제조업에서는 AI를 어떻게 쓸까? 업무별 AI 적용 사례 3가지

제조업 AI라고 하면 로봇과 스마트팩토리를 먼저 떠올리기 쉽습니다. 그러나 제조업 AI는 생산설비에만 머물지 않습니다. 연구개발에서는 설계안을 제안하고, 생산계획 수립을 지원하며, 품질관리에서는 제품의 이상 징후를 찾아내는 등 제조업 전반에 활용됩니다.

다만 AI가 제시한 결과가 항상 정확하거나 실제 현장에 적합한 것은 아닙니다. 따라서 현업 담당자가 결과를 검토하고 업무에 반영할지 판단해야 합니다.

이 글에서는 대표적인 제조업 AI 적용 사례 3가지와 현업 담당자에게 필요한 역량을 살펴봅니다.

제조업 AI는 공장 자동화와 무엇이 다를까?

공장 자동화와 제조업 AI는 모두 생산성과 효율을 높이는 데 활용됩니다. 하지만 작동 방식에는 차이가 있습니다.

공장 자동화는 미리 정해진 규칙과 순서에 따라 작업을 수행합니다. 로봇이 부품을 조립하거나 설비가 제품을 옮기는 것이 대표적인 예로, 정해진 작업을 빠르고 일정한 품질로 반복하는 데 적합합니다.

제조업 AI는 여러 데이터를 분석해 현업 담당자가 더 빠르게 판단하도록 돕습니다. 제품의 불량이나 설비의 고장 가능성을 예측하고, 추천하는 것이 대표적입니다.

공장 자동화가 정해진 작업을 반복한다면, 제조업 AI는 데이터를 바탕으로 상황을 분석하고 다음 행동을 제안합니다. 그렇다면 제조업 AI는 실제 업무에서 어떻게 활용될까요? 

연구개발, 생산계획, 품질관리 분야의 대표적인 제조업 AI 적용 사례 3가지를 소개합니다.

사례 1. 연구개발과 설계: 제품을 만들기 전에 후보를 비교합니다

제품을 설계할 때는 여러 조건을 함께 고려합니다. 무게를 줄이면서 강도를 유지해야 하고, 성능과 소재, 비용, 제조 가능성도 따져야 합니다.

AI는 이러한 조건을 바탕으로 다양한 설계안을 제안하며, 시뮬레이션을 통해 실제 제작 전 예상 성능을 비교합니다.

이 과정에는 소재 특성, 하중·온도 조건, 과거 시험 결과 등의 데이터가 활용됩니다. 데이터가 충분할수록 여러 설계안 가운데 검토 대상을 빠르게 좁힐 수 있어 반복 작업도 줄어듭니다.

다만 AI가 제품 설계를 완성하는 것은 아닙니다. 시뮬레이션 결과가 실제 환경에서도 유효한지 확인하고, 안전 기준과 인증 요건은 물론 현재 설비에서 생산할 수 있는지까지 엔지니어가 검토해야 합니다.

AI가 도입되면 설계 엔지니어의 역할도 달라집니다. 설계안을 직접 작성하는 일보다, AI에 조건을 입력하고 결과가 현장 기준에 맞는지 판단하는 일의 비중이 커집니다.

사례 2. 생산계획 : 여러 조건을 반영해 생산 순서를 추천합니다

생산계획은 주문량뿐 아니라 납기와 자재, 인력, 설비 상태를 종합적으로 고려해 수립합니다. 긴급 주문이나 설비 고장처럼 예상하지 못한 변수가 생기면 기존 계획도 그것에 맞게 조정해야 합니다.

이때 AI는 과거 생산 데이터와 현재 조건을 분석해 생산 순서를 추천합니다. 생산이 지연되거나 납기를 맞추기 어려운 공정도 미리 찾을 수 있습니다.

