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[실시간뉴스][AI 자율제조, 미래를 열다] K제조업 대변혁이 온다…대-중소기업 AI 협력 ‘골든타임’

온카뱅크관리자

2025-06-16 09:17:48

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 도입 망설이는 사이 가동률 70% 턱걸이 <br>K제조업, AI 만나면 대변혁…현장 관성깨야 <br>업력 짧은 中 대항 무기로 집중 투자 절실</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1erKghGknI">
          <blockquote class="pretip_frm" contents-hash="c964a95dba8a6244b1e069f3f46715b91a25985c21f74886c2f717b295fb1568" dmcf-pid="tdm9alHELO" dmcf-ptype="pre">
           <strong>편집자주</strong>
           <br>한국이 0%대 성장률 시대에 진입하게 된 배경에는 내수와 수출 부진, 제조업 경쟁력 약화가 자리하고 있다. 전문가들은 난관을 타개할 유일한 카드로 인공지능(AI)을 꼽는다. 기업의 경쟁력을 키워 무섭게 성장하는 중국 제조업체들을 견제하는 것은 물론이고 대기업과 중소기업의 상생에서도 AI가 큰 역할을 할 것이라는 평가가 지배적이다. 대기업의 대규모 인프라와 투자, 중소기업의 유연성과 현장 밀착력이 함께 개방형 혁신을 추진해 AI 기술로 산업 생태계 대변혁을 일으켜야 한다는 것이다. 핵심은 K제조업이 반세기 이상 쌓아온 양질의 노하우(암묵지)다. AI에 데이터를 결합한 혁신의 움직임은 이미 나타나고 있다. 그 현장을 조명하고 경쟁력으로 구축할 수 있는 방안은 무엇인지 4회에 걸쳐 진단한다.
           <br>
          </blockquote>
          <div contents-hash="f9ec4b2dd1728f96702ed402b24bdb7c4b359156f95b7aab1f1797ee3e0be746" dmcf-pid="FQkzisTNis" dmcf-ptype="general">
           <p>생활가전 위탁생산(OEM)·개발생산(ODM) 전문기업 신성델타테크는 지난해 연결기준 매출이 1조원에 육박한다. 최근에는 회사의 미래 먹거리를 책임질 시니어 돌봄로봇 '래미'로 국제전자제품박람회(CES) 2025' 스마트 홈 부문 혁신상을 받았을 정도로 경쟁력을 갖췄다. 산업용 특수윤활유 전문제조업체인 광우는 수입에 의존하던 합성에스테르 제품을 국산화 한 중소기업으로 정평이 나 있다. 2015년 250억원 수준이던 매출은 지난해 500억원까지 뛰었고, 올해 700억원을 바라보고 있다. 15% 수준이던 회사 생산품의 불량률은 최근 2~3% 수준으로 크게 낮아졌다.</p>
          </div>
          <p contents-hash="a15dd878d7273b8148e8e3ba6755796561c26c86b5bc7467c3c49287ae7ecf06" dmcf-pid="3xEqnOyjJm" dmcf-ptype="general">두 기업은 업력 40년을 눈앞에 둔 중장년 기업이자, 인공지능(AI) 도입으로 새로운 도약에 성공했다는 공통점을 가지고 있다. 신성델타테크는 LG전자와, 광우는 포스코와 손잡고 협력해 기술 개발과 생산성 개선에 성과를 냈다. 스마트 공장을 구축하거나 일부 공정을 자율제조로 전환하는 데 성공한 대표적 사례다. 생활가전 OEM·ODM이나 윤활유 생산시설이 값싼 노동력을 쫓아 앞다퉈 중국, 동남아시아 등 해외로 이전할 때 뚝심 있게 자리를 지키며 기술 고도화에 집중한 결과다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="20d2eb6becb55be81920b8c1d05305d65218dba45b2ba534f0d79878b289f824" dmcf-pid="0MDBLIWAer" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/16/akn/20250616090126559tlrn.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="4ERXfgDxe3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/16/akn/20250616090126559tlrn.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="ff39ee89f857255aba0534aa7e8a4f8ebdb968d6aec38d93ba9f00fe33368948" dmcf-pid="pRwboCYcnw" dmcf-ptype="general"><strong>AI 도입 <strong>망설이는 </strong>제조업, 가동률 70% '턱걸이'</strong></p>
          <p contents-hash="ba9fb8e7eb0c10b416b0c146cb8cd7bc8e771b3dd8cc125da5d74a03143175d5" dmcf-pid="UerKghGkeD" dmcf-ptype="general">그러나 대부분의 중소기업에 AI 기술 도입은 언감생심이다. 지난 4월 중소벤처기업부의 '제1차 스마트제조혁신 실태조사'에 따르면 국내 공장을 보유한 중소·중견 제조기업 16만여곳 가운데 스마트공장을 도입한 비율은 18.6%에 그쳤다. 10곳 중 채 2곳도 도입하지 못한 셈이다.</p>
