AI & Adaptation Tranformation
AI는 혁신의 엔진, Adaptation은 엔진의 조향장치
오늘날 제조업등 산업 환경은 과거와 비교할 수 없을 만큼 복잡하고 빠르게 변하며 공급망의 불안정, 소비자의 맞춤 요구, ESG(환경·사회·지배구조) 규제, 인력 구조의 변화까지, 기업은 끊임없는 도전에 직면해 있습니다.
이러한 변화 속에서 제조업은 DX(Digital Transformation)을 토대로 생존 및 지속성장을 위해 AI 기술 발전으로 AX(AI Transformation)로 추진과 함께 조직의 유연성과 적응력을 극대화 하기 위해 또 다른 AX, Adaptation Transformation이 부상하고 있습니다.
AI Transformation — “지능화된 제조로의 전환”
AI Transformation은 말 그대로 인공지능(AI)을 중심에 둔 제조 혁신으로 AI 기술을 활용해 생산 공정, 품질 관리, 설비 운영 등 전 과정을 지능화(智能化)하는 것이 목표입니다.
이미 많은 기업이 센서와 IoT(사물인터넷)를 통해 수집한 데이터를 AI 모델이 분석해 설비 이상을 사전에 예측하고 고장을 예방하는 ‘예지정비(Predictive Maintenance)’를 적용하고 있고, 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 도입해 공장 전체를 가상공간에 복제함으로써 생산 최적화와 시뮬레이션을 실시간으로 수행할 수 있습니다.
이러한 변화는 AI Transformation의 대표적인 사례들로 AI Transformation이 제조업에 가져오는 가장 큰 변화는 데이터 기반의 지능형 의사결정 구조입니다. 과거에는 경험과 직관에 의존하던 공정 관리가 이제는 데이터 분석 결과를 통해 객관적으로 이루어지며, 그 결과 생산성은 높아지고, 불량률은 낮아지며, 공장의 운영 효율성은 극대화 됩니다.
기술적으로 보면, AI Transformation은 다음 세 가지 기반 위에서 작동합니다.
첫째, IoT 센서와 엣지컴퓨팅, 클라우드를 활용한 데이터 인프라 구축.
둘째, 머신러닝·딥러닝 모델을 활용한 예측·분석 기술.
셋째, 디지털 트윈을 통해 물리적 공정과 가상공정 간의 실시간 피드백을 연결하는 시스템 통합 능력입니다.
결국 AI Transformation은 제조 현장을 ‘더 똑똑하게’ 만들고, 공장이 스스로 판단하고 움직일 수 있는 기반을 만들어주는 과정입니다.
Adaptation Transformation — “유연하게 대응하는 제조혁신”
반면 Adaptation Transformation은 기술 중심의 접근이 아니라, 조직의 유연성과 대응력에 초점을 두는 것으로 AI를 도입한다고 해서 모든 문제가 해결되는 것은 아닙니다.
외부 환경이 급변하는 상황에서 기업이 생존하려면, 스스로를 빠르게 조정하고 재편할 수 있는 적응력(Adaptability)이 필요합니다. 예를 들어 글로벌 공급망이 흔들릴 때, 즉시 대체 공급처를 확보하거나 생산 우선순위를 재조정할 수 있어야 하고, ESG 규제가 강화되면 공정에 투입되는 소재나 에너지를 재설계하여 친환경적으로 바꿀 수 있어야 합니다.
이처럼 Adaptation Transformation은 “변화를 감지하고, 신속히 대응하는 역량을 조직 안에 내재화하는 혁신”이라 할 수 있으며, 이 변화의 핵심에는 기술보다 사람과 조직이 있습니다.
조직은 더 이상 수직적 명령 체계로 움직이지 않고, 학습조직(Learning Organization)으로서 스스로 문제를 인식하고 해결책을 탐색해야 합니다. 또한, 빠른 대응을 위해 애자일(Agile)한 구조로 재편되어야 하며, 실패를 허용하고 실험을 장려하는 문화가 필요합니다.
그리고, 프로세스 측면에서도 변화가 요구됩니다.
고정된 라인보다는 다양한 제품과 시장 변화에 대응할 수 있는 모듈형 생산체계(Modular Manufacturing)가 중요해지고 있는데 설비 전환이 쉽고, 제품 변경이 빠른 구조일수록 Adaptation Transformation의 수준이 높아집니다.
두 혁신의 본질적 차이와 상호보완 관계
이와 같이, AI Transformation과 Adaptation Transformation은 모두 혁신을 지향하지만, 그 방향성과 중심축이 다릅니다.
