산업 인텔리전스의 미래

광산업, 건설, 농업 현장.

오늘날의 산업 분야는 전환점에 서 있습니다. 고령화된 노동력, 증가하는 자원 수요, 노후화된 인프라가 우리 세상을 건설하고 먹여 살리는 시스템에 부담을 주고 있으며, 기존의 방식은 더 이상 통하지 않습니다.

Applied Intuition의 농업·광업·건설 부문 책임자 조 포캐시 (Joe Forcash) 는 이 분야의 전문가입니다. 그는 실리콘밸리가 아닌 캐터필러(Caterpillar) 에서 경력을 시작해 건설, 철도, 광산업 분야에서 스마트 차량과 자율 시스템을 개발했습니다. 현재는 Applied Intuition의 산업 인텔리전스 비즈니스를 이끌고 있습니다. 이는 광산업, 건설, 농업, 트럭 운송 분야에 걸쳐 피지컬 AI를 확장하는 단일 플랫폼으로, 전체 운영이 자율적 또는 반자율적으로 운영될 수 있도록 합니다.

“저는 제 일을 사랑합니다.”라고 포캐시(Forcash) 는 전했습니다. “우리는 세계가 기능하기 위해 필수적인 산업의 중추를 구축하고 있으며, 이를 통해 근로자와 해당 산업에 의존하는 지역사회 모두를 위해 더 스마트하고 안전하며 능력이 향상된 산업을 만들고 있습니다.”

이번 블로그에서 그는 해당 산업에 대한 자신의 생각과 Applied Intuition이 이러한 변화를 주도하는 데 어떻게 기여하고 있는지에 대해 공유할 예정입니다.

귀하의 경험에 비추어 볼 때, 농업, 건설, 광산업이 직면한 가장 큰 도전 과제는 무엇입니까?

조 포캐시: 해당 산업들은 공통적이면서도 고유한 도전 과제를 안고 있습니다. 

예를 들어 건설 안전을 살펴보면, 세 산업 모두 안전이 중요하지만 건설 현장에서 발생하는 부상 규모가 가장 큽니다. 미국에서 발생하는 업무 관련 부상의 20%가 건설 현장에서 발생합니다. 광산업은 작업이 극히 외딴 지역에서 이루어지는 경우가 많고 희토류 광물과 관련된 지정학적 상황으로 인해 해당 산업 고유의 특이한 과제에 직면해 있습니다. 반면 농업은 극히 낮은 수익률로 운영되면서도 기후 변동성과 생물학적 변동성에 유난히 취약합니다. 

이들 산업 전반에 걸쳐 가장 큰 지속적인 도전 과제는 만성적인 노동력 부족입니다. 농가의 평균 연령은 58세이며 35세 미만은 10% 미만입니다. 2026년까지 건설업계는 약 50만 명의 신규 인력이 필요할 전망이지만, 설문조사에 따르면 건설업체의 90% 이상이 자격을 갖춘 인력 채용에 어려움을 겪고 있습니다. 더불어서, 미국 광산업 종사자의 절반 이상인 약 22만 1천 명이 2029년까지 은퇴할 것으로 예상되는 반면, 핵심 광물에 대한 수요는 2030년까지 두 배로 증가할 전망입니다. 

노동력 부족 문제를 해결하지 못할 경우, 식량 부족, 인프라 개발 지연, 주택 부족 악화, 녹색 에너지 전환의 병목 현상 등이 발생할 수 있습니다.  

Applied Intuition은 이러한 과제를 어떻게 해결하고 있습니까?

조 포캐시: Applied Intuition에서는 두 가지 방식으로 해당 과제를 해결하고 있습니다. 첫째, 더 많은 사람들이 이 산업에 진입하도록 유도하는 변화를 주도하고 있습니다. 둘째, 산업 분야가 자율성을 수용하여 노동력 부족을 해소할 수 있도록 지원하며, 적은 인원으로 작업 현장에서 더 많은 성과를 내는 방법을 모색하고 있습니다.

그렇다면 어떻게 더 많은 인력을 해당 산업으로 유입시킬 수 있을까요? 트랙터, 휠 로더, 덤프 트럭의 운전석에 앉아보면 수십 년간 크게 진화하지 않았음을 알 수 있습니다. 고정밀 농업용 트랙터는 여러 개의 스크린을 갖출 수 있지만, 이는 물리적 버튼과 투박한 사용자 인터페이스로 가득 차 있습니다. 노련한 농부들은 이런 인터페이스를 다루는데 익숙해져 있지만 업계에 새로 진입한 젊은이들에게는 압도적으로 복잡하게 느껴질 수 있습니다.

Applied Intuition은 이를 해결하기 위해 ‘Cabin Intelligence’ 제품을 개발 중입니다. 지난해 스텔란티스(Stellantis)와 함께 운전자의 경험을 어떻게 변화시킬지 발표한 바 있습니다. 이제 동일한 접근법을 적용해 현대 작업자에게 중장비를 직관적으로 만들 계획입니다. 

