Automate Live 패널서 산업 리더 3인 논의…AI 비전·엣지 AI·안전 자동화·품질관리 분야 실질 가치 부각

 

제조업에서 인공지능(AI)은 더 이상 도입 여부를 논의하는 기술이 아니라, 어디에서 측정 가능한 가치를 만들 수 있는지를 검증하는 단계로 이동하고 있다. Automate Live 패널에 참여한 산업 자동화 전문가들은 AI가 제조 현장의 필수 도구로 자리 잡고 있지만, 성공적인 적용은 기술 자체보다 데이터 품질, 인프라, 엔지니어링 판단에 달려 있다고 강조했다.

제조 AI 논의, ‘도입 여부’에서 ‘실질 가치’로 전환

 

최근 수년간 인공지능은 제조업 전반의 핵심 화두로 자리 잡았다. 그러나 산업 자동화 전문가들에게 중요한 질문은 이제 “AI를 사용해야 하는가”가 아니다. 질문은 “AI가 어디에서 측정 가능한 가치를 만들 수 있으며, 어디에서는 그렇지 않은가”로 바뀌고 있다.

 

이 같은 실용적 관점은 최근 시카고 맥코믹 플레이스에서 열린 Automate Live 토론에서 주요 의제로 다뤄졌다. Manufacturing Matters Podcast 진행자인 지미 캐럴(Jimmy Carroll)이 현장에서 패널 토론을 이끌었으며, 대화에는 Prolucid Technologies의 다시 바허트(Darcy Bachert) CEO, Zebra Technologies 머신비전 및 고정식 산업 스캐닝 부문 찰리 롱(Charlie Long) 부사장 겸 총괄, Reynolds & Moore의 미셸 실바(Michele Silva) 엔지니어링 매니저가 참여했다.

 

Automate Live 토론을 정리해보면 패널의 메시지는 명확했다. AI는 산업 자동화에서 점점 필수적인 도구가 되고 있지만, 성공 여부는 AI 기술 자체보다 그 뒤에 있는 데이터, 인프라, 엔지니어링 의사결정에 더 크게 좌우된다.

 

AI, 전통 자동화가 어려웠던 문제 해결 단계로 성숙

토론에서 가장 강하게 제기된 메시지 중 하나는 AI가 마침내 전통 자동화로 해결하기 어려웠던 문제를 처리할 수 있는 수준까지 성숙했다는 점이다.

 

오랫동안 산업용 머신비전은 결정론적 규칙 기반 프로그래밍에 크게 의존해 왔다. 엔지니어는 허용 가능한 모든 조건과 가능한 변형을 명시적으로 정의해야 했다. 이 방식은 많은 애플리케이션에서 여전히 매우 효과적이지만, 변동성이 커질수록 한계를 드러낸다.

 

현대 AI는 이 구조를 바꾸고 있다. 가능한 모든 시나리오를 일일이 프로그래밍하는 대신, AI 모델은 사례를 통해 학습하고 기존 알고리즘으로 정의하기 어렵거나 불가능한 패턴을 인식할 수 있다.

 

이에 따라 AI는 다양한 제조 애플리케이션에서 새로운 기회를 만들고 있다. 대표적으로 글꼴이 일정하지 않거나 라벨이 손상된 경우의 광학문자인식(OCR), 자연스러운 변동이 있는 복잡한 시각 검사, 비전·온도·진동·생산 데이터를 결합한 멀티모달 검사, 자율 로봇 인식, 지능형 품질관리 등이 꼽힌다.

 

다만 패널들은 AI가 전통 비전 도구를 대체하기보다 보완해야 한다고 강조했다. 단순 측정 작업이나 결정론적 검사는 여전히 기존 머신비전 알고리즘이 가장 적합한 경우가 많으며, AI는 변동성이 큰 영역의 빈틈을 메우는 방식으로 활용될 때 효과가 크다는 설명이다.

 

좋은 AI는 좋은 데이터에서 출발

토론 전반에서 반복적으로 제기된 또 다른 핵심 메시지는 데이터 준비의 중요성이다. 많은 조직은 AI 도입 과정에서 데이터 준비의 중요성을 과소평가하는 경향이 있다.

 

AI는 열악한 공정이나 부실한 데이터를 자동으로 해결해 주는 마법 같은 솔루션이 아니다. 성공적인 AI 적용은 구조화된 고품질 데이터셋과 해결하려는 문제에 대한 명확한 이해에서 시작된다.

 

신뢰할 수 있는 데이터가 없다면, 정교한 AI 모델도 일관된 결과를 내기 어렵다. 따라서 AI 프로젝트를 검토하는 제조기업은 먼저 보유 데이터가 정확하고 대표성이 있는지, 해당 애플리케이션이 실제로 AI를 필요로 하는지, 충분한 실제 사례로 모델을 학습시킬 수 있는지 점검해야 한다.

