[칼럼] 스마트 엔지니어링과 제조 지능화를 위한 AI 활용 전략

 

21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구적 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-Native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(Deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율적으로 수행하는 확률론적(Probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.

 

 

스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환

스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉(Boeing)은 777 기종 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(Digital Mock-Up, DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스(Airbus) A350 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 ‘AI 네이티브’ 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례들이 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것이며, 글로벌 기업에서의 끊임없는 연구들로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(Co-pilot)’ 시대도 곧 맞이 할 것으로 예상된다.

 

디지털 목업(DMU)	1990년대	3D CAD, CAD 기반 설계 검증	종이 도면 탈피, 물리적 시제품 감소
디지털 트윈	2010년대	IoT 센서, 실시간 모니터링, 가상 시운전	현장 데이터 실시간 가시화 확보
AI 네이티브 엔지니어링	2025년~	에이전틱 AI, 생성형 설계, 인과관계 분석	자율 의사결정 및 전 수명 주기 최적화

 

이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 달한다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.

 

제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석

제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 광범위한 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(Vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 할루시네이션(Hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(Generative Design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히  ‘제조 공법 인지(Manufacturing-Aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(Agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분은 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다.  기존 AI가 "무엇이 잘못되었는가"를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 "어떻게 해결할 것인가"를 결정하고 실행한다.

 

에이전틱 AI의 주요 기능	상세 내용	기대 효과 (KPI)
자율적 공정 제어	실시간 위치 지능(RTLS)과 연동하여 재공품(WIP) 흐름 최적화	첫 경고 후 조치까지 걸리는 시간(Time-to-correct) 단축
스케줄 보호	계획과 실제 실행 상태를 실시간 비교하여 납기 리스크 발생 시 즉각 개입	납기 준수율(OTD) 향상 및 재작업 감소
상황 인지형 지원	작업자의 위치와 작업 내용을 인식하여 실시간으로 오류 방지 가이드 제공	휴먼 에러 발생률 저하
동적 물류 관리	공장 내 물류 로봇(AGV/AMR)의 경로를 실시간 교통 상황에 맞춰 재조정	물류 병목 현상 해소 및 가동률 최적화

 

인과관계 AI(Causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 "왜?"라는 질문에 답하기 어렵고 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI(Causal AI)가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(Intervention) 분석을 수행하여 "만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가?"라는 질문에 명확한 수치를 제공한다

이창선 교수(인하대)가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(Blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(Architect)’로 거듭나게 된다.

 

데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(Ontology) 전략은 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(Digital Thread)’가 전제되어야 한다. 팔란티어(Palantir)의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(Silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(Object)와 관계(Link)로 모델링한다.

 

-객체(Entity): 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다.

-속성(Attribute): 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다.

-관계(Relationship): “부품은 공정에서 사용된다”, “설계 변경은 생산에 영향을 준다”와 같은 업무적 연결을 구조화한다.

 

구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, “5월 출하 지연 리스크를 요약해달라”는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어(Palantir Technologies)의 빅데이터 플랫폼인 '파운드리(Foundry)'를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 솔루션을 통해 데이터 기반의 '제로 디펙트(Zero Defect, 무결점)' 생산 환경 구축이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 '스카이와이즈(Skywise)' 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율성을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.

 

품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화

AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(Downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 'TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 솔루션'을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 '지능형 스마트 팩토리'로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율성을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 팩토리 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다.

기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(Multi-modal) 방식을 취한다 AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, “최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라”는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속주조설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다.

탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 솔루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.

 

2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위

2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다.

첫째, 에이전틱 리얼리티 체크 (Agentic Reality Check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드-투-엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두번째, 소버린 AI (Sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수적이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 솔루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(Poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.

 

실무자를 위한 실행 로드맵

스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(Architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 트레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계-생산-운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(Intelligent Flywheel)’이다 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.