 문제를 더 세밀하게 구조화해야 하며, 결과를 더 집요하게 검토해야 한다. 개발 문법의 부담은 다소 줄어들 수 있지만, 사고의 부담까지 사라지는 것은 아니다. 오히려 생각을 더 명료하게 만드는 훈련이 필요하다. 비개발자의 바이브 코딩은 결국 문제를 언어로 구조화하는 데서 시작된다. 무엇이 불편한지, 어떤 흐름이 필요한지, 어떤 화면이 있어야 하는지, 어떤 데이터를 어디서 가져와야 하는지, 결과를 어떤 방식으로 보여줘야 하는지를 AI에게 설명하고, 그 결과물을 계속 수정하고 다듬는 방식이다. 이때 중요한 것은 프로그래밍 문법을 얼마나 많이 아느냐보다 문제를 얼마나 또렷하게 정의할 수 있느냐다. 반면 개발자의 바이브 코딩은 결이 다르다. 개발자는 AI를 이용해 아키텍처 초안을 잡고, 반복 코드를 줄이고, 오류를 빠르게 디버깅하고, 리팩토링을 효율화하며, 배포 속도를 높인다. 비개발자가 바이브 코딩을 통해 ‘처음 만들어 보는 사람’이 된다면, 개발자는 ‘더 빠르고 더 많이 만드는 사람’이 된다. 이 차이를 구분하지 않으면 바이브 코딩에 대한 기대도 쉽게 과장되고, 반대로 불필요한 실망도 생긴다. 이번에 필자가 시도한 작업은 몇 가지 방향으로 나뉘어 전개되었다. 투자와 자산을 구조화해보는 도구, 여행과 탐험을 시각적으로 정리하는 도구, 그리고 개념을 더 직관적으로 연결해보는 실험 등이 그 예다. 접근 방식도 조금씩 달랐다. 어떤 것은 빠른 프로토타이핑 도구로 시험했고, 어떤 것은 웹 기반 구조를 상상했으며, 어떤 것은 생성형 AI를 결합해 해석 기능을 더해보았다. 중요한 것은 특정 기술 이름이 아니었다. 문제의 성격에 따라 도구 조합이 달라졌다는 점, 그리고 그 조합을 통해 ‘작동하는 형태’를 빠르게 확인할 수 있었다는 점이 핵심이었다. 그중에서도 가장 손에 잡히는 성과를 보여준 것은 투자 관리용 실험 도구였다. 한국 시장과 미국 시장에 동시에 투자하는 개인을 염두에 두고, 자산을 한 화면에서 함께 보고, 환율을 반영한 체감 손익을 계산하고, 단순 수익률이 아니라 수수료와 환차까지 고려한 실제 순수익에 가깝게 접근해보는 방식이었다. 여기에 종목의 가치, 품질, 위험도를 함께 보려는 시도와, 매매 기록을 정리하는 자동화 기능까지 더해보았다. 한마디로 말하면, 개인 투자자가 늘 엑셀과 계산기와 감으로 처리하던 일을 하나의 흐름 안에서 정리해보려는 실험이었다. 이런 시도는 바이브 코딩의 장점을 잘 보여준다. 현장의 불편을 가장 잘 아는 사람이 그 문제를 가장 먼저 작동하는 도구로 바꿔볼 수 있다는 점이다. 특히 개인 투자 영역에서는 불편이 명확하다. 원화 자산과 달러 자산이 분리돼 보이기 때문에 전체 자산 배분을 한눈에 파악하기 어렵고, 과거 환율이나 거래 수수료를 반영한 실제 수익 계산은 늘 번거롭다. 단일 지표만 보고 투자하면 가치 함정에 빠질 수 있고, 매매 기록을 체계적으로 남기지 않으면 판단의 맥락도 쉽게 흐려진다. 바이브 코딩은 바로 이런 불편을 작은 단위로 쪼개어 도구로 만들어보는 데 강점을 보인다.   ▲ 클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.   피터 드러커의 말처럼 “측정할 수 있어야 관리할 수 있다.” 투자든 업무든 결국 비슷하다. 막연히 ‘잘하고 있다’고 느끼는 동안에는 개선도 어렵다. 숫자가 보여야 하고, 흐름이 보여야 하며, 내 행동의 결과가 구조적으로 드러나야 한다. 바이브 코딩은 이 지점에서 의외로 힘을 발휘한다. 정교한 상용 시스템 수준은 아니더라도, 내가 무엇을 보고 싶은지 정확히 정의할 수만 있다면 적어도 첫 번째 가시화 도구는 만들어볼 수 있다. 그 순간 막연한 감각은 데이터가 되고, 데이터는 다시 판단의 기준이 된다. 특히 인상적이었던 것은 ‘정답 제시’보다 ‘판단 보조’에 초점을 맞춘 설계였다. 단순히 싸 보이는 종목을 찾는 것이 아니라 가치와 퀄리티, 리스크를 함께 고려하는 구조를 상상하고, 이동평균선이나 거래량 변화 같은 기술적 신호를 함께 보는 식이다. AI는 여기서 결정을 대신 내려주는 존재가 아니라, 사람이 놓치기 쉬운 신호를 먼저 정리해주는 조수 역할을 맡는다. 