하지만 AI의 추천이 항상 현장에 맞는 것은 아닙니다. 갑작스러운 결근이나 자재 지연처럼 데이터에 반영되지 않은 변수가 있기 때문입니다. 생산 관리자는 AI가 제안한 계획을 현장 상황과 비교한 뒤, 반영되지 않은 조건이 있다면 생산 순서와 자원 배분을 조정해야 합니다.

결국 생산 관리자의 역할은 계획을 세우는 일에서 계획을 검토하는 일로 옮겨갑니다. AI가 놓친 변수를 짚어내고 순서를 다시 조정하는 것이 핵심 업무가 됩니다.

사례 3. 품질관리: 불량 탐지에서 원인 분석까지 지원합니다

품질검사에서는 작업자가 제품의 외관을 직접 확인하는 육안검사가 널리 활용됩니다. 하지만 검사량이 많아지면 작업자의 피로가 쌓이고, 검사 결과에 차이가 생길 수 있습니다. 미세한 결함을 일정한 속도와 기준으로 계속 확인하기도 어렵습니다.

컴퓨터 비전 AI는 제품 이미지를 분석해 불량을 찾아냅니다. 불량의 위치와 유형을 구분하고, 어떤 공정 조건에서 불량이 자주 발생했는지도 분석할 수 있습니다.

다만 AI가 불량과 함께 나타난 공정 조건을 실제 원인으로 잘못 판단할 수 있습니다. 정상 제품을 불량으로 분류하거나 불량 제품을 놓치는 오류도 발생합니다. 따라서 품질담당자는 설비와 소재, 작업 방법을 추가로 살펴 AI의 판단을 검증하고 실제 원인을 파악해야 합니다.

 AI는 품질검사를 완전히 대신하기보다 불량 가능성이 있는 제품을 먼저 골라주는 역할에 가깝습니다. 품질 담당자는 모든 제품을 검사하는 대신, AI가 골라낸 제품을 다시 확인하고 불량 원인을 공정 개선으로 연결하는 역할을 맡게 됩니다.

제조업 AI 인재, HR은 어떤 역량을 봐야 할까?

앞서 살펴본 것처럼 같은 제조업 안에서도 AI를 활용하는 방식은 직무마다 다릅니다. 따라서 AX 조직에 필요한 인재를 평가할 때도 직무별 업무 특성을 고려해야 합니다.

한국지능정보사회진흥원은 국내 제조업의 AI 활용 과제로 도메인 지식과 AI 역량을 함께 갖춘 인력의 부족을 지적했습니다. AI 도구를 잘 사용하는 것만큼 제조 업무를 이해하고 결과를 판단하는 능력이 중요하다는 의미입니다.

그렇다면 HR은 제조업 AI 인재의 어떤 역량을 살펴봐야 할까요? 채용과 인재 배치 과정에서 다음 네 가지를 질문해 볼 수 있습니다.

AI 역량, 실제 업무 과제로 평가하세요

위 네 가지 역량은 이력서나 자격증만으로는 확인하기 어렵습니다. 결과물만 보면 지원자가 어떤 근거로 판단했는지, AI 결과의 어느 지점을 의심했는지 알 수 없기 때문입니다. 

AI를 잘 쓴 사람과 AI가 준 답을 그대로 옮긴 사람은 결과물만으로 구분되지 않습니다. 차이는 그 답에 도달하기까지의 과정에서 드러납니다.

실제 제조 업무와 유사한 과제를 제시하면 결과물은 물론 문제 해결 과정까지 살펴볼 수 있습니다.

프로그래머스 AI 역량평가는 실제 업무와 유사한 과제를 통해 AI 역량을 확인합니다. 최종 결과물과 함께 프롬프트 수정 이력과 AI 상호작용 로그를 분석해 문제 해결 과정까지 살펴봅니다. 이를 바탕으로 개인과 조직의 강점과 개선 영역을 파악하고, 평가 결과를 채용과 인재 배치의 기준으로 활용할 수 있습니다.

우리 조직의 구성원이 AI를 실제 업무에 활용할 준비가 되어 있는지 궁금하다면, AI 역량평가를 먼저 경험해 보세요.

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