로봇 자동화가 제조업과 글로벌 경제에 미치는 장기적 효과

로봇이 움직이면, 세계가 바뀐다: 자동화가 그리는 제조업의 미래

산업혁명 이후 인류의 생산성은 기계의 힘을 통해 극적으로 상승해 왔습니다. 그리고 지금, 그 기계들이 스스로 학습하고 작업을 수행하는 시대, 즉 로봇 자동화(Robotic Automation)가 도래했습니다. 특히 제조업 현장에서는 산업용 로봇, AI 기반 공정 제어 시스템, 스마트 팩토리의 확산이 전통적인 생산 방식을 빠르게 대체하고 있습니다.

이러한 변화는 단순한 기술 혁신을 넘어 글로벌 경제 구조 전체를 장기적으로 재편시키고 있습니다. 고용의 재분배, 산업 가치사슬의 이동, 생산성 중심 성장 전략, 그리고 국가 간 기술 격차 문제까지-로봇 자동화는 단지 공장 내부의 일이 아닌, 경제 질서와 정책, 인적자원 관리 전반에 영향을 미치는 핵심 이슈가 되었습니다.

특히 노동집약적 산업에서 자동화 전환이 가속화되면, 저임금 국가의 comparative advantage가 약화되고, 첨단 기술을 보유한 국가가 제조 주도권을 다시 회복하는 역전 현상도 관찰됩니다. 이에 따라 기업, 정부, 개인은 단기 효율성만이 아니라 장기적 산업 생태계 설계와 노동시장의 지속 가능성 확보라는 복합적 과제에 직면해 있습니다.

이 글에서는 로봇 자동화가 제조업에 미치는 구조적 변화부터, 그 여파가 전 세계 경제에 끼치는 장기적 파급 효과까지 거시적 관점과 실제 사례를 통해 깊이 있게 분석해보겠습니다.

 

 

 

1.로봇 자동화의 발전과 제조업 현장의 변화: 기술의 흐름과 도입 현황

제조업은 오랜 시간 '사람의 손'이 핵심 동력이었던 산업이지만, 21세기 들어 로봇 자동화 기술이 핵심 전환점으로 등장하며 전례 없는 변화를 맞이하고 있습니다. 산업용 로봇은 더는 일부 대기업의 전유물이 아니며, 중소 제조업체에까지 점차 확산되고 있습니다. 특히 AI, 센서 기술, 클라우드 기반 모니터링 기술의 발전은 '정해진 동작 반복' 수준을 넘은 지능형 자동화로 진화하고 있습니다.

 

1.1 산업용 로봇의 진화: 기계팔에서 협동로봇, AI로봇까지

초기의 자동화는 주로 로봇 암(robotic arm)을 이용한 반복작업 자동화에 집중됐습니다. 주로 용접, 도장, 조립, 포장 등 일정한 패턴을 요구하는 작업에서 활약했죠. 그러나 최근에는 인간과 함께 작업할 수 있는 협동로봇(cobot), 실시간 환경 인식과 작업 조정이 가능한 AI기반 로봇, 자율주행 물류 로봇까지 등장하면서 로봇의 역할과 적용 범위가 급속도로 확대되고 있습니다.

· ABB, Fanuc, KUKA, Yaskawa 등은 여전히 글로벌 산업용 로봇 시장의 주요 플레이어

· Universal Robots, Doosan Robotics 등은 협동로봇 분야에서 급성장 중

· 제조현장에서 '사람+로봇'의 하이브리드 협업 구조가 대세로 떠오름

 

1.2 스마트 팩토리와 IoT의 결합

로봇 자동화는 단독 기술이 아니라, 사물인터넷(IoT), AI, 클라우드, 엣지컴퓨팅과의 통합을 통해 완성됩니다. 이를 통해 제조 현장은 단순히 자동화 수준을 넘어 실시간 모니터링, 자가진단, 공정 최적화가 가능한 스마트화 단계에 진입하고 있습니다.

· 생산 설비의 데이터를 클라우드로 전송하고, AI가 불량률을 예측

· 온습도, 기계 상태, 부품 마모도 등 데이터를 실시간으로 감지해 자동 유지보수

· 공급망 시스템과 연동되어 주문부터 배송까지 전 과정 자동관리 가능

대표적인 사례로 지멘스(Siemens)의 암베르크 공장은 75% 이상이 자동화되어 있으며, 불량률 0.001%의 정밀 공정을 유지하고 있습니다. 또, 도요타와 BMW는 AI 기반 품질검사 및 물류 최적화 시스템을 적용해 공정 효율성을 크게 개선했습니다.

