올 한해 한국 제조업은 유난히 빠른 기술의 파도 속을 지나왔다. 현장은 분주했고, 엔지니어들은 더 많은 데이터를 다루었으며, AI는 어느새 작업 흐름 깊숙한 곳까지 스며들었다. 2025년을 마무리하는 지금, 제조업은 더 이상 ‘변화를 준비하는 단계’가 아니라 변화를 직접 만들어가는 주체가 되었다. 그리고 2026년은 그 변화가 본격적으로 가속되는 출발점이 될 것이다.

AI가 공정·설계·운영의 기준을 바꿨다

2025년은 제조 엔지니어들이 AI의 변화를 실질적으로 체감한 첫해였다. 품질 예측, 설계 검증, 공정 조건 최적화 등 핵심 업무에 AI 자동화와 통합 데이터 플랫폼이 적용되며, 생산성·불량률·리드타임 개선이 구체적인 수치로 나타났다. 중견·중소 제조기업도 공정 개선 프로젝트에서 AI를 기본 전제로 삼기 시작했고, 디지털 트윈·시뮬레이션·운영 데이터 통합은 현장의 새로운 표준으로 자리 잡고 있다.

특히 단일 설비 중심의 모니터링을 넘어 실시간 데이터와 AI 분석이 라인·공장·다부서 운영 전반에 활용되면서 엔지니어의 의사결정 구조가 크게 바뀌었다. 설계–생산–품질 간 장벽은 디지털 스레드를 통해 빠르게 해체되고, 제품 생애주기 전체가 하나의 데이터 흐름으로 정렬되고 있다. 엔지니어가 직접 활용하는 AI 도구의 확산으로 ‘AI 기반 문제 해결’은 이제 선택이 아닌 현장의 필수 역량이 되었다.

제조 엔지니어의 일하는 방식이 바뀐다

2026년은 제조 엔지니어의 역할과 경쟁력이 새롭게 정의되는 전환점이다. 생성형 AI는 단순 문서 작업을 넘어 설계 파라미터 추천, 시뮬레이션 모델 자동 구축, 공정 조건 최적화 등 엔지니어링 핵심 공정을 직접 다루기 시작한다. 국내외 선도 제조사들은 이 기술을 내년부터 생산 라인에 단계적으로 적용할 계획이며, 이는 엔지니어의 업무 흐름 전반에 중대한 변화를 예고한다.

디지털 트윈은 운영·개발·서비스 전 과정을 연결하는 라이프사이클 기반 모델로 발전하고, AI 의사결정과 결합함으로써 조직 간 경계가 점차 사라질 것이다. 그 결과 설계 변경 → 공정 조정 → 품질 검증으로 이어지는 전체 사이클이 단축되고, 엔지니어링 판단은 더욱 데이터 중심으로 강화된다. 여기에 정부의 산업별 특화 AI, 제조 AI 인프라 확충, 중소기업 DX 지원 정책이 본격화되면서 제조업 전반의 체질 전환 속도는 한층 더 빨라질 전망이다.

인간과 기술의 조화, 미래 제조업의 경쟁력

2025년이 변화의 서막이었다면, 2026년은 엔지니어가 AI와 함께 설계하고, 공정을 개선하며, 운영을 최적화하는 시대의 실질적 시작점이다. 기술 혁신은 제조 경쟁력의 핵심이지만, 진정한 경쟁력은 혁신 기술과 현장 엔지니어의 경험과 판단이 조화롭게 협업할 때 완성된다. AI는 인간의 역량을 보완하고 확장하는 도구로서, 반복적이고 위험한 작업은 AI가 담당하고 인간은 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다. 이처럼 ‘인간과 기술의 최적화된 협업’은 제조업이 지속 가능하고 혁신적으로 발전하기 위한 필수 요소다. 이제 AI와 인간이 함께 이끄는 새로운 경쟁력의 공식을 써 내려갈 때다.

■ 박경수
캐드앤그래픽스 기획사업부 이사로, 캐드앤그래픽스가 주최 또는 주관하는 행사의 진행자 겸 사회자를 맡고 있다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스’, ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’, ‘CAE 컨퍼런스’, ‘코리아 그래픽스’, ‘SIMTOS 컨퍼런스’ 등 다수의 콘퍼런스 기획에 참여했고,행사의 전반적인 진행을 담당해 왔다. CNG TV 웨비나의 진행자 겸 사회자로, IT 분야의 취재기자로도 활동 중이다.

■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.