지난 3월, 독일 하노버에서 열린 하노버 메세(HANNOVER MESSE) 2025는 제조업의 미래를 가늠할 수 있는 중요한 이정표였습니다. 이번 행사에서는 생성형 AI와 자율형 에이전트 기술이 중심이 되어, 제조 현장의 운영 방식과 의사결정 구조를 근본적으로 재정의하고 있음을 보여주었습니다.​

  AI는 이제 단순한 파일럿 프로젝트나 실험적 도입을 넘어, 실제 생산 라인과 공급망에 깊숙이 통합되어 실질적인 성과를 창출하고 있습니다. 예를 들어, 실시간 품질 검사, 예측 유지보수, 에너지 최적화, 자율 물류 등 다양한 영역에서 AI의 적용이 확대되고 있으며, 이는 제조업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.​

  이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어, 제조업의 전체적인 운영 전략과 비즈니스 모델에까지 영향을 미치고 있습니다. 따라서 AI를 어떻게 효과적으로 도입하고 활용할 것인가는 제조 기업의 지속 가능한 성장과 직결되는 중요한 과제가 되었습니다.​

  이번 글에서는 2025년 하노버 메세를 통해 확인된 제조업의 AI 전환 흐름을 중심으로 생성형 AI 기반의 설계 혁신, 자율 운영 체계의 현실화, 공급망 지능화, 에너지와 자원 중심의 운영 최적화, 그리고 디지털 트윈을 활용한 산업 지능화까지 제조업이 맞이한 새로운 패러다임을 함께 살펴보겠습니다.

 

 

AI와 함께 진화하는 제조 설계 프로세스

*출처: Siemens

  하노버 메세 2025에서는 생성형 AI가 제조업의 설계·엔지니어링 영역에서 실질적인 도구로 자리 잡고 있음을 보여주는 사례들이 눈에 띄었습니다. 과거에는 고도의 전문 지식과 수작업 설계에 의존했던 공정 설계, 제품 개발, 시뮬레이션 업무들이 이제는 AI의 제안과 연산을 바탕으로 더 빠르고 유연하게 전개되고 있습니다.

  대표적으로 지멘스(Siemens)는 이번 박람회에서 Microsoft와 공동 개발한 ‘Industrial Copilot’을 선보였습니다. 이 솔루션은 생성형 AI를 기반으로 복잡한 기술 문서를 요약하거나, 제어 코드의 오류를 식별하고 대안을 제시하는 등 엔지니어의 작업 효율을 극대화하는 데 중점을 둔 협업 도구입니다. 산업용 장비나 시스템의 설계 단계에서 AI가 해석, 추천, 검증까지 실시간으로 돕는 구조는 기존의 워크플로우 자체를 재정의하고 있다는 평가를 받았습니다.

  또 다른 사례로, 소프트서브(SoftServe)는 현장 작업자들이 생성형 AI를 통해 기계 상태를 진단하고 관련 매뉴얼을 자동 생성하거나 유지보수 작업 시나리오를 빠르게 도출할 수 있는 ‘GenAI Assistant’를 소개했습니다. 이는 AI가 단순한 정보 제공에 그치지 않고, 현장의 직관을 보완하고 실행력을 높이는 실질적인 도구로 활용되고 있음을 보여줍니다.

  이처럼 생성형 AI는 이제 단순한 설계 도구가 아니라 현장의 동료이자, 의사결정 파트너로 작동하고 있습니다. 제조 현장에 최적화된 형태로 진화한 AI는 단순히 생산성을 높이는 것을 넘어, 설계와 공정의 유연성, 민첩성, 그리고 오류 대응 능력까지 강화시키고 있습니다.

 

 

AI와 함께 움직이는 공장, 자율 제조의 현실화

*출처: 하노버 메세 2025 공식 홈페이지

  2025년 하노버 메세에서는 AI가 실제 제조 현장에서 어떻게 작동하고 있는지, 그 구체적인 모습을 확인할 수 있었습니다. 단순한 데이터 분석 도구로 머물던 AI가 이제는 생산 계획을 조정하고, 설비를 점검하며, 전체 공정을 제어하는 자율 운영의 핵심 기술로 부상하고 있습니다.

  이번 행사에 참가한 글로벌 기업들은 다양한 자율 제조 사례를 통해, AI 기술이 어느 수준까지 진화했는지를 보여주었습니다.

