[전문가에게 듣다] 지속가능한 스마트 제조 혁신 방안은?

“스마트팩토리에서 ESG까지, 글로벌 경쟁력 확보 필수”

“DX·기술·정책 시너지 필요…대·중소기업 협력이 핵심”

스마트 제조 혁신은 단순한 자동화를 넘어 데이터 중심의 산업 전환을 의미한다. 국내 중소 제조업은 디지털 전환의 필요성을 인식하고 있지만, 여전히 인력과 자금, 기술 격차로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 특히 글로벌 환경 규제 대응과 공급망 데이터 표준화는 이제 생존 전략의 핵심 요소로 자리 잡았다.

전문가들은 지속가능한 스마트 제조 혁신을 위해서는 △중소기업을 위한 제조용 SaaS 확대 △산업 AI와 디지털 트윈 도입 △국제 표준 대응을 위한 데이터 공유 플랫폼 구축 △공급망 ESG 대응과 디지털제품여권(DPP) 도입 필요성을 강조했다.

3월 12일부터 14일까지 열리는 산업자동화 전문전시회인 ‘2025 스마트공장·자동화산업전 ’(Automation World 2025)에서도 ‘지속가능한 제조 혁신’에 초점이 맞춰졌다. 전시회를 공동 주최하고 있는 (주)첨단은 그에 앞서 지난 2월 5일 국내 전문가를 초청한 좌담회를 개최했다. 이들 전문가가 진단한 ‘대한민국 제조업의 지속 가능한 혁신을 위한 해법’은 무엇인지, 그 내용을 정리했다.

규정과 규제 장벽 대비해야

■ 김진희 본부장 (이하 사회자) : 2025년은 국내외 산업 경기 측면에서 여러 악재가 겹친 한 해가 될 것으로 보입니다. 국내적으로는 계엄, 국외적으로는 트럼프 2기 출범, 미·중 패권 전쟁, 유럽발 기업 규제 변화 대응, 그리고 최근 중국발 딥시크 충격까지 국내 수출 제조 기업에겐 말 그대로 ‘풍전등화’와 같은 불확실성이 지속되고 있습니다. 그러나 위기는 곧 기회라는 말이 있듯이, 대한민국은 늘 이러한 어려움을 극복해 왔고, 그 과정에서 강한 저력을 보여주었습니다. 오늘 모신 전문가분들과 함께 현재 상황을 짚어보고, 올해의 산업 전망을 논의해 보고자 합니다. 먼저, 안광현 단장님부터 올해의 전망에 대해 간단히 말씀해 주시면 감사하겠습니다.

□ 안광현 스마트제조혁신추진단 단장(이하 안광현 단장) : 제가 몸담고 있는 중소 제조업 분야의 스마트 제조 혁신, 즉 스마트공장과 관련된 분위기에 대해 간단히 말씀드리겠습니다. 우선, 중소 제조업이 한국 경제에서 차지하는 비중은 약 30%에 달합니다. 제조업의 중요성은 굳이 강조하지 않아도 될 정도로 크며, 국가적으로도 제조업의 경쟁력을 강화하는 것이 중요한 시점이라고 생각합니다. 현재 대외적인 여건을 살펴보면, 고물가·고환율·고금리라는 ‘삼고(三高)’ 현상이 지속되고 있습니다. 이러한 경제 위기는 상대적으로 대응 능력이 부족한 중소 제조업체에 더욱 큰 충격으로 작용하고 있습니다.

정부 차원에서도 이러한 어려움을 인식하고 있으며, 공공기관에서 근무하는 저 또한 중소 제조업체들이 어떻게 경쟁력을 확보할 수 있을지 연구하고, 정책을 마련하며, 다양한 지원을 제공하는 데 집중하고 있습니다. 다행히 올해 스마트 제조 혁신과 관련한 중소 제조업 지원 예산이 지난해보다 증가했습니다. 이는 정부가 제조업을 활성화하고자 하는 의지를 예산에 반영한 결과라고 생각합니다.

□ 김태환 한국산업지능화협회 상근부회장 (이하 김태환 부회장) : 저희 협회는 그동안 데이터 산업과 산업 AI 분야에서 많은 노력을 기울여 왔습니다. 데이터 관점에서는 개별 기업의 데이터도 중요하지만, 현재 유럽발 환경 규제에 대응하기 위해 국가적인 차원의 전략이 필요합니다. 이에 따라 저희는 지난해부터 ‘산업 데이터 스페이스’에 주목하기 시작했습니다. 그동안 주로 유럽 중심으로 상황을 살펴왔는데, 최근 트럼프 2기 출범으로 인해 수출 보호무역주의가 강화될 가능성이 커졌습니다. 이에 따라 수출 의존도가 높은 우리나라로서는 이제 미국 시장도 더욱 주의 깊게 살펴봐야 하는 상황입니다. 또한 AI 분야에서는 기존의 생성형 AI가 등장한 지 꽤 되었지만, 산업 현장에서 실제로 활용되기 위해서는 기업용 생성형 AI가 개발되어야 합니다. 이와 관련하여 산업 AI 에이전트나 최근 주목받고 있는 피지컬 AI(Physical AI) 기술이 활성화될 것으로 기대됩니다. 마침 산업통상자원부 내에 AI 관련 업무를 총괄하는 ‘산업인공지능혁신과’가 신설됨에 따라 새로운 정책과 전략이 마련될 가능성이 큽니다. 저희 협회는 이러한 변화를 면밀히 분석하고 대응하며, 지속적으로 관련 산업의 발전을 지원하기 위해 더욱 노력하겠습니다.

□ 김대영 KAIST 교수 (이하 김대영 교수) : 저희는 2005년부터 GS1이라는 국제표준기구의 연구소 역할을 해왔습니다. 그동안 다양한 산업을 모니터링해 왔는데요. GS1 표준은 비즈니스와 산업의 원활한 운영을 지원하기 위해 만들어진 것입니다. 최근에는 많은 변화가 일어나고 있습니다. 기존 GS1 표준에서 널리 사용되는 바코드 같은 요소들은 거의 필수(Mandatory)로 적용되지만, 디지털 전환과 관련된 표준들은 그동안 자발적인(Voluntary-based) 방식으로 운영되어 왔습니다. 그러나 최근 공급망 재편과 유연한 표준의 필요성이 대두되면서 디지털 전환 관련 표준 역시 더욱 중요한 역할을 하게 되었습니다. 특히 기후 대응과 탄소 중립과 관련하여 유럽에서는 1조 유로 규모의 예산을 투입하고 있습니다. 이는 단순한 환경 대응 차원을 넘어 무역 장벽을 강화하는 요소로 작용할 가능성이 큽니다. 우리나라는 수출 중심 경제 구조를 갖고 있는 만큼, 이러한 규정과 규제 장벽에 대비해야 합니다. 따라서 더욱 유연한 디지털 전환과 국제 표준을 철저히 준비하는 것이 우리 산업의 지속 가능성을 확보하는 핵심 과제가 될 것으로 생각합니다.

지속적인 교육과 성공사례 공유 필요

■ 사회자 : 디지털 전환은 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있으며, AI, IoT, 빅데이터 등의 기술 발전이 공정 최적화, 품질 향상, 비용 절감 등에 기여하고 있습니다. 하지만 글로벌 디지털 전환의 성공 사례와 비교했을 때, 국내 제조업은 여전히 여러 장애물에 직면해 있습니다. 현장에서 듣고 계신 다양한 의견을 바탕으로, 국내 제조업이 겪고 있는 주요 장애물과 이를 극복하기 위해 가장 시급히 해결해야 할 과제는 무엇인지 말씀 부탁드립니다.

□ 안광현 단장 : 중소 제조업이 직면한 장애물은 매우 많습니다. 대기업은 디지털 전환을 위한 역량과 자원을 충분히 갖추고 있지만, 중소기업은 인력과 자금 부족으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 특히, 경제가 선순환 구조로 돌아가지 않는 한 자체적으로 디지털 전환을 추진하기 어렵다는 것이 현실입니다.

