자동화 설비를 도입하면 생산성은 자연스럽게 올라갈까요? 현장에는 멈춰 선 로봇과 놀고 있는 설비가 늘고 있습니다. 스마트팩토리의 성공을 가르는 진짜 기준은 무엇일까요? 지금 제조 현장에서 벌어지는 현실을 살펴봅니다.
자동화 설비 확산에도 멈춰 선 생산성
출처: 기계가 아니라 '공정'을 샀어야 했다”… 2026년 멈춰 선 설비 TOP 5
🔧 자동화 설비 확대, 왜 생산성은 정체되어 있는가?
제조 현장의 스마트팩토리 전환과 자동화 설비 확대에도 불구하고, 실제 가동률과 생산 효율성(OEE) 개선 효과는 제한적인 것으로 나타났습니다. 이는 공정 전체가 아닌 부분 최적화 중심의 투자가 주된 원인입니다. 협동로봇은 안전 규제에 따른 속도 제한으로 기대만큼 효율을 내지 못하고 있으며, AMR·AGV 물류 시스템은 MES, WMS 등 상위 시스템과의 데이터 통합 부족으로 단순 이동 수준에 머무르고 있습니다. 또한, AI 비전 검사기는 양산 환경에서의 정확도 저하와 지속적 학습 기반 미비로 인해 활용도가 낮으며, 고속 가공기 역시 후공정과의 불균형으로 병목이 발생하고 있습니다. 결국 자동화 실패의 핵심 원인은 공정 중심 분석과 설계 부족이며, 병목 구간 식별, 암묵지의 데이터화, 사전 고장 대응 시나리오 확보가 필수적입니다.
💡기술 코멘트
본 기사는 제조 자동화의 본질이 설비 성능이 아닌 공정 설계 역량에 있음을 시사합니다. 향후 스마트팩토리는 개별 장비 도입보다 MES 기반 공정 통합, 데이터 연계 구조 설계, 운영 조직 역량 강화가 핵심 경쟁력이 될 가능성이 큽니다. 특히 AI·로봇 도입 시 지속 학습 구조와 공정 재설계가 병행되지 않으면 투자 효율은 제한적일 수 있습니다.
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