[베인의 위닝 전략 - AI 운영 혁신 시리즈] 

[한경비즈니스= 베인앤드컴퍼니 박지호 파트너·최태호 부파트너] 공장을 새로 짓고 설비를 늘리는 대규모 설비투자는 제조업체의 무거운 결정 중 하나다. 한번에 큰돈이 들어가고 회수까지 오랜 시간이 걸리는 의사 결정이지만, 원가 초과와 공기 지연이 관행처럼 반복된다. 투자계획은 제한된 몇 가지 시나리오 검토에 기대고, 리스크 관리는 문제가 불거진 뒤에 보고하는 사후대응인 경우가 많기 때문이다.

‘좋은 물건을 싸게 대량으로 만드는 것’이 곧 경쟁력이던 시절에는 이런 어려움을 성장 과정에서 흡수할 수 있었다. 그러나 지금은 이 방식이 점차 설 자리를 잃고 있다. 원자재 가격 변동성이 커지고 사업전환 비용과 신사업 투자 부담이 겹치면서 구조적으로 외형이 커져도 수익성이 개선되기 힘들어지는 상황이다.

해외 생산거점이 늘어날수록 어느 공장에서 무엇을 얼마나 만들고 투자금을 언제 회수할지 따지는 일도 한층 복잡해지고 있다. 이에 주요 글로벌 제조업체들이 인공지능(AI)으로 이 고차방정식의 해법을 찾아 나선 내부운영 혁신 사례를 짚어본다.

글로벌 제조사들, 잇따르는 내부운영 혁신

글로벌 제조업체들은 이미 다양한 방식으로 AI 체계를 현장에 접목하고 있다. 이탈리아 완성차 업체 페라리는 연간 150대에 달하는 시제 차량의 데이터를 통합해 수분 걸리던 성능 계산을 수초로 줄였고, 그 덕에 경기 중에도 부품의 성능과 트랙 조건에 맞춰 실시간으로 차를 조정할 수 있게 됐다.

또 다른 완성차 그룹인 스텔란티스 역시 브랜드와 지역별로 흩어져 있던 데이터를 통합해 전사 운영의 디지털트윈(현실의 공장과 운영을 그대로 옮긴 가상 복제 모델)을 만들고, 커넥티드 차량 데이터로 품질 문제를 미리 잡아내고 있다.

프랑스계 글로벌 자동차 부품사는 전사에 흩어진 35개 이상의 시스템 데이터를 한데 묶어 300여개 공장에 분석체계를 접목했다. 첫 활용 사례가 6개월 안에 현장에 배포됐고, 지금은 매일 700명이 이 플랫폼에서 일한다. 디지털전환 절감액의 절반가량이 이러한 방식의 운영 혁신에서 나왔다.

미국계 글로벌 엔진동력 시스템 제조사는 전사적자원관리(ERP)와 정비, 공급망 등으로 흩어진 데이터를 통합하고 장비 고장 패턴을 예측해 수리에 드는 시간을 크게 줄였다. 수백만가지의 조합 가운데 최적의 생산 스케줄을 골라야 하는 북미 철강업체도 AI 스케줄링으로 계획 수립 속도와 품질을 함께 끌어올렸다.

미국계 글로벌 자동차 부품사는 37개국의 175개가 넘는 적시생산(JIT) 공장에서 4시간 안에 완성차 라인에 좌석을 맞춰 넣어야 하는 극한의 복잡성이라는 문제를 안고 있었다.

이 회사는 자재 입고부터 조립, 2차 협력사까지 실시간으로 들여다보는 관제 체계를 세우고 AI 에이전트가 자재 가용성과 생산 처리량을 맞춰 일정을 짜는 방식으로 돌파구를 찾았다. 그 결과, 엑셀과 전화회의로 진행하던 수작업 조율이 줄고 일정의 신뢰도가 올라갔다. 이 체계는 수백개의 공장과 수천명의 생산 계획 담당자에게로 확산됐다.

실무 단계에서 해법 찾는 AI

실행 단계에서는 생성형AI를 접목한 스케줄링이 적극적으로 활용되고 있다. AI가 수천개의 공정 시나리오를 탐색해 최적의 작업 순서와 비용·일정 사이에서 절충안을 찾아내는 방식이다.

예를 들어, 한 미국 에너지기업은 주(州) 정부가 허가한 기한 안에 부지의 수목 제거 작업을 마치지 못해 대형 태양광 건설 프로젝트 공사가 12개월이나 밀린 상황에서 AI를 활용해 돌파구를 찾았다.

