제조는 왜 ‘다시 정의’되어야 하는가?
AI·디지털 트윈 기반 자율제조 시대
제조의 역할 변화 필요성
제조업은 지금 그 어느 때보다 빠르고 거대한 변화의 흐름 속에 놓여 있다. 디지털 트윈, 인공지능, 자율제조라는 새로운 패러다임이 결합하면서 제조는 단순히 효율을 높이는 기능적 역할을 넘어서 기업 전체의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.
그러나 현실의 많은 제조 현장은 이러한 변화를 아직 피부로 체감하지 못하고 있으며, 제조를 여전히 ‘저비용·고품질 제품을 빠르게 만드는 기능적 공간’ 정도로만 바라보는 경향이 강하다. 이와 같은 인식은 제조가 AI 전환을 통해 본질적으로 변화해야 한다는 사실을 보지 못하게 만들고, 제조를 코스트 센터로만 바라보는 오랜 관습으로 인해 혁신적 전환의 기회를 소홀히 대하게 만든다. 결국 제조에 대한 이 오래된 관점이 Manufacturing AI Transformation, 즉 제조의 본격적인 AI 기반 지능화 전환을 가로막는 근본 장벽으로 작용한다.
AI 시대에 제조가 생존을 넘어 경쟁력 우위를 확보하기 위해서는 제조의 역할 자체를 완전히 새롭게 정의할 필요가 있다. 과거 제조가 단순히 제품을 생산하는 기능적 조직이었다면, 앞으로의 제조는 생산과정에서 발생하는 방대한 데이터를 활용하여 제품을 지속적으로 개선하고, 고객의 사용 패턴을 분석해 새로운 부가가치를 창출하며, 전체 제품 생애주기를 서비스 형태로 관리하는 플랫폼 조직으로 변화해야 한다.
제조의 서비스화
이러한 변화의 핵심 개념이 바로 제조의 서비스화(Manufacturing-as-a-Service, MaaS)이다. 제조 데이터는 더 이상 공정 개선에만 활용되는 것이 아니라, 고객 경험을 정교하게 향상시키고 제품 사용 단계에서 발생하는 문제를 사전에 파악하여 서비스 형태로 제공할 수 있는 자산으로 전환된다.
예를 들어 제조 과정의 품질 데이터를 분석하면 고객에게 제품 성능 최적화 시나리오를 제안할 수 있고, 설비 운영 데이터 기반 예지보전 서비스 역시 시장에서 하나의 독립적인 서비스 비즈니스로 성장할 수 있다. 또한 디지털 스레드를 통해 설계–제조–품질–서비스가 하나의 데이터 흐름으로 연결되면 고객의 요구를 생산 단계에 더욱 빠르게 반영할 수 있으며, 이를 통해 고객 맞춤형 제품을 이전보다 훨씬 더 정밀하고 신속하게 제공할 수 있게 된다. 결국 이러한 제조의 확장은 제조를 단순한 생산 공간을 넘어 기업 전체의 혁신을 뒷받침하는 전략적 플랫폼으로 변화시킨다.
사전 예측을 위한 디지털 트윈
제조의 전면적 변화를 이끄는 또 하나의 핵심 기술은 디지털 트윈이다. 디지털 트윈은 물리적 공정, 설비, 제품을 동일한 형태로 디지털 공간에 복제하여 가상의 공장 환경에서 모든 가능성을 사전에 시험하고 최적화할 수 있게 해주는 기술로, 제조의 운영 방식에 근본적인 변화를 가져온다.
기존에는 공정 최적화를 위해 실제 설비를 멈추거나 생산을 중단해야만 했던 다양한 시나리오들을 디지털 트윈에서는 실시간으로 시뮬레이션할 수 있다. 이를 활용하면 신규 설비 도입 효과를 사전에 검증하고, 공정 조건을 데이터 기반으로 자동 최적화할 수 있으며, 품질 변동의 근본 원인을 이해하고 문제가 발생하기 전에 대응할 수 있다.
이는 제조가 과거처럼 문제를 ‘사후적으로 해결’하는 방식에서 벗어나 문제를 ‘사전적으로 차단’하는 능력을 갖추는 변화이며, 이러한 변화는 AI 기반 자율제조로 이동하기 위한 필수 조건이다. AI와 디지털 트윈이 결합된 자율제조 환경에서는 공정 조건과 제품 품질이 기계적 규칙이 아니라 학습된 알고리즘에 의해 실시간으로 조정되며, 제조의 운영 방식은 근본적으로 데이터 중심이자 지능 중심의 방식으로 재편된다.
자율제어를 위한 지능화
제조의 AI 전환에서 가장 중요한 기술적 변화 중 하나는 의사결정 방식의 혁명적 전환이다. 지금까지 제조 현장에서의 자동화는 대부분 사람이 설계한 규칙을 기계가 반복적으로 수행하는 ‘규칙 기반 자동화’에 불과했다. 예를 들어 일정 온도, 압력 조건에서 동일한 공정을 수행하는 자동화는 제조의 효율을 높여주었지만 근본적인 판단 능력은 여전히 사람이 가지고 있었다.
그러나 AI 기반 제조는 이와 전혀 다른 방식으로 작동한다. 공정·설비·품질·환경 데이터가 실시간으로 수집되고 누적되면서 AI는 스스로 공정 내 변동 패턴을 학습하고, 품질 이상을 탐지하며, 설비의 잠재적 고장을 예측하고, 최적의 작업 조건을 도출할 수 있다.