첫 번째 장애물은 대기업과 중소기업 간의 디지털 전환 격차입니다. 대기업은 내부에 IT 전문 조직을 두고 신속하게 대응할 수 있지만, 중소기업은 전담 인력이 부족합니다. 두 번째는 제조 데이터의 표준화 문제입니다. 대기업은 내부적으로 표준화된 데이터를 구축하고 있지만, 중소기업은 공정별로 데이터 저장 방식이 달라 표준화가 어렵습니다. 예산이 부족하다 보니 한 번에 전체 공정을 디지털화하지 못하고, 공정별로 다른 ICT 기업의 솔루션을 도입하면서 호환성이 떨어지는 문제가 발생합니다. 이에 대해 우리 정부는 독일과 협력하여 5년 이상 표준화를 추진해 왔으며, 산업부와 과기부도 이를 함께 지원하고 있습니다.

또 다른 문제는 인력 부족입니다. 디지털 전환을 위해서는 IT 인력이 중소기업 현장에서 생산 전문가들과 협력해야 하지만, 수도권을 제외한 공단 지역(안산, 인천, 충북, 경남, 대구, 전남 등)은 IT 인재들에게 매력적인 근무지가 되지 못하고 있습니다. 이는 국가 차원에서 해결해야 할 문제이며, 중소기업 디지털 전환의 또 다른 장애물로 작용하고 있습니다.

이에 정부와 추진단은 중소·중견 제조기업의 디지털 전환을 지원하기 위해 자금 지원, 인력 양성, 장비 지원 등의 노력을 지속하고 있습니다. 스마트공장 사업도 지난 10년간 꾸준히 진행되어 왔으며, 앞으로도 더욱 역점을 두고 추진할 예정입니다. 중소 제조업 대표님들께서 디지털 전환 과정에서 겪는 어려움을 적극적으로 공유해 주시면, 이를 정책에 반영하여 실질적인 지원이 이루어질 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

□ 김태환 부회장 : 앞서 안광현 단장님께서 자금, 인력, 기술, 그리고 데이터의 중요성을 짚어주셨습니다. 스마트공장이 도입된 지 약 10년이 되었지만, 여전히 많은 기업에게 어려운 과제입니다. 최근 디지털 전환이 더욱 강조되면서 적용 범위가 확장되었고, 새로운 IT 기술을 융합적으로 활용해야 하는 만큼 더욱 복잡해지고 있습니다. 특히, 디지털 전환은 데이터 기반의 접근이 필수적이므로, 이를 효과적으로 활용하는 것이 쉽지 않습니다. 대기업조차도 엔터프라이즈 레벨에서 성과를 내는 것이 어려운 상황이며, 해외 사례를 보더라도 독일에서는 대기업이 중소기업을 이끌며 스마트공장을 추진해왔습니다. 반면, 우리나라는 대기업이 산업 전체를 리딩하는 역할이 다소 부족한 것이 현실입니다.

중견기업도 마찬가지입니다. IT 및 혁신 인력이 부족하고, 기술적 역량이 제한적인 데다 자금 부족으로 인해 적극적인 투자가 어렵습니다. 따라서 스마트 제조 및 디지털 전환에 대한 인식이 여전히 부족한 것이 가장 큰 문제라고 생각합니다. 기업 경영진의 입장에서는 투자 대비 효과와 회수 기간이 중요하기 때문에, 이를 명확히 제시할 수 있어야 합니다. 만약 확실한 수익성을 보장할 수 있다면 경영진은 얼마든지 투자를 단행할 것입니다.

또한 현장에서는 디지털 전환을 통해 공정이 투명해지는 것에 대한 저항이 존재합니다. 직원들은 자동화로 인해 일자리가 줄어들 것이라는 불안감을 가지기도 합니다. 이러한 인식 부족과 저항을 극복하기 위해서는 지속적인 교육과 벤치마킹이 필요합니다. 디지털 기술이 계속 발전하는 만큼, 성공 사례를 공유하고 적용 가능한 전략을 모색하는 노력이 필수적이라고 생각합니다.

□ 안광현 단장 : 부회장님께서 정말 좋은 말씀을 해주셨습니다. 인식 개선은 패러다임 전환 과정에서 필수적인 요소이며, 스마트 제조 혁신에서도 매우 중요한 부분입니다. 하지만 저는 이제 인식의 문제가 어느 정도 성과를 거두었다고 생각합니다. 예를 들어, 2022년 말까지 단기 및 중장기 목표였던 3만 개의 스마트 팩토리 구축을 달성했습니다. 물론 그 과정에서 많은 어려움과 문제도 있었습니다. 그럼에도 불구하고 이 목표를 달성했다는 점에서 중요한 의미를 찾을 수 있습니다. 제가 1년 동안 현장을 다니며 확인한 결과, 이 3만 개의 스마트 팩토리는 단순히 ‘인지’를 넘어 ‘인식’ 수준으로 발전하는 데 큰 기여를 했다고 봅니다. 스마트 팩토리라는 개념을 아는 것(인지)만으로는 충분하지 않으며, 그것이 왜 필요한지 이해하고 받아들이는 것(인식)이 더욱 중요합니다.

현재 정부는 이러한 기반을 바탕으로 스마트 팩토리의 고도화에 집중하고 있습니다. 이제는 기초적인 스마트 팩토리 구축을 넘어, 보다 발전된 수준으로 끌어올리는 것이 핵심 과제가 되었습니다. 국내 중소 제조업체가 약 7만~8만 개에 달하는데, 그중 3만 개가 이미 스마트 팩토리를 경험하며 필요성을 인식하기 시작했습니다. 이에 맞춰 정부는 2023년부터 3년간 스마트 제조 혁신 사업을 통해 기초 단계를 넘은 중소기업들이 더욱 고도화된 스마트 팩토리로 발전할 수 있도록 지원하고 있습니다.

■ 사회자 : 교수님께서는 어떻게 보십니까? 기업들과의 협업 경험이 많으시고, 다양한 R&D 사업에도 참여하고 계신데요. 제조업과 관련한 디지털 전환의 방향성에 대해 어떻게 평가하시나요?

□ 김대영 교수 : 스마트 제조에는 다양한 기술과 제품, 서비스가 포함됩니다. MES, 예지 보전, 로봇, AI, 최근의 AI 에이전트 등 여러 요소가 융합되어야 하는데, 이를 잘 활용할 수 있는 기업을 육성하는 것이 중요하다고 생각합니다.

저희도 지난해부터 국내 중견기업과 협력해 AI 관련 연구를 진행하고 있는데, 연 매출이 조 단위에 직원 수만 명에 달하는 기업조차도 상당 부분을 여전히 수작업에 의존하고 있습니다. 예를 들어, 신제품을 개발하는 데만 2년이 걸리며, 해외 공장에서조차 자동화보다는 사람이 직접 작업하는 경우가 많습니다. 기업들은 자동화와 AI 도입을 통해 매출 원가를 절반으로 줄일 수 있다고 기대하면서도, 실제 구현은 쉽지 않다는 점을 실감하고 있습니다.

특히, 생성형 AI가 발전하고 있지만, 제조업에서 필요로 하는 디자인과 생산 공정에서의 활용은 여전히 어려운 과제입니다. 로봇을 활용한 자동화 역시 수작업을 대체하기 쉽지 않지만, 이를 극복할 경우 막대한 부가가치를 창출할 수 있습니다. 최근 중국발 ‘딥시크’ 사태도 이러한 변화의 신호탄이 될 수 있으며, 저비용으로도 충분한 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 시사하고 있습니다.

한편, 디지털 전환을 추진하는 기업들은 국제 규제에도 적극적으로 대응해야 합니다. EU는 2027년부터 ‘에코 디자인 규정’을 시행하여 단순한 에너지 효율뿐만 아니라 환경 영향을 고려한 제품 설계를 의무화하고 있습니다. 우리 기업들은 대부분 수출 의존도가 높기 때문에 이러한 규제에 미리 대비해야 합니다. 특히 OEM 방식으로 해외 브랜드에 제품을 공급하는 기업들은 이미 관련 요청을 받고 있으며, 이에 맞춰 데이터를 준비해야 하는 상황입니다.

또한 국제 표준화도 매우 중요한 이슈입니다. 제가 연구하는 GS1 국제표준기구에서는 디지털 전환을 위한 산업 표준을 연구하고 있습니다. 유럽에서는 철도 산업이 파편화된 데이터를 표준화해 연결하는 데 앞장서고 있으며, 지멘스는 ‘비전 GS1’ 프로젝트를 통해 모든 부품과 제품의 식별자를 통일하고 이력 추적을 표준화하고 있습니다. 프랑스의 알스톰 역시 표준 코드가 적용되지 않은 부품은 공급받지 않는 정책을 시행하고 있습니다.