공정 병렬화, 2교대 근무 최적화, 두 방안을 합친 복합 시나리오를 각각 시뮬레이션한 결과, 병렬화만으로 152일, 교대 최적화로 83일, 둘을 합칠 경우 최대 235일가량을 만회할 수 있다는 계산이 나왔다. 이런 도구를 착공 전에 도입하면 통상 공기를 15~20% 감축하고 비용을 5~10% 아낄 수 있으며, 공사가 진행된 뒤에도 10~15%의 일정을 단축할 여지가 있는 것으로 분석된다.

한 제지기업은 인수 후 가치창출 계획의 핵심 과제로 공장 간 물량 배분 최적화를 꼽고, 모든 공장을 디지털트윈으로 옮겼다. 약 5만개의 제품·설비 조합을 모델링하고 150개가 넘는 시나리오를 적용해 물량 재배분과 제품 포트폴리오 조정, 생산능력 최적화, 설비 업그레이드 효과를 따져본 결과 상각전영업이익(EBITDA)을 25%(약 1억달러) 높일 수 있는 잠재력이 확인됐고, 이 중 3%(1000만달러 이상)는 진단 후 18개월 안에 실제 성과로 이어졌다.

여러 프로젝트를 동시에 진행하는 기업이라면 AI를 한 단계 더 활용할 여지가 있다. 프로젝트별 원가와 일정, 리스크, 진도 데이터를 실시간으로 한 화면에 모으고, 문제가 비용으로 굳어지기 전에 선행지표로 잡아내는 경영진 대시보드다. 이렇게 하면 남은 투자금 기준으로 1~3%를 아끼고, 실현되는 리스크 손실과 묶여 있던 예비비를 각각 5~10% 줄이거나 조기에 해결할 수 있다는 분석이 나온다.

제조 현장뿐 아니라 의사결정 방식까지 내부 혁신

제조업의 성공방정식은 생산 능력에서 정교한 의사결정으로 옮겨가는 추세다. 확률 시뮬레이션으로 투자 리스크를 예측해보고, 디지털트윈으로 글로벌 공장망을 다시 짜는 ‘운영혁신’ 경쟁이 본격화하고 있다.

눈에 띄는 것은 AI가 투입되는 지점이 생산라인만이 아니라는 사실이다. 투자를 결정하는 회의실에도 AI가 들어오고 있다. 투자 단계에서 AI가 하는 일은 계획서에 적힌 숫자 하나를 확률의 범위로 바꿔놓는 것이다. 원가 추정치와 공정표, 리스크 목록을 토대로 시뮬레이션을 해보면, 보고서의 기준계획 하나가 아니라 실제로 벌어질 법한 원가와 완공일의 범위가 도출된다.

기준계획상 원가 15억5000만달러, 완공 2029년 4월인 가상의 프로젝트를 예로 들어 조금 더 구체적으로 살펴보자. 시뮬레이션 결과의 절반이 그 아래에 들어오는 중간 시나리오에서 원가는 16억2000만달러, 결과의 90%가 그 아래에 들어오는 보수적 시나리오에서는 19억달러까지 늘어난다. 완공일도 계획상 2029년 4월에서 중간 시나리오 기준 그해 12월, 보수적 시나리오 기준으로는 이듬해 5월로 밀린다.

이와 더불어 일정 검증 도구로 따져본 일정 구성 품질이 최소 기준을 겨우 넘고 설계 성숙도가 아직 충분치 않은 단계라면, 보고된 완공 예정일은 참고치로만 봐야 한다는 진단도 함께 나온다.

이런 식으로 리스크를 종합 검증하면 의사결정의 기준을 보고서의 계획이 아니라 리스크가 반영된 범위로 옮기고, 초과 가능성이 클 경우 예비비를 다시 산정해 이사회 승인 자료의 신뢰도를 높일 수 있다.

국내 제조업체들도 같은 선택의 갈림길에 있다. 해외 생산거점을 늘리고 대규모 설비투자를 이어가는 국면일수록, 투자 결정의 신뢰도와 글로벌 생산망 운영의 정교함이 손익을 가른다. 관건은 기술 도입이 아니다. 어느 영역부터 손을 대야 효과가 큰지 진단하고, 한 프로젝트에서 검증한 방식을 전사로 넓히는 실행력이다.