결국 제조 현장의 판단 기준이 사람이 가진 경험과 직관에서 벗어나 알고리즘이 학습한 지능적 판단으로 이동하게 된다. 이 변화는 업무 방식에도 큰 영향을 미친다. 작업자와 관리자는 공정을 직접 제어하는 역할에서 벗어나 AI가 내리는 판단을 검증하고 고수준의 전략적 결정을 내리는 방향으로 역할을 전환하게 되며, 이는 제조 조직 전체의 업무 구조를 재편하는 큰 흐름으로 이어진다.
데이터 표준화와 디지털 스레드, MBD
AI 기반 제조로 이동하기 위해서는 제조 데이터를 관리하는 방식도 근본적으로 바뀌어야 한다. 지금까지 많은 제조 현장은 설비별 데이터 포맷이 서로 다르고, 종이 기반 작업지시가 여전히 쓰이고 있으며, 품질 데이터가 시스템 간 연결되지 않아 제조 데이터를 통합적으로 분석하기 어려운 구조를 유지해 왔다.
이러한 환경에서는 AI 모델이 학습하기 위한 데이터 품질이 충분히 확보되지 않아 AI 전환이 껍데기만 남게 된다. 따라서 제조의 AI 전환은 데이터 체계를 전면적으로 재정비하는 데서 출발해야 한다. 설계–제조–품질–서비스가 하나의 데이터 흐름으로 자연스럽게 이어지는 디지털 스레드를 구축하면 설계 변경이 제조에 즉시 반영되고, 현장에서 발생한 품질 문제는 설계 단계로 즉각 전달되며, 고객 사용 단계에서 발생하는 데이터 또한 제조 개선과 제품 진화에 지속적으로 반영된다.
제조 정보가 3D 모델에 직접 담기는 MBD(Model-Based Definition) 방식은 제조 자동화와 디지털 트윈 구축의 필수 기반이 되며, 데이터의 연결성과 정확성이 확보될수록 AI의 성능은 자연스럽게 강화된다. 결국 제조 AI 전환의 성공 여부는 데이터의 품질, 표준화 수준, 연결성에 의해 좌우되며, 준비되지 않은 데이터 환경에서는 AI 도입이 제 기능을 발휘하기 어렵다.
조직 문화와 융합형 인재, NEW KPI
기술적 변화만큼이나 중요한 요소는 조직 구조와 기업 문화의 재편이다. 제조는 오랫동안 R&D·영업·경영 조직 뒤에 숨은 백오피스 기능으로 취급되어 왔다. 이러한 인식 때문에 제조는 종종 비용 절감의 대상이 되었으며, 전략적 자산으로 평가받지 못했다.
하지만 AI 기반 제조 시대에는 제조가 기업 전체의 데이터 허브이자 제품 경쟁력의 중심축으로 부상한다. 제조가 생산 과정에서 생성하는 데이터는 제품의 지속적 개선, 고객 경험 향상, 신규 서비스 개발 등 기업 성장에 직접적으로 기여할 수 있으며, 제조는 더 이상 지원 기능이 아니라 전략적 의사결정의 핵심 기둥이 된다. 따라서 기업은 제조 조직을 전략 부서로 재정의해야 하고, 제조의 역할을 단순 생산이 아닌 가치 창출의 근원으로 다시 바라봐야 한다.
이를 위해 제조 조직 인력 구성 역시 융합형 인재 중심으로 재편될 필요가 있다. 제조 공정 전문가가 데이터 분석과 AI 이해를 갖춰야 하며, IT 전문가가 제조 공정의 실제 운영 환경을 파악해야 한다. 즉 제조·데이터·AI·IT를 넘나드는 융합형 인재가 제조 조직의 핵심이 되어야 한다.
또한 KPI 역시 기존의 생산량, 불량률, 가동률과 같은 단순 운영지표에서 벗어나 데이터 품질, AI 모델 정확도, 공정 대응 속도, 고객 경험 개선 효과 등 지능 기반 제조 성과를 제대로 반영하는 지표로 재설계되어야 한다. 제조의 목표가 효율 중심에서 지능·민첩성 중심으로 이동하는 만큼, 제조 조직의 평가 방식도 이 변화에 맞게 정교하게 조정되어야 한다.
미래 제조경쟁력은 자율제조
결론적으로 디지털 트윈과 AI 기반 자율제조는 단순히 기술을 도입하는 차원이 아니라 제조의 존재 목적과 역할을 근본적으로 다시 설계하는 과정이다. 제조가 기존의 생산 중심 기능에서 벗어나 데이터 기반 가치 창출 플랫폼으로 전환될 때, 기업은 비로소 AI 시대에 요구되는 진정한 경쟁력을 갖추게 된다.
앞으로의 제조 경쟁력은 제품 품질이나 설비 규모가 아니라 제조 시스템이 얼마나 지능적으로 사고하고, 상황에 대응하며, 고객 경험을 개선하는 방향으로 진화하는지에 의해 결정될 것이다. 제조를 재정의하고, 제조의 가치를 기업 전략의 최전선으로 끌어올리는 기업만이 AI 시대의 승자가 될 수 있다.
