AI와 전통 기업의 부활-제조업
-AI의 가장 큰 혜택, 가장 큰 시장 제조업 -
최재홍 가천대학교 스타트업 칼리지 교수
I. AI를 통한 제조 산업의 부상
예를 들어, CES에서 200여 년 역사는 가진 농기계 기업, 존 디어를 스타기업으로 만들어냈다. 물론 CES의 웨스트관에 가장 큰 농기계를 가져다 놓고 관람객의 관심을 끌어 놓기도 했지만, 그들의 농기계에 드러내 놓고, GPS와 AI를 넣고 인간을 기아에서 해결해 보겠다는 의지, 그리고 농부로부터 노동을 자유롭게 하는 기업이라는 HS4A(Human Security for All)에 대한 실천 기업으로 명성을 가지게 했다.
존 디어는 2019년부터 CES에 참석하고 있다. 2023년에 기조연설을 통하여 존메이 CEO가 “식량의 위기를 기술로 해결하겠다”라고 공언했다. 농업분야의 혁신을 이야기했다. 그러나 존디어를 통해서 알게 된 가장 큰 수확은 역사를 가진 기존 기업의 부활이며 세상의 조화와 적응 변신이다. 농기계와 기술이 만났을 때 창출되는 무적의’ 기업 탄생을 이야기한다. 지금까지 세상을 빅테크 기업들의 지배했다고 하면 이제는 기존 기업들, 금융이나 제조, 농업이나 교육 등의 오랜 역사를 가진 기업들의 새로운 무장과 혁신의 시작을 의미한다. 때문에 이제는 테크 자체만을 이야기할 것이 아니라 이러한 재래 산업에 대한 재무장의 도구인 AI가 어떻게 기존의 산업과 결합되는가를 따져보아야 한다. 그러한 응용의 결과가 생산성의 향상이나 효율은 기본이고 얼마나 많은 사람들을 자유롭게 할 것인가를 봐야 한다. AI는 다양한 산업의 종사자들에게 비효율적인 노동과 정신적인 피로감을 해소해 줄 것이기 때문이다. 때문에 존 디어가 자신이 만들어낸 농기계를 사용하면 80%의 자원(물과 농약 등)을 절약하고, 생산량을 30% 이상 증대할 것이라고 이야기하는 대신, 농부에게서 노동을 줄여주는 회사라고 이야기하는 이유이다.
1. 제조업과 AI, 그리고 연결
사람들에게 수십 년간 기술의 중요성을 이야기하면서 온라인이나 모바일에서 효율이나 편리함을 제공하여 관련 산업이 폭발적으로 성장하였다. 때문에 현재 1조 달러 가치를 가지는 새로운 기업들의 성장은 이들이 대부분이었다. 통상적으로 이야기하는 소셜에 페이스북(메타), 상거래의 아마존 닷컴, 영상의 유튜브, 검색의 구글 등 모두 온라인을 기반으로 하는 플랫폼 기업이다. 여기에 우리의 실생활에 중요한 제조업들은 산업의 중심에서 벗어난 듯 보인 것이 사실이다. 그들의 성장은 정체되고 플랫폼 기업과 같이 경이로운 수치의 기업가치를 보이지 못하기 때문이었다. 그러나 제조산업은 인간에게 더없이 중요한 산업으로 우리의 실생활에 없어서는 삶자체가 불가능한 제품들을 생산해 낸다. 때문에 제조업에서 생산하는 ‘생활필수품’이라는 것이 있고, 기반 및 기간산업이라 하고 인프라 산업이라고도 하는 것이다. 결국 정리하면, 제조업은 기술 발전과 산업 성장을 뒷받침하는 핵심 분야로, 인간 생활에 필수적인 여러 가지 이유가 있다. 제조업은 인간의 기본적인 욕구를 충족하는 재화를 생산한다. 의복, 가전제품, 식품 등은 생활에 필수적이며, 제조업 없이는 이러한 제품을 공급할 수 없기 때문이다. 또한 이렇게 기본적인 산업에는 사람의 개입이 필요하다. 때문에 제조업은 대량의 일자리를 창출한다. 기술의 발전이 있어도 그만큼 생산직, 기술직, 관리직 등 다양한 역할이 필요하며, 이는 지역 사회의 경제적 안정성을 높이는 데 기여한다. 이러한 고용 증가는 가계의 소득을 증가시키고 소비를 활성화시키기에 더 많은 산업의 성장과 인력의 고용으로 선순환 되게 된다.
