엔지니어링 업계 트렌드와 AX 시대 2026 전망 브리핑
본 문서는 엔지니어링 업계의 주요 트렌드와 DX(디지털 전환)를 넘어선 AX(AI 전환) 시대의 2026년 전망을 심층 분석한 브리핑 보고서입니다. 건설, 제조 IT, 적층 제조(3D 프린팅) 등 각 분야 전문가들의 통찰을 바탕으로 기술적 진화와 산업적 도전 과제를 종합하였습니다.
핵심 요약 (Executive Summary)
- AX 시대의 도래: 2025~2026년은 AI가 단순한 도구를 넘어 산업의 핵심 동력이 되는 AX 시대의 정점입니다. AI 에이전트와 피지컬 AI(Physical AI)가 모니터 밖 실물 세계로 확장되는 전환점을 맞이하고 있습니다.
- 산업별 주요 흐름:
- 건설: 인력 부족과 안전 규제 강화에 대응하기 위한 로보틱스 및 스마트 인스펙션 기술 도입이 가속화되고 있습니다.
- 제조 IT: 클라우드와 SaaS 기반의 플랫폼으로 전환이 필수적이며, AI가 설계와 공정 관리를 돕는 '코파일럿' 환경이 구축되고 있습니다.
- 적층 제조: 시제품 제작 단계에서 최종 부품 양산 체제로 완전히 전환되었으며, DFAM(적층 제조를 위한 설계) 기술을 통한 부품 통합과 경량화가 핵심입니다.
- 전략적 제언: 기술적 환각(Hallucination) 현상을 극복하기 위해 '디지털 스레드(Digital Thread)'와 데이터 컨텍스트를 연결하는 온톨로지 구축이 시급하며, 기업은 AI 학습 단계를 넘어 AI를 통해 실제 수익을 창출하는 단계로 나아가야 합니다.
원본영상: https://youtu.be/rJWVPLVOdwk?si=q2CjdKz0HBY5IRxb
[CNG TV] 엔지니어링 업계 트렌드와 AX 시대 2026 전망(강태욱,최성권,류용효,안무정)
발표 : 강태욱(한국건설기술연구원) / 최성권(홍익대) / 류용효 (디원) / 안무정(LG CNS)
사회 : 조형식 대표(디지털지식연구소)
주최 : 캐드앤그래픽스
일시 : 2026-01-12 15:30 ~ 17:00
요약영상: https://youtu.be/VKGYP0fEIQA
안녕하세요! 벌써 2026년 새해가 밝았네요. 요즘 엔지니어링 현장에 계신 분들과 이야기를 나눠보면 "작년과는 또 다르다"는 말씀을 정말 많이 하세요. 저 역시 설계실과 현장을 오가며 세상이 변하는 속도에 깜짝깜짝 놀라곤 하는데요. 😊
단순히 "AI가 유행이다" 수준을 넘어, 이제는 AI가 로봇의 팔다리가 되어 현장을 누비는 시대가 되었습니다. 오늘은 2026년 우리가 마주할 엔지니어링 업계의 굵직한 트렌드와 AX 시대의 생생한 전망을 핵심만 콕 집어 전달해 드리려고 해요. 이 글만 읽으셔도 올 한 해 어떤 기술에 집중해야 할지 감이 잡히실 거예요!
건설 산업: 위기를 기회로 바꾸는 스마트 로보틱스 🤔
솔직히 말씀드리면, 지금 건설 업계는 여러 위기가 겹친 상황이에요. 미·중 갈등 같은 지정학적 리스크 때문에 자재값은 오르고, 현장에는 일할 사람을 구하기가 하늘의 별 따기죠. 하지만 위기는 늘 새로운 기술을 부르는 법이잖아요?
2026년에는 이런 인력 부족과 안전 규제를 해결하기 위해 특화 로봇이 현장에 본격적으로 투입됩니다. 사람처럼 생긴 안드로이드 로봇을 상상하셨나요? 아쉽게도 그보다는 천공이나 미장, 철근 매달기처럼 특정 공정을 완벽하게 수행하는 로봇들이 주인공입니다.
이제는 로봇이 현장을 순찰하며 실시간으로 상태를 스캔하고 이상 패턴을 찾아냅니다. BIM 데이터와 AI가 결합하여 현장의 안전 문제를 즉각적으로 답변해 주는 지능형 시스템이 표준이 되고 있어요.
