AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되면서 생산관리 직무는 과거와 완전히 다른 방향으로 진화하고 있다. 단순한 계획 관리나 공정 모니터링 중심의 역할에서 벗어나, 데이터 기반 의사결정과 기술 이해력을 갖춘 하이브리드 전문가로 성장하는 것이 필수 경로가 되었다. 그래서 AI 시대의 생산관리 커리어 로드맵은 더 넓고, 더 깊고, 더 전략적이다.

1단계는 현장 이해 기반의 기본 역량 구축 단계이다. 공정 흐름, 설비 특성, 작업 표준, 품질 기준 등 생산관리의 기본기를 갖추는 것이 필수다. AI 도구를 잘 활용하기 위해서도 현장의 원리를 이해해야 한다. 기초가 탄탄할수록 이후 단계에서 기술 적용 능력도 빠르게 성장한다.

2단계는 데이터 활용 능력 강화 단계이다. 엑셀, 통계 분석, 데이터 시각화, MES 데이터 해석, 품질지표 분석 등 실무형 데이터 역량을 갖추는 것이 핵심이다. AI 분석 결과를 이해하고 판단할 수 있어야 관리자로 성장할 수 있다. 이 단계부터는 “데이터 기반 문제 해결자”로 진화한다.

3단계는 스마트 제조 기술 이해 단계이다. IoT 센서, 로봇 자동화, MES, ERP, APS, AI 품질검사 등 디지털 기술의 원리를 이해하고 현장에 적용할 수 있는 능력을 갖춰야 한다. 기술을 직접 개발할 필요는 없지만, 기술이 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지를 판단할 수 있어야 한다.

4단계는 AI 기반 의사결정 전문가 단계이다. 생산계획 최적화, 설비 예측정비, 품질 예측모델, 공급망 리스크 분석 등 고도화된 AI 활용 분야에서 의사결정 구조를 설계하는 역할이다. 이 단계의 생산관리자는 단순 현장 리더가 아니라 전략적 기술 관리자로 활동한다.

마지막 5단계는 조직 리더십과 경영 감각을 갖춘 생산총괄(COO-DX 리더) 단계이다. 기술과 사람, 데이터를 모두 이해하는 새로운 형태의 리더가 요구된다. 디지털 전략 수립, 조직 변화 관리, 협력사와의 기술 협업 등 경영적 역할까지 확장된다.

결국 AI 시대의 생산관리 커리어는 “기술을 배우는 과정”이 아니라 기술을 활용해 더 높은 수준의 판단과 전략을 수행하는 과정이다. 생산관리자는 AI를 활용해 공장을 더 지능적으로 운영하는 전문가로 성장해야 한다.

한국e마케팅저널 주택규 기자 |