정부가 개별 공장과 공정에 도입한 인공지능(AI) 기술을 유사 공정과 공급망, 산업단지 단위로 확산한다. 이미 개발한 제조AI 모델을 다른 기업에서도 재사용하고 대기업과 협력사가 공동으로 AI 기술을 개발하도록 지원해 제조업 전반의 생산성을 높인다는 구상이다.
산업통상부는 3일 서울 프레스센터에서 AI 팩토리 전략회의를 열고 이 같은 내용의 AI 팩토리 확산전략을 발표했다. 산업부는 그동안 전국 245개 기업의 AI 팩토리 전환을 지원해왔다. 이 가운데 우수사례 38개를 분석한 결과 생산성은 30.1% 향상되고 불량률은 15.5% 감소한 것으로 나타났다. 다만 한 공장에서 성공한 기술을 다른 공장에 적용하려면 처음부터 다시 개발해야 하는 등 성과가 개별 공장에 머무는 한계가 있었다.
이에 산업부는 개별 공정에서 거둔 성과를 유사 공정과 공급망·산업단지로 넓히고, 최종적으로 공장 전체를 AI가 제어하는 4단계 확산전략을 추진한다.
우선 기존에 개발된 541개 AI 모델을 분석해 다른 제조현장으로 확산할 수 있는 우수 과업을 선별한다. 이를 바탕으로 M.AX(제조업 인공지능 전환) 핵심과업 히트맵을 마련하고 제조기업의 AI 전환 수준을 진단해 맞춤형 M.AX 처방전을 제공한다. 투자 대비 성과(ROI) 평가체계도 신설해 현장의 실질적인 투자로 이어지도록 할 계획이다.
선별한 AI 모델은 유사 공정으로 확산한다. 예를 들어 철강 가열로의 온도 예측 AI 모델을 다른 기업의 유사 열처리 공정에 적용하는 방식이다. 기존 모델을 각 제조현장의 특성에 맞게 추가 학습해 재사용하고 업종별 제조AI 전문기업도 육성한다.
다음 단계는 공급망과 산업단지 단위의 확산이다. 대기업(앵커기업)이 협력사와 함께 공통의 제조 난제를 발굴하고 이를 해결할 AI 모델을 개발·실증해 공급망 전체의 경쟁력을 높인다. 자동차·기계는 광주·창원, 반도체·디스플레이는 천안·청주·구미, 석유화학·철강은 울산·여수, 조선은 대불·군산 등 지역 특화 산업단지를 중심으로 공동 AI 전환 수요도 발굴한다.
최종 목표는 생산계획부터 제조·검사·물류까지 공장 전체를 AI가 통합 제어하는 풀스택(full-stack) AI 팩토리 구현이다. 산업부는 기술개발 초기부터 실제 제조현장에서 실증을 병행해 요소기술을 고도화하고, 공장 단위 통합실증을 통해 완전자율운영 기술을 확보할 방침이다. 검증된 기술은 모듈화·표준화해 다른 제조현장으로 확산하고 민간의 후속 사업화로 연결한다.
기업의 자발적인 AI 투자와 도입이 지속되는 생태계 조성도 추진한다. 산업부는 제조기업과 AI기업 간 네트워킹을 확대해 현장의 AI 수요와 우수 기업의 기술·솔루션을 연결할 계획이다. 산업성장펀드와 국민성장펀드 등을 활용해 우수 AI 기업과 대규모 제조AI 프로젝트에 필요한 투자를 지원하고, M.AX Academy를 통해 제조업 재직자의 현장 AX 역량을 강화하고 청년 제조AI 전문인력도 양성한다.
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김정관 산업부 장관은 "이제는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐를 넘어, 검증된 기술을 얼마나 빠르게 폭넓게 확산해 기업의 실질적인 매출과 이익으로 연결하느냐에 집중해야 할 때"라며 "새로운 기술을 도입하고 확산하는 과정의 초기 리스크를 결코 기업과 현장에만 떠넘기지 않겠다"고 밝혔다.
