[비즈한국] 삼성전자가 “공장을 더 자동화하겠다”는 수준을 넘어, 제조 현장이 스스로 판단하고 실행하는 ‘자율화’ 단계로 점프하겠다고 선언했다. 삼성전자는 3월 1일 2030년까지 국내외 생산 공장을 ‘AI 자율 공장(AI Driven Factory)’으로 전환하겠다고 밝혔다. 자재 입고부터 생산, 출하까지 제조 전 공정에 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 깔고, 품질·생산·물류 영역에는 AI 에이전트를 투입해 데이터 기반 분석과 사전 검증을 강화하겠다는 구상이다. 환경·안전 분야 역시 AI 적용을 확대해 위험 요인을 사전에 감지하고 사고를 예방하는 체계를 구축하겠다고 했다.
겉으로는 ‘공장에 AI를 넣는다’는 이야기지만, 산업 현장에서 의미는 훨씬 무겁다. 제조업에서 AI는 곧 비용 구조다. 수율이 오르고 불량이 줄며 재고가 얇아지고 다운타임이 줄어드는 순간, 원가의 ‘바닥’이 달라진다. 동시에 안전 사고의 확률을 줄이면 중대재해 리스크가 낮아지고, 품질 변동성이 줄면 납기·클레임 비용이 내려간다. 더 나아가 글로벌 생산거점과 협력사가 같은 데이터·표준 위에 서기 시작하면 공급망의 표준도 재편된다.
삼성전자 생산기술연구소장 이영수 부사장은 “제조혁신의 미래는 AI가 현장을 이해하고 스스로 최적의 결정을 실행하는 자율 제조현장 구축이 핵심”이라고 강조했다. 삼성전자는 스페인 바르셀로나에서 열리는 MWC 2026에서 산업용 AI 적용 전략과 디지털 트윈 기반 제조 혁신 비전도 공개하겠다고 예고했다.
#원가를 바꾸는 AI, KPI는 ‘자동화’가 아니라 ‘자율화’에서 갈린다
생산 현장에서 돈이 새는 지점은 대체로 정해져 있다. 라인이 멈추는 시간, 수율이 흔들리는 구간, 품질 변동으로 발생하는 재작업·폐기, 과잉재고로 묶이는 자본, 납기 지연으로 생기는 페널티가 대표적이다. 삼성전자가 디지털 트윈과 품질·생산·물류 AI 에이전트를 전 공정에 걸겠다고 한 대목은, 이 비용 항목을 ‘사후 대응’이 아니라 ‘사전 검증’으로 바꾸겠다는 선언에 가깝다.
관건은 우선순위다. 어떤 공장부터 적용할지, 어떤 공정에서 가장 먼저 성과를 내겠다는지가 공개돼야 시장은 이번 발표를 ‘홍보’가 아니라 ‘투자 내러티브’로 받아들인다. 생산 규모가 크고 품질 요구가 까다로운 거점일수록 디지털 트윈의 효과가 빨리 나타날 수 있지만, 데이터 표준화와 현장 적용 난도는 더 높다. 반대로 상대적으로 표준화가 쉬운 공정은 빠른 성과를 만들 수 있으나, ‘제조판을 바꾼다’는 임팩트는 제한적일 수 있다. 결국 KPI(Key Performance Index)는 “AI 도입률” 같은 계기판이 아니라, 불량률과 수율, 가동률(OEE)과 다운타임, 재고일수, 납기 준수율 같은 제조 KPI에서 증명돼야 한다.
또 하나의 질문은 로봇이다. 삼성전자는 제조 현장에 ‘휴머노이드형 제조 로봇’까지 언급하며 자율화의 최종 그림을 제시했다. 다만 로봇은 장비 한 대를 들여놓는다고 끝나지 않는다. 공정 설계가 바뀌고, 안전 표준이 바뀌며, 유지보수 체계와 부품 수급까지 바뀐다. 이때 삼성전자가 자체 개발로 가져갈 영역과 로봇·SI(시스템 통합) 협력사에 열어둘 영역의 구분은 곧 생태계 지도를 만든다. “삼성이 공장 자동화의 표준을 어디까지 장악할 것인가”라는 질문이 곧바로 따라붙는 이유다.
#‘AI 거버넌스’가 공장으로 들어오면 책임 소재가 바뀐다
제조 현장의 AI 자율화는 효율만큼이나 ‘책임’의 문제를 동반한다. 누가 어떤 기준으로 의사결정을 했는지 기록되고, 그 결정이 품질·안전 사고로 이어졌을 때 책임을 어떻게 나눌지 정해야 한다. 삼성전자가 MWC 2026에서 ‘AI 자율성 확대를 위한 거버넌스 강화 전략’도 함께 공개하겠다고 예고한 배경에는, 산업용 AI가 커질수록 이 문제가 더 이상 부수적인 이슈가 아니기 때문이다.
예컨대 환경·안전 영역에 AI를 붙여 위험 요인을 사전 감지하고 사고를 예방하겠다는 구상은, 현장 안전을 높이는 동시에 감사·감독 체계를 바꾼다. 사고가 줄면 좋은 일로 끝나는 게 아니라, “AI가 내린 판단이 왜 옳았는지”와 “틀렸을 때 어떤 보정 루프를 거쳤는지”가 규정과 기록으로 남아야 한다. 제조업에서 안전은 규정 준수의 영역이기도 해서, 거버넌스는 내부 통제에 머무르지 않고 협력사·도급 구조까지 확장될 가능성이 높다. 결국 삼성전자의 AI 자율공장 전략은 생산거점 내부 혁신을 넘어, 공급망 전체에 데이터·표준·감사체계를 어떻게 확산할지로 귀결된다.
우종국 기자
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