제조업체는 실험을 넘어 가동 시간, 효율성, 대규모 인력 성과를 위한 AI를 설계하고 있습니다.
작성자:Russ Ford, Honeywell 프로세스 자동화 솔루션 사장
산업 자동화는 변곡점을 넘었습니다.
지난 10년 동안 제조업체는 종종 단일 라인, 시설 또는 기능에 국한된 전문적이고 격리된 사용 사례를 통해 자동화 및 AI에 접근했습니다. 2026년에는 그 사고방식이 바뀌고 있습니다. 자동화는 데이터, 분야 전문성, 인간 중심 설계를 기반으로 구축된 주요 운영 모델이 되어가고 있습니다.
이는 결정론적 자동화에 의해 촉발된 진화입니다. 오늘날 AI, 클라우드 및 연결성의 발전으로 시스템이 실시간으로 적응할 수 있게 되어 운영이 안정화되고 운영자가 안내되며 전체 네트워크의 가동 시간이 향상되고 있습니다.
숫자가 말해줍니다. Gartner에 따르면 전 세계 제조 IT 지출은 2026년에 10.8% 증가하여 총 6조 1500억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 최고 경영진 사이에서 더욱 깊은 인식을 반영합니다. AI 지원 자동화는 이제 공장에서 워크플로를 설계하고, 인력을 배치하고, 자본 할당을 정당화하는 방법의 핵심입니다.
동시에 Honeywell 연구에 따르면 업계 리더의 94%가 리더십 팀이 AI 채택에 전념하고 있다고 말했지만 소수만이 초기 계획을 완전히 실행했습니다. 많은 사람들이 스케일링이나 프로토타이핑에 어려움을 겪고 있습니다. 투자와 영향력 사이의 격차는 이제 이사회 차원의 문제입니다.
현대의 COO와 CIO의 이야기를 들으면서 공통 주제가 드러납니다. 한때 주변부에서 테스트되었던 자동화 이니셔티브가 이제 네트워크 전반에 걸쳐 확장될 것으로 예상됩니다.
이러한 중요한 변화는 많은 글로벌 제조업체가 광범위한 디지털 혁신 노력에서 경험하고 있는 상황을 반영합니다. CEO인 Vimal Kapur가 말했듯이 "물리적 AI"는 오늘날 형성되고 있는 자율 기반 경제의 핵심입니다. 기회는 장비, 로봇 공학 및 제어 시스템에 직접 내장된 지능에 있습니다.
실제적으로 이는 다음을 의미합니다:
자동화는 처음부터 규모에 맞게 설계되어야 합니다. 제어 시스템, 유지 관리 작업 흐름 및 엔터프라이즈 데이터 아키텍처에 통합되지 않고 독립적으로 구축된 파일럿은 정지될 가능성이 훨씬 더 높습니다. 설계 원칙에 따라 AI가 지속적인 가동 시간과 처리량 개선을 제공하는지, 아니면 계속 실험에 갇혀 있는지가 결정됩니다.
자동화가 파일럿에서 전체 서비스 통합으로 이동함에 따라 인력 전략이 중심이 됩니다. 인더스트리 5.0은 자동화가 인간의 판단과 AI 기반 통찰력을 결합하여 측정 가능한 비즈니스 결과를 달성하는 것에 대한 대화를 재구성합니다.
첨단 시설에서는 자동화가 일상적이고 반복적이며 안전에 민감한 작업을 흡수하고 있습니다. 이는 최고 경영진이 예외 관리, 시스템 감독, 데이터 기반 의사 결정과 같은 더 높은 가치의 책임을 맡도록 인력을 지휘하고 있음을 나타냅니다.
이를 위해서는 의도적인 계획이 필요하며 제조업체는 다음을 질문해야 합니다.
AI는 패턴 인식 및 예측 모델링에 탁월합니다. 즉, 기존 분석보다 더 빠르게 프로세스 편차, 유지 관리 위험 및 수요 변동을 식별할 수 있습니다.
출처 :하니웰인간의 본질적 특성인 전략적 절충, 상황에 따른 판단, 기능 간 조정은 인위적인 대응에 비해 활용 가치를 제공하는 중요한 강점으로 남아 있습니다.