AI Transformation은 기술 중심의 혁신입니다.
데이터와 알고리즘을 기반으로 공정을 자동화하고, 시스템이 스스로 판단하게 만드는 데 초점이 있습니다.
반면, Adaptation Transformation은 인간과 조직 중심의 혁신입니다. 환경 변화에 따라 전략, 구조, 문화, 프로세스를 끊임없이 조정하는 것이 핵심입니다.
AI Transformation이 빠른 속도로 기술적 혁신을 추진하는 급진적 변화(Radical Innovation)라면, Adaptation Transformation은 환경에 맞춰 지속적으로 진화하는 점진적 변화(Evolutionary Change)러 할 수 있습니다.
그러나, 이 두 가지는 서로 대립하지는 않습니다.
AI Transformation이 ‘무엇을, 어떻게’ 혁신할지를 제시한다면,
Adaptation Transformation은 ‘왜, 언제’ 변화를 시도해야 하는지를 알려줍니다.
즉, 기술이 아무리 앞서도 그 기술을 유연하게 운영할 수 있는 조직의 적응력이 없다면 혁신은 지속될 수 없을 것 입니다. 제조혁신의 완성은 “AI의 지능”과 “조직의 적응력”이 결합될 때 비로소 실현됩니다.
AI가 공장의 엔진을 고도화한다면, Adaptation은 그 엔진이 변화하는 도로 위에서 안전하게 주행할 수 있도록 하는 방향조정장치입니다.
제조업을 위한 실행 로드맵
두 혁신을 통합적으로 추진하기 위해 제조업은 다음과 같은 단계를 거칠 필요가 있습니다.
① 데이터 기반 인프라 구축
IoT 센서, MES, PLM, ERP 등 핵심 시스템을 연결하고 데이터 품질을 확보합니다. 이 단계는 AI Transformation의 출발점이며, 기술 도입의 성공 여부를 결정짓습니다.
② AI Transformation 실행
예지정비, 디지털 트윈, 스마트 품질관리 등 대표적인 AI 활용 사례를 파일럿으로 시작해 점차 확장합니다. 기술 역량뿐 아니라 데이터를 해석하고 관리할 인재 확보가 필수입니다.
③ Adaptation Transformation 병행 추진
시장, 정책, 공급망 등 외부 변화를 실시간으로 탐지할 수 있는 체계를 구축합니다. 조직문화 측면에서 민첩성과 협업을 강조하고, 유연한 프로세스와 구조를 마련합니다.
④ 통합 및 최적화 단계
AI 시스템이 제시한 예측 결과를 조직이 신속히 해석하고 실행할 수 있도록 기술과 문화가 맞물려야 합니다. 예를 들어, AI가 수요 급증을 예측하면, 제조(기술)팀이 즉시 설비 전환을 결정할 수 있는 체계가 필요합니다.
⑤ 성과 관리와 지속 개선
자동화율, 품질 향상과 같은 기술 성과뿐 아니라 변화 대응 속도, 회복력(Resilience)과 같은 적응 성과를 함께 KPI를 통해 평가해야 합니다. 이로써, 기업은 기술 중심에서 사람 중심의 균형 잡힌 혁신 문화를 정착시킬 수 있습니다.
마무리_“지능화와 적응력의 결합이 진짜 제조혁신이다”
AI Transformation은 기술을 통해 공장을 지능화하는 혁신이며,
Adaptation Transformation은 변화하는 환경 속에서도 공장이 흔들리지 않도록 만드는 혁신입니다.
앞으로의 제조혁신은 이 두 축이 함께 움직여야 되며 기업이 지향해야 할 목표는 “Adaptive AI Manufacturing System”로 지능화된 시스템이 환경 변화에 능동적으로 반응하고, 그 변화 속에서도 지속적으로 성장하는 제조시스템입니다.
AI가 혁신의 엔진이라면, Adaptation은 그 엔진의 ‘조향장치’입니다.
이 두 가지가 함께 작동할 때, 제조업은 흔들리는 환경 속에서도 아가고자 하는 방향으로 안정적으로 추진 할 수 있을 것입니다.
World Economic Forum, “How AI is transforming the factory floor”, 2024.10.
ALTEN, “AI in Manufacturing: Transforming the Industry”, 2024.
Vistable, “Fundamentals of a Factory’s Adaptability”, 2024.
RSIS International, “Unpacking Organizational Adaptation Strategies: A Conceptual Review”, 2023.
Siemens Tecnomatix Blog, “AI in Manufacturing: Transforming Engineering, Production and Supply Chains”, 2024.
