개별 공장에 머물러 온 제조 인공지능(AI) 혁신 성과를 산업 생태계 전체로 확산하기 위한 4단계 청사진이 공개됐다. 개별 공장의 성과를 점·선·면·입체로 연결하는 확산 체계다.
산업통상부는 3일 서울 프레스센터에서 기업인과 전문가 200명이 참석한 가운데 'AI 팩토리 전략회의'를 열고 이 같은 내용의 확산전략을 발표했다.
그간 산업부는 전국 245개 기업의 AI 팩토리 전환을 지원해왔다. 38개 우수 사례를 분석한 결과, 평균 생산성이 30.1% 향상되고 불량률이 15.5% 감소하는 구체적인 성과를 거뒀다. 그러나 한 공장에서 검증된 기술을 다른 공장이 처음부터 다시 개발해야 하는 중복 투자와, 혁신이 개별 공장이라는 '점(點)'에 파편화돼 머무는 한계가 지적돼 왔다. 한 곳의 성공을 공장과 공장, 산업 전체로 잇겠다는 구상이다.
이에 정부는 점 단위의 성과를 선(線)과 면(面), 입체(立體)로 확장하는 4단계 체계를 가동한다.
먼저 기존에 개발된 541개 AI 모델을 정밀 분석해 확산 가능성이 높은 과업을 시각화한 'M.AX 핵심과업 히트맵'을 마련한다. 제조기업 진단 결과를 바탕으로 맞춤형 'M.AX 처방전'을 발급하고, 투자 대비 성과(ROI) 평가체계를 신설해 기업의 실질적 수익 창출로 이어지는 현장 투자를 유도한다.
우수 모델은 타 기업의 유사 공정에 맞게 추가학습(fine-tuning)해 재사용함으로써 확산 속도를 획기적으로 높인다(선). 철강 가열로의 온도 예측 AI 모델을 타 기업의 유사 열처리 공정에 이식하는 방식이다. 이를 통해 특정 업종에 특화된 제조 AI 전문기업도 집중적으로 육성한다.
이러한 선을 묶어내는 '면'의 연대도 추진된다. 대기업(앵커기업) 주도로 협력사와 공통 제조 난제를 발굴해 공급망 전체의 경쟁력을 높인다. 아울러 자동차·기계(광주·창원), 반도체·디스플레이(천안·청주·구미), 석유화학·철강(울산·여수), 조선(대불·군산) 등 지역 특화 산업단지별로 공통 AX 수요를 발굴하고 공동 실증한다.
최종 지향점인 '입체'적 혁신은 생산계획부터 제조, 검사, 물류까지 공장 전체를 AI이 스스로 운영·통합 제어하는 '풀스택(full-stack) AI 팩토리' 구현이다. 기술개발 초기부터 현장 실증을 병행해 완전자율운영 기술을 확보하고, 이를 모듈화·표준화해 다른 제조 현장에 확산시킨다. 산업부는 이를 뒷받침하기 위해 2027년 정부안으로 풀스택 AI 팩토리 기술개발에 1200억원, 제조암묵지 AI 솔루션 개발에 2900억원을 투입할 계획이다.
정부 지원에만 의존하지 않는 자생적인 확산 생태계 조성에도 나선다. 산업성장펀드와 국민성장펀드 등을 활용해 우수 AI 기업과 대규모 프로젝트 투자를 지원하며, 'M.AX 아카데미'를 통해 제조업 재직자 역량 강화와 청년 전문인력 양성을 병행한다.
이날 회의에선 보스턴컨설팅그룹의 'M.AX 핵심과업 히트맵' 발표와 윤병동 M.AX 얼라이언스 AI 팩토리 분과위원장의 3대 업종(자동차·반도체·석유화학) 제조 파운데이션 모델 프로토타입 개발 성과가 공유됐다. 한국산업기술기획평가원(KEIT)과 한국산업기술진흥원(KIAT)의 2027년 핵심 사업 추진계획 상세 설명도 이어졌다.
김정관 산업부 장관은 “다른 공장에서 이미 성공한 기술을 처음부터 다시 개발하며 시행착오를 겪을 여유가 우리에겐 없다”며 “새로운 기술을 도입하고 확산하는 과정의 초기 리스크를 결코 기업과 현장에만 떠넘기지 않겠다”고 했다.
안영국 기자 ang@etnews.com