이런 경험을 통해 느낀 것은, 바이브 코딩의 진짜 효용이 거창한 인공지능 자체에 있는 것이 아니라 사용자의 판단 포인트를 더 선명하게 드러내는 데 있다는 점이었다. 그러나 여기서 반드시 짚고 넘어가야 할 현실이 있다. 이런 경험이 곧바로 기업용 핵심 시스템 개발로 이어질 것이라고 생각해서는 안 된다. PLM, ERP, MES, APS 같은 글로벌 설루션 기반의 엔터프라이즈 환경은 개인 실험과는 전혀 다른 차원의 세계다. 데이터 모델은 정교하고, 권한 체계는 복잡하며, 인터페이스는 수많은 예외를 품고 있고, 변경 이력과 검증 절차, 보안과 운영 책임까지 촘촘하게 연결되어 있다. 자연어 몇 줄과 AI의 코드 제안만으로 안전하게 다룰 수 있는 구조가 아니다. 바로 이 지점에서 비개발자의 바이브 코딩과 개발자의 바이브 코딩은 다시 갈라진다. 비개발자는 문제를 빠르게 형태화하고 아이디어를 프로토타입으로 검증하는 데 강점을 가질 수 있다. 반면 개발자는 그 프로토타입을 기존 시스템 환경과 연결하고, 예외 처리와 안정성, 보안과 운영성을 검증하는 역할까지 감당할 수 있다. 따라서 바이브 코딩은 모든 사람을 동일한 수준의 개발자로 만들어주는 기술이라기보다, 각자의 위치에서 ‘만들어보는 속도’를 높여주는 기술에 가깝다. 이런 환경에서는 바이브 코딩이 할 수 있는 역할이 자연스럽게 제한된다. 핵심 업무 로직을 직접 대체하기보다는 화면 프로토타입, 보조 대시보드, 분석용 유틸리티, 개인용 자동화 도구, 테스트용 샌드박스, 보고용 시뮬레이터처럼 본체 주변의 영역에 더 적합하다. 다시 말해, 바이브 코딩은 글로벌 설루션의 중심부를 재구축하는 기술이라기보다, 그 주변부의 불편을 빠르게 줄여보는 실험 도구에 가깝다. 하지만 그렇다고 해서 그 의미를 과소평가할 필요는 없다. 오히려 반대다. 필자는 바로 그 제한성 때문에 바이브 코딩이 더 현실적이라고 본다. 실제 업무에서는 거대한 혁신보다 작지만 반복되는 불편이 훨씬 많다. 예를 들어 품질 이슈를 정리하는 간단한 대시보드, 협력사 대응용 정리 화면, 설계 변경 영향 체크리스트, 일정 가시화 도구, 개인용 원가 계산기, 회의록 자동 정리 보조 도구처럼 ‘정식 시스템으로 만들기엔 작지만 그대로 두기엔 계속 불편한 것들’이 현장에는 늘 존재한다. 바이브 코딩은 바로 그 틈새를 파고든다. 스티브 잡스의 말, “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다”는 문장은 이 맥락에서 유난히 실감난다. 바이브 코딩의 장점은 완벽한 시스템을 만들게 해준다는 데 있지 않다. 머릿속에만 있던 아이디어를 실제로 한번 작동해보게 만든다는 데 있다. 비개발자에게 이 경험은 특히 중요하다. 그전까지는 ‘좋은 아이디어’와 ‘실제로 작동하는 결과물’ 사이에 너무 큰 간극이 있었기 때문이다. 이제는 그 사이를 AI가 어느 정도 메워준다. 물론 완성도 높은 상용 시스템을 만들기 위해서는 여전히 전문 개발과 검증이 필요하다. 그러나 첫 번째 프로토타입을 만드는 데까지는 이전보다 훨씬 빠르게 갈 수 있다. 필자는 이 점에서 바이브 코딩의 현재 위치를 ‘개인의 실험실’에 가깝다고 본다. 지금의 바이브 코딩은 거대한 엔터프라이즈 시스템을 통째로 만드는 기술이라기보다, 순수한 개인 또는 소규모 팀이 자기 문제를 해결하기 위해 무언가를 직접 만들어보는 수준에서 가장 잘 작동한다. 그렇다고 그 수준이 가볍다는 뜻은 아니다. 바로 그 개인 실험의 축적이 조직의 디지털 감각을 바꾸고, 현장의 언어를 더 구조화하며, 나중에는 더 정교한 시스템 구축을 위한 문제 정의력으로 이어질 수 있기 때문이다. 특히 제조 기업의 실무자와 리더에게 이 흐름은 시사점이 크다. 설계, 생산, 품질, 구매, 자산 관리, 프로젝트 관리 영역에는 늘 현장만이 아는 불편이 있다. 외부 설루션은 그 불편을 모두 담아내지 못하고, 내부 IT는 모든 요청을 즉시 반영하기 어렵다. 이때 바이브 코딩은 완성형 설루션의 경쟁자가 아니라, 아이디어를 빠르게 시험해보는 사전 실험장 역할을 할 수 있다. 사용자는 먼저 문제를 언어로 정리하고, 필요한 데이터 흐름을 구조화하고, AI를 이용해 작은 도구를 만들어본다. 