조선업은 자재 배치의 비효율로 인해 큰 손실을 겪어왔다
조선업은 수십만 개의 부품과 수천 톤의 자재를 사용하는 산업이다. 이 막대한 양의 자재는 설계도면을 기준으로 각 블록에 배치되어야 하며, 정확한 위치와 시점에 자재가 도착하지 않으면 전체 공정에 영향을 줄 수 있다.
조선업이 과거부터 지속적으로 안고 있는 과제는 바로 이 자재 배치의 비효율성이다. 현장에서는 자재가 너무 빨리 도착해 보관 공간을 차지하거나, 반대로 제때 도착하지 않아 작업이 지연되는 일이 반복되곤 한다.
조선업은 공정마다 필요한 자재의 종류와 수량이 다르고, 블록 제작 일정에 따라 자재 배치도 실시간으로 달라져야 하기 때문에, 단순히 재고 관리 시스템만으로는 자재 흐름을 최적화할 수 없다.
기존에는 경험 많은 작업자나 관리자가 과거 데이터를 기반으로 자재 배치를 계획했지만, 수작업에 의존하는 방식은 빠르게 변하는 공정 상황에 대응하기 어렵고, 결국 재작업과 납기 지연이라는 결과를 가져왔다. 자재의 위치와 이동 경로가 체계적으로 관리되지 않으면, 현장은 비효율의 연속에 빠지게 되고 이는 곧 생산성 저하로 이어진다.
조선업은 이러한 반복적인 자재 배치의 오류를 줄이기 위해, AI 기반의 자재 배치 최적화 시스템 도입을 본격화하고 있다. AI는 조선소 내 수많은 공정 흐름과 자재 이동 경로를 학습하고, 어떤 위치에 어떤 시점에 어떤 자재가 있어야 최적의 공정 흐름을 유지할 수 있는지를 분석한다. 조선업은 이제 자재를 단순히 쌓아두는 것이 아니라, 흐름 속에서 살아 움직이는 요소로 인식하고 있으며, 이 흐름의 중심에 인공지능 기술이 자리 잡고 있다.
조선업이 AI를 통해 자재 배치를 최적화하는 방식
조선업이 자재 배치를 최적화하기 위해 도입한 인공지능 시스템은 크게 세 가지 핵심 기능을 갖는다.
첫 번째는 공정 시뮬레이션 기반 예측이다. AI는 전체 블록 제작 일정과 도면 데이터를 학습하여, 어떤 블록에서 어떤 작업이 언제 시작되는지를 시간 단위로 예측한다. 이를 바탕으로 해당 시점에 필요한 자재 리스트를 자동으로 생성하고, 그 자재가 어디에서 출고되어 어느 경로로 이동해, 어떤 공간에 배치되어야 하는지를 제안한다. 조선업은 이 기능을 통해 공정 지연 없이 자재를 정확히 제 위치에 배치할 수 있는 기반을 마련하고 있다.
두 번째는 실시간 재배치 기능이다. 조선업은 야드 현장 상황이 수시로 변하기 때문에, 자재 배치 계획도 동적으로 대응할 수 있어야 한다. AI는 각 구역의 작업 진척률과 자재 소진률을 실시간으로 분석하고, 특정 블록에서 작업이 지연되거나 앞당겨졌을 경우 자동으로 자재 배치를 재계산해 새로운 계획을 제시한다. 이 기능은 현장에서 자주 발생하는 예외 상황에 빠르게 대응할 수 있도록 하며, 작업 중단 없이 자재 흐름을 유지하게 해 준다.
세 번째는 공간 활용 최적화 기능이다. 조선업은 자재 보관 공간이 제한되어 있고, 다양한 크기와 형상의 자재를 보관하는 데 있어서 높은 수준의 공간 전략이 필요하다. AI는 각 자재의 크기, 중량, 출고 시점 등을 분석해 보관 구역을 자동으로 할당하고, 지게차나 운반 장비가 이동하기 편리한 위치에 자재를 배치한다. 이를 통해 조선업은 자재 출고 시간을 단축시키고, 불필요한 이송 작업을 줄일 수 있게 되었다.
조선업이 AI 자재 배치 시스템으로 얻는 성과
조선업이 AI 자재 배치 시스템을 도입한 이후 가장 먼저 체감한 효과는 자재 적기 공급률의 향상이다.
