제조업은 새로운 기술, 변화하는 고객 기대치, 글로벌 경제 변화에 의해 극적인 변화를 겪고 있다. 미래의 리더로 자리매김하고 뒤처지지 않기 위해서는 이 산업에 속한 기업들이 신속하게 적응해야 한다.
올해 효율성, 제품 품질 제고, 지속 가능성을 위해 도움이 될 7가지 주요 제조업 트렌드를 공유하고자 한다.
현재 제조업은 예측 유지보수를 통해 고장을 사전에 예방하고, 품질 관리와 검사를 통해 제품의 정밀성과 품질을 강화하며, 공급망 디지털화와 최적화를 통해 물류 가시성과 효율성을 높이고 있다. 또한 자율 물류와 운송 기술로 물류 이동 방식을 혁신하고, 생산 계획과 최적화를 통해 생산 일정을 유연하고 효율적으로 관리하며, 스마트 제조와 사물인터넷 통합으로 데이터 중심의 미래형 공장을 구축하고 있으며, 지속 가능한 제조 방식을 통해 친환경 에너지와 순환경제를 실현하고 있다.
2025년에 제조업의 변화를 이끄는 7가지 주요 트렌드는 다음과 같다.
1. 예측 유지보수(Predictive Maintenance): 고장 발생 전에 먼저 보수하는 전략
예측 유지보수(Predictive Maintenance)는 더 이상 새로운 개념이 아니다. 최근 몇 년간 관심을 얻으며 매년 25%씩 성장할 것으로 예상되며¹, 제조 운영의 필수 요소가 되고 있다. 센서, AI 알고리즘, 데이터 분석을 활용해 장비가 고장나기 전에 고장을 예측할 수 있다. 이 선제적 접근 방식은 고장 발생 전에 유지보수를 수행할 수 있도록 하여, 가동 중단 시간을 최소화하고, 긴급 수리 비용을 줄이며, 장비 수명을 연장할 수 있게 한다.
2025년 가장 주목할 제조 트렌드 중 하나인 예측 유지보수는 앞으로 더 정밀해지고 운영에 통합되어, 제조업체들이 유지보수 일정을 미세 조정하고 전체 장비 효율을 향상시킬 수 있게 할 것이다. 생산을 중단시키기 전에 잠재적인 문제를 해결할 수 있는 능력은 오늘날 빠르게 변화하는 제조 환경에서 큰 경쟁력이 된다.
CTO 인사이트: 산업용 IoT(Industrial IoT) 장치, 기계, ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적 자원 관리) 시스템 간의 실시간 데이터 오케스트레이션이 예측 유지보수에는 필수적이다. 이는 지속적인 데이터 가시성과 장비 고장 예측을 위한 인사이트를 가능하게 하여 다운타임과 비용을 줄여준다. 기술 부채(Technical Debt)를 해결하고 최적화된 ERP 시스템과 하이퍼오토메이션(Hyperautomation, AI와 로보틱 프로세스 자동화(RPA)의 결합)을 활용하면 실행 속도와 자율 예측 유지보수 작업을 가속할 수 있다. 또한 사용자 친화적인 UX(사용자 경험)는 유지보수 팀이 예측 인사이트를 효과적으로 활용할 수 있게 하여 더 신뢰할 수 있고 효율적인 운영을 가능하게 한다.
2. 품질 관리 및 검사(Quality Control and Inspection): AI 기반 정밀성 강화
품질 관리는 제조 성공의 핵심 요소로 남아 있다. 기존 수작업 기반 검사 방식은 시간이 많이 들고 인간 오류에 취약할 수 있다. 하지만 AI와 머신 비전 기술의 발전으로 품질 관리는 점점 더 자동화되고 정밀해지고 있다.
앞으로 AI 기반 시스템은 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 제품을 검사할 수 있을 것이다. 이 스마트 시스템들은 실시간으로 생산을 지속적으로 분석하여 결함을 감지하고, 폐기물을 줄이며, 보다 일관성 있는 결과물을 만들어냅니다. 맥킨지(McKinsey) 연구에 따르면 품질 관리에 AI를 활용하면 제조 비용을 최대 20%까지 절감할 수 있어, 전 세계적으로 수십억 달러에 달하는 절감 효과를 기대할 수 있다². 이러한 기술들은 더욱 정교해져 전반적인 효율성을 높이고 우수한 제품을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있게 할 것이다.
