AI가 제조와 공급망을 재편한다… 세계경제포럼, 글로벌 라이트하우스 16곳 신규 선정

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2026년 06월 26일

글로벌 라이트하우스 사례는 AI 기반 엔드투엔드 지능화가 제조 경쟁력과 공급망 회복력, 지속가능성을 동시에 실현하는 새로운 산업 표준으로 자리잡고 있음을 보여준다.

엔드투엔드 지능화·인간-기계 협업·지속가능성 통합 가속… 제조 혁신의 중심에 AI 자리매김

AI가 제조와 공급망을 재편한다… 세계경제포럼, 글로벌 라이트하우스 16곳 신규 선정 — 세계경제포럼(WEF)가 매년 선정하고 있는 라이트하우스(등대공장)에서 이제 AI의 활용이 일반화되고 있다. (이미지. WEF 영상 캡처)

세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)이 글로벌 제조 혁신의 대표 사례로 꼽히는 글로벌 라이트하우스 네트워크(Global Lighthouse Network)에 16개 신규 사이트를 추가 선정했다. 이에 따라 전 세계 라이트하우스 사이트는 총 238곳으로 확대됐다.

이번 발표는 단순한 스마트팩토리 구축 사례를 넘어 AI(인공지능)가 제조와 공급망 운영 전반을 어떻게 재설계하고 있는지를 보여준다는 점에서 주목된다. 특히 AI 기반 엔드투엔드(End-to-End) 지능화, 인간과 기계의 협업 확대, 지속가능성을 핵심 경쟁력으로 연결하는 산업 혁신 모델이 새로운 제조 패러다임으로 자리잡고 있음을 시사했다.

세계경제포럼은 이번 신규 선정 기업들을 통해 생산성 향상, 공급망 회복력 강화, 고객 중심 운영, 지속가능성, 인재 육성 등 다양한 영역에서 실제 성과를 창출한 사례를 확인할 수 있다고 밝혔다.

제조 현장의 AI, 파일럿을 넘어 운영 핵심으로 진화

이번 라이트하우스 그룹이 보여주는 가장 큰 변화는 AI의 역할이다.

과거 제조 현장에서 AI는 특정 공정 개선이나 품질 분석을 위한 파일럿 프로젝트 수준에 머물렀다. 그러나 최근에는 운영 전반에 AI가 내재화되면서 의사결정 최적화와 생산성 향상, 공급망 대응력 강화의 핵심 수단으로 활용되고 있다.

세계경제포럼의 키바 올굿(Kiva Allgood, 세계경제포럼 상무이사)은 “세계 선도 제조기업들은 개별 공정 최적화를 넘어 전체 운영 시스템을 재구상하고 있다”며 “최신 라이트하우스 사이트들은 지능이 운영 전반에 내재화되면서 기업들이 더 빠르게 대응하고 지속적으로 학습하며 새로운 수준의 성과를 창출하고 있음을 보여준다”고 설명했다.

실제로 이번에 선정된 기업들은 AI와 디지털 트윈(Digital Twin), 산업용사물인터넷(IIoT), 생성형 AI(GenAI), 고급 분석(Advanced Analytics)을 활용해 제조와 공급망의 다양한 문제를 해결했다.

중국 조선기업인 중국초상중공업(China Merchants Heavy Industry)은 LNG 운반선과 친환경 선박 수요 증가에 대응하기 위해 AI 기반 생산계획과 디지털 트윈 조립 시스템을 구축했다. 이를 통해 처리량은 2.6배 증가했고 도크 체류시간은 52% 감소했다.

싱가포르의 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation)은 AI 기반 품질관리와 지능형 유지보수 체계를 구축해 인당 생산량을 43% 향상시키고 불량률을 35% 감소시켰다.

에릭슨의 미국 5G 통신 스마트팩토리 현장 — 세계경제포럼(WEF)는 최근 글로벌 라이트하우스(등대공장) 16곳을 새롭게 선정하고, AI가 함께하는 지속가능성의 제조 현장의 모습을 강조했다. 사진은 에릭슨의 미국 5G 스마트팩토리 현장 모습 (이미지. 세계경제포럼 영상 갈무리)

공급망 경쟁력도 AI가 좌우하는 시대

공급망 혁신 역시 이번 라이트하우스 선정의 핵심 키워드로 부상했다.

