AI 기반 설계 검증 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 학술 논문에서는 정밀 시뮬레이션과 비교해 95% 이상의 정확도를 보이는 모델이 매년 등장합니다. 그러나 제조 현장에서 이 기술을 실제로 사용하는 곳은 많지 않습니다. 왜 그럴까요?
기술적 성능이 부족해서가 아닙니다. 대부분의 실패는 기술 바깥에서 일어납니다. 워크플로와의 불일치, 결과에 대한 책임 구조의 부재, 기존 프로세스와의 마찰이 도입을 가로막는 진짜 이유입니다.
첫 번째 이유: 기존 워크플로에 끼어들 자리가 없다
제조 현장의 설계 검증은 이미 정립된 프로세스를 따릅니다. 설계 → 도면 검토 → CAE 해석 요청 → 결과 검토 → 수정 → 재검증 → 승인. 이 과정에는 담당자, 승인 권한, 문서 형식, 기록 체계가 정해져 있습니다.
AI 도구가 아무리 빠른 결과를 내도 이 프로세스에 자연스럽게 끼어들 수 없다면 사용되지 않습니다. "AI가 괜찮다고 했으니 해석을 생략하자"는 말이 통하지 않는 환경입니다. AI 결과가 기존 워크플로의 어떤 단계에서, 어떤 형태로, 어떤 권한을 가지고 사용되는지가 정의되어야 합니다.
두 번째 이유: 결과에 대한 책임을 질 수 없다
공학 제품에서 설계 검증은 책임과 직결됩니다. 항공 부품이 파손되면 어떤 해석을 근거로 승인되었는지 추적됩니다. 자동차 부품이 리콜되면 설계 검증 기록이 감사 대상이 됩니다.
AI 모델이 "안전하다"고 판단한 결과를 누가 책임집니까? 모델 개발자? 사용자? 승인자? 이 질문에 대한 명확한 답이 없으면 현장에서는 사용하지 않습니다. 기존 CAE는 솔버의 이론적 근거, 메쉬 품질 기준, 검증 절차가 문서화되어 있고, 산업 표준과 연결되어 있습니다. AI 모델에는 아직 이 수준의 검증 체계가 없습니다.
세 번째 이유: 설계자의 판단을 돕지 않는다
좋은 도구는 사용자의 판단력을 높여줍니다. 그러나 많은 AI 설계 검증 도구는 결과만 보여주고 판단의 맥락을 제공하지 않습니다. "최대 응력이 150MPa입니다"는 정보지만 판단이 아닙니다.
설계자가 필요한 것은 "이 값이 허용 기준 대비 어디에 있는지", "어떤 가정 하에서 이 결과가 나왔는지", "가정이 달라지면 결과가 얼마나 변하는지", "이 수준의 결과를 신뢰할 수 있는 조건은 무엇인지"입니다. 맥락 없는 숫자는 오히려 위험합니다.
네 번째 이유: 실패 시나리오에 대한 준비가 없다
AI 모델은 틀릴 수 있습니다. 제조 현장은 이것을 알고 있습니다. 문제는 틀리는 것 자체가 아니라, 틀렸을 때 어떻게 감지하고 대응할 것인가입니다.
- 모델이 학습 범위 밖의 입력을 받았을 때 어떻게 경고하는가?
- 추정 결과가 정밀 해석과 크게 다를 때 사용자에게 어떻게 알리는가?
- 잘못된 결과가 이미 설계에 반영된 후 발견되었을 때 추적 가능한가?
이런 시나리오에 대한 설계가 없으면 현장은 AI를 도입하지 않습니다. 리스크 관리가 안 되는 도구는 아무리 빨라도 사용하지 않습니다.
기술이 아니라 제품의 문제
결국 제조 현장에서 AI 설계 검증이 실패하는 이유는 모델의 정확도가 아니라 제품의 완성도에 있습니다. 워크플로 통합, 책임 구조, 판단 맥락, 실패 대응은 모두 제품 설계의 영역입니다.
RHX.LAB이 AI 모델만큼이나 제품 경험에 집중하는 이유가 여기에 있습니다. 좋은 모델이 좋은 제품을 만드는 것이 아닙니다. 좋은 제품이 좋은 모델을 현장에서 사용할 수 있게 만듭니다. RHXY는 설계자의 기존 판단 흐름 안에 자연스럽게 들어가는 제품을 만들고자 합니다.