[기고] AI 시대, 디지털 스레드가 이끄는 데이터 기반 제조혁신

디지털 전환은 인공지능(AI)과 결합하며 산업 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 단순히 디지털 업무 환경 구축이나 프로세스 자동화 단계를 넘어, 급변하는 환경을 실시간으로 인식하고 대안을 제시하는 단계로 확장되고 있다.

그리고 그 중심에는 데이터가 있다. 데이터가 없다면 복잡한 패턴을 파악하고 다양한 요소를 조합해 최선의 대안을 제시하거나, 의사결정과 예측을 지원하는 수준까지 혁신이 나아갈 수 없기 때문이다.

실제로 맥킨지(McKinsey) 연구에 따르면 방대한 데이터 가용성을 기반으로 하는 생성형 AI는 산업 전반에 걸쳐 연간 2조 6천억 달러에서 3조 4천억 달러에 달하는 경제적 가치를 창출할 것으로 전망된다.

이에 따라 많은 기업들이 데이터 혁신을 적극 추진하고 있지만, 데이터를 통해 대규모의 실질적 가치를 창출하는 데 성공한 사례는 극히 일부에 불과하다.

이처럼 데이터의 잠재적 가치와 실제 실현된 데이터 혁신 사이의 격차를 줄이기 위한 필수적인 과제는 무엇일까? 바로 데이터가 유기적으로 연결되는 흐름인 ‘디지털 스레드 (Digital Thread)’를 기반으로 데이터를 통합해 인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecyle)을 구현하는 것이다.

이를 통해 팀 간 협업 속도가 높아지고, 품질은 안정화되며, 규제 대응력도 강화된다. IDC의 최근 조사에 따르면 IT 업계 리더들의 81%가 디지털 전환의 가장 큰 장애물로 데이터 사일로를 꼽았으며 글로벌 제조사들은 디지털 스레드를 통해 개발 속도와 안정성을 동시에 확보하기 위해 움직이고 있다.

AI의 접목은 이러한 변화를 한층 가속화한다. AI는 방대한 데이터를 분석하고 반복적인 업무를 자동화해 엔지니어가 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 한다. 예컨대 요구사항 관리, 테스트 데이터 분석, 규제 검증 같은 영역에서 AI는 생산성을 크게 높이고 오류 가능성을 줄인다.

실제로, PTC 내부 데이터에 따르면, ALM 솔루션에서의 비정형 데이터 AI 분석을 통해 요구사항 작성과 검증 작업에 소요되는 시간이 53% 이상 단축된 바 있다. 이는 단순한 효율 개선을 넘어, 제품 출시 시기를 앞당기고 비용 절감까지 이끌게 된다.

PTC는 제조기업이 이러한 디지털 스레드를 구현할 수 있도록 컴퓨터 지원 설계(CAD), 앱수명주기관리(ALM), 제품수명주기관리(PLM) 등의 솔루션을 하나의 흐름으로 연결한다. 이를 통해 설계 데이터와 규제 요구사항을 일관성 있게 관리하고 AI 기반 분석으로 데이터 활용 수준을 한층 높인다.

특히 ALM은 복잡한 규제와 표준 변화 속에서 라이프사이클 전반의 요구사항을 통합 관리하며 PLM은 CAD와 ALM의 데이터를 연동해 최신 정보를 제조 계획에 반영해 변경 관리를 자동화해 전사적 협업을 효율적으로 이끌어낸다.

PTC가 제조 혁신의 핵심으로 꼽는 인텔리전트 제품 라이프사이클이 바로 이런 전체적인 흐름을 의미한다.

현 정부는 제조업을 6대 전략 산업으로 지정하고 K 제조업 재도약 정책을 추진하는 등 그 어느 때보다 제조 혁신에 드라이브를 걸고 있다. 더불어 대규모 AI 투자 계획을 내놓으며 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 가속화하고 있다. 그러나 투자와 정책이 진정한 성과로 이어지려면, 무엇보다 데이터 통합과 디지털 스레드 실현이 선행되어야 한다.

더 나아가 디지털스레드 실현은 단순한 기술적인 과제를 넘어 조직 문화의 관점에서 접근해야 한다.

IDC에 따르면, 제조업 경영진은 '제품 라이프사이클 전반의 데이터 접근성 개선'이 핵심 비즈니스 목표 달성에 중요한 영향을 미친다고 답했다. 따라서 기업은 솔루션 도입을 넘어, 조직 차원에서 데이터 통합과 협업 방식의 변화를 추진해야 한다.