글로벌 공급망 불확실성이 지속되는 가운데 기업들은 생산 현장뿐 아니라 조달, 물류, 재고, 운송을 포함한 공급망 전 과정에 AI를 적용하고 있다.

인도의 유니레버(Unilever)는 AI 기반 계획 및 소싱 시스템을 도입해 공급망 대응 시간을 72% 단축하고 서비스 수준을 99%까지 향상시켰다.

중국의 RRS 칭다오 스마트 물류단지는 AI 기반 물류 플랫폼을 통해 주문 처리와 창고 운영, 차량 배차를 실시간으로 최적화했다. 그 결과 물류 대응시간은 48% 개선되고 운송 비용은 23% 감소했다.

아람코 벤처스(Aramco Ventures)의 메샬 알마샤리(Meshal Almashari, 아람코 벤처스 전무)는 “기술 도입 자체보다 중요한 것은 검증된 혁신을 전사적으로 확산해 지속 가능한 비즈니스 가치로 연결하는 것”이라며 “진정한 승자는 가장 많은 기술을 실험한 기업이 아니라 가장 가치 있는 혁신을 조직 전체에 확산시킨 기업”이라고 강조했다.

지속가능성과 인재 혁신도 제조 경쟁력의 핵심 요소

이번 라이트하우스 사례는 AI와 디지털 기술이 생산성과 수익성 향상뿐 아니라 지속가능성 확보에도 기여하고 있음을 보여준다.

유니레버 인도 소네팟 공장은 AI 기반 에너지 및 수자원 관리 시스템을 구축해 Scope 1·2 탄소배출량을 99% 줄이고 에너지 효율을 29% 개선했다.

슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric) 베이징 공장은 SF₆-Free 제품 설계와 공급망 탈탄소화 프로그램을 통해 Scope 1 배출량을 65% 줄이고 Scope 3 배출량도 43% 감축했다.

인재 혁신 분야에서도 AI 기반 디지털 역량 강화가 핵심 과제로 부상했다.

중국 푸젠 닝더 원자력(Fujian Ningde Nuclear Power)은 디지털 인재 육성 프로그램을 통해 디지털 전문 인력을 10배 이상 확대했으며 인적 오류를 71% 감소시키는 성과를 거뒀다.

제조 혁신의 다음 단계, ‘임팩트 스타즈’ 출범

세계경제포럼은 이번 발표와 함께 새로운 산업 혁신 프로그램인 ‘임팩트 스타즈(Impact Stars)’도 출범한다고 밝혔다.

임팩트 스타즈는 아직 주류가 되지 않은 혁신 기술 가운데 산업 운영과 비즈니스 모델, 인력 구조를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가진 사례를 발굴하기 위한 프로그램이다.

평가 기준은 혁신성, 확장성, 운영 검증 수준, 인간과 환경에 대한 책임 있는 영향 등으로 구성된다.

세계경제포럼은 향후 글로벌 라이트하우스 네트워크와 임팩트 스타즈 프로그램을 통해 제조업 혁신 사례를 지속적으로 발굴하고 산업 전반의 디지털 전환 가속화를 지원할 계획이다.

결국 이번 신규 라이트하우스 선정은 AI가 더 이상 개별 공정의 생산성 향상 도구가 아니라 제조와 공급망, 지속가능성, 인재 운영을 연결하는 산업 경쟁력의 핵심 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여주는 사례로 평가된다.

WEF 선정 2026년 신규 라이트하우스 그룹

AI + 사람 + 지속가능성을 기반으로, 전사적 확장(Scale)을 이뤄낸 기업이 미래 제조 경쟁력을 지배한다.
제조 경쟁력은 이제 AI·데이터 기반 운영을 얼마나 빠르게, 넓게 확장하느냐에 달려 있다.

고객 중심성 부문

본 상은 기술 기반 설계 및 조달, 배치 규모 최적화, 리드타임, 제품 비용 및 성능 최적화를 통해 탁월한 시장 출시 속도와 맞춤화를 달성한 운영 사이트를 인정한다.