CTO 인사이트: AI 기반 품질 관리 및 검사는 센서 데이터, 머신 비전 및 ERP 시스템을 활용해 품질 관리를 혁신한다. 스트리밍 분석(Streaming Analytics)과 AI를 처리하여 검사 자동화와 적시 수정 조치를 가능하게 한다. 제품 분류(Product Classification), 결함 탐지(Defect Detection), 제품 상태 인식(Product Health Recognition), 포장 품질 검사(Package Quality Inspection), 차량 손상 인식(Vehicle Damage Recognition) 등 다양한 분야에 적용된다.
3. 공급망 디지털화 및 최적화(Supply Chain Digitization and Optimization): AI 및 블록체인, IoT 기술을 적용해 공급망 가시성 강화로 더 스마트한 물류
공급망은 제조업의 중추지만, 동시에 가장 복잡하고 취약한 부분이기도 한다. 공급망 디지털화는 더 이상 미래의 이야기만이 아니다 — 빠르게 업계 표준이 되고 있다. 제조업체들은 실시간 데이터, 인공지능(AI) 및 블록체인(Blockchain) 기술을 활용해 보다 투명하고, 민첩하며, 효율적인 공급망을 구축하게 될 것이다. 이를 통해 수요 예측을 향상시키고, 실시간 상품 추적이 가능하며, 전체 공급망 가시성을 강화할 수 있다.
대표적인 사례로, 차량용 세라믹 제품을 제조하는 미국 기업 NGK Ceramics는 IoT 기반 트래킹을 통해 시설 내 팔레트를 관리하며 재고 관리를 정확하게 하고 물류를 간소화하고 있다³.
디지털 도구를 통해 제조업체는 공급망 중단을 더 빠르게 식별하고, 재고 관리를 최적화하며, 물류를 간소화해 비용을 절감하고 배송 속도를 개선할 수 있다. 디지털화된 최적화 공급망으로의 전환은 시장 변화나 자재 부족, 운송 지연과 같은 외부 충격에도 민첩하게 대응할 수 있도록 한다 — 예를 들어, 2024년 항만 파업으로 발생한 항만 혼잡 및 수입 지연 사태처럼요. 디지털 솔루션은 이러한 예기치 않은 도전 과제에도 물류 흐름을 원활하게 유지하는 데 도움이 된다.
CTO 인사이트: 디지털 민첩성(Digital Agility)과 회복력(Resiliency)은 ERP 데이터 소스 간 실시간 데이터 오케스트레이션을 통해 더 스마트한 물류를 가능하게 한다. 원활한 통합은 예측 분석(Predictive Analytics), 정보 기반 의사 결정, 공급망 중단, 사기(Fraud), 에너지 사용 문제 해결을 위한 AI 기반 솔루션을 활성화한다. 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)은 작업을 자동화하고 오류를 줄이며 워크플로우를 개선해 효율성을 높입니다. 잘 설계된 UX는 채택률을 높이고 민첩성을 향상시켜 현대 운영에서 경쟁 우위를 확보하는 데 핵심적인 역할을 한다.
4. 자율 물류 및 운송(Autonomous logistics and transportation): 물류 이동 방식의 재정의
딜로이트(Deloitte) 연구에 따르면, 설문에 응답한 제조업체의 35% 이상이 운송 및 물류 비용을 주요 비즈니스 과제로 지목했다. 앞으로 수년 동안, 제조업의 물류 및 운송 부문은 자율주행 차량과 드론에 의해 지속적으로 변화할 것이다. 자율주행 트럭, 드론, 그리고 자동 유도 차량(Automated Guided Vehicles, AGVs)이 공장, 창고 및 유통 센터 내에서 물품을 이동시키는 역할을 맡게 될 것으로 기대된다.
