2050년 제조업: 자동화와 인간 혁신이 미래를 어떻게 형성할까

강력한 트렌드들이 2050년까지 제조업을 거의 완전 자동화에 가깝게 밀어붙일 것이며, 업계에 남은 사람들은 전례 없이 빠르게 혁신하고 구축할 수 있는 힘을 얻게 될 것입니다.

수년 전 워렌 베니스는 '미래의 공장엔 직원 두 명만 있을 것이다. 한 남자와 한 마리 개. 남자는 개에게 먹이를 주기 위해 있고, 개는 남자가 장비를 만지지 못하게 하기 위해 있다'고 예언했습니다.

아직 그 정도는 아닙니다. 하지만 여러 강력하고 상호 연관된 트렌드들이 2050년까지 우리를 그 상태에 가깝게 밀어붙일 것이며, 제조업에 남은 사람들은 전례 없이 빠르게 혁신하고 구축할 수 있는 힘을 얻게 될 것입니다.

멀티태스킹과 자동화

2050년이면 평균 공작 기계가 완전 자동화되고 더 유능해질 것은 확실시됩니다. 멀티태스킹은 일반화돼 거의 보편화될 것입니다. 추세는 이미 잘 정립돼 있습니다.

업계 베테랑 Scott Walker, Mitsui Seiki USA(뉴저지주 프랭클린 레이크스) 회장은 '2000년대 초 북미 5축 기계 시장은 150대였는데 지금은 3,000대다. 기계들은 연삭과 밀링, 레이저 금속 증착과 밀링, 연삭과 표면 경화를 결합하고 있다'고 관찰했습니다. 그는 이득이 작업 범위 내에서 더 많은 일을 수행하는 능력이지만, '악몽'은 이 모든 기능을 제대로 일관되게 작동하게 만드는 것이었다고 덧붙였습니다. '하지만 기술, 모니터링, 소프트웨어가 모두 좋아지면서 그건 변할 것입니다.'

많은 제조업체에게 방 안의 코끼리는 3D 프린팅이 기술 조합을 얼마나 바꿀지, 그 너머로 제품 설계와 기타 수많은 이슈에 어떤 함의가 있을지입니다. 현재 적층 제조의 속도 한계와 높은 원재료 비용으로 인해 시제품 제작 외엔 생존 가능성이 심각하게 제한돼 왔습니다. 하지만 Wohlers Associates(콜로라도주 포트콜린스) 수석 컨설턴트 겸 사장 Terry Wohlers는 2050년이면 속도 '문제가 안 될 것'이라고 말했습니다.

파우더 베드 시스템을 예로 들면: 생산 시간의 대부분은 레이저로 표면을 추적하며 소재를 융합하는 데 소요됩니다. '하지만 이제 빌드 플랫폼에서 여러 레이저가 동시에 작동하는 시스템들이 나와 있습니다'라고 Wohlers는 말했습니다. '전자빔 에너지를 최대 100개 빔으로 분할해 공정을 가속화할 수도 있습니다.' 반면 이런 접근법들은 많은 에너지를 필요로 해 비용이 많이 듭니다. Wohlers는 '태양 에너지를 직접 활용해 440볼트 콘센트에 꽂는 대신 소재를 녹이는 방식' 등으로 그런 한계들을 극복할 것으로 생각합니다.

Wohlers는 지향성 에너지 증착이 금속 부품 제작에서 파우더 베드 방식보다 본질적으로 더 빠르지만, '만들 수 있는 객체에 제약이 있고 해상도에서 트레이드오프가 있어 일반적으로 가공이 필요하며, 때론 상당한 양이 필요합니다'라고 덧붙였습니다. 이는 적층과 CNC 밀링을 결합한 하이브리드 시스템으로 이어집니다. Walker처럼 Wohlers도 이 두 접근법을 조화롭게 작동시키는 문제들이 향후 32년 내에 크게 해결될 것으로 믿습니다.

또 다른 적층 기술 확대 요인은 소재 비용 하락과 선택 폭 확대입니다. '오늘날 기계는 불과 몇 십 가지 열가소성 수지만 다루지만, 기존 제조엔 수천 가지가 있습니다'라고 Wohlers는 말했습니다.

