기업 내 AX(인공지능 전환) 추진 타당성 검토 - 개발 관점

현재 국내에서는 정부 차원의 전폭적인 지원으로 AX 관련 사업이 활발하게 추진되고 있다.
Industry 4.0 또는 DX, 스마트팩토리 등으로 진행되던 '전환'이 이제는 인공지능으로까지 확대된 모양새다.
현재 다양한 요인으로 우리나라 중소제조기업들이 어려움에 직면해 있는 듯 하다. 이건 지난 시기 도입하지 못했던 DX 등으로 인한 문제가 아닌 것은 자명하지만, 중요 요인은 아니더라도 여러 요인 중 하나일 것으로 생각된다.
이에 우리 기업에서 AX를 추진할 타당성이 있는지를 내부적으로 검토하고 사전 판단하기 위해 몇 가지 조사용 질의서를 공유한다.

 

 

1. 설계 효율성 및 자동화 (10항목)

• PCB 아트웍(배선)이나 기구 설계 등 반복적인 CAD 작업이 전체 개발 시간의 40% 이상인가?
• AI 기반의 자동 배치 및 라우팅 기능을 도입할 경우 설계 주기를 30% 이상 단축할 수 있는가?
• 부품의 데이터시트를 읽고 핀 맵(Pin Map)이나 라이브러리를 생성하는 데 시간이 많이 소요되는가?
• 표준 회로(Standard Circuit)를 재사용하지 못하고 매번 새로 그리는 비중이 높은가?
• AI 코파일럿(Copilot)이 설계 오류를 실시간으로 잡아준다면 시제품 제작 횟수를 줄일 수 있는가?
• 복잡한 다층(Multi-layer) 보드 설계 시 신호 간섭(SI/PI) 분석에 어려움을 겪고 있는가?
• 기구 설계 시 무게 절감이나 강도 최적화를 위해 생성형 디자인(Generative Design)이 필요한가?
• 설계 변경(ECO) 발생 시 연관된 모든 도면과 BOM을 수정하는 데 수작업이 많은가?
• 시뮬레이션(PSpice 등) 결과 해석을 위해 전문가의 고도의 판단이 매번 필요한가?
• 설계 소프트웨어(OrCAD, SolidWorks 등)의 최신 AI 기능을 수용할 하드웨어 사양을 갖추었는가?

2. 기술 문서 및 지식 자산화 (10항목)

• 과거에 설계했던 회로도나 소스 코드를 찾는 데 30분 이상 소요되는 경우가 빈번한가?
• 퇴사한 개발자의 설계 의도나 노하우가 문서화되지 않아 유지보수에 어려움이 있는가?
• 사내에 축적된 수만 장의 PDF 기술 문서를 AI가 학습하여 답변해주는 시스템이 필요한가?
• 신규 부품 선정 시 기술 사양을 비교 분석하는 업무를 AI가 대신할 수 있는가?
• 개발 단계별 산출물(검토서, 보고서) 작성을 AI가 초안을 잡아준다면 업무 부담이 줄겠는가?
• 글로벌 기술 표준이나 특허 자료를 실시간으로 검색하여 설계에 반영할 체계가 있는가?
• 사내 설계 규칙(Design Rule)이 디지털화되어 AI가 자동으로 검증할 수 있는 상태인가?
• 프로그래밍(임베디드 SW) 시 AI 코드 어시스턴트(GitHub Copilot 등)를 도입할 의사가 있는가?
• 중복 개발을 방지하기 위해 기존 자산의 유사도를 분석하는 기능이 필요한가?
• 개발 일지나 실험 데이터를 정형화하여 AI 학습용으로 저장하고 있는가?

3. 품질 검증 및 시뮬레이션 (10항목)

• 시제품 제작 전 가상 시뮬레이션을 통해 결함을 발견하는 비중이 50% 미만인가?
• 제품의 예상 수명이나 고장 확률을 AI 기반 예지 모델로 분석할 필요가 있는가?
• 열 해석, 진동 해석 등 물리적 테스트를 AI 대리 모델(Surrogate Model)로 대체할 의사가 있는가?
• 양산 전 단계에서 DFM(제조 고려 설계) 확인을 위해 AI 자동 검사 도구가 필요한가?
• 소프트웨어 개발 시 단위 테스트(Unit Test)를 자동화하여 버그 발생률을 낮추고 싶은가?
• 다양한 환경 조건(온도, 습도)에서의 제품 동작을 AI로 가상 시뮬레이션할 수 있는가?
• 설계 오류로 인한 PCB 재발주 비용이 연간 개발 예산의 10%를 초과하는가?
• AI가 설계의 취약점을 분석하여 '대안 설계'를 제안하는 기능이 유용할 것으로 보이는가?
• 고객의 요구사항(Spec)이 실제 설계에 누락 없이 반영되었는지 AI가 추적 관리할 수 있는가?
• 규제 및 인증(KC, CE, UL 등) 준수 여부를 AI가 사전 체크할 수 있는 데이터가 있는가?

4. 협업 및 프로젝트 관리 (10항목)

• 회로 설계자와 기구 설계자 간의 데이터 동기화 문제로 설계 간섭이 발생하는가?
• 프로젝트 진척 상황을 실시간으로 파악하여 지연 가능성을 AI가 예측해 줄 필요가 있는가?
• 개발 부서와 제조/자재 부서 간의 BOM 불일치로 인한 혼선이 잦은가?
• 클라우드 기반의 설계 협업 플랫폼을 도입하여 실시간 코드/도면 리뷰를 할 준비가 되었는가?
• 개발 인력별 업무 부하를 분석하여 프로젝트 일정을 최적화하고 있는가?
• 외부 파트너사(외주 개발 등)와의 기술 소통 시 AI 번역이나 요약 기능이 필요한가?
• 개발 회의록에서 결정된 사항을 AI가 작업 티켓(Jira 등)으로 자동 생성해주길 원하는가?
• 버전 관리(Git, PDM 등) 시스템이 도입되어 있으며 AI와 연동 가능한가?
• 개발 우선순위를 결정할 때 시장 데이터나 고객 피드백 분석 AI를 활용할 계획인가?
• 비대면 환경에서도 원활한 개발 협업이 가능한 디지털 인프라가 구축되었는가?

5. 혁신 역량 및 미래 준비 (10항목)

• AI 기술을 우리 제품 자체에 탑재(임베디드 AI)하여 부가가치를 높일 계획이 있는가?
• 개발팀원들이 생성형 AI나 AI 설계 도구를 배우려는 학습 의지가 높은가?
• 단순 설계자(Drawer)에서 AI를 다루는 설계 엔지니어(AI-Enhanced Engineer)로 전환할 준비가 되었는가?
• 신기술 도입에 따른 실패 리스크를 경영진이 어느 정도 용인하고 있는가?
• 연구소 내에 AI 실험을 위한 데이터 서버나 GPU 워크스테이션이 확보되어 있는가?
• 오픈소스 AI 모델을 활용하여 우리만의 특화된 설계 엔진을 만들 계획이 있는가?
• 경쟁사가 AI를 활용해 개발 속도를 높였을 때 대응할 전략이 마련되어 있는가?
• AI 도입이 창의적인 연구 활동 시간을 늘려줄 것이라고 기대하는가?
• 학계나 전문 스타트업의 AI 알고리즘을 도입하기 위한 오픈 이노베이션 의지가 있는가?
• AX 도입 후 개발 부서의 핵심 성과지표(KPI)를 '개발 속도'와 '혁신성' 중심으로 개편할 수 있는가?