 

1.3 자동화 도입의 산업별 양상

로봇 자동화는 모든 제조업에 동일하게 적용되지는 않습니다. 산업별로 요구되는 기술 수준, 자동화 가능성, 투자 여력이 다르기 때문입니다. 아래는 대표적인 산업별 현황입니다:

· 자동차 산업: 가장 높은 자동화율(80% 이상), 조립·용접·도장에 로봇 집중

· 전자 산업: 정밀한 부품 조립과 검사에 고성능 로봇 적용

· 식품·음료 산업: 포장, 분류, 위생 관리에 협동로봇 증가

· 의약품 산업: 멸균 환경에서의 공정 자동화 수요 증가

· 섬유·의류 산업: 상대적으로 자동화 진입이 느리지만, 최근 AI 기반 원단 절단, 봉제 자동화에 진전

 

1.4 자동화 확산의 지역별 트렌드

국가별로도 자동화 기술 도입 속도는 크게 차이납니다.

로봇 밀도(산업용 로봇 대수 / 제조업 근로자 1만 명)를 기준으로 보면:

· 한국(1,000대 이상), 싱가포르, 일본, 독일 등은 글로벌 상위권

· 중국은 세계 최대 로봇 시장으로, 빠른 기술 흡수와 자체 기술 내재화를 동시에 추진 중

· 미국은 고임금·노동공백 문제를 해결하기 위해 AI 자동화에 집중

· 동남아, 남미, 인도는 점진적 도입 중이나, 비용·숙련도 문제로 속도는 다소 느림

이러한 차이는 장기적으로 국가 간 제조 경쟁력 격차를 확대시키는 요소로 작용할 수 있습니다.

요약

로봇 자동화는 단순히 효율성을 높이는 기술적 진보가 아닙니다. 그것은 제조업의 생산방식, 인력구조, 공정관리 철학 자체를 근본적으로 전환시키고 있습니다. 초기에는 반복노동을 대체하는 수단이었지만, 이제는 AI·IoT·데이터와 융합해 '지능형 공장'을 구현하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.

이러한 흐름은 앞으로 기업의 경쟁력, 국가의 제조 전략, 노동자의 역량 구조까지 모두 재편하게 될 것이며, 이에 적응하지 못한 주체는 글로벌 가치사슬에서 도태될 수 있습니다.

 

 

 

2.생산성 혁신과 비용 구조 개선: 제조업의 재정의

로봇 자동화는 단순히 '사람을 기계로 대체'하는 개념을 넘어서, 제조업의 구조 자체를 바꾸는 근본적인 전환점입니다. 이는 생산성의 극적 향상, 원가 절감, 품질 개선, 납기 단축 등 다양한 성과를 실현하며 제조의 정의를 새롭게 쓰고 있습니다. 특히 자동화는 '효율성'이라는 경제 논리뿐 아니라, 기업의 생존 전략과 경쟁력 확보 수단으로서도 중심축이 되어가고 있습니다.

 

2.1 자동화가 만든 생산성 혁신의 메커니즘

로봇 자동화는 인간의 육체적 한계를 초월한 속도, 정확성, 지속성을 통해 생산성을 비약적으로 향상시킵니다.

· 24시간 무중단 운영:

로봇은 교대나 휴식 없이 지속적으로 작동 가능해 생산 라인의 가동률을 극대화합니다.

· 불량률 감소:

정밀한 센서와 AI 기반 품질 검사를 통해 공정 오차와 제품 불량률을 현저히 줄임으로써 낭비를 최소화합니다.

· 리드타임 단축:

부품 조립, 운반, 포장 등 반복 작업에서 자동화가 투입되면, 제품 생산 주기 자체가 단축됩니다.

예: BMW는 로봇 도입 이후 조립시간을 30% 단축했고, 테슬라는 기가팩토리를 통해 90초마다 차량 한 대를 생산하는 체계를 구축했습니다.