예를 들어, 소비재 및 산업 솔루션 전문 글로벌 기업 헨켈(Henkel)은 창고에서 재고를 조사하고 포장 품질을 관리하기 위해 드론을 사용하고 있다. 일부 지역에서는 반복적인 생산 공정 이동을 담당하는 자율주행 지게차(self-driving forklifts)도 도입하고 있다.
이러한 자율 시스템은 운송 비용을 획기적으로 절감하고, 안전성을 향상시키며, 운영 효율성을 높일 것으로 예상된다. 또한 물류 부문에서의 노동력 부족 문제를 완화하는 데에도 도움이 될 것이다. AI와 머신러닝)의 발전으로 인해 이러한 자율 솔루션은 더욱 신뢰성과 적응력을 갖추게 되어, 시설 내외부에서 제품이 운송되고 이동하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 것이다.
CTO 인사이트: AI, 머신러닝, IoT가 주도하는 자율 물류 및 운송은 물품 이동 방식을 변혁하고 있다. 자율주행 차량은 실시간으로 경로를 최적화하여 지연을 줄이고, 연료를 절약하며, 유연성을 높인다. 이러한 시스템은 적시 배송을 가능하게 하고, 인간 오류를 최소화하여 안전성을 향상시키며, 환경 영향을 줄이는 데 기여한다. 기술이 발전함에 따라, 물류는 더욱 민첩하고, 복원력 있으며, 지속 가능성을 갖춘 형태로 재정의되고 있다.
5. 생산 계획 및 최적화(Production planning and optimization): AI 기반 의사결정 향상
이제 오래된 스프레드시트와 고정된 일정(static schedules)에 의존하던 생산 계획은 과거의 일이 되었다. AI 기반 생산 계획은 제조업체가 스케줄링 및 자원 할당에 접근하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 것이다. 이 지능형 시스템들은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 제품 계획에 동적인 조정을 추가할 수 있다. 원자재 가용성, 수요 변동, 기계 고장, 심지어 날씨나 지정학적 사건 같은 외부 요인까지 반영하여 생산 일정을 동적으로 조정하고 최적화할 수 있다. 이를 통해 제조업체들은 수요 변화에 전례 없는 유연성과 효율성으로 대응하고, 낭비를 줄이며 생산량을 극대화할 수 있게 된다.
CTO 인사이트: AI 기반 생산 계획 및 최적화(AI-enhanced production planning and optimization)는 IoT 기기, ERP, 고급 계획 시스템, MES(Manufacturing Execution Systems) 통합을 통해 리드 타임(turn-around time)을 단축하고, 생산 효율성을 높이며, 비용을 절감한다. 통합 데이터 플랫폼은 실시간 분석을 가능하게 하며, 예측 인텔리전스는 수요, 생산 능력 및 자재를 예측하여 선제적으로 조정할 수 있도록 지원한다. 에이전틱 AI(agentic AI)를 활용한 하이퍼오토메이션(hyperautomation)은 수요 및 생산 변화에 자동으로 반응하여 적시 최적화(just-in-time optimization)를 보장한다.
6. 스마트 제조 및 IoT 통합(Smart manufacturing and IoT integration): 미래형 공장
IoT(사물인터넷, Internet of Things)에 의해 구동되는 스마트 제조(smart manufacturing)는 공장을 고도로 연결된 데이터 기반 환경으로 변모시키고 있다. 2025년에는 생산 공정의 모든 측면 — 기계, 도구, 재고 및 근로자 착용 장치 — 에 IoT 디바이스가 내장될 것이다. 이 센서들은 데이터를 지속적으로 수집하여, 병목 현상 예측, 작업 흐름 최적화, 직원 안전 모니터링 등의 실시간 인사이트를 중앙 시스템으로 제공한다. 이러한 하이퍼커넥티드(hyper-connected) 환경은 더욱 민첩하고 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하여 생산 시간 단축, 에너지 효율성 향상, 운영 중단 최소화가 가능하다.