아마 더 중요한 건, 현재 3D 프린팅에 쓰이는 폴리머가 기존 제조용 유사 폴리머보다 최대 50배 비싸다는 점입니다. 이는 부품 크기에 따라 손익분기점이 수백에서 수천 개 단위에 달하게 만듭니다. 하지만 폴리머로 부품을 만드는 기계 관련 특허 다수가 만료돼 저비용 소재를 쓰는 새 기계들이 나오고 있다고 Wohlers는 말했습니다. '손익분기점이 극적으로 개선돼 적층이 사출 성형과 훨씬 더 넓은 제품 범위, 대량 응용 분야에서도 경쟁하게 될 것입니다.'

금속에도 비슷한 주장이 가능하지만, Walker는 적층이 기존 방식을 대체할 만큼 금속에서 비용 프로필을 달성할지 회의적입니다. '60톤을 가열해 판금을 압연하는 게 금속 분말이나 클래딩으로 뭔가를 만드는 것보다 훨씬 쉽습니다'라고 Walker는 말했습니다. '적층을 기계 범위 안에 넣어 공정에 가치를 더하는 기능으로 봅니다. 하지만 강철을 만드는 대체 공정으로 보진 않습니다. 기술이 바뀌고 다른 에너지원을 써서 분자 조작 단계에 이르지 않는 한.'

적층 제조엔 아직 한 가지 에이스가 있습니다, 적어도 일부 플레이어에겐: 그렇지 않으면 불가능한 형상을 만들 수 있다는 점. 이는 새 제품과 기능의 잠재력을 여는 동시에 3D 프린팅의 속도 문제도 완화합니다. 3D 프린팅으로 가능한 열린 격자 구조가 솔리드 구조보다 훨씬 적은 소재로 많은 응용 분야에 필요한 강도와 강성을 달성할 수 있기 때문입니다. 그리고 3D 프린팅 생산 속도는 소재 입방 부피에 정비례합니다. 기이한 새 구조물은 다음 주제와 잘 맞물립니다.

자동화된 창의적 설계

Walker 관점에서 제조업은 두 영역에서 가장 큰 생산성 향상을 이룰 태세입니다. 그중 하나가 제조 공정 준비에 필요한 모든 작업을 디지털화하는 것입니다. '오늘날 설계자는 디지털 모델로 시작해 툴패스를 생성하고… 누군가가 지그를 설계하고… 단조를 받고… 애플리케이션 엔지니어가 프로그램을 기계에 드립 피드하며 공구별로 절삭 소리와 모양을 모니터링하고… 결국 기계를 돌려 부품을 만들고… 모든 모션을 다듬어 사이클 타임을 줄입니다.' 실제로 초기 설계를 얻는 것도 번거로워 더 안 좋습니다. 다행히 많은 뛰어난 인재들이 이 과정의 모든 부분을 완화하고 가속화하려고 열심히 일하고 있습니다.

최전선에서 생성적 설계 기술이 점점 더 넓은 창작자 그룹이 새로운 기하학적 가능성을 빠르게 탐색하도록 돕습니다. Autodesk(캘리포니아주 산 라파엘)의 Fashion 360 경우, 소프트웨어가 클라우드에서 돌아가며 머신러닝과 AI를 사용해 설계자의 강도, 비용, 제조 방식, 소재 등 기준을 각각 만족하는 수백 가지 설계를 자동 생성합니다. 더구나 Autodesk 제조 및 생산 전략 디렉터 Bob Yancey 설명에 따르면, 이 설계들은 '단지 사용할 수 없는 이상화된 기하학이 아니라, CAD 소프트웨어에서 추가 조작 가능한 실제 작동하는 CAD 모델들'입니다.

또한 Yancey가 '제조 인지(manufacturing aware)'라고 부르는 특성을 지닙니다. 즉, 원하는 제조 방식을 처음부터 제약 조건으로 내장해 시작합니다. '부품이 5축 CNC로 가공 가능해야 한다고 지정하면 모든 설계 옵션이 그 제약 조건을 준수합니다'라고 그는 말했습니다.