제조 IT: 모니터를 뚫고 나온 '피지컬 AI' 📊
이제는 디지털 트윈(Digital Twin)을 넘어 피지컬 AI(Physical AI)의 시대입니다. 과거에는 AI가 화면 속 데이터만 다뤘다면, 이제는 실제 물리적인 로봇의 움직임을 직접 제어하고 판단하는 단계까지 왔어요.
제조 IT 기술 진화 단계 비교
| 단계 | 핵심 특징 | 비고 |
|---|---|---|
| 디지털 목업 | 3D 데이터 간섭 확인 | 보잉 777 등 |
| 디지털 트윈 | 실시간 가상-물리 모델 연계 | 클라우드 기반 |
| 피지컬 AI | 로봇의 자율 판단 및 제조 | 2026 핵심 트렌드 |
AI가 그럴싸하지만 틀린 답변을 내놓는 환각 현상은 산업 현장에서 치명적일 수 있습니다. 이를 막기 위해 도메인 특화 데이터와 RAG(검색 증강 기법)를 도입하는 것이 무엇보다 중요합니다.
적층 제조(3D 프린팅): 이제는 진짜 양산이다! 🧮
"3D 프린팅은 시제품 만들 때나 쓰는 거 아니야?"라고 생각하신다면 이미 구식입니다! 2026년 적층 제조 시장은 50조 원을 훌쩍 넘는 규모로 성장하며 최종 부품 양산 체제로 완전히 전환되었습니다.
📝 적층 제조의 핵심 전략: DFAM
부품 통합 가치 = 기존 부품 수 – 통합된 부품 수 + 경량화 이득
*스페이스X의 랩터 엔진처럼 수백 개의 부품을 하나로 합쳐 성능과 신뢰성을 동시에 잡는 것이 2026년의 설계 표준입니다.
🔢 3D 프린팅 시장 성장률 계산기
2026 AX 트렌드 핵심 요약
자주 묻는 질문 ❓
1. 건설 산업: 위기 대응과 스마트 건설로의 전환
1.1 시장 환경 및 주요 이슈
- 공급망 디커플링: 미·중 갈등 및 전쟁의 영향으로 글로벌 공급망이 미국 중심에서 베트남, 인도 등으로 재편되며 자재값과 물류 비용이 급등하고 있습니다.
- 안전 규제와 리스크: 중대재해처벌법 등 강화된 안전 요건으로 인해 발주 물량이 위축되고 있으며, 대형 건설사들조차 신입 사원 공고를 줄이는 등 리스크 관리에 집중하는 추세입니다.
- 숙련공 부족: 현장의 외국인 노동자 의존도가 심화되어 '시간폭탄'과 같은 상황에 처해 있으며, 이를 해결하기 위한 자동화·로보틱스 도입이 논의되고 있습니다.
1.2 기술적 대응 및 2026 전망
- 특화 로봇의 확산: 안드로이드 형태보다는 천공, 미장, 철근 매달기 등 특정 공정에 특화된 로봇이나 현장을 순찰하며 상태를 스캔하는 '스마트 인스펙션' 로봇이 주류를 이룰 전망입니다.
- AI 에이전트의 역할: 사용자가 질문하면 BIM 데이터와 센서 정보를 결합해 시공 단계의 이상 패턴이나 안전 문제를 실시간으로 답변해 주는 의사결정 지원 시스템이 도입됩니다.
- 전쟁 재건 및 스마트 시티: 전쟁 종료 후 재건 사업은 단순 도시 복구가 아닌, 자국 산업의 테스트베드 역할을 하는 스마트 시티 및 첨단 빌딩 위주로 진행될 것으로 예상됩니다.
2. 제조 및 IT 산업: 디지털 트윈에서 피지컬 AI로
2.1 제조 IT 기술의 진화 단계
| 단계 | 주요 특징 | 관련 사례 및 플랫폼 |
| 디지털 목업(DMU) | 3D 데이터를 통한 물리적 간섭 확인 및 설계 리뷰 | 보잉 777 개발 사례(1990년대~2010년대) |
| 디지털 트윈 | 클라우드 기반 실시간 물리 모델과 디지털 모델의 연계 | 르노, 에어버스 'Design to Operation' |
| AX 및 피지컬 AI | 모니터 밖으로 나온 로봇과 AI의 결합, 자율 제조 | 현대자동차 로보틱스, 테슬라, 보스턴 다이나믹스 |
2.2 2026년 주요 트렌드
- 피지컬 AI(Physical AI)의 부상: AI가 모니터 밖 실물 세계에서 로봇의 움직임을 제어하는 단계로 진화합니다. 2026년 CES의 핵심 키워드이기도 하며, '불 꺼진 공장(Dark Factory)' 구현의 핵심입니다.
