"제조 생산능력 28.6% 개선"⋯코오롱베니트, AX '실질' 성과 해법 제시

[아이뉴스24 최효경 기자] 강이구 코오롱베니트 대표가 "기존 업무를 그대로 둔 채 일부 인공지능(AI)를 적용하는 방식은 한계에 부딪힐 수밖에 없다"며 "AI와 함께 일하는 방식을 다시 설계해야 한다"고 13일 말했다.

강 대표는 이날 서울 용산구 서울드래곤시티에서 열린 '코오롱베니트 AX 서밋(KOLON BENIT AX BOOST SUMMIT) 2026' 개회사에서 "AI가 단순히 단위 업무를 지원하는 데 그치지 않고, 회사 전체 프로세스의 생산성을 높이려면 어느 분야에 AI를 적용할지 깊이 있게 분석해야 한다"며 이같이 밝혔다.

그는 "중요한 것은 AI가 성과를 낼 수 있는 영역을 가려내고, 업종과 기업 규모에 맞는 기술을 선택하는 것"이라고 덧붙였다.

이 자리에서 코오롱베니트는 제조 공정 내 수작업 9개를 AI·로봇으로 자동화해 생산 능력을 약 29% 높인 그룹 사례를 공개했다. AI 도입 건수나 챗봇 사용자 수가 아닌 불량률·수율 등 실제 경영 성과를 기준으로 삼아, 인공지능 전환(AX)을 성공시킨 결과라는 것이다.

"AI 도입·AX 성공은 별개⋯AI투자, 기술 아닌 가치에서 시작돼야"

장재용 코오롱베니트 DX본부장은 "AI를 업무에 도입했다고 해서 기업의 일이 저절로 달라지는 것은 아니다"며 "AI를 도입했는데도 엑셀 업무는 왜 더 늘어나느냐는 현장의 질문은 줄어들지 않는다"고 지적했다. 현장에는 생산·설비·품질 관련 데이터가 각각 흩어져 있고, 업무 맥락은 여전히 담당자의 경험에 의존하며, 조치는 전화와 회의로 이뤄지는 등 기존 업무 방식에 머물러 있는 경우가 대부분이기 때문이라는 분석이다.

그는 "기업이 AI 도입 성과를 측정할 때, 투자 지표와 결과 지표를 구분해야 한다"고 강조했다. PoC(개념검증) 건수, 챗봇 사용자 수, 모델 성능·정확도는 도입 현황을 보여줄 뿐 AX의 성공을 뜻하지는 않는다는 설명이다.

장 본부장은 "AI 투자는 기술이 아닌 가치에서 시작해야 한다"며 "비즈니스 문제를 측정 가능한 결과로 번역하는 것이 AX의 출발점"이라고 말했다. 이어 "AX 성과는 불량률과 수율 개선, 에너지·다운타임 감소, 의사 결정 시간 단축처럼 사업·운영 현장에서 확인돼야 한다"고 덧붙였다.

9개 수작업 자동화 사례 소개⋯"데이터 '맥락' 연결해야"

장 본부장은 AX 성공을 위한 해법을 제시하기 위해 그룹 제조 현장에서 원료 입고와 전처리, 반응·제어, 품질·포장, 물류·출하에 걸친 수작업 9개를 AI 기반 자동화로 전환한 사례를 소개했다. 그는 "원료 투입은 자동 밸브가 맡고, 품질 검사는 인라인 계측과 비전 AI로 보완했으며, 분석 결과를 기다리던 공정은 가상 계측을 통해 실시간 예측하는 방식으로 바꿨다"고 설명했다.

그 결과 해당 현장의 생산능력은 지난 2023년 생산량 대비 28.6% 개선됐고, 연간 추가 생산량은 1959톤으로 제시됐다. 배치당 약 2시간이 걸리던 분석 결과 대기 시간은 실시간 예측 방식으로 전환됐으며, 현장 운영 인원은 16명에서 8명으로 줄었다.

장 본부장은 "설비·공정·제품·데이터 간 관계를 정의하는 '온톨로지'와 지식그래프를 구축하고, 역할·공정 단계별 AI 에이전트를 업무 시스템과 연결하는 구조를 만들어야 한다"고 제안했다. AI가 이상 징후를 탐지하고 원인 후보와 조치안을 제시하면, 사람의 승인과 안전 기준, 감사 기록을 거쳐 허용된 범위에서 실행하는 방식이다.

온톨로지는 설비·공정·제품·품질처럼 흩어진 제조 데이터를 서로의 관계와 맥락에 따라 연결해 AI가 상황을 쉽게 이해하고 판단할 수 있게 하는 지식 체계를 의미한다. 장 본부장은 "AI가 이해해야 하는 것은 숫자 자체가 아니라 '왜 지금 문제가 됐는지'라는 맥락과 관계가 돼야 한다"며 "분석 속도보다 데이터를 연결하는 시간이 현장의 병목이 되는 경우가 많기 때문"이라고 말했다.