 

또한 추론이 어디에서 이뤄질지도 중요한 질문이다. AI 추론을 클라우드에서 수행할지, 엣지에서 수행할지에 대한 결정은 프로젝트의 성공 가능성을 좌우하는 핵심 요소가 될 수 있다.

 

이러한 기본 질문들은 모델 학습이 시작되기 훨씬 전부터 AI 프로젝트의 성패를 결정한다.

 

엣지 AI, 제조 현장 실시간 의사결정 지원

산업용 AI는 소비자용 AI와 크게 다르다. 제조 환경에서는 의사결정이 초 단위가 아니라 밀리초 단위로 이뤄져야 하는 경우가 많다.

 

분당 수백 개 부품을 검사하거나, 자율이동로봇(AMR)이 동적인 환경에서 안전하게 이동해야 하는 상황에서는 지연시간이 생산성과 안전에 직접적인 영향을 미친다.

 

패널은 이러한 이유로 엣지 컴퓨팅이 산업용 AI에서 점점 더 중요해지고 있다고 설명했다. 대규모 모델 학습에는 클라우드 인프라가 여전히 유용하지만, 실제 추론은 GPU 또는 특수 프로세서를 탑재한 엣지 장치에서 직접 수행돼야 하는 경우가 많다.

 

AI를 현장에서 로컬로 실행하면 통신 지연 없이 실시간으로 시스템이 반응할 수 있다. 이는 생산성 저하나 안전 리스크를 유발할 수 있는 네트워크 지연을 줄이는 데 도움이 된다.

 

AI는 엔지니어링 판단을 대체하지 않는다

패널 토론에서 반복적으로 강조된 실용적 메시지는 기업이 AI를 최신 기술이라는 이유만으로 도입해서는 안 된다는 점이다. 제조기업은 먼저 비즈니스 문제에서 출발해야 한다.

 

단순한 규칙 기반 솔루션이 해당 애플리케이션을 안정적으로 해결하고 있다면, AI를 추가하는 것은 불필요한 복잡성을 만들 수 있다. AI는 기존 접근법이 한계에 도달했을 때 가장 큰 가치를 제공한다.

 

패널들은 AI가 엔지니어링 전문성을 대체할 것이라는 기대도 경계했다. 문서 생성, 품질관리 워크플로, 소프트웨어 개발 지원, 안전관리 등은 AI가 생산성을 크게 높일 수 있는 분야다.

 

그러나 산출물 검증, 사이버보안 확보, 규제 준수 유지, 도메인 지식 적용에는 여전히 숙련된 엔지니어가 필요하다. 제조 현장에서 AI는 엔지니어를 대체하는 존재가 아니라, 엔지니어링 보조자로 활용될 때 가장 효과적으로 작동한다.

 

로봇과 사람의 협업 확대, 안전 검증 중요성 커져

AI가 로봇이 사람과 더 가까이 작업할 수 있도록 지원하면서 안전의 중요성은 더욱 커지고 있다.

 

패널들은 AI 기반 인식 시스템이 로봇이 사람을 인식하고, 변화하는 환경을 탐색하며, 기존의 울타리형 작업 셀 밖에서도 더 안전한 운영 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있다고 설명했다.

 

동시에 AI 기반 안전 시스템을 규율하는 표준은 계속 진화하고 있다. 이에 따라 이러한 기술을 생산 환경에 배치하기 전에는 신중한 검증과 인간의 감독이 필수적이다.

 

협동로봇, 자율이동로봇, AI 기반 자동화를 검토하는 제조기업이 늘어나면서 혁신과 책임 있는 배치 사이의 균형은 더욱 중요한 과제가 되고 있다.

 

다음 산업 AI 물결의 핵심은 사람과 역량

패널이 전한 가장 중요한 메시지 중 하나는 기술보다 사람에 관한 것이었다. 전문가들은 AI가 이전의 기술 전환보다 더 빠르게 제조업을 재편할 가능성이 크다는 데 의견을 같이했다.

 

제조기업은 이러한 변화를 두려워하기보다 새로운 역량을 개발하고, AI 도구와 함께 일하는 방법을 익히는 데 집중해야 한다.

 

AI를 평가하고, 배치하고, 관리하는 방법을 이해하는 엔지니어, 기술자, 프로그래머, 운영팀은 산업 전반에서 AI 도입이 가속화될수록 더 중요한 역할을 맡게 될 전망이다.

 

패널이 강조했듯 산업용 AI의 미래는 과장된 기대가 아니라 신중한 엔지니어링, 양질의 데이터, 실용적 구현에 의해 결정될 전망이다.

 

헬로티 김진희 기자 |