단순 자동화 넘어 ‘AI·데이터 지능화’로… 완성차 제조 격차 벌어진다

로크웰 오토메이션-미국 자동차연구센터(CAR) ‘스마트 제조 동향’ 보고서 발간

글로벌 완성차 및 부품 제조업계가 단순 하드웨어 중심의 자동화를 넘어, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 이식하는 ‘지능형 제조’ 단계로 급격히 회전하고 있다. 스마트 제조 도입 여부를 고민하던 주저함의 시기는 지났다. 이제 관건은 ‘얼마나 빠르게, 어디까지 깊숙이’ 데이터 생태계를 침투시킬 것인가에 쏠린다.

산업 자동화 및 디지털 트랜스포메이션 전문 기업 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation)은 미국 자동차연구센터(CAR)와 손잡고 이 같은 내용이 담긴 ‘자동차 부문 스마트 제조: 도입 및 영향(Smart Manufacturing in Automotive: Deployment and Impact)’ 공동 보고서를 발표했다. 이번 보고서는 CAR의 독자적 분석 역량과 로크웰 오토메이션의 ‘제11차 연례 스마트 제조 현황 보고서’ 데이터를 결합해 작성됐다.

용접·도장 넘어 ‘전자 조립·물류’ 사각지대로 영역 확장

과거 자동차 공장의 자동화가 로봇 팔을 이용한 차체 용접이나 도장 공정 등 고위험·고반복 작업에 집중됐다면, 최근의 양상은 완전히 다르다. 보고서에 따르면 대다수 완성차 제조사와 1차 부품 제조사(Tier 1)들은 이미 보편화된 프레스·차체·도장 영역을 지나, 그간 자동화 적용이 난공불락으로 여겨졌던 전자 장비 조립, 품질 검증, 생산 일정 조정, 공장 내 물류(In-plant Logistics) 등 ‘제조 사각지대’로 첨단 기술을 대거 이식하고 있다.

이러한 확장세의 중심에는 AI와 ML 기술이 자리한다. 기존 설비 제어 알고리즘 위에 인공지능을 얹어 예측 정비(Predictive Maintenance)의 정밀도를 극대화하고, 비전 검사의 정확도를 높여 품질 보증 압력에 선제 대응하는 구조다.

“이미 자동차 업계 전반에는 단단한 자동화 물리 인프라가 구축되어 있다. 현재 일어나는 지각변동의 본질은 제조 기업들이 AI와 실시간 데이터를 결합해 공정의 복잡성을 통제하고, 의사결정의 직관과 질을 끌어올려 경쟁 우위를 확보하는 방식에 있다. 선제적 투자를 감행한 기업들은 이미 유의미한 격차를 벌리기 시작했다.”
-에드가 팔러(Edgar Faler) CAR 수석 모빌리티 분석가 겸 전략 책임자

지속되는 품질 압력과 온쇼어링… 숫자 및 실적으로 증명된 AI 효과

글로벌 자동차 산업을 둘러싼 외부 환경은 녹록지 않다. 파워트레인의 다변화로 인한 생산 환경의 복잡성 증가, 천문학적 비용을 초래하는 보증 압력, 여기에 심화되는 인력난과 글로벌 서플라이체인 재편에 따른 국내 생산(Onshoring) 기조가 중첩되고 있다. 보고서는 스마트 제조가 이러한 악조건 속에서 제조 원가 경쟁력을 확보하는 가장 강력한 동력원이라고 짚었다.

실제 기술을 이식한 공장 현장에서는 눈에 띄는 숫자가 포착된다.

• 비계획 가동 중단(Down-time)시간: 최대 50% 감소
• 설비종합효율(OEE): 약 5% 향상
• 생산량 증대 효과: 실시간 데이터 분석 도입으로 5%~7% 추가 생산성 확보

제임스 글래슨(James Glasson) 로크웰 오토메이션 부사장은 “오늘날 제조업체들은 제한된 자원 속에서 폭발적으로 증가하는 생산 복잡성을 해소해야 하는 이중고를 안고 있다”며 “자동화와 AI의 결합은 현장 엔지니어가 잠재적 위험 신호를 사전에 감지하고 다운타임을 획기적으로 줄여 공장 전체의 수율을 끌어올리는 핵심 키”라고 강조했다. 그는 이어 “향후 완성차 및 부품 업계의 생존을 가르는 차별점은 결국 이 디지털 역량을 얼마나 빠르고 광범위하게 확장하느냐에 달렸다”고 덧붙였다.

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