제조 현장에서 시스템을 넣고 정착시키는 일을 오래 했습니다. 그러면서 반복해서 보게 되는 장면이 있습니다. 자재관리 쪽은 시스템을 아주 잘 씁니다. 입고와 출고가 제때 잡히고, 재고를 물어보면 화면을 열어 답합니다. 굳이 확인 전화를 걸 필요가 없습니다. 그런데 몇 걸음 떨어진 설계 쪽으로 가면 이야기가 달라집니다. BOM이 엑셀로 만들어지고, 메일로 넘어옵니다. 같은 회사, 같은 시스템입니다. 사업부에 따라 어떤 곳은 잘 쓰고, 어떤 곳은 잘 쓰지 않습니다. 한 회사만의 이야기가 아닙니다. 엔지니어링 수주산업에서는 흔한 모습입니다. BOM이 늦으면 뒤가 전부 밀립니다 BOM은 단순한 부품 목록이 아닙니다. 그 프로젝트의 실행 계획입니다. BOM이 나와야 소요량이 계산되고, 소요량이 있어야 구매가 움직이고, 자재 입고 일정이 잡혀야 생산계획이 나옵니다. 생산계획이 없으면 작업지시도 나가지 않습니다. BOM 하나가 늦으면 그 아래가 전부 밀립니다. 엔지니어링 수주산업에서는 이 영향이 더 큽니다. 수주마다 구성이 달라서 표준 BOM을 꺼내 쓸 수 없습니다. 매번 새로 만들어야 하고, 그래서 매번 늦습니다. 도구가 문제라면 양쪽이 같이 어려워야 합니다 교육이 부족했나 싶어질 때가 있습니다. 화면이 불편한가 싶기도 합니다. 그런데 자재관리는 같은 시스템으로 잘 쓰고 있습니다. 같은 교육을 받았고 같은 화면을 씁니다. 도구가 문제라면 양쪽이 함께 어려워야 합니다. 그래서 도구가 아니라 일의 성질을 봐야 합니다. 확정하면 변경관리를 해야 합니다 BOM을 시스템에 올려 확정하면, 그다음부터 바뀔 때마다 변경관리를 해야 합니다. 엔지니어링 수주산업은 변경이 잦습니다. 고객 요구가 진행 중에 바뀌는 일이 흔하고, 설계가 잘못되어 고쳐야 하는 경우도 적지 않습니다. 확정하는 순간 이 모든 변경이 절차를 타는 일이 됩니다. 엑셀은 그냥 고치면 됩니다. 파일을 다시 보내면 그것으로 끝입니다. 기록이 남습니다 변경 사유를 남기는 이유는 원래 같은 문제가...
제조업 공급망 전반의 디지털 전환이 가속화되면서 완성차뿐만 아니라 부품 협력사의 AI와 로봇 도입이 생존 전략으로 부각되고 있습니다. 개별 공장 단위를 넘어선 공급망 연계 스마트 제조 생태계 구축 방안을 살펴봅니다. 왜 지금 이슈인가? 글로벌 공급망 불안정과 제조 원가 상승 압박 속에서, 부품 협력사까지 생산성과 품질 경쟁력을 동시에 확보해야 하는 필요성이 커졌습니다. 제조 현장의 고령화와 숙련공 부족 문제에 대응하기 위해 AI와 로봇 도입은 이제 선택이 아닌 생존 전략이 되었습니다. 핵심 내용 완성차 업계의 주도 하에 부품 협력사들과 인공지능 및 로봇 기반의 제조 혁신 기술을 확대하며 스마트 제조 생태계 조성이 추진되고 있습니다. 이는 대기업 중심의 단발성 기술 도입을 넘어, 공급망 전반의 디지털 전환과 지능화를 가속화하는 흐름입니다. 무엇이 달라지는가? 이전에는 개별 부품 협력사가 자체 자금과 인력만으로 개별 공정의 자동화를 시도하며 데이터 연계의 한계를 겪었으나, 이제는 완성차 업계와 연계된 지원 프로그램을 바탕으로 AI와 로봇 기술을 공급망 전반에 확대 적용하는 방식으로 변화하고 있습니다. 