【 청년일보 】 우리가 매일 사용하는 스마트폰 안에는 수천 개의 부품이 들어있다. 반도체 칩 하나에는 수십억 개의 트랜지스터가 집적되어 있고, 그 중 단 하나라도 불량이라면 제품 전체가 작동 불능 상태에 빠질 수 있다.

자동차도 마찬가지다. 내연기관 자동차 한 대에는 약 3만 개의 부품이 사용되며, 전기차로 넘어가도 2만여 개의 부품이 맞물려 돌아간다. 그렇다면 공장에서는 이 수많은 부품의 품질을 어떻게 관리해 왔을까?

오늘날 제조 현장의 품질관리는 이미 상당한 수준의 데이터 기반 체계를 갖추고 있다. 계측 장비가 부품의 치수와 물성을 자동으로 측정하고, 통계적 공정관리(SPC)를 통해 공정이 정상 범위 안에서 운영되고 있는지 실시간으로 모니터링한다. 이 방식은 수십 년간 제조 현장을 지탱해온 검증된 시스템이다.

그러나 이러한 체계에도 여전히 넘기 어려운 벽이 존재한다. SPC는 미리 설정한 기준을 벗어났을 때 비로소 반응하는 구조로, 본질적으로 '사후 탐지'에 머문다. 또한 샘플링 기반 검사는 전수 검사가 현실적으로 불가능한 상황에서의 차선책이며, 복잡한 공정 변수들이 서로 얽혀 만들어내는 불량 원인을 사람이 일일이 분석하는 데는 한계가 있다. '불량률 0%'는 여전히 환상처럼 여겨지던 목표였다.

인공지능(AI)은 바로 이 지점에서 등장한다. 기존 데이터 기반 품질관리의 성과를 계승하면서도, 예측, 정확도, 처리 범위 면에서 한 단계 더 나아가고 있는 것이다.

◆ 사람의 눈을 넘어선 AI…비전 검사 기술의 등장

AI 품질관리의 핵심은 '비전 검사(Vision Inspection)' 기술이다. 고해상도 카메라와 딥러닝 알고리즘을 결합해, AI가 실시간으로 제품 이미지를 분석하고 불량 여부를 판정하는 방식이다. 사람의 눈으로는 구분하기 어려운 0.1mm 미만의 스크래치나 미세한 형상 불량도 AI는 놓치지 않는다.

기존의 품질관리 방식인 통계적 공정관리(SPC)는 공정 데이터를 수집해 이상 징후를 통계적으로 탐지하는 기법이다. 그러나 SPC는 불량이 이미 어느 정도 발생한 이후에야 개입이 가능하다는 시간적 한계가 있었다. 반면 AI는 수천 장의 불량 이미지를 학습한 뒤, 공정 중 실시간으로 이상을 감지하고 즉각 알람을 보낸다. '사후 검사'에서 '실시간 예방'으로의 전환이다.

실제 도입 사례도 빠르게 늘고 있다. 삼성전자는 반도체 생산 라인에 AI 비전 검사 시스템을 도입해 미세 회로 패턴의 결함을 자동으로 탐지하고 있으며, 현대모비스는 스마트팩토리 구축 과정에서 AI 기반 품질 검사와 자율이동로봇(AMR)을 결합한 통합 품질 관리 체계를 갖춰가고 있다.

◆ '0%'는 정말 가능한가…환상에서 목표로

물론 완전한 불량률 0%가 현실적으로 가능하냐는 의문은 여전히 존재한다. 제조 공정에는 원자재의 미세한 편차, 설비의 노후화, 환경적 변수 등 AI도 완전히 통제할 수 없는 요소들이 있다. 그러나 중요한 것은 '0%가 가능하냐'가 아니라, '0%에 얼마나 가까워질 수 있느냐'다.

AI의 강점은 데이터가 쌓일수록 더 정확해진다는 점에 있다. 공정 초기에는 다소 오탐이 발생하더라도, 수개월치 생산 데이터를 학습한 AI는 점점 정밀해진다. 이른바 '지속 학습’구조가 가동되는 것이다. 제조업에서 품질은 단순한 비용 절감의 문제를 넘어 기업 신뢰와 소비자 안전에 직결된다. 그런 의미에서 0%를 향한 여정은 멈출 수 없는 방향이다.

◆ AI 시대, 품질관리 직무는 사라지는가

AI가 검사원을 대체한다는 소식에 '내 일자리가 없어지는 것 아닌가'라는 불안을 느끼는 청년들도 있을 것이다. 그러나 현장을 들여다보면 이야기는 조금 다르다.

AI 비전 검사 시스템이 도입된다고 해서 품질 관련 인력이 줄어드는 것이 아니라, 요구되는 역량의 방향이 달라지고 있다. 단순 육안 검사 업무는 자동화되지만, AI 시스템을 설계·운영하고 데이터를 분석하며 공정을 최적화하는 역할은 오히려 더 중요해진다. 산업공학적 관점에서 보면, 라인 밸런싱과 공정 설계를 AI와 연계해 최적화하는 능력, 품질 데이터를 해석해 의사결정으로 연결하는 역량이 미래 제조업 인재의 핵심 조건이 될 것이다.

실제로 국내 주요 제조기업들은 스마트팩토리 전환을 추진하면서 데이터 분석과 AI 활용 역량을 갖춘 생산·품질 엔지니어 채용을 늘리고 있다. AI를 두려움의 대상이 아닌 도구로 바라보는 시각, 그리고 그 도구를 능숙하게 다룰 수 있는 역량이 앞으로 제조업 현장에서 가장 강력한 경쟁력이 될 것이다.

◆ 완벽을 향한 여정은 계속된다

불량률 0%는 여전히 완전한 현실이 아닐 수 있다. 하지만 AI라는 강력한 도구를 손에 쥔 지금, 제조업은 그 어느 때보다 이 목표에 가까이 다가서고 있다. 사람의 피로와 한계를 보완하는 AI, 그리고 그 AI를 설계하고 운영하는 사람. 이 두 가지가 함께할 때 제조업의 미래는 더욱 선명해진다.

'환상'이라고 불렸던 불량률 0%의 꿈이, 이제는 도달 가능한 목표로 바뀌고 있다. 그 여정의 한가운데서, 우리 세대가 어떤 역할을 맡게 될지 기대해볼 만하다.
 

【 청년서포터즈 9기 최강혁 】