또한 스마트 팩토리는 폐기물과 에너지 소비를 최소화하여 지속 가능성을 향상시킬 것이다. 이는 향후 제조업체의 주요 과제이자 2025년 제조 산업 주요 트렌드 중 하나가 될 것이다.
CTO 인사이트: 미래형 공장은 OT와 IT를 통합하는 단일 통합 데이터 및 AI 코어 플랫폼을 필요로 한다. 산업용 IoT 디바이스, 연결된 기계, ERP 시스템 간의 원활한 데이터 오케스트레이션은 데이터 스트림을 가시성과 실행 가능한 인사이트로 전환한다. 미래형 공장은 데이터 중심적이고 지능형이다. 엣지 인텔리전스(edge intelligence)는 데이터 처리를 현장에서 수행하여 지연(latency)을 줄이고 실시간 의사결정 및 실행을 강화한다. 하이퍼오토메이션(hyper automation)은 빠르고 역동적인 대응을 가능하게 한다.
스마트 제조 및 IoT 통합(Industry 4.0)과 인간 중심 접근법(Industry 5.0)의 결합은 더 큰 혁신을 주도하고, 자율 제조 프로세스를 가능하게 한다. 인간-기계 협업은 근로자 참여와 생산성을 높여 공장 환경을 보다 민첩하고 탄력적으로 만든다.
7. 지속 가능한 제조 방식(Sustainable manufacturing practices): 녹색 혁명(Green revolution)
환경 문제에 대한 우려가 지속됨에 따라, 제조 분야에서의 지속 가능성은 더욱 중요한 우선순위가 될 것이다. 규제 압력과 친환경 제품에 대한 소비자 수요에 의해 촉진되어, 제조업체들은 환경 발자국(environmental footprint)을 줄이기 위해 친환경 기술과 프로세스에 투자하고 있다. 주요 초점 중 하나는 태양광 및 풍력과 같은 재생 에너지 원을 생산 시설에 통합하는 것이다. 또한, 소재 과학의 발전으로 전통적인 재료의 친환경 대체재가 개발되어 제품이 재사용 및 재활용을 염두에 두고 설계되는 순환 경제를 촉진할 것이다.
예를 들어, 보잉(Boeing)의 2024 지속 가능성 보고서에 따르면, 항공 연료의 탄소를 줄이기 위해 재생 에너지, 그린 수소 및 배터리 사용을 강조하고 있다. 보잉은 항공기용 재생 에너지 운반체(renewable energy carriers)를 개발하고 있으며, 2023년에는 전기 사용량의 39%를 재생 가능 에너지에서 조달했으며, 2030년까지 100% 목표를 설정했다.
CTO 인사이트: IoT, 통합 데이터 플랫폼, 워크플로우, AI 등의 첨단 기술을 활용하여 에너지 사용 최적화, 폐기물 감소, 효율성 향상을 지원할 수 있다. 제품을 장기 수명 및 재활용 촉진을 고려하여 설계함으로써 순환 경제 원칙을 채택해야 한다. 에너지 소비, 배출량 및 자원 사용에 대한 실시간 인사이트는 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 하며, AI 기반 자동화는 이해관계자와의 협력을 촉진하여 지속 가능한 목표 및 혁신을 달성하고 환경 영향을 줄일 수 있다.
스마트하고 효율적이며, 지속가능한 방향으로 혁신 속도 높여
AI가 주도하는 새로운 시대에 접어들면서, 제조업은 더욱 스마트하고, 효율적이며, 지속가능한 방향으로 혁신의 속도를 높이고 있다. 예측기반 유지보수(Predictive Maintenance), AI 기반 품질 관리, IoT 통합은 시작일 뿐이다.
자율 물류, 최적화된 생산 계획, 친환경 기술 발전을 통해, 오늘날 이러한 제조 트렌드를 수용하는 기업들은 경쟁력을 유지하는 것에 그치지 않고 산업을 이끌어갈 수 있을 것이다.
리미니스트리트는 1,100개 이상의 제조업체 고객을 성공적으로 지원해온 경험을 바탕으로, 고객의 비즈니스 혁신과 성장을 가속화할 수 있는 방안을 제시하고 있다.