신규 선정 사이트:

머크(스위스 페닐쉬르코르시에)
생산성 향상, 제품 비용 절감, 제조 유연성 강화를 위해 바이오 생산 방식을 배치 처리에서 연속 공정으로 전환하고 공정 개발과 GMP 임상 제조를 재구성하였다. 디지털 기반 시설을 통해 환자 도달 시간을 50% 단축하고, 자동화·로보틱스·모듈형 환경을 통해 실험실 노동 생산성을 67% 향상시켰다. 또한 신규 상업용 생산시설 투자 필요성을 80% 줄였다.

니오 NIO (중국 허페이)
전기차 시장 경쟁 심화에 대응하기 위해 차량 내 AI, 배터리 교환 네트워크, 디지털 트윈 플랫폼을 연결한 실시간 폐루프 시스템을 구축하였다. 360만 개 이상의 차량 구성을 관리할 수 있으며, 시장 출시 속도를 44% 단축하고 R&D 업무의 90%를 자동화하였다.

로열 캐닌(중국 상하이)
개인화된 반려동물 영양 제품 수요 증가에 대응하기 위해 400개 이상의 SKU를 생산하면서 품질과 민첩성을 유지하였다. GenAI 및 고급 분석을 포함한 40개 이상 솔루션을 도입해 고객 만족도를 20% 향상, 불량률을 70% 감소, 서비스 수준을 98% 이상 유지하였다.

슈나이더 일렉트릭(미국 엘파소)
데이터센터 수요 증가에 따른 복잡성을 해결하기 위해 데이터 엔지니어링, 산업 IoT, AI 등을 활용하였다. 정시 납품률을 61%에서 97%로 향상시키고 리드타임을 최대 35% 단축, 4,300만 달러 규모의 백오더를 해소하였다.

생산성 부문 (Distinction in Productivity)

중국초상중공업 (China Merchants Heavy Industry, 하이먼, 중국)
LNG 운반선 및 기타 친환경 선박에 대한 수요 증가에 따라 조선소는 복잡성 증가, 분절된 계획, 긴 납기 주기에 직면했다. AI 기반 계획, 디지털 트윈 조립, 적시 물류를 포함한 25개 이상의 디지털 솔루션을 도입함으로써, 해당 사이트는 계획과 실행을 엔드투엔드로 통합하였다. 그 결과 처리량은 2.6배 증가했고, 도크 체류 시간은 52% 감소했으며, 최초 조립 수율은 25% 향상되었다.

CIMC 리퍼 컨테이너 (CIMC Reefer Containers, 자오저우, 중국)
글로벌 무역의 변동성과 단열 및 내구성에 대한 요구 증가로 인해 기존 냉동 컨테이너 제조 방식은 도전에 직면했다. 50개 이상의 디지털 애플리케이션과 AI 기반 솔루션을 통해 자원 배분과 생산 공정을 최적화한 결과, 제조 리드타임은 32% 단축되고 불량률은 47% 감소했으며 전환 비용은 24% 절감되었다.

DCM 쉬리람 (DCM Shriram, 구자라트, 인도)
인도 최대 단일 생산 사이트의 가성소다 제조업체로, 하류 통합이 제한된 가운데 에너지 집약 산업에서 수익성 압박이 증가했다. AI 기반 공정 제어 및 GenAI 기반 유지보수 관리자를 포함한 45개의 첨단 솔루션을 도입하였다. 그 결과 EBITDA는 11%포인트 개선되었고, 전력 비용은 32%, 원자재 비용은 15% 감소했으며 CO₂ 배출은 14% 줄었다.

히타치 그룹 히타치 반타라 제조 (Hitachi Vantara Manufacturing, 노먼, 미국)
AI 기반 인프라 수요 증가에 따라 맞춤형 스토리지 솔루션 중심으로 사업이 전환되었다. 제품 복잡성 증가, 데이터 단절, 분기 말 집중 수요로 인해 생산성 제약이 발생했다. 글로벌 디지털 플랫폼을 통해 재고 가시성과 의사결정을 통합하고 AI 기반 구성 자동화를 도입함으로써 재고를 50% 줄이고 주문-출하 리드타임을 77% 단축하였다.

