CWN(CHANGE WITH NEWS) - AI부터 디지털 트윈까지...전문가가 내다본 미래 자동차 제조 시설 풍경은?

액센추어(Accenture) 유럽 지사의 디지털 엔지니어링 및 제조사어부 총괄 괴츠 에르하트(Goetz Erhardt)가 CNBC와의 인터뷰에서 미래 자동차 생산 공장은 인공지능(AI), 데이터 플랫폼, 에지 기기부터 클라우드, 로봇 공학, 센서 등 다양한 기술에 의존하면서 연결성이 확장될 것이라고 주장했다.

그는 “미래 자동차 생산 공장은 첨단 기술로 연결돼, 공장 가동과 의사 결정 자동화, 장비 모니터링 개선, 재활용 및 업사이클링 기능을 갖춘 새로운 생산 네트워크를 지원할 것”이라는 전망을 제기했다.

이에, CBNC는 에르하트를 포함한 다수 업계 관계자가 예측하는 미래 자동차 생산 공장의 모습 변화 전망에 집중 조명하였다.

첨단 AI 추가 채택
생산 공장에 한 단계 더 발전된 AI 기술을 추가한다면, 산업 제조 공정이 변화할 것을 예상할 수 있다. 대표적인 예시로 오픈AI의 챗GPT와 같은 대화형 시스템이 로봇 공학에 통합돼 정교하고 지능적인 기계를 자동차 생산 업무에 활용하게 될 가능성을 언급할 수 있다.

구글은 소비자 제품뿐만 아니라 제조 시설에서 채택할 AI 기술 개발에도 열을 올리고 있다. 구글은 텍스트 기반 입력뿐만 아니라 물리적 환경으로부터 감각 정보를 수집하는 PaLM-E라는 로봇용 언어 모델을 개발했다.

구글 제조 및 운송 산업부 책임자 사이먼 플로이드(Simon Floyd)는 “생성형 AI는 로봇 프로세스부터 기계 가공에 이르기까지 장비 최적화, 상호 작용 및 인텔리전스를 위한 제조 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다”라며, “AI를 통합한 제조 장비와 자연어를 사용하여 대화하여 현재 상태와 예상되는 미래 성능을 예상하는 등 여러모로 인간에게 도움을 줄 수 있다. 그리고 인간은 고부가가치 작업에 더 집중하게 될 것이다”라고 말했다.

디지털 트윈
다수 산업 전문가가 기대하는 기술 중 하나는 디지털 트윈이다. 디지털 트윈은 모방하려는 대상의 실물과 똑같은 3D 디지털 복제본을 가상 세계에 구현할 수 있다. 그리고 디지털 복제본으로 시뮬레이션을 하여 결과를 예측할 수 있다는 점에서 생산 시설에서 유용하다는 평가를 받는다.

고급 차량 제조사 롤스로이스는 이미 디지털 트윈을 채택했다. 롤스로이스 엔지니어는 디지털 트윈을 활용해, 제트 엔진의 정밀한 가상 사본을 만든 뒤 센서와 위성 네트워크를 탑재하여 실시간으로 디지털 사본에 데이터를 피드백한다.

또 다른 자동차 제조사 르노(Renault)도 디지털 트윈을 활용한다. 르노는 AI 기반 새로운 소프트웨어 차량 생산 과정에 디지털 트윈을 채택했다.

다수 제조 업체가 디지털 트윈과 함께 산업 메타버스의 잠재적 활용 가능성에도 주목한다.

에르하트는 산업 메타버스의 주요 활용 사례로 창의적인 협업과 제품 개발, 유지보수 및 원격 수리, 생산 운영 설계 및 최적화, 인력 교육 등을 언급했다.

그는 “메타버스는 부서, 시스템, 운영 기술 및 IT 전반에 걸쳐 통합된 데이터 풀에서 제공하는 협업, 몰입형, 시각적, 직관적 차원을 디지털 트윈과 결합하면 산업 기업의 판도를 바꿀 수 있다”라고 설명했다.

새로운 일자리 등장
수많은 기업이 노동력 부족 현상이 악화되는 가운데 디지털 기술을 활용하여 인간이 처리해야 할 공장 내 단순 반복 업무와 위험한 업무를 줄일 방안을 모색한다.

프랑스 소프트웨어 기업 다쏘트 시스템스(Dassault Systèmes) 수석부사장 올리비에 리베(Olivier Ribet)는 “과거에는 최소한의 재정 자원과 투자만 확보할 수 있어서 제품 생산 시 자동화 기술 채택은 우선순위에서 밀려났다. 그러나 로우코드 및 노코드 로봇 공학을 통해 비용을 절감하고 자동화를 대중화하여 더 많은 제조 기업이 정밀도, 효율성 및 생산성 측면에서 자동화의 이점을 활용하기 쉬워졌다”라고 말했다.

일각에서는 AI 및 자동화 기술 채택이 인간의 일자리를 빼앗을 것을 우려한다. 골드만삭스(Goldman Sachs)는 생성형 AI가 널리 채택되면서 일자리 최대 3억 개가 사라질 수 있다고 전망했다.

그러나 기술이 발전하면서 일자리가 사라질 것을 지나치게 걱정할 필요는 없을 것으로 보인다. 역사적으로 기술이 발전하면서 사라지는 일자리보다 새로이 창출된 일자리가 더 많았다. 경영 컨설팅 기업 베인&컴퍼니(Bain and Company)는 제조업체의 41%가 인재 풀이 잠재력을 최대한 발휘하지 못하게 하는 '매우 중요한' 장벽으로 꼽는 등 제조업체는 여전히 인력 확보에 어려움을 겪고 있다는 조사 결과를 발표했다.

AI 스타트업 휴먼라이징 오토노미(Humanising Autonomy)의 CEO인 마야 핀데우스(Maya Pindeus)는 “기계를 인터넷에 연결하고 센서와 예측 AI 알고리즘을 통합하면, 기계를 대체하는 것이 아니라 주변 환경을 더 안전하게 탐색하면서 인간과 협력하여 작업할 수 있을 것으로 기대한다”라는 견해를 전했다.

이어, 그는 “미래의 공장은 사람 주변에서 가동하면서 인간과 효율적으로 협업할 수 있는 안전한 자동화 체계를 갖출 것이다”라고 덧붙였다.

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