그렇게 만들어진 결과는 때로는 개인용 유틸리티에서 끝날 수도 있고, 때로는 정식 프로젝트의 출발점이 될 수도 있다. 중국 고전에서 유래한 말처럼 “천 리 길도 한 걸음부터다.” 바이브 코딩은 거창한 완성의 기술이 아니라, 작지만 구체적인 첫걸음을 가능하게 하는 방식이다. 비개발자는 그것을 통해 문제를 구조화하는 감각을 익히고, 개발자는 그것을 통해 더 빠르게 실험하고 구현한다. 그리고 기업은 그 사이에서 정식 시스템 이전의 가능성을 시험해볼 수 있다. 필자는 바이브 코딩을 지나치게 낙관적으로 보지도 않고, 반대로 일시적 유행으로만 보지도 않는다. 그것은 지금 당장 모든 것을 바꿔놓을 혁명은 아닐 수 있다. 그러나 적어도 한 가지는 분명하다. 이제 현장을 가장 잘 아는 사람이, 자신이 겪는 불편을 직접 작동하는 형태로 바꿔볼 수 있는 시대가 열리고 있다는 점이다. 그 가능성은 생각보다 크고 그 시작은 생각보다 작다. 그래서 지금 바이브 코딩은 거대한 답이라기보다 한 번 진지하게 시도해볼 만한 좋은 질문에 가깝다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   과거 십수 년간 전 세계 기업들을 관통한 화두는 ‘디지털 전환(digital transformation : DX)’이었다. 아날로그 데이터를 디지털화하고, 클라우드와 모바일 환경을 구축하며 비즈니스의 민첩성을 확보하는 것이 생존의 필수 조건이었다. 하지만 이제 시대의 흐름은 단순한 디지털화를 넘어 ‘AI 전환(AI transformation : AX)’이라는 새로운 국면으로 접어들고 있다.   그림 1. 디지털 전환의 진화   기술의 도입을 넘어 조직의 재설계로 많은 이가 디지털 전환을 IT 인프라의 현대화나 소프트웨어 도입 정도로 오해하곤 한다. 그러나 디지털 전환의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 중심에 두고 ‘조직을 재설계하는 것’에 있었다. 기존의 파편화된 업무 프로세스를 통합하고, 데이터가 흐르는 구조를 만들어 의사결정의 근거를 마련하는 과정이 바로 DX의 핵심이었다. 하지만 데이터가 쌓이는 것만으로는 충분하지 않다. 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하고, 이를 실시간 비즈니스 액션으로 연결해야 하는 과제가 남았다. 여기서 AI 전환의 필요성이 대두된다. 특히 디지털 스레드(digital thread)는 의미 없는 데이터를 연결하여 맥락(context)를 주고 스토리텔링(storytelling)을 만들어서 인간의 감성을 움직인다. 예를 들어서 대부분의 사람들이 매일 스마트폰으로 엄청난 양으로 사진을 찍지만, 대부분을 관리하지 않는다. 그리고 이 사진은 필요할 때 찾지 못해서 사용하지 못하고 있다. 이것은 현대 사회의 일면이다. 자료를 엄청나게 생성하지만 사용하기는 쉽지 않다는 것이다. 기업의 데이터도 마찬가지이다. 또한 이것은 디지털 트윈(digital twin : DT)의 형태로 인간의 현실 세계(real world), 증강현실/가상현실 (AR/VR) 그리고 메타버스(metaverse)의 영역까지 연결할 수 있다. 이것은 미래 기업의 존재 방식이 어떤 형태든 가질 수 있다는 것이다.   AI 전환 : 조직을 하나의 지능으로 만드는 과정 AI 전환은 단순히 업무에 챗봇을 도입하거나 분석 도구를 활용하는 수준을 의미하지 않는다. AX의 진정한 지향점은 ‘조직을 하나의 지능으로 만드는 것’이다.   그림 2. 인지 디지털 전환의 형태   기존의 조직이 각 부서의 매뉴얼과 개인의 경험에 의존해 움직였다면, AI 전환을 이룬 기업은 조직 전체가 유기적으로 연결된 하나의 거대한 지능체처럼 작동한다. 마케팅의 데이터가 생산으로 흐르고 고객의 피드백이 실시간으로 제품 설계에 반영되는 구조, 즉 데이터와 알고리즘이 조직의 혈관 역할을 하며 판단과 실행을 주도하는 상태를 의미한다. 그리고 이런 조직은 현실 세계와 연동되는 디지털 트윈의 형태가 될 수도 있고, 가상의 형태가 될 수 있다.   효율적 집단에서 지능 시스템으로의 진화 AI 전환을 통해 기업은 단순한 ‘효율적 집단’에서 ‘지능적 시스템’으로 진화한다. 