창간호 · 2026년 10월 27일

숙련공이 떠나기 전에, 노하우를 '사례'로 남기세요

정부가 내년 500곳 넘는 현장에서 숙련공 노하우를 데이터로 만듭니다. 우리 공장은 무엇부터 하면 될까요.

이동해 작성 · 읽는 시간 약 5분

안녕하세요, 라티스옵스 이동해 팀장입니다.

AIMs 첫 호를 보냅니다. 매주 화요일 아침, 공장에서 이번 주에 바로 해 볼 수 있는 AI 이야기 하나를 골라 드리려고 해요. 첫 이야기는 숙련공의 '감'입니다.

오늘 얻어갈 것 · 다음 주 회의에서 바로 시작할 '불량 사례 카드' 3단계 · 이번 호 자료: 불량 사례 카드(A4 양식), 공장 회의용 한 장 → 맨 아래 자료 받기

현장 장면

반장님의 '감'은 아직 어디에도 적혀 있지 않습니다

프레스 라인에서 찍힘 불량이 나왔다고 해 봅시다. 30년 차 반장님은 금형부터 만져 봅니다. 소재가 놓인 모양을 보고, 설비 소리를 듣고요. 그러고는 "이건 안착 문제야" 하고 짚어 냅니다. 그 판단은 대개 맞습니다.

그런데 그 판단의 이유는 작업일보 어디에도 없어요. 반장님이 쉬는 날이면 같은 불량 앞에서 모두가 처음부터 다시 찾습니다. 30년 치 감이 반장님 머릿속에만 있는 셈이죠. 이번 호는 그 '감'을 회사의 자산으로 바꾸는 이야기입니다.

이번 주 흐름

숙련공 노하우 사업 30곳 중 8곳은 보상 기준이 없었습니다

지난 21일, 정부는 내년에 500곳 이상에서 피지컬 AI 실증을 하겠다고 밝혔습니다. 피지컬 AI는 화면 밖에서 설비·로봇처럼 몸을 가지고 일하는 AI예요. 계획의 한 축이 숙련공의 기술과 경험을 데이터로 남겨 업종별 AI 모델로 퍼뜨리는 일입니다.

이미 돌아가는 사업도 있습니다. 산업통상부의 '제조 암묵지 기반 AI 모델 개발 사업'은 올해 30개 과제에 과제당 16억 원을 지원합니다. 암묵지는 말이나 글로 옮기기 어려운, 몸에 밴 지식이에요. 내년 예산안에는 이 사업 몫으로 2,900억 원이 잡혀 있습니다.

그런데 같은 주에 나온 숫자 하나가 더 눈에 걸렸습니다. 30개 수행기관 중 8곳은 숙련공 보상 기준이 없었어요. 숙련공에게 지식재산권을 주겠다는 곳은 1곳뿐이었습니다. 노하우를 뽑는 계획은 촘촘한데, 노하우를 내놓는 사람의 몫은 아직 헐거운 셈입니다.

노하우는 한 번 뽑아 저장한다고 자산이 되지 않습니다. 숙련공이 계속 검수하고 고쳐 줄 때 자산이 돼요. 그러려면 기록, 검수, 보상이 한 바퀴로 돌아야 합니다.

사례

광주의 한 프레스 공장은 불량 한 건을 '사례 하나'로 묶었습니다

광주 평동산단의 한 프레스 제조사도 같은 고민을 안고 있었습니다. 찍힘 불량이 나면 숙련공은 금형 마모, 소재 안착, 설비 진동을 함께 보고 원인을 짚었어요. 하지만 그 판단은 어디에도 남지 않았습니다.

이 공장이 고른 방법은 의외로 단순합니다. 불량 한 건마다 사례 번호를 하나 붙이고, 그 번호 아래에 작업 영상, 숙련자의 설명 음성, 설비 데이터를 모았습니다. 도면과 검사 기록, 개선대책서도 같이 묶었고요.

