[AI프리즘] 원가 경쟁력 한계 짚은 MS…한국 제조업에 AI 해법

흩어진 현장 지식 연결…의사결정·실행 속도 높여야
사람·에이전트 협업 기반 자율형 기업 전환 제안

발표하는 최강림 한국MS 제조·모빌리티 총괄 (서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 최강림 한국MS 제조·모빌리티 총괄이 30일 서울 코엑스에서 열린 'MS 인더스트리 서밋'에서 발표하고 있다. 2026.9.30 kwonhy@yna.co.kr

(서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 마이크로소프트(MS)가 인력난과 원가 경쟁력 한계에 직면한 한국 제조업의 돌파구로 인공지능(AI)을 제시했다.

산업 현장에 흩어진 지식을 연결하고 의사결정과 실행 속도를 높이는 동시에 문제 발생 이후 빠르게 회복할 수 있는 체계를 구축해야 한다는 설명이다.

최강림 한국MS 제조·모빌리티 총괄은 30일 서울 코엑스에서 열린 'MS 인더스트리 서밋'에서 "더 많이 아는 기업, 더 빠르게 판단하고 의사결정하는 기업, 문제가 생겼을 때 빠르게 회복하는 기업이 앞으로의 제조업 경쟁에서 살아남을 것"이라며 이같이 강조했다.

"원가 경쟁력만으론 한계…AI로 판단·실행 연결해야"

최 총괄은 세계은행 자료를 인용해 한국 제조업이 국내총생산(GDP)의 27.4%를 차지하는 핵심 산업이라고 설명하면서도, 이제는 원가 경쟁력만으로 경쟁 우위를 확보하기 어렵다고 진단했다.

숙련 인력 확보의 어려움과 제품·서비스 차별화 압박, 시장 변동성과 복잡성 증대를 한국 제조업이 맞닥뜨린 주요 과제로 꼽았다.

MS가 제시하는 AI의 역할은 기존 시스템을 대체하는 데 있지 않다. 최 총괄은 "기존에 쓰고 있는 ERP(전사적자원관리)나 MES(제조실행시스템)를 걷어내고 MS 솔루션으로 새로 구축하라는 얘기가 아니다"라며 "기존 시스템 위에서 판단과 실행을 어떻게 연결할 것인지가 우리의 역할"이라고 설명했다.

MS가 제조업 AI를 통해 궁극적으로 지향하는 것은 '자율형 기업'이다.

최 총괄은 이를 "AI가 많이 도입돼 에이전트가 많이 돌아가는 기업이 아니라, 산업의 경험과 지식이 조직 전체의 판단과 실행으로 연결될 수 있는 구조를 갖춘 기업"이라고 정의했다.

사람과 에이전트의 협업을 핵심으로, 신뢰할 수 있고 통제 가능한 환경에서 판단과 실행이 이어지는 순환 구조를 구축해야 한다는 것이다.

이를 위해서는 지식·속도·회복력을 갖춰야 한다고 강조했다. 설비와 공정, 업무의 맥락에 흩어진 지식을 하나의 판단 기반으로 연결하고, 의사결정이 실제 실행으로 이어지도록 하는 한편 검증된 영역부터 자율성을 부여해 단계적으로 확대해야 한다는 설명이다.

연결→보조→최적화→조율→자율 실행…5단계 제시

최 총괄은 산업 인텔리전스에서 자율형 기업으로 발전하는 과정을 글로벌 사례와 함께 5단계로 제시했다.

첫 단계는 '연결'이다. 설비·공정·사람 사이의 공통된 의미 관계를 정의하는 온톨로지를 구축해 데이터가 현장 맥락에 맞게 해석될 수 있도록 하는 단계다.

노르웨이 농화학기업 야라는 MS 클라우드 애저 기반으로 파트너사 콩스버그와 함께 디지털 트윈 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 엔지니어링 효율을 50% 높이고 공장 셧다운 이후 문제 해결 속도를 70% 개선했다.