이러한 진화는 세 가지 차원에서 기업의 존재 방식을 재정의한다. 첫 번째 – 더 빠른 학습 : 시장의 변화와 고객의 패턴을 실시간으로 흡수하여 조직의 지식 자산으로 축적한다. 인공지능의 최대의 장점은 일반적인 학습이다. 두 번째 – 더 정확한 판단 : 인간의 편향이나 정보의 누락 없이, 방대한 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내린다. 인간은 물론 인공지능도 편향을 가지고 있다. 세 번째 – 더 창의적인 행동 : 반복적이고 소모적인 판단 업무에서 벗어난 인적 자원이 더 높은 차원의 전략과 창의적 비즈니스 모델 창출에 집중한다. 아직도 인공지능은 창의적 생각을 하기는 부족하지만, 인간은 인공지능의 도움을 받아 더 효과적으로 창의성을 발휘할 수 있다. 제조업 분야에서는 피지컬 AI(physical AI)와 자율 제조 시스템(autonomous manufacturing system)의 연결이 될 것이다. 그러나 우리의 기대처럼 될 것 같지는 않다. 부분적으로 실현될 가능성이 높다. 현실적으로 아직도 해결해야 할 과제가 너무 많이 있다. 미래에 대해서 누구나 이야기할 수 있다. 왜냐면 미래는 증명할 필요가 없이 그럴듯하고 듣기 좋은 이야기가 항상 인기 있기 때문이다.   리스크 : AI 전환은 동시에 ‘위험 전환’ AI 전환은 강력한 기회인 동시에, 전례 없는 리스크를 동반한다. 주요 리스크는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 설명 불가능성, 규제 리스크(예 : EU AI Act)이다. 특히 중요한 것은 ‘AI는 정확할 수는 있지만, 항상 공정한 것은 아니’라는 것이다. 따라서 기업은 반드시 설명 가능한 인공지능(explainable AI : XAI)와 윤리적 AI 가이드라인 지속적 감사 체계를 구축해야 한다.   그림 3. AI 시대의 단계   맺음말 : 지능의 확장이 가져올 미래 디지털 전환은 이제 AI 전환으로 진화하고 있다. 우리가 반드시 기억해야 할 점은, 디지털 전환의 궁극적인 목표가 단순한 자동화나 비용 절감을 통한 효율화가 아니라는 사실이다. 그 본질은 ‘인간 조직의 지능을 확장하는 것’이다. AI 전환은 바로 이 지점에서 시작된다. 기업은 이제 기술을 도구로 사용하는 단계를 지나 스스로 더 빠르게 학습하고, 더 정확하게 판단하며, 더 창의적으로 행동하는 ‘지능적 시스템(intelligent system)’으로 거듭나야 한다. 결국 디지털 전환이 ‘조직을 재설계하는 것’이었다면, AI 전환은 그 설계를 바탕으로 ‘조직을 하나의 살아있는 지능으로 만드는 것’이다. 이 거대한 흐름 속에서 AI를 조직의 일부로 내재화하는 기업만이 미래 경쟁력을 선점하게 될 것이다. 우리는 이것은 인지적 디지털 전환(cognitive digital transformation) 이라고 부를 지도 모른다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘ PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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한국공작기계산업협회가 주최하는 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’이 4월 13일~17일 일산 킨텍스(KINTEX) 제1, 2전시장에서 개최된다. 전체 전시 면적이 102,431㎡에 이르는 이번 행사는 ‘AI Autonomous Manufacturing Meets Talent(AI 자율제조, 인재와 연결하다)’를 주제로 내걸었다. 전 세계 35개국에서 1300개 기업이 참가하며 규모는 6000부스에 이른다. SIMTOS 사무국은 5일간 해외 방문객 5000명을 포함해 약 10만 명의 참관객이 전시장을 찾을 것으로 전망하고 있다. 한국공작기계산업협회의 박재현 사업본부장은 3월 10일 열린 기자간담회에서 “행사를 한 달 앞둔 시점에서 사전등록자가 전회 대비 20% 이상 늘어나 코로나19 이전 수준을 회복할 수 있을 것”이라고 기대감을 나타냈다.   ▲ 기자간담회에서 한국공작기계산업협회 박재현 사업본부장이 SIMTOS 2026에 대해 소개했다.   킨텍스 제1전시장에는 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관이 마련된다. 절삭가공 장비부터 핵심 부품과 제어기술, 공구 및 측정 설루션까지 생산제조 기술의 흐름을 한눈에 확인할 수 있다. ‘금속절삭 및 금형기술관’에는 DN솔루션즈, 스맥, 위아공작기계, 화천기계 등 국내 주요 기업과 화낙, 한국야마자키마작 등 글로벌 기업이 참가한다. 이들 기업은 머시닝센터, 터닝센터, CNC 자동선반, 복합가공기 등 최신 장비를 소개한다. 특히 CNC 국산화 기술개발을 위해 설립된 합작법인 ‘KCNC(케이씨엔씨)’가 참가해 국내 CNC 기술력을 선보일 예정이다. ‘소재부품 및 제어기술관’은 장비 성능을 결정하는 핵심 유닛과 지능화 제어기술을 집중적으로 다룬다. 공작기계 유닛, 이송 및 구동계, 모터와 센서, 제어시스템 등이 전시된다. 삼천리기계, 서암기계공업, 한성GT 등 국내 기업과 지멘스, NSK 등의 글로벌 기업이 참여한다. ‘툴링 및 측정기술관’에서는 정밀 절삭공구와 첨단 측정 설루션이 소개된다. 한국야금, 와이지-원, 한국OSG 등 국내 공구기업과 미쓰도요, 헥사곤, 칼자이스, 마르포스 등 글로벌 기업이 참여한다. 이들은 비접촉 품질관리 기술과 머신비전, 3차원 스캐닝 시스템 등을 선보인다. 제1전시장이 금속절삭가공 기반의 정밀 설루션 중심이라면 제2전시장 9~10홀은 판금과 소성가공 중심이다. 이곳은 대면적과 대출력 생산기술을 아우르는 공간으로 꾸며진다. ‘절단가공 및 용접기술관’과 ‘프레스 및 성형기술관’에서는 레이저, 워터젯, 로봇용접 등 고효율 기술이 전시된다. 에이치케이, 트럼프, 아마다 등 주요 기업이 디지털 기반의 자동화 기술을 선보인다. 프레스 및 성형 분야에서도 글로벌 기업과 국내 전문기업이 참여해 자동화 흐름을 제시한다. 킨텍스 제2전시장 7~8홀에서 운영되는 로봇 및 디지털제조기술 특별전(M.A.D.E. in SIMTOS)은 미래 제조 플랫폼을 보여준다. AI 자율제조 시대의 핵심 기술이 이곳에 집약된다. 인터엑스, 레인보우로보틱스, 뉴로메카 등 국내 기업과 글로벌 로봇 기업이 참여해 디지털 트윈, AI 공장, MES, 통합 자동화 설루션, 3D 프린팅, 엔지니어링 소프트웨어 등 제조 DX 전주기 기술을 선보인다. 특별전 내 ‘Machine on AI 테마관’에서는 글로벌 표준 기반의 AI 자율제조 실증 시연이 진행된다. 이를 통해 장비 중심의 전시를 넘어 데이터 기반 자율제조로 확장되는 기술 흐름을 현장에서 직접 확인할 수 있다. SIMTOS 2026 기간에는 다양한 부대행사가 열린다. 글로벌 제조 트렌드 공유부터 신제품 발표회, 첨단 기술 정보 교류까지 전문가와 실무자를 위한 프로그램이 운영된다. 글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스는 ‘AI-Driven Next-Generation Manufacturing’이라는 주제로 열린다. 10개 세부 주제별로 60여 개의 세션이 발표된다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, 다크팩토리 등 최신 트렌드와 수요산업의 혁신 전략을 공유한다. 생산제조 분야 여성 인재를 위한 ‘여성 엔지니어 네트워크 포럼’도 열린다. 산업계 여성 리더의 강연과 멘토링 프로그램이 진행된다. ‘오픈스테이지 세미나’에서는 참가업체의 혁신적인 신제품과 신기술이 발표된다. 이 밖에도 채용 플랫폼인 커리어커넥트가 온·오프라인으로 운영된다. 바이어 상담회(MatchMaking4U), 테크니컬 가이드 투어, 스마트 스탬프 투어 등 참관객을 위한 참여형 프로그램도 마련된다. SIMTOS 사무국은 “글로벌 제조업은 데이터 기반 의사결정과 AI 융합 기술이 경쟁력을 좌우하는 전환기에 놓여 있다”면서, “SIMTOS 2026은 대한민국 제조혁신의 방향을 가늠하는 전략적 플랫폼으로서, 글로벌 기술 트렌드를 분석하고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 자리가 될 것이다. 