글로벌 CAE(컴퓨터 지원 엔지니어링) 시장은 2025년부터 2030년까지 연평균 두 자릿수 성장이 전망됩니다. 그런데 같은 기간 제조용 디지털 트윈 시장의 성장 전망은 이보다 훨씬 가파릅니다. 두 지표의 격차는 수요의 무게 중심이 ‘제품 하나를 해석하는 일’에서 ‘공정 전체를 시뮬레이션하는 일’로 옮겨가고 있음을 가리킵니다.

결론부터 말하면, 시뮬레이션의 경쟁 축이 제품 단위 해석에서 공정 전체 연동으로 넘어가고 있습니다. 성형 불량, 가공 경로, 조립 공차처럼 제품 해석만으로는 잡히지 않는 문제를 공정 데이터와 연결해 예측하려는 수요가 성장을 이끕니다. 아래에서 거시 신호와 국내 현장 지표, 그리고 결정권자가 지금 점검해야 할 지점을 차례로 짚겠습니다.

수요 지형 이동의 거시 신호: CAE를 넘어선 공정 시뮬레이션

CAE 시장의 두 자릿수 성장은 그 자체로 견조한 신호입니다. 다만 제조용 디지털 트윈 시장이 CAE 성장률을 크게 웃도는 속도로 확대될 것이라는 전망이 함께 나오고 있다는 점이 더 중요합니다. 제품 하나의 구조와 열, 진동을 해석하는 단계를 넘어, 공정 전체를 하나의 모델로 묶어 돌려보려는 수요가 성장의 무게 중심으로 이동하고 있기 때문입니다.

현장의 전시 패러다임에서도 같은 방향의 신호가 읽힙니다. SIMTOS 2026은 35개국 1315개 기업이 참가하고 참관객 약 10만 명을 기록하며 마무리됐는데, 전시의 초점이 단일 장비 소개에서 가공, 로봇, 소프트웨어를 하나로 묶은 통합 공정 구현 사례로 옮겨갔습니다. 장비 한 대의 성능이 아니라 공정이 연결된 흐름 전체를 보여주는 방식으로 전시의 문법이 바뀐 것입니다.

이 변화는 결정권자에게 하나의 질문을 던집니다. 우리 회사의 시뮬레이션은 여전히 제품 한 개를 해석하는 자리에 머물러 있는가, 아니면 공정이 연결되는 지점을 다루기 시작했는가.

왜 공정 전체 시뮬레이션이 필요해졌는가: 전환 동력

제품 단위 해석은 구조, 열, 진동처럼 완성된 부품 하나의 물리적 거동을 다룹니다. 문제는 현장의 손실이 그 바깥에서 더 크게 발생한다는 데 있습니다. 성형 공정에서 생기는 불량, 가공 경로에 따라 달라지는 절삭 품질, 여러 부품이 쌓이며 누적되는 조립 공차는 제품 하나만 떼어내 해석해서는 미리 잡아내기 어렵습니다. 이 문제들이 공정과 공정 사이의 연결에서 만들어지기 때문입니다.

한국기계연구원의 기계산업 디지털전환 기술 백서는 이 흐름을 정면으로 다룹니다. 이 백서는 AI 기반 예측 유지보수, 공정 시뮬레이션, 실시간 품질 이상 감지를 기계산업 디지털전환의 3대 핵심 응용 분야로 제시합니다. 세 가지 모두 제품 한 개가 아니라 공정이 돌아가는 과정 자체를 대상으로 삼는다는 공통점이 있습니다.

속도 경쟁도 범위 확장을 밀어붙이는 실질적인 압력입니다. 디지털 트윈으로 공정을 미리 검증한 조직이 제품 개발 기간을 크게 단축했다는 사례가 늘고 있습니다. 시장이 요구하는 납기가 짧아질수록, 문제를 현장에서 뒤늦게 확인하는 방식은 더 이상 감당하기 어려워집니다. 결국 시뮬레이션의 범위를 공정 전체로 넓히는 것은 선택이 아니라 경쟁 조건에 가까워지고 있습니다.

도입-활용 역설: 더 많이 도입할수록 더 못 쓰는 구조

방향이 분명한데도 국내 현장에서는 역설적인 지표가 관찰됩니다. 산업연구원(KIET)의 ‘국내 제조업 디지털 전환 실태 분석과 시사점’에 따르면, 국내 제조업체의 디지털전환 기술 도입 비중은 12.6%에서 26.9%로 두 배 이상 늘었습니다. 그런데 같은 기간 이 기술을 원활하게 활용하고 있다는 응답 비중은 55.4%에서 41.9%로 13.5%포인트 낮아졌습니다. 실제 업무에 적용하는 사업체 비중도 18.5%에서 21.7%로 소폭 오르는 데 그쳤습니다.