인간 설계자의 필요성을 없애진 않습니다. Yancey 말대로 '정밀함과 전문성으로 설계 과제를 기술하는 건 사라지지 않을 엔지니어링 기술입니다. 생성적 설계 소프트웨어가 하는 일은 어떤 인간도 혼자 힘으로 떠올릴 수 있는 것보다 더 많은 설계 옵션을 줘서, 훨씬 더 많은 옵션을 고려하고 더 나은 결과를 얻도록 확신하게 만듭니다. 우리는 이를 엔지니어와 컴퓨터, 또는 인간 지능과 인공지능의 공동 창작 미래로 봅니다.'

아마 더 심오한 건, 설계들이 종종 인간이 상상한 것보다 놀랍고 우월하다는 점입니다. Microsoft(워싱턴주 레드먼드) 제조 산업 커뮤니티/클라우드+AI 부문 수석 산업 리드 Diego Tamburini는 '내 CAD 툴 앞에 앉아 부품을 설계하면 수세기 전 설계들에 기반해 어떻게 보여야 할지 1,000가지 선입견을 갖게 됩니다. AI에겐 그런 관념이 없습니다. 설계 자동화가 어려운 문제이고 컴퓨터가 복잡한 아이템을 설계하는 걸 상상하기 어렵다는 데 동의하지만, 반대로 우리가 최적화되지 않은 인간 설계들과 살아가는 경우가 많음을 인식해야 합니다'라고 말했습니다.

우리 선입견 일부는 원재료가 블록, 바, 시트로 제한된 경험에서 옵니다. 하지만 3D 프린팅은 그런 원재료에 국한되지 않습니다. 만드는 모양에도 제약이 없습니다.

그런 제약들을 제거하고 AI를 작동시키면 생성적 설계는 종종 '우리가 익숙한 것과 완전히 다른 형태. 더 유기적, 동물 뼈처럼'을 만듭니다라고 Tamburini는 말했습니다.
Wohlers도 이에 공감하며 자연이 뛰어난 강도-중량비 구조의 훌륭한 예시라고 말했습니다. 최근까지 3D 프린터는 강도 특성에 대한 이해가 거의 없는 통조림 프로그램으로 정의된 격자, 메시, 세포 구조를 생산했습니다. '최신 위상 최적화 도구들은 확실한 강도를 가진 엔지니어드 격자 및 메시 구조를 생성할 수 있습니다'라고 Wohlers는 말했습니다. '미래엔 탄소섬유 복합재보다 가벼운 다양한 금속 합금의 초경량 구조물을 볼 수 있을 겁니다. 탄소섬유는 제작이 시간 많이 들고 비쌉니다.'

Tamburini는 컴퓨터가 격자 형상을 내놓는데 인간에게 자신감을 주지 못해(너무 가볍고 허술해 보임), 설계자가 더 튼튼해 보이게 뭔가를 덧씌우는 경우를 봤다고 말했습니다. 결국 사람은 사람입니다.

공정 가속화

Make It In LA(로스앤젤레스) 창업자 겸 최고 선동가 Krisztina 'Z' Holly는 점점 더 똑똑해지는 소프트웨어와 3D 프린팅, 가상현실 같은 신기술 결합이 반복적 제품 개발 사이클을 크게 가속화할 수 있음을 강조했습니다. 프로세스 초기에 소비자 피드백을 더 많이 받아 훨씬 더 나은 제품으로 이어질 수 있다는 점 외에도, 새 도구들이 설계와 구축 과정을 민주화한다고 지적했습니다.

'그게 혁신 방식과 혁신 주체 측면에서 무슨 의미일까요? 비엔지니어가 원하는 제품을 설계하게 허용하면 세상이 달라질 거라고 생각합니다'라고 그녀는 말했습니다. '기업가가 디지털 제품 비즈니스만큼 쉽게 물리적 제품 비즈니스를 시작할 수 있게 될 것입니다. 사람들이 물리적 제품 비즈니스를 디지털만큼 쉽게 시작할 수 있게 되면 어떤 제품들이 나올까요?'