우리 기업들도 수출 경쟁력을 확보하기 위해 국제 규정과 표준화에 더 많은 관심을 가져야 합니다. 디지털 전환 시대에는 각종 규제와 국제 표준을 적극적으로 활용하는 것이 필수적이며, 지역별로 다른 식별자를 사용하는 대신 국제 표준을 적용하는 것이 더욱 효율적인 방법이라고 생각합니다.

제조용 SaaS 개발 필요… DX 효과 체감 높여야

■ 사회자 : 디지털 전환은 필수적이지만, 특히 중소기업에는 현실적으로 큰 부담이 되고 있습니다. 인프라 부족, 비용 문제 등으로 인해 대응 여력이 부족한 상황에서, 이러한 격차를 해소할 수 있는 정책적 지원이나 효과적인 협력 모델이 필요합니다. 김태현 부회장님께서는 중소기업이 직면한 문제를 해결하기 위해 어떤 정책적 지원이 필요하다고 보시는지, 그리고 효과적인 협력 모델에 대한 의견을 부탁드립니다.

□ 김태환 부회장 : 제조업 전반이 어려운 상황이며, 특히 중소기업은 디지털 전환과 스마트 제조 도입이 더욱 힘든 과제입니다. 대기업과 달리 중소기업은 자체적으로 IT 시스템을 구축하고 운영할 역량이 부족합니다. 따라서 거대한 시스템을 도입하기보다는, 개별 기업이 당면한 품질, 재고, 공정 리드타임 등 특정 문제를 디지털 기술과 데이터를 활용해 해결하는 접근 방식이 필요합니다.

이를 위해 IoT를 적용하여 데이터를 수집하고, 실시간 모니터링을 통해 문제를 해결하며, 축적된 데이터를 분석해 AI 모델까지 활용하는 단계적 접근이 효과적일 것입니다. 이러한 방식은 상대적으로 적은 비용으로도 도입이 가능하며, 정부가 정책적으로 지원하면 접근성을 높일 수 있습니다.

또한 중소기업을 위한 제조용 SaaS(Software as a Service) 개발이 필요합니다. 기존의 온프레미스(내부 구축) 방식은 기업별로 요구사항이 달라 확산이 어렵습니다. SaaS 방식으로 제조업 프로세스를 모듈화하여 필요한 애플리케이션을 쉽게 다운로드해 사용할 수 있도록 한다면, IT 인력이 부족한 중소기업도 효율적으로 디지털 전환을 추진할 수 있을 것입니다.

데이터 표준화 역시 중요한 과제입니다. 중소기업이 개별적으로 데이터를 수집하는 것이 아니라, 표준화된 방식을 적용하면 어떤 SaaS를 사용하더라도 일관된 결과를 도출할 수 있습니다. 또한 중소기업 간 클러스터링을 통해 비슷한 업종끼리 협력하여 규모의 경제를 만들고, 공동으로 솔루션을 도입·운영하는 모델도 효과적일 것입니다.

대기업의 역할도 중요합니다. 대기업은 이미 디지털 전환 경험이 축적되어 있으며, 이를 협력사인 중소기업과 공유하면 전체 공급망의 경쟁력이 향상됩니다. LS일렉트릭과 삼성SDS가 이러한 협력 모델을 잘 운영하고 있는 사례로 꼽힙니다.

마지막으로, 정부 정책이 단기적인 지원에 머무르지 않고 ‘마중물’ 역할을 해야 합니다. 단순한 보조금 지원이 아니라, 기업이 초기 경험을 통해 디지털 전환의 효과를 체감하고 이후 자발적으로 투자하도록 유도하는 정책이 필요합니다. 뉴질랜드의 농산물 보조금 사례처럼, 지원이 없더라도 산업이 지속적으로 성장할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 궁극적인 목표가 되어야 합니다.

□ 안광현 단장 : 부회장님께서 중요한 부분을 잘 짚어주셨습니다. 스마트 팩토리는 결국 ICT 기업, 특히 SI(System Integration)까지 포함한 기술 공급기업들이 중소 제조업에 IT 기술을 적용하여 혁신을 이루는 과정이라 볼 수 있습니다.

중소 제조업이 디지털 전환의 기회를 얻고 혜택을 누리려면, IT 기술이 저렴한 비용으로 공급되어야 합니다. 동시에, 단순히 저렴한 기술이 아니라 수준 높은 기술력을 갖춘 ICT 기업의 지원이 필수적입니다. 따라서 중소 제조업의 디지털 전환을 촉진하고 경쟁력을 강화하기 위해서는 ICT 기술 공급기업들의 역량을 향상시키는 것이 핵심이라고 생각합니다.

이에 따라 정부는 지난해 10월 ‘스마트 제조 혁신 생태계 고도화 방안’을 발표했습니다. 이는 기존의 정책 방향을 수요기업 중심에서 공급기업, 즉 ICT 기술 공급기업들의 역량 강화로 확대하는 중요한 전환점이 되었습니다. 이전에는 제조업의 디지털 전환을 지원하는 데 초점이 맞춰져 있었다면, 이제는 공급기업의 기술력을 높이고 정부 차원의 지원을 통해 디지털 전환을 더욱 가속화하는 데 집중하고 있습니다.

스마트제조혁신추진단은 기존에 수요기업 중심으로 운영되던 사업 구조에서 ICT 공급기업까지 포함하는 ‘양대 기둥’ 체제로 전환했습니다. 이를 위해 스마트 제조 혁신 기술 공급 산업을 4개 산업 분류로 체계화하고, 국가 통계 및 산업 분류에 등록하였습니다. 또한 7대 전략 산업을 지정하여, 2027년까지 각 산업별 지원 계획을 수립하고 구체적인 정책을 공표했습니다.

특히, 공급기업의 역량을 평가하여 우수한 기업에게 ‘전문기업’ 타이틀을 부여하는 제도를 도입했습니다. 이 전문기업들은 스마트 제조 혁신 사업에 참여할 수 있으며, 정부가 이들의 기술력 향상을 적극 지원하게 됩니다. 이를 통해 공급기업이 스스로 역량을 높이고, 궁극적으로 중소 제조업체들이 보다 고도화된 IT 기술을 저렴하고 효율적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것이 핵심 목표입니다.

결국, 이러한 정책적 지원을 통해 ICT 공급기업이 성장하면, 중소 제조업의 디지털 전환에도 직접적인 혜택이 돌아갈 것입니다. 이를 기반으로 제조업 전반의 경쟁력을 높이는 것이 정부의 궁극적인 방향입니다.

스마트공장 지원사업에 SaaS기반 솔루션 포함

■ 사회자 : 온프레미스에서 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되는 가운데, 중소기업도 SaaS 기반의 품질 관리 등 모듈형 서비스 활용이 필요해 보입니다. 이에 대해 정부도 클라우드 기반 플랫폼 구축을 기획하고 추진하고 있는 것으로 알고 있는데, 구체적인 지원 계획이 있을까요?

□ 안광현 단장 : 저희는 종합 솔루션 사업을 3년째 운영하고 있습니다. 이 사업은 MES, APS, ERP 등 다양한 레거시 솔루션을 중소 제조업체들이 저렴한 비용으로 다운로드하여 사용할 수 있도록 지원하는 프로그램입니다. 현재 이 사업은 지속적으로 확장되고 있으며, 올해도 추가적인 확대가 이루어지고 있습니다.

처음 종합 솔루션 사업을 도입한 목적은 그린 및 환경 규제 대응을 돕기 위해서였습니다. 중소기업들이 필요한 솔루션을 효과적으로 활용할 수 있도록 종합 솔루션 형태로 제공하였습니다. 지난해에는 레거시 솔루션을 보다 저렴한 가격으로 공급하는 데 초점을 맞췄고, 현재 해당 솔루션들은 실제로 판매되고 있습니다. 정부가 지원과 지분을 보유하고 있어, 운영사는 가격을 임의로 올릴 수 없는 구조입니다.