 

2.2 인건비 부담 완화와 비용 구조의 구조적 전환

로봇 도입의 초기 비용은 높을 수 있지만, 장기적으로 인건비 절감 효과는 상당합니다. 특히 고임금 국가에서는 자동화가 해외 이전보다 비용 경쟁력을 확보할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다.

· 고정비화된 설비 투자:

기존에는 노동력이 가변비용으로 작동했지만, 로봇은 초기 투자 이후 유지보수 중심의 고정비 구조로 전환되며 장기적 계획 수립이 가능해집니다.

· 노동력 부족 문제 대응:

고령화, 숙련 인력 부족 등 인력 수급이 어려운 지역에서 자동화는 대체제가 아닌 생존 전략으로 기능합니다.

· 운영 비용 최적화:

인건비뿐 아니라 의료, 교육, 복지 비용 등의 간접 비용이 자동화로 감소하며, 전체 제조 비용에서의 인력 비중이 낮아집니다.

 

2.3 다품종 소량 생산 시대의 유연성 확보

로봇 자동화는 과거의 '대량 생산' 패러다임에서 벗어나, 오늘날 다품종 소량 생산(MTS → MTO) 구조에도 효과적으로 대응할 수 있게 해줍니다.

· 프로그램 변경만으로 공정 전환 가능:

수작업 기반 생산에 비해 공정 전환 시간이 단축되어, 시장 수요 변화에 민첩하게 대응할 수 있습니다.

· 모듈형 설비 구성:

로봇 셀(cell)을 중심으로 유닛화된 생산 라인을 구성할 수 있어, 설비의 유연성과 확장성이 강화됩니다.

· 비용 효율적 커스터마이징:

자동화 기반의 주문형 생산은 개인화된 제품을 저비용으로 생산할 수 있는 구조를 가능하게 합니다.

예: 나이키는 자동화 설비를 통해 맞춤형 운동화를 제작하며 '대량 맞춤화' 전략을 실현 중입니다.

 

2.4 품질 경쟁력과 브랜드 가치 향상

로봇 자동화는 생산 품질의 일관성과 정밀도를 크게 높이며, 결과적으로 브랜드 신뢰도와 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

· AI 비전 기반 품질 검사로 오차 제로에 가까운 생산 가능

· 데이터 수집을 통한 품질 예측 및 공정 개선 루프 형성

· ISO, GMP 등 국제 기준을 준수하는 자동화 품질관리 시스템 구현 용이

이러한 품질 경쟁력은 단지 제조 원가 절감뿐 아니라, 글로벌 시장에서의 브랜드 프리미엄 확보와 직결됩니다.

 

2.5 글로벌 공급망 내 제조 위치 재정의

로봇 자동화는 제조 지형도를 바꿔 놓고 있습니다. 특히 노동비를 이유로 해외로 이전했던 생산기지가 다시 본국으로 회귀(reshoring)되는 현상이 주목받고 있습니다.

· 미국, 유럽 기업들의 리쇼어링 추세 강화

· 고정비 설비 중심의 생산은 환율이나 정치 리스크에 덜 민감

· 지리적으로 고객에 가까운 생산이 배송비·납기 단축 등의 이점을 제공

이로 인해 자동화는 단순한 공정 혁신이 아니라, 글로벌 공급망 재편과 전략적 생산 배치 결정의 기준이 되고 있습니다.

 

요약

로봇 자동화는 제조업에서

· 생산성 향상과 비용 절감

· 유연한 생산 시스템 구축

· 품질 일관성과 브랜드 신뢰 제고

· 글로벌 공급 전략의 재정의

를 동시에 가능하게 하는 복합적 혁신 도구입니다.

이는 제조업의 미래를 단순한 '공장 최적화'가 아닌, 고부가가치 산업으로 재편하는 전략적 수단으로 작용하고 있으며, 이제 제조는 '기계화'가 아닌 '데이터 기반의 경쟁 시스템'으로 진화하고 있습니다.

 

 

 

3.고용 재편과 노동시장에 미치는 구조적 영향

로봇 자동화는 제조업의 효율성을 비약적으로 끌어올리는 동시에, 노동시장 구조 전반에 심대한 영향을 미치고 있습니다. 단순히 일자리를 '줄이는 기술'이 아니라, 일자리의 '형태, 요구 역량, 근무 방식'을 근본적으로 바꾸는 노동의 패러다임 전환이 일어나고 있는 것입니다.