- 클라우드/SaaS로의 전환: AI 혁신을 위해서는 데이터 공유가 필수적이며, 이를 위해 기존 영구 라이선스 기반 시스템에서 구독형 클라우드 기반 사스(SaaS)로의 전환이 강제되고 있습니다.
- 지능형 비서(Copilot): SAP, PLM 벤더들은 시스템 내부에 AI 코파일럿을 이식하여 설계 오류를 줄이고 재사용 가능한 데이터를 검색하는 기능을 표준화하고 있습니다.
3. 적층 제조(3D 프린팅): 양산 체제와 로컬 제조의 확산
3.1 기술적 성숙도와 시장 규모
- 최종 부품 양산: 3D 프린팅은 이제 시제품(Prototype) 단계를 넘어 항공우주, 국방, 의료 분야에서 최종 부품을 직접 생산하는 주류 공정으로 자리 잡았습니다.
- 시장 규모: 전 세계 시장은 2025년 약 40조 원에서 2026년 50~64조 원 규모로 급성장이 예상됩니다. 한국 시장 역시 1조 원 돌파를 눈앞에 두고 있습니다.
3.2 핵심 기술 및 비즈니스 모델
- DFAM(적층 제조 특화 설계): 스페이스X의 랩터 엔진 사례처럼 수많은 부품을 하나로 통합하여 경량화와 고신뢰성을 동시에 달성하는 것이 핵심 경쟁력입니다.
- 프린트 팜(Print Farm)과 분산 제조: 수백~수천 대의 저가형 고성능 프린터를 연결한 '프린트 팜'이 등장하여 대량 생산과 즉시 대응이 가능한 '온디맨드 제조'를 실현하고 있습니다.
- 중국 시장의 지배력: 밤부랩(Bambu Lab), 크리얼리티(Creality) 등 중국 업체들이 하드웨어와 소재 시장에서 강력한 가격 경쟁력과 성능을 바탕으로 시장 지배력을 확대하고 있습니다.
4. AX 시대의 핵심 과제 및 인사이트
4.1 AI의 한계와 극복 방안
- 환각(Hallucination) 관리: AI 에이전트가 사용자의 의도와 다르게 호텔 예약을 취소하는 등의 리스크가 존재합니다. 이를 방결하기 위해 RAG(검색 증강 기법)를 고도화하고 도메인 특화 컨텍스트 정보를 지속적으로 보강해야 합니다.
- 디지털 스레드(Digital Thread): 단순한 데이터 나열이 아닌, 지식의 흐름을 한 땀 한 땀 연결하는 온톨로지 구축이 필요합니다. 이는 AI가 단순 확률적 답변을 넘어 진정한 산업적 통찰을 제공하게 만드는 토대가 됩니다.
4.2 조직 및 인력의 변화
- 직업의 위기인가, 변화인가: AI가 인간을 직접 대체하기보다는, AI를 활용한 사회 조직의 변화가 고용 구조를 바꿀 것입니다. 단순 검색 도구로 AI를 사용하는 것을 넘어, AI의 결과물을 검증하고 리뷰하는 전문 역량이 더욱 중요해집니다.
- 실행 중심의 학습: 이제는 경험에만 의존하는 시대를 지나 '핸즈온(Hands-on)'으로 직접 AI 솔루션을 다뤄야 합니다. 2026년은 AI 학습을 넘어 AI로 실제 수익을 창출(Earning)하는 원년이 되어야 합니다.
결론
2026년 엔지니어링 업계는 **"모든 기술의 실체화"**를 향해 나아가고 있습니다. 건설 현장의 자동화 로봇, 제조 공장의 피지컬 AI, 적층 제조를 통한 분산형 생산 시스템은 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다. 기업은 클라우드 기반의 데이터 거버넌스를 확립하고, 인간의 통찰력과 AI의 속도를 결합한 '디지털 스레드'를 구축함으로써 AX 시대의 경쟁 우위를 확보해야 합니다.
Google Gemini, NotebookLM 등을 이용해서 작성되었습니다.
디이씨(D.E.C)
martin@dec-w.com
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