작은 공장은 왜 스마트공장을 들이고도 제대로 쓰지 못하는가사후관리가 끊기는 비용 구조
스마트공장을 들인 공장 가운데 상당수가 몇 년 뒤 그 시스템을 처음 목적대로 쓰지 못합니다. 국회 산업통상자원중소벤처기업위원회 임문영 의원실이 2026년 9월 제조기업 105곳을 조사한 결과, 직원 50인 미만 기업은 10곳 중 7곳이 도입한 뒤 유지보수가 끊겼다고 답했습니다.
#도입판단
총 17개의 아티클
공장장이 AI 도입을 미루는 이유는 기술이 아니라, AI가 틀렸을 때 그 책임이 공장장에게 남기 때문입니다
공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만 3,273곳 가운데 제조 AI를 도입한 곳은 0.1%이고, 데이터·AI 전담 인력을 둔 곳은 0.8%입니다(중소벤처기업부 「2024 스마트제조혁신 실태조사」, 2025년 4월 발표). 발표 보도자료에는 AI를 도입하지 않은 이유가 나오지 않습니다.
제조업 2세는 왜 아버지의 공장을 물려받지 않는가30년 운영 판단은 지분과 함께 넘어가지 않습니다
중소기업 대표에게 자녀에게 회사를 물려주지 않는 이유를 물으면 첫째 답은 세금이 아닙니다. 중소기업중앙회가 2024년 업력 10년 이상 중소기업 600곳을 조사했을 때, 자녀에게 승계할 계획이 없거나 아직 정하지 못한 134곳이 꼽은 첫째 이유는 「자녀가 원하지 않기…
직원이 각자 쓰는 AI 에이전트와 회사가 도입하는 업무 AI 에이전트는 무엇이 다른가회사가 확인할 6가지
제조기업 한 곳이 AI를 붙일 업무 후보를 부서별로 적은 목록에는 120가지가 있었고, 그 가운데 92가지(77%)는 부서 3곳 이상을 지나는 흐름에 들어 있었습니다. 직원 한 사람이 자기 계정으로 쓰는 AI 에이전트는 그 사람의 책상에서 시작하고 끝나는 일을 빠르게 합니다.
AI가 코딩을 빠르게 해도, 제조 솔루션 구축 기간은 왜 그만큼 줄지 않을까
정부 스마트공장 지원사업은 제조 솔루션 구축 사업 기간의 상한을 6~9개월(연장 최대 3개월)로 둡니다. 민간 단일 공장용 제조 솔루션 계약을 찾아보면 검수와 안정화까지 포함한 계약 기간이 8~16개월인 사례가 나옵니다.
ERP도 없는 제조기업이 AI를 시작하려면 무엇부터 만들어야 하는가기초 3가지와 순서
AI를 구축하는 회사들의 데모는 데이터가 잘 갖춰진 회사에서 빛을 냅니다. 품목 코드가 통일돼 있고, 생산 실적이 시스템에 남고, 재고가 숫자로 있는 회사에서는 모델이 그 위에서 바로 답을 냅니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 현장에서 만나는 제조기업의 대다수는 그 반대편에 있습니다.
경영진이 AI 도입을 결정하면 보안 걱정은 설계 요건이 됩니다구축 업체에 확인할 5가지
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아와 이런 이야기를 꺼냈습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다는 것입니다. 회사 자료가 밖으로 나가면 어떻게 하느냐, 그 답이 없으니 다음 회의로 넘어가고, 다음 회의에서도 같은 질문이 나온다고 했습니다.
부서 업무 20개, 질문 2개로 AI 초안과 사람 몫 나누기 (30분)
오늘은 우리 부서의 반복 업무 20개를 질문 2개로 세 구분으로 나눈 분류표 1장, 「사람만」 하는 일 목록, 다음 달 첫 사례 1개와 그 성공 기준 1줄을 만듭니다. 걸리는 시간은 30분이고, 부서원이 업무 목록을 적어 주는 것은 전날 5분입니다.
