디지털 엔터프라이즈(Digital Enterprise)로의 전환은 이제 선택이 아닌 필수다. 노동력 부족과 수익성 감소에 대응하기 위해 제조 산업, 특히 기계 제조사들은 디지털 전환에 적극적으로 나서고 있다. 디지털 트윈(Digital Twin)은 물론 전통적 AI, 생성형 AI, 최근의 에이전틱 AI까지 아우르는 다양한 솔루션은 기업이 보다 유연하고 탄력적이며 효율적으로 운영될 수 있도록 지원해 왔다. 동시에 이러한 기술은 인간을 의사결정 과정에 유기적으로 포함시키는 방향으로 자동화를 확장하는 기반이 되고 있다.

이제 디지털화는 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡았다. 포괄적 디지털 트윈과 디지털 스레드(Digital Thread)는 디지털 전환의 기반이며, 제품의 개념 단계부터 제조에 이르기까지 전 과정을 하나의 SSOT(Single Source of Truth)로 연결한다. 또한 디지털 스레드는 프로세스와 시스템을 통합함으로써 부서 간 원활한 협업을 지원하고, 다양한 기술 간 융합을 촉진한다.

디지털 전환의 민주화를 이끄는 

AI와 포괄적 디지털 트윈

설계, 운영, 공급망 전반에 걸친 AI 통합이 가속화되면서 산업 기계 분야는 급격한 변화를 겪고 있으며, 이러한 흐름은 향후 수년간 업계의 구조와 경쟁 구도를 재편할 것으로 보인다. AI 역량이 빠르게 고도화되는 가운데, 그 접근성은 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다. 이에 따라 다양한 규모의 기업들이 시스템과 프로세스의 현대화를 적극적으로 추진하고 있다. 특히 중소기업과 브라운필드(Brownfield) 환경에서는 초기 단계의 비즈니스 프로세스 전환이 부담으로 작용할 수 있다. 이때 자동화 및 AI 프로세스에 대한 접근성을 높여주는 솔루션은 이러한 부담을 완화하는 역할을 한다. 동시에 인재 격차가 심화되는 상황에서 솔루션의 중요성은 더욱 커지고 있다.

예를 들어 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 작업자들이 AI를 직접 시험하고 활용할 수 있도록 지원하며, 인간과 기계 간 운영을 연결하는 데 기여하고 있다. 지난해 비로소 많은 제조업체들이 LLM을 도입하여 지식 격차를 보완하고 현장 적용 가능성을 검증하기 시작하였다. 이와 같이 비교적 단순한 도구부터 단계적으로 도입하면 설계자와 엔지니어는 새로운 솔루션에 적응할 시간을 확보할 수 있고, 기업은 자사에 적합한 AI 요구사항을 정의한 뒤 점진적으로 확장해 나갈 수 있다. 또한 엔지니어링과 제조 요구를 충족하는 AI 기반 솔루션을 단계적으로 도입함으로써, 향후 더 복잡하고 고도화된 시스템을 보다 수월하게 채택할 수 있다.

이러한 흐름은 국내 제조업 현장에서도 구체화되고 있다. 특히 공작기계 산업은 한국 제조 경쟁력을 대표하는 분야로, 미국 가드너(Gardner Business Media)에 따르면 2023년 기준 한국은 공작기계 생산 세계 6위(50억 달러), 수출 5위(29억 달러), 소비 7위(30억 달러)를 기록하며 글로벌 시장에서 의미 있는 위상을 유지하고 있다.

이러한 산업 기반 위에서, 산업통상자원부(현 산업통상부)는 지난해 경남 창원 정밀기계 소부장 특화단지에 ‘AI CNC 실증센터’를 구축하였다. 해당 센터에서는 실제 생산 공장 환경을 기반으로 한 테스트베드를 통해 AI 기반 공작기계 기술의 실증과 검증이 진행되고 있다. 공작기계 산업의 핵심 기술인 컴퓨터 수치제어(Computerized Numerical Control, CNC)에 AI를 접목함으로써, 가공 조건을 최적화하고 장비 상태를 예측하는 방식이 적용되고 있다. 이를 통해 디지털 기반의 정밀 제조 역량을 강화하고, 핵심 기술의 국산화에 기여할 것으로 기대된다.

또한 정부는 ‘기계로봇장비분야 산업기술개발사업’을 통해 산업용 기계 분야 전반에 AI 기술 적용을 확대해 나가고 있다. 자동차, 배터리, 반도체 등 주요 산업군의 제조 장비와 산업용 기계를 중심으로, 기획·생산·유지보수에 이르는 전 주기 프로세스에 AI를 접목하는 것이 핵심이다. 이러한 정책적 접근은 AI 기반 기계 기술의 현장 적용 가능성을 높이고, 제조 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 동력으로 작용하고 있다.

이와 함께 기업이 가치 있는 AI 활용 사례를 식별하고 운영 전반에서 AI를 언제, 어디에 적용할지 파악하면, 자체 AI 모델 훈련을 시작할 수 있다. 이 단계에서 기계 제조사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 프로세스 전반에 통합함으로써 새로운 엔지니어링 및 제조 콘텐츠를 생성하고, 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있다.

변동성이 큰 환경에 대응할 수 있는 자동화 공장을 구현하기 위해서는 명확한 계획이 필요하다. 견고한 계획을 수립하기 위해 OEM은 디지털 트윈을 활용한 가상 커미셔닝(Virtual commissioning)에 주목해야 한다. 새로운 기계나 프로세스를 기존 워크플로우에 통합하기에 앞서, 해당 프로세스가 어디에서 어떻게 작동할지를 사전에 검증하는 과정이 중요하기 때문이다. 공장의 디지털 트윈은 실제 공장을 정밀하게 반영한 실시간 가상 모델을 생성하며, 다양한 조직과 직무의 작업자들이 이를 활용할 수 있다.

