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중소기업 DX도입률 10% 미만...'허브센터' 구축 절실

디지털 전환(DX)이 기계산업의 혁신을 가속화하고 있다. 미국의 GE나 독일 지멘스 등이 대표적이다. 이들은 스마트 공장이나 AI 기반 품질 검사, 디지털 트윈을 활용한 설계 최적화 등으로 기업 경쟁력을 강화하며 글로벌 시장을 선도하고 있다. 지디넷코리아는 총 3회에 걸쳐 스마트팩토리와 AI 등 두뇌를 장착 중인 기계 산업의 변신을 한국기계연구원 DX전략 전문가 분석을 통해 짚어봤다.(편집자 주) # 2035년, 배터리 셀 제조 현장. 사람이 거의 없다. 100여 대의 자율주행 로봇과 협동로봇들만 라인을 따라 부품을 조립하고 운반한다. 생산 계획과 품질 관리, 장비 유지보수까지 모든 의사결정은 인공지능(AI)이 실시간 판단하며 수행한다. 공정 중단 없이 자율적으로 일정 조정과 에너지 절감이 이뤄지고, 인간은 운영 대시보드를 통해 공정 상태를 모니터링하고, AI가 보내는 알림을 통해 중요한 결정만을 내릴 뿐이다. 과거 수십 명이 필요했던 제조라인은 이제 AI 통제 아래 저절로 돌아간다. 이는 10년 뒤 예상하는 대한민국 자율제조 공장 모습입니다. 그리 될 것으로 예상합니다. 기계산업의 디지털 전환은 제조업에서 AI 자율제조라는 형태로 구현되며, 미래 산업에 혁신을 가져올 것입니다. AI 자율제조 기술은 제품 제조 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하는 과정에서 기존의 인간 전문가 개입을 점진적으로 인공지능이 대체하는 것을 의미합니다. 공장은 점차 로봇과 첨단 기계설비를 통해 완전 자동화를 향해 발전하며, 공정 운영과 의사결정 과정에서도 AI가 핵심적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 즉, 생산성 향상과 원가 절감을 위해 AI를 제조업의 두뇌로 활용하여, 생산관리, 공정 최적화 및 자동화, 고장 예측 및 유지보수 등을 완전 자율화하는 것이 AI 자율제조의 본질입니다. 이처럼 미래 제조업이 완전 자율화된 모습을 세 가지 관점에서 살펴볼 수 있습니다. 자율제조 미래는 "모든 걸 AI가 관리/감독/수행" 첫째, AI 자율제조를 구성하는 핵심 기술별 시각입니다. 공장, 시설 또는 장비에서 데이터를 수집하는 기술과 이를 효율적으로 전처리하는 기술, 인공지능 모델링하는 기술, 이를 디지털트윈에 심어서 다시 실제 시스템에 최적화/예지보전/불량탐지 등에 적용하는 기술입니다. AI 자율제조의 미래상은 이 모든 기술을 인공지능이 관리/감독/수행하는 것입니다. 즉, 데이터 수집도 인공지능이 최적으로 명령하여 진행하고, 전처리도 인공지능이 하며, 인공지능 모델링 종류 및 모델링 구조 선정도 인공지능이 합니다. 최적 모델링의 적용도 인공지능이 수행하여 완전 자동화를 넘어 완전 자율화 되는 제조가 되는 것입니다. 둘째, 기술 개발의 시간적 흐름을 따라 단계별 발전 과정을 조망해보면 이렇습니다. AI 자율제조 기술에 이르기 위해서는 데이터 모니터링, 데이터 분석/진단, 예측/최적화, 자율 의사결정, 완전 자율화 단계의 다섯 단계를 거쳐 기술 개발이 완성될 수 있습니다. 이때 필요한 기능과 기술을 보면, 처음에는 데이터 파이프라인을 구축하고, 수집하여 전처리하고, 모니터링합니다. 2단계에서는 모은 데이터를 인공지능 모델링하고, 3단계에서는 모델링을 사용하여 최적화/예지보전/이상탐지 등을 수행할 것입니다. 4단계에서는 부분적인 강화학습을 통해 자율 의사결정을 수행하여 5단계인 자율화로 나아갈 것입니다. 셋째, 기술 적용 범위의 확장성을 기준으로 살펴보면 단위 공정 모듈 수준의 인공지능 모델링에서 출발해 여러 공정 모듈이 더해진 제조 장비 수준으로 확장됩니다. 이러한 여러 장비와 로봇 또는 이송계로 구성된 하나의 제조 라인 수준으로 확대되어 나중에는 제조 공장 레벨, 회사 레벨로 확장되어 나갈 것입니다. AI 자율제조 기술이 성공적으로 정착되기 위해서는 국가 차원의 디지털 전환 정책이 필수적입니다. 한국은 제조업, 특히 기계산업을 중심으로 생산성 향상과 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 포괄적인 전략을 마련하고 있으며, 정부는 산업 데이터와 AI, 클라우드 등 첨단 기술을 기반으로 제조업의 혁신을 가속화하고 있으며, 데이터 표준화를 통해 기업 간 협업을 촉진해 디지털화된 제조 혁신 생태계를 구축하고 있습니다. 미국이나 중국, 일본, 독일도 제조공정 디지털화 전환에 속도를 내고 있습니다. 그럼 우리나라는 어떻게 해야할까요. TRL 7~8 수준 실증 상용화 위해선 DX 전문 공간 필요 우선 AI 자율제조를 가속화 하기 위해 국내에서도 디지털전환 허브 센터(DX 허브) 구축이 필요합니다. 현재 국내 기계산업의 AI/DX 지원을 위한 인프라가 부족해 중소기업의 DX 도입률이 10% 미만(중소기업연구원, 2023)에 불과한 상황입니다. AI/DX 기술을 활용할 수 있는 인재 부족으로 인해 기업들이 디지털 전환을 적극적으로 추진하지 못하고 있습니다. DX 허브는 디지털 트윈과 실제 제조 환경을 연결하는 실증 공간, AI/DX 교육 및 기술 검증을 수행하는 전문 기관, 산업현장에서 기술 이전과 확산을 촉진하는 협력 거점으로 기능해야 합니다. 기존 분산된 공간에서는 기술성숙도(TRL) 5~6 수준까지만 실현 가능하지만, TRL 7~8 수준의 실증 및 상용화를 위해서는 DX 전문 공간이 필요합니다. 이를 통해 제품 개발 비용 절감, 품질 개선, 외산 소프트웨어 대체 등 실질적인 산업적 효과를 창출할 수 있을 것입니다. AI 자율제조는 기계산업의 디지털전환을 통해 필연적으로 나아가야 할 방향입니다. 한국이 글로벌 제조업 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 디지털 전환 인프라 구축, 디지털 인재 양성, 제조업의 AI/DX 적용 확대, 디지털 트윈 기반의 실증 및 기술 확산이 절실합니다. DX 허브 센터를 중심으로 제조업 전반의 디지털 혁신이 가속화된다면, 한국은 글로벌 제조 패러다임 변화 속에서 주도적인 위치를 확보할 수 있을 것입니다.

2025.04.01 15:25이택민

LG전자, AI로 제조역량 강화…"품질 예측 시간 99% 단축"

LG전자는 인공지능(AI)을 활용해 완성 제품의 품질 예측 시간을 기존 대비 최대 99%까지 단축하는 AI 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. LG전자는 이 기술로 제품 개발 과정에서 수차례 반복되는 검증 시간을 줄여 개발기간 단축은 물론, 생산 효율성도 높일 것으로 기대하고 있다. 기존에는 시제품 제작 전에 품질을 예측하기까지 매번 약 3~8시간이 소요됐다. 반면 이번에 개발한 기술은 AI를 활용해 별도의 시뮬레이션 없이 3분 이내로 예측할 수 있다. 유사한 딥러닝 알고리즘 기반의 AI 기술과 비교해 분석을 위한 AI의 학습 시간을 95% 이상 단축하고, 메모리 사용량은 10분의 1 수준으로 줄이면서도 정확도는 15% 이상 높였다. 결과를 실제 제품에 가까운 3D 형태로 보여줘 개발자가 직관적으로 검토할 수 있는 것도 장점이다. 제품 개발자들의 편의성도 높였다. 이 기술은 3D 도면 정보만 입력하면 오차를 줄이기 위해 도면 좌표를 기준에 맞춰 정밀하게 정렬하는 등 별도의 과정 없이 정확하고 빠르게 품질 예측 결과를 보여준다. 입력된 데이터를 압축·경량화하는 기술도 적용해 더 빠르고 정확하게 세밀한 정보를 AI가 학습할 수 있다. LG전자는 개발자들이 이 기술을 업무에 편리하게 활용할 수 있도록, 웹 기반 서비스 플랫폼인 '엔지니어링 AI(Eng.AI)'도 선보일 계획이다. LG전자는 이 AI 기술을 자체 제조역량 강화에 우선 활용한다. 냉장고, 세탁기 등 생활 가전과 TV, 차량용 제품 등에 탑재되는 부품 설계에 순차 적용한다. 스마트팩토리 솔루션에도 적용해 지난해부터 본격 시작한 솔루션 외판 및 컨설팅 사업의 경쟁력도 높일 수 있을 것으로 기대된다. 올해 생산기술원이 LG그룹 계열사를 제외한 외부 업체에 스마트팩토리 솔루션을 공급하는 수주 규모는 전년 대비 30% 이상 증가한 4천억원 수준으로 예상된다. LG전자는 고객 군을 가전 산업뿐만 아니라, 반도체, 제약, 화학 산업 등으로 확대하며 오는 2030년까지 스마트팩토리 솔루션 사업을 외판 매출액 조 단위 이상의 사업으로 육성해 나갈 계획이다. 현재 스마트팩토리 솔루션은 ▲생산시스템 설계·모니터링·운영 ▲빅데이터 및 생성형 AI 기반 설비·공정관리, 산업안전, 품질검사 ▲산업용 로봇 등을 중심으로 사업을 진행하고 있다. 여기에 Eng.AI 플랫폼과 같은 제품개발 및 생산요소 경쟁력을 강화할 수 있는 AX솔루션도 준비 중이다. LG전자는 지난 67년간의 공장 설계·구축·운영을 통해 축적해 온 방대한 제조 데이터와 노하우, 글로벌 최고 수준의 생산요소기술에 AI와 DX를 연계, 스마트팩토리 솔루션의 차별화를 추구하고 있다. LG전자는 지난해부터 한국과학기술원(KAIST) 박찬영 교수팀과 제품 설계 과정의 효율화를 위한 검증 기술을 공동 연구해 왔다. 최근에는 AI 분야 글로벌 최고 수준 학회인 국제머신러닝학회에 관련 논문을 제출해 학술적으로도 기술 검증을 받을 계획이다. 정대화 LG전자 생산기술원장 사장은 "스마트팩토리 사업을 담당하고 있는 생산기술원에서는 스마트팩토리 전 단계에서 고객에게 최적의 솔루션을 제공하고 있다"며 "AI 기반의 검증 기술로 제품 개발 주기의 단축은 물론, 개발 효율성 역시 크게 향상될 것"이라고 말했다.

