"AI"… 자율제조로 나아가기 위해 준비

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[디지털비즈온 김맹근 기자] 스마트팩토리를 넘어 AI 기반 자율제조로 나아가면 자동차 제조업의 생산 효율성 제고, 공급망 최적화, 생산 유연화 등이 가능해질 전망이다. 그러나 중소·중견기업에게는 새로운 체제로의 전환이 큰 과제나 부담으로 작용할 수 있다. 따라서 AI 기반 자율제조로의 도약을 위해서는 원천 기술에 대한 투자와 함께 제조 현장에 대한 적용 지원도 필요할 것으로 보인다. 현재 우리나라 자동차 제조업의 자율화 수준은 어느 정도이며, 관련 원천기술 및 대응 수준은 어떤가? 그리고 어떤 분야에 대한 투자와 지원이 필요한가?.

AI 자율제조의 미래 클라우드, VR, 경쟁력 확보

최근 NIPA(National IT Industry Promotion Agency)가 발표한 2023년 10월부터 2024년 9월까지의 자율제조 유망 기술 조사에 따르면, 클라우드 컴퓨팅과 가상현실(VR: Virtual Reality)이 예상외로 높은 발생률(조사나 연구, 보고서 등에서 언급된 빈도)을 기록하며 주목받고 있다. 주요 키워드로는 인공지능(AI), 디지털 트윈, 사물인터넷(IoT) 등이 여전히 중심을 이루고 있으나, 발생률 기준으로는 클라우드 컴퓨팅이 가장 많이 언급되었고, 그 뒤를 VR과 생산관리 시스템이 이었다.

확산 증가율 측면에서는 인공지능이 1위를 차지했지만, 실제 활용도와 발생 빈도 면에서는 클라우드와 VR이 더 주도적인 역할을 하고 있음을 보여준다. 이는 자율제조 기술이 기존의 예상을 넘어 새로운 방향으로 발전하고 있음을 시사한다. 특히, 예상했던 휴머노이드나 인간-로봇 협업보다, 클라우드와 VR처럼 실질적이고 즉각적으로 적용할 수 있는 기술이 더 큰 주목을 받고 있다는 점이 흥미롭다.

우리나라가 자율제조 기술 분야에서 경쟁력을 유지하고 발전시키기 위해서는, 글로벌 솔루션 의존에서 벗어난 독자적인 플랫폼 개발이 필요하다. 또한, 제어 시스템의 기술 혁신을 통해 자율제조 환경을 강화하고, LLM 및 VLM 기반 기술의 독립성을 높여야 한다. 이를 위해 인공지능 원천 기술 연구에 대한 지원을 확대하고, 정책적으로는 애플리케이션 중심 지원을 넘어 기술개발 전반에 균형 잡힌 투자가 이루어져야 한다.

자율제조는 단순한 제조 효율화를 넘어, 미래 제조업의 패러다임을 재구성할 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 대한민국은 장기적인 비전을 바탕으로 기술적 독립성과 지속 가능성을 확보하는 데 주력해야 한다.

자동차 산업과 AI 자율제조 혁신의 중심에서 미래 설계

지난 40년간 자동차 산업, 특히 MES(Manufacturing Execution System) 분야에서 활동하며, 자율제조와 산업용 AI의 중요성을 깊이 체감하였다. MES는 생산 현장을 ERP(Enterprise Resource Planning) 및 PLM(Product Lifecycle Management)과 연결하고, OT(Operational Technology)와 IT(Information Technology)를 융합하는 제조업의 필수 핵심 기술로 자리 잡고 있다.

현재 자율제조와 스마트 제조의 개념이 제조업 전반에 확산하고 있지만, 그 중심에 있는 AI의 정의와 적용 방식에 대한 논의는 여전히 부족하다. 많은 경우 AI를 단순히 알고리즘이나 딥러닝 기술로 이해하는 경향이 있다. 그러나 제조업에 적용되는 산업용 AI는 이와 다르다.

대한민국 제조업이 지속 가능한 경쟁력을 유지하기 위해서는 Industrial AI의 차별성과 표준화를 명확히 정립해야 한다. 산업용 AI는 단순히 딥러닝 알고리즘을 튜닝하거나 자동화 솔루션을 적용하는 것을 넘어, 사람과 생산 현장의 제조데이터, 그리고 프로세스 간의 통합적 연결을 기반으로 작동해야 한다. 이를 바탕으로 자동차, 반도체, 의료기기 등 다양한 업종별로 적합한 산업 표준화를 추진해야 한다. 특히, 생산 현장에서 제조데이터의 수집과 활용, 그리고 프로세스 혁신이 결합하지 않는다면, 자율제조는 기존 스마트팩토리의 연장선에 머무를 수밖에 없다.