2단계는 '보조'다. 에이전트가 내부 시스템의 데이터를 근거로 검색·해석해 사용자에게 전달하는 수준이다.

LG전자 HS사업본부는 MS와 협력해 전문 부서에 분석을 의뢰하고 며칠씩 기다리던 기존 방식을 바꿨다. 기획자가 직접 20분 이내에 데이터 분석 결과를 얻을 수 있는 체계로 전환했으며, 현재 에이전트를 확장한 2.0 버전을 개발하고 있다.

3단계는 '최적화'다. 다양한 변수 가운데 최적의 해법을 찾아 추천하는 수준이다.

MS는 도요타 인더스트리와 함께 나고야 공장 도장 라인에서 약 400개 변수를 분석해 도장 품질에 가장 큰 영향을 미치는 요소가 온도임을 확인했다. 이후 온도를 최적화해 불량률을 25%가량 줄였다.

4단계는 '조율'이다. 구매·생산·물류 등 각 부서의 에이전트가 공통된 데이터와 맥락을 바탕으로 협업해 부서 간 대기 시간을 줄이는 단계다.

코카콜라 베버리지 아프리카(CCBA)는 인수합병으로 복잡해진 15개 법인 시스템을 MCP 서버와 코파일럿 스튜디오로 연결해 물류 계획과 라우팅을 자동화했다. 창고 1곳당 하루 150건 이상의 물류 계획을 처리하면서 하루 약 1∼1.5시간의 작업 시간을 절감하고 있다.

마지막 5단계는 '자율 실행'이다. 가상 환경에서 검증한 뒤 현장에 투입하고, 센서와 비전으로 결과를 관측해 다시 설계와 시뮬레이션으로 환류하는 순환 구조다.

독일 병입 설비 기업 크로네스는 MS, 엔비디아 등과 협력해 AI 에이전트 기반 자동화 시뮬레이션 환경을 구축했다. 기존 3∼4시간이 걸리던 시뮬레이션 시간을 5분 이내로 단축했다.

시연하는 슈나이더 MS 엔지니어링 부사장 (서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 슈나이더 MS 엔지니어링 부사장이 30일 서울 코엑스에서 열린 'MS 인더스트리 서밋'에서 발표 중 엔지니어와 함께 시연을 선보이고 있다. 2026.9.30 kwonhy@yna.co.kr

피지컬 AI로 확장…"2~3일 내 로봇 모델 배포"

이날 발표에 이어 무대에 오른 애런 슈나이더 MS 엔지니어링 부사장은 피지컬 AI의 비전과 기술 접근법을 소개했다.

슈나이더 부사장은 실제 로봇 데이터 수집, 물리 기반 디지털 트윈 시뮬레이션, 수백만 건의 데이터 생성을 통한 모델 학습, 현장 배포와 운영으로 이어지는 선순환 구조를 피지컬 AI의 핵심 플라이휠로 제시했다.

그는 "실제 데이터 100개 수집만으로는 물체를 집고 옮기는 픽앤플레이스(pick-and-place) 시나리오에서 정확도가 약 60%에 그치지만, 시뮬레이션으로 수백만 개의 파생 데이터를 만들면 정확도를 90%대로 끌어올릴 수 있다"고 설명했다.

MS는 이 같은 과정을 지원하는 '피지컬 AI 툴체인'을 깃허브에 오픈소스로 공개했다.

슈나이더 부사장은 "툴체인을 활용하면 2~3일 내에 실제 로봇 시나리오에 모델을 학습시키고 배포할 수 있다"며 "FDE(전방 배치 엔지니어)팀이 고객 공장 현장에 직접 나가 함께 솔루션을 구축한다"고 강조했다.

MS는 올해 7월 고객 현장에서 직접 성과를 만드는 것을 목표로 산업 전문가와 FDE로 구성된 'MS 프론티어 컴퍼니' 조직을 신설한 바 있다.

kwonhy@yna.co.kr

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