글로벌 제조업계가 급격한 디지털 혁신의 시대를 맞이하고 있다. GM은 생성형 디자인(Generative Design) 기술로 차량 개발에 필요한 수천 가지의 디자인을 빠르게 개발해 평가하고 있으며 BMW는 AI 기반 자동차 조립 공정을 최적화하고 있다. 보시는 AI로 만든 1만5000장의 인공 불량품 이미지로 품질 검사 시스템을 훈련시켜 효율성을 개선했다. 더불어 SprutCAM X와 지멘스 등은 자연어 기반 CNC(컴퓨터 수치 제어) 조작 기술과 디지털 트윈 구축을 통해 작업자들이 전문 지식 없이도 자연어로 복잡한 제조 시스템을 쉽게 다룰 수 있도록 하고 있다. 이렇게 생성형 AI 기술을 전략적으로 활용하고 지속가능한 제조 생태계를 구축하기 위해서는 국내 기업도 다른 기업과 협력하는 개방형 모델을 채택해야 한다. 그래야 기술적 복잡성을 해결하고, 전문성을 결합하고, 데이터 접근성을 확대해 글로벌 경쟁력을 키우는 동시에 소프트웨어와 하드웨어가 결합되는 지점에서 일어날 다음 제조 혁신에 대비할 수 있다.
현재 제조 혁신의 심장부에는 생성형 AI가 있다. 생성형 AI란 간단히 말해 새로운 것을 ‘만들어내는’ 인공지능이다. 글, 그림, 음악부터 복잡한 디자인과 해결책까지 다양한 것을 창조해내는 기술이라 정의할 수 있다. 오늘날 생성형 AI의 주요 기술인 GAN(Generative Adversarial Networks)11생성적 적대 신경망(GAN)은 제로섬 게임 틀 안에서 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현되는 인공지능 알고리즘닫기, VAE(Variational Autoencoder)22변이 오토인코더(VAE)는 잠재 공간의 확률적 분포를 학습해 입력 데이터와 유사하지만 동일하지는 않은 새로운 데이터를 생성하는 알고리즘.닫기, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 등은 마치 새로운 것을 뚝딱 만들어 내는 마법 지팡이와 같은 역할을 하면서 각각 독특한 방식으로 제조업 혁신에 기여한다. 이런 서로 다른 기술이 어우러져 시너지를 발휘할 때 그 효과는 더욱 놀라워진다. 예를 들어 GAN으로 만든 혁신적인 제품디자인을 VAE로 최적화된 생산 공정에 적용하고 이 과정을 GPT가 쉽게 설명해줄 때 그 이점이 극대화된다. 또한 딥러닝과 머신러닝 같은 판단형 AI와 생성형 AI 기술의 통합은 제조업의 제품디자인부터 생산과 장비 유지보수 전 과정에서 제조 현장을 혁신하고 새로운 가능성을 열어가고 있다.
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