LG전자, 2029년까지 R&D 반복 업무 AI로 줄인다 작성일 06-11 21 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">김용연 연구위원 “R&D 업무 흐름부터 바꿔야”<br>문서 대응 등 비핵심 업무 AI로 효율화<br>데이터 사일로 해소·엔드투엔드 자동화 강조<br>개발 기간 단축·품질 향상 기반 마련</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qqoHm55Tr3"> <p contents-hash="c5815942f463310ba900567ec172f580fe5eaaa34c417cab49bf48748430082b" dmcf-pid="BQm7YBB3rF" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] LG전자(066570)가 2029년까지 연구개발(R&D) 반복 업무를 인공지능(AI)으로 줄이는 개발 프로세스 전환에 나선다. 요구사항 분석과 회로기판 설계 등 반복적인 개발 업무를 AI로 자동화해 엔지니어가 핵심 설계와 의사결정에 집중하도록 하겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="e4a5c126dc30a2fd275d3467b84a3d8a8712902bff58773fab128d1e3c908020" dmcf-pid="bxszGbb0Et" dmcf-ptype="general">김용연 LG전자 연구위원은 11일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 다쏘시스템 ‘시뮬리아 유저 데이 2026’에서 ‘넥스트 엔지니어링: AI 네이티브 전환’을 주제로 발표했다. 김 위원은 제조업을 둘러싼 환경 변화가 빨라지고 있다고 진단했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="14695f1d9575cc1103ce8d0ddba8b068987c9eb815b22521b92340f89a003d46" dmcf-pid="KMOqHKKpO1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김용연 LG전자 연구위원이 11일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 다쏘시스템 ‘시뮬리아 유저 데이 2026’에서 발표하고 있다. (사진=다쏘시스템)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/Edaily/20260611173452844gvcx.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="zu4mnIIkE0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/Edaily/20260611173452844gvcx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김용연 LG전자 연구위원이 11일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 다쏘시스템 ‘시뮬리아 유저 데이 2026’에서 발표하고 있다. (사진=다쏘시스템) </figcaption> </figure> <div contents-hash="65fd5a8fe1945c96e9afa265c5338c5028438dea3e15cb8a5b19cd4035eaa904" dmcf-pid="9RIBX99Us5" dmcf-ptype="general"> 제품 개발 주기는 짧아지고, 고객 요구는 복잡해지는 반면 기업들은 더 빠르고 낮은 비용으로 높은 품질의 제품을 개발해야 하는 압박을 받고 있다는 설명이다. </div> <p contents-hash="df37753c16e7023d9091c92b877578914f5ea0a976bd4ff7fa5a7a733ef10108" dmcf-pid="2eCbZ22usZ" dmcf-ptype="general">김 위원은 “전체 엔지니어링 워크플로우를 재설계하는 게 중요하다”며 “기존 업무 방식을 그대로 둔 채 인공지능전환(AX)나 디지털전환(DX) 기술만 붙여서는 큰 변화를 만들기 어렵다”고 말했다. 이어 “워크플로우 재설계를 위해 엔드투엔드 R&D 자동화가 필요하다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="889e75634a86403a51b9704aa0a3bbd702b857e689144d0af72aaaa077906057" dmcf-pid="VdhK5VV7IX" dmcf-ptype="general">김 위원이 주목한 지점은 R&D 현장의 비효율이다. 그는 연구소 업무를 분석한 결과 실제 연구개발 본연의 업무보다 대응 업무, 보고, 문서 작업 등 비부가가치 업무 부담이 크다고 설명했다.