과거에는 자재가 필요할 때 현장에 없거나, 다른 위치에 보관되어 있어 시간을 낭비하는 일이 빈번했지만, AI 도입 이후 자재가 정확한 타이밍에 필요한 위치에 도착함으로써 공정 흐름이 매끄럽게 유지되기 시작했다. 이로 인해 조선업은 납기 준수율이 향상되었고, 특히 선주사의 품질 검사 시점에 맞춘 블록 완성이 가능해졌다.
두 번째 효과는 작업자의 동선 최소화이다. 조선업은 넓은 야드에서 자재를 찾거나 운반하는 데 많은 인력이 투입되며, 이는 노동 강도를 높이고 비효율을 초래한다. AI는 자재 위치를 작업자가 작업할 지점 근처로 자동 배치하고, 이동 동선을 최소화하여 물류의 효율을 높였다. 그 결과 작업자들의 피로도는 줄고, 실제 작업 시간은 늘어났으며, 이는 생산성 향상으로 직결되었다.
세 번째는 불량률 감소이다. 조선업은 자재가 잘못된 위치에 쌓이거나 장시간 야외에 방치될 경우, 부식이나 손상 등의 문제가 발생할 수 있다. AI는 자재의 저장 기간과 환경 조건을 분석해, 먼저 사용해야 할 자재를 우선적으로 출고하고, 보관이 까다로운 자재는 실내 구역에 배치하는 전략을 적용했다. 이로 인해 자재 품질 유지율이 높아졌고, 조선업은 최종 조립 단계에서의 불량률을 줄일 수 있었다.
또한 자재 관련 데이터가 디지털화되면서, 조선업은 과거에는 추적이 어려웠던 자재 흐름을 전산으로 분석하고 예측할 수 있게 되었다. 이는 재고 부족이나 과잉 구매를 줄이는 데도 큰 도움이 되었고, 자재비 절감으로 이어졌다. AI는 이제 자재 흐름을 단순히 관리하는 수준을 넘어, 조선업의 비용 구조 개선과 리스크 관리의 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
조선업이 AI 자재 배치를 통해 그리는 미래 전략
조선업은 AI 기반 자재 배치 시스템을 단순한 자동화 수준에서 더 나아가, 자율 운영 시스템으로 발전시키려는 계획을 가지고 있다. 향후 조선업은 야드 내 모든 자재가 센서를 통해 위치와 상태를 실시간으로 전송하고, AI가 이를 종합해 전체 자재 흐름을 정말 자동화하는 구조를 구축할 예정이다. 이를 통해 조선업은 사람의 개입 없이 자재가 이동하고, 정해진 위치에 정밀하게 배치되는 스마트 야드를 실현할 수 있게 된다.
또한 조선업은 AI 자재 배치 시스템을 설계와 연계하는 구조로 확장하고 있다.
과거에는 설계와 물류가 별개로 운영되었지만, 이제는 설계 변경이 자재 흐름에 미치는 영향을 AI가 실시간으로 분석하고, 물류 전략까지 자동으로 조정하는 체계가 구현되고 있다. 이는 설계 변경에 따른 자재 낭비를 줄이고, 빠른 대응이 가능하도록 만드는 핵심 전략이다.
향후 조선업은 공급망 전체를 AI와 연결해, 협력업체의 자재 납기와 생산 계획까지도 고려한 자재 배치 전략을 실행하려 한다. AI는 각 협력사의 납품 이력, 품질 안정성, 지연 발생 빈도 등을 분석해 위험 요소를 예측하고, 이에 따라 자재 배치를 조정함으로써 전체 조달 리스크를 최소화한다. 조선업은 이를 통해 불확실성에 대응하는 능력을 갖추고, 외부 충격에도 흔들리지 않는 탄탄한 생산 체계를 구축하게 될 것이다.
결국 조선업은 AI 자재 배치 시스템을 통해 단순히 물류 문제를 해결하는 것이 아니라, 전체 조선소 운영 전략을 혁신하고 있다. AI는 이제 조선업의 공정 흐름을 설계하고, 자재를 통제하며, 리스크를 예측하는 핵심 인프라로 자리 잡았으며, 조선업은 이러한 기술적 기반 위에 스마트한 생산성과 지속 가능한 성장을 동시에 실현하고 있다.