또한 스마트공장 사업에서도 SaaS 기반 솔루션이 포함되어 있습니다. 현재 전체 솔루션의 약 70%는 온프레미스(엣지 컴퓨팅 기반) 방식으로 운영되지만, 나머지 30%는 SaaS 형태로 제공되고 있습니다. SaaS는 초기 도입 비용이 낮다는 장점이 있지만, 지속적인 사용을 위해서는 정부의 바우처 지원이 필요합니다. 다만, 바우처 사업은 보통 3~4년 후 종료되었다가 다시 시작되는 방식이므로, 중간에 공백이 생길 가능성이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 플랫폼 기반의 솔루션 제공은 중소 제조업의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 요소이므로, 이에 대한 지속적인 연구가 필요합니다.

□ 김태환 부회장 : 추가로 말씀드리자면, SaaS가 효과적으로 운영되려면 PaaS(Platform as a Service)가 강력하게 구축되어야 합니다. 현재 우리나라에서는 SaaS만 강조하다 보니, 클라우드 기반 솔루션을 단순히 올리는 데 집중하는 경향이 있습니다. 그러나 PaaS가 견고하지 않으면 SaaS의 효율성이 떨어질 수밖에 없습니다. 현재 국내에서 PaaS를 제공할 수 있는 대기업이 몇 곳 있지만, 국제적인 경쟁력을 갖춘 PaaS 기업이 충분하지 않은 상황입니다. 따라서 중소기업을 위한 SaaS 활성화를 위해서는 국가 차원에서 PaaS의 경쟁력을 높이는 정책적 지원이 필요하다고 봅니다.

□ 안광현 단장 : 정확한 말씀입니다. 네이버는 연간 약 1천억 원 이상을 투자하는 것으로 알고 있습니다. 중소 제조업도 네이버와 같은 PaaS를 기반으로, 클라우드와 솔루션이 유기적으로 연결되는 일관된 아키텍처를 구축하는 것이 중요합니다. 이에 저희도 네이버와 협력하여 중소기업이 PaaS를 활용할 수 있도록 지원하는 방안을 논의 중입니다. 이를 통해 중소기업이 디지털 전환을 보다 효과적으로 추진할 수 있도록 돕고자 합니다.

현장 맞춤형 교육 및 직무전환 지원 인센티브 마련돼야

■ 사회자 : 디지털 전환이 가속화되면서, 기업들은 적절한 디지털 기술을 파악하고 변화에 대응하기 위한 교육과 인력 양성이 더욱 중요해지고 있습니다. 스마트제조혁신추진단을 비롯해 다양한 교육 프로그램이 진행되어 왔지만, 중소기업을 위한 보다 효과적인 인력 양성 방안이 필요해 보입니다. 현재의 교육 및 인력 양성 정책을 보완하기 위해 어떤 추가적인 지원이 필요하다고 보십니까?

□ 김태환 부회장 : 저희 회원사 중 한 곳이 자체 인력 교육을 통해 효과를 본 사례가 있습니다. 이 업체는 작은 부품을 생산하는 제조업체였지만, 자사의 문제를 해결하기 위해 IoT 도입과 시스템 구축을 추진하면서 점차 노하우가 쌓였고, 결국 솔루션 사업까지 확장하게 되었습니다. 이 방식은 지멘스의 사례와 유사합니다. 지멘스는 본래 제조업체였지만, PLM 솔루션을 도입한 이후 디지털 트윈 기반의 솔루션 기업으로 변모했습니다. 마찬가지로, 연 매출 약 200억 원 규모의 해당 제조업체도 디지털 기술을 활용하여 사업을 확장하고 있었습니다.

여기서 얻은 중요한 교훈은 제조업 현장의 문제 해결을 재직자들에게 맡기는 것입니다. 기존에는 아날로그 방식으로 해결했던 문제들을 디지털 기술로 접근하도록 유도하는 것이 핵심입니다. 특히, 새로운 도전을 좋아하고 창의적인 사고를 가진 직원들에게 IoT를 활용한 설비 데이터 수집 및 개선 과제를 맡기면서, 업무의 디지털 전환이 자연스럽게 이루어졌습니다. 이 과정에서 업무 효율이 높아지고, 유휴 인력이 발생하면서 새로운 기술 투자와 인력 활용의 선순환 구조가 형성되었습니다.

예를 들어, IoT로 문제를 해결한 직원은 자연스럽게 데이터 분석에 관심을 가지게 되고, 나아가 AI 모델 개발까지 이어질 가능성이 큽니다. 이 과정에서 축적된 데이터와 기술은 결국 기업의 자산이 되며, 새로운 사업 기회를 창출할 수 있습니다. 실제로 해당 기업은 향후 5년 내 디지털 사업 매출이 기존 제조업 매출과 비슷한 수준에 도달하는 것을 목표로 설정하고 있었습니다.

이러한 사례를 보면, 단순한 이론 교육보다 프로젝트 기반 문제 해결 중심의 직무 맞춤형 교육이 더욱 효과적이라는 점을 알 수 있습니다. 이를 위해 외부 전문가나 대기업의 지원이 필요하며, 디지털 기술 도입과 함께 새로운 일자리 창출과 직무 전환을 위한 체계적인 지원이 이루어져야 합니다.

특히, 데이터 분석, AI 모델 개발, 공정 최적화 등의 새로운 직무를 정의하고, 이를 위한 교육 및 경력 개발 기회를 제공해야 합니다. 정부 또한 이러한 직무 전환을 지원하는 인센티브 정책을 마련하여, 제조업 내에서 자연스럽게 디지털 인력이 양성될 수 있도록 해야 합니다. 이러한 선순환 구조가 정착된다면, 제조업 인력만으로도 기업 맞춤형 디지털 혁신 인력을 효과적으로 양성할 수 있을 것이라 생각합니다.

□ 김대영 교수 : 저도 부회장님의 의견에 전적으로 동감합니다. 저희 대학원에서도 신입생들이 입학하면 어떤 배경 지식을 가지고 있는지 확인하고, 모르는 내용이 있으면 인터넷 자료를 제공하여 학습하도록 유도하고 있습니다. AI, IoT 등 배워야 할 것이 워낙 많기 때문에, 체계적인 교육이 필수적이라고 생각합니다.

제가 경험한 몇 가지 사례를 말씀드리겠습니다. 저는 기업과 협력하여 디지털 전환과 AI 기술을 현장에 적용할 수 있도록 지원하는 사례를 많이 발굴하려고 노력합니다. 그중 하나는 로봇 기업과의 협업 사례입니다. 해당 기업은 로봇 암을 활용해 식품을 포장하는 기술을 보유하고 있었지만, AI에 대한 이해는 부족했습니다. 2년 동안 협력하며 AI와 IoT 기술을 접목한 결과, 재활용 플라스틱을 자동으로 선별하는 AI 기술을 개발할 수 있었습니다. 이 과정에서 직원들의 역할이 크게 변화했습니다.

하드웨어 엔지니어들은 AI 디바이스를 기계에 적용하는 방법을 배우게 되었고, 제어 및 IT 엔지니어들은 AI 모델 학습과 데이터 라벨링을 익히면서 새로운 기술을 접목했습니다. 또한 기획 및 영업 담당자들도 AI 기술을 이해하고 고객에게 설명할 수 있도록 학습이 필요해졌습니다. 결과적으로, 기업 내 모든 직원이 디지털 전환과 AI 기술에 대한 이해도를 높이게 되었고, 기업의 성장과 고용 창출로 이어졌습니다. 실제로 해당 기업은 2년 만에 직원 수가 두 배 증가했고, 올해도 같은 규모로 인력을 추가 채용할 예정입니다.

이러한 사례를 기반으로 산업-지자체-학교-연구소 간 협력 모델을 구축하는 것이 효과적인 방법이라고 생각합니다. 지자체가 펀딩을 지원하고, 산업체와 학교, 연구소가 협력하는 구조를 활성화할 필요가 있습니다.

또한 디지털제품여권(DPP) 협업 사례도 좋은 참고가 될 수 있습니다. 여러 기업이 협력하여 스마트 제조 경험을 기반으로 DPP 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 제조 경험이 풍부한 기업이 DPP를 개발하고, 섬유·전자 등 특정 산업의 제조 노하우를 가진 기업이 네트워크를 형성하며, RFID 및 데이터 관리 기술을 보유한 기업이 협력하는 방식입니다.

이러한 다양한 협업 모델을 발굴하고 성공 사례를 공유하여, 산업 전반에 디지털 전환 DNA를 확산시키는 것이 중요하다고 생각합니다.