제조업에 미치는 영향 개별 기업 차원을 넘어 부품 공급망 전체의 제조 지능화 수준이 향상되는 계기가 됩니다. 협력사의 불량률 감소와 생산 효율성 증대는 결국 완성차 제조사의 품질 경쟁력 강화로 직결됩니다. 기업은 무엇을 준비해야 하는가? 자사 공장의 현재 자동화 수준을 진단하고 AI 및 로봇 도입이 시급한 병목 공정을 식별합니다. 대기업 및 유관기관의 협력사 스마트 제조 지원 프로그램과 연계 가능한 방안을 검토합니다. 생산 현장의 데이터를 수집하고 표준화하여 향후 공급망 데이터 연동에 대비합니다. 현장 작업자의 AI 및 로봇 장비 운용 역량을 높이기 위한 교육 체계를 마련합니다. AX 관점의 시사점 제조기업은 자사 공장 내의 AI 도입에만 머물지 않고, 부품을 공급하는 1, 2차 협력사들과의 데이터 연계와 기술 표준화를 준비해야 합니다. 공급망 ...
AI 에이전트와 MCP 기술이 도입되면서 제조 및 전장 부품의 개발과 테스트 프로세스 자동화가 빠르게 진행되고 있습니다. 복잡해지는 소프트웨어 검증 과정에서 반복 작업을 줄이고 품질 정확도를 높이는 실질적인 방안을 검토해야 합니다. 왜 지금 이슈인가? 소프트웨어 중심 자동차와 스마트 제조 공정이 확산되면서 엔지니어링 단계에서 처리해야 할 검증 데이터와 항목이 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 기존의 수작업 위주 검증 방식으로는 개발 리드타임 단축과 품질 확보가 한계에 이르렀기 때문에, AI 기반의 자동화 솔루션 도입이 시급한 과제로 떠올랐습니다. 핵심 내용 임베디드 개발 및 테스트 환경에 AI 에이전트와 모델 컨텍스트 프로토콜이 적용되면서 복잡한 검증 프로세스의 자동화가 가능해지고 있습니다. 이는 서로 다른 개발 툴과 데이터를 유기적으로 연결하여, 사람이 개입하던 반복적인 테스트와 분석 업무를 AI가 수행하도록 돕는 기술적 변화입니다. 무엇이 달라지는가? 이전에는 엔지니어가 직접 테스트 시나리오를 작성하고 방대한 로그 데이터를 수작업으로 분석하느라 많은 시간과 휴먼 에러가 발생했습니다. 이제는 AI 에이전트가 반복적인 검증 작업을 자동 수행하고 표준화된 연동 기술을 통해 개발 툴 간의 데이터 교환이 매끄러워져 전체 프로세스의 효율성이 크게 향상됩니다. 제조업에 미치는 영향 제조 및 부품 개발 기업은 테스트와 검증에 투입되던 리소스를 크게 절감하고 제품 출시 주기를 단축할 수 있는 기반을 갖추게 됩니다. 특히 휴먼 에러를 최소화함으로써 고도화되는 전장 시스템과 복잡한 제조 소프트웨어의 품질 신뢰성을 높일 수 있습니다. 기업은 무엇을 준비해야 하는가? 사내 개발 및 테스트 프로세스 중 반복 비효율이 발생하는 병목 구간을 발굴합니다. 다양한 엔지니어링 툴 간의 연동 표준인 MCP 등 최신 기술 트렌드를 모니터링합니다. 수작업 위주의 검증 데이터를 정제하여 AI 에이전트가 활용할 수 있는 기반을 마련합니다. 품질 관리와 소프트웨어 테스트 영역에 AI 솔...
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