당사의 차량 OS는 산업용 소프트웨어 정의 차량을 가능케 하는 소프트웨어 아키텍처를 제공하여 작업자가 기계와 상호작용하는 방식을 완전히 변화시킵니다. 디스플레이는 더 깔끔하고 단순하며 직관적입니다. 음성 지원은 사용 편의성을 높입니다. 자동화는 필요한 물리적 버튼 수를 크게 줄일 수 있습니다. Cabin Intelligence는 더 많은 작업자를 이 산업으로 끌어들이는 동시에 그들의 생산성을 더 빠르게 향상시켜 기계 조작의 의미를 재정의할 수 있습니다.

작업 현장이나 야외에서 Cabin Intelligence는 어떻게 업무 효율화를 돕나요?

조 포캐시: Cabin Intelligence는 모든 산업용 차량의 운전실을 지능형 지휘 센터로 전환함으로써 기계 상태, 현장 상황, 운전자 제어 기능을 단일 적응형 인터페이스로 통합해 안전성을 높이고 생산성을 향상시킵니다. 디스플레이는 더 깔끔하고 통합됩니다. OEM은 제어를 한 화면으로 중앙화하고 음성 지원은 자연스러운 상호작용을 도입하며, 자동화 기능은 복잡한 물리적 제어 장치에 대한 의존도를 줄여줍니다. 이를 통해 차량을 스마트폰처럼 쉽게 사용할 수 있게 됩니다. 

자율주행 기술은 광산업, 건설, 농업 분야를 어떻게 개선하나요?

조 포캐시: 자율주행 기술 도입은 노동력 부족 문제 해결의 또 다른 핵심 열쇠입니다.

이는 사람들의 일자리를 빼앗는 것이 아닙니다. 대형 종합 건설사들은 노동력 부족으로 인해 수십억 달러 규모의 작업을 거절했다고 보고했습니다. 따라서 해당 산업에서 자율주행의 목표는 적은 인력으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 운전자를 지원하는 것입니다. 

지난해 Applied Intuition은 코마츠와의 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협력의 일환으로 코마츠와 함께 차세대 자율 운반 시스템을 개발할 예정입니다. 이 솔루션은 코마츠의 채굴 차량 군에 당사의 차량 인텔리전스 기술을 적용할 것입니다.

광업 외에도 우리는 농업과 건설 분야의 자율화에 주력하고 있습니다. 예를 들어 건설 분야에서는 태양광 발전소나 데이터 센터 건설 같은 작업이 자동화될 수 있습니다. 자율주행 차량은 태양광 발전소 설치 현장을 평탄화하고 준비하는 데 도움을 줄 수 있으며, 반복적인 작업을 통해 현장 내 자재 운반도 가능합니다. 아이패드를 가진 한 명의 작업자가 5~10대의 장비를 제어하기만 하면 됩니다. 

자율화가 경제에 미치는 영향은 얼마나 빠르게 나타날 수 있으며, Applied Intuition의 차별점은 무엇인가요? 

조 포캐시: 매우 빠르게 나타납니다. 농업, 트럭 운송, 광산업, 건설 업계의 기업들이 이 기술을 통합할 준비가 되는 즉시 경제적 영향은 거의 즉각적으로 나타날 것입니다. 생각해 보세요. 이 기업들이 노동 문제에서 벗어나면 훨씬 더 생산적이고 효율적으로 운영될 수 있으며, 이는 결국 경제 성장으로 이어질 것입니다. 

Applied Intuition의 차별점은 이를 신속하게 구현할 수 있는 엔드투엔드 (end-to-end) 역량을 보유했다는 점입니다. 우리는 오랫동안 차량 분야에서 이를 수행해왔습니다. Applied Intuition은 시뮬레이션 툴을 제공하는 회사로 시작했습니다. 당사의 툴 및 멀티 산업용 소프트웨어 플랫폼은 업계 최고 속도로 맞춤형 자율주행 솔루션을 개발, 테스트, 검증할 수 있게 합니다.

10년 후 광산업, 건설 현장, 농업은 어떤 모습일까요?

조 포캐시: 10년 후에는 모든 중장비가 완전히 자율화될 것입니다. 각 광산업, 농업, 건설 현장은 완전 자동화된 차량 군단으로 운영될 것입니다.

예를 들어 농장에서는 자율주행 콤바인과 곡물 운반차가 밤새 작물을 수확하고 운반하며 하역하는 모습을 볼 수 있을 것입니다. 현장 작업자 없이 말이죠. 신규 데이터 센터 프로젝트에서는 자율주행 굴삭기, 덤프트럭, 불도저가 디지털 현장 모델에 기반해 땅을 파고, 이동시키고, 평탄화할 것입니다. 광산업에서는 자율 드릴, 로더, 운반 트럭이 폭발 패턴, 굴착, 자재 이동을 최적화된 연속 흐름으로 조정하여 24시간 내내 안전하고 효율적으로 전체 작업을 운영할 것입니다.

오늘날 이 세상의 기반을 마련한다는 점이 매우 흥미롭습니다. 최초의 완전 자율 작업 현장을 목격하기를 간절히 기다립니다. 이는 '가능할까'가 아닌 '언제일까'의 문제입니다.