ESG경영은 필수 요건…대응 역량이 현실적 해결책

■ 사회자 : 디지털 전환이 가속화되면서 ESG 경영 또한 제조업체들의 필수 과제가 되고 있습니다. 특히, 스마트 제조와 ESG 경영을 통합적으로 추진하는 방안에 대한 논의가 활발해지고 있는데요. 기업들이 디지털 전환을 통해 ESG 목표를 효과적으로 달성하기 위해 우선적으로 고려해야 할 요소는 무엇이며, 이를 지원하기 위한 정부와 협단체의 역할은 무엇이라고 보십니까?

□ 안광현 단장 : ESG 경영이 이제 수출 기업들에게 사실상 필수 요건이 되었습니다. 현재는 ESG 리포트를 권장사항으로 제출하도록 하고 있지만, 이를 제출하지 않으면 비즈니스가 어려워지는 상황으로 가고 있습니다. 그런데 내년부터는 단순한 ESG가 아니라 ‘공급망 ESG’ 개념이 도입됩니다. 공급망 ESG는 기존 ESG보다 훨씬 더 복잡한 개념입니다. 기존 ESG는 기업이 자체적으로 운영하는 공장에서 발생하는 사항만 관리하면 되었지만, 공급망 ESG는 서플라이 체인 전반에 걸쳐 모든 협력업체의 ESG 데이터를 포함해야 합니다. 이는 단순한 리포트 제출을 넘어, 제품의 추적성을 보장하는 데이터 관리가 필수적으로 요구된다는 의미입니다.

방금 김 교수님께서 DPP(Digital Product Passport, 디지털제품여권)를 언급하셨는데, 이 또한 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. DPP는 생산 과정에서 발생하는 모든 자원 정보를 홈페이지에 공개하는 개념으로, 해당 제품의 메타데이터를 포함한 20여 개의 주요 정보를 등록해야 합니다.

탄소 배출량, 사용된 원재료 정보, 소비자에게 전달될 때의 운송 거리 및 방법, 이러한 데이터가 누락되면 수출 자체가 불가능할 수 있습니다. 마치 출입국 시 여권이 없으면 입국할 수 없는 것처럼, DPP 없이는 제품을 수출할 수 없는 시대가 다가오고 있습니다.

또한 환경 규제와 관련해 CBAM(Carbon Border Adjustment Mechanism, 탄소 국경 조정제도) 도입도 큰 이슈입니다. DPP가 수출을 위한 필수 요건이라면, CBAM은 탄소 배출량에 따른 관세 부과와 연결됩니다. CBAM은 기준치를 초과하는 탄소를 배출한 제품에 대해 추가 관세를 부과하는 제도로, 해당 기업은 탄소 배출량을 줄이거나, 이에 대한 리포트를 제출할 의무를 가지게 됩니다. 문제는 CBAM 리포트 제출이 쉽지 않다는 점입니다. 공장의 탄소 배출량을 정확히 측정하는 것도 어렵지만, 공급망 전체의 데이터를 수집해 제출하는 것이 더욱 복잡한 과제입니다.

이에 대해 스마트제조혁신추진단은 해결책을 고민해 왔습니다. 현재 스마트 제조 혁신 사업에는 기초 → 중간1 → 중간2 → 고도화까지 4단계가 존재하는데, 이미 일정 수준 이상 디지털 전환을 이룬 공장들은 CBAM 리포트 제출에 필요한 데이터 제공이 가능한 상태입니다.

제품 생산량, 사용된 원자재 정보, 전력 사용량, 탄소 배출량 등 이러한 데이터가 이미 구축된 기업들은 CBAM 리포트를 작성하는 데 큰 어려움이 없지만, 아직 디지털화가 미흡한 기업들은 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 이에 따라 스마트 제조혁신 사업을 통해 환경 대응 요소를 단계별로 포함하는 방안을 준비 중이며, 실증 사업도 진행하고 있습니다.

결론적으로, 중소기업들은 스마트 팩토리 도입을 통해 단계적으로 ESG 및 환경 대응 역량을 강화해 나가는 것이 가장 현실적인 해결책이라고 생각합니다.

■ 사회자 : 김 부회장님, 협회에서는 탄소 중립 엑스포를 비롯해 다양한 ESG 관련 활동을 적극적으로 추진하고 있는데요. 제조업체들이 디지털 전환과 ESG 경영이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하기 위해 어떤 요소들이 필요하다고 보십니까?

□ 김태환 부회장 : ESG는 디지털 기술의 뒷받침 없이는 성공하기 어렵습니다. 저희도 이 부분을 강조하고 있는데, 사실 환경(E), 사회(S), 지배구조(G) 모두 디지털의 도움이 필요합니다. 환경적 지속 가능성 측면에서는 탄소 배출과 에너지 효율이 중요한 요소이며, 이를 위해 AI, 디지털 트윈, 에너지 관리 시스템(EMS), 원산지 추적 솔루션과 같은 기술이 필수적입니다. 사회적 책임 영역에서는 근로자 안전과 지역사회 기여 등이 중요한데, 스마트 안전 모니터링 기술을 활용하거나 디지털 재교육을 통해 이를 강화할 수 있습니다. 또한 투명한 지배구조를 위해서는 데이터의 투명성과 지속 가능한 보고가 필요합니다. 이를 실현하려면 자동화된 솔루션이 필수적이죠.

결국, 디지털 기술 없이는 ESG를 효과적으로 실천하기 어렵다는 것입니다. 그리고 이를 제대로 실행하려면 기준이 필요하다고 생각합니다. 이런 기준은 정부와 산업계가 협력해 마련해야 할 부분이며, ‘디지털 ESG 진단 지표’ 같은 평가 기준이 필요하다고 봅니다.

기업이 어느 정도의 에너지를 사용하고 있는지, 탄소 배출량과 폐기물 배출 수준이 어떠한지 등을 데이터로 수집하고 평가해야 합니다. 이를 기반으로 지속적인 개선을 유도해야 하기 때문에 ESG 진단 지표 개발이 필수적입니다. 또한 산업별로 ESG의 적용 기준이 다를 수 있기 때문에, 각 산업의 특성을 반영한 ESG 가이드라인을 정부가 제공하는 것도 좋은 방법이라고 생각합니다.

DPP는 지속가능을 위한 산업의 핵심 인프라

■ 사회자 : DPP에 대해 좀 더 깊이 들어가 보겠습니다. DPP가 국내 제조업체뿐만 아니라 글로벌 시장에서 어떤 변화를 가져올 것으로 예상되는지, 그리고 이를 도입해야 하는 가장 큰 이유는 무엇이라고 보시는지요? 김대영 교수님께서 말씀해 주시죠.

□ 김대영 교수 : DPP는 새로운 산업의 기폭제가 될 것입니다. 대표적인 예가 재활용 산업과 순환 경제입니다. 우리나라는 이미 플라스틱 재활용을 의무화하고 있는데, 이 범위가 플라스틱, 종이뿐만 아니라 전자제품 부품 등 다양한 분야로 확대되고 있습니다. 저는 이러한 재활용 산업이 급격히 성장하고 있다고 봅니다. 재활용 산업도 결국 제조업의 일종입니다. 플라스틱을 원료로 받아 재활용하여 새로운 원료를 생산하는 과정이 포함되기 때문입니다. 따라서 AI와 로봇 기술을 활용한 순환 경제 특화 산업이 등장할 것으로 예상됩니다. 하지만 이를 구축하기 위한 DPP 인프라는 매우 중요합니다.

DPP를 인프라라고 말하는 이유는, 원료부터 가공, 완제품, 소비자가 사용하는 단계까지 모든 과정을 모니터링해야 하기 때문입니다. 예를 들어, LG에너지솔루션의 배터리는 자동차에 장착된 후 지속적으로 모니터링되며, 최종적으로 재활용까지 관리됩니다. 이처럼 전 공급망에서 실시간으로 데이터를 수집하고 제공해야 하는 구조입니다. 이러한 데이터 인프라는 방대한 규모를 갖습니다. 예를 들어, 전 세계적으로 수십억 개의 제품이 존재하며, 라면 하나만 해도 다양한 브랜드와 종류가 있습니다. 모든 제품과 사물에서 생성되는 데이터를 실시간으로 수집, 공유, 분석하는 것은 거대한 도전이지만, 동시에 필수적인 요소입니다. 현재 QR 코드, RFID, NFC 기술만으로는 이러한 데이터를 충분히 수집하기 어렵습니다. 따라서 비전 카메라, AI 기반 자동 감지 시스템 등의 첨단 기술이 필수적으로 도입될 것입니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)과 결합해 데이터를 분석하고 활용하는 방식이 더욱 발전할 것입니다. 이 과정에서 새로운 산업이 창출될 것이며, 표준화된 데이터를 활용해 혁신적인 서비스들이 등장할 것으로 기대됩니다. 결국, DPP의 성공적인 도입을 위해 정부, 협회, 산업계가 협력하여 명확한 계획을 수립해야 한다고 생각합니다.