  레노버(Lenovo)는 NVIDIA와 함께 ‘Hybrid AI Advantage’라는 솔루션을 공개했습니다. 이 솔루션은 AI 에이전트를 빠르게 구축하고 제조 현장에 적용할 수 있도록 설계되었으며, 공정 최적화, 설비 모니터링, 불량 예측 등 여러 고도화된 기능을 지원합니다. 특히 디지털 트윈 기반의 ‘Robotic Inspection’ 기능은, 로봇이 실시간으로 설비 상태를 확인하고 이상 징후를 탐지할 수 있도록 구현되어 있어 예방 중심의 운영 체계로 전환하려는 제조 기업들에게 실질적인 대안을 제시했습니다.

  인폼(INFORM) 역시 생산 계획 자동화와 최적화를 위한 AI 기반 솔루션을 선보였습니다. 자사의 APS 시스템은 수요 변화와 설비 가동률, 공급 상황 등을 통합적으로 고려해 생산 일정을 자동으로 조정하며, 머신러닝을 활용해 자재 교체 시기나 공급업체 성향까지 학습함으로써 계획 정확도를 크게 높일 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

  이처럼 다양한 사례들은 AI가 단순히 분석에 머무르지 않고, 현장의 판단과 실행까지 직접 맡는 지능형 제조 운영이 이미 현실이 되었음을 보여줍니다. 자율 제조는 이제 미래의 개념이 아니라, 실제로 구현 가능한 시스템이며, 많은 기업들이 이를 통해 운영 효율화와 리스크 대응력 강화라는 두 가지 목표를 동시에 실현하고 있습니다.

 

 

AI로 최적화되는 공급망 전략

*출처: AWS

  제조업의 경쟁력은 공장 내부뿐만 아니라, 공급망 전반의 민첩성과 예측력에서 갈리기 시작했습니다. 수요 예측부터 자재 흐름, 납기 대응, 물류 최적화까지 AI는 이러한 복합적 과정을 통합적으로 분석하고 대응할 수 있는 중요한 기술로 부상하고 있습니다.

  2025 하노버 메세에서는 공급망 전환 속도를 높이기 위한 AI 기반의 의사결정 시스템들이 다양하게 소개되었습니다. 그 중에서도 Elisa IndustrIQ의 사례는 특히 주목할 만했습니다. 이 솔루션은 머신러닝을 기반으로 수요 데이터를 예측하고, 예상 주문량의 변화에 따라 자재 흐름과 생산 계획을 자동 조정합니다. 특히, 다수의 공장이 연계된 구조에서도 병목 구간이나 납기 리스크를 조기에 파악해 우선순위를 제안하는 기능은 공급망 운영의 유연성을 실질적으로 높이는 효과를 보여주었습니다.

  클라우드 기반 AI 인프라 역시 공급망 운영에서 중요한 역할을 하고 있었습니다. Google Cloud, AWS 등은 고객사와 공동으로 진행한 프로젝트를 통해, 실시간 수요 시뮬레이션, 예측 기반 공급 재조정, 다중 시나리오 분석을 통한 의사결정 자동화 기능을 소개했습니다. 이러한 기술은 예측 정확도를 높이는 것에 그치지 않고, 예상치 못한 변수에 즉각적으로 대응할 수 있는 기반을 마련해줍니다.

  AI는 이제 공급망을 구성하는 개별 요소들을 단순히 ‘관리’하는 수준에서 벗어나, 전반적인 흐름을 스스로 조정하고 판단할 수 있는 시스템으로 진화하고 있는 중입니다. 이는 특히 복잡한 생산·유통 체계를 운영하는 글로벌 제조 기업에게 큰 전략적 무기가 되고 있습니다.

 

 

운영 최적화, AI가 만드는 새로운 기준

  공급망 외에도 AI는 공장 내부의 운영 효율성 향상에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 생산성과 직결되는 설비 가동률, 에너지 사용량, 유지보수 시점 등을 정교하게 분석하고 제어하는 기술들이 점점 더 실무 중심으로 확대되고 있습니다.

  Schneider Electric은 하노버 메세 2025에서 AI 기반의 에너지 관리 솔루션을 공개하며, 생산 공정과 연계된 실시간 에너지 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 에너지 사용을 자동 최적화하는 구조를 시연했습니다. 공정의 특성에 따라 전력 사용량을 조정하거나, 비효율적인 소비 패턴을 사전에 감지해 조치를 취할 수 있도록 설계된 이 시스템은 에너지 비용 절감뿐 아니라, 설비 효율성 강화와 탄소 저감 목표에도 기여할 수 있는 구조로 주목받았습니다.

