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新성장 모멘텀 직면한 제조, 퀀텀점프 청사진은?
작성일 2024.7.19조회수 693

‘제조업 가치혁신 포럼’서 현주소 진단부터 비전 제시까지 제조 인사이트 제언

인공지능·로봇·디지털 트윈 등 제조 영역 전반에 신기술 도입 필요성 강조

“단독의 노력만으로 혁신 불가능해...민·관·산·학·연 협력 생태계 구축이 키포인트”


▲ 국내 제조 산업의 현재를 진단하고, 미래 인사이트를 제시하는 '제조업 가치혁신 포럼'이 개최됐다. (출처 : 헬로티) 

 

글로벌 제조 산업 세계관이 새로운 페이즈(Phase)로의 진입을 앞두고 있다. ‘꿈의 생산·제조 체제’로 전망되는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’의 서사가 시작됨에 따라 그 시기가 앞당겨지고 있다. 자율제조는 공정 전주기의 모든 환경이 자동·지능·자율화된 시스템으로, 이 영역에서 비교적 선행 사례를 밟은 자동차 자율주행과 발전 방향성 및 운용 방식이 유사하다.

이러한 자율제조는 소품종 대량생산부터 다품종 소량생산에 이르기까지 제조 산업이 수차례 경험한 이른바 ‘제조혁신’의 최종 챕터로 평가받는다. 그러면서 패권 경쟁, 기후 위기 등으로 인한 원자재 가격 상승, 노동인구·숙련 노동자가 갈수록 감소하는 노동력 부족 등 전 세계적으로 불어닥친 이슈의 새로운 대안으로 급부상했다. 여기에 수율 및 효율 최적화, 제품품질 균일·표준화, 제조 유연성 극대화 등을 실현할 수 있다는 점에서 가능성을 인정받았다.

 

이에 제조 업계 전문가들은 자율제조 시스템으로의 체질 변화는 아직 초기 단계라고 분석한다. 이와 동시에 그 변화의 여정에서 달성해야 하는 각종 과제를 내세운다. 차세대 유망 기술 융합 및 적극적 도입, 공동 목표의 제조 생태계 구축, 노동인력 육성 및 전문화 등 노동생산성 향상 등이 이에 해당된다.

특히 기술적 관점에서 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇, 증강현실(AR), 확장현실(XR), 빅데이터, 클라우드 등을 융합해 지금의 자동화·지능화 단계를 넘어서는 것을 지향한다. 이 과정에서 제조 생태계 내 모든 이해관계가 협력하는 것 또한 중요하다.

 

이와 관련해 류석현 한국기계연구원장은 “우리 제조업은 불확실성이 증가하는 국면에서 새로운 성장을 위한 도전을 요구하고 있다”며 제조 산업의 혁신 전략과 역량 확보를 위한 민·관·산·학·연 협력 및 공감대 형성이 중요함을 역설하기도 했다.

이 배경에서 글로벌 제조 강국으로 평가받는 우리나라도 차세대 제조 경쟁력 확보를 위해 갖가지 전략 및 정책을 내놓고 있다. 산업통상자원부(이하 산업부)가 주도해 위원회를 구성한 ‘AI 시대의 신산업 정책’이 대표적이다. 해당 정책은 자율제조·디자인·연구개발·에너지·유통·AI 반도체 등으로 목표 분야가 세분화됐다.

 

산업부는 지난 5월 정책의 첫 번째 과제로 ‘AI 자율제조 전략 1.0’을 발표하며, 국내 제조 산업이 자율제조로 나아가는 길을 제시했다. 이 과제는 AI 자율제조 도입 확산, AI 자율제조 핵심 역량 확보, 생태계 진흥에 초점을 두고 국내 자율제조 실현에 시동을 건 사례로 평가된다.

글로벌 제조 산업의 퀀텀점프를 위해 숨 고르기 중인 자율제조. 자율제조를 위한 국내 제조혁신 방안과 그 로드맵은 어떻게 구상되고 있을까?