디지털화가 가져오는 인간, 

로봇, 자동화의 조화

디지털 전환이 이루어졌다고 해서 신뢰할 수 있는 기존 장비를 모두 폐기하고 새로운 기계로 전면 교체할 필요는 없다. 많은 OEM 기업은 생산 과정에서 인간 작업자를 보조하는 협동 로봇 ‘코봇(Collaborative robot, Cobot)’을 도입해 투자 대비 수익(ROI)을 확보해 왔다. 코봇은 자동화 시스템과 수동 시스템 간의 원활한 통합을 지원하므로, 기계 제조사는 기존 프로세스를 훼손하지 않으면서도 필요한 공정 영역에 선택적으로 배치할 수 있다. 이를 통해 브라운필드 환경에서도 운영 개선 방안을 신속하게 검토하고, 점진적으로 첨단 생산 설비로 전환할 수 있다.

디지털 트윈이 완전히 통합된 공장은 AI와 결합되어 운영 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 기계 제조사는 실제 공장과 생산라인을 정밀하게 모사한 몰입형 가상 환경을 구축함으로써 로봇 훈련과 프로그래밍을 더욱 빠르게 진행할 수 있다. 이러한 가상 환경에서 로봇은 단 몇 시간 만에 다양한 과제를 수행하고, 일반적인 작업 난제를 해결하며, 문제 해결 역량을 체계적으로 학습할 수 있다. 이는 수개월에서 수년까지 소요되던 개발 및 검증 과정을 획기적으로 단축한 것이다.

또한 디지털 트윈과 AI 역량은 휴머노이드 로봇과 같은 차세대 기술 발전의 기반을 형성한다. 휴머노이드는 제조 산업 환경에 중대한 변화를 가져올 것으로 예상되며, 향후 수년 내 실제 공장 현장에 도입될 가능성이 높다. 이에 따라 디지털 트윈 기반의 가상 커미셔닝(Virtual commissioning)은 더욱 중요한 역할을 수행하게 된다. 가상 커미셔닝은 인간 작업자, 코봇, 스마트 로봇, 휴머노이드 간의 협업과 조화로운 운영을 지원하는 핵심 기술로, 공장이 인간과 자동화 시스템, 장비 간의 상호작용을 사전에 시뮬레이션하고 예측할 수 있다.

하드웨어에서 

소프트웨어로의 전환

기술이 빠르게 발전함에 따라 제조 산업은 인력 부족, 예측 불가능한 공급망, 자원 효율성과 지속 가능한 생산에 대한 요구 증가 등 다양한 구조적 과제에 직면하고 있다. 이러한 환경에서 자율 운영은 기계 제조사가 당면한 문제를 해결하는 동시에 미래 변화에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 이와 같은 변화의 흐름 속에서 자동화는 기존의 하드웨어 중심 장비 구조에서 소프트웨어 정의 기능 중심으로 전환되고 있다. 또 소프트웨어 정의 자동화(Software-defined automation, SDA)는 정보기술(Information technology, IT)의 유연성과 운영기술(Operational technology, OT)의 안정성을 결합한 접근 방식이다.

이제 SDA는 기능 구현을 고정된 하드웨어에 의존하는 대신, 소프트웨어를 통해 기능을 제어·확장·업데이트함으로써 높은 수준의 적응성과 확장성을 제공한다. 특히 브라운필드 환경에서는 SDA의 가치가 극대화될 수 있는데, 이는 기존의 노후 장비와 시스템을 현대적인 데이터 기반 서비스 및 애플리케이션과 효과적으로 연결할 수 있기 때문이다. 이처럼 기존 설비가 연결되면 레거시 공장 역시 자체적인 디지털 스레드를 구축할 수 있으며, 이를 통해 고도화된 자동화와 운영 효율성의 지속적인 향상을 달성할 수 있다.

결과보다 중요한 것은 과정

산업 기계 분야는 새로운 전환점이자 이른바 ‘황금기’에 진입하고 있다. 2026년의 성패는 AI 혁명이 지속적으로 확산되고 더욱 가속화되는 환경 속에서 산업이 얼마나 경쟁력을 유지하고 고도화할 수 있는지에 달려 있다. 기계, 장비, 부품 제조업체에게 디지털 엔터프라이즈 모델은 데이터, 자동화, 실시간 인사이트를 유기적으로 연결해 전사적 운영을 통합하는 혁신적 접근 방식이다.

디지털 트윈의 도입과 AI 활용을 통해 기업은 기존의 단절되고 노후화된 시스템을 넘어, 현재의 운영 과제와 미래의 변화에 동시에 대응할 수 있는 유연한 프레임워크를 구축할 수 있다. 이러한 접근 방식을 채택하는 기업이 점차 늘어남에 따라, 디지털 전환을 수용하는 것이 지속적인 민첩성과 장기적인 경쟁 우위를 확보하기 위한 필수 조건임이 더욱 분명해지고 있다.

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지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software – Accelerating transformation)는 기업 규모에 상관없이 모든 기업이 Siemens Xcelerator 비즈니스 플랫폼의 소프트웨어, 하드웨어, 서비스를 활용해 디지털 전환을 추진할 수 있도록 지원한다. 지멘스의 소프트웨어와 포괄적인 디지털 트윈 기술을 기반으로 기업은 설계, 엔지니어링, 제조 전반의 프로세스를 통합적으로 최적화할 수 있으며, 오늘의 아이디어를 미래의 지속 가능한 제품으로 구현할 수 있다. 또한 칩에서부터 전체 시스템에 이르기까지, 제품과 공정 전반을 아우르며 다양한 산업 영역에서 디지털 혁신을 지원한다.