[칼럼] 실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다
트렌드에서 얻은 것 No. 23
“AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.”
– 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO
마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고, 나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.
생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라
지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다.
하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.
우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다.
“그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다.
그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다.
“우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.”
– 알렉스 카프, 팔란티어 CEO
카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.
그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)
제조, AI를 다시 만나다
“설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”
“시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”
“보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.”
이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다.
“우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?”
생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다.
설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다.
“AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.”
– 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO
구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.
디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가?
전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다.
AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다. 디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다.
결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다.
이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다.
“퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.”
– 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO
아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.
시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용
과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다.
그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다.
이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다.
궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.
“AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.”
– 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO
테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.
업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다
제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일&hellIP; 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다.
이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다.
업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달
프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석
문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성
협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출
실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다.
이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가?
“가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.”
— 마크 저커버그, 메타 CEO
저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.
품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가
품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다.
이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다.
작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.”
센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생
불량 이미지 : 비드 형성 불균형
AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다.
이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다.
품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다.
“AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.”
– 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가
앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.
경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다
많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측&hellIP; 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.
표 1
하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다.
파일럿이 아닌 전환 설계
특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다.
‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’
기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다.
AI Co-Worker 관점 전환
AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다.
성과 기준의 재정립
AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다.
결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다.
“지금은 스타트업의 시대&hellIP; 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.”
– 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO
올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.
맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가
미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다.
“우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?”
기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다.
생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다.
우리는 상상할 수 있는가?
생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다.
제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가?
우리는 받아들일 수 있는가?
AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다.
우리는 전환할 수 있는가?
우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가?
AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다.
과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가?
미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”
■ 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.
작성일 : 2025-05-02
