▲ 일본 자동차 제조사 간 DX 추진방향 비교

일본 제조업계가 인공지능(AI)을 생산 자동화를 넘어 조직 운영과 의사결정 체계 혁신 수단으로 활용하며 제조 패러다임 전환에 속도를 내고 있는 가운데, 국내 제조업도 단순 공정 자동화를 넘어 조직 역량과 현장 내재화를 결합한 한국형 제조 AX 전략 마련이 필요하다는 분석이다.

한국기계연구원은 14일 기계기술정책 제123호 ‘일본 제조 AX 현황과 시사점-자동차 산업을 중심으로’를 발간해 글로벌 제조 패러다임 변화와 한국의 대응 방향을 제시했다. 

보고서에 따르면 일본 자동차 산업은 AI를 단순 자동화 기술이 아니라 현장의 경험과 판단을

보조하는 ‘보조 지능(Auxiliary Intelligence)’으로 활용하며 인간 중심 협업형 AX 모델을

구축하고 있는 것으로 나타났다.

일본 제조 AX의 핵심 축은 △인간 협조형 AI(Human-in-the-Loop) △개선 주도형 DX(Kaizen-driven DX) △조직문화의 디지털화(Cultural Intelligence)를 제시했다. 이는 AI가 의사결정을 보조하고 최종 판단은 사람이 담당하는 구조로, 자동화보다 ‘협동화(Collaboration)’에 무게를 둔 접근이다.

대표 사례로 토요타(Toyota Motor Corporation)는 현장 작업자가 직접 AI와 애플리케이션을 개발하는 시민개발(Citizen Development) 체계를 구축해 개발 단축과 현장 적합성을 동시에 확보, 현장 내재화를 추진하고 있다. 동시에 ‘오오베야(O-Beya)’ 방식의 집단 의사결정 문화를 멀티에이전트 AI 시스템으로 구현해 설계 지식과 숙련 경험을 디지털화하고 있다.

혼다(Honda Motor Co., Ltd.)는 ‘와이가야(Waigaya)’ 토론 문화를 AI에 접목했다. 복수 AI가 협업하는 토론형 AI를 통해 설계·기술 검토의 정확도를 높이는 한편, 생성형 AI를 활용해 자연어 입력만으로 자동차 전면부 3D 디자인을 수분 내 생성하는 시스템을 개발했다. 이는 기존 경험 의존적 설계 방식을 데이터 기반 구조로 전환하는 사례로 평가된다.

또한 일본 제조업의 AI 적용 범위는 생산 현장을 넘어 설계 단계까지 확대되고 있다. 토요타는 ‘3D-OWL’ 기반 CAE×AI 시스템으로 새로운 차량 형상의 성능을 단시간에 예측하고, 형상·위상 최적화를 통해 설계 리드타임을 단축하고 있다. 보고서는 이를 ‘상류 설계 혁신형 DX’의 대표 사례로 분석했다.

생산 현장에서는 ‘품질 절대주의’ 기반 AI 도입이 두드러졌다. 토요타는 자동변속기 핵심 부품 검사에 AI를 적용해 검출 누락률 0%, 과검출률 8%를 달성하며 시각검사 인력을 완전히 대체했다. 혼다 역시 소량 데이터 기반 AI 검사 기술을 도입해 엔진 부품 결함 검출률 100%, 분류 정확도 88%를 기록했다.

일본 정부도 민간 기업 차원을 넘어 국가 전략으로 제조 AX를 끌어올리고 있다. 모빌리티 DX 전략 2025를 통해 2035년까지 일본 완성차 기업의 글로벌 SDV(소프트웨어 정의 차량) 시장 점유율 30% 달성을 목표로, AI·반도체·데이터·보안·인재를 통합한 산업 재편 전략을 추진 중이다.

보고서는 한국과 일본의 전략 차이도 비교했다. 한국이 로봇·디지털트윈 중심의 ‘Physical AI’ 기반 공정 혁신에 집중하고 있다면, 일본은 사람의 판단과 조직 역량을 강화하는 ‘Human-Centric DX’를 추진하고 있다는 분석이다. 

이에 따라 향후 한국 제조업의 AX 전략은 단순 기술 도입을 넘어 현장·조직·생태계 중심 전환이 필요하다고 강조했다. 이를 위해 △AI 내재화를 위한 현장 중심 구조 구축 △설계·생산·품질 전주기 AX 통합 △조직문화 기반 협업형 AI도입 △산업통상부M.AX 정책과 연계한 산업 생태계 확산 등을 정책과제로 제안했다.

특히 한국의 피지컬 AI(Physical AI) 중심 전략과 일본의 인간중심 DX(Human-Centric DX)를 결합한 ‘하이브리드 제조 AX 모델’이 필요하다는 점을 제시했다.

기계연 기계정책센터 김철후 책임연구원은 “일본은 AI를 도입한 것이 아니라 조직을 AI 중심으로 재설계하고 있다”며, “향후 제조 경쟁력은 기술 자체보다 조직이 AI를 어떻게 활용하느냐에 의해 결정될 것”이라고 말했다.

또한 “AI 도입의 성패는 기술 성능보다 현장 수용성과 조직 내재화에 달려 있다”며, 국내 제조업도 단순한 솔루션 도입을 넘어 ‘사람×AI×현장’을 연결하는 한국형 제조 AX 플랫폼 구축이 필요하다고 강조했다.