2025.03.27 15:36신영빈

"제조 AI 미래 논의"…알테어, 2025 AI 워크숍 성료

알테어가 인공지능(AI) 시뮬레이션을 비롯한 생성형 AI, 에이전트 등 최신 기술 실무 적용 방안을 공유했다. 알테어는 지난 21일 서울 과학기술회관에서 '2025 AI 워크숍'을 성황리에 마쳤다고 24일 밝혔다. 이번 워크숍에는 제조업체 실무진과 산업 전문가 약 300명이 참석해 제조 분야에 적용 가능한 AI 기술을 논의했다. 행사는 김도하 한국알테어 지사장 개회사로 시작됐다. 이어 우즈왈 파트나익 알테어 글로벌 전략 시니어 디렉터가 'AI 중심 엔지니어링에서의 엔지니어 역할 변화'를 주제로 AI가 엔지니어링 혁신의 핵심 요소로 자리매김하는 과정과 미래 대응 전략을 소개했다. 국내 제조업체들의 구체적인 AI 활용 사례도 공유됐다. HD현대사이트솔루션은 '구조해석 결과 예측을 위한 피직스 AI와 AI 스튜디오의 활용 사례'를 발표하며 AI를 활용한 구조 해석 정확도 개선 방법을 설명했다. LG이노텍은 '인스파이어 폴리폼과 피직스 AI를 적용한 선형, 비선형, 접착제 도포 공정 해석 사례'를 통해 디스플레이 제조 과정에서 중요한 접착제 도포 공정의 방대한 해석 데이터를 효과적으로 처리한 사례를 소개했다. 또 일진글로벌은 '휠 베어링 성능 예측을 위한 AI 스튜디오와 피직스 AI의 비교 검토'를 통해 AI 기반 예측 모델의 정확성과 효율성을 분석했다. 이어 자동차, 제조, 전자 등 다양한 산업 분야의 적용 사례가 발표됐다. ▲현업 담당자를 위한 생성형 AI 소형언어모델(sLLM) 실전 사례 ▲지식 그래프와 생성형 AI를 활용한 차량 안전을 위한 그래프 지원 엔지니어링 ▲설계, 테스트, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 엔지니어를 위한 AI 기반 기술 민주화 ▲AI 기반 E-모터 전자기 해석 프로세스 제안 ▲ 제조업 AI를 위한 고성능컴퓨팅(HPC) 운영 전략: 알테어원과 데이터 분석의 시너지 등이 포함됐다. 김도하 지사장은 "AI는 이제 현장에서 필수적인 핵심 기술이며, 효과적인 도입을 위해서는 산업별 맞춤형 전략이 필요하다"며 "국내 제조업체들의 AI 도입과 경쟁력 강화를 지원하기 위해 세 번째 AI 워크숍을 개최했으며, 앞으로도 다양한 AI 솔루션을 제공해 산업 혁신을 선도하겠다"고 말했다.

2025.03.24 16:12김미정

수입식품 해외공장 등록서류 검토에 AI 기술 적용…민원 처리 3일에서 1일로 단축

식품의약품안전처는 AI(인공지능) 등 디지털 기술을 적용한 '수입식품 해외제조업소 등록 서류 자동검토 시스템'을 3월17일부터 운영한다고 밝혔다. 2016년부터 국내로 수입식품등(축산물 제외)을 수입하려는 자 또는 해외제조업소 설치·운영자가 수입신고 전에 해외제조업소의 명칭, 소재지, 생산지, 생산품목 등 등록해야 한다. 등록 기관은 2024년 기준 약 5만1천 개소에 달한다. 새로운 시스템은 기존 민원 담당자가 직접 검토하던 민원서류를 AI 머신러닝 기반 광학 문자 인식(AI-OCR), 업무처리 자동화(RPA) 기술 등을 활용해 등록 신청인 정보, 해외제조업소 소재지 등 기초정보를 검토하고, 수출국 정부 증명서 등 다국어 서류를 자동번역·비교한다. 이를 통해 신청 정보 일치 여부, 중복업소 여부 등을 확인한다. 또 해외제조업소의 주소를 위‧경도 체계로 변환해 지도 앱(구글맵)으로 정확한 위치 정보를 검증한다. 이 경우 식품관련 사고나 질병·재난 등 위험지역 내에 위치한 업소를 신속하게 파악해 수입식품 검사 등에 반영할 수 있다. 특히 연간 약 4만 건에 달하는 민원의 처리기간을 3일에서 1일로 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 식약처는 해외제조업소 등록 정보 오류를 최소화하고 민원처리시간을 줄여 정확하고 효율적인 수입식품 안전관리가 가능해질 것으로 기대하며, 다양한 디지털 기술을 활용해 수입식품 안전관리 혁신을 지속 추진하고, 국민이 수입식품을 안심하고 소비하는 환경을 조성하는데 최선을 다할 계획이라고 밝혔다.

2025.03.17 17:38조민규

산업 AI가 이끄는 스마트공장의 진화…미래 제조 혁신 주도

산업 인공지능(AI) 시대를 선도할 미래 제조 혁신 대표기술을 한자리에서 만나볼 수 있는 '2025 스마트공장‧자동화산업전(AW·Automation World 2025)'이 12일 개막했다. AW2025는 코엑스·한국산업지능화협회·한국무역협회 등이 공동 주최하고 산업통상자원부·중소벤처기업부 등이 공동 후원한다. 12일부터 14일까지 사흘간 코엑스 전관에서 열렸다. 올해에는 500개 이상의 국내외 기업이 2천200여 개 부스에서 최신 제품과 솔루션을 선보였다. 1990년 '한국 국제 공장자동화 종합전'으로 시작해 올해 35회를 맞이한 이번 전시회는 '자동화에서 자율화로(Automation to Autonomy)'를 슬로건으로 내세웠다. 미래 제조 현장이 AI·디지털 트윈·로봇·클라우드·엣지 컴퓨팅 기술과 결합하면서 사전에 설정된 알고리즘에 따라 움직이는 기존 '자동화' 중심의 스마트공장을 넘어서서 AI가 스스로 데이터를 분석해 최적의 공정을 운영하는 AI 기반 '자율제조' 공장으로 진화하고 있는 흐름을 반영했다. 전시장에서는 현대 오토에버의 대규모언어모델(LLM) 기반 AI 제조 관리 솔루션, 슈나이더 일렉트릭의 협동로봇(Cobot·Collaborative Robot)과 사물인터넷(IoT)·AI 기반 지능형 전력 시스템, 로크웰 오토메이션의 자율주행 로봇 등 다양한 기업의 기술·제품·솔루션을 확인할 수 있다. 또 제품 전시 뿐만 아니라 ▲AI 기반 자율제조 전문 컨퍼런스 ▲신제품·신기술 공개 세미나 ▲수요-공급 기업 간 비즈니스 매칭 ▲해외바이어 수출상담회 등 다양한 프로그램이 운영된다. 이를 통해 기술 전시를 넘어서서 AI 활용 사례를 직접 체험하고 혁신 기술을 공유하는 중요한 플랫폼으로서 역할을 할 것으로 기대된다. 개막식에는 이승렬 산업부 산업정책실장이 참석해 주요 기업 전시관을 찾아 AI 기반 자율제조 기술과 제품을 확인하고, AI 활용을 통한 기업들의 혁신 노력을 독려했다. 산업부는 지난해 9월 국가AI위원회 출범을 계기로 '산업 AX 확산 방안'을 발표하고, 지난 1월 AI산업정책위원회를 통해 '산업 AI 확산을 위한 10대 과제'를 공개하고 이행을 위한 세부 추진 계획을 마련 중이다. 이승렬 산업부 산업정책실장은 “산업부는 AI를 산업정책의 중심에 두고, 산업 전반의 AI 활용·확산에 주력하고 있다”며 “12대 업종의 AI 자율제조 선도 프로젝트를 선정·지원해 자율 제조공장 확산을 가속화하고, 컴퓨팅 인프라·산업 데이터·산업현장 AI 인재 등 탄탄한 AI 활용 기반을 구축해 기업이 쉽고 안전하게 AI를 도입할 수 있도록 다양한 정책적 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.

