산업통상부(장관 김정관)가 8월 4일 업무보고를 계기로 제조업 인공지능 전환 전략 ‘M.AX(Manufacturing AI Transformation)’의 성과와 향후 추진계획을 발표했다. AI를 도입한 반도체·자동차·조선 사업장에서 생산성이 평균 30.1% 오르고 불량률은 15.5% 낮아지는 등 현장에서 구체적 수치로 성과가 확인됐다.
 [코리안투데이] 제조업 AI 대전환 M AX 현장에서 성과로 답하다 © 장형임 기자 |
산업통상부(장관 김정관)는 8월 4일 업무보고를 계기로 우리 제조업의 인공지능 전환 전략인 M.AX(Manufacturing AI Transformation)의 주요 성과와 향후 추진계획을 발표했다.
우리 제조업은 생산가능인구 감소와 숙련인력 고령화, 노동생산성 및 제조업 성장률 둔화 등 구조적 도전에 직면해 있다. 산업부는 세계적 수준의 제조기업과 양질의 현장 데이터라는 강점을 AI와 결합해 생산공정뿐 아니라 제품·서비스 개발, 생산계획, 공급망·재고관리 등 기업활동 전반을 혁신하는 M.AX를 핵심 전략으로 추진하고 있다.
추진체계의 중심에는 ‘M.AX 얼라이언스’가 있다. 산업부는 지난해 9월 제조기업과 AI기업, 대학, 연구기관 등 1,000여개 기관이 참여하는 산·관·학·연 협력체를 출범시켰으며, 올해 2월에는 산업단지를 거점으로 지역AX를 추진하는 산단AX 분과를 신설해 AI팩토리, AI반도체, AI로봇 등 11개 분과의 ‘베스트 일레븐’ 체계를 완비했다. 참여 기업·기관도 출범 8개월 만에 1,500여개로 50% 늘어 국가대표 제조AX 플랫폼으로 자리 잡았다.
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M.AX의 성과는 반도체·자동차·조선 등 실제 제조현장에서 나타나기 시작했다. 산업부는 AI팩토리 선도 프로젝트를 통해 그간 170여개 사업장의 AX를 지원해왔으며, 이 가운데 일찍 착수해 가시적 성과가 나타난 42개 사업장을 점검한 결과 생산성은 평균 30.1% 높아지고 불량률은 평균 15.5% 낮아진 것으로 확인됐다.
개별 기업의 성과도 뚜렷하다. 반도체 분야에서는 신한다이아몬드가 웨이퍼 연마 공정에 쓰이는 소모품 CMP 디스크에 AI 기반 자동검사시스템을 도입해 품질검사시간을 33% 단축했고, 서플러스글로벌은 반도체 장비 재자원화를 위한 하베스트(Harvest) 공정에 AI를 접목해 생산성을 66.7% 끌어올렸다. 자동차 분야에서는 아산성우하이텍이 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템으로 품질검사시간을 90% 줄였고, 화신은 배터리 케이스 생산공정에 설비 예지보전시스템을 도입해 불량률을 20% 낮췄다. 조선 분야에서도 HD현대삼호가 러더트렁크 용접·생산공정에 AI 기반 자율용접·검사 솔루션을 적용해 생산성을 50% 높였으며, 이엔케이는 AI 비전검사 시스템으로 고압 실린더 검사시간을 22% 단축했다.
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선도 프로젝트는 국내 AI솔루션 기업의 성장도 촉진하고 있다. 인이지는 판단 근거를 제시하는 ‘설명가능 AI’ 기반 공정 자율운전 기술을 철강·석유화학·시멘트 등으로 확대하고 있고, 원프레딕트는 설비 예지보전 솔루션 기업에서 공장 전체를 AI 중심으로 재설계하는 ‘산업 AI 운영체계’ 공급 기업으로 성장했다.
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M.AX의 적용 범위는 개별 공정을 넘어 혁신제품 개발과 지역 제조생태계 전환으로 확산되고 있다. 제품AX 분야에서는 조선 작업장 화재 감시·진화, 유독가스 환경 밸브 조작, 물류 현장 포장 등 위험하거나 반복적인 작업을 수행하는 산업 특화 휴머노이드 개발과 실증에 착수했다. 국산 로봇 AI 모델 RFM(Robot Foundation Model) 개발과 함께 자율주행차·로봇·가전에 탑재되는 온디바이스 AI 반도체 개발도 본격화하고 있다. 지역AX 분야에서는 창원·광주 등 기존 10개 실증산단을 거점으로 지역기업과 대학이 참여하는 ‘MINI Alliance’를 출범시켰으며, 올해 추가 선정된 3개 실증산단에도 조속히 확대할 예정이다.
향후 산업부는 2030년까지 AI팩토리 500개 구축을 목표로 고품질 제조데이터 수집과 AI모델 개발·실증을 지속 지원한다. 사람의 개입 없이 AI가 제조 전 공정을 자율 운영하는 풀스택 AI 팩토리 핵심기술을 개발하고 상용화·수출상품화를 추진한다. 또 명장과 숙련공의 경험과 노하우를 데이터셋으로 변환해 숙련인력 감소와 세대교체에 따른 제조 암묵지 소멸에 대응하고, 국가 제조데이터 라이브러리도 구축한다. 제품AX 분야에서는 액추에이터·로봇손·센서 등 로봇 3대 취약 부품을 국산화하고 10대 업종 특화 휴머노이드를 개발한다. 지역AX 분야에서는 실증산단을 2030년까지 25개로 확대하고 현장형 인재를 양성하는 M.AX 아카데미를 운영하며, 광주·구미·청주 등에서 ‘M.AX 토크콘서트’를 열어 우수사례와 지원방안을 공유한다. 아울러 금융위원회와 함께 ‘국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트’를 추진해 AI팩토리·로봇·반도체 유망기업에 대한 금융 지원에 착수했다.
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이번 성과는 인구 감소와 숙련인력 고령화로 성장 둔화에 직면한 제조현장에 AI가 실질적 해법이 될 수 있음을 보여준다. 특히 산업부가 검증된 모델을 AI 도입 역량이 부족한 중소·중견기업과 지역 산업단지로 확산하겠다고 밝힌 만큼, 대기업에 집중됐던 제조혁신의 성과가 지역 제조생태계 전반으로 넓어질지 주목된다.
김정관 산업통상부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산되도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 강조했다.
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