  또한 Nanoprecise는 설비 상태 예측에 AI를 접목한 유지보수 시스템을 선보였습니다. 다양한 센서를 통해 수집한 설비 데이터를 AI가 실시간으로 분석하고, 고장 가능성뿐만 아니라 기계의 에너지 낭비까지 함께 진단할 수 있도록 고도화된 기능이 적용되어 있습니다. 이러한 방식은 단순한 고장 예방을 넘어, 자산 수명 연장과 에너지 절감을 동시에 실현할 수 있는 방법으로 각광받고 있습니다.

  운영 최적화 측면에서의 AI 활용은 결국, 제조업이 내부 리소스를 얼마나 효율적으로 관리하느냐에 대한 질문과 맞닿아 있습니다. 하노버 메세 2025는 AI가 이 질문에 대해 데이터 기반의 명확한 해답을 제시할 수 있다는 점을 입증하는 자리였습니다.

 

 

디지털 트윈 기반의 산업 지능화

*출처: Rockwell Automation의 ‘Emulate3D Factory Test’ 플랫폼

  제조업의 운영 효율성과 민첩성을 높이기 위해 AI와 함께 각광받고 있는 기술 중 하나는 디지털 트윈(Digital Twin)입니다.하노버 메세 2025에서는 디지털 트윈이 더 이상 미래지향적 개념이 아닌, 실제 제조 현장의 생산성과 예측력을 높이는 핵심 수단으로 작동하고 있음을 확인할 수 있었습니다.

  Microsoft는 이번 행사에서 실제 제조 데이터를 기반으로 생산 흐름을 시뮬레이션하고, 그 결과를 통해 병목을 개선하거나 공정 재설계를 검토할 수 있는 디지털 트윈 사례를 공유했습니다. 이는 설비 투자 전에 운영 시나리오를 검증할 수 있어, 시간과 비용을 절감하는 동시에 생산 계획의 신뢰도를 높이는 방식으로 활용되고 있었습니다.

  또한 Rockwell Automation은 실제 공장 환경을 디지털 환경에서 그대로 재현해 테스트할 수 있는 ‘Emulate3D Factory Test’ 플랫폼을 선보였으며, NVIDIA Omniverse와의 연계를 통해 복잡한 제조 라인을 시뮬레이션하고 사전 최적화할 수 있는 기능을 강화했습니다. 이러한 기술은 시간과 비용을 줄이는 동시에, 설비 도입 전 리스크를 최소화할 수 있다는 점에서 많은 관심을 받았습니다.

  디지털 트윈 기술은 이제 제조업의 미래를 설계하는 데 있어 빼놓을 수 없는 기반이 되었으며, 보다 정밀하고, 유연하며, 지속가능한 제조 체계를 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

 

 

AI 전환의 성패는 전략적 파트너십에 달려 있습니다

  2025 하노버 메세는 제조 산업이 이제 단순한 자동화를 넘어, AI를 중심으로 공정 전반을 재설계하고 운영 전략까지 혁신해 나가고 있음을 보여주었습니다. 설계, 생산, 공급망, 에너지 관리에 이르기까지 AI의 역할은 갈수록 확대되고 있으며, 기술의 진화만큼이나 이를 현장에 맞게 구현해내는 실행력의 중요성도 함께 부각되고 있습니다.

  이러한 변화 속에서 SK㈜ C&C는 제조 산업에 특화된 AI 도입 경험과 운영 최적화에 필요한 데이터 기반 접근 방식을 바탕으로, 실제 현장에서 작동하는 솔루션을 구축해온 노하우를 보유하고 있습니다. 설계 자동화부터 품질 이상 탐지, 에너지 절감, 공급망 예측에 이르기까지, 제조 기업이 필요로 하는 디지털 역량을 현실화 가능한 형태로 제공할 수 있는 파트너입니다.

  AI는 이제 선택의 문제가 아니라, 제조업의 다음 경쟁력을 결정짓는 필수 전략입니다. SK㈜ C&C는 이러한 변화의 흐름 속에서 실질적인 가치를 함께 만들어가는 신뢰할 수 있는 디지털 파트너가 되어드리겠습니다.

 

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컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

Digital One, For The Next ｜ SK㈜ C&C

 

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