2025.03.12 08:11주문정

심플랫폼, IPO 공모가 '최상단' 확정…AIoT 강자로 자리 잡을까

심플랫폼이 투자자들의 높은 관심을 받으며 기업공개(IPO) 수요예측을 마쳤다. 인공지능 사물인터넷(AIoT) 시장에서의 경쟁력을 인정받은 결과다. 심플랫폼은 기관 투자자 대상 수요예측에서 1천213.84대 1의 경쟁률을 기록하며 공모가를 1만5천원으로 결정했다고 10일 발표했다. 이는 공모가 밴드인 1만3천~1만5천원 중 최상단으로, 이번 수요예측에 참가한 국내외 2천135개 기관 중 99%가 최상단 이상의 가격을 제시한 결과다. 심플랫폼은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)를 결합한 AIoT 기술을 기반으로 산업 데이터를 수집, 분석, 활용하는 기업이다. 하나의 제품으로 산업 현장의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 공급망 안정성과 기술력을 인정받아 기관 투자자들의 관심을 받았다. 이는 AIoT 시장이 빠르게 성장하는 가운데 업계의 높은 기대감을 반영한 결과다. 글로벌 시장조사기관 포츈 비즈니스 인사이트에 따르면 지난 2022년 279억2천만 달러(한화 약 40조4천560억원)이었던 시장 규모는 단 1년만에 356억5천만 달러(한화 약 51조6천568억원)로 확대됐다. 오는 2030년까지는 2천538억6천만 달러(한화 약 367조8천431억원) 규모에 이를 것으로 전망된다. 심플랫폼은 오는 11일부터 이틀간 일반청약을 진행한 후 이달 21일 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 이번 IPO를 통해 조달한 자금은 연구개발(R&D) 투자 확대, AIoT 기술 고도화, 시장 확장에 투입할 계획이다. 신규 고객사 확보에도 적극 나서 산업 전반의 디지털 혁신을 선도한다는 전략이다. 강태신 심플랫폼 대표는 "IPO를 통해 우리 AIoT 기술력이 시장에서 다시 한 번 인정받았다"며 "산업 현장의 디지털 혁신을 이끌며 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2025.03.10 16:48조이환

베스핀글로벌, 제조 분야 AI 혁신 사례 공유한다

베스핀글로벌이 '제조 인공지능(AI)' 기술 활용 사례를 소개하는 장을 마련한다. 베스핀글로벌은 아마존웹서비스(AWS)와 에티버스가 오는 25일 서울 롯데호텔 월드에서 공동 주최하는 '2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스'에 참여한다고 10일 밝혔다. 해당 컨퍼런스는 제조 산업에서 클라우드 기반 첨단 기술과 구축 사례를 공유하는 장이다. 이를 통해 생산 현장의 성공적인 디지털 전환을 위한 비즈니스 인사이트를 제공할 방침이다. AWS 파트너사 경험 바탕으로 디지털 전환 사례를 소개하고 관련 솔루션을 소개하는 자리다. 베스핀글로벌은 AI 에이전트 플랫폼을 비롯해 ▲머신러닝(ML)옵스 ▲거대언어모델(LLM)옵스 ▲데이터옵스 등 제조 산업에 최적화된 AI 기술을 공개한다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 시 직면하는 주요 과제와 해결 방안에 대해 논의한다. 이날 관계사 옵스나우의 서비스형 소프트웨어(SaaS)형 솔루션 'IoT옵스'도 소개될 예정이다. 또 부스 참관객 대상으로 제품 시연과 활용 컨설팅, AI 도입 관련 설문조사 이벤트 등을 진행한다. 베스핀글로벌 박승호 AI 코어실장은 'AI 에이전트 플랫폼을 활용한 제조 부문 생성형 AI 구축 사례'에 대해 발표한다. 이번 발표에서는 생성형 AI 기반 주문 등록 시스템을 구축해 연간 비용을 절감한 A사 사례를 중점적으로 다룰 계획이다. 박 실장은 "생성형 AI 도입 과정에서 기업들은 데이터 처리·조직 역량 부족 등 다양한 과제에 직면하고 있다"며 "이를 해결하려면 맞춤형 AI 전략이 필수적"이라고 강조했다. 그러면서 "이번 행사를 통해 다양한 AI 활용 사례 기반으로, 제조 산업에 특화된 AI 전략과 이에 따른 솔루션을 제공하고 있다"고 덧붙였다.

2025.03.10 15:22김미정

구글 창업자 래리 페이지, AI 스타트업 설립…제조업 판도 바꾸나

구글 공동창업자인 래리 페이지가 인공지능(AI) 기반 제조업 스타트업을 창업했다. AI를 활용한 제품 설계 최적화 및 공장 생산 자동화를 목표로 하는 것으로 보인다. 7일 디인포메이션 등 외신에 따르면 페이지는 '다이나토믹스(Dynatomics)'란 스타트업을 설립했다. 현재 이 회사에선 크리스 앤더슨 전 키티호크 최고기술책임자(CTO) 지휘 아래 소규모 엔지니어 팀이 연구개발을 진행 중이다. 다이나토믹스는 AI를 이용해 제품 설계를 자동화하고 이를 공장에서 즉시 생산할 수 있도록 지원하는 기술을 개발 중이다. 목표는 기존 방식보다 더 최적화된 디자인을 빠르게 생성하고 제조 공정을 간소화하는 것이다. 페이지 전 구글 창업자는 과거 전기 항공기 스타트업 키티호크에도 투자한 바 있으며 이번 프로젝트에서도 기술 혁신을 중심으로 한 제조업 혁신을 꾀하는 것으로 분석된다. AI 기반의 제조업 혁신은 최근 다양한 기업들이 도전하는 분야로, 자동화된 설계 및 생산 기술이 빠르게 발전하고 있다. 현재 제조업 AI 분야에서는 다이나토믹스 외에도 다양한 기업이 연구개발을 진행 중이다. 오비탈 머티리얼즈는 배터리 및 탄소 포집 소재를 개발하는 AI 플랫폼을 구축 중이며 피직스X는 자동차, 항공우주, 소재 과학 분야에서 시뮬레이션을 지원하는 도구를 제공하고 있다. 또 인스트루멘털은 AI 비전 기술을 활용해 공장 내 결함을 감지하는 솔루션을 개발 중이다. 디 인포메이션은 "래리 페이지가 새로운 AI 제조 스타트업을 추진 중"이라며 "최적화된 제품 설계를 실현함으로써 제조업 혁신을 목표를 한다"고 분석했다.

2025.03.07 09:34조이환

[AI 리더스] 최형두 의원 "불필요한 규제 완화, 韓 도약 기회…제조 AI로 글로벌 선도해야"