          <p contents-hash="50d3979b85c8aec04ab5fbaf7eab37608dfd7c27eec4fa6741a6a938287bb145" dmcf-pid="udm9alHEeE" dmcf-ptype="general">기업들이 도입을 망설이는 가장 큰 이유는 '전환비용 부담'이다. 중기부에 따르면 스마트공장 구축에는 평균 11억3000만원, 중소기업도 7억5000만원이 소요된다. 하지만 정부 지원은 기초단계 5000만원, 중간 1단계 이상 최대 2억원에 불과했다.</p>
          <div contents-hash="08c86441bd325459c3450e73df3d973201b19ac6a23494145505535ad58aba61" dmcf-pid="7Js2NSXDik" dmcf-ptype="general">
           <p>업계가 전격적 투자와 대·중소기업 간 협력을 망설이는 사이 국내 제조업의 활력은 빠르게 식고 있다. 생산능력 대비 실제 얼마큼 생산됐는지 실적을 보여주는 제조업 평균 가동률은 2011년 이후 내내 80%를 밑돌고 있다. 2023년과 지난해에는 연이어 72%대를 기록하며 코로나19 확산 탓에 생산설비 가동이 타격을 입은 2020년(71.1%) 수준으로 내려앉았다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b8124eeee341e5b3937f54f949b0f5ba3ae0812913e0e7ffeb336a2b5db5257b" dmcf-pid="ziOVjvZwic" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/16/akn/20250616090127975buhw.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="8UKjYq41RF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/16/akn/20250616090127975buhw.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="f240f66c37e452cb7aa5ea15bfe88c8db0a144b104d26a11393d5e79960c322f" dmcf-pid="qnIfAT5rdA" dmcf-ptype="general"><strong>K 제조업 AI 만나면 대변혁…현장 숙련자 관성 깨야</strong></p>
          <p contents-hash="bc018ddef99c5c874b9701d39c4291718e72be2b72f35e72e8ff499cf02cf615" dmcf-pid="BLC4cy1mJj" dmcf-ptype="general">전문가들은 대기업과 중소·중견 기업의 적극적인 AI 협력을 통해 국내 제조업의 오랜 암묵지를 데이터화해야 한다고 주장하고 있다. 암묵지는 개인이 경험을 통해 축적했지만 글이나 매뉴얼로는 표현할 수 없는 지식을 말한다. 1960년대부터 제조업을 전략적으로 성장시키고 1980년대 수출 대국으로의 도약해 반도체·디스플레이·조선·자동차 등 고부가가치 산업을 성장시킨 노하우의 상당 부분이 암묵지 형태로 잠들어 있다는 얘기다.</p>
          <p contents-hash="c02cbb044c8bb565281ada2ed9aeeb84548c90358d0a21272cfcab245d3778d6" dmcf-pid="boh8kWtsLN" dmcf-ptype="general">AI를 통한 대·중소기업 간 협력과 데이터화는 중국 기술 굴기에 대응할 유일한 방안으로도 꼽힌다. 중국이 '제조 2025' 전략을 중심으로 글로벌 경쟁력 강화에 성과를 내고 있는 것은 사실이지만 2015년 관련 정책 발표 후 실제 산업 고도화의 역사는 10년 남짓에 불과하다. 우리가 50년 이상 쌓은 제조업 고도화를 AI와 결합하면 보다 경쟁력이 있을 것으로 보는 이유다.</p>
          <p contents-hash="02dda9e4f91c00ebd6743f71734c9598046acf71fc18bd8a8daf2ad8c11de941" dmcf-pid="Kgl6EYFOMa" dmcf-ptype="general">장준혁 한양대 융합전자공학부 교수는 "조선·철강·이차전지 등 역사가 긴 레거시 산업(기존 공정기술을 활용해 제품을 생산하는 산업) 공정은 AI 적용이 상대적으로 미흡하다"면서 "문제정의부터 데이터 수집까지 새로운 기술이 진입하는 데 장벽이 높다"고 지적했다. 이어 "제조업 분야는 특히 중국과 치열하게 경쟁하고 있는데, 다른 산업과 AI를 투트랙으로 경쟁력을 끌어올릴 시점"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="35ccd1dc6fd7df3fb1864b221b630d43330742345cac121b1712b80cfbec9b8e" dmcf-pid="9aSPDG3IJg" dmcf-ptype="general">김현정 기자 alphag@asiae.co.kr<br>심성아 기자 heart@asiae.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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