[ET톡] 제조업 AI 전환, 이제 시작이다

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한국무역협회와 고려대학교 융합연구원이 공동 수행한 연구에서 도출한 국내 중소 제조업체의 AI 도입률이다. 협회는 '인공지능전환(AX) 우수사례로 본 인공지능(AI) 도입 효과 극대화 방안'을 진행했다.

AI가 분석을 넘어 현실 공간에서 직접 판단하고 움직이는 '피지컬 AI'로 진화해 제조업 전반에 혁신을 가져올 것이라는 장밋빛 전망에도 국내 중소 제조업 현실은 여전히 녹록지 않다.

연구는 중소 제조업 AX를 저해하는 요인으로 데이터 인프라 부족, 전문 인력의 대기업 집중, 높은 초기 비용, 조직 내 공감대 부족 등 구조적 문제를 꼽았다.

특히 대부분 중소기업이 설비·공정 데이터를 체계적으로 수집하고 정제·저장하는 기반을 갖추지 못해 AI 도입 출발선에 서지 못하는 문제점을 지적했다. 데이터가 없으니 모델을 만들 수 없고, 모델을 만들 수 없으니 투자 필요성에 대한 조직 내 공감대도 형성되지 않는 악순환이 벌어지는 셈이다.

실제 산업 현장에서 들려오는 목소리도 크게 다르지 않다. 같은 업종이라고 해도 공정은 제각각인 경우가 대부분이다. 소위 '파운데이션 모델'로 불리는 표준화된 모델이 등장하면 문제가 다 해결될 것 같지만 기술, 인력, 투자라는 기반 위에 현장 감각이 유기적으로 결합하지 않으면 AI가 제조 현장에 제대로 자리 잡기 어렵다.

그럼에도 연구에서 국내 제조업 AX 우수 사례로 든 부산의 조선·해양 기자재 기업 파나시아 사례는 눈여겨볼 만하다. 회사는 일찍이 자체적으로 데이터를 표준화해 AI 검사 자동화를 구현, 검사 속도를 2배 끌어올리고 불량 검출률 95%를 달성했다. 데이터 생산 환경을 갖추기 위한 선행 과제를 장기간에 걸쳐 착실히 이행한 덕이다.

결국 답은 현장에 있다. 제조업 AX가 가능성에 머물지 않고 성과를 창출하려면 현장을 잘 아는 조직의 확실한 의사결정을 바탕으로 데이터 인프라에 대한 투자가 뒷받침돼야 한다.

노동균 기자 defrost@etnews.com