"인공지능(AI) 산업 발전을 위해 불필요한 규제는 줄이고 실질적 피해를 방지하는 균형 있는 정책이 필요합니다. 특히 우리에게 강점이 있는 제조를 위한 거대행동모델(LAM)과 안정적인 전력 공급을 통해 글로벌 AI 경쟁력을 갖춰야 합니다. 이를 위해 경남·마산을 AI 제조 혁신 거점으로 키우고 국가 차원의 투자와 민간 협력을 확대해야 합니다." 최형두 국민의힘 의원은 최근 기자와의 인터뷰에서 인공지능(AI) 산업 경쟁력을 높이기 위한 전략을 제시했다. 그는 AI 규제 혁신과 인프라 확충 제조 AI 육성을 통해 한국이 글로벌 AI 선도국으로 도약해야 한다고 강조했다. 25일 업계에 따르면 AI 기술이 빠르게 발전하면서 산업 전반에 걸쳐 규제와 인프라 확충이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이에 최형두 국민의힘 의원은 규제 개혁, 전력 인프라 확충, 제조 LAM 육성, 지역 AI 클러스터 구축 등의 종합 전략이 필요하다고 강조했다. 그는 디지털 교과서 도입에 대한 오해, 스타트업 노동 규제, 데이터센터 전력 수급 불안 등을 주요 해결 과제로 지목했다. 또 국가 AI 경쟁력 제고를 위해 경남 마산을 AI 제조업 혁신 거점으로 조성하기 위해 디지털 자유무역지역 및 아시안 공학기술원(AIT) 설립을 추진 중이라고 밝혔다. "AI 규제, 혁신을 저해하지 않는 균형 필요" 최 의원에 따르면 지난해 12월 국회에서 통과된 AI 기본법은 현재 구체적인 시행을 위해 하위법령 정비단이 구성돼 논의를 진행 중이다. 다만 법안에 포함된 '고위험 AI' 개념은 입안 단계에서는 모호하게 규정됐던 상황이어서 기술 발전을 저해할 수 있다. 그는 AI의 위험성이 과장돼 아직 존재하지 않는 상상 속의 위협을 근거로 연구개발을 규제하는 것은 바람직하지 않다고 주장했다. 실제로 그는 최근 세계적 AI 전문가인 얀 르쿤 메타 AI 수석과 만나 규제가 산업 발전에 미칠 영향을 심도 있게 다뤘다. 논의 과정에서 르쿤 교수 역시 불필요한 규제는 AI 연구개발을 저해할 뿐이며 실질적인 피해를 방지하는 방향으로 초점을 맞춰야 한다는 점에서 공감했다고 밝혔다. 최 의원은 "최근 함께 논의했던 르쿤 교수는 AI 연구개발을 규제해서는 안되고 오픈소스 AI 플랫폼을 제한하면 AI 산업 전반이 위축될 것이라고 역설했다"며 "기술 자체가 아니라 딥페이크, 허위정보 유포, 사기 등 실제 피해를 초래하는 행위를 중심으로 규제를 적용해야 한다"고 지적했다. 디지털 재난방지법의 필요성도 강조됐다. 이 법은 기간통신·부가통신·데이터센터 등으로 분산된 기존 재난관리 체계를 통합해 디지털 인프라의 안정성을 강화하는 것을 목표로 한 법으로, 최 의원은 판교 데이터센터 화재 이후 관련 법·제도의 개선 필요성을 제기하며 법안 발의를 주도한 바 있다. 그는 "디지털 재난을 선제적으로 대비하고 신속한 복구가 가능하도록 법적 일관성을 확보해야 한다"고 강조했다. 디지털 교과서 도입을 둘러싼 오해에 대해서도 입장을 분명히 했다. 최 의원은 일각에서 제기하는 디지털 교과서를 활용한 학생들의 게임 남용 가능성이 사실과 다르다고 지적했다. 그는 "야당을 비롯해 일각에서는 학생들이 디지털 교과서를 이용해 게임을 할 가능성이 있다고 주장하지만 이는 사실과 다르다"며 "디지털 교과서는 K-클라우드와 연동돼 있어 원천적으로 게임 접속이 불가능하다"고 강조했다. 이어 "야당이 근거 없는 우려를 조장하며 잘못된 프레임을 씌우고 있다"고 비판했다. 이같이 최 의원은 AI 산업 발전과 규제의 균형이 무엇보다 중요하다고 강조했다. 완전한 규제 부재는 국민의 안전과 정보 보호 측면에서 위험을 초래할 수 있지만 무조건적인 규제 강화는 연구개발을 위축시켜 산업 성장을 저해할 수 있다는 것이다. 그는 "AI 규제는 안전과 혁신의 균형을 맞춰야 한다"며 "산업 발전을 저해하지 않으면서도 국민을 보호할 수 있는 실질적인 정책이 필요하다"고 강조했다. AI 성장, 핵심은 인프라 확충과 인재 확보…전력·노동 환경 개선 시급 최 의원에 따르면, AI 산업이 급속도로 성장하면서 데이터센터의 전력 수요도 빠르게 증가하고 있다. 그는 단순히 AI 반도체를 확보하는 것만으로는 한계가 있으며 이를 효과적으로 활용할 수 있는 제조 AI 전략과 안정적인 전력 공급 체계 구축이 필수적이라는 입장을 밝혔다. 그는 "AI 연산량 증가로 인해 데이터센터의 전력 소비가 폭발적으로 늘어나고 있다"며 "안정적인 전력 공급이 없으면 AI 산업이 글로벌 경쟁력을 잃는다"고 경고했다. 실제로 글로벌 기업들은 전력을 확보하기 위해 사력을 다하고 있는 상황이다. 마이크로소프트(MS)는 자체 소형 원자로(SMR)를 도입하고 있으며 구글은 재생에너지 연동을 확대하는 방식으로 AI 연산 인프라를 구축하고 있다. 최 의원은 "우리도 원전과 재생에너지를 병행 활용해 AI 데이터센터가 안정적으로 운영될 수 있도록 해야 한다"고 주장했다. 특히 원자력 발전은 AI 산업 전력 수급 문제를 해결할 현실적인 해결책으로 꼽힌다. 최 의원은 "한국형 원전은 체르노빌이나 후쿠시마와 다르게 높은 안전성을 갖추고 있다"며 "재생에너지는 기상 조건에 따라 변동성이 크기 때문에 이를 보완하는 안정적인 전력 공급원이 반드시 필요하다"고 말했다. AI 산업 전략과 관련해 최 의원은 "초거대 AI 경쟁에서 한국이 미국과 중국을 따라가기엔 현실적 한계가 있다"며 "다만 제조업 강국으로서 제조 AI인 LAM 분야에서 글로벌 선도국이 될 기회가 있다"고 주장했다. 이어 "LLM 역시 꾸준한 발전은 물론 필요하나 국가적 역량이 제한된 상황에서 단순히 '패스트 팔로워'가 아니라 '퍼스트 무버'가 되기 위해서는 많은 고민이 필요하다"고 덧붙였다. 또 그는 중국 AI 스타트업 딥시크 사례를 언급하며 AI 반도체를 단순히 개발하는 것보다 이를 어떻게 활용할 것인지가 더 중요하다고 지적했다. 딥시크는 자체 연구비를 최소화하면서도 기존 AI 모델을 효과적으로 학습시켜 오픈AI를 위협하는 수준의 성과를 냈다. 최 의원은 "단순히 AI반도체뿐 아니라 이를 활용한 제조 AI 최적화 기술을 확보해야 한다"고 강조했다. 최근 국내 AI 산업의 인재 유출이 빈번해지는 가운데 최 의원은 노동 규제 개혁의 필요성 역시 강조했다. 그는 "네이버, LG 같은 국내 기업에서 어렵게 키운 인재들이 시니어 단계에서 결국 실리콘밸리로 떠나는 현실을 바꿔야 한다"며 "이를 위해 연구 인력에게 충분한 보상을 제공할 수 있는 환경을 조성하고 해외 우수 인재를 유치할 수 있는 적극적인 정책이 필요하다"고 밝혔다. 단순한 보상 문제를 넘어 노동 환경 개선도 중요하다고 강조했다. 최 의원에 따르면 IT 업계 내부에서도 연구·개발 직군에 한해 더 많은 근무 시간을 허용해야 한다는 의견이 일부 나오고 있다. 그는 업계 관계자들 사이에서도 "규제가 아니라 자율적으로 더 일할 수 있는 환경이 필요하다"는 주장이 존재한다는 점을 짚으며 혁신 산업 특성을 반영한 노동 정책이 필요하다고 지적했다. 최 의원은 "AI 스타트업과 연구소에서 7시간 노동만 강제하면 실리콘밸리와 경쟁할 수 없다"며 "혁신 산업에는 유연한 근무 환경이 보장돼야 한다"고 강조했다. 제조 AI, 마산을 테스트베드로…디지털 자유무역지역 '추진' 최 의원은 경남·마산이 제조 AI의 최적의 테스트베드라고 강조하며 이를 AI 산업 중심지로 육성하기 위한 구체적인 전략을 제시했다. 그는 제조업 강점을 활용해 스마트 공장과 AI 테스트베드를 구축하고, 이를 디지털 자유무역지역으로 발전시켜 글로벌 기업들이 참여할 수 있도록 해야 한다고 밝혔다. 그는 "창원과 마산은 한국의 대표적인 제조업 중심지로, 항공·선박·자동차·원전 산업이 밀집돼 있다"며 "이미 스마트 공장 기반이 형성돼 있어 제조 AI와 결합하면 산업 혁신을 선도할 수 있다"고 말했다. 그는 제조 공정 데이터 활용이 핵심이라고 강조했다. AI를 활용해 생산 데이터를 정제하고 최적화하면 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있다는 분석으로, 데이터를 활용한 스마트 제조가 단순한 자동화를 넘어 AI가 직접 분석하고 최적 생산 방식을 찾아내는 단계로 갈 수 있다는 것이다. 이를 위한 인재 양성 전략으로 그는 아시안 공학기술원(AIT) 설립 계획을 밝혔다. 그는 "카이스트 등과 협력해 AIT를 설립하고 동남아시아를 포함한 해외 공학 인재를 적극 유치해야 한다"며 "실현만 된다면 이를 통해 제조 AI를 연구·개발할 우수 인력을 국내에서 양성하고 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다"고 밝혔다. 최 의원은 마산을 디지털 자유무역지역으로 지정하는 방안도 추진하고 있다. 이로써 글로벌 테크 기업과 중견 제조업체들이 AI 및 제조 데이터를 활용할 수 있는 환경을 조성하겠다는 계획이다. AI 산업 발전을 위한 정부 재정 투자 확대 필요성도 강조했다. 현재 야당은 추가경정예산(추경) 편성을 요구하며 총 35조원 규모의 예산안을 제시한 상태다. 다만 이 중 상당 부분이 미래를 위한 AI·반도체·첨단산업 등 미래 산업 투자 비중은 상대적으로 낮아 국가 성장에 제약이 발생할 수 있다는 것이 최 의원의 분석이다. 최 의원은 "민주당이 주장하는 추가경정 예산 35조원 중 AI에 대한 직접 투자 비중이 너무 낮다"며 "AI 데이터센터 구축·반도체 연구개발·스타트업 지원 등에 전략적으로 집중 투자해야 한다"고 지적했다. 또 그는 정부 예산만으로는 한계가 있다며 민간 기업의 참여를 유도하기 위한 특수목적회사(SPC) 활용 방안을 제시했다. 이는 국내외 기업들이 AI 인프라에 적극적으로 투자할 수 있도록 법적·제도적 환경을 마련하는 전략이다. 최형두 국민의힘 의원은 AI 산업이 단편적인 정책만으로는 성장할 수 없다고 강조했다. 그는 "AI 발전을 위해서는 전력·데이터·인력·규제·재정 등 모든 요소가 유기적으로 결합돼야 한다"며 "여야를 가리지 않고 모두가 한 마음이 돼 통합된 전략을 추진할 때만 대한민국이 글로벌 AI 선도국으로 도약할 수 있다"고 강조했다.

