주문 제작: 대량 맞춤화가 AI와 산업용 3D 프린팅을 통해서만 가능한 이유
2026년 8월 3일 | 읽는 데 걸리는 시간: 4분
발 스캔과 30초. 이것만 있으면 엔지니어가 별도로 시뮬레이션 소프트웨어를 조작할 필요 없이, 형상, 재료 특성 및 모든 공정 매개변수가 포함된 생산 준비가 완료된 파일을 생성할 수 있습니다.
미래처럼 들리는 것이 오늘날 이미 산업 현장의 현실이 되었습니다. 지멘스는 EOS와 협력하여, AI 기반 소프트웨어와 산업용 3D 프린팅이 어떻게 융합되고 있는지, 그리고 왜 이 둘이 서로 없이는 작동할 수 없는지를 스포츠화 미드솔의 실제 적용 사례를 통해 보여줍니다.
공정: 스캔부터 완제품까지
모든 과정은 개인의 요구 사항에서 시작됩니다. 발 스캔을 통해 입력 데이터가 확보됩니다. 이후 지멘스 소프트웨어 내의 훈련된 AI가 신발의 달리기, 점프, 충격 흡수 특성을 시뮬레이션합니다. 이와 동시에, 또 다른 소프트웨어 도구가 미드솔의 내부 격자 구조를 개인의 요구 사항을 정확히 충족할 때까지 자동으로 조정합니다.
그 결과, 모든 형상, 재료 특성 및 공정 사양이 하나의 파일에 모두 포함된 완전한 디지털 제품이 완성됩니다. 이후 미드솔은 산업용 3D 프린터인 EOS P3 NEXT 통해 제작됩니다. 전문 신발 제조업체가 어퍼 소재를 부착합니다.
금형 불필요. 금형 변경 불필요. 최소 생산 수량 제한 없음.
이 개념은 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 이를 통해 다양한 응용이 가능해집니다.
유연한 제조가 AI의 필수 조건인 이유
실제 가동 중인 AI 시스템은 실제로 개입할 수 있을 때 그 가치를 발휘합니다. 즉, 생산 순서를 실시간으로 조정하고, 기계 고장 후 계획을 재수립하며, 별도의 노력 없이 ‘1개 단위’ 생산 변형을 처리할 수 있을 때입니다.
이는 제조 시스템이 그러한 유연성을 허용할 때만 가능합니다. 사출 성형이나 밀링과 같은 전통적인 공정은 안정적인 매개변수를 기준으로 설계되었습니다. 어떤 변화가 생기면 금형 교체, 세팅 시간, 그리고 새로운 품질 검사가 수반됩니다. AI가 아무리 계획을 세워도 기계는 그에 따라 움직일 수 없습니다.
산업용 3D 프린팅은 설계 방식이 다릅니다. 모든 부품은 데이터를 바탕으로 직접 제작됩니다. AI가 형상을 변경하면, 물리적 개입 없이도 부품이 그에 따라 달라집니다. 이것이 진정한 적응성을 가능하게 하는 기술적 토대입니다. 즉, 산업용 3D 프린터가 계속 가동되는 동안 AI 에이전트가 생산 결정을 내리는 방식입니다.
‘재현성’이라는 눈에 띄지 않는 필수 조건
AI 시스템은 데이터를 통해 학습합니다. 3D 프린터가 작업마다 부품의 특성이 약간씩 다르게 출력된다면, AI는 불안정한 기반 위에서 학습하게 되어 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 없습니다.
반면 EOS P3 NEXT 재현 가능한 부품 특성을 구현하도록 설계되었으며, 지멘스의 자동화 기술을 기반으로 하여 배치마다 일관된 품질을 보장합니다. 이는 사소한 세부 사항이 아닙니다. 이는 통제된 환경에서만 작동하는 것이 아니라 실제 운영 환경에서도 확장 가능한 AI 기반 생산 시스템을 구축하기 위한 필수 조건입니다.
제조 기업에 있어 이것이 의미하는 바는 무엇인가
AI 소프트웨어와 산업용 3D 프린팅의 상호작용은 적응형 제조가 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 보여줍니다. 즉, 고정된 공정에서 벗어나 소프트웨어와 생산 기술이 원활하게 협력하는 데이터 기반 생산 체인으로 나아가고 있는 것입니다 .
AI 투자를 계획 중이거나 이미 투자하고 있는 기업이라면, 한 가지 솔직한 질문을 던져볼 필요가 있습니다. ‘우리 생산 라인이 AI가 내린 결정을 실제로 실행할 수 있을까?’ 산업용 3D 프린팅이 모든 제조 과제의 해답은 아닙니다. 하지만 개별화, 기하학적 복잡성, 제조 유연성이 모두 요구되는 부품의 경우, 이 기술이야말로 AI 기반 생산을 가능하게 하는 근본적인 기반이 됩니다.