이는 일부 직무의 소멸을 야기하는 동시에, 새로운 일자리의 창출과 직무 재정의를 통해 노동의 질과 범위를 변화시키고 있으며, 이러한 흐름은 단기 충격과 장기 구조 재편이라는 양면적 효과를 동시에 불러오고 있습니다.

 

3.1 단순·반복 노동의 급속한 대체

로봇 자동화가 가장 먼저 영향을 미치는 분야는 예측 가능한 작업, 반복적·신체 중심 업무입니다.

· 조립, 용접, 포장, 운반 등 육체적 반복 노동은 자동화로 대체 속도 빠름

· 단순 기능직, 생산 보조직, 야간 교대 근로자 등의 일자리 축소 현상 명확

· 특히 중위 숙련 근로자층이 가장 큰 구조적 압박을 받음

예: 미국 자동차 산업에서는 2000년 이후 생산직 고용이 30% 이상 감소했지만, 같은 기간 자동화 투자는 두 배 이상 증가했습니다.

 

3.2 고숙련 기술직 및 데이터 기반 직무 수요 증가

반면, 자동화 기술을 설계, 운영, 유지보수, 분석할 수 있는 고숙련 인력의 수요는 급증하고 있습니다.

· 로봇 유지보수 엔지니어, AI 공정 관리자, 자동화 설비 설계자, 데이터 분석가 등이 대표 직군

· 생산직에서 '디지털 기술+기계 지식'의 융합 능력이 핵심 역량으로 부상

· 고등교육 이수자나 기술 자격증 소지자의 임금 프리미엄 확대

결국 제조업은 과거의 '노동집약적' 산업에서 '기술집약적' 산업으로 변모하고 있으며, 이는 고용의 '양'보다 '질'이 중요해지는 전환점이라 할 수 있습니다.

 

3.3 노동시장의 양극화와 소득 격차 확대

자동화는 노동시장의 이중 구조를 더욱 고착화시키는 원인이 될 수 있습니다.

· 고임금 기술직과 저임금 서비스직 간 중간층 붕괴(Missing Middle)

· 기술에 적응한 근로자와 그렇지 못한 근로자 간 소득 격차 심화

· 지역 간 자동화 대응 수준에 따른 지역경제 불균형 발생

특히 자동화 도입이 빠른 선진국일수록 이러한 사회적 양극화 문제에 선제적으로 대응하지 않으면, 자동화의 혜택이 오히려 사회적 갈등 요인이 될 수 있습니다.

 

3.4 직무 전환과 재교육의 구조화

자동화가 확대될수록 기존 노동자의 직무 전환(reskilling)과 기술 재교육(upskilling)이 필수적 과제로 부상합니다.

· 기존 숙련공에게 로봇 운용, 데이터 활용 등의 신기술 훈련 기회 제공 필요

· 산업훈련센터, 직업전환 컨설팅, 공공-민간 협력 플랫폼 구축 중요

· 특히 중소기업 근로자, 고령 근로자, 저소득층 대상의 교육 접근성 확보가 핵심

예: 독일은 '인더스트리 4.0' 전략 하에 전통 제조 노동자를 위한 디지털 직무 재훈련 프로그램을 국가 주도로 운영 중이며, 한국도 K-디지털 트레이닝과 스마트팩토리 특화 인력 양성사업을 추진 중입니다.

 

3.5 노동의 개념 변화: 일과 삶의 재조정

로봇 자동화는 노동시간과 업무 방식에도 변화를 가져오고 있습니다.

· 플랫폼 기반 원격 관리, AI 공정 모니터링 등으로 현장 외 업무 확산

· 반복 업무 감소로 문제 해결, 창의성, 기획 중심의 업무 증가

· 일부 산업에서는 주 4일제 도입, 유연 근무제 등으로 생산성 대비 근무시간 조정 시도

이는 장기적으로 일의 개념 자체를 바꾸며, 사람은 더 이상 '기계처럼 일하는 존재'가 아닌, 기계를 움직이게 만드는 존재로 이동하게 됨을 의미합니다.

 

요약

로봇 자동화는

· 단순직의 대체와 고숙련직의 확대

· 소득 및 지역 격차의 구조적 확대

· 직무 전환 교육 시스템의 필요성 증대

· 노동 개념과 일하는 방식의 근본적 재정의

를 초래하고 있습니다.

