중소제조 피지컬 AI, 2030년까지 5조원

중소제조 피지컬 AI 확산을 위해 2030년까지 5조 원 이상이 투입된다. 중소 제조기업 3만 곳의 디지털 전환을 지원하고, 이 가운데 6000곳에는 인공지능을 도입한다는 계획이다.

중소벤처기업부는 2026년 10월 29일 충남 천안 종근당에서 열린 제16회 국가정책조정회의에서 이러한 내용을 담은 중소제조 피지컬 AI 확산 전략을 발표했다. 중소 제조기업이 새로운 기술을 실제 생산현장에서 검증하고 활용하는 주체로 성장할 수 있도록 지원하는 것이 전략의 핵심이다.

정부는 디지털 전환으로 제조데이터를 축적하고, 이를 토대로 인공지능 전환과 로봇 전환을 연결하는 이른바 3X 전략을 적용한다. 제조설비와 시스템을 데이터로 연결하고, 인공지능이 상황을 판단하며, 로봇이 실제 작업을 수행하는 생산체계를 중소 제조현장으로 넓힌다는 구상이다.

2030년까지 달라지는 제조현장

이번 전략은 도입기업, 기술공급기업, 제조데이터, 확산기반 등 네 분야를 중심으로 진행된다. 중소벤처기업부는 2030년까지 디지털 전환 기업 3만 곳과 인공지능 도입 기업 6000곳을 확보한다는 목표를 세웠다.

이를 통해 중소 제조현장의 디지털 전환율은 50%, 인공지능 도입률은 10%까지 높일 계획이다. 단순히 장비를 보급하는 데 머무르지 않고 데이터와 인공지능, 로봇이 하나의 생산체계 안에서 작동하도록 연계하는 방식이다.

기업 역량에 맞춘 단계별 전환

기업 지원은 현재 보유한 기술과 역량에 따라 단계적으로 이뤄진다. 인공지능 활용 기반이 부족한 기업에는 데이터를 수집하고 활용할 수 있는 기초역량을 갖추도록 지원한다. 이미 기반을 확보한 기업에는 인공지능 활용 수준을 한 단계 높일 수 있도록 돕는다.

지원 대상에는 신안보, 제약바이오, 기후테크, K-소비재 등 신성장 분야와 지역 유망기업도 포함된다. 각 기업이 처한 생산환경과 성장단계에 맞춰 디지털 전환과 인공지능 전환을 이어가도록 하는 구조다.

장비와 공정, 공장 전체를 아우르는 피지컬 AI 통합 실증도 진행한다. 실제 생산환경에서 인공지능과 로봇을 함께 운용할 수 있는지, 생산 과정에서 어떤 효과가 나타나는지를 검증한다. 검증 결과를 토대로 중소기업의 생산조건에 맞는 선도모델을 만들고 현장 도입 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 낮출 방침이다.

국가 전략프로젝트에서 확보한 기술성과도 스마트공장 보급체계와 연계한다. 과학기술정보통신부가 지원하고 카이스트에 구축한 피지컬 AI 기반 무인공장 운영체계인 모두의 AI 공장장과 산업통상부의 암묵지 기반 AI 모델을 중소 제조현장에 적용할 계획이다.

기술공급기업 500개사 육성

제조기업에 필요한 기술을 공급하는 기업의 성장도 함께 지원한다. 중소벤처기업부는 스마트제조 전략기술로드맵을 수립해 기술개발과 투자 방향을 제시할 예정이다.

로드맵은 2026년 7월 고시된 스마트제조기술산업 특수분류를 바탕으로 구체화한다. 지원 분야는 로봇과 장비 등을 활용하는 자동화, 센서와 네트워크를 중심으로 하는 연결화, 제조실행시스템과 전사적자원관리시스템 등을 포함하는 정보화, 인공지능과 디지털트윈을 활용하는 지능화로 나뉜다.

제조현장의 수요와 현장에서 생성된 데이터를 기술개발 과정에 반영하고, 개발을 마친 기술은 실제 생산환경에서 검증할 수 있도록 지원한다. 연구 단계의 기술이 생산현장에 적용될 때 나타날 수 있는 차이를 실증 과정에서 확인하는 방식이다.

우수한 기술공급기업은 스마트제조 전문기업으로 지정한다. 지정된 기업은 정부 지원사업에 참여할 때 우대하고 기술개발과 실증, 해외 진출을 집중적으로 지원한다. 정부가 제시한 목표는 2030년까지 스마트제조 전문기업 500개사를 확보하는 것이다.

제조데이터를 인공지능 자산으로

정부 지원사업에서 생성되는 제조데이터는 체계적으로 수집한다. 수집한 데이터는 표준화하고 데이터 사이의 관계를 구조화해 서로 다른 장비와 시스템에서도 활용할 수 있도록 상호운용성을 높인다.

제조데이터의 경제적 가치를 평가하는 작업도 진행한다. 가치평가를 거쳐 데이터를 기업의 자산으로 활용하고, 정부 지원사업에서는 제조데이터를 현물로 인정해 참여 기업의 현금 부담을 덜어줄 계획이다.

기존 인공지능제조플랫폼인 KAMP는 제조AI 24로 고도화한다. 데이터 수집과 표준화, 자산화, 인공지능 모델 개발과 고도화, 제조현장 재적용과 환류가 끊김 없이 이어지는 체계를 구축하는 것이 목표다.

현장에서 쌓인 데이터로 인공지능 모델을 개선하고, 개선된 모델을 다시 현장에 적용해 새로운 데이터를 확보하는 선순환 구조를 만든다. 생산 과정에서 얻은 정보가 일회성 자료로 남지 않고 인공지능의 성능을 계속 높이는 데 활용되도록 한다는 의미다.

지역 기반과 전문인력 확대

지역 기업이 가까운 곳에서 인공지능 기술을 개발하고 실증하며 도입할 수 있도록 제조AI 데이터센터 등 지역 인공지능 거점과 인공지능 전환 실증 인프라를 연계한다. 지역별 산업 특성과 기업 수요를 반영해 인공지능 도입기업과 기술공급기업이 지역 인프라를 활용하도록 할 계획이다.

인력 양성은 청년인재와 재직자를 함께 대상으로 한다. 4대 과학기술원의 지역산업 연계 교육과 현장 인턴십을 활용해 청년인재를 인공지능 전환 실무인력과 전문인력으로 육성한다. 기존 재직자에게는 별도의 교육을 제공해 생산현장에서 인공지능을 직접 운용할 수 있는 역량을 높인다.

산업별 협회와 단체를 통해 현장에서 겪는 규제 문제도 발굴한다. 지원기관들은 기업이 겪는 기술과 인력, 규제 관련 어려움을 함께 살피고 지원하는 체계를 운영한다.

정부는 이번 전략을 통해 중소기업의 제조데이터와 인공지능, 로봇 전환을 하나로 연결하고, 중소 제조기업이 피지컬 AI 기술을 실제 현장에서 검증하며 활용할 수 있도록 뒷받침할 방침이다.