■ 사회자 : DPP 도입에 있어 데이터 표준화, 비용, 기술적 호환성, 보안 등 여러 도전 과제가 있습니다. 특히 스마트 제조 시스템과의 효과적인 통합이 중요한데, 이를 위해 필요한 기술적 접근 방식은 무엇이라고 보시는지요?

□ 김대영 교수 : 현재 DPP의 표준화가 진행되고 있습니다. 하지만 이는 기존에 없던 새로운 표준을 만드는 것이 아니라, 기존의 표준 가이드라인을 정립하는 과정입니다. DPP 표준에서 가장 중요한 요소 중 하나는 제품의 식별자 관리입니다. 각 제품이 로트(Lot) 번호나 일련번호로 관리되어야 하며, QR 코드와 같은 데이터 연계 수단이 필수적입니다. 즉, 제품이 데이터와 연계될 수 있는 수단이 필요하며, 이를 위한 기술로는 QR, RFID, NFC와 같은 데이터 캐리어가 활용됩니다. 또한 데이터를 수집하고 공유할 수 있는 분산 체계도 중요합니다. 앞으로는 SaaS나 PaaS 기반의 다양한 솔루션이 도입될 것으로 예상됩니다.

DPP 플랫폼 구축에 대한 관점에서도 저는 조금 다른 견해를 가지고 있습니다. 현재 많은 기관과 글로벌 기업들이 DPP 산업을 준비하고 있지만, 저는 GS1 및 국제표준기구에서 논의되는 내용을 기반으로 DPP가 기존 플랫폼이나 시스템에 통합되는 것이 아니라, 독립적으로 구축되어야 한다고 생각합니다. 예를 들어, 미국의 상장 기업인 디즈마크(Digimarc)나 에이브리 데니슨(Avery Dennison)과 같은 글로벌 기업들은 모두 GS1 국제표준을 기반으로 플랫폼을 개발하고 있습니다. 이러한 플랫폼이 구축되면, 기존의 스마트 제조 시스템, ERP, LCA 등이 데이터를 생성하는 방식과 연계할 필요가 있습니다. 물류 또한 마찬가지입니다.

이러한 연계를 효과적으로 수행하기 위한 방법론을 생각해 보면, 여권과 주민등록 시스템을 예로 들 수 있습니다. 여권에는 여권 번호가 있고, 주민등록 시스템에는 주민등록번호가 존재합니다. 두 개의 시스템은 서로 독립적이지만, 특정 식별자를 통해 연계됩니다. 마찬가지로, 앞으로 구축될 다양한 DPP 플랫폼들이 협력하여 데이터를 연계할 수 있는 체계를 마련해야 합니다. 이를 위해서는 시범 사업을 통해 연계 방안을 검증하고 지속적으로 개선해 나가는 노력이 필요하다고 생각합니다.

■ 사회자 : DPP 도입을 위해서는 법적·정책적 기반이 필수적입니다. 특히 데이터 소유권, 책임 소재, 규제 완화 등 다양한 이슈가 예상되는데, 국내에서 가장 시급하게 해결해야 할 법적·정책적 과제는 무엇이라고 보시는지, 이 부분은 안 단장님께서 말씀해 주실까요?

□ 안광현 단장 : 제조 데이터의 소유권은 데이터를 생산하는 주체에게 있습니다. 즉, 데이터를 생성한 기업이 해당 데이터의 완전한 소유권을 가진다고 볼 수 있습니다. 디지털 환경에서 모든 데이터가 실시간으로 움직이기 시작하면, 이를 조정하고 정리하는 제3의 기관(B기관)과 데이터를 공유해야 하는 상황이 필연적으로 발생합니다. 이 과정에서 데이터 주권, 즉 데이터 소유권 문제는 반드시 논의될 수밖에 없습니다.

특히, 중소 제조업체가 직면한 가장 큰 문제는 핵심 제조 기술의 보호가 어렵다는 점입니다. 만약 기업이 보유한 기술이 데이터 유출을 통해 외부로 노출된다면, 이는 해당 기업에 치명적인 타격을 줄 수 있습니다. 실제로 이러한 사례는 국내외에서 점점 더 많이 발생하고 있으며, 특히 대기업과 중소기업 간의 법적 분쟁으로 이어지는 경우도 많습니다.

따라서 데이터 공개로 인해 발생하는 문제를 보호할 수 있는 산업적 기반이 함께 마련되어야 하며, 법적 준비도 철저히 이루어져야 합니다. 데이터의 흐름과 활용 방식, 소유권 문제뿐만 아니라, 분쟁 발생 시 해결 기준을 어떻게 마련할 것인지에 대한 논의가 필요합니다. 특히, 중소기업의 입장에서 이를 다시 한 번 세심하게 검토해야 한다고 생각합니다.

또한 표준화의 중요성에 대해서도 전적으로 동의합니다. 현재 DPP는 매우 산발적으로 개발되고 있으며, 개별 실증 사업 형태로 진행되는 경우가 많습니다. 각국의 연구소들이 서로 연결하여 연구를 진행하고 있지만, 글로벌 수준에서 DPP가 통용되기 위해서는 표준화된 언어와 데이터 형식, 그리고 동일한 알고리즘을 기반으로 값이 산출될 수 있어야 합니다. 하지만 현재는 이러한 통일성이 부족한 상황입니다.

만약 표준화가 미비한 상태에서 여러 개의 개별 DPP가 운영된다면, 향후 이를 통합하는 과정에서 엄청난 에너지가 소모될 가능성이 큽니다. 따라서 DPP의 표준화 작업은 이 분야를 깊이 연구하는 전문가들이 주도해야 하며, 실증 과정에서는 정부와 연구기관이 중소기업의 참여를 적극 지원하는 방식으로 진행되어야 합니다. 중소기업이 원활히 참여할 수 있도록 자금 지원 등의 정책적 뒷받침도 필요하며, 이를 통해 하나의 통합된 DPP 체계를 구축해 나가는 것이 바람직하다고 생각합니다.

■ 사회자 : DPP를 논의할 때 데이터가 중요한 요소로 자주 언급됩니다. 이와 관련해 김태환 부회장님께 질문을 드리겠습니다. 제조업에서 데이터는 스마트 제조 혁신의 핵심 자산입니다. 하지만 데이터의 형식과 구조가 서로 달라 협력업체 간 데이터 공유와 활용에 어려움이 발생하는 경우가 많습니다. 제조 데이터 표준화가 스마트 제조 혁신에 왜 필요한지, 그리고 이를 위해 어떤 노력이 더 필요하다고 보시는지 말씀해 주시죠.

□ 김태환 부회장 : 디지털 전환에서 가장 중요한 요소는 데이터입니다. 많은 논의가 솔루션이나 플랫폼에 집중되지만, 결국 핵심은 데이터입니다. AI 역시 데이터가 기반이 되어야 효과적으로 작동할 수 있습니다.

그렇다면 왜 표준화가 필요할까요? 기업 내부에는 MES, ERP, SCM, PLM, SCADA 등 다양한 시스템이 존재하며, OT(운영 기술) 영역에서는 여러 설비들이 운용되고 있습니다. 만약 데이터 형식이 표준화되지 않으면 이러한 시스템과 설비 간 통합이 어렵고, 데이터 활용이 비효율적일 수밖에 없습니다.

유럽의 사례를 보면, OPC UA가 대표적인 설비 간 실시간 데이터 공유 표준으로 활용되고 있습니다. 또한 기업 내부뿐만 아니라 협력사 간에도 데이터 공유가 필수적입니다. 만약 표준화되지 않은 데이터 형식을 사용하면 원활한 협력이 어렵고, 정보 공유 속도가 저하될 것입니다. 따라서 신속한 정보 공유와 협업을 위해 데이터 표준화는 반드시 필요합니다.

