운동화 산업의 생산 공식이 빠르게 바뀌고 있다. 과거에는 디자인, 샘플 제작, 소재 검증, 재단과 봉제, 조립을 거치며 긴 시간이 필요했지만, 최근에는 로봇과 인공지능, 3D 프린팅 기술이 이 과정을 압축하고 있다. 디자인 검토에 평균 6주가 걸리던 작업이 하루 수준으로 줄고, 생산 현장에서는 로봇이 몇 분 만에 갑피를 성형하는 사례가 등장했다.
러닝화 브랜드 온은 로봇 생산을 통해 운동화 제조 방식을 바꾸고 있다. 사람의 발 모양을 본뜬 밑창 주변에 특수 필라멘트를 쌓아 올려 갑피를 만드는 방식이다. 재단사와 봉제공이 여러 단계를 나눠 처리하던 작업을 로봇 팔이 수행하면서, 갑피 성형 시간은 단 몇 분 단위로 줄었다. 자동화 설비가 단순 보조 장비를 넘어 핵심 생산 수단으로 자리 잡는 모습이다.
로봇 공장이 생산량을 끌어올린다
온은 국내 출시를 앞둔 신제품 생산을 위해 부산에 자동화 로봇 생산시설을 구축한 것으로 알려졌다. 기존에는 스위스 취리히 본사에서 제한된 수의 로봇으로 소량 생산을 해왔지만, 부산 공장에 로봇을 대폭 늘리며 하루 생산량을 크게 확대했다. 운동화처럼 수작업 비중이 높던 품목에서 자동화 투자가 생산량과 출시 속도를 동시에 바꾸는 사례다.
3D 프린팅도 제조 공정을 단축하는 중요한 축이다. 아디다스는 디지털 광합성 방식의 3D 프린팅 기술을 활용해 신발을 하나의 구조물처럼 출력하는 제품을 선보였다. 부품을 따로 만들고 붙이는 과정이 줄어들면 재단, 접착, 봉제에 필요한 시간과 인력이 감소한다. 디자인 파일만 수정하면 금형을 새로 만들지 않고 다른 형태의 제품을 시험할 수 있다는 점도 장점이다.
AI는 디자인 속도를 바꾼다
디자인 단계에서는 AI의 역할이 커지고 있다. 국내 패션업계에서도 판매 데이터와 유행 흐름을 분석해 색상과 형태를 제안하는 AI 활용이 늘고 있다. 과거에는 디자이너가 시장 데이터를 검토하고 여러 시안을 만들며 실물 샘플을 반복해야 했다. 이제는 AI가 유행 가능성이 높은 조합을 먼저 제안하고, 디자이너가 이를 검토해 완성도를 높이는 방식으로 작업 흐름이 바뀌고 있다.
개발 기간 단축은 단순한 편의 이상의 의미를 갖는다. 패션 제품은 유행 변화가 빠르기 때문에 출시 시점이 늦어지면 시장성이 떨어질 수 있다. AI가 수요 신호를 빠르게 읽고 로봇 생산이 소량 다품종 제조를 가능하게 하면, 브랜드는 소비자 반응에 맞춰 더 자주 제품을 조정할 수 있다. 재고 부담을 줄이고, 특정 지역 취향에 맞춘 제품을 빠르게 내놓는 전략도 가능해진다.
공급망 구조 역시 달라질 가능성이 있다. 지금까지 운동화 산업은 저임금 지역에서 대량 생산한 뒤 세계 각지로 운송하는 방식에 크게 의존했다. 하지만 자동화 설비와 3D 프린팅이 확산되면 소비시장 가까운 곳에서 필요한 만큼 생산하는 분산형 체계가 현실화될 수 있다. 운송 기간과 물류비를 줄이고, 수요 예측 실패에 따른 재고 손실을 낮추는 효과가 기대된다.
일자리와 품질 기준도 재편
자동화가 확산되면 생산 경쟁력의 기준은 인건비에서 설비 운용 능력으로 이동한다. 로봇을 안정적으로 운영하고, 소재와 프린팅 조건을 정밀하게 제어하며, AI가 제안한 디자인을 실제 착용감과 내구성 기준에 맞게 조정하는 역량이 중요해진다. 기존 봉제 중심 일자리는 줄 수 있지만, 설비 관리와 데이터 분석, 소재 공학, 디지털 디자인 관련 직무는 늘어날 수 있다.
소비자 입장에서는 더 빠른 출시와 개인화 제품 확대를 기대할 수 있다. 다만 기술이 모든 문제를 해결하는 것은 아니다. 운동화는 착용감, 내구성, 안전성이 중요한 제품인 만큼 자동화 공정에서도 품질 검증은 필수다. AI와 로봇이 운동화 산업의 시간을 줄이고 있지만, 최종 경쟁력은 기술 속도와 제품 완성도를 함께 잡는 브랜드에게 돌아갈 가능성이 크다.
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