제조업의 AI 전환이 본격화되면서 기술 개발보다 실제 현장에 AI를 안착시키기 위한 인프라 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI를 활용할 수 있는 데이터와 연산 자원, 전문인력, 실증 환경을 갖춘 기업과 그렇지 못한 기업 간 격차가 제조 경쟁력의 차이로 이어질 수 있다는 우려도 커지고 있다.
제조 AI 전문기업 원프레딕트의 윤병동 대표는 23일 국회에서 열린 ‘제조 AI 전환과 현장 확산을 위한 정책토론회’에서 제조 AI 정책의 중심을 연구개발과 단기 실증에서 실제 현장 운영과 확산으로 전환해야 한다고 제안했다.
‘제조 AI 전환과 현장 확산을 위한 정책토론회’에 참석한 정부, 산업기술 전문기관, 산업계 및 학계 관계자들이 기념촬영을 하고 있다. (사진 제공: 원프레딕트)
AI 네이티브 팩토리 확산 위한 4대 정책 제안
윤 대표는 국내 제조업이 생산가능인구 감소와 숙련인력 부족, 글로벌 공급망 재편, 중국 제조업의 추격 등 복합적인 환경 변화에 직면해 있다고 진단했다. 설비 투자와 공정 자동화만으로는 생산성과 품질, 안전, 공급망 문제를 동시에 해결하기 어려운 만큼 공장 운영 전반을 AI 중심으로 전환해야 한다고 설명했다.
특히 제조 현장에는 방대한 데이터가 존재하지만 AI 학습에 활용할 수 있는 정제 데이터가 부족하고, 공정과 설비 간 데이터가 단절돼 있다고 지적했다. 여기에 숙련자의 경험과 판단 기준이 사라지는 ‘암묵지 휘발’, AI 전문인력과 GPU 등 연산 자원 부족, 투자 효과 검증의 어려움이 겹치면서 기업 간 AX 격차가 확대되고 있다는 분석이다.
윤 대표는 “제조 AI는 단순히 기술을 개발해 공급한다고 누구나 활용할 수 있는 기술이 아니다”며 “데이터와 GPU, 전문인력, 실증 환경을 보유한 기업과 그렇지 못한 기업 간 차이가 제조 경쟁력의 격차로 이어질 수 있다”고 말했다.
윤 대표는 이러한 문제의 해법으로 제조 데이터와 파운데이션 모델, AI 에이전트, 설비 제어체계를 하나의 운영 구조로 연결하는 ‘AI 네이티브 팩토리’를 제시했다. 품질과 생산, 정비, 안전, 에너지, 공급망 등 각 영역의 AI 에이전트가 실시간으로 정보를 공유하고 상위 AI가 공장 전체 운영을 조율하는 자율 제조 체계다.
이를 뒷받침하기 위한 정책 과제로는 ▲제조업 재직자를 위한 AX 교육 인프라 구축 ▲중소·중견기업 공동 활용이 가능한 GPU 기반 AI 연산 인프라 조성 ▲숙련공의 노하우를 데이터 자산으로 전환하는 암묵지 디지털화 ▲PoC 중심 지원에서 운영 확산 중심으로 전환하는 제조 AX 실증 인프라 등 네 가지를 제안했다. 산업단지 단위의 공동 GPU·AI 컴퓨팅센터 구축과 구독형 연산 자원 지원, 지역 테크노파크 중심의 AI 교육과 컨설팅 체계 마련, 제조 데이터 표준화와 운영비 지원 확대 등이 필요하다고 강조했다.
윤 대표는 “제조 AI 경쟁력은 일부 선도기업만 앞서간다고 확보되는 것이 아니다”며 “중소·중견 제조기업도 전문인력과 연산 자원, 제조 데이터, 실증 환경에 접근해 검증된 AI를 지속적으로 활용할 수 있어야 대한민국 제조업 전체의 AX 전환이 가능하다”고 말했다.
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