[아웃소싱타임스 김민수 기자] 현대 제조업은 급격한 기술 발전과 변화하는 시장 환경에 맞서기 위해 디지털 전환을 추진하고 있다. 이 과정에서 인공지능(AI)이 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 

AI 기술은 제조 현장에서 자동화와 최적화를 통해 생산성을 높이고, 제품 품질을 개선하며 공정 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다. 

특히, AI 기술 도입은 2030년까지 제조업 분야의 GDP 증가에 10% 이상 기여할 수 있을 것으로 예상되며, 세계경제포럼(WEF)에 따르면 전 세계 제조업 AI 시장은 2028년까지 208억 달러로 성장할 것으로 전망되고 있다.

이같은 사실은 한국개발연구원이 지난 7월에 발표한 '인공지능 시대의 경쟁력 강화를 위한 AI 규제 연구' 자료 중에 '제조분야 디지털화와 AI활용' 자료를 분석한 결과이다.

■AI, 제조업의 도전 과제 해결을 주도
연구자료에 따르면, AI 기술은 제조업이 직면한 다양한 도전 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 숙련된 인력의 부족, 공급망 관리의 복잡성 증가, 고객 요구의 다변화 등은 AI 기술을 통해 효율적으로 해결되고 있다. 

글로벌 선도 기업들은 AI 기반의 스마트 팩토리와 예측 유지보수 시스템, 지능형 로봇 등을 도입해 운영 효율성을 높이고 있다. 독일의 지멘스 사례가 대표적으로, AI 기반의 디지털 트윈 기술을 활용해 스마트 팩토리를 구현함으로써 제조 혁신을 주도하고 있다.

■AI 기술의 주요 분야와 활용 사례
AI는 제조업의 다양한 분야에서 혁신적인 기술로 활용되고 있다. 가장 주목받고 있는 분야는 '기계 학습(Machine Learning)'과 '딥러닝(Deep Learning)' 기술이다. 이 기술들은 방대한 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 공정 파라미터를 최적화하거나 불량품을 검출하는 데 사용된다. 

딥러닝 알고리즘을 활용해 제품의 결함을 실시간으로 탐지함으로써 불량률을 낮추고, 생산성을 높이는 사례가 대표적이다. 이러한 기술은 특히 고품질 유지와 비용 절감이 중요한 제조업에서 필수적인 역할을 하고 있다.

또 다른 중요한 AI 기술 분야는 '컴퓨터 비전(Computer Vision)'과 이미지 인식(Image Recognition) 기술이다. 이 기술들은 제조 공정 중 제품의 외관 검사, 설비 상태 모니터링, 작업자 안전 관리 등에 활용되고 있다. 

고속 생산 라인에서 이미지 인식 알고리즘을 통해 제품 표면의 미세한 결함을 실시간으로 검출하고, 이를 즉각적으로 처리함으로써 생산 라인의 중단을 최소화할 수 있다. 이러한 시스템은 기존의 수작업 검사 방식보다 훨씬 더 정확하고 효율적이다.

자연어 처리(Natural Language Processing)와 음성 인식(Speech Recognition) 기술도 제조 현장에서 작업자와의 인터페이스로서 큰 역할을 하고 있다. 음성 명령을 통해 설비를 제어하거나, 기술 문서의 분석을 통해 문제 해결 시간을 단축하는 데 기여하고 있다. 

특히, 제조업에서의 자연어 처리 기술은 복잡한 기술 문서를 분석하여 생산 공정을 최적화하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 기술 문서나 사용자 피드백을 AI가 분석하여 공정 개선안을 도출하는 방식이 점점 더 일반화되고 있다.

마지막으로, '로보틱스(Robotics)'와 '자율 시스템(Autonomous Systems)'은 제조 공정 자동화의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 이 기술들은 로봇을 통해 자동화된 조립, 운반, 검사 작업을 수행하며, 인간의 개입을 최소화한다. 

특히, AI 기반의 자율 시스템은 복잡한 공정을 실시간으로 조정하고 최적화함으로써 생산성을 극대화할 수 있다. 이러한 기술의 발전은 스마트 팩토리 구현에 중요한 역할을 하고 있으며, 실제로 독일 지멘스 같은 기업이 이를 활용해 제조 공정의 자동화와 최적화를 성공적으로 이루고 있다.

■국내 제조업, AI 기반 혁신으로 글로벌 경쟁력 강화
국내 제조업 역시 AI 기술을 적극적으로 도입해 글로벌 경쟁력을 강화하고 있다. 정부의 정책적 지원이 이러한 혁신을 촉진하고 있으며, 

특히 '제조업 르네상스 비전 및 전략'과 '新 디지털 제조혁신 추진전략'이 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 정책들은 AI를 활용한 제조업 디지털 전환을 촉진하고, 스마트 팩토리 구축 및 예측 유지보수 시스템 도입을 적극적으로 지원하고 있다.

현대자동차는 이러한 AI 기술 도입의 대표적인 성공 사례로 꼽힌다. 현대자동차는 AI를 활용해 생산 라인의 효율성을 극대화하고 있다. 

AI 기반의 공정 최적화 시스템을 통해 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하여 문제를 사전에 예측하고, 자동으로 최적화된 공정 관리를 수행하고 있다. 이를 통해 생산 라인의 중단을 최소화하고, 생산성 향상과 비용 절감을 동시에 달성하고 있다.

또한, 현대자동차는 AI 기술을 활용한 예측 유지보수 시스템을 도입해 설비 고장 발생을 사전에 예측하고 정비 일정을 효율적으로 관리하고 있다. 이를 통해 설비의 가동률을 극대화하고, 불필요한 다운타임을 줄이는 데 성공했다. 

이러한 AI 기반의 유지보수 시스템은 현대자동차뿐만 아니라 여러 국내 제조업체들이 도입하고 있으며, 이는 전반적인 제조업 효율성을 크게 향상시키고 있다.

LG전자 또한 AI 기반 스마트 팩토리를 통해 생산성을 크게 향상시킨 사례로 주목받고 있다. LG전자는 AI를 활용한 품질 검사 시스템을 도입하여 불량품 검출 정확도를 높였고, 이를 통해 제품의 품질을 한층 더 강화할 수 있었다. 

특히, 스마트 팩토리 내 AI 시스템은 실시간으로 데이터를 분석하고, 자동으로 생산 공정을 최적화함으로써 기존 대비 생산 속도를 대폭 향상시켰다. LG전자는 이러한 AI 기반 생산 시스템을 통해 글로벌 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화하고 있다.

이처럼 국내 제조업은 AI 기반 혁신을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하고 있으며, 앞으로도 AI 기술을 활용한 디지털 전환이 가속화될 것으로 전망되고 있다. AI 기술은 생산성 향상뿐만 아니라, 지속 가능한 제조업의 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

연구에 참여한 한국개발연구원 관계자는 "AI 기반 제조업 혁신은 기업 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 통해 새로운 비즈니스 기회도 창출할 수 있다"고 밝혔다. 

이어 "AI 기술 도입은 단기적인 생산성 향상을 넘어, 장기적인 경쟁 우위를 점하는 전략적 선택"이라고 강조했다. 

AI 기술은 단순한 기술 트렌드를 넘어 제조업 성장의 궤적을 근본적으로 변화시키고 있다. AI를 통한 제조업 혁신은 공정 효율성, 품질 향상, 비용 절감 등을 가능하게 하며, 기업의 장기적인 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 

앞으로도 AI 기반 제조업 혁신이 지속될 것으로 전망되며, 이는 국내외 제조업계의 필수 과제로 자리 잡아갈 것이 확실해 보인다.