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[IT뉴스][AX 지금, 현장에선] 한국의 제조 경쟁력, AI로 재설계되는 공장에서 결정된다

온카뱅크관리자

2026-04-07 09:57:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 폭스콘 사례로 본 제조 AX의 현장 
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 강병문 BCG 코리아 파트너. /BCG 코리아
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 한국 산업 경쟁력의 기반은 여전히 제조업이다. 조선·배터리·가전 등 주요 산업에서 경쟁력의 차이는 결국 공장에서 만들어진다. 같은 설비와 인력을 갖추고도 생산성과 품질에서 격차가 벌어지는 이유는 무엇을 만드느냐보다 어떻게 운영하느냐에 달려 있기 때문이다.
 현장에서 제조 기업과 이야기를 나눠보면 비슷한 질문이 반복된다. “인공지능(AI)을 도입하면 생산 효율이 얼마나 개선되는가”라는 것이다. 틀린 질문은 아니지만 지금 공장에서 벌어지는 변화를 설명하기엔 부족하다. 실제로 더 자주 등장하는 고민은 따로 있다. 데이터가 충분하지 않은 상황에서 인프라부터 구축해야 하는지, 작은 AI 과제부터 적용해보는 것이 맞는지, 최소한 사람 수준의 정확도 확보 이후 도입해야 하는지에 대한 것이다. 이런 접근은 신중해 보이지만 반복될수록 실행이 늦어진다는 공통된 결과로 이어진다. 인프라를 정비하는 동안 현장의 문제는 그대로 남고, 개별 과제는 조직 전체 성과로 이어지기 어렵다. 완벽을 기다리는 사이 실행은 지연되고, 기업은 AI를 준비하면서도 경쟁력은 바뀌지 않는 상태에 머물게 된다.
 이런 기업에 좋은 모범 예시가 있다. 바로 애플의 협력사로 유명한 글로벌 전자 제조 기업 폭스콘(Foxconn)이다. 폭스콘은 BCG와 함께 공장 운영 방식을 근본적으로 재설계하는 접근을 택했다. AI를 특정 공정의 효율 개선 도구로 보지 않고, 공장을 어떻게 운영할 것인가라는 문제를 출발점으로 삼았다.
 ◇폭스콘이 선택한 방식: ① 공장 운영 모델을 재설계
 폭스콘은 ‘Genesis’ 프로젝트를 통해 물리적 공정, 디지털 트윈, AI 기반 의사 결정 구조를 하나로 연결했다. 공장을 사람 중심이 아닌 AI가 지속적으로 최적화를 수행하는 구조로 전환한 것이다. 초기에는 AI 시스템에 사람이 적극적으로 개입하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)’ 방식을 적용해 AI 판단을 사람이 보완하며 빠르게 현장 적용과 학습을 병행했다.
 가장 큰 변화는 설계 방식에서 나타났다. 기존에는 공장을 먼저 구축한 뒤 시운전을 통해 문제를 수정하는 방식이 일반적이었다. 그러나 폭스콘은 디지털 트윈 환경에서 공정을 먼저 설계하고, AI 시뮬레이션을 통해 최적 조건을 도출한 후에 실제 공장을 구축했다. 운영 단계에서도 변화는 분명하다. AI 에이전트는 결함 수정, 공정 조율, 성능 최적화 등 반복 작업을 담당하고, 사람은 예외 상황과 복잡한 판단에 집중했다. 이러한 구조는 공장 간 학습 체계로 확장됐다. 중앙 모델이 글로벌 거점에 배포되고, 각 공장은 데이터를 기반으로 재학습하며 결과는 다시 중앙으로 모이는 구조가 만들어졌다. 그 결과 공장 간 경험과 노하우가 실시간으로 공유되고, 원재료·설비·제품 등의 환경 변화에 맞춰 운영 방식이 지속적으로 개선됐다.
 공장은 더 이상 고정된 시스템이 아니라, 스스로 학습하고 진화하는 구조로 바뀌고 있다. 이는 단순한 자동화 수준의 변화가 아니다. 공장을 운영하는 방식 자체가 근본적으로 달라진 것이다.
