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생산관리 AI 시대, 생산관리 조직은 어떻게 변화하는가
AI와 디지털 기술의 확산은 생산방식뿐 아니라 생산관리 조직의 구조 자체를 바꾸고 있다. 과거 생산관리 조직은 계획, 자재, 공정, 품질을 분리해 운영하는 ‘기능 중심 구조’가 일반적이었다. 그러나 AI 시대에는 데이터 흐름이 공정 전체를 실시간으로 연결하면서, 생산관리 조직은 데이터 중심, 협업 중심의 통합 구조로 재편되고 있다. 첫 번째 변화는 데이터 기반 의사결정 조직(Digital Decision Organization) 으로의 전환이다. 기존에는 각 부서가 경험과 수기로 데이터를 관리했지만, 이제는 MES, IoT, ERP 등 시스템이 자동으로 데이터를 수집, 공유한다. 이에 따라 생산관리 조직은 데이터를 분석하고 전략을 도출하는 역할이 강화되며, 데이터 분석 인력이나 디지털 담당자(DX Officer)가 조직 내 핵심 역할로 부상한다. 두 번째는 계획, 공정, 품질 조직 간의 경계가 약화되는 것이다. AI는 불량예측, 공정최적화, 수요예측 등 다양한 기능을 통합적으로 수행하기 때문에, 생산관리 조직 또한 기능 중심에서 프로세스 중심으로 재구성된다. 예를 들어, “계획–생산–품질”이 하나의 데이터 흐름으로 연결되면, 팀 간 협의 대신 실시간 데이터
- 주택규 기자
- 2025-11-18 09:00
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생산관리 AI 시대, 중소 제조업이 지속 성장하기 위한 새로운 경영전략
AI 기술은 이제 대기업만의 도구가 아니다. 중소 제조업도 디지털 기술을 활용하면 생산성, 품질, 비용 구조를 근본적으로 개선할 수 있다. 그러나 규모가 작은 기업일수록 기술 도입이 부담스럽고, 무엇부터 시작해야 할지 막막한 경우가 많다. AI 시대에 중소 제조업이 지속 성장하기 위해서는 작계 시작해 크게 성장하는 전략적 접근이 필요하다. 첫 번째 전략은 데이터 기반 경영 전환이다. AI를 활용하기 위해서는 먼저 데이터를 수집하고 관리할 수 있는 체계를 만들어야 한다. 설비 가동시간, 불량 정보, 작업시간, 재고 현황 등 기본적인 생산 데이터를 자동으로 기록하면 생산 흐름의 문제를 빠르게 파악할 수 있다. 중소기업은 이 단계만 구축해도 의사결정의 정확도가 크게 향상된다. 두 번째는 부분 자동화, 스마트화의 단계적 추진이다. 많은 기업이 전체 자동화를 목표로 하다가 비용 부담에 좌절한다. 대신 조립, 포장, 검사처럼 반복 작업이 많은 공정부터 자동화하면 적은 비용으로 높은 효과를 낼 수 있다. 이후 MES, IoT 센서 등 디지털 도구를 점차 확장하면 자연스럽게 스마트팩토리로 진화할 수 있다. 세 번째 전략은 인력의 디지털 역량 강화이다. 기술을 도입해도 사람
- 주택규 기자
- 2025-11-17 09:03
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AI 한국형 AI 창업, 기술보다 실행이 경쟁력이다
AI 기술이 세계 경제의 새로운 성장축으로 자리 잡은 지금, 한국의 스타트업 생태계도 빠르게 AI 중심으로 재편되고 있다. 그러나 단순히 해외 기술을 모방하거나 알고리즘을 도입하는 것만으로는 성공할 수 없다. 한국형 AI 창업의 핵심은 데이터, 인재, 네트워크를 중심으로 한 실행 전략에 있다. 첫째, 데이터 경쟁력 확보가 가장 중요하다. AI는 학습 데이터의 품질에 따라 성과가 달라진다. 한국의 중소 스타트업은 공공데이터, 산업별 협회 데이터, 또는 고객 행동 데이터를 연계해 ‘도메인 특화형 AI’를 개발해야 한다. 단순한 기술 개발보다 현장 문제 해결에 초점을 맞춘 데이터 설계가 필요하다. 둘째, 융합형 인재 확보가 관건이다. 기술 개발자뿐 아니라 비즈니스, 디자인, 마케팅 등 다양한 분야의 전문가가 협업해야 한다. 특히 ‘AI 이해 + 산업 지식’을 겸비한 인재는 한국형 AI 창업의 핵심 동력이다. 이를 위해 정부와 대학은 산학협력 기반의 실무형 AI 교육을 강화할 필요가 있다. 셋째, 네트워크와 정책 연계가 성공의 열쇠다. AI 스타트업은 중진공, 기술보증기금, 창업진흥원 등 공공 지원기관과의 협력으로 초기 자금과 기술 검증을 동시에 확보할 수 있다.
- 주택규 기자
- 2025-11-04 09:24
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UPDATE: 2025년 12월 03일 14시 03분