AI와 제조 기업의 지속 성장

제조 방식을 바꿔야 성장한다
AI는 이제 단순한 기술이 아닌 제조 기업의 생산성을 높이고 미래 성장을 주도하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 자동화, 스마트 팩토리, 자율 생산 등을 통해 AI는 제조 과정의 효율성을 극대화하고 비용을 절감하며 품질을 향상시키고 있다. 특히 소프트웨어 정의 제조(SDM) 개념이 도입되면서 공장 설비와 소프트웨어가 통합되어 모든 데이터를 실시간으로 분석하고 제어할 수 있게 되었다.
AI는 데이터 분석, 예측, 자율화 등의 영역에서 제조업의 변화를 이끌고 있으며, 기업들은 이를 통해 경쟁력을 높이고 있다. AI 기반 생산 라인은 제품 결함을 사전에 예측하고 품질을 유지하며 자율 시스템으로 생산성을 극대화하고 인건비를 절감한다. 또한 AI는 공정의 유연성을 제공해 다양한 제품을 신속히 생산할 수 있는 능력도 강화하고 있다. 이 책은 제조업에서 AI가 어떻게 변화를 이끌고 있으며 기업들이 어떻게 AI를 활용해 지속 가능한 성장을 이룰 수 있는지 가이드를 제공한다.

AI는 제조업의 생산성 향상과 비용 절감을 이끄는 핵심 기술이다. 자동화, 스마트 팩토리, 자율 생산 시스템을 통해 제조 공정을 최적화하고 품질을 향상시키며 경쟁력을 강화한다. 제조업에서 AI를 활용해 지속 가능한 성장을 이룰 수 있는 전략과 사례를 제시한다.

박한구
한국인더스트리4.0협회 명예회장, 스마트엠앤에프그룹 대표다. 인하대 전자공학과를 졸업하고 미국 스티븐슨 공과대학에서 컴퓨터 엔지니어링 석사학위를 받았다. 포스코에서 공장 자동화, 무인화, 스마트화를 위해 Control & IT 시스템의 기술 상무로 근무했다(1982~2013). 포스코DX에 스마트팩토리 사업실장으로 재직했고(2014~2017), 한국인더스트리4.0협회 회장(2017~2019), 중소벤처기업부 산하 스마트제조혁신추진단장(2019~ 2022)을 지냈다. 지금은 “친환경, 친인간적인 소프트웨어 정의 자율 생산 체계”의 성숙도 및 평가모델을 만들어 국제인증제도를 만드는 준비위원장이다. 글로벌 시장에서 최고의 성능을 갖는 AI 솔루션을 찾아 국내에 공급 및 컨설팅하는 사업도 하고 있다. 주요 저서로 『스마트공장 수준 단계별 구축 Case 예시󰡕(2021), 『레퍼런스 아키텍쳐 모델 RAMI4.0과 인더스트리4.0 구성요소󰡕(공역, 2020), 『대한민국 제조의 미래: 혁신과 전략󰡕(공저, 2018), 『4차 산업혁명, 새로운 제조업 시대󰡕(공저, 2017) 등이 있다.

제조업을 먹고 있는 AI

01 기업의 지속 성장 조건, AI
02 AI가 고질적 문제의 해결사
03 AI 도입과 경제적 효과
04 가치 사슬 기업 간 협업 생산 AI
05 디지털 트윈 공장과 제품 AI
06 새로운 가능성을 여는 생성형 AI
07 AI 솔루션 도입 기준
08 제조업 CEO의 준수 사항
09AI 스타트업 CEO의 준수 사항
10 AI와 조직 문화의 벽

가이아엑스는 데이터 스페이스 원칙을 수립하고, 이 원칙에 따라 클라우드 플랫폼 구축에 필요한 소프트웨어를 오픈소스로 제공하며, 기업 및 국가 간 데이터 공유와 협업을 위한 플랫폼 전략을 실행하고 있다. 이런 접근은 국가 간 데이터를 안전하게 교환하고, 데이터 보안성을 유지하며, 유럽의 데이터 독립성을 강화하는 데 기여한다. 이는 결국 EU의 데이터 경제를 활성화하고, 글로벌 무역에서 경쟁력을 유지하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있다.
－01_“기업의 지속 성장 조건, AI” 중에서

기존의 제조 공정은 환경에 미치는 영향이 크고, 노동자의 작업 환경도 열악한 경우가 많다. 이는 기업의 지속 가능성과 이미지에 부정적 영향을 미친다. 이를 위해 친환경, 친인간적인 SDM 공장을 구축한다. SDM을 도입한 공장은 친환경적이고, 친인간적인 생산 공정을 구축할 수 있다. 에너지 효율성을 극대화하고, 폐기물 발생을 최소화하는 시스템으로 환경 보호에 기여할 수 있다. 또한 자동화한 생산 공정은 노동자의 안전과 작업 환경을 개선해 친인간적인 공장을 만들 수 있다.
－04_“가치 사슬 기업 간 협업 생산 AI” 중에서

쉘은 글로벌 에너지 기업으로, 생산 설비의 유지 보수와 에너지 효율성 개선을 위해 생성형 AI를 도입했다. AI 적용 분야는 예측 유지 보수다. AI를 활용해 설비 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장 패턴을 분석해 예측 유지 보수를 수행했다. 탄소 배출 저감과 AI 기반 최적화 시스템으로 에너지 소비를 관리하고, 탄소 배출을 줄이는 방안을 실행했다.
－06_“새로운 가능성을 여는 생성형 AI” 중에서

중소 제조 기업에는 특히나 AI를 적용하기에 어려움이 많다. 중소기업은 먼저 자동화와 체계적인 데이터 수집·저장이 필요하기 때문이다. 반면 철강, 정유, 석유화학, 시멘트, 발전 등 연속 프로세스 산업은 이미 프로세스 자동화와 저장 데이터가 풍부하다. 따라서 스타트업은 먼저 연속 프로세스 산업에 AI를 적용해 성공한 후, 이를 바탕으로 조립 산업으로 확장하는 전략을 취하는 것이 좋다.
－09_“AI 스타트업 CEO의 준수 사항” 중에서