[테크 리포트] 제품 개발 경쟁력을 좌우하는 기준이 된 에이전틱 엔지니...

[글=김도균 PTC 코리아 대표] 제품 개발 환경은 점점 더 복잡해지고 있다. 제품 변형은 증가하고 개발 기간은 단축 압박을 받으며 숙련 인력은 지속적으로 부족하다. 이러한 조건 속에서 기존의 선형적 개발 방식과 단절된 시스템 환경은 점차 한계를 드러내고 있다.

김도균 PTC 코리아 대표 [사진=PTC]

이와 같은 변화 속에서 AI는 단순한 자동화 도구를 넘어 개발 방식 자체를 재구성하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 특히 에이전틱 AI는 엔지니어링 워크플로의 민첩성을 높이고 의사결정을 가속화하며 제품 개발 전반을 보다 유기적으로 연결하고 있다.

도구에서 파트너로: 엔지니어링 시스템의 변화

이러한 흐름 속에서 CAD, PLM, 요구사항 관리 시스템은 단순한 작업 도구를 넘어 요구사항을 분석하고 패턴을 인식하며 지식 간 연결을 수행하는 ‘공동 사고자(co-thinker)’로 기능이 확장되고 있다. 이는 맞춤형 의료기기처럼 높은 복잡성과 규제가 요구되는 환경에서 더욱 두드러진다. 수작업으로 수행되던 규칙 검증은 AI를 통해 자동화되고 규제 요건을 반영한 설계 옵션 제안까지 가능해졌다.

또한 설계 변경이 자재, 제조 공정, 규제 준수, 유지보수에 미치는 영향을 사전에 분석하는 기능도 구현되고 있다. 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 역시 문서화 중심에서 벗어나 실행 가능한 대안을 제시하는 방향으로 확장되며, 개발 속도와 의사결정의 일관성, 추적성 확보에 기여하고 있다.

시뮬레이션의 변화: 예측 기반 개발로의 전환

에이전틱 AI는 시뮬레이션 방식에도 변화를 가져오고 있다. 설계 변경안을 다양한 시나리오로 검증하고 그 영향을 물리적 프로토타입 이전 단계에서 분석할 수 있기 때문이다. 이를 통해 개발 주기는 단축되고 리스크는 초기 단계에서 식별된다.

예를 들어 플라스틱 사출 성형에서는 AI를 활용해 양산 전 검증 반복 횟수를 줄일 수 있다. 또한 의료기술 선도 기업인 갈바나이즈 테라퓨틱스(Galvanize Therapeutics)는 Arena PLM 플랫폼의 PLM 및 QMS 데이터를 AI와 결합해 제품 개발과 품질 프로세스를 최적화하고 있다. 현장에서는 마이크로소프트 팀즈(Teams) 기반 AI 챗봇을 통해 문서를 검색하고 요약 정보를 즉시 확인한다.

변화 관리의 고도화: 관계를 이해하는 시스템

복잡성이 높아질수록 변경 관리의 중요성도 커진다. 에이전틱 AI는 요구사항, 기능, 소프트웨어 버전, 물리적 구성 요소, 테스트 간의 관계를 연결해 의미 기반 네트워크를 구축한다. 이를 통해 변경 영향 분석, 리스크 식별, 상충 요소 조정을 사전에 수행할 수 있다. 특히 의료기기 산업과 같이 안전성과 규제 준수가 중요한 환경에서는 변경 사항을 규제 요건, 인증, 공급망 관점에서 자동으로 검토함으로써 보다 안정적인 개발 프로세스를 지원한다.

인텔리전트 제품 수명주기: 데이터 기반 통합의 핵심

이러한 변화의 기반에는 인텔리전트 제품 수명주기(Intelligent Product Lifecycle)가 있다. 이는 요구사항 정의부터 설계, 생산, 운영, 폐기까지 전 과정의 데이터를 연결하는 개념이다. 이를 통해 엔드투엔드 추적성, 전사적 일관성, 가시성이 확보되며 수작업을 줄이고 데이터 기반 의사결정과 자동화를 가능하게 한다.

현장에서 확인되는 AI 활용

이처럼 AI는 이미 다양한 방식으로 실제 환경에 적용되고 있다. 의료기기 생산에서는 표면 결함이나 공정 이상을 실시간으로 감지하고 소모품 생산에서는 색상, 직경, 소재 특성의 편차를 식별한다.

또한 생성형 AI는 기존 데이터를 기반으로 비용, 성능, 구현 가능성을 고려한 설계를 제안하며 프로토타이핑 속도를 높이고 있다. 그 결과 제품 품질과 규제 준수, 사용자 만족도가 함께 개선되고 있다.

엔지니어링 역할의 변화

AI 도입은 엔지니어의 역할에도 변화를 가져오고 있다. 설계 중심에서 벗어나 디지털 프로세스를 설계하고 조율하는 역할이 중요해지고 있다. 엔지니어는 규칙을 정의하고 데이터 모델을 관리하며 AI 결과를 검증하는 역할을 수행하며 이를 위해 시스템 사고, 데이터 이해력, 모델링 역량이 요구된다.

신뢰와 확장성: 도입의 전제 조건

에이전틱 AI 활용의 핵심은 신뢰다. 의사결정은 설명 가능하고 검증 가능해야 하며 책임 있는 활용과 규제 준수를 위해 인간의 개입이 가능한 구조로 설계돼야 한다.

인텔리전트 제품 수명주기 기반 데이터 체계는 완전한 데이터 흐름과 버전 관리, 투명한 규칙을 통해 조직 전반에 신뢰할 수 있는 의사결정 근거를 제공한다. 또한 확장 가능한 아키텍처를 기반으로 AI 에이전트가 도메인, 지역, 제품 라인 전반으로 확장될 때 비로소 전략적 가치가 창출된다.

경쟁력을 좌우하는 기준이 된 에이전틱 엔지니어링

에이전틱 AI는 제품 개발을 단절된 도구 중심 구조에서 벗어나, 데이터와 지능이 연결된 통합 시스템으로 전환시키고 있다. 이미 이를 도입한 기업들은 개발 속도와 품질을 동시에 개선하며 경쟁력을 확보하고 있다. 특히 의료기기와 같이 높은 복잡성과 규제가 요구되는 산업에서는 이런 흐름이 개발 효율성과 안정성 측면에서 더욱 큰 의미를 갖는다.

이제 중요한 것은 기술의 가능성이 아니라 이를 얼마나 빠르게 핵심 프로세스에 통합하느냐다. 결국 에이전틱 엔지니어링은 선택이 아닌, 경쟁력을 좌우하는 기준으로 자리 잡고 있다.

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