AI는 거들기만 합니다. AI가 먼저 분석하면 명장이 보고 틀린 곳을 고치고, 명장이 승인한 사례만 쌓습니다. 사람이 AI의 판단을 확인하고 바로잡는 이런 구조를 휴먼인더루프라고 부릅니다.

앞서 말한 정부 사업의 한 과제로, 올해 6월부터 내년 2월까지 9개월간 진행됩니다. 목표는 명장이 검수한 사례 1,500건이고, 실제 양산라인에서 쓸 수 있는지는 사업 후반에 확인합니다. 솔직히 아직 성적표는 없습니다. 과제 비용과 성과 숫자가 공개되지 않았거든요.

함께하는 GIST 교수는 "암묵지 데이터를 많이 확보하는 것만으로는 충분하지 않다"고 했습니다. 사람마다 적는 방식이 다르면 쌓을수록 오히려 헷갈립니다. AI의 판단이 명장과 얼마나 맞는지도 따로 따져 봐야 하고요.

그래서 이 사례에서 제가 가져가고 싶은 건 AI가 아닙니다. 사례 하나에 원인, 조치, 판단한 사람을 묶는 형식이에요.

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이번 주 해볼 것

AI 없이 시작하세요, 이번 주 불량 3건이면 충분합니다

1. 품질 담당에게 이번 주 불량 3건을 '사례 카드'로 적게 하세요. 사진, 원인 판단, 조치, 판단한 사람을 한 장에 담습니다. 양식은 맨 아래 자료 받기에 있어요.
2. 판단한 숙련공에게 왜 그렇게 봤는지 2분만 설명을 부탁하세요. 휴대폰 녹음이면 충분합니다.
3. 기록을 어디에 쓸지, 기여를 어떻게 인정할지는 대표님이 먼저 정해 알려 주세요. 숙련공이 안심해야 노하우가 나옵니다. 이런 권리는 대부분 계약서로 정해집니다.

AI는 그다음에 써도 늦지 않아요. 녹음을 받아쓴 글을 ChatGPT나 Claude에 붙여 넣고 이렇게 요청해 보세요. "이 설명을 원인·근거·조치·예외 네 칸 표로 정리하고, 빠진 정보는 질문으로 알려 줘." 다만 만든 표는 꼭 그 숙련공에게 다시 확인받으셔야 합니다. 회사 기밀이 담긴 내용이라면 사내 보안 기준부터 확인하시고요.

단신

이번 주 알아둘 두 가지와 마감 하나

AI 공장 선도 프로젝트 42곳의 성적표가 나왔습니다. 산업통상부 점검에서 생산성은 평균 30.1% 올랐고, 불량률은 15.5% 낮아졌습니다. 다만 성과가 먼저 나온 곳의 결과라 업계 평균으로 보기는 어려워요.

건설기계 5개사는 비전 검사 실증에 들어갑니다. 숙련공 육안 검사에 기대던 곳들입니다. 비전 검사는 카메라와 AI로 불량을 판정하는 검사이고, 총사업비 42억 원으로 내년 2월까지 진행됩니다.

마감이 코앞인 지원사업도 하나 있습니다. 경남 제조AI 데이터 활용지원인데, 기초 수준 이상 스마트공장을 갖춘 경남 제조기업이 대상이고 도내 12곳 안팎 규모예요. 한도와 세부 요건은 경남테크노파크 사업공고에서 확인하세요. 마감은 11월 4일 오후 5시입니다.

질문함

숙련공 노하우, 어디서부터 적어야 할까요?

불량 판단부터 적어야 할지, 설비 세팅 값부터 적어야 할지, 아니면 숙련공께 말을 꺼내는 일부터가 어려운지. 막막하시다면 질문을 보내 주세요. 다음 호에서 익명으로 답하겠습니다.

P.S. 라티스옵스는 공장마다 다른 병목을 현장에서 찾아 함께 풀어 가는 팀입니다. 공장 운영이나 AI 도입으로 고민이 있으시면 메일로 언제든 편하게 연락 주세요.

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