로크웰 오토메이션 (Rockwell Automation, 싱가포르)
1,000개 이상의 SKU와 연간 20,000건 이상의 공정 변경이 발생하는 고혼합·저량 생산 환경에서 유연성, 품질 일관성, 숙련 노동 의존도가 문제였다. 유연 자동화, AI 기반 품질 관리, 지능형 유지보수를 포함한 50개 이상의 디지털 및 AI 솔루션을 통해 인당 생산량을 43% 증가시키고 불량을 35% 감소, 숙련도 도달 시간을 67% 단축하였다.

시노팜 타이지 그룹 충칭훌링 제약 (Taiji Group Chongqing Fuling Pharmaceutical, 중국)
전통 중의약 생산은 수작업과 정성적 공정 관리에 의존해 품질 일관성이 어려웠다. 디지털 전처리 기준 및 품질 지표 분석 등 30개 이상의 솔루션을 도입하여 품질 편차를 33% 줄이고, OEE를 13% 향상, 생산 비용을 10% 절감하였다. 또한 암묵지를 디지털화하였다.

공급망 회복력 부문 (Distinction in Supply Chain Resilience)

유니레버 (Unilever, 하리드와르, 인도)
대량 생산 중심으로 설계된 공장이 SKU 50% 증가와 수요 변동성 4배 증가로 복잡성이 커졌다. AI 기반 계획 및 소싱, 자기부상 제조 기술을 포함한 엔드투엔드 4차 산업혁명 시스템을 도입하여 대응 시간을 72% 단축하고 공정 전환 시간을 40% 개선, 최소 주문량을 40% 줄였으며 서비스 수준을 99%로 향상시켰다.

RRS 칭다오 스마트 물류단지 (RRS Qingdao Smart Logistics Park, 중국)
대형 화물 물류에서 납기 경쟁이 심화되고 B2B/B2C 혼합 수요가 급증하면서 기존 물류 모델이 한계에 봉착했다. 주문 처리, 창고 운영, 차량 배차, 운송 입찰을 통합하는 AI 기반 플랫폼을 구축하여 물류 흐름을 실시간 최적화하였다. 그 결과 대응 시간이 48% 개선되고 재고 회전율이 40% 증가했으며 운송 비용이 23% 감소했다.

지속가능성 부문 (Distinction in Sustainability)

유니레버 (Unilever, 소네팟, 인도)
지하수 고갈과 탄소 집약적 에너지 사용 지역에 위치한 해당 공장은 장기 운영 지속성에 대한 위험에 직면했다. 재생 소싱, 수자원 관리, 에너지 시스템에 AI 기반 솔루션을 적용하여 Scope 1·2 배출을 99% 줄이고 에너지 효율을 29% 개선하였다. 또한 힌두스탄 유니레버 식품 포트폴리오의 Scope 3 배출을 37% 감소시키고 지하수 충전을 100배 확대하면서 생산을 35% 성장시켰다.

슈나이더 일렉트릭 (Schneider Electric, 베이징, 중국)
사업이 30% 성장하고 지속가능성 요구가 강화되면서 밸류체인 전반의 배출 감소 필요성이 커졌다. SF₆-free 제품 설계, 공급업체 탈탄소화, 에너지 최적화 등을 포함한 50개 이상의 사례를 통해 Scope 1 배출을 65% 줄이고 Scope 2 배출을 제거, Scope 3 배출을 43% 감소시켰으며 에너지 효율은 36% 향상되었다.

인재 부문 (Distinction in Talent)

푸젠 닝더 원자력 (Fujian Ningde Nuclear Power, 푸딩, 중국)
원자력 발전에서 안전성과 운영 효율을 동시에 개선하기 위해 인력의 디지털 역량을 강화하였다. 인재 개발, 배치, 인적 오류 방지를 포함한 45개 활용 사례를 확산하여 디지털 인재를 10배 이상 증가시키고 인적 오류를 71% 감소, 직원당 수익을 50% 향상시켰다.