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문동민 한국표준협회 회장
스마트팩토리, 기가팩토리, 그리고 다크팩토리까지 등장하면서 제조 현장의 혁신이 날로 가속화하고 있다. 정부 정책과 중소·중견기업들의 관심도 스마트팩토리에서 인공지능(AI)팩토리로 진화하고 있다. 이는 '데이터'와 '연결'이라는 점에서 과거의 공장 자동화와는 다르며, AI에 기반한 스마트팩토리 또는 AI가 의사 결정의 중심이 되는 공장으로서 궁극적으로는 지능형 제조 또는 자율 제조를 지향한다.
AI 도입 자체가 제조 경쟁력의 핵심은 아니다. 작업부터 공정, 라인, 공장 운영이 하나의 동기화된 체계로 연결되 바다이야기오리지널 고 설비, 물류, SCM, 구매로 이어지는 사슬이 예측-판단-실행-개선의 선순환 구조로 작동하느냐가 관건이다. AI는 이 고리를 정교하게 만드는 강력한 수단이며, 데이터와 연결 위에서만 제대로 작동한다.
아쉽게도 우리 중소·중견기업들에 AI팩토리의 벽은 높다. 선도적인 대기업들도 아직 협력사와 AI 기반 생태계를 안착시키는 데는 미치지 못 바다이야기룰 하고 있다.
중소·중견기업 입장에서 현실적인 대안은 '규칙, AI, 사람'이 같이 작동하는, 가능한 영역부터 스마트화 및 AI 전환을 추진하는 것이다. 먼저 생산 시스템의 병목구간을 정밀 진단하고, 비효율이 생기는 인과구조를 명확하게 규명하는 데에서 시작해야 한다. 지금도 이상 징후 감지부터 예지보전, 비전검사, 생산계획 최적화까지 현장 바다이야기온라인 에 적용할 기술은 많다. 나중에 한꺼번에 추진하겠다는 것보다는 예컨대 불량 재발 방지를 위한 원인 분석, 수율 최적화를 위한 공정 관리, 납기 리스크를 최소화하는 계획-실행 연계 등 가시적 성과와 파급력이 높은 핵심 영역에 우선순위를 두고 실현해 나가야 한다.
그리고 이 과정에서 작은 성공일지라도 현장이 체감할 수 있는 실질적 지표를 공유 야마토게임하기 해야 한다. 사람의 공감과 성공에 대한 확신이 있어야만 AI가 비로소 현장에 뿌리를 내릴 수 있기 때문이다. 예를 들어 리드타임 단축, 재고 회전율 개선, 납기준수율 향상 등 실제 성과가 입증된다면 현장인력은 AI를 당연한 운영 원칙으로 받아들일 것이고, 그렇지 못하면 손으로 쓰는 수기와 경험 중심의 과거 관성으로 회귀할 가능성이 높다. 외부 파트너와의 전 바다이야기프로그램 략적 협력도 큰 동력이 될 수 있다. 그간 스마트팩토리 구축 경험을 축적한 전문기관들이 적지 않고, 성형부터 검사까지 첨단 요소 기술을 보유하며 AI 전환 지원을 사업 영역으로 삼고 있는 기업들도 있다.
AI 전환을 위한 모기업의 역할도 중요하다. 공급망 전체가 얼마나 긴밀하게 맞물려 돌아가느냐에 성패가 달려 있기 때문이다. 모기업의 AI팩토리가 전시용 쇼룸에 그치지 않으려면 기획 단계부터 복제와 확산을 전제로 설계해야 한다. 데이터 규격과 시스템 연계 방식, KPI 정의 및 운영 룰을 아우르는 표준 가이드라인을 수립하고, 협력사와 견고한 디지털 동기화를 실현해야 한다. 모기업은 협력사의 AI 도입을 강조하는 데 그치지 말고, 현장에 밀착한 지속적인 기술 교류를 통해 공급망 전체의 역량을 끌어올리는 동반성장의 마중물 역할을 해야 한다.
'데이터'와 '연결'을 위한 공동의 노력을 촉진하는 정부의 역할도 중요하다. 이를 위해 산업통상부가 주도하는 AI팩토리 M.AX 얼라이언스에 거는 기대가 크다. 자동차, 반도체, 조선 등 12개 업종에서 앵커 기업, 핵심 기업, 연구기관들이 합심해 AI 전환을 추진하는 것이니만큼 생태계를 아우르는 AI팩토리 플랫폼 마련을 기대한다.
AI팩토리의 가치는 화려한 스크린에 있지 않다. 데이터와 연결을 향한 개별 생산현장의 실천과 성과에 대한 공감, 그리고 신뢰에 기반한 생태계 참여자들의 공동의 노력이 성패를 결정한다.
