산업 제어의 미래를 결정할 주체는 알고리즘인가, 엔지니어인가?

산업 자동화에 대한 논의에서 인공지능(AI)은 종종 전통적인 엔지니어링 역할을 대체하는 파괴적 힘으로 묘사된다. 특히 PLC 엔지니어가 이러한 논의의 초점이 되곤 한다. 그러나 이 관점은 지나치게 단순하며, 실제 공장 현장과 엔지니어링 팀의 현실을 간과하고 있다.

실제로 발생하는 것은 역할의 대체가 아니라 책임의 재분배이다. AI는 산업 제어 시스템의 개발 방식을 변화시키고 있지만, 엔지니어는 여전히 이러한 시스템의 작동 원리와 효율성을 결정하는 책임을 맡고 있다.

산업 자동화에서의 역할 통합

역사적으로 산업 제어 분야는 명확한 역할 분담을 가져왔습니다: PLC는 결정론적 로직을 실행하고, 엔지니어는 해당 로직을 설계 및 유지보수하며, 소프트웨어 도구는 순전히 개발 보조 수단으로 기능했습니다. 이 모델은 생산 환경이 안정적이었고 시스템 복잡성의 변화 속도가 느렸던 시기에는 잘 작동했습니다.

현재 산업 시스템은 빈번한 구성 변경, 더욱 엄격해진 효율성 목표, 그리고 데이터 통합에 대한 요구 증가라는 과제에 직면해 있습니다. 이러한 맥락에서 제약 요인은 하드웨어가 아니라 엔지니어링 워크플로입니다. 이제 문제는 PLC가 기계를 제어할 수 있는지 여부가 아니라, 엔지니어링 팀이 시스템의 진화 속도를 따라갈 수 있는지 여부입니다.

AI는 바로 이러한 압박을 해결하기 위해 등장했으며, 전문 지식을 대체하려는 의도는 없습니다.

엔지니어링 입력량은 더 이상 엔지니어링 가치와 비례하지 않습니다.

많은 자동화 프로젝트에서 엔지니어링 시간의 상당 부분이 필요하지만 지능 수준이 낮은 작업에 소비됩니다. 반복적인 로직 작성, 표준 템플릿 조정, 신호 매핑 검증, 문서 업데이트 등은 모두 막대한 자원을 소모합니다.

이러한 작업들은 구조화되어 있고 패턴 기반이며 반복 가능하므로 AI 보조에 매우 적합합니다. AI 도구가 초기 제어 구조를 생성하거나 조기에 불일치 사항을 식별하도록 허용함으로써, 엔지니어는 통제력을 잃지 않으면서도 시간을 절약할 수 있습니다.

가치 창출의 중심이 명확히 이동했습니다: 로직 구축에 소요되는 시간은 줄고, 시스템 평가에 할애되는 시간은 늘어납니다.

AI는 출발점을 바꾸지, 종료점을 바꾸지 않습니다.

AI 기반 PLC 개발의 주요 이점 중 하나는 온보딩 속도를 가속화하는 데 있습니다. 이제 초보 엔지니어도 이전에는 벤더별 환경에 대한 깊은 전문 지식이 요구되던 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 이는 선임 엔지니어가 더 이상 필수적이지 않다는 의미가 아닙니다. 오히려 그들의 전문 지식이 적용되는 방식이 변화하는 것입니다.

선임 엔지니어들은 점차 리뷰어, 시스템 아키텍트, 리스크 관리자와 같은 역할을 맡고 있습니다. 이들의 역할은 일일이 코드를 작성하는 것에서 벗어나 실제 환경에서 시스템의 동작을 검증하는 쪽으로 전환되고 있습니다. 인공지능(AI)은 실행 속도를 가속화하지만, 판단은 여전히 인간의 개입이 필요합니다.

공급업체 전략이 변화를 주도하고 있습니다.