이는 단지 기술 문제가 아니라 노동 정책, 교육 정책, 복지 제도의 총체적 설계 문제로 이어지며, 자동화를 받아들일 준비가 된 사회와 그렇지 못한 사회 간의 노동시장 안정성 격차는 갈수록 벌어질 수밖에 없습니다.

 

 

 

4.글로벌 가치사슬 재편과 국가 경쟁력의 미래

로봇 자동화의 확산은 단지 한 국가의 생산성 향상에 그치지 않습니다. 그것은 세계 제조 지형을 다시 그리고 있으며, 글로벌 가치사슬(Global Value Chain, GVC)의 구조 자체를 뒤흔들고 있습니다. 특히 고속의 기술 도입, 인건비 구조의 변화, 지정학적 리스크, 탄소중립과 같은 외부 요인이 맞물리면서, 제조업의 중심축이 이동하고 국가 간 경쟁력의 기준이 새롭게 설정되고 있습니다.

 

4.1 로봇 자동화가 GVC에 미치는 영향: '비용'보다 '기술' 중심으로

과거 제조업의 글로벌 분업은 주로 노동비용 절감을 목적으로 저임금 국가로 생산기지를 이전하는 구조였습니다. 그러나 로봇 자동화로 생산비 절감 요인이 기술 역량 중심으로 이동하면서 GVC는 새로운 기준으로 재편되고 있습니다.

· 리쇼어링(Reshoring) 현상이 본격화: 미국, 일본, 유럽은 고비용 지역임에도 불구하고 자동화를 통해 생산공장을 자국으로 복귀시키는 추세

· 근거리 아웃소싱(Nearshoring) 확산: 지정학적 리스크와 물류 안정성을 고려해, 생산거점을 전략적으로 재배치

· 제조 입지 선정 기준이 '기술 인프라+공급망 안정성+데이터 인프라'로 전환

이로써 GVC는 '비용 기반의 분업'에서 '기술과 전략 중심의 분업'으로 이동하고 있습니다.

 

4.2 자동화가 국가 경쟁력에 미치는 구조적 변화

로봇 자동화를 얼마나 빠르고 정교하게 도입하느냐는 이제 국가의 경제안보와 제조주도권 확보의 핵심 조건이 되었습니다. 이에 따라 다음과 같은 국가별 전략적 대응이 나타나고 있습니다.

· 미국: '메이드 인 아메리카' 정책과 IRA(인플레이션 감축법)를 통해 고부가가치 제조업의 본토 회귀 유도

· 독일: 인더스트리 4.0 전략을 기반으로 중소기업 중심의 스마트 제조 생태계 구축

· 중국: '중국제조 2025'를 통해 자체 기술 내재화와 산업용 로봇 국산화를 적극 추진

· 한국: 반도체, 배터리, 바이오 산업 중심으로 자동화 고도화 및 초정밀 공정 강화

자동화는 단순한 민간기업의 혁신을 넘어서 국가 차원의 전략적 경쟁력 요소로 간주되고 있습니다.

 

4.3 기술 격차와 디지털 주권의 양극화

로봇 자동화는 기술 인프라와 데이터 처리 역량을 갖춘 국가에 유리한 구조를 형성합니다. 반면, 인프라가 취약하거나 자동화 전환에 투자 여력이 부족한 국가는 GVC 내 지위가 낮아질 가능성이 커집니다.

· 기술 격차가 곧 제조 경쟁력 격차로 연결됨

· 디지털 통신망, 클라우드, 사이버보안 인프라 등도 자동화 효과를 좌우

· 데이터와 로봇 플랫폼을 독자적으로 구축할 수 있는 '디지털 주권'이 핵심 경쟁력

예: 구글, 지멘스, 화웨이 등은 자국 중심의 자동화 플랫폼을 구축해 '기술 종속'을 차단하고 있음

 

4.4 공급망 위기와 전략적 생산국의 재편

팬데믹, 우크라이나 전쟁, 미중 갈등 등 외부 충격은 GVC의 복원력(resilience)을 핵심 가치로 만들었고, 로봇 자동화는 이를 실현할 수 있는 도구로 주목받고 있습니다.