궁극적으로 데이터를 활용하여 기업에 실질적인 도움을 주기 위해서는 데이터 기반 의사결정, AI 알고리즘 개선 등이 이루어져야 합니다. 그러나 데이터가 표준화되지 않으면 신뢰성이 떨어지고, 처리 방식도 일관되지 않아 분석의 정확도가 낮아질 수밖에 없습니다. AI 역시 표준화된 데이터를 기반으로 해야 일관된 처리와 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 현재 데이터 표준화에 대한 노력은 여전히 부족한 실정입니다. 정부 차원에서는 데이터 표준화뿐만 아니라, 표준화된 데이터를 공유할 수 있는 플랫폼 구축이 필요합니다. 최근 강조되고 있는 개념이 ‘데이터 스페이스’로, 기업 간, 산업 간, 국가 간 표준화된 데이터를 공유할 수 있는 공간이 마련되어야 합니다.

또한 표준화된 데이터가 있다고 하더라도 거버넌스가 부재하면 유지·보수가 어렵습니다. 따라서 데이터 소유권, 접근 권한, 품질 기준 등의 체계를 마련해야 합니다.

공급망 문제 해결을 위해 처음 도입된 ‘카테나-X’는 이후 DPP가 강제화되면서 규제의 형태로 발전하고 있습니다. 이에 따라 카테나-X가 더욱 주목받고 있으며, 우리는 국내 상황뿐만 아니라 국제적 동향도 면밀히 살펴봐야 합니다. 특히 유럽뿐만 아니라 미국도 기업 중심으로 표준 모델을 개발하고 있으며, 일본도 ‘우라노스 에코스탬’을 구축하고 있습니다. 이러한 해외 사례를 참고하여 빠르게 대응할 필요가 있습니다.

또한 국내 표준을 국제 표준으로 발전시키는 것도 중요합니다. 우리나라는 반도체, 조선 등 여러 산업에서 세계적 경쟁력을 보유하고 있으며, 일부 분야에서는 글로벌 표준화를 주도할 수 있는 역량이 있습니다. 반도체 산업에서는 이미 표준화에서 선도적인 역할을 하고 있으며, 조선 산업 역시 글로벌 1위로서 표준화를 주도할 수 있습니다. 이에 대한 노력이 더욱 필요하다고 생각합니다.

데이터 표준화와 AI는 스마트 팩토리 고도화의 핵심

■ 사회자 : 데이터 표준화는 국내 제조업, 특히 중소기업의 경쟁력 강화를 위해 필수적입니다. 하지만 현재 중소기업의 참여가 활발하지 않은 것으로 보이는데, 그 원인은 무엇이라고 보십니까? 또한 중소기업의 데이터 표준화 참여를 확대하기 위해 필요한 지원책은 무엇이라고 생각하십니까?

□ 안광현 단장 : 저희가 진행하고 있는 사업을 설명하며 답변을 대신하고자 합니다. 다시 한 번 강조하고 싶은 점은, 단일 설비에서 생성된 데이터만으로는 큰 의미가 없다는 것입니다. 전체 공정이 하나의 흐름으로 연결되어 데이터를 축적하고, 이를 목적에 맞게 활용해 알고리즘을 적용하거나 목표를 달성하는 과정이 중요합니다.

예를 들어, 공정이 7개라면, 이 7개 공정이 일관된 표준을 갖추고 데이터가 축적되어야 합니다. 그러나 현실적으로 중소 제조업체 중에서 공장 내 표준화를 완벽하게 구현한 곳은 많지 않습니다. 이를 해결하기 위해 저희는 2년 전부터 표준 모델 프로젝트를 추진하고 있으며, 2027년까지 진행할 계획입니다.

이 프로젝트의 핵심은 산업별로 가장 중요한 장비를 선정하고, 해당 장비에서 생성되는 데이터를 표준 모델화하는 것입니다. 예를 들어, 사출 성형 장비만 해도 100가지 이상의 종류가 존재할 수 있습니다. 저희는 그중에서 가장 널리 사용되는 장비를 선정하여, 해당 장비의 데이터 표준 가이드라인과 표준 모델을 구축하고 있습니다.

2027년까지 500개 장비를 대상으로 표준화를 진행하여, 중소 제조업체, 특히 뿌리 산업에 종사하는 기업들에게 이를 제공할 계획입니다. 이를 통해 기업들이 해당 장비를 사용할 때 표준화된 데이터 가이드를 적용할 수 있도록 지원하는 것이 목표입니다. 이 프로젝트는 현재 장비 단위를 기준으로 진행되고 있지만, 2026년부터는 공정 단위로 확대할 계획입니다. 즉, 개별 장비뿐만 아니라 전체 공정에서 발생하는 데이터, 나아가 환경 데이터까지 포함하여 표준화할 예정입니다. 이를 위한 연구와 표준 수립 작업을 내년부터 본격적으로 시작할 계획입니다. 정부 차원에서 이러한 인프라를 제공하고, 기업들이 이를 벤치마킹하여 표준 모델을 적용할 수 있도록 가이드라인을 개발하고 보급하는 활동을 지속적으로 추진할 예정입니다.

그러나 무엇보다 중요한 것은, 중소 제조업체들이 스마트 팩토리를 필수 요소로 인식하고, 자사 공장의 디지털 전환을 전략적으로 고민하는 것입니다. 내부적으로 치열한 논의를 통해 디지털 전환을 단계적으로 추진하고, 이를 기반으로 스마트 팩토리를 구축하는 것이 우선입니다.

표준화를 위한 알고리즘과 기술적 지원은 정부가 제공하는 인프라를 활용하면 됩니다. 이러한 방향으로 저희는 지속적으로 준비하고 있으며, 중소 제조업체들이 적극적으로 참여할 수 있도록 지원할 계획입니다.

□ 김태환 부회장 : 제가 한 가지 덧붙이자면, 앞서 언급한 다양한 시스템 간의 상호운용성 표준이 이미 국가 표준으로 제정되어 있습니다. KS X 9101이라는 표준이 마련되었으며, 재작년부터 실증 사업이 진행되고 있습니다. 현재까지 일정 부분 효과가 있다고 평가되지만, 이를 전 산업으로 확대하기 위해서는 막대한 시간과 투자비용이 필요합니다. 또한 시스템 간 상호운용성뿐만 아니라, 장비 간의 상호운용에 대한 표준화도 이제 막 시작하려는 단계입니다. 이러한 표준화 작업이 진행되어야 대기업뿐만 아니라 중소기업도 혜택을 볼 수 있을 것입니다.

그러나 국제적으로 보면, 데이터 스페이스 관점에서 AAS(Asset Administration Shell)와 EDC(European Data Cloud)가 이미 국제 표준으로 자리 잡고 있습니다. 반면, 우리나라는 이제 막 이를 검토하고 도입하려는 단계에 있어, 데이터 공유 및 표준화 측면에서 미흡한 점이 많습니다. 특히, 중소기업의 경우 표준화의 사각지대에 놓여 있어 실제 참여가 쉽지 않은 상황입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 정책적 지원이 필요합니다. 예를 들어, 중소기업이 데이터 표준화를 도입하려 할 경우 바우처 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 데이터 수집 및 변환 도구가 필요한 경우, 중소기업이 이를 저렴하게 구매할 수 있는 방안을 마련하는 것도 중요합니다.

아울러, 데이터 표준화에 대한 전문적인 지식이 부족한 중소기업을 위해 현장 맞춤형 컨설팅을 지원하는 방안도 필요합니다. 이러한 지원이 성공적으로 이루어지면 모범 사례가 될 수 있습니다. 실제로 포스코는 협력사의 데이터 수집 및 저장 방식이 국제 표준에 부합하도록 지원하는 활동을 하고 있는 것으로 알고 있습니다. 따라서 대기업이 앞장서서 국제 표준을 이해하고, 협력사들이 표준화를 실현할 수 있도록 돕는 노력이 필요하다고 생각합니다.

올해 핵심은 제조 데이터 표준화

■ 사회자 : 안광현 단장님께 질문을 드리겠습니다. 올해도 정부에서 스마트 제조 혁신과 관련된 다양한 지원 사업을 추진하고 있습니다. 특히 AI, IoT 등 첨단 기술을 적극적으로 활용한 고도화 전략이 예고되고 있는데요. 올해 지원 사업에서 강조되는 기술적 또는 정책적 변화가 있다면 설명해 주시고, 고도화를 위한 신규 지원 프로그램이나 강화된 부분이 있다면 어떤 것들이 있는지 말씀 부탁드립니다.