에너지 집약적인 부문에서는 이러한 균형이 특히 두드러집니다. 에너지 변환에서 AI의 역할에 대한 논의에서는 이 도구가 어떻게 자산 성능과 에너지 사용을 실시간으로 최적화하여 배출량과 운영 비용을 줄이는 동시에 엔지니어가 전략적 회복력과 장기 자산 계획에 집중할 수 있는지 강조했습니다. 최근 Honeywell의 최고 경영진 업계 관점에서는 AI가 산업 부문의 에너지 전환 전략을 가능하게 하는 중요한 요소라고 지적했습니다.
경영진에게 미치는 영향은 분명합니다. 자동화 예산은 인간 중심의 인력 예산과 조화를 이루어야 합니다.
지출이 증가함에 따라 투자자와 내부 경영진의 조사가 강화됩니다. 이사회와 CFO는 더 이상 거창한 혁신 이야기에 만족하지 않고 재정적 투명성을 갈망합니다.
2026년 자동화 투자는 두 가지 범주로 분류되는 경향이 있습니다.
1. 이익 동인:이러한 계획은 공통된 특징을 공유합니다:
예를 들어 시설 처리량을 늘리는 로봇 기반 운송 시스템은 주문 이행률과 운전 자본 효율성을 직접적으로 향상시킬 수 있습니다.
2. 투자 중단:이와 대조적으로 자동화 프로그램은 다음과 같은 경우 중단됩니다.
가장 흔한 함정 중 하나는 통합 규율을 과소평가하는 것입니다. 조화된 데이터 없이 단절된 레거시 시스템에 계층화된 AI는 통찰력 대신 소음을 생성합니다. 교훈은 분명합니다. 기술 선택은 가동 시간, 처리량 및 비용 제어와 관련된 엄격한 설계 및 경영진의 후원보다 중요하지 않습니다.
교훈:기술 선택은 디자인 규율 및 경영진의 후원보다 중요하지 않습니다.
파일럿 배포를 넘어 더 많은 시설이 성숙해짐에 따라 새로운 성능 벤치마크가 등장하고 있습니다.
주요 공장에서는 다음과 같은 보고를 하고 있습니다:
기업 리더들은 사이트 전반에 걸쳐 결과를 복제하기 위해 프레임워크를 표준화하여 고립된 성공을 네트워크 전체의 성능 향상으로 전환하고 있습니다. 복제는 자동화를 운영 모델로 정의하는 것입니다.
이러한 복제는 운영 모델로서의 자동화를 정의하는 특성입니다. 각 시설에서 솔루션을 재창조하는 대신, 조직은 지리적 위치와 사업 단위 전반에 걸쳐 확장되는 반복 가능한 아키텍처를 구축하여 투자 회수를 가속화하고 배포 위험을 줄입니다.
그러나 파일럿 모델에서 운영 모델로 전환하려면 신중한 리더십과 조정이 필요합니다. C-suite 조정은 자동화 성공에 매우 중요합니다. CEO, COO, CIO 및 CHRO가 자동화의 역할에 대해 통일된 관점을 공유할 때 투자는 재정적 수익을 제공하고 즉각적인 영향을 미칠 가능성이 더 높습니다. 자동화가 IT 또는 운영 내에서 고립되면 추진력이 소멸됩니다.
이 통합 과정에서 마찬가지로 중요한 것은 투명성입니다. 역할이 어떻게 발전할 것인지 명확하게 전달하는 조직은 신뢰를 구축하고 저항을 줄이며 채택을 가속화합니다.
2026년의 경쟁 우위는 인력의 요구 사항에 맞게 기술을 운영하고 확장한 사람들에게 있습니다.
산업 자동화는 개념 증명 단계를 넘어섰습니다. 이제 업계 리더는 AI 지원 운영 모델을 중심으로 워크플로우를 재설계하고 역할을 재정의하며 자본 분배를 조정하는 사람들입니다.
제조의 다음 단계는 기업이 자산, 프로세스 및 인력 전반에 걸쳐 자동화를 파일럿 단계에서 예측 가능한 성능으로 얼마나 효과적으로 전환하는지에 따라 정의됩니다.
저자 소개:
Russ Ford는 비즈니스 관리, 운영 관리, 비즈니스 개발 및 자본 프로젝트 분야에서 폭넓은 경험을 보유한 영향력 있는 임원입니다. 그는 국내외에서 일하며 성과를 내고 관계를 발전시켜 왔습니다.
자동화 제어 시스템
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