절삭가공부터 로봇과 디지털 제조까지 전 공정을 아우르는 통합 플랫폼 SIMTOS를 통해 제조업의 미래를 준비하길 바란다”고 전했다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 인공지능이 우리 삶의 모든 면을 급격하게 변화시키고 있다. 혹자는 이것을 인공지능 전환(AI transformation 또는 AX)이라고 말한다. 그러나 실상은 그 이상이다. 디지털 전환(digital transformation : DX)이 본격적으로 시작한 것도 몇 년 되지 않았는데 다시 인공지능 전환이라니, 대부분 정보기술 분야의 이해당사자들은 당혹스럽다. 디지털 전환의 시대에 정보기술 분야에 일하는 사람들은 약간 안도했을 수도 있다. 이것은 정보화에서 디지털 기술의 심화가 디지털 전환으로 받아들였기 때문이다. 그러나 인공지능 전환은 조금 결이 다르다는 것을 느낄 것이다. 초기에는 빅데이터 분석(big data analytics)과 머신러닝은 연결고리가 있었다. 또한 CAD/CAM/CAE 분야와 시뮬레이션(simulation) 그리고 디지털 트윈(digital twin)도 연결고리가 있다. 이 모든 패러다임의 데이터 기반(datadriven)과 폐쇄형 시스템(closed system)이라는 패러다임을 공유한다. 다시 말해서 데이터 수집(data collection)이 중요하고 데이터 정의(data definition)가 핵심이다.  그러나 인간의 사고를 흉내내는 언어 중심의 인공지능에서 의사결정 구조에서 맥락(context)이 없는 데이터는 경직되고 의사결정에서 쓸모 없는 경우가 많다. 기업의 경쟁력은 더 이상 단순히 데이터를 ‘많이 보유’하는 데서 나오지 않는다. 핵심은 데이터를 어떻게 구조화하고, 어떻게 의미를 부여하며, 어떻게 의사결정으로 연결하느냐에 있다. 전통적 데이터 웨어하우스는 스타 스키마(star schema)와 스노우플레이크 모델을 중심으로 발전해 왔다. 이 구조는 대규모 분석을 가능하게 했지만, 급변하는 비즈니스 환경—규제 변화, 가격 정책 수정, 구독 모델 전환, AI 기반 실험—을 따라가기에는 점점 한계를 드러내고 있다.   그림 1. 온톨로지와 그래픽 데이터베이스   이제 기업은 고정된 테이블 중심 사고에서 벗어나, 시맨틱 그래프 기반 온톨로지(ontology)로 전환하고 있다. 이 전환을 가속하는 기술이 바로 LLM(Large Language Model : 대형 언어 모델)이다. 기존의 산업용 정보기술(industrial IT)은 마치 ‘콘크리트 신발’을 신고 달리는 것과 같다. 구조는 단단하지만, 방향 전환은 느리다. 온톨로지는 데이터를 ‘테이블’이 아니라 의미 있는 객체(object)로 본다. ‘고객’, ‘주문’, ‘제품’은 더 이상 테이블이 아니라 그래프의 노드다. 관계는 조인이 아니라 방향성 링크(directed edge)다. 이 접근은 그래프 데이터베이스 및 시맨틱 기술 발전과 맞물려, 현대 데이터 아키텍처의 핵심으로 자리잡고 있다. 이전에는 인공지능 프로젝트가 없거나 온톨로지, 디지털 스레드와 디지털 트윈, 그래프 데이터베이스(graph database)를 결합하려는 시도가 없던 것은 아니다. 다만 개발자, 담당자, 도메인 전문가는 너무 힘든 작업과 시간과 비용의 소모전이기 때문에 성공할 수 없는 방법론이었다. 단지 거대 방위산업 회사만이 가능했다. 그러나 LLM이 보편화되면서 이 모든 것이 가능해졌다. 이 패러다임은 온톨로지 기반 디지털 트윈(ontology based digital twin) 정보화이다. 복잡하게 들리지만, 현재 팔란티어라는 회사가 사용하고 있는 방법이다.   그림 2. 게임 체인저 LLM, 구축 비용의 혁신   새로운 온톨로지 디지털 트윈 정보기술의 패러다임의 비즈니스 혁신 효과는 다음과 같다.   의사결정 민첩성 규제 변경, 가격 정책 전환, 제품 피봇 시 노드와 링크만 추가하면 확장 가능   분석 부채 감소 기존 핸드크래프트 파이프라인 붕괴 문제 해소 데이터 팀은 유지보수가 아닌 가치 창출에 집중   데이터 민주화 현업 담당자가 직접 질문 : “지난달 프리미엄 사용자의 평균 구매 빈도는?” 