· 노동력 의존도를 낮춰 팬데믹에도 공장 가동 가능

· 생산 지역을 분산해 공급 리스크 대응력 강화

· 자국 내 핵심 품목 생산을 가능케 하는 기술 자립성 확보

이로 인해 과거 저임금으로 경쟁하던 국가들은 더 이상 '세계의 공장' 지위를 유지하기 어렵고, 기술을 보유한 국가가 생산 거점으로 부상하는 GVC의 역전 현상이 나타나고 있습니다.

 

4.5 지속 가능성과 탄소중립도 GVC 재편의 결정 요소

로봇 자동화는 단순 효율성 외에도 탄소배출 감축, 자원 낭비 최소화 측면에서 중요한 역할을 합니다. ESG 경영이 기업의 핵심 전략으로 자리 잡으면서, 제조공정의 지속가능성은 GVC 편입의 기준으로 작용하고 있습니다.

· 에너지 소비량 예측 및 자동 최적화

· 공정 중 폐기물 발생 최소화

· 친환경 설계 기반의 생산 전환 가능

결과적으로 자동화는 '환경 기준에 부합하는 공정'을 가능케 함으로써 ESG 평가와 글로벌 거래 조건에서 우위를 확보하게 됩니다.

 

요약

로봇 자동화는 글로벌 가치사슬을 다음과 같이 변화시키고 있습니다:

· 노동비 중심에서 기술 중심 분업으로의 전환

· 제조 입지 기준이 전략적 생산·기술 인프라 중심으로 이동

· 기술 격차에 따른 국가 간 제조 경쟁력 재편

· 공급망 회복탄력성과 ESG가 제조 구조의 핵심 변수로 부상

이러한 흐름 속에서 각국은 자국 산업의 경쟁력 확보를 위해 기술투자, 교육, 규제 완화, 국제 협력 전략 등을 총체적으로 동원하고 있으며, GVC는 단순한 가격 경쟁의 시대를 넘어, 기술·안보·환경이 결합된 복합경쟁의 시대로 진입하고 있습니다.

 

 

 

자동화가 이끄는 제조업의 재정의, 그리고 글로벌 경제 질서의 전환점

로봇 자동화는 이제 제조업의 '효율화 수단'을 넘어, 산업 패러다임 자체를 바꾸는 동력으로 자리매김했습니다. 단순 반복 노동의 대체에 그치지 않고, 지능형 공정 설계, 유연한 생산 구조, 고도화된 데이터 기반 운영 체계까지 포괄하면서 제조업을 '전략 산업'으로 재정의하고 있습니다.

이러한 변화는 개별 기업의 생산성 향상을 넘어, 노동시장과 고용의 구조적 재편, 글로벌 공급망 재구성, 국가 경쟁력의 판도 변화로까지 연결됩니다. 자동화는 일자리를 줄이는 것이 아니라, 일자리의 내용과 자격 요건을 바꾸며, 교육, 직무훈련, 노동정책의 대전환을 요구하고 있습니다.

특히, 로봇 자동화는 세계 각국의 제조 전략과 무역구조, 심지어 디지털 주권과 탄소중립 정책까지 포괄하는 종합 경쟁의 축이 되어가고 있으며, 기술 인프라와 인재 양성, 제도 설계 능력을 갖춘 국가만이 이 변화에 주도적으로 대응할 수 있습니다.

요약하면, 로봇 자동화는 다음과 같은 네 가지 방향에서 글로벌 경제 질서를 근본적으로 전환시키고 있습니다:

1. 제조업의 디지털 대전환: 스마트화된 공장과 AI 기반 생산 관리 체계의 확산

2. 노동의 재정의: 인간 노동은 점점 더 창의적·전략적 영역으로 이동

3. 국가 전략의 재편: 기술력과 인프라가 제조 경쟁력의 핵심 자산으로 부상

4. GVC 구조 변화: 저비용 중심 분업에서 기술 중심 가치사슬로의 이동

결국, 로봇 자동화의 미래는 '기술이 일자리를 빼앗는가'라는 단순한 질문이 아닙니다. 우리는 이 변화를 어떻게 설계하고 준비할 것인가, 누가 주도권을 쥐게 될 것인가에 대한 질문에 답해야 할 시점입니다.

로봇과 인간은 경쟁자가 아니라 '역할이 다른 동반자'이며, 미래 제조업의 승자는 기술을 통해 사람과 공장을 연결할 수 있는 능력을 가진 주체가 될 것입니다.