산업용 제어 플랫폼에 인공지능(AI)을 통합하는 것은 보다 광범위한 전략적 고려 사항을 반영합니다. PLC 하드웨어 간 차별성이 줄어들면서 신뢰성은 더 이상 경쟁적 초점이 아닙니다. 따라서 공급업체들은 엔지니어링 환경, 소프트웨어 생태계, 그리고 장기적인 사용자 참여에 집중하고 있습니다.

AI는 축적된 공학 지식을 다양한 프로젝트에 적용 가능한 도구로 통합함으로써 이러한 생태계를 강화합니다. 지멘스의 인더스트리얼 코파일럿(Industrial Copilot)은 그 신선함 때문이 아니라, 공학 지식을 재사용 가능한 소프트웨어로 전환하는 추세를 공식적으로 확립한 점에서 대표적인 사례입니다. 이러한 전환은 공급업체와 사용자 모두에게 이익을 주는 동시에 전문가에 대한 기대 수준도 재정의합니다.

효율성 향상은 책임을 포기한다는 의미가 아닙니다.

AI 도구는 공학 업무 프로세스를 가속화할 수 있지만, 시스템 결과에 대한 책임을 대신하지는 않습니다. 산업 자동화는 물리적 환경에서 작동하므로, 실패 시 장비 손상, 가동 중단, 안전 위험 등 구체적인 결과를 초래합니다.

AI는 장비 디버깅, 현장 이상 상황 대응, 또는 최종 운영 결정을 내리는 책임이 없습니다. 엔지니어는 시스템 운영의 모든 측면에 대해 여전히 책임을 집니다. 이 근본적인 책임은 자동화로 대체될 수 없습니다.

생산성의 초점이 시스템 사고로 전환됨

AI 기반 엔지니어링 도구를 도입한 조직에서는 업무 우선순위가 크게 재조정되고 있습니다. 팀은 구성(configuration)에 소요되는 시간을 줄이고, 성능 분석, 공정 개선, 수명 주기 최적화에 더 많은 시간을 할애하고 있습니다.

엔지니어는 더 이상 "이 로직을 더 빠르게 작성할 수 있을까?"라고 묻지 않으며, 대신 "이 시스템이 장기적으로 어떻게 작동해야 할까?"를 고민합니다. 이러한 변화는 엔지니어의 역할을 약화시키는 것이 아니라 오히려 강화시킵니다.

새로운 경쟁 우위

가장 가치 있는 자동화 전문가는 더 이상 단순히 프로그래밍 능력만으로 정의되지 않습니다. 오늘날의 경쟁 우위는 전문 지식과 AI 도구를 비판적으로 적용하는 능력을 결합하는 데 있습니다.

이 엔지니어들은 AI가 생성한 출력을 검증하는 방법, 이를 특정 산업 환경에 적용하는 방법, 그리고 표준 및 안전 요구사항을 준수하도록 보장하는 방법을 잘 이해하고 있습니다. AI는 이러한 역량을 보완해 주는 존재일 뿐, 이를 대체하지는 않습니다.

AI의 위치

AI와 PLC 엔지니어를 서로 대립되는 힘으로 간주하는 것은 오도된 서사를 만들어냅니다. 산업 자동화는 늘 숙련된 실무자와 더 우수한 도구가 결합되면서 진화해 왔습니다.

AI는 엔지니어링 작업을 가속화합니다. 엔지니어는 시스템이 실제 환경에서 신뢰성 있게 작동하도록 보장합니다. 어느 한쪽이 없으면 다른 쪽도 충분하지 않습니다.

제어는 여전히 인간의 책임입니다

산업 제어의 미래는 알고리즘만으로 결정되지 않을 것이며, 전통에 의해 보존되지도 않을 것입니다. 오히려 AI를 통합하되 책임을 포기하지 않는 방법을 아는 엔지니어들에 의해 형성될 것입니다.

이 미래에서는 AI가 반복 작업과 패턴 인식을 담당하고, 엔지니어는 판단력, 책임성 및 혁신을 담당합니다. 산업 자동화의 진정한 주인공은 기술도, 전문 분야도 아니라, 이 둘 간의 협업입니다.