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생산관리 AI 시대, 생산관리 직무의 커리어 로드맵은 어떻게 바뀌는가
AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되면서 생산관리 직무는 과거와 완전히 다른 방향으로 진화하고 있다. 단순한 계획 관리나 공정 모니터링 중심의 역할에서 벗어나, 데이터 기반 의사결정과 기술 이해력을 갖춘 하이브리드 전문가로 성장하는 것이 필수 경로가 되었다. 그래서 AI 시대의 생산관리 커리어 로드맵은 더 넓고, 더 깊고, 더 전략적이다. 1단계는 현장 이해 기반의 기본 역량 구축 단계이다. 공정 흐름, 설비 특성, 작업 표준, 품질 기준 등 생산관리의 기본기를 갖추는 것이 필수다. AI 도구를 잘 활용하기 위해서도 현장의 원리를 이해해야 한다. 기초가 탄탄할수록 이후 단계에서 기술 적용 능력도 빠르게 성장한다. 2단계는 데이터 활용 능력 강화 단계이다. 엑셀, 통계 분석, 데이터 시각화, MES 데이터 해석, 품질지표 분석 등 실무형 데이터 역량을 갖추는 것이 핵심이다. AI 분석 결과를 이해하고 판단할 수 있어야 관리자로 성장할 수 있다. 이 단계부터는 “데이터 기반 문제 해결자”로 진화한다. 3단계는 스마트 제조 기술 이해 단계이다. IoT 센서, 로봇 자동화, MES, ERP, APS, AI 품질검사 등 디지털 기술의 원리를 이해하고 현장에 적용할 수
- 주택규 기자
- 2025-11-21 08:54
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생산관리 AI 기반 생산관리의 한계, 그래서 인간의 판단이 더욱 중요하다
AI와 데이터 기반 생산관리는 제조혁신을 이끄는 핵심 기술이지만, 그 만으로 모든 문제가 해결되는 것은 아니다. AI는 방대한 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 예측을 제공하는 데 뛰어나지만, 모든 상황을 이해하거나 모든 맥락을 반영할 수 있는 존재는 아니다. 그래서 AI 시대일수록 인간의 판단과 경험은 더욱 중요해지고 있다. 첫째, AI는 데이터가 없는 상황을 처리하기 어렵다. 새로운 공정, 신제품, 비정형 문제 등 과거 데이터가 충분하지 않으면 AI는 제대로 예측할 수 없다. 반면, 경험 많은 관리자는 공정의 특성과 작업자의 행동, 과거의 유사 경험을 바탕으로 빠르게 대응할 수 있다. 둘째, AI는 현장의 맥락(Context)을 완전히 이해하지 못한다. 예를 들어, 동일한 불량 패턴이라도 원인이 사람의 컨디션, 작업장 분위기, 소재의 미세한 감촉 차이처럼 정량화하기 어려운 요소일 수 있다. 이런 변수는 AI가 수치로 분석하기 어렵지만, 숙련된 작업자는 즉각적으로 감지한다. 셋째, 윤리적, 전략적 판단은 인간만이 할 수 있다. 생산량을 늘리기 위해 공정을 고속으로 운영하라는 AI의 제안이 있더라도, 안전, 품질, 근로자 부담을 고려해 최종 결정을 내리는 것은
- 주택규 기자
- 2025-11-19 08:52
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UPDATE: 2025년 12월 03일 14시 03분