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[IT뉴스]"제조업 AI 중복 개발 그만"…정부, 4단계 확산전략 가동

온카뱅크관리자

2026-11-03 15:57:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 보도기사 
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 38개 우수사례 생산성 30.1%↑…성과는 공장 한 곳에 머문 한계 천안·구미·울산 등 지역 특화 산단별 공통 인공지능 전환 수요 발굴
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 <img alt="정부, 제조 AI 4단계 확산전략 인포그래픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/551724-22lyJQR/20261103155403631bupd.jpg" data-org-width="535" dmcf-mid="7Ov1aBIk04" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/551724-22lyJQR/20261103155403631bupd.jpg" width="658">
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 정부, 제조 AI 4단계 확산전략 인포그래픽
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 공장마다 같은 인공지능을 처음부터 다시 만드는 중복 투자를 줄이려고, 정부가 제조 AI를 산업 전반으로 넓히는 4단계 확산전략을 꺼내 들었습니다.
 ◆ 245개 기업 지원 성과 점검…AI 모델 541개 진단·맞춤 처방전 발급
 산업통상부는 3일 서울 프레스센터에서 'AI 팩토리 전략회의'를 열고 AI 팩토리 확산전략을 발표했습니다.
 회의에는 현대모비스 이규석 대표이사와 HD한국조선해양 김형관 사장, LS엠트론 신재호 대표, 서울대 김영오 공대학장 등 기업인과 전문가 200여 명이 자리했습니다.
 정부가 지금까지 AI 팩토리 전환을 도운 기업은 전국 245곳입니다.
 이 가운데 38개 우수사례에서는 생산성이 30.1% 오르고 불량률은 15.5% 떨어졌습니다.
 성과는 분명했지만, 혁신은 공장 하나하나, 이른바 '점(點)'에 갇혀 있었습니다.
 이 '점'을 '선(線)'과 '면(面)'으로 잇고, 최종적으로 '입체(立體)'로 쌓아 올리는 것이 이번 전략의 뼈대입니다.
 첫 단계는 쓸 만한 모델을 가려내는 정밀 진단입니다.
 이미 개발된 AI 모델 541개를 분석해, 확산 가능성이 높은 과업을 한눈에 보여주는 'M.AX 핵심과업 히트맵'을 만듭니다.
 제조기업의 AX, 즉 인공지능 전환 수준을 진단한 결과를 바탕으로 맞춤형 'M.AX 처방전'도 발급합니다.
 투자 대비 성과, ROI 평가체계를 새로 만들어 실제로 돈이 되는 현장 투자를 끌어낸다는 구상입니다.
 ◆ 철강 가열로 모델 열처리 공정에 재활용…앵커기업·협력사 공급망 공동 대응
 두 번째 단계인 '선'은 검증된 모델을 비슷한 공정으로 옮겨 심는 방식입니다.
 철강 가열로의 온도를 예측하던 AI 모델을 다른 기업의 비슷한 열처리 공정에 적용하는 식입니다.
 우수 모델을 현장 특성에 맞게 추가학습, 이른바 파인튜닝(fine-tuning)해 다시 쓰는 방식으로 확산 속도를 크게 끌어올린다는 방침입니다.
 특정 업종에 특화된 제조 AI 전문기업도 집중 육성합니다.
 세 번째 '면' 단계에서는 대기업, 즉 앵커기업이 협력사와 함께 공통의 제조 난제를 찾아냅니다.
 이를 해결할 AI 모델을 개발·실증해 공급망 전체의 경쟁력을 높인다는 목표입니다.
 지역 특화 산업단지별로 공통 AX 수요도 발굴합니다.
 대상은 반도체·디스플레이의 천안·청주·구미, 자동차·기계의 광주·창원, 석유화학·철강의 울산·여수, 조선의 대불·군산 등입니다.
 지역 주력산업이 다 함께 도약할 기틀을 마련하겠다는 것입니다.
 2009년부터 이어져 온 기계장비산업기술개발 사업의 2027년 정부안은 2,223억 원이며, 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관합니다.
 ◆ 생산부터 물류까지 통합 제어하는 공장…펀드·인재 양성으로 자생 생태계
 마지막 '입체' 단계의 목표는 풀스택(full-stack) AI 팩토리입니다.
 생산계획부터 제조와 검사, 물류까지 공장 전체를 AI가 통합 제어하는 공장입니다.
 기술개발 초기부터 실제 제조현장 실증을 병행해 요소기술을 빠르게 고도화합니다.
