[제조 위클리] 피지컬 AI·로봇 자동화가 ‘원가·인력난’ 해법으로 부상

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1. 피지컬 AI는 ‘시연’이 아니라 공장 운영(관제·데이터) 싸움으로 넘어갔다: 로봇 하드웨어보다 공정 데이터 구조화, 설비·물류 연동, 운영 표준이 성패를 가른다. 반복·이송·검사 공정부터 “데이터가 남는 방식”으로 작업표준을 정리해 두면 자동화 투자 속도가 빨라진다.
2. 자동차·반도체 투자 확대는 협력사에 ‘납기·품질’ 부담과 기회가 함께 온다: 대규모 공장 증설·생산라인 점검이 이어지면서 부품사는 공급능력(CAPA)과 불량·추적성(Traceability) 요구가 강화될 가능성이 크다. 설비 증설보다 먼저 품질 데이터(공정조건·검사이력) 체계를 점검하는 게 안전하다.
3. 관세·제재 리스크는 거래처 한두 곳 문제가 아니라 ‘상시 점검 항목’이 됐다: 관세가 제3국 거래까지 확산될 수 있어, 수출 제조기업은 원산지·거래 상대·운송 루트의 리스크를 분기 단위로 점검하는 체계를 갖추는 편이 유리하다. 특히 신규 수주가 늘 때일수록 계약 조건(인도·책임·제재조항)을 꼼꼼히 봐야 한다.

편집자 코멘트: 이번 주는 “로봇 자동화(피지컬 AI) → 공장 운영 역량”으로 무게중심이 옮겨간 한 주였습니다. 당장 큰 투자가 어렵다면, ① 반복 공정 1~2개 선정 ② 작업표준·검사이력 정리 ③ 정부 R&D/지원사업 일정 확인(2월 초 마감 다수) 순서로 ‘준비 비용’부터 줄여보는 접근이 현실적입니다.

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