제조업은 국가 경제에 중대한 기여를 하는 것은 당연하지만, 제조 기업은 다양한 국가에서 수입을 통하여 반제품이나 원재료를 가져오고, 완성제품의 수출을 통해 외환을 벌어들이고, 국가의 GDP에 큰 비중을 차지한다. 이는 하나의 국가의 경제뿐 아니라, 관계된 여러 나라의 연결을 통하여 이뤄지는 만큼 이는 각자 국가의 경제적 독립성과 안정을 강화한다. 새로운 기술이 출현할 때마다 가장 큰 시장은 제조업에 그러한 기술을 적용하는 것이다. 그만큼 제조업 시장규모가 막대하기도 하지만 그만큼 인간과 직접적인 관계가 있어서다. 따라서 제조업은 기술 혁신을 주도하며 기술의 가장 큰 수혜자이기도 하다. 새로운 생산기술과 자동화 기술의 도입은 효율성을 높이고, 제품 품질을 향상하며, 비용 절감을 가능하게 한다. 이제는 모든 산업이 연결되고 융합되기에 이러한 기술 발전은 다른 산업에도 긍정적인 영향을 미친다. 이외에도 제조업이 활성화되면 관련 인프라도 함께 발전한다. 물류, 교통, 통신 등의 인프라가 강화되어 산업 전반의 경쟁력을 높인다. 더구나 제조업은 급격한 변화보다 꾸준한 지속 가능성을 강조한다. 이는 친환경 제품 생산, 재활용 강화, 에너지 효율성을 높이는 등의 노력을 통해 환경 보호와 경제 성장을 동시에 추구하는 방향으로 나아간다. 이렇게 제조업은 우리에게 다양한 면에서 필수 요소이다.
이렇게 중요한 제조에 있어서 새로운 기술의 적용은 최근 사물인터넷(IoT)의 센서, 모바일의 적용, 빅데이터 처리와 클라우드 등이 적용은 모두 AI로 수렴하기 위한 기초작업과 같은 느낌이 든다. 왜냐하면 모두가 다 데이터를 기반으로 하는 혁신의 촉진이기 때문이며 모두가 연결된 하나의 집합체이기 때문이다.
2. AI와 제조업의 결합
존 디어와 같은 기업은 아마존이 할 수 없다. 구글이나 페이스 북도 할 수 없다. 테슬러와 같은 자율주행이나 전기차의 제조 노하우를 인스타 그램이나 애플이 할 수 있는 것은 아니다. 분명하게 제조 기업은 크건 작건 간에 자신들의 영역이 명확하고 오랜 업력으로 자신들만의 역사가 있다. 때문에 빅테크 기업들이 수많은 기업 사냥과 기업의 흥망성쇠에도 관여하면서도 제조업에 대하여는 접근하지 않던, 또는 무시를 하든 간에 조용하게 생계를 유지할 수 있도록 제조 영역까지 넘보지는 않았다. 구글은 자율주행 자동차를 하면서도 자신들의 자율 주행 시스템은 협조 자동차 기업에 장착이 가능하도록 했기에 협업이나 시너지 차원에서의 공동노력은 다양한 시도가 있었음에도 여러 가지 이유가 있겠지만 대규모의 제조 기반에까지 확장하지는 않았던 것이 사실이다. 아마존은 로봇제조 기업의 인수, 유통 기업의 흡수 등을 실행했지만 자신들의 쇼핑, 상거래 기반의 창고 자동화나 효율을 위한 기반의 제조 기업을 활용했다고 볼 수 있고 그 자체로 생산 제조업에 뛰어든 것은 아니다. 오프라인의 대규모 제조 자체를 할 이유는 없었다. 때문에 장비, 기계 및 도구를 만들어 내는 구체적으로 항공기나 자동차, 가전제품이나 스포츠, 농기계 등을 만들어내는 공장 산업은 나름대로 꾸준하고 서서히 성장하고 발전되었는데 이제는 AI를 통해 퀀텀 점프를 기대해도 되는 상황으로 변화되고 있다. AI가 제조업을 만나면 다음과 같이 정리된 효과를 기대할 수 있다.
1. 생산 효율 향상
AI는 생산 라인의 데이터를 실시간으로 분석하여 공정을 최적화한다. 이를 통해 불필요한 작업을 줄이고, 생산 속도를 높이며, 에너지 소비를 최소화할 수 있는데 AI 도입이전에 디지털트랜스포메이션을 진행하던 효과와 같지만 실제 효율은 더 뛰어날 것으로 예상된다.
사례: 독일의 지멘스(Siemens)는 AI를 활용해 공장의 에너지 사용량을 최적화하고, 생산 효율을 20% 이상 향상했다. 또한, 폭스바겐(Volkswagen)은 AI 기반의 로봇을 도입하여 조립라인의 효율성을 크게 높였다.
2. 품질 관리 강화
AI는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 통해 제품의 결함을 실시간으로 감지한다. 이는 인간의 눈으로는 발견하기 어려운 미세한 결함까지 잡아낼 수 있다. 이는 또한 딥러닝을 통하여 비교판단해서 우수한 품질의 제품을 선별할 수 있고 불량을 뽑아내어 완벽한 품질의 제품만을 출고할 수 있다.
사례: 삼성전자는 반도체 생산 공정, 웨이퍼 등에서 AI를 활용해 미세한 결함을 검출하고, 품질 불량률을 크게 줄였다. 또한, BMW는 AI 기반의 카메라 시스템을 도입하여 차체의 도장 결함을 자동으로 검사하는데 제조 기반에서 카메라를 통한 제품의 판별은 이미 일반화되었다.