엔지니어 도움 없이도 탐색 가능   비용 효율 스타트업 : 엔터프라이즈급 모델링 확보 대기업 : 스키마 드리프트 관리 자동화   그림 3. 온톨로지 패러다임 비교   전략적 시사점은 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순 기술 도입이 아니다. 이는 기업 운영 체계의 구조적 재설계다. 핵심은 데이터 → 의미 → 의사결정 연결 구조 구축, 인간과 AI의 역할 명확화, 온톨로지를 운영 자산으로 관리, 질의 기반 학습 구조 설계, 장기적 데이터 지능 축적 전략 수립이다.   그림 4. 디지털 트윈 정보 모델   결론적으로, 데이터 민주화에서 의사결정 민주화로 움직이면서 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순히 모델링 비용을 줄이는 도구가 아니다. 이는 의미 중심 데이터 구조, 자가 최적화 파이프라인, 복리적 지식 축적, 조직 전체의 분석 역량 확장을 가능하게 한다. 결국 이는 데이터 민주화 → 분석 민주화 → 의사결정 민주화로 이어지는 전환이다. 여기서 말하는 민주화는 책임지는 사람이 결정하고, 의사결정 과정을 투명하게 공유하는 과정을 의미한다. 설명되지 않는 인공지능 도움에 의한 의사 결정은 리스크가 크다. 앞으로의 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 보유했는가가 아니라, 데이터를 얼마나 의미 있게 연결했는가에 달려 있다. 그리고 그 연결을 자동화하는 시대가 이미 시작되었다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘ PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 스마트공장 ·자동화산업전(AW 2026)’ 현장에서 산업 운영의 미래에 대한 비전을 제시했다. 이번 발표는 ‘산업 운영의 미래 창조’를 주제로 진행됐으며, 제조 산업이 기존 자동화 중심 운영에서 AI와 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환되고 있는 흐름과 함께 산업용 AI의 역할 및 적용 방향이 중점적으로 소개됐다. 로크웰 오토메이션의 김낙현 인더스트리 & OEM 영업 본부장은 ‘산업 운영의 미래 창조’ 발표를 통해 산업 현장이 자동화에서 자율화로 이동하는 구조적 변곡점에 진입했다고 설명했다. 그는 공장 운영이 더 이상 개별 설비 자동화 수준에 머무르지 않고, AI와 데이터 기반으로 생산 계획, 물류 흐름, 공정 운영이 유기적으로 연결되는 통합 운영 체계로 진화하고 있다고 강조했다. 특히 디지털 트윈 기반 시뮬레이션, 자율 자재 흐름, 자가 학습형 운영 시스템을 통해 공장 전체가 지속적으로 스스로 최적화되는 구조가 미래 제조 경쟁력을 좌우할 것이라고 밝혔다. 또한 다수의 제조 기업이 여전히 데이터 단절과 제한적 자동화 단계에 머물러 있으며, 통합 데이터 기반의 지능형 공장으로 전환하는 것이 향후 핵심 과제가 될 것이라고 진단했다.     이어 이원석 Market Access 영업 본부장은 ‘로크웰 오토메이션의 산업용 AI 전략’ 발표에서 범용 AI와 산업용 AI의 차별성을 중심으로 설명을 이어갔다. 그는 산업 환경에서는 실시간 제어, OT 데이터, 안전성과 같은 요소가 핵심이기 때문에 단순 분석형 AI가 아닌 설계·운영·유지보수 전 과정에 내재된 산업 특화 AI 접근이 필요하다고 강조했다. 이어 AI가 설계 단계에서는 자동 생성 및 검증을 지원하고, 운영 단계에서는 생산 계획·자원·공정을 자율적으로 조정하며, 유지보수 단계에서는 설비 상태를 기반으로 이상을 예측하고 대응하는 방식으로 의사결정을 고도화한다고 설명했다. 또한 센서, 제어 시스템, 데이터 플랫폼이 통합된 엔드 투 엔드 아키텍처를 통해 산업 현장에서도 보다 안정적이고 신뢰 가능한 AI 적용이 가능하다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 이번 전시에서 AI가 설계, 운영, 유지보수 전 과정에 내재된 자율 생산 시스템을 중심으로 산업 운영의 미래 방향성을 제시하고 있으며, 산업용 데이터 플랫폼, 팩토리토크 애널리틱스(FactoryTalk Analytics), 비전 AI(VisionAI), MES(Manufacturing Execution Systems), 자율이동로봇(AMR), 예지 보전 설루션 등 실제 제조 환경 적용 사례를 함께 소개했다. 