이달 18일 제조 산업의 미래를 조망하는 ‘제조업 가치혁신 포럼’이 개막했다. 이날 행사에서는 정부 정책 로드맵, 기술 연구개발 사례, 산업 성장 방향 등 제조 산업 고도화 방안과 현시점 제조 산업의 핵심 어젠다를 논의했다.

 

최재식 카이스트(KAIST) 김재철AI대학원 교수는 발표 세션에서 자율제조 체제에서 신뢰 가능한 AI 기능을 강조했다. 최 교수는 “AI는 현재 마케팅·모빌리티·콘텐츠 등 산업에 영향을 미침과 동시에 이미지·음성 인식 등 인간의 인지영역 수준까지 도달했다”고 진단했다.

그러면서 “기업 규모가 클수록 외부 협업을 통한 AI 역량을 강화하는 사례가 급증하고 있다”면서 이를 제조 영역에 대입해 “설비 운영 측면에서 각종 요소를 연결한 후 데이터를 축적하고, 이를 통해 AI 알고리즘을 구축해 운영 최적화를 도모하는 사례가 증가하는 중”이라고 덧붙였다. 이는 결국 생산 효율 극대화를 통한 제조 본연의 목적을 달성하려는 전략으로 풀이된다.

그는 “AI는 제조 환경의 토대를 마련하는 데 중추적 역할을 수행할 것”이라며 “앞으로는 정확성과 안정성이 확보된 AI 도입과 환경 내 모든 요소를 최적화하는 것이 제조 산업 고도화의 열쇠”라고 전망하며 발표를 마쳤다.


이어지는 세션에서 김민선 한국생산기술연구원(KITECH) 인간중심생산기술연구소장은 “현재 제조 산업은 부가가치를 끌어올릴 필요가 있다”고 제언했다. 제품 생애주기 중 생산뿐만 아니라 기획, 연구개발(R&D), 유통, 시장 진출 등 제품 전주기에 대한 혁신이 강조되고 있음을 역설한 것이다. 김민선 소장은 그 파훼법으로 자율제조를 언급했다. 자동화·지능화를 거친 공장 자율화는 제품 전주기에 경쟁력을 부여한다는 의미에서다.

그는 “4차 산업혁명까지의 제조 산업은 기술 개발을 통한 생산성 향상을 목표로 했다”고 분석했다. 그러면서 “5차 산업혁명에 들어서면 점점 다양화되는 시장 요구에 대응하기 위해 제품과 서비스를 융합하는 개념인 ‘서비타이제이션(Servitization)’과 더불어 자율제조가 제조 영역의 가치를 올리는 핵심 수단이 될 것”이라고 전망했다.

끝으로 이강재 DN솔루션즈 상무는 공작기계 기술 성장이 앞으로의 제조 산업에 중추적인 역할을 할 것이라 점쳤다. 그는 이 가운데 ‘개방형 운영체제’의 역할을 강조했다. 공작기계 영역의 개방형 운영체제는 기기 운용·제어 측면에서 생태계를 공유하는 창구 역할을 한다.

 

이 상무에 따르면 개방형 운영체제를 통해 ‘에코시스템 간 연결성(Connectivity) 및 기술 연계 강화’, ‘도입 유연성 확보’, ‘AI·디지털 트윈에서 파생된 지능화 기능 공유’ 등이 가능하다. 이와 관련해 이강재 상무는 “AI, 디지털 트윈 등 차세대 기술은 공작기계 영역에 새로운 가능성을 제시할 것”이라고 예견했다.

이는 결국 데이터를 실시간으로 연동해 새로운 가치를 창출하는 ‘디지털 스레드(Digital Thread)’가 핵심이다. 이와 동시에 디지털 스레드를 통한 디지털 트윈은 제조공정의 가치판단을 재정의하는 것을 시사하기도 한다.