* 본 포스팅은 알테어 피에트로 체르벨레라 (Pietro Cervellera) 항공우주 및 방위 산업 부문 수석 부사장이 집필한 글을 바탕으로 작성했습니다.
1. 항공우주 산업에서 AI는 어디에 활용되고 있나?
항공우주 산업은 새로운 부품, 시스템, 항공기를 납품하는 방식에 있어 중대한 도전에 직면해 있습니다. 수주량은 증가하고 있지만, 단기 수요는 계속 변동하며 생산성과 공급 계획을 수시로 재조정해야 하는 상황입니다. “품질과 안전을 유지하면서 복잡한 생산 시스템의 효율을 어떻게 높일 수 있을까?”라는 질문에 많은 기업들이 AI에 기대를 걸고 있습니다.
AI의 주요 목적은 생산 품질 확보와 공급망 품질 예측입니다. 이 과정에서의 실수는 비용 증가와 기업의 평판 저하로 이어질 수 있습니다. 결함을 사전 감지하고, 기계 상태와 원자재 조건에 따라 출력 품질을 예측하여 유지보수 및 생산 일정을 자동 조정할 수 있도록 돕습니다.
실제로 많은 기업들이 이미 머신러닝 알고리즘을 활용해 생산 기계를 ‘스마트 자산’으로 전환하고 있습니다. 이러한 기계들은 기계 자체뿐 아니라 전체 장비·공구·공급망 생태계로부터 수집된 데이터를 기반으로 스스로 작업 파라미터를 변경하며 운영됩니다.
AI는 수십만 개의 변수를 동시에 분석하여 전반적인 진행 상황을 파악하고, 특정 부품의 손상이나 재작업 여부가 전체 일정에 미치는 영향을 예측해 관리자에게 알려줍니다.
무엇보다 AI는 인력을 대체하기보다 보조하는 기술입니다. 기술 문제 해결, 결함 식별, 근본 원인 분석을 지원하며, 문제를 식별하고 해결하는 데 걸리는 시간을 단축해 줍니다. 심지어는 문제가 발생하기 전에 이를 예측하고 작업자에게 경고하는 기능도 수행할 수 있습니다.
2. 항공우주 산업의 유망 AI 응용 사례
항공우주 산업에서는 특히 주목할 만한 두 가지 AI 활용이 빠르게 부상하고 있습니다.
① 디지털 트윈을 통한 의사결정 및 시나리오 분석 지원
AI는 센서가 부착된 자산에서 수집된 데이터뿐 아니라 엔지니어링 시뮬레이션 도구, 데이터베이스, 스프레드시트, 과거 테스트 데이터를 함께 관리합니다. 디지털 트윈 분야의 선도 기업인 알테어는 실제 자산의 동작을 예측하는 동적 디지털 트윈을 구축할 수 있으며, 해당 트윈은 지속적으로 진화하며 정밀도를 높여갑니다.
이 디지털 트윈은 설계 단계에서 사용될 수 있으며, AI를 활용하면 분석 속도를 최대 1,000배까지 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI는 복잡한 정보를 의사결정에 유용한 방식으로 시각화하는 데에도 효과적입니다.
② 문서화 자동화 및 검증
항공우주 산업에서 필수적인 방대한 문서 작성에서 AI는 단순히 문서를 생성하는 것을 넘어서, 오류나 잘못된 연관성을 식별하여 문서의 일관성과 정확성을 유지하는 데 뛰어난 성과를 보여주고 있습니다. 신생 기업이나 혁신적 제품 개발 등 새로운 아이디어를 탐색하는 상황에서는 특히 AI의 활용도가 더욱 두드러집니다.
3. 항공우주 산업의 AI 도입 한계점
AI의 가능성은 무궁무진하지만, 고려해야 할 몇 가지 중대한 제한 사항도 존재합니다.
① 데이터 품질 문제
대량 생산에 익숙한 기업들은 최신 장비에 투자하지만, 항공우주 기업은 상대적으로 제품 생산 수량이 적고, 한 생산 현장에 여러 세대의 기계가 공존하는 경우가 많습니다. 이는 데이터 수집을 어렵게 만들며, 구형 장비에 센서를 장착해야 하는 경우 신호의 비일관성이 발생하기도 합니다.