2025.02.25 09:46조이환

산업 인공지능(AI) 확산 위한 청사진 나왔다

산업 인공지능(AI) 확산을 위한 청사진이 나왔다. 산업통상자원부는 22일 서울 소공동 롯데호텔에서 '제3차 AI산업정책위원회'를 개최하고 '산업 AI 확산을 위한 10대 과제'를 제시했다. AI산업정책위원회는 산업부 장관과 한국공학한림원 회장이 공동위원장을 맡고 민간 전문가로 기술 동향·미래산업·표준·정책제언 등 4개 분과를 구성해 운영하고 있다. 10대 과제는 ▲AI 선도 프로젝트 ▲AI 에이전트와 피지컬 AI ▲산업 AI 컴퓨팅 인프라 ▲산업 데이터 ▲AI 반도체 ▲AI 인재 ▲전력 인프라 ▲산업 AI 자본 ▲AI 생태계 ▲산업 AI 제도 등이다. 산업부는 지난해 9월 제1차 국가인공지능위원회에서 발표한 '국가 AI 전략 정책방향'의 큰 틀 아래에서 산업 AI 확산을 위해 정부가 시급히 추진해야 할 우선순위 높은 10대 과제를 앞으로 과제별 추진 계획을 구체화한 후 관계부처와 협의해 추진할 계획이다. 안덕근 산업부 장관은 “올해 CES에서도 AI는 더는 선택의 대상이 아니고 어떤 분야에서 얼마나 신속하게 AI를 활용하는지 여부에 우리 산업의 미래가 달려 있음을 다시 한번 확인할 수 있었다”며 “작년에 AI 활용의 잠재력을 확인했다면 이제는 산업현장에서 속도감 있게 AI가 활용되는 모습을 보여주고 성과를 내야 할 때가 됐다”고 강조했다. 안 장관은 “산업부는 위원회의 민간 제언 내용을 토대로 3대 분야 10대 과제를 선별했다”며 “우선 성공사례를 만드는 것이 중요하다”고 덧붙였다. 산업부는 자율제조 등 선도 프로젝트를 추진해 산업에 특화된 AI 에이전트를 만들고 휴머노이드 로봇 등 피지컬 AI로 발전시키기 위한 과제를 제시했다. 다음으로 산업 AI 성공의 필수요소는 기업이 필요로 하는 컴퓨팅 인프라·산업 데이터·인력양성 문제를 해결하는 것으로 보고 정부 차원의 역할을 제시했다. 또 AI 시대에 맞는 전력·금융·제도 등 인프라가 필요성에 따라 산업 AI에 친화적인 전력 시스템을 구축하고 AI 기금 조성, 법·제도 개선 등을 통해 기업이 산업 AI를 활용하는 데 불편함 없도록 기반을 조성하는 과제를 제시했다. 안 장관은 “AI 정책을 진화·발전시켜 새로운 먹거리산업을 성장시키려면 정부와 민간의 협력이 필요하다”며 “산업AI위원회를 상설화해 명실상부한 산업 AI 최고의 민관 협의체로 운영할 계획”이라고 말했다. 이어 “산업 AI 활용·촉진을 위한 종합 정책창구로 산업부에 신설한 산업인공지능혁신과를 통해 전문가·기업들과 지속해서 소통하면서 AI 시대 산업정책을 진화시켜 나가겠다”고 강조했다. 김기남 전 한국공학한림원 회장은 “이제 우리가 해야 할 일은 이 제안을 구체화하는 것”이라며 “일사불란한 빠른 실천만이 미래 대한민국의 산업 판도를 바꿀 것이다. 지체할 시간이 없다”고 말했다. 김 전 회장은 “미국 트럼프 정부는 앞으로 5년 동안 5천억 달러를 집어넣어서 AI 인프라를 갖추겠다고 하는데 정부와 산업계·학계가 함께 힘을 모은다면 AI 시대에서도 대한민국은 틀림없이 AI 시대의 글로벌 리더가 될 것”이라고 덧붙였다. 윤의준 한국공학한림원 회장은 “2기 '산업AI위원회'에도 적극 참여해 정책과제를 구체화하고 실질적인 성과를 창출하는데 적극 기여할 것”이라고 밝혔다.

2025.01.22 15:17주문정

국표원, 양자기술 등 첨단산업 표준 국제공동개발 확대

산업통상자원부 국가기술표준원은 미국·독일·일본 등 주요국과 첨단산업 분야 국제표준을 공동개발하는 '국제표준화 협력사업'에 지난해 16억원 보다 49.8% 증액된 24억3천만원을 7개 분야에 투자한다고 밝혔다. 글로벌 표준경쟁에 대응하기 위해 지난해 5월 국표원이 발표한 '첨단산업 국가표준화 전략' 이행을 뒷받침 하기 위한 후속조치다. '양자기술' 분야에는 2억7천만원을 신규과제로 지원한다. 국내 연구기관은 영국·미국 등의 연구기관과 공조해 앞으로 4년간 양자센싱·양자시스템 성능측정방법 등 해마다 2건 이상의 국제표준을 개발할 예정이다. 국표원은 우리나라가 설립을 주도해 의장국을 수임하고 있는 국제표준화기구 양자기술 공동기술위원회(IEC/ISO JTC3) 주도권을 공고히 할 것으로 기대했다. 또 인공지능(AI)·첨단로봇·차세대선박·수소·첨단제조·핵심소재 등 6개 분야 계속과제에 21억6천만원을 투자한다. 사업 첫해였던 2024년에는 한국수소연합과 독일 TUV가 업무협약을 체결하는 등 분야별 글로벌 네트워크를 토대로 '수소 운송에 사용되는 저장장치 연결호스 성능평가방법'을 포함해 13개의 표준(안)을 공동개발했다. 올해도 이같은 성과를 지속해서 도출할 수 있도록 해당 분야에 지원을 계속한다. 오광해 국표원장 직무대리는 “주요국과 전략적 파트너십을 활용해 우리 혁신기술의 세계시장 진출을 견인할 국제표준 개발을 속도감 있게 추진하겠다”면서 “아울러 첨단산업 분야 국제표준 공동개발 지원을 지속 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.01.22 09:27주문정

LG디스플레이, OLED 제조 공정에 AI 도입...연 2천억원 비용 절감

LG디스플레이는 OLED 제조 경쟁력 강화를 위해 'AI(인공지능) 생산 체계'를 자체적으로 개발해 도입했다고 18일 밝혔다. 이를 통해 LG디스플레이는 연간 2천억원 이상의 비용 절감 효과를 얻을 것으로 기대한다. 'AI 생산 체계'는 AI가 OLED 공정 제조 데이터 전수를 실시간으로 수집해 분석하는 시스템이다. AI의 도입으로 공정 데이터 분석 능력은 강화되고 동시에 분석 속도와 정확도까지 획기적으로 향상됐다. 'AI 생산 체계'는 복잡도가 높은 OLED 제조 공정에 특화됐다. LG디스플레이는 OLED 제조 공정에 필요한 도메인 지식(특정 분야의 전문 지식)을 AI에 학습시켰다. 이를 활용하면 OLED 제조 공정에서 발생 가능한 수많은 이상 원인의 경우의 수를 자동 분석하고 솔루션까지 도출할 수 있다. OLED는 140개 이상의 공정을 거쳐 생산되는데, 이 과정에서 수만 가지의 설비 데이터가 더해져 더욱 정교한 관리가 필요하다. 제품에 이상이 발견된다고 하더라도 그 원인을 특정하기 어려웠으나, 'AI 생산 체계'로 보다 신속 정확하게 원인 규명이 가능해졌다. 'AI 생산 체계'의 도입으로 품질의 이상 원인을 분석하고 개선하는 데 소요되던 시간도 평균 3주에서 2일로 대폭 단축됐다. 기존에는 엔지니어 개개인의 역량과 경험에 의존해 한정된 계측 조건으로 문제를 해결해야 해 오랜 시간이 걸렸다. 그러나 'AI 생산 체계'를 활용하면, AI가 예측한 최상의 품질 조건에 부합하도록 즉시 전 제품의 공정을 제어할 수 있다. 동시에 전체 생산 제품 대상 품질 검사도 병행해 이상 여부 체크와 원인 파악도 실시간으로 확인이 가능하다. 또한 LG디스플레이는AI가 실시간 수집한 데이터를 분류하고 분석해 담당 부서에 매일 아침 메일로 자동 발송하는 시스템도 구축했다. AI가 데이터 분석 과정에서 이상을 발견한 경우, 자동으로 원인 장비의 작동을 보류하도록 프로세스를 구축해 신속성과 안전성도 갖췄다. LG디스플레이는 AI 도입으로 연간 2천억원 이상의 비용 절감 효과가 있을 것으로 예상한다. 임직원 업무 몰입도도 향상된다. AI와 빅데이터의 적용되면 엔지니어들은 그간 데이터 수집이나 분석에 소비하던 시간을 줄이고, 솔루션 도출과 개선 방안 적용 등 고밀도·고부가가치 업무에 더 집중할 수 있다. 한편 LG디스플레이는AI를 기반으로 한 DX(디지털 전환) 속도를 높여 업무 전반에 지능화를 도모하고 있다. 지난 6월 생성형 AI를 도입해 자체 개발한 사내 지식 검색 서비스는 기존의 품질 영역에서 안전, 표준, 인사, 교육 자료 등 사내 전반 정보로 콘텐츠를 확장했다. LLM(대형언어모델)도 LG AI연구원의 최신 모델인 '챗 엑사원'으로 고도화하는 등 지속 업데이트 중이다. 이 밖에도 협업 툴 및 이메일 자동 번역 기능 등 일반 사무 영역에도 AI 도입을 통한 개인 생산성 강화를 추진하고 있다. 이병승 LG디스플레이 DX그룹장(상무)은 “개발과 제조 영역에 DX를 적극 도입해 생산성을 극대화하고 제조 경쟁력을 제고했다”며 “DX를 통해 디스플레이 개발과 생산뿐만 아니라 일반 업무에서도 생산성을 높여 업계 최고 수준의 기술력과 효율성을 갖추어 갈 것”이라고 말했다.