3. 예측 유지보수
AI는 센서 데이터를 분석하여 장비의 상태를 예측하고, 고장 발생 전에 유지보수를 수행한다. 이를 통해 설비 가동 중단 시간을 최소화하고, 수리 비용을 절감할 수 있다. 이러한 예측은 기존의 AS(After Service) 개념을 바꿔 BS(Before Service)로 고장 이전에 미리 조치를 취할 수 있다는 것이다. 때문에 기계 장치의 무고장과 생산시설의 무중단을 통한 비용절감과 효율의 극대화가 달성된다.
사례: 제너럴 일렉트릭(GE)은 항공기 엔진의 센서 데이터를 AI로 분석해 고장 가능성을 예측하고, 사전에 유지보수를 진행한다. 또한, 스카니아(Scania)는 트럭의 엔진 상태를 실시간으로 모니터링해 고장을 미리 방지한다. 이를 디지털 트윈으로 구현하는 사례도 다양하게 존재한다.
4. 원가 절감
AI는 생산 과정에서 발생하는 데이터를 분석해 자원 사용을 최적화한다. 이를 통해 원자재, 에너지, 인력 등의 비용을 절감할 수 있다. 제조에 있어서 원가의 절감을 기본이지만 AI를 통하여 더욱 많은 절감요소를 발견하고 실행되는데 단순 작업의 자동화를 통한 인력의 재배치, 복잡한 작업의 로봇화, 그리고 각종 데이터를 통한 비효율 제거로 구현되는 항목이다.
사례: 성공한 사례로 보쉬(Bosch)는 AI를 활용해 공장의 에너지 소비 패턴을 분석하고, 불필요한 에너지 사용을 줄여 연간 수백만 유로를 절약했다. 또한, 코카콜라는 AI 기반의 공급망 관리 시스템을 도입해 재고 비용을 최소화했다.
5. 데이터 기반 의사결정
AI는 대량의 데이터를 빠르게 분석해 경영진에게 인사이트를 제공한다. 판단의 근거를 제공하는 것인데 이를 통해 더 정확하고 신속한 의사결정이 가능해진다. AI의 가장 기본적인 사안으로 선제적으로 센서의 데이터나 관련하여 발생된 데이터를 정확하게 분석할 필요가 있다.
사례: 프랑스의 스넥마(Safran)는 AI를 활용해 항공기 부품의 수명 주기를 예측하고, 이를 바탕으로 생산 계획을 수립한다. 또한, 존 디어(John Deere)는 농기계의 작업 데이터를 분석해 농업 생산성을 높이는 전략을 수립한다. 이는 대단히 중요하게 사용되는 것으로 다른 예로, 아마존은 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 계절적 요인 등을 분석하여 특정 제품의 수요를 판단하여 이를 통해 재고를 사전에 준비하고, 고객 맞춤형 추천 시스템을 통해 판매를 증가시키고 있어서 데이터를 기반한 판단은 바로 수익과 직결되는 중요한 결정요소이다.
6. 시장 경쟁력 강화
AI를 통해 생산성과 품질이 향상되면, 기업은 경쟁사 대비 더 나은 제품을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있다. 기업은 AI를 가진 기업과 그렇지 않은 기업으로 나뉜다는 언급이 있을 정도이며 AI를 가진 기업은 고객의 요구와 소비 패턴을 분석하여 개인화된 제품을 생산할 수 있는 역량을 제공한다는 의미기에 이를 통해 기업은 고객의 기대에 더 잘 부응하고, 경쟁력은 당연히 비교우위이다.
사례: 테슬라(Tesla)는 AI 기반의 자동화 생산 시스템을 도입해 전기차 생산 속도를 크게 높였고, 이를 통해 시장에서 선두 위치를 유지하고 있다. 또한, 아디다스(Adidas)는 AI를 활용해 맞춤형 신발을 빠르게 생산하며, 시장 경쟁력을 강화하고 있다.
7. 맞춤형 생산
데이터를 기반으로 하고 이를 통하여 고객의 개별 요구사항을 분석해 맞춤형 제품을 생산할 수 있도록 지원하는 것은 AI의 기본 중에 기본이다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 시장의 니즈에 빠르게 대응할 수 있다.
사례: 나이키(Nike)는 AI를 활용해 고객의 발 모양과 운동 패턴을 분석해 맞춤형 운동화를 생산한다. 이 프로그램을 통해 나이키는 맞춤형 제품의 수요가 증가했으며, 전 세계적으로 맞춤형 제품 판매가 전체 매출의 약 20%를 차지하게 되었다. 또한, BMW는 AI 기반의 시스템을 통해 고객이 원하는 색상과 옵션을 실시간으로 반영한 차량을 생산한다.
이처럼 AI는 제조업 전반에 걸쳐 혁신을 가져오고 있으며, 실제로 많은 글로벌 기업들이 AI를 도입해 성과를 내고 있다. 설명과 사례를 보면 판단할 수 있지만 모든 사항들이 연결되고 상호 의존성이 있기에 앞으로 AI 기술이 발전함에 따라 제조업의 생산성과 경쟁력은 모든 분야에서 동반으로 더욱 높아질 전망이다.
II. AI를 통한 제조업의 성공과 실패(다음 호)