이를 통해 기업들이 생산성 향상뿐 아니라 에너지 효율, 다운타임 감소, 운영 유연성 확보 등 실질적인 운영 성과를 달성할 수 있는 AI 기반 제조 모델을 제시한다는 설명이다. 로크웰 오토메이션 코리아 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 단순 자동화를 보완하는 기술이 아니라 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리잡고 있다”면서, “로크웰 오토메이션은 OT 전문성과 산업용 데이터 기반 역량을 바탕으로 제조 기업들이 자율 운영 단계로 전환할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

지브라 테크놀로지스 코퍼레이션은 2026 스마트공장·자동화산업전(AW2026)에서 한국 시장을 위한 2026년 머신 비전 로드맵을 발표했다. 지브라 테크놀로지스 코리아는 코엑스 컨벤션&전시센터에서 진행한 미디어 브리핑과 부스 투어를 통해 국내 시장을 위한 전략적 사업 우선순위를 공유했다. 국내 머신 비전 시장은 2033년까지 30억 달러 규모에 달할 것으로 예상된다. 이는 품질 검사, 추적성 확보 및 AI 기반 생산 시스템에 대한 높은 수요를 반영한 것이다. 이러한 시장 확대에 대응해 지브라 코리아는 실제 생산 환경에서의 실질적 도입, 측정 가능한 운영 성과 창출, 채널 파트너 및 시스템 통합업체(SI)와의 협력 강화를 중심으로 한 2026년 로드맵을 제시했다. 지브라는 연결된 현장, 자산 가시성, 지능형 자동화라는 세 가지 핵심 축을 통해 지능형 운영을 구현하는 방안을 강조했다. 이러한 역량을 통합함으로써 국내 기업들이 실시간 가시성과 실행 가능한 데이터 기반 인사이트를 확보하고, 일상적인 운영 환경에서 보다 신속하고 정확한 전략적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 설명이다. 지브라 테크놀로지스 코리아 서희정 지사장은 “한국은 산업 진화의 중요한 전환점에 서 있다”며, “머신 비전, 고정식 산업용 스캐닝, RFID 기술은 현대 제조 환경에서 지능형 자동화를 구현하는 핵심 요소로 자리잡고 있다. 2026년에는 파트너 생태계와 더욱 긴밀히 협력해 현장 운영 및 워크플로우 전반에서 측정 가능한 성과를 창출하는 데 집중할 계획”이라고 밝혔다. 서 지사장은 브리핑을 통해 한국 시장에 대한 지브라의 장기적 비전과 파트너 생태계와의 협력 확대 전략, 그리고 국내 기업의 산업 디지털 전환을 지속적으로 지원하겠다는 의지를 밝혔다.     한편, 지브라는 파트너사 비전아이즈와 함께 진행한 부스 투어에서 자사 설루션이 국내 기업의 운영 현대화와 글로벌 경쟁력 강화에 어떻게 기여하는지 시연했다. 또한, 파트너커넥트(PartnerConnect) 프로그램을 통해 시스템 통합업체 및 기술 파트너와의 협업을 확대하며 강력한 파트너 네트워크를 구축하고 있음을 소개했다. 지브라 부스 투어에서는 첨단 머신 비전 및 3D 이미징 설루션 중심의 데모를 선보이며 고정밀 로봇 가이던스 기술 구현 사례를 공개했다. 또한, 검사 정확도와 생산 안정성을 높이기 위한 이상 감지, 다중 코드 판독, OCR 스캐닝 등 AI 기반 기능도 함께 소개했다. 이와 함께 지브라는 파트너사 42Q의 클라우드 기반 MES 대시보드를 시연했으며, 바코드 검증, 마이크로 라벨 프린팅, FXR90 기반 RFID 솔루션, 핵심 AIT 및 EMC 설루션 등도 함께 소개하면서 신뢰할 수 있는 데이터 캡처와 원활한 연결성을 제공하는 지브라의 역량을 강조했다. 서 지사장은 “지브라는 수십 년간 한국 시장과 함께해 왔으며, 앞으로도 장기적인 관점에서 국내 기업과 동반 성장해 나갈 것”이라며, “강력한 파트너 생태계와 차별화된 기술력을 바탕으로 국내 기업들이 보다 스마트한 공장을 구축하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다”고 덧붙였다.