2024.12.18 10:00장경윤

AI 전문기업, 자동차·조선 등 제조현장에서 활약한다

자동차·조선·반도체·이차전지·철강 등 제조공정에 인공지능(AI)을 접목하는 프로젝트에 민간 AI 전문기업이 본격 참여한다. 산업통상자원부는 10일 'AI 자율제조 네트워킹 데이'를 열고 제조 현장의 AI 전환 프로젝트 지원 제도를 설명했다. 산업부는 내년 초까지 'AI 자율제조 전문기업' 디렉토리를 만든다. 디렉토리는 산기평 주도로 생산기술연구원·전자기술연구연·기계연구원 등 연구기관과 학계·전문가·산업계가 조사해서 작성할 예정이다. AI 솔루션 기업과 로봇 기업, 시스템통합(SI) 기업 등 3개 분야별 10개 이내, 총 30개 내의 기업들이 선정될 계획이다. 선정된 전문기업에는 'AI 자율제조 선도 프로젝트' 참여 기회가 제공된다. AI 자율제조 선도 프로젝트는 산업부가 연구개발(R&D) 자금·금융·컨설팅 등을 제공해 AI로 제조 공정을 개선하는 사업이다. 올해 26개를 시작으로 2027년 200개까지 확대할 계획이다. 올해 사업에는 현대자동차·GS칼텍스·삼성중공업·HD현대미포·포스코·에코프로·대한항공·코오롱·DN솔루션즈·삼표시멘트 등 대한민국 제조업을 대표하는 기업이 대거 참여했다. 앞으로 선정되는 선도 프로젝트에는 전문기업 참여 여부 등이 평가에 반영된다. AI 전문기업은 내년부터 1년 기간으로 지원되는 'AI 자율제조 미니 프로젝트'에도 참여할 수 있다. AI 전문기업은 '제조 AI 파운데이션 모델' 개발에도 참여할 수 있다. 산업부와 생기원·전자연 등 연구기관은 올해부터 총 100억원을 투입해 제조 파운데이션 모델을 만들고 2026년부터 제조 현장에 보급할 계획이다. 제조 기업은 파운데이션 모델을 기초로 자사 공정에 특화된 AI 제조 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다. 산업부와 산기평은 'AI 자율제조 네트워킹 데이'를 정기적으로 개최할 계획이다. 전문 기업들은 자체 보유한 기술과 실제 제조현장에서의 적용효과 등을 수시로 발표할 기회를 갖게 된다. 산업부 관계자는 “AI 자율제조는 우리 기업에 선택이 아닌 미래 생존 전략이 되고 있다”며 “AI 자율제조의 성공적 확산과 AI 전문기업의 기술력과 역량 강화를 위해 모든 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 한편, 100개 이상 기업과 연구기관이 참여한 이날 행사에서는 AI·로봇 등의 기업이 회사와 기술을 소개한 후 수요기업과 일대일 미팅도 진행했다.

2024.12.10 17:04주문정

SK하이닉스, 개발·양산총괄 신설…'AI 메모리' 선점 노린다

SK하이닉스가 조직개편을 통해 'AI 메모리' 시장 공략을 가속화한다. 차세대 메모리 경쟁력을 높이기 위한 개발총괄·양산총괄 조직을 새로 만들고, 주요 사업부문의 권한 및 협업 체계를 강화하기로 했다. SK하이닉스는 이사회 보고를 거쳐 2025년 조직개편을 단행했다고 5일 밝혔다. SK하이닉스는 "르네상스 원년으로 삼았던 올해 성과에 안주하지 않고, 차세대 AI 반도체 등 미래 기술과 시장을 지속 선도하기 위한 '강한 One Team(원팀)' 체제 구축에 중점을 두었다“고 강조했다. 우선 SK하이닉스는 핵심 기능별로 책임과 권한을 부여해, 신속한 의사결정이 가능하도록 'C-Level'(C레벨) 중심의 경영 체제를 도입했다. 이에 따라 사업부문을 AI Infra(CMO, 최고마케팅책임자), 미래기술연구원(CTO), 개발총괄(CDO), 양산총괄(CPO), 코퍼레이트 센터 등 5개 조직으로 구성했다. 부문별 관련된 기능을 통합해 '원팀' 의사결정이 가능하도록 한 것이다. 곽노정 CEO를 중심으로 C-Level 핵심 임원들이 주요 의사결정을 함께 이끌며, 시장과 기술의 변화에 더 민첩하게 대응하겠다는 의지다. 특히 D램과 낸드, 솔루션 등 모든 메모리 제품의 개발 역량을 결집한 '개발 총괄'을 신설해, 차세대 AI 메모리 등 미래 제품 개발을 위한 전사 시너지를 극대화해 나가기로 했다. 이 자리에는 N-S Committee 안현 담당이 사장으로 승진해 선임됐다. 안 사장은 미래기술연구원과 경영전략, 솔루션 개발 등 핵심 보직을 거쳤고, 올해 주주총회에서 사내이사에 선임돼 회사의 기술과 전략 관련 주요 의사결정에 참여해왔다. 또한 회사는 메모리 전(前)공정과 후(後)공정의 양산을 총괄하는 '양산총괄'을 신설해, 공정간 시너지를 극대화하고 향후 용인 반도체 클러스터를 포함해 국내외에 건설할 팹(Fab)의 생산기술 고도화를 통합적 관점에서 주도하게 했다. 곽노정 대표이사 사장은 "회사 구성원들이 하나가 되어 노력한 결과 올해 HBM, eSSD 등 AI 메모리 분야에서의 기술 경쟁력을 확고히 했다”며 “괄목할만한 성장을 이뤘지만 경영환경이 빠르게 변하고 있는 만큼, 이번 조직개편과 임원 인사를 통해 기존 사업과 미래 성장 기반을 리밸런싱(Rebalancing)해 AI 메모리 리더십을 더욱 공고히 하겠다”고 말했다.

2024.12.05 13:39장경윤

삼성전자 조직개편 마무리…사업 효율성·AI 역량 강화

삼성전자가 연말 조직개편을 통해 사업 운영의 효율성을 강화한다. 기존 분산된 인공지능(AI) 관련 조직을 모아 센터를 신설하고, 메모리 및 파운드리 사업부의 각 특성에 맞춰 조직을 세분화했다. 최근 정기 임원인사를 통해 공석이 됐던 주요 직책들도 후속 인사를 마무리했다. 4일 업계에 따르면 삼성전자는 이날 후속 임원인사와 조직개편안을 확정하고 구성원을 대상으로 설명회를 진행했다. 삼성전자는 이번 조직개편을 통해 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문 내에 AI 센터를 신설했다. 기존 DS 부문에서 자율 생산 체계, AI 및 데이터 활용 등을 담당하던 조직을 단일 센터로 통합해 만들었다. AI 센터의 신임 센터장으로는 송용호 메모리사업부 솔루션개발실장 부사장이 임명됐다. 또한 삼성전자는 기존 DS부문의 제조&기술담당 조직을 메모리사업부와 파운드리사업부 전담 조직으로 각각 나눴다. 메모리와 파운드리의 공정 성격이 상이한 만큼, 각 사업부의 역량을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 메모리 제조&기술담당은 기존 통합된 제조&기술담당 조직에서 메모리제조센터기술장을 맡았던 신경섭 부사장이 이끌 예정이다. 파운드리 제조&기술담당의 장은 통합 조직에서 파운드리제조기술센터장을 역임한 홍영기 부사장이 내정됐다. 한진만 DS부문 파운드리사업부장 사장이 맡았던 미주총괄(DSA) 직책은 조상연 부사장이 담당한다. 조 부사장은 DSA 담당 임원으로, 1999년 삼성전자에 엔지니어로 입사해 2004년 피츠버그대 컴퓨터공학과 교수로 자리를 옮겼다. 이후 2012년 다시 삼성전자에 합류한 바 있다. DX부문 경영지원실 지원팀장을 맡고 있는 박순철 부사장은 박학규 사업지원TF 사장이 맡던 DX부문 경영지원실장을 맡게 됐다. 박 부사장은 삼성전자 미래전략실 출신으로, 네트워크 사업부, MX(모바일경험) 사업부와 사업지원TF를 두루 거쳤다. 지금까지 삼성전자의 CFO 자리는 미래전략실 출신 재무통 임원이 맡아왔다. 한편 연말 인사와 조직개편을 마무리한 삼성전자는 이달 중순부터 글로벌 전략회의에 돌입할 예정이다.

