제조업 AI 혁신, 생산성 30% 향상

제조업 AI 혁신, 생산성 30% 향상

산업통상자원부는 4일, 우리 제조업의 인공지능 전환 전략인 M.AX(Manufacturing AI Transformation)의 주요 성과와 향후 계획을 발표했다. M.AX는 제조업의 생산성 향상과 불량률 감소를 목표로 AI 기술을 제조 현장 전반에 도입하는 국가적 프로젝트다.

산업 현장의 도전과 M.AX 전략

우리 제조업은 생산가능인구 감소, 숙련인력 고령화, 노동생산성 및 성장률 둔화라는 구조적 문제에 직면해 있다. 산업부는 세계적 수준의 제조기업과 양질의 현장 데이터를 AI와 결합해 생산공정뿐 아니라 제품 개발, 생산계획, 공급망 관리 등 기업 활동 전반을 혁신하는 M.AX를 핵심 전략으로 추진 중이다.

M.AX 얼라이언스와 제조AX 플랫폼

지난해 9월 출범한 M.AX 얼라이언스는 제조기업, AI기업, 대학, 연구기관 등 1500여 개 기관이 참여하는 산·관·학·연 협력체로 성장했다. 올해 2월에는 산업단지를 중심으로 지역AX를 추진하는 산단AX 분과를 신설해 AI팩토리, AI반도체, AI로봇 등 11개 분과의 '베스트 일레븐' 체계를 완비했다.

이 협력체는 제조공정에 적용되는 AI 모델과 솔루션 개발, 핵심 부품 개발, 혁신제품 실증, 지역 맞춤형 AI 혁신 지원 등 다양한 분야에서 활발히 활동하고 있다.

구체적 성과와 사례

AI팩토리 선도 프로젝트를 통해 170여 개 사업장의 AI 전환을 지원했으며, 이 중 42개 사업장에서는 생산성이 평균 30.1% 향상되고 불량률이 평균 15.5% 감소하는 성과가 확인됐다.

반도체 분야에서는 신한다이아몬드가 AI 기반 자동검사시스템 도입으로 품질검사 시간을 33% 단축했고, 서플러스글로벌은 AI를 활용해 생산성을 66.7% 높였다. 자동차 분야에서는 아산성우하이텍이 무인 자율제조 시스템으로 품질검사 시간을 90% 줄였으며, 화신은 설비 예지보전시스템으로 불량률을 20% 낮췄다. 조선 분야에서는 HD현대삼호가 AI 기반 자율용접 솔루션으로 생산성을 50% 향상시켰고, 이엔케이는 검사 시간을 22% 단축했다.

미래 계획과 목표

산업부는 2030년까지 AI팩토리 500개 구축을 목표로 고품질 제조데이터 수집과 AI 모델 개발, 실증을 지속 지원할 계획이다. 또한, AI가 제조 전 공정을 자율 운영하는 풀스택 AI 팩토리 기술 개발과 상용화, 수출도 추진한다.

명장과 숙련공의 경험을 데이터셋으로 전환해 AI 모델에 학습시키고, 제조 암묵지 소멸 문제에 대응하며 숙련자의 지식 전수를 지원한다. 국가 제조데이터 라이브러리 구축으로 분산된 제조데이터를 안전하게 관리하고 활용할 기반도 마련한다.

제품AX 분야에서는 국산 로봇 부품 국산화와 10대 업종 특화 휴머노이드 개발, 로봇 데이터 팩토리 구축, 자율주행차 AI 기술 확보 등을 추진한다. 지역AX 분야는 실증산단을 25개로 확대하고, 현장형 인재 양성 및 지역별 협업지원센터를 통한 기업 지원을 강화한다.

산업부 장관의 의지

김정관 산업부 장관은 "생산성 향상과 불량률 감소라는 현장 성과를 바탕으로 AI 전환 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산되도록 하겠다"며 "제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 것"이라고 강조했다.