【 청년일보 】 AI 기술이 산업 전반에 빠르게 스며들고 있다. 특히 초정밀 공정과 자동화 시스템을 기반으로 하는 첨단 제조 산업은 그 변화의 중심에 있다. 미세한 오차와 공정 변동이 막대한 손실로 이어질 수 있는 환경에서, 품질과 신뢰성은 단순한 관리 지표가 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소이다. 과거 품질관리가 결함을 줄이고 수율(Yield)을 높이는 데 집중했다면, 오늘날은 데이터와 AI가 공정을 실시간으로 분석하고 이상을 탐지·예측하는 단계로 전환되고 있다. 여기서 'AI가 내린 판단을 우리는 얼마나 신뢰할 수 있는가'라는 주목해야 할 포인트가 생긴다. 이러한 점은 AI 고도화 시대 속 품질과 신뢰성의 가치를 다시 한 번 돌아보게 만든다. ◆ 수율과 공정 안정성, 전통적 품질관리의 본질 첨단 제조 산업에서 품질은 곧 수율과 직결된다. 생산 공정에서 얼마나 많은 양품을 안정적으로 확보할 수 있는지는 기업의 수익성과 직결되며, 이를 위해 통계적 공정관리(SPC)와 Six Sigma 기법이 폭넓게 활용되어 왔다. 공정 변동을 최소화하고, 불량의 원인을 정밀하게 분석하며, 동일한 조건을 반복적으로 재현하는 것이 전통적 품질관리의 핵심이었다. 신뢰성 또
【 청년일보 】 오늘날 '자동화'는 단순히 인간의 업무를 빠르게 처리하는 기술을 넘어, 지속적으로 발전하는 AI와 IT 기술을 활용하여 데이터를 학습하고, 스스로 판단하며 진화하는 시스템으로 발전하고 있다. 자동화 기술을 통해 '디지털 전환'(Digital Transformation, DX)을 이끌어낼 수 있으며, 디지털 전환이 산업 시스템 전반에서 시사하는 기술적 의미는 상당하다. 디지털 전환을 이끌어내는 수많은 기술들 중에서 핵심 기술로 꼽히는 '공정 자동화'(Process Automation)에 주목할 필요가 있다. 공정 자동화(Process Automation)란, 공장에서의 각 공정뿐만 아니라 다양한 조직 내 프로세스, 예컨대 입력·처리·보고·결재 등의 절차를 소프트웨어나 하드웨어 시스템을 통해 자동적으로 수행하도록 설계하는 자동화 기술이다. 이 중 가장 기초라 볼 수 있는 RPA부터, RPA에 AI 기술이 결합된 IPA, 그리고 이를 포함하여 다양한 자동화 기술을 통합하는 Hyper Automation이라는 세 가지 기술이 Process Automation의 핵심적인 변천 기술이다. 이러한 기술의 변천, 즉 진화를 통해 단순한 반복작업을 자동화하는