□ 안광현 단장 : 올해의 핵심은 제조 데이터 표준화입니다. 고도화 사업에 참여하는 모든 업체들은 AAS 표준을 반드시 따르도록 규정하고 있습니다. 이는 국제 표준을 적극 활용하고 보편적으로 보급하려는 정부의 정책적 의지가 반영된 것입니다. 특히, 작년부터 자율형 공장 사업을 추진하고 있습니다. 2028년까지 총 80개의 자율형 공장을 구축할 계획이며, 이미 작년부터 사업이 시작되었습니다. 올해도 20개 공장을 선정해 진행 중이며, 해당 리스트가 어제 보고되었습니다.

자율형 공장의 핵심 요소는 AI와 디지털 트윈입니다. 쉽게 말해, 자율주행 자동차처럼 사람이 개입하지 않아도 공장이 스스로 운영되는 환경을 만드는 것입니다. 이는 매우 높은 기술적 난이도를 요구하지만, 제조업에서도 자율 제조에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다.

현재 1차적으로 선정된 20개 기업이 3년간 지원을 받으며 사업을 진행 중이고, 올해 추가로 20개 기업을 선정하여 같은 방식으로 추진할 계획입니다. 이 공장들은 향후 벤치마킹 대상이 되어, 중소 제조업체들이 스마트 팩토리를 구축하는 데 참고할 수 있도록 할 예정입니다. 이 모든 과정은 결국 제조 데이터 표준화와 연결되며, AAS 표준을 요구사항으로 반영하여 권고하고 있습니다.

올해 진행하는 또 다른 주요 사업 중 하나는 대·중소 상생형 프로그램입니다. 이 사업은 10년 이상 지속된 지원 프로그램으로, 대기업 35개사가 자금을 조성하여 협력업체 및 중소 제조업체의 스마트 공장화를 지원하는 방식입니다. 예를 들어, A라는 대기업이 협력업체를 위해 50억 원을 투자하면, 정부가 동일한 금액(50억 원)을 국고 지원하여 총 100억 원의 펀딩이 조성됩니다. 이렇게 마련된 자금은 해당 대기업이 직접 관리하며, 협력업체 또는 중소기업의 디지털화를 책임지고 추진하는 구조입니다. 이는 가치 사슬 전반을 연결하는 중요한 사업으로, 대기업을 중심으로 1차, 2차, 3차 협력업체들이 함께 스마트 제조 환경을 구축하는 시스템입니다. 이 사업에 대한 정부의 지원과 예산이 지속적으로 확대되고 있으며, 앞으로도 보다 적극적으로 추진해 나갈 계획입니다.

DPP와 데이터 표준화 전략적 접근 필요

■ 사회자 : 마지막 질문 드리고 마무리하겠습니다. 스마트 제조는 지속적인 발전과 함께 지속 가능성이 필수 요소로 자리 잡았습니다. 탄소 중립과 순환 경제를 기반으로 한 미래 스마트 제조의 비전을 어떻게 보십니까? 또한 이를 실현하기 위해 현재 가장 시급히 추진해야 할 정책적·기술적 우선순위는 무엇이라고 생각하십니까?

□ 김대영 교수 : 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)이 필수적인 흐름으로 자리 잡은 가운데, 이제는 표준 기반의 디지털 전환(SX)도 함께 고려해야 합니다. 이는 단순한 개별 기업이나 정부의 의견이 아니라, 유엔산업개발기구(UNIDO)와 유엔 경제위원회(UNECE)에서도 강조하는 글로벌 흐름입니다. 특히, UNECE는 DPP의 업스트림 활용을 포함한 권고안을 준비 중이며, 표준화는 스마트 제조 및 산업 전반에서 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

유럽에서는 이미 배터리, 전자제품, 섬유산업을 DPP 우선순위 산업으로 설정했으며, 이는 한국이 강점을 가진 분야이기도 합니다. 이에 따라 국내에서도 표준 가이드라인을 마련하고, 시범 사업을 추진하며, 차세대 바코드 등의 기술을 활용해 선도적인 역할을 수행할 필요가 있습니다.

또한 글로벌 시장에서 한국 기업이 생산하는 스마트폰과 TV의 바코드는 국내에서 발급되지만, 제품 데이터는 해외에서 등록되는 현실을 고려해야 합니다. 이는 제품의 ‘주민등록’이 해외에서 이루어지는 것과 같으며, 데이터 주권 측면에서 중요한 문제입니다. 이에 따라 한국이 디지털제품여권을 위한 SaaS 및 PaaS 솔루션을 개발하여 해외 제품의 데이터 등록을 국내에서 수행하도록 유도하는 전략이 필요합니다.

결론적으로, 기업, 협회, 정부가 협력하여 표준 기반의 디지털 전환(SX)을 적극 추진하고, 파일럿 프로젝트를 통해 글로벌 리더십을 확보하는 것이 중요합니다. 이를 통해 한국이 DPP와 스마트 제조 표준화를 주도하는 역할을 할 수 있도록 적극적인 정책과 전략적 접근이 필요합니다.

□ 김태환 부회장 : 미래의 스마트 제조는 단순한 생산성과 효율성 향상을 넘어, 지속 가능한 자원 활용과 탄소 중립 실현을 필수적으로 포함해야 합니다. 또한 상대적으로 덜 강조된 순환 경제의 개념도 중요한 요소로 자리 잡아야 합니다. 자원의 재사용과 재생 가능성을 높이는 활동이 제조업의 핵심 과제로 떠오르고 있으며, 이를 실현하기 위해 정부의 주도적인 역할이 필수적입니다.

유럽에서는 가이아-X 이후 산업별 X 프로젝트들이 빠르게 추진되고 있으며, 이는 강력한 규제 덕분에 성과를 내고 있습니다. 우리나라 역시 탄소 감축을 위한 규제와 함께, 감축에 성공한 기업에 대한 인센티브 제공 등 당근과 채찍 전략을 균형 있게 운영할 필요가 있습니다.

결론적으로, 공급망 및 환경 이슈를 해결하기 위한 핵심 디지털 전략은 데이터 스페이스(Data Space) 구축입니다. 데이터 스페이스는 표준을 기반으로 기업 간, 산업 간, 국가 간 데이터를 주고받을 수 있는 체계를 마련하는 것으로, 이를 통해 스마트 제조 혁신을 촉진해야 합니다.

□ 안광현 단장 : 한국의 중소 제조업은 세계적으로 주목받고 있으며, 그 가능성은 매우 밝다고 생각합니다. 최근 독일 기후경제부의 고위 관계자와 정기적으로 미팅을 하면서, 한국의 스마트 팩토리에 대한 관심이 높아지고 있음을 직접 확인했습니다. 그들은 단순히 자국의 제조 혁신을 홍보하는 것이 아니라, 한국의 중소 제조업을 벤치마킹하기 위해 방문한 것이었습니다.

이는 배터리, 자동차, 조선, 반도체, 가전 등 다양한 산업에서 한국이 글로벌 선도 기업을 보유하고 있으며, 이러한 대기업들과 함께 성장해 온 중소 제조업 역시 높은 품질과 기술력을 갖추고 있기 때문입니다. 세계 어디에서도 한국의 중소 제조업만큼 뛰어난 경쟁력을 가진 기업을 찾기 어려운 것이 현실입니다.

이러한 경쟁력을 지속적으로 유지하고 강화하기 위해서는 정부와 기업이 협력해야 합니다. 정부는 데이터 표준화, 스마트 팩토리 구축 등 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있는 인프라 조성에 최선을 다할 것이며, 기업들은 보유한 기술력과 역량을 최대한 발휘해 국가 제조업의 기반을 더욱 단단하게 만들어야 합니다.

■ 사회자 : 오늘 세 분께서 전해 주신 소중한 말씀을 통해 스마트 제조와 지속 가능성에 대한 깊은 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 이를 바탕으로 더욱 발전할 수 있는 추진력을 갖게 되는 뜻깊은 시간이었습니다. 좋은 말씀 나눠 주셔서 진심으로 감사드립니다.

헬로티 임근난 기자 |