그녀가 상상하는 한 결과: '두 가지 기술 세트가 엄청나게 가치 있게 될 것입니다. 하나는 이 시스템들을 코딩하고 무엇이 작동하고 안 작동하는지 세세한 부분을 이해하는 깊이 있는 기술적 기술입니다. 다른 하나는 고객과 시장 기회의 니즈에 대한 공감적 이해입니다.'

어떤 기술이 덜 중요해질까요? 실제 기계를 돌리는 일. 설계에서 CAM으로의 공정이 거의 자동화될 것입니다. Walker 설명대로 설계 모델에 소재 정보가 포함되면(표준이 되어가는 중), 기계가 '나머지를 알아서 해야 합니다. 8,000개 공구 랙에서 적절한 공구를 꺼내 올바른 툴패스를 적절한 속도로 따라가게 됩니다. 기계는 충돌 회피용 비전과 가청 모니터링 능력을 가져 절삭 조건을 파악하고 속도와 이송을 조절해야 합니다. 그게 지금 애플리케이션 엔지니어들이 하는 일입니다. 30년 후엔 몇 명이나 필요할까요? 바라건대 아무도 없길.'

그렇다 해도 Holly는 일자리에만 초점 맞추는 걸 경계했습니다. 첫째, 일자리는 있을 겁니다—그저 다르고 더 창의적인 일자리들. 둘째, '중요한 건 혁신을 로컬에 유지하는 것'이라고 그녀는 말했습니다. '설계와 제조를 해외로 보낼 때 부정적 측면이 많습니다. 지적 재산권 통제를 잃습니다. 환경에 안 좋습니다. 그리고 제조 현장에 손이 닿지 않으면 뭐가 가능한지 시야를 잃습니다.'

주문 제작…로컬에서

개별 공작 기계의 증대되는 능력에 힘입어 제조업이 훨씬 더 지리적으로 분산될 것이라는 데 모두가 동의하는 듯합니다. Yancey는 많은 제조업체가 리스크를 줄이고 고객 가까이에서 제품을 만들어 시장에 더 잘 적응하길 원한다고 말했습니다.

Walker도 동의하며 운송 비용과 환경 영향이 기업들을 로컬 생산으로 몰 것이라고 예측했습니다. 그는 또한 정부 의무 오프셋이 있어, 한 국가에서 제품을 팔려면 일정 수량 부품을 그 나라에서 생산해야 하는 경우도 있다고 덧붙였습니다. 통화 변동에도 수익성 유지가 또 다른 동기인데, 마진 축소로 악화되고 있습니다.

동시에 훨씬 더 높은 수준의 맞춤화와 훨씬 더 타이트한 공급망이 있을 것입니다. Tamburini 요약대로: '수요 예측과 예상 수요 충족을 위한 대량 생산 관행이 뒤집힐 것입니다. 고객이 제조업체에게 정확히 원하는 걸 말하고 제조업체가 그때그때 만드는 쪽에 가까워질 것입니다. 디지털화와 자동화가 이 꿈을 기술적으로, 심지어 경제적으로도 더 실현 가능하게 만들고 있습니다.'

이는 모든 제품에 적용되진 않으며, 표준화, 맞춤화, 개인화의 경계는 모호합니다. 하지만 Tamburini는 사전 정의된 옵션 리스트로 제품을 맞춤화하는 관행이 기하급수적으로 성장할 것이라 확신합니다. 보철물과 의류 같은 일부 제품은 완전히 개인화될 수 있습니다. 마찬가지로 대부분의 제조업체는 전문 업체가 아닌 범용 서비스 뷰로가 될 것입니다. 기계들은 클라우드에서 넘어오는 무엇이든 주문형으로 만들 것입니다.

Walker 말대로 '오늘날 기업은 부품을 만들기 위해 3~5년 계약이 필요합니다. 부품을 일관되고 정확하게 만들기 위해 기계를 구매, 프로그래밍, 툴링하는 비용이 엄청나기 때문입니다.' 기계를 자동화하고 다기능화하며 셋업 노력을 크게 줄이면 제조업이 더 민첩하고, 아마도 더 낮은 마진의 비즈니스가 됩니다. Make It in LA의 Holly 말대로 설계 프로세스와 설계 도구, 인터페이스가 더욱 중요해집니다.