</p> <p contents-hash="7bf9442eb0fb3d70f0c32f9ff0f6a6cc43a6a8e437a92429522fab762c035a5b" dmcf-pid="fJl91ffzIH" dmcf-ptype="general">그는 “엔지니어 옆에서 하는 업무를 하나씩 뽑아봤더니 실제 본연의 R&D 업무를 하는 것보다 각각 대응 업무를 하는 게 너무 많았다”며 “어떤 부분에 AI를 적용하면 엔지니어들이 본연의 업무에 집중할 수 있을지 시사점을 발견했다”고 말했다.</p> <p contents-hash="a57a1f53290460a69a19927c659ee6936b0a0bd070125d389009e80912d2c039" dmcf-pid="4E1ebiiPsG" dmcf-ptype="general">특히 문서 대응 업무가 R&D 생산성을 떨어뜨리는 대표 사례로 꼽혔다. 김 위원은 “과도한 문서 대응이 34%로 우리 업무를 잠식하고 있다”며 “이것만 효율화돼도 굉장히 큰 효과가 나올 것”이라고 언급했다.</p> <p contents-hash="bec35dbc407f38327f570d64bd37b184a7247ade4b071fe02530ed07f74b8957" dmcf-pid="8DtdKnnQwY" dmcf-ptype="general">R&D 인력이 설계와 검증, 문제 해결 같은 본질적 업무에 더 많은 시간을 쓰도록 하기 위해서는 반복적이고 행정적인 업무를 AI로 줄여야 한다는 취지다.</p> <p contents-hash="a9d6701e047ddba78e88a76270afb4305ad1c07d2a3de4e46afddce18a5cc204" dmcf-pid="6wFJ9LLxEW" dmcf-ptype="general">다만 LG전자는 AI 도입을 단순한 개별 업무 자동화로 보지 않았다. 제품 요구사항과 설계, 인쇄회로기판(PCB), 제품수명주기관리(PLM), 컴퓨터지원엔지니어링(CAE) 데이터가 서로 끊겨 있으면 AI를 적용해도 효과가 제한적이라는 판단이다.</p> <p contents-hash="8db9035cca886c75ba3cc54210ae28de867cdef3be41660c1944be81c85af7c3" dmcf-pid="Pr3i2ooMDy" dmcf-ptype="general">김 연구위원은 개발 단계별 업무와 데이터가 아직 유기적으로 연결되지 못하고 있다며 “기존에 하고 있는 업무를 재설계하자”고 말했다.</p> <p contents-hash="803382044df0c7b53d41ce7631a425d8942b4d6ce0f749f4c6d231e19a847ae3" dmcf-pid="Qm0nVggRmT" dmcf-ptype="general">LG전자는 요구사항 분석과 회로기판 설계 등 반복적인 개발 업무를 AI로 자동화하고, 이를 2029년까지 제품 개발 프로세스에 단계적으로 적용하겠다는 방향도 제시했다.</p> <p contents-hash="fa1fd8605914bb04df1d0439a10d1db54c2e26f08ed4cfec9cc7132a6740b526" dmcf-pid="xspLfaaemv" dmcf-ptype="general">데이터 거버넌스도 핵심 조건으로 언급했다. AI가 제조업 R&D에서 의미 있는 결과를 내려면 부서별·단계별로 흩어진 데이터를 연결하고, 이를 일관된 기준으로 관리하는 체계가 필요하다는 것이다. 김 위원은 엔드투엔드 R&D 자동화와 함께 피직스 AI, 데이터 거버넌스 체계를 주요 과제로 제시했다.</p> <p contents-hash="d1eb2d35c0a53aa039c237fc6541ada2ab14783b64f444b8d0b9fa23f9c5710c" dmcf-pid="y9j1C33GmS" dmcf-ptype="general">LG전자가 그리는 AI 네이티브 엔지니어링은 요구사항 분석, 설계 자동화, 시뮬레이션, 검증, 데이터 관리까지 개발 전 주기를 연결하는 구조다. 엔지니어가 반복 업무를 줄이고 핵심 설계와 의사결정에 집중하도록 해 개발 기간 단축과 품질 향상으로 이어지게 한다. 제조업 AX의 무게중심이 생산 현장을 넘어 R&D 전 과정으로 옮겨가고 있다.</p> <p contents-hash="5d599bcd6ccb88465ed1bf9a66b2b00ccd94d3517db518ab6bd0ef64b876d967" dmcf-pid="W2Ath00Hwl" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘코딩 테스트 바이블’ 부활한다…데이원컴퍼니, 백준 온라인 저지 양수 06-11 다음 ‘시리 AI’ 12GB 장벽에 아이폰 13억대는 ‘그림의 떡’ 06-11 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