[문동민 한국표준협회 회장]
스마트팩토리, 기가팩토리, 그리고 다크팩토리까지 등장하면서 제조 현장의 혁신이 날로 가속화하고 있다. 정부 정책과 중소·중견기업들의 관심도 스마트팩토리에서 인공지능(AI)팩토리로 진화하고 있다. 이는 '데이터'와 '연결'이라는 점에서 과거의 공장 자동화와는 다르며, AI에 기반한 스마트팩토리 또는 AI가 의사 결정의 중심이 되는 공장으로서 궁극적으로는 지능형 제조 또는 자율 제조를 지향한다.
AI 도입 자체가 제조 경쟁력의 핵심은 아니다. 작업부터 공정, 라인, 공장 운영이 하나의 동기화된 체계로 연결되 바다이야기오리지널 고 설비, 물류, SCM, 구매로 이어지는 사슬이 예측-판단-실행-개선의 선순환 구조로 작동하느냐가 관건이다. AI는 이 고리를 정교하게 만드는 강력한 수단이며, 데이터와 연결 위에서만 제대로 작동한다.
아쉽게도 우리 중소·중견기업들에 AI팩토리의 벽은 높다. 선도적인 대기업들도 아직 협력사와 AI 기반 생태계를 안착시키는 데는 미치지 못 바다이야기룰 하고 있다.
중소·중견기업 입장에서 현실적인 대안은 '규칙, AI, 사람'이 같이 작동하는, 가능한 영역부터 스마트화 및 AI 전환을 추진하는 것이다. 먼저 생산 시스템의 병목구간을 정밀 진단하고, 비효율이 생기는 인과구조를 명확하게 규명하는 데에서 시작해야 한다. 지금도 이상 징후 감지부터 예지보전, 비전검사, 생산계획 최적화까지 현장 바다이야기온라인 에 적용할 기술은 많다. 나중에 한꺼번에 추진하겠다는 것보다는 예컨대 불량 재발 방지를 위한 원인 분석, 수율 최적화를 위한 공정 관리, 납기 리스크를 최소화하는 계획-실행 연계 등 가시적 성과와 파급력이 높은 핵심 영역에 우선순위를 두고 실현해 나가야 한다.
그리고 이 과정에서 작은 성공일지라도 현장이 체감할 수 있는 실질적 지표를 공유 야마토게임하기 해야 한다. 사람의 공감과 성공에 대한 확신이 있어야만 AI가 비로소 현장에 뿌리를 내릴 수 있기 때문이다. 예를 들어 리드타임 단축, 재고 회전율 개선, 납기준수율 향상 등 실제 성과가 입증된다면 현장인력은 AI를 당연한 운영 원칙으로 받아들일 것이고, 그렇지 못하면 손으로 쓰는 수기와 경험 중심의 과거 관성으로 회귀할 가능성이 높다. 외부 파트너와의 전 바다이야기프로그램 략적 협력도 큰 동력이 될 수 있다. 그간 스마트팩토리 구축 경험을 축적한 전문기관들이 적지 않고, 성형부터 검사까지 첨단 요소 기술을 보유하며 AI 전환 지원을 사업 영역으로 삼고 있는 기업들도 있다.
AI 전환을 위한 모기업의 역할도 중요하다. 공급망 전체가 얼마나 긴밀하게 맞물려 돌아가느냐에 성패가 달려 있기 때문이다. 모기업의 AI팩토리가 전시용 쇼룸에 그치지 않으려면 기획 단계부터 복제와 확산을 전제로 설계해야 한다. 데이터 규격과 시스템 연계 방식, KPI 정의 및 운영 룰을 아우르는 표준 가이드라인을 수립하고, 협력사와 견고한 디지털 동기화를 실현해야 한다. 모기업은 협력사의 AI 도입을 강조하는 데 그치지 말고, 현장에 밀착한 지속적인 기술 교류를 통해 공급망 전체의 역량을 끌어올리는 동반성장의 마중물 역할을 해야 한다.
'데이터'와 '연결'을 위한 공동의 노력을 촉진하는 정부의 역할도 중요하다. 이를 위해 산업통상부가 주도하는 AI팩토리 M.AX 얼라이언스에 거는 기대가 크다. 자동차, 반도체, 조선 등 12개 업종에서 앵커 기업, 핵심 기업, 연구기관들이 합심해 AI 전환을 추진하는 것이니만큼 생태계를 아우르는 AI팩토리 플랫폼 마련을 기대한다.
AI팩토리의 가치는 화려한 스크린에 있지 않다. 데이터와 연결을 향한 개별 생산현장의 실천과 성과에 대한 공감, 그리고 신뢰에 기반한 생태계 참여자들의 공동의 노력이 성패를 결정한다.
[문동민 한국표준협회 회장]
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