2024.12.04 17:14장경윤

[기고] 제조 역량 강화에 AI 기반 딥러닝·통합 데이터는 필수

한국 산업통상자원부에 따르면 올해 10대 제조업이 계획 중인 주요 설비 투자 금액은 110조원에 달한다. 특히 국내 자동차 업계는 전기차 전용 공장 증설에 17조원을 투자할 계획인 것으로 나타났다. 이를 위해 현대자동차그룹은 국내 전기차 전용 공장 건설에 2030년까지 24조원을 투자하겠다고 발표했다. 전기차 생산을 지원하기 위한 새로운 시설과 기존 현장의 현대화는 효율성, 품질 및 노동력을 극대화하기 위한 툴링(tooling)과 프로세스를 재고할 수 있는 좋은 기회다. 최근 전기차 제조업체는 배터리 제조 공정에서 100개 이상의 단계, 차제 공장에서 52개의 장비, 주력 차량 설계에서 500개 이상의 부품을 제거했다는 보도가 있었다. 프로세스를 재고한 결과 승합차의 자재 비용을 35% 절감하고, 다른 차량에서도 비슷한 규모의 비용을 절감이 이뤄졌다. 공장을 개발하고 솔루션을 조달할 때 현장과 기업 차원에서 자원의 투입과 이에 대한 승인이 공유되는 현장 중심적인 방식이 있다. 그러나 유사한 워크플로에 대해 현장마다 서로 다른 솔루션을 사용할 가능성이 항상 존재한다. 데이터 품질이 필수적인 새로운 인공지능(AI) 기반 솔루션을 사용하는 경우를 포함해 전문 지식과 데이터가 현장 간에 공유되지 않을 위험도 있다. 이는 품질과 규정 준수를 위해 머신 비전 시스템을 사용하는 시각 검사 팀에게도 해당될 수 있다. 자동차 산업의 AI 머신 비전에 대한 지브라의 보고서에 따르면 독일과 영국의 머신 비전 리더 중 약 20%가 자사의 AI 머신 비전이 더 잘 작동하거나 많은 일을 할 수 있다고 응답했다. 이처럼 딥러닝 머신 비전과 같은 기술을 더 잘 배포하고 사용할 수 있는 방법이 있을까. 클라우드 보안·거버넌스에 대한 논의와 딥러닝 머신 비전을 통한 테스트, 품질 관리, 엔지니어와 데이터 과학자를 위한 새로운 컴퓨팅·협업 자원 등 고부가가치 워크플로우에 활용할 수 있는 기회의 균형을 맞출 수 있는 방법은 무엇인가. AI, 특히 딥러닝은 데이터에 기반을 둔다. 양질의 데이터의 양, 다양성과 속도는 딥러닝 모델 학습과 테스트의 핵심이다. 이를 통해 실제 배포 시 기대하는 결과를 얻을 수 있다. 보통 팀과 현장마다 경험과 가용할 수 있는 작업 시간이 다르다. 이로 인해 사일로(silo) 현상이 생겨 올바른 데이터 품질을 달성하기 더 어려워질 수 있다. 데이터는 저장·주석이 필요하며 모델 테스트에 필요한 다른 데이터셋과 사용돼야 한다. 이런 맥락에서 기업이 데이터 사일로 현상을 겪을 경우 개선된 머신 비전 모델 학습도 저해될 수 있다. 딥러닝 신경망은 다양한 시간대와 요일을 포함해 가능한 많은 변화에 노출돼야 한다. 데이터셋에 임의의 날짜를 혼합해야 하는데, 이는 훈련 데이터 시뮬레이션용 플랫폼을 사용하지 않는 한 일정 기간 동안 데이터를 캡처해야 하기 때문에 불편할 수 있다. 그럼에도 강력한 모델을 훈련하는 데 필수적이다. 또 산업 공정은 주변 조명의 변화, 미세한 변화가 있는 재료, 진동, 소음, 온도, 생산 조건의 변화 등 다양한 환경적 영향을 받는다. 학습 데이터에서 이런 변화를 고려하지 않는다면 모델 정확도가 떨어질 수 있다. 각 현장마다 선명도, 작업 거리, 주변 조명·모델이 처리하는 방법을 학습해야 하는 기타 요소에 차이가 있을 수 있으므로 학습 데이터셋은 실제 시나리오에서 모델이 직면할 수 있는 모든 변수를 반영해야 한다. 산업 공정이 여러 생산 현장을 포함하는 경우 그 중 한 곳에서만 데이터를 수집하거나 모든 데이터를 사일로화해 보관하는 것은 바람직하지 않다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 환경 조건과 생산 현장에서 데이터를 수집하고 공유해야 한다. 사일로화 된 현장 접근 방식의 또 다른 문제는 딥러닝 모델에 대한 학습 데이터의 주석과 관련 있다. 부정확하고 불명확하며 일관성 없는 주석은 필연적으로 모델 성능 저하로 이어진다. 동일한 품목을 만드는 여러 생산 현장을 포함해 주석이 정확하고 모호하지 않도록 하는 것이 중요하다. 이를 위해서 팀이 주석 프로젝트에서 협업할 수 있어야 한다. 각 이미지마다 다른 결함 유형을 표시하면서 일부 결함은 전혀 표시하지 않는 것은 실제 프로젝트에서 흔히 발생하는 실수다. 또 무엇이 결함으로 간주되는지도 주관적일 수 있으므로 교차 검증이 필요하다. 모든 결함은 유형에 관계없이 모든 관련 이미지에 명확하게 표시돼야 한다. 통합된 접근 방식을 취하지 않고 클라우드를 활용하지 않는다면 현장과 국가 간에 데이터 주석을 추가하는 문제는 해결할 수 없다는 것이다. 제조 업계의 머신 비전 팀은 딥러닝 머신 비전을 활용할 수 있는 새로운 방법이 필요하며 클라우드 활용이 포함돼야 한다. 클라우드 기반 머신 비전 플랫폼을 사용한다면 팀은 여러 현장, 국가, 지역 등 다양한 제조 위치에서 데이터를 안전하게 업로드하고 라벨을 지정하고 주석을 달 수 있다. 여러 현장과 환경의 클라우드 기반 플랫폼에 더 크고 다양한 범위의 풀링된 데이터는 딥러닝 학습에 더 효과적이다. 이런 플랫폼에서는 지정된 사용자가 실시간으로 함께 작업하고 주석, 학습 및 테스트 프로젝트에서 협업하며 각자 전문 지식을 공유할 수 있다. 클라우드 기반 플랫폼을 사용하면 지정된 역할과 권한, 책임 있는 사용자가 클라우드에서 딥러닝 모델을 학습하고 테스트할 수 있다. 훨씬 더 나은 학습·테스트 데이터 기반으로 특정 사용 사례에 대해 기존 규칙 기반 머신 비전보다 훨씬 더 높은 수준의 시각적 검사 분석과 정확도를 제공할 수 있다. 특히 자동차, 전기 배터리, 반도체, 전자, 패키징 산업을 비롯한 여러 제조업체에서 이런 결과를 달성하는 것을 목표로 한다. 클라우드 기반 솔루션은 컴퓨팅 성능의 확장성과 접근성을 제공한다. 기존 시스템에서는 일부 지정된 직원들만 컴퓨터에 강력한 그래픽처리장치(GPU)를 장착해 대규모 교육을 수행했다. 그러나 클라우드를 사용하면 모든 사용자가 자신의 노트북에서 동일한 고성능 컴퓨팅을 사용할 수 있다. 약간의 비용이 발생하지만 종량제(pay-as-you-go) 구독 모델을 사용하면 회사 자체 서버와 구하기 어려운 추가 IT 인력에 비용을 투자하는 것보다 더 유리할 수 있다. 머신 비전 팀은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델 구독을 통해 클라우드 기반 플랫폼에 유연하고 쉽게 투자할 수 있는 동시에 기술 파트너는 새로운 기능, 모델, 업데이트를 원활하게 추가할 수 있다. 딥러닝 클라우드 기반 플랫폼은 PC와 디바이스에 모델 엣지를 배포함으로써 생산 라인, 사용자, 팀 위치와 관계없이 유연한 디지털 워크플로우를 지원한다. 한국을 포함한 아태지역 제조업 리더들은 AI가 성장을 주도할 것으로 기대하고 있다. 이러한 AI 도입의 급증은 디지털 혁신을 우선시하는 리더들과 데이터 관리를 개선하고 제조 프로세스 전반의 가시성과 품질을 향상시키는 새로운 기술을 활용하려는 제조업체의 의도를 잘 보여준다. 오늘날 가장 중요한 품질 관리 이슈 중 하나는 데이터 통합이다. AI·데이터 목표와 새로운 자동차 공장을 계획하고 있는 지금이야말로 데이터를 활용하고 딥러닝 머신 비전의 이점을 확장하는 클라우드의 잠재력을 살펴볼 적기다.