도입은 두 배로 늘었는데 활용 만족도는 오히려 떨어진 셈입니다. 같은 연구는 양적 확산에 비해 질적 고도화와 현장 적용이 뒤처진다고 진단합니다. 도구를 늘리는 속도가 그것을 실제로 소화하는 속도를 앞질러 버린 것입니다.

이 역설의 구조는 단순합니다. 단일 도구나 단일 공정만 떼어 도입하면, 그 도구는 인접 공정과 데이터가 끊긴 섬으로 남습니다. 성형 시뮬레이션 결과가 가공 데이터로 이어지지 않고, 가공 데이터가 다시 품질 검사로 연결되지 않으면, 각 도구는 제 몫의 절반도 내지 못합니다. 냉정하게 말하면, 도입 자체가 성과를 만들지는 않습니다. 오히려 순서를 잘못 잡으면 도구 비용 대비 현장 효과가 역행합니다. 관망의 비용보다 잘못된 도입 순서의 비용이 더 클 수 있다는 뜻입니다.

국내 정책과 현장 신호: 결정권자가 읽어야 할 지점

정책 방향도 통합 쪽으로 기울고 있습니다. 한국기계연구원의 기계산업 디지털전환 기술 백서는 디지털 데이터, 디지털 트윈, AI, 자율제조를 국가 기계산업 혁신의 4개 핵심 연구개발 분야로 제시합니다. 이는 지원의 초점이 단위 도구 도입 보조에서 공정 통합과 디지털 트윈 구현 쪽으로 옮겨가는 신호로 읽을 수 있습니다.

국내 제조 디지털전환 지원사업의 심사 기준과 신청 조건이 이 방향으로 이동하는지는 결정권자가 직접 확인해 둘 지점입니다(구체적인 신청 조건 변화는 추가 조사가 필요합니다).

현장 신호는 정책보다 앞서 움직이기도 합니다. SIMTOS 2026에서 확인된 전시 패러다임 전환, 즉 통합 공정 구현 중심으로의 이동은 대기업 1차 협력사 납품 조건이 바뀌기 전에 나타나는 선행 신호로 기능할 수 있습니다. 수주 조건이 공정 시뮬레이션 역량을 요구하는 방향으로 바뀐 뒤에 준비를 시작하면 이미 늦습니다. 조건이 바뀌기 전에 역량을 내재화한 기업이 협상 테이블에서 더 나은 자리에 섭니다.

정리하면, 정책과 현장 양쪽이 같은 방향을 가리키고 있습니다. 결정권자가 봐야 할 것은 개별 기능의 화려함이 아니라, 이 두 신호가 우리 회사의 수주 구조에 언제 도달할 것인가 하는 시점 감각입니다.

결정권자 전략 점검: 지금 확인할 3가지

공정 시뮬레이션으로의 이동은 이미 시작된 흐름입니다. 남은 질문은 ‘할 것인가’가 아니라 ‘어떤 순서로, 어디부터’입니다. 지금까지의 신호를 결정권자 관점에서 다시 정리하면 다음과 같습니다.

• 시뮬레이션의 경쟁 축이 제품 단위 해석에서 공정 전체 연동으로 이동하고 있습니다.
• 국내 제조 현장은 기술 도입을 두 배로 늘렸지만 현장 활용도는 오히려 낮아졌습니다.
• 도구를 먼저 사는 순서는 인접 공정과의 데이터 단절을 키워 통합 효과를 막습니다.
• 전시와 정책의 방향 전환은 향후 수주 조건 변화의 선행 신호일 수 있습니다.

이 위에서, 투자 판단을 앞두고 스스로에게 던져야 할 질문은 세 가지입니다.

1. 어느 공정에서 불량과 재작업 비용이 가장 크게 발생하는가.
2. 시뮬레이션 결과를 현장 공정 데이터와 연동할 인프라가 준비되어 있는가.
3. 인력의 공정 이해도가 도구 도입 속도를 앞서고 있는가.

세 질문에 대한 답이 흐릿하다면, 지금 필요한 것은 새 도구가 아니라 공정을 어떻게 연결할지에 대한 설계도입니다. 시뮬레이션 범위가 넓어질수록 엔지니어의 가치도 결과를 만들어내는 자리에서 결과를 판단하고 검증하는 자리로 옮겨갑니다. 당신의 회사는 도구를 늘리는 경쟁이 아니라, 공정을 연결하는 경쟁에 준비되어 있습니까? 이 질문에 답할 수 있을 때 비로소 첫 도구의 도입 순서가 보입니다.

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