가동 유지

디지털화 증대, '초연결성', AI는 최소 인력과 다운타임으로 생산을 유지하는 우리의 능력을 크게 향상시킬 것입니다. Tamburini는 현재 수집되는 데이터 대부분이 공장 전체와 공급망 전반에서 무슨 일이 일어나는지 모니터링하는 데 쓰인다고 말했습니다. ''왜' 특정 일이 일어나는지 묻고 AI로 앞으로 일어날 일을 예측하기 시작했습니다. 이 과정의 다음 단계는 AI와 머신러닝을 사용해 자율적 대응을 가능하게 하는 것입니다.'

즉, 분석할 충분한 데이터가 있으면 머신러닝이 특정 부품 고장을 정확히 예측할 수 있습니다. 좋은 의사결정 알고리즘과 공장 내 모든 생산 수요에 대한 지식이 있으면, 시스템 스스로 임박한 고장에 대해 무엇을 할지 결정할 수 있습니다: 부품 주문, 다운타임 스케줄링, 특정 작업을 대체 기계로 이동 등. 기계가 스스로 고치거나 고칠 로봇을 주문하는 것까지 상상할 수 있지만, Walker는 인간 정비 기술자의 필요성에서 완전히 벗어나진 않을 것이라고 생각합니다. 하지만 기계가 무엇을 해야 할지 음성으로 알리게 될 것—휴대기기나 화면, 컨트롤 불필요.

Tamburini는 Microsoft가 홀로그램과 상호작용할 수 있는 헤드마운트 제품(HoloLens)을 갖고 있다고 말했습니다. '현실 위에 디지털 정보를 오버레이해 일종의 초능력을 줍니다. 사람들이 증강현실로 조립 지침, QC 지침, 정비 지침 등을 제공해 교육 필요성을 줄이는 데 활용함을 발견하고 있습니다.' 예컨대 원격 정비 전문가가 로컬 기술자를 돕기 위해 부품을 가리키거나 어떻게 움직일지 지시할 수 있는데, 마치 둘이 같은 가게에서 같은 걸 보는 것처럼.

마지막으로 Tamburini는 머신러닝의 미덕 중 하나가 '그들이 더 나아지는 순간, 그 능력이나 지식이 소프트웨어일 뿐이므로 전 세계에 즉각 방송될 수 있다'는 점이라고 지적했습니다. '데이터를 공유할 수 있다면 모두가 더 똑똑해지고 나아집니다.' 그는 이걸 공장 내 전문가가 자신의 다년간 경험으로 기계 소리 등을 해석해 의존하는 것과 대비했습니다. '그런 종류의 지식을 배포하는 건 매우 어렵습니다.'

변하지 않을 것들

논의된 범위 내에서 전문가들은 제조 정밀도가 향후 30년간 크게 발전하진 않을 것으로 봅니다. '우린 지금 정확도를 판정하는 계측이 더 큰 문제인 공차에서 작업 중입니다'라고 Walker가 말했듯. '더 나은 공차로 가는 다음 단계는 분자 조작일 텐데(누구도 예상 못 함).' 가공 속도가 현저히 빨라질 거라고 생각하는 사람도 없었습니다. 앞서 논의한 3D 프린팅 속도 개선도 소프트웨어 개선에 의한 생산성 증대만큼 혁명적이진 않고 진화적일 것입니다. 마찬가지로 초소형 부품 생산 능력은 이미 놀랍습니다. Wohlers는 소형화를 '부분적으로 문제를 찾는 해결책'이라 부르며 '적층 부품 내 초소형 센서 임베딩 정도가 몇 안 되는 응용 분야'라고 했습니다.

변화가 걱정된다면 Walker의 이 생각이 위로가 될 수 있습니다: '우리는 1780년대부터 제조를 다듬어 왔습니다. 향후 30년도 더 다듬는 과정이 될 겁니다. 진짜 혁명적인 뭔가를 찾아내지 않는 한.' 그는 누구가 중력을 조작해 화석 연료 안 태우고 달에 가는 법을 알아냈냐고 물었습니다. 답을 알면서. 생각해 보니 개가 남자를 막아 기계 변경을 못하게 한다는 말도 아무도 안 했네요.