따라서 AI를 효과적으로 적용하려면, 다양한 출처와 형식의 데이터를 수집하고, 그 중 필요한 데이터만을 선별 및 필터링할 수 있어야 합니다. 이 문제는 생산 라인을 넘어 외부 데이터를 분석해 의사결정에 활용해야 하는 경우에는 더욱 복잡해집니다.
② 인재 부족 및 신뢰 문제
우수한 데이터 과학자들이 새롭게 배출되고 있지만, 업계 전체 수요를 충족하기에는 인력 풀이 충분하지 않습니다. 현재의 인력 대부분은 아직 준비가 되어 있지 않으며, 이로 인해 지식 격차를 빠르게 메우는 방법을 찾아야 하는 상황입니다.
또한, 기술력 외에도 AI에 대한 신뢰 부족이라는 인식 문제가 존재합니다. 머신러닝 모델과 그 결과에 대한 회의적인 시선은 여전히 많습니다.
③ 기술 발전과 규제의 괴리
기술은 빠르게 진화하지만, 규제는 느리게 변화하고 있어 불확실성이 높습니다. 이러한 문제들로 인해, 대부분의 항공우주 기업은 현재 AI를 ‘시험’하는 단계에 머무르고 있으며, Gartner의 조사에 따르면, 항공우주 산업에서 AI 프로젝트의 성공률은 30% 미만입니다. PoC(개념검증)는 성공했지만 실질적인 확장으로 이어지지 못하는 사례도 적지 않습니다.
4. AI 도입의 성공은 협업에서 시작됩니다
많은 AI 프로젝트가 IT 부서 중심으로만 추진되어 실패하고 있습니다. 항공우주 산업에서의 AI 프로젝트는 반드시 데이터 과학자(문제를 해결하는 사람)와 엔지니어(문제를 이해하고 전문 지식을 제공하는 사람) 간의 업무 분담과 협업이 중요합니다.
양 팀의 전문가들이 애초에 이 응용 사례에 진짜 가치가 있는지를 명확히 파악하고, 실제 수혜자가 초기 단계부터 참여하게 되면 성공 가능성과 확장성은 훨씬 더 높아집니다.
5. 알테어의 접근 방식
AI와 머신러닝은 새로운 기술이 아닙니다. 알테어는 이 기술들을 수십 년 전부터 자사 솔루션에 내장해 왔기 때문에 그 누구보다 잘 알고 있습니다. 이러한 기술들은 시뮬레이션 속도를 높이고, 반복적이지만 핵심적인 작업들을 자동화하며, 엔지니어의 시간을 절약해주는 등 다양한 방식으로 가치를 제공해왔습니다.
하지만 지난 5년간의 가장 큰 변화는 데이터 분석 + 시뮬레이션 융합을 통해, 사전 설계, 엔지니어링, 생산, 공급망, 유지보수, 정비 및 개량(MRO), 현대화의 전 단계에 걸쳐 적용 가능한 솔루션을 구축해온 점입니다. 알테어의 고유한 데이터 및 AI 패브릭 접근 방식은 이러한 융합을 구현하며, 항공우주 기업들이 성공을 위해 필요한 도구들을 제공합니다.
알테어는 이를 ‘데이터 & AI 패브릭’이라는 형태로 구현하고 있으며, 항공우주 기업들이 성공을 위해 필요한 도구들을 제공합니다.
이 접근 방식은 배우고 사용하기 쉬운 개방적이고 유연한 포트폴리오를 제공하며, 특별한 데이터 과학 지식이나 도메인 전문성 없이도 AI의 강력한 역량을 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 알테어의 솔루션은 전체 코드 작성이 가능한 기능도 포함하고 있지만, 코딩 지식 없이도 사용할 수 있습니다.
6. 결론
AI는 항공우주 산업을 근본적으로 변화시킬 수 있는 기술입니다. 그러나 기술 자체보다 더 중요한 것은 올바른 전략, 협업 기반, 실행력입니다.
알테어는 수백 건의 성공 사례를 바탕으로 항공우주 산업의 AI 도입을 가속화하고 있으며, 지금 바로 적용 가능한 솔루션을 제공합니다.
