자료=산업부
산업부는 그동안 전국 245개 기업의 AI 팩토리 전환을 지원했다. 이 가운데 38개 우수사례를 분석한 결과 생산성은 30.1% 향상되고 불량률은 15.5% 감소했다. 다만 이는 우수사례에서 확인된 성과다. 검증된 기술이 다른 현장으로 충분히 확산되지 못하면서 공장마다 개발 비용과 시행착오를 되풀이하는 한계도 드러났다. 이에 산업부는 검증된 기술을 다른 공장에서도 활용할 수 있도록 개별 공장의 성공 모델을 제조업 전반으로 확산시킨다는 계획이다.
산업부는 우선 기존에 개발된 541개 AI 모델 가운데 다른 공장에서도 활용할 수 있는 기술을 가려낼 계획이다. 어떤 작업에 AI를 적용하면 효과가 클지 보여주는 ‘M.AX 핵심과업 히트맵’을 만들고, 기업별 준비 수준에 맞춰 도입 방안을 제시한다. 투자 대비 성과를 평가하는 체계도 마련해 기업이 비용과 기대효과를 따져 투자하도록 돕는다.
검증된 모델은 각 공장의 설비와 작업 조건에 맞게 추가 학습해 재사용한다. 철강 가열로의 온도를 예측하는 AI 모델을 다른 공장의 열처리 공정에 활용하는 것이 대표적이다. 기존 기술과 경험을 재사용해 개발 과정의 시행착오를 줄이고 AI 도입 속도를 높인다는 계획이다.
대기업(앵커기업)과 협력사가 함께 쓸 수 있는 기술도 개발한다. 생산 과정에서 공통으로 겪는 제조 난제를 발굴하고, 이를 해결하는 AI 모델을 개발·실증해 공급망 전체의 경쟁력을 높인다. 지역 산업단지에서도 여러 기업이 함께 활용할 수 있는 AI 기술을 찾아 도입을 지원한다. 자동차·기계(광주·창원), 반도체·디스플레이(천안·청주·구미), 석유화학·철강(울산·여수), 조선(대불·군산) 등이 대상이다.
최종 목표는 생산계획부터 제조·검사·물류까지 AI가 공장 전체를 스스로 운영하는 ‘풀스택(full-stack) AI 팩토리’다. 개발 초기부터 실제 공장에서 기술을 시험하고, 각 공정이 연결된 상태에서도 제대로 작동하는지 검증한다. 효과가 확인된 기술은 다른 공장에서도 쉽게 활용할 수 있도록 규격을 통일하고, 민간의 후속 사업화로도 연계한다. 관련 기술개발은 2027~2031년 추진하며, 내년 정부 예산안에 1200억원이 반영됐다.
기업의 자발적인 투자를 늘리기 위한 지원도 병행한다. 제조기업에 필요한 기술을 보유한 AI기업을 연결하고, 산업성장펀드와 국민성장펀드 등으로 기업 성장과 대규모 AI 전환에 필요한 투자를 지원한다. 재직자 교육과 청년 전문인력 양성도 추진할 계획이다.
김정관 산업부 장관은 “다른 공장에서 이미 성공한 기술을 처음부터 다시 개발하며 시행착오를 겪을 여유가 우리에겐 없다”며 “검증된 기술을 얼마나 빠르게 폭넓게 확산해 기업의 실질적인 매출과 이익으로 연결하느냐에 집중해야 할 때”라고 밝혔다.