학벌이 아니라면, 제조 AI 팀의 실력은 무엇으로 판단하는가투자자와 고객이 30분 안에 확인할 5가지
스타트업 팀을 판단하는 자리는 대개 짧습니다. 투자 미팅은 한 시간이고, 고객사 첫 방문은 30분입니다. 그 시간에 팀의 실력을 판단할 근거는 사실상 이력서 한 장이고, 이력서에서 가장 먼저 눈에 들어오는 것은 대학 이름입니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 고객 공장에서 겪는 것도 같습니다.
잭 도시가 AI 조직의 조건으로 내건 「회사 월드 모델」, 공장에서는 무엇으로 만듭니까
트위터 공동 창업자 잭 도시가 이끄는 핀테크 회사 블록이 2026년 2월 전 직원의 40%, 약 4,000명을 내보냈습니다. 관리 계층을 지금 최대 5단계에서 2026년 안에 2~3단계로 줄이고, 관리자가 하던 정보 전달과 조율을 AI 에이전트에 넘긴다는 계획입니다.
공장이 내리는 판단 9개 중 AI에게 맡길 수 있는 것은 몇 개입니까
공장에 AI를 넣는다고 하면 대개 기술 이름부터 나옵니다. 예지보전, 비전 검사, 생산 스케줄링 같은 이름입니다. 그런데 기술 이름으로 AI 도입을 설명하면 앞 글에서 짚은 문제가 그대로 반복됩니다. 설비 목록으로는 공장이 하는 일이 보이지 않았듯이, 기술 목록으로는 AI가 어떤 판단을 대신하는지가 보이지 않습니다.
기간에 값을 연동한 회사는 잘 만들수록 매출이 줍니다
같은 고객 요청 기록에서, 사람이 답할 때는 절반이 9일 안에 들어왔습니다. 자동 개발 체계가 요청을 받기 시작한 뒤로는 절반이 18.4분 안에 들어옵니다.
AI가 판단을 맡으면 공장 조직도에서 무엇이 먼저 바뀝니까
손정의 소프트뱅크그룹 회장이 지난 7월 소프트뱅크 월드에서 한 강연이 9월 1일 영상으로 공개되면서 다시 읽히고 있습니다. 요지는 이렇습니다. AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라, AI를 쓰는 기업이 안 쓰는 기업의 일을 빼앗는다는 것입니다.
왜 AI 도입 검토는 전산실에서 멈출까
작년부터 전산 조직이 있는 제조사에 AI를 제안하면서 저희가 처음 세운 계획은 단순했습니다. 전산실을 설득하자. 그쪽이 기술을 아는 사람들이니 설명이 제일 잘 통할 거라고 봤습니다.
저희가 구축한 라인에서 생산량은 18% 올랐지만, 무엇을 언제 만들지는 그대로 사람이 정합니다
저희가 구축한 복층강화유리 라인의 실측입니다. 시간당 생산량 47 → 56 EA/h(+18.3%), 완제품 불량률 2.3% → 1.18%(−48.7%). 정부 제출 완료보고서에 들어간 숫자이고 목표치를 넘겼습니다.
오너는 하자고 하는데 일이 시작되지 않는 이유
저희는 그동안 이렇게 설명해 왔습니다. 판단을 옮기는 일이 사람을 빼는 일은 아니라고요. 뻔한 판단을 기계로 넘기면 사람은 어려운 것에 시간을 쓸 수 있습니다. 저희는 지금도 그렇게 봅니다.
소비는 꺾였는데 설비투자만 두 달째 늘고 있다
7월 산업활동동향의 숫자가 갈렸습니다. 소매판매 -2.4%, 서비스업 생산 -1.3%(4년 5개월 만 최대 감소)였는데, 설비투자는 +7.5%로 두 달 연속 크게 늘었습니다(6월 +6.9%). 소비가 꺾이는 국면에서 기업의 기계 투자만 반대로 가고 있습니다.