 ◇ 폭스콘이 선택한 방식: ② 완벽이 아니라 방향과 속도
 폭스콘 사례에서 더 중요한 것은 의사 결정 방식이다. 성패를 가르는 것은 어떤 AI를 적용하느냐가 아니라, 공장을 어떻게 운영할 것인가에 대한 정의에 있다. 폭스콘은 AI 적용 이전에 AI 운영 모델의 방향성을 먼저 설정했다. 이 방향은 현장이 아니라 영 리우 최고경영자(CEO) 차원에서 정의됐다. 수율·품질·생산성·비용 구조 등 구체적 목표와 AI 활용 방향성이 연결됐고, 그 결과 AI는 목표를 달성하기 위한 수단으로 정렬됐다.
 또 하나의 차이는 속도다. 폭스콘은 완벽한 준비를 기다리지 않았다. 데이터가 부족한 상황에서도 AI를 활용해 데이터 축적과 학습을 병행했다. 초기에는 사람의 개입으로 결과를 보완하면서 빠르게 적용했다. 이는 빠른 AI 도입의 선결 조건이다. 실제로 해외 진출 배터리 소재 기업에서도 유사한 패턴이 나타난다. 초기에는 데이터 부족과 인프라 문제로 저항이 있지만, 최고 경영진이 방향을 명확히 하고 실행을 밀어붙이면서 AI 기반 의사 결정이 빠르게 도입됐다. 그 결과 단기간 내 품질과 수율이 개선되고, 생산성과 비용 구조에도 긍정적 변화가 나타났다. 결국 AI 전환의 속도를 결정하는 것은 기술이 아니라 경영진의 결단인 셈이다.
 ◇결국 경쟁력은 ‘재설계된 공장’에서 나온다
 한국 제조업이 처한 환경은 갈수록 복잡해지고 있다. 중국과의 경쟁 속에서 원가 경쟁력과 품질 우위를 동시에 확보해야 하는데, 숙련 인력은 감소하고 글로벌 생산 거점은 확대되며 수요 변동성은 커지고 있다. 특히 미국, 유럽, 동남아 등 글로벌 확장으로 인해 각 지역의 조직 문화와 운영 방식이 달라지면서, 과거 한국에서 통했던 생산 방식은 더 이상 그대로 적용하기 어려워졌다. 여기에 수요 변동성과 공급 리스크까지 더해지며 생산 운영의 불확실성은 크게 확대되고 있다. 이러한 환경에서 경험과 직관에 의존한 운영 방식만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다. 문제는 생산성이 아니라 공장을 운영하는 방식 자체다.
 이제 제조 기업은 선택을 미루기 어려운 시점에 와 있다. AI를 기존 공정에 덧붙이는 수준에 머무를 것인지, 아니면 공장 운영 방식 자체를 AI 중심으로 재설계할 것인지에 대한 선택이다. 제조업에서의 AX(AI 전환)는 단순한 디지털 전환이 아니다. 설비와 공정, 인력과 데이터가 하나의 체계로 연결되는 운영 방식의 변화다. 쉽지 않은 전환이지만, 한번 시작되면 경쟁 격차는 빠르게 벌어진다. 지금 기업들이 고민하는 문제는 기술 부족 부분이 아니다. 이미 필요한 기술은 충분히 존재한다. 중요한 것은 얼마나 빠르게 방향을 정하고 실행으로 옮기느냐다. 선도 사례를 지켜보거나 인프라 구축부터 시작하는 방식으로는 변화의 속도를 따라가기 어렵다. 이제는 현장에서 실행하고, 실행을 통해 학습하며, 그 결과를 다시 운영에 반영하는 구조로 전환해야 한다.
 한국 제조의 경쟁력은 여전히 공장에서 나온다. 다만 그 공장이 과거와 같은 방식으로 운영되지 않는다는 점이 달라졌을 뿐이다. 지금 공장은 AI를 중심으로 다시 설계되고 있으며, 그 변화의 속도가 앞으로의 경쟁 격차를 결정하게 될 것이다.
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