 공장 단위 통합실증을 거쳐 완전자율운영 기술을 확보할 계획입니다.
 검증된 기술은 모듈화·표준화해 다른 제조현장으로 넓히고, 민간의 후속 사업화로도 잇습니다.
 풀스택 AI 팩토리 및 제조 AI 파운데이션 모델 기술개발 사업은 2027년부터 2031년까지 진행되며, 2027년 정부안 1,200억 원으로 KEIT가 주관합니다.
 정부 지원사업에만 기대지 않고 기업이 스스로 AI 투자와 도입을 이어가는 자생적 M.AX 생태계도 함께 조성합니다.
 제조기업과 AI 기업 간 네트워킹을 넓혀 현장의 AI 수요와 우수 AI 기업의 기술·솔루션을 연결합니다.
 산업성장펀드와 국민성장펀드 등을 통해 우수 AI 기업의 성장과 대규모 M.AX 프로젝트에 필요한 투자를 기업 성장 단계별로 지원합니다.
 'M.AX Academy'로 제조업 재직자의 현장 AX 역량을 키우고, 청년 대상 제조 AI 전문인력도 양성해 산업계 인재 공급을 늘립니다.
 ◆ 2027년 정부안 2,900억 원 제조 암묵지 사업 최대…BCG·윤병동 위원장 성과 발표
 지역기반 제조 AX 현장 인력양성 사업은 2027년부터 2030년까지 진행되며, 2027년 정부안은 130억 원입니다.
 같은 기간 추진되는 지역산단 기반 M.AX Academy 구축 사업의 2027년 정부안은 47.2억 원이고, 두 사업 모두 한국산업기술진흥원(KIAT)이 주관합니다.
 회의장에서는 현장 성과 발표도 이어졌습니다.
 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 자사의 주요 제조 AX 프로젝트 분석 결과와, 이를 토대로 한 'M.AX 핵심과업 히트맵'을 발표했습니다.
 윤병동 M.AX 얼라이언스 AI 팩토리 분과위원장은 자동차·반도체·석유화학 3대 업종의 제조 파운데이션 모델 프로토타입 개발 성과를 공유했습니다.
 이 개발은 AI 자율제조 SDM 플랫폼 기술개발 사업으로 2025년부터 2027년까지 진행되며, 2027년 정부안 75억 원으로 KEIT가 주관합니다.
 KEIT와 KIAT는 제조 암묵지 AI 솔루션 등 2027년 주요 사업 계획을 상세히 설명했습니다.
 제조 암묵지 활용 AI 솔루션 개발 사업은 2027년부터 2031년까지 이어지며, 2027년 정부안 2,900억 원으로 KEIT가 주관합니다.
 이번에 소개된 사업 가운데 2027년 정부안 규모가 가장 큽니다.
 김정관 장관은 "다른 공장에서 이미 성공한 기술을 처음부터 다시 개발하며 시행착오를 겪을 여유가 우리에겐 없다"고 말했습니다.
 ◆ 김정관 장관 "기업과 현장에만 떠넘기지 않겠다"…"든든한 방파제" 약속
 이어 "이제는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐를 넘어, 검증된 기술을 얼마나 빠르게 폭넓게 확산해 기업의 실질적인 매출과 이익으로 연결하느냐에 집중해야 할 때"라고 진단했습니다.
 김 장관은 "새로운 기술을 도입하고 확산하는 과정의 초기 리스크를 결코 기업과 현장에만 떠넘기지 않겠다"고 밝혔습니다.
 그러면서 "정부가 마중물을 붓고 시행착오의 두려움을 덜어주는 든든한 방파제가 될 테니, 현장의 치열한 혁신이 대한민국 제조업 전체의 거대한 도약으로 이어지도록 뜻을 모아달라"고 당부했습니다.
 회의는 3일 오후 2시 30분부터 3시 50분까지 프레스센터 20층 국제회의장에서 열렸습니다.
 행사는 사전환담에 이어 장관 개회사와 서울대 공대학장 축사, 영상 시청 순으로 문을 열었습니다.
 이후 산업부의 확산전략 발표와 BCG의 히트맵 발표, 윤병동 위원장의 프로토타입 성과 발표, KEIT·KIAT의 주요 사업계획 발표가 차례로 이어졌습니다.
 산업성장실장과 M.AX 국장, BCG 코리아 관계자 등도 자리를 함께했습니다.
 (사진=TJB NEWS, 생성형 AI) 
 표언구 취재 기자 | eungoo@tjb.co.kr
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