이러한 과제를 해결하기 위해 정부와 민간이 협력하여 대한민국 제조업의 강점을 산업용 AI와 결합해야 한다. 4M2E 데이터를 표준화하고, 산업군별 맞춤형 AI 솔루션을 개발하며, 제조업 전반에 걸쳐 프로세스 혁신을 가속해야 한다. 이러한 노력이 글로벌 표준화를 선도함과 동시에 한국 제조업의 지속 가능성을 높이는 데 이바지할 것이다. 제조업 강국으로서 대한민국이 산업용 AI를 중심으로 새로운 제조혁신의 길을 열어 나가기를 기대한다.

자동차 제조의 혁신 AI 자율제조 기술이 열쇠

자동차 산업 현장에서 AI와 자율제조 기술의 중요성은 날로 커지고 있지만, 이를 실질적으로 적용하기 위해서는 여러 현실적인 도전 과제를 극복해야 한다. 과거에는 비전 기반 로봇이나 모션 생성 기술이 제조 현장에서 중요한 역할을 담당했으나, 오늘날에는 AI 기술이 이러한 기술을 보완하고 확장하며, 비전 가이드로 로보틱스의 가능성을 더욱 넓히고 있다.

그럼에도 불구하고, 이 기술은 여전히 많은 현장에서 널리 사용되지 못하고 있다. 특히, 엔드유저의 관점에서는 AI와 로봇 기술이 사람의 역할을 완전히 대체하기에는 여전히 한계가 존재한다.

AI 자율제조 기술이 현장에서 성공적으로 적용되기 위해서는 비용 효율성과 유지관리의 용이성 문제를 해결해야 한다. 특히, AI 기술이 사람을 대체할 수 있는 수준으로 발전하지 않는다면, 산업계는 이 기술의 도입에 신중할 수밖에 없다. 실제로, 현장의 고객사들도 이러한 우려를 이유로 AI 기술 도입을 신중히 검토하고 있다. 따라서 AI 자율제조의 발전은 단순한 기술개발에 그치지 않고, 이를 실질적으로 현장에 도입할 수 있는 전략과 솔루션을 마련하는 데 달려있다.

자동차 산업에서 AI 자율제조 기술은 인원 절감과 효율성 향상이라는 두 가지 목표를 달성하기 위한 필수 도구로 자리 잡아가고 있다. 그러나 이를 실현하려면 기술적 완성도를 높이는 것은 물론, 현실적인 적용 가능성을 확보하기 위한 노력이 병행되어야 한다. AI 기술이 산업계에 서 주저 없이 채택될 수 있도록, 비용 절감과 유지관리 문제를 해결하는 혁신적인 접근이 필요하다.

AI 자율제조와 자동차 산업 대한민국 제조업의 새로운 가능성

AI 자율제조 기술이 왜 필요한지 이해하려면, 현재 우리나라 제조업이 직면한 구조적 문제들을 살펴볼 필요가 있다. 그중에서도 가장 큰 도전 과제는 생산력 감소이다. 특히, 지역 제조업에서 이 문제는 더욱 심각하게 나타나고 있다. 과거에는 제조업이 지역적 특성에 따라 분산되어 있었지만, 현대 산업 구조에서는 정보기술 서비스업과 금융업 같은 고부가가치 사업군이 도심지로 집중되고 있다. 이에 따라 수도권과 일부 광역시를 제외한 지역 제조업의 기반이 약화하고 있다.

AI 자율제조는 제조업의 미래를 열어갈 핵심 기술로, 특히 자동차 산업에서 그 가능성이 매우 크다. 지역 제조업의 쇠퇴와 생산력 감소라는 문제 속에서 AI 기술은 새로운 기회를 제공할 수 있다. 자동차 산업이 가진 체계적 강점을 기반으로 AI 자율제조 기술을 성공적으로 도입한다면, 이는 우리나라 제조업의 경쟁력을 높이는 중요한 돌파구가 될 것이다. 앞으로의 과제는 데이터 보안과 표준화, 그리고 생산기술과 AI 간의 연계를 강화하는 데 초점을 맞추는 것이다. 이러한 노력이 뒷받침된다면, 자동차 산업은 AI 자율제조를 통해 새로운 혁신의 중심에 설 수 있을 것이다.