서울대학교 그랜드퀘스트

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제조업은 국가 경제의 중추로서 고용과 기술 혁신을 이끌어왔다. 그러나 저출산과 고령화로 숙련 인력이 급격히 줄어드는 가운데, 전통적인 노동 집약형 운영 방식은 생산성 한계에 직면하고 있다. 노동력 감소에 대응하기 위해 많은 기업들이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 디지털 트윈을 도입했지만, 이들 기술은 대체로 주어진 공정 데이터 안에서 효율을 높이는 국소 최적화(Local Optimization) 수준에 머물러 있다. GE Aerospace의 엔진 디지털 트윈, Siemens의 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기반 에너지 제어, POSCO의 AI 기반 품질 최적화 등은 실제 큰 성과를 보였지만, 그 범위는 여전히 주어진 설비와 조건에 제한된다는 한계가 있다. 현재 AI와 디지털 트윈은 기존 공정 공간의 매개변수를 조정해 효율을 극대화하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 이는 ‘이미 존재하는 시스템과 데이터 내에서의 최적화’에 불과하다.

그러나 반도체 설계 전문가 Jim Keller가 ‘원리 원칙에 기반한 디자인 단순화’ 철학으로 복잡한 시스템을 재정의했듯, 앞으로의 제조업에서는 효율의 미세조정보다는 근본적인 변화를 통한 혁신이 필요하다. 이를 위해서는 새로운 제품·공정을 스스로 탐색하고 설계할 수 있는 AI가 필수적이며, 이를 산업일반지능(Industrial Artificial General Intelligence, Industrial AGI)이라 명명하고 구체화하고자 한다. Industrial AGI는 현재 AI가 축적한 지식을 기반으로 이상세계(Idealistic World)에서 새로운 제조 원리를 발견하고 창조해내는 가상주체(Virtual Agent)로 정의된다. 이상세계는 현실 세계의 물리 법칙은 그대로 유지하되, 그 법칙의 강도, 제약, 결합 관계를 자유롭게 조정할 수 있는 가상의 탐구 공간으로, AI는 이 세계에서 수백만 번의 시행착오를 거치면서 스스로 세상의 원리를 탐구한다. 이 과정을 통해 Industrial AGI는 패턴 학습, 인과 구조 이해를 넘어 궁극적으로 원리 감각(Principled Sense)을 습득함으로써 새로운 제품과 공정을 통합적으로 탐색하고 창조하는 지능체가 된다. 즉, Industrial AGI는 기존 제조 데이터의 공간 바깥의 새로운 공간을 탐색하며 완전히 새로운 제조 원리‒새로운 전역 최적점(New Global Optimum)을 찾는 것을 목표로 하는 AI이다. 이는 개별 설비나 공정의 효율을 높이는 국소 최적화를 넘어, 제품 디자인·공정 레시피·라인 레이아웃·물류 경로·스케줄 정책 전체를 포괄하면서 생산성·품질·에너지·탄소·납기 등 다목표의 균형점을 스스로 찾아가는 전체 공장 시스템 레벨의 최적화라고 할 수 있다.

이러한 새로운 지능이 향하는 비전이 바로 ‘Dream Manufacturing’이다. Dream Manufacturing은 Industrial AGI가 제시한 새로운 제품·공정 설계를 인간이 현실의 기술과 감각으로 구현하는 협력적 생산의 현장이다. AI는 현실에서는 실험하기 어려운 상상을 검증 가능한 설계로 바꾸는 지적 파트너(Intellectual Partner)이고, 인간은 그 설계를 실제 기술로 구현하는 창조의 주체다. 이 협업이 성공한다면, 제조업은 더욱 창조적인 산업으로 재도약할 것이다. Dream Manufacturing은 단순한 자동화 시스템이 아니다. 기존의 Manufacturing Execution System (MES)과 Advanced Planning and Scheduling (APS)은 일정관리와 공정 모니터링에 초점을 맞추었지만, Industrial AGI는 이들을 확장하여 설계·제조·공급망 의사결정이 실시간으로 연계되는 지능형 운영체계로 진화시킨다. 다시 말해, MES와 APS가 ‘무엇을 실행하고 언제 생산할지’를 관리했다면, Industrial AGI는 ‘어떻게 새롭게 설계하고 왜 그렇게 운영할지’를 학습하는 수준으로 발전하는 것이다. Dream Manufacturing에서는, Industrial AGI가 생성한 설계·제어정책이 가상공간과 실시간 제어계의 양방향으로 연결되어, 공장 전체가 하나의 학습 에이전트(Learning Agent)로 작동한다. 로컬 제어 에이전트는 설비와 품질을, 상위 의사결정 에이전트는 물류·에너지·납기 제약을 동시에 전역 최적화한다. 인간 전문가는 이 루프의 교사(Teacher), 보상 설계자(Shaper), 감독자(Supervisor), 의사결정자(Decision Maker) 등의 역할로 참여하며, AI와 함께 협력하고 학습하며 발전한다.

Dream Manufacturing은 단순한 기술이 아닌, 인간과 기계가 함께 사고하고 배우는 새로운 제조업 운영 철학이자, 새로운 창조 방식의 현장이다. 만약 이 철학이 실현된다면, Jim Keller와 같은 인간 혁신가가 없던 분야에서도 새로운 제품·공정 설계를 도입할 수 있을 것이다. 이 새로운 제조 패러다임은 제조업을 효율 위주의 영역에서 효율과 창조의 영역으로 진화시킬 것으로 기대한다.