2024.11.19 09:57크리스탄토 수리야다르마

조주완 LG전자 CEO, 협력사와 회동…"제조 경쟁력·혁신 속도 높이자"

LG전자는 회사 경영진이 경기도 평택 LG디지털파크에서 열린 '협력회 워크숍'에 참석해 85개 협력사 대표들과 급변하는 경영 환경 속에서 지속 성장하기 위한 구체적 협력 방안을 논의했다고 17일 밝혔다. 이날 협력회 워크숍에는 LG전자 조주완 CEO를 포함해 류재철 H&A사업본부장, 박형세 HE사업본부장, 은석현 VS사업본부장, 장익환 BS사업본부장, 정대화 생산기술원장, 왕철민 글로벌오퍼레이션센터장 등 경영진이 대거 참석했다. LG전자와 협력사 경영진은 이 자리에서 글로벌 경영 환경을 점검하며, 중국업체의 추격과 기술 경쟁 등 전 사업 영역에서 직면한 대외 위협에 대응하기 위해 협력을 강화할 것을 약속했다. 급성장한 주요 중국업체의 전략과 재편되고 있는 글로벌 시장 구도를 함께 살피고, 이를 타개하기 위한 R&D 운영부터 제품, 가격 경쟁력을 아우르는 LG전자의 대응 전략을 공유했다. 조주완 CEO는 “지금은 글로별 경영 환경의 불확실성이 지속되고 시장 경쟁이 심화되는 위기 상황으로 경각심을 가져야 한다”며 “LG전자와 협력사가 힘을 모아 이를 극복하기 위해 제조 경쟁력과 혁신의 속도를 높여가자”고 말했다. 협력사는 대외 위협에 대응하기 위해 '상생 협력'이 필수적이라고 입을 모았다. 특히 긴밀한 협력으로 원가 경쟁력과 제조 경쟁력을 확보한다는 데에 공감대를 형성했다. 이에 협력사는 자동화, 지능화된 스마트팩토리를 연계한 생산성 제고 노력을 지속하기로 했다. 또한 LG전자가 질적 성장을 이어가기 위해 추진 중인 포트폴리오 혁신과 미래사업에 맞춰 협력을 강화해 '2030 미래비전' 달성을 목표로 함께 노력하겠다는 뜻을 전했다. 협력회는 “경쟁에서 앞서고 미래 성장을 이어가기 위해서는 철저한 품질 관리와 부품 품질 혁신이 필요하다”며 “제조 경쟁력을 높여 LG전자의 2030 미래비전을 위한 여정에 함께 동참할 것”이라고 강조했다. LG전자는 협력사의 제조 경쟁력을 높일 수 있도록 스마트팩토리 구축을 적극 지원한다. 이날 협력사 대표들은 LG전자 생산기술원의 스마트팩토리확산센터(SFAC)를 방문해 인공지능(AI)을 활용한 설비·공정 관리 시스템 등 생산성 향상을 위해 현장에 적용할 수 있는 기술을 살펴봤다. 그 중 협력사 대표들은 자동화 설계 및 품질 검사 솔루션에 높은 관심을 보였다. 한편 협력회는 LG전자 협력사들이 동반성장을 위해 조성한 자발적 협의체로, LG전자는 2013년부터 협력회와 한 해 목표 및 성과를 공유하고 상생 의지를 다지기 위해 매년 상·하반기에 각각 협력회 정기총회와 워크숍을 개최하고 있다. 이날 진행한 워크숍에서 LG전자는 원가, 기술, 품질 등 제조 혁신과 동반성장 노력에 적극 동참하며 뛰어난 성과를 낸 협력사 10곳을 선정해 총 5억 원의 포상금을 지급하는 시상식도 가졌다.

2024.11.17 10:00장경윤

"韓 제조업 AI 도입 비율, 글로벌 평균 이하"…이유는?

국내 제조업체가 인공지능(AI) 도입 비율이 글로벌 평균 수치보다 낮다는 조사 결과가 나왔다. 세일즈포스는 전 세계 제조업 현황 및 디지털 전환 인사이트를 담은 '제조업 트렌드 보고서'를 통해 이같은 결과를 13일 발표했다. 이번 보고서는 전 세계 제조업체가 직면한 시장 기회와 도전 과제를 다뤘다. 제조업 내 AI 기술을 비롯한 디지털 기술 도입·활용에 대한 최신 트렌드와 디지텉 전환 인사이트를 분석했다. 한국인 70명을 포함한 전 세계 약 830명 제조업 의사결정권자 대상으로 진행한 설문조사 기반으로 작성됐다. 보고서에 따르면 전 세계 응답자 85%는 경쟁력 유지를 위해 비즈니스 운영 혁신을 통한 조직 현대화가 필요하다고 응답했다. 이 중 80%의 제조업체가 이미 AI를 도입했거나 시험 단계에 있다고 답했다. 이들은 제조업 주요 미래 성장 동력으로 ▲신규 제품·서비스 출시 ▲혁신 기술 도입 ▲비즈니스 운영 최적화 등을 차례로 꼽았다. 국내 제조업 의사결정권자는 제조업 미래 성장 동력으로 ▲신규 제품·서비스 출시 ▲상업 활동 효율화 ▲신규 시장 진출·고객 확보 등을 꼽았다. 제조업체가 직면하고 있는 주요 어려움으로는 ▲상품·공급망 제약 ▲금리·자본 비용 ▲규제 환경 등을 차례로 지목했다. 전 세계 평균 대비 다소 낮은 수치인 73%의 국내 제조업체가 이미 AI를 도입했거나 시험 단계에 있다고 했다. 전 세계 제조업체들은 세일즈, 서비스, 마케팅 등 다양한 부문에서 AI와 데이터 기술을 적극적으로 도입하고 있는 것으로 나타났다. 응답자 중 36%는 이미 AI를 도입했으며 44%는 현재 시험 단계에 있다고 답했다. 특히 AI를 도입한 응답자 중 업무에 생성형 AI를 사용하는 비율(72%)이 예측형 AI를 활용하는 비율(47%)보다 높은 것으로 나타났다. AI에 대한 우려의 목소리 또한 여전히 존재한다. 이번 조사에서 전 세계 응답자는 생성형 AI를 구현하는 데 있어 가장 큰 과제로 '데이터 보안 및 개인정보 보호 문제(39%)'를 지목했다. '구현 및 유지 관리 비용(38%)' 'AI 결과물의 설명 가능성 및 투명성(36%)' 등이 뒤를 이었다. 기업 내 데이터 접근성과 통합 문제도 여전히 과제인 것으로 나타났다. 기업의 데이터가 매년 증가함에 따라 제조업체들은 데이터 품질 향상에 우선순위를 두고 있지만, 응답자 48%는 자사 데이터를 완전히 신뢰하지는 못하고 있다고 답했다. 또 5명 중 4명은 여러 시스템에 산재한 데이터를 찾는 데 상당한 시간을 할애하고 있다고 응답했다. 국내 제조업체는 ▲공급업체 데이터(50%) ▲고객 데이터(47%) ▲제품 데이터(46%) ▲원격 측정 데이터(36%) ▲자산 데이터(33%) 순으로 데이터 통합이 이뤄졌으며 이중 절반 이상의 데이터에서 접근성 문제를 경험하고 있다고 답했다. 손부한 세일즈포스 코리아 대표는 "이번 제조업 트렌드 보고서는 AI 혁신 시대에 기업이 경쟁력을 유지·향상시키기 위해 필요한 각종 인사이트를 살펴볼 수 있는 길잡이 역할을 수행할 것이다"고 밝혔다.

2024.11.13 11:43김미정

美 반도체 장비 업계, 공급망서 中 배제…'비용 상승' 우려

어플라이드머티어리얼즈(AMAT), 램리서치 등 미국 주요 반도체 장비업체들이 공급망에서 중국을 배제하고 있다고 월스트리트저널이 4일(현지시간) 보도했다. 이 장비 업체들은 각 협력사에 "중국산 부품이 포함돼 있을 경우 대체품을 찾아야 한다"는 뜻을 전달했다. 이는 공식 문서나 계약서에 포함되지 않는 비공식적인 메시지에 해당한다. 또한 공급 업체들에게는 중국인 투자자나 주주를 유치할 수 없다는 통보도 전달됐다. 이번 조치는 미국이 최근 중국의 첨단 산업에 대한 미국 자본 투자를 통제하겠다고 밝힌 뒤에 시행돼 주목된다. 앞서 조 바이든 미국 행정부는 지난달 29일 중국과 홍콩, 마카오를 대상으로 반도체·양자컴퓨팅·AI 등 첨단 산업에 대한 압박에 나섰다. 미국에 본사를 둔 기업·시민은 중국의 첨단 기술에 투자하기 위해서는 미국 재무부에 미리 신고해야 하며, 재무부는 경우에 따라 투자를 제한할 수 있다. 월스트리트저널은 업계 관계자를 인용해 "장비 업체들은 이러한 움직임으로 비용이 증가할 가능성이 높다"며 "비슷한 가격으로 중국산이 아닌 대체품을 찾기가 쉽지 않기 때문"이라고 논평했다. 이에 대해 램리서치는 "반도체 제조 공급망에 있는 회사에 대한 미국의 수출 규제를 준수한다"고 밝혔다. AMAT는 "부품의 대체 공급망을 파악해 이를 사용할 수 있도록 할 것"이라고 밝혔다.

2024.11.05 09:16장경윤

산업부, 올해 26개 'AI 자율제조 선도프로젝트' 공개…3.7조 투자 기대

제조업에 인공지능(AI)를 입혀 생산성은 획기적으로 높이는 반면에 생산인구와 탄소를 줄이는 'AI 자율제조 선도프로젝트'가 본격 시작된다. 산업통상자원부는 28일 안덕근 장관이 참석한 가운데 26개 지자체와 119개 기업·기관이 참여하는 'AI 자율제조 선도프로젝트 협약식'을 개최하고 올해 추진할 26개 프로젝트를 공개했다. 선도프로젝트에는 현대자동차·GS칼텍스·삼성중공업·HD현대미포·포스코·에코프로·대한항공·코오롱·DN솔루션즈·삼표시멘트·제주삼다수 등 대한민국 제조업 대표기업이 대거 참여했다. 산업부는 10개 과제 모집에 213개 수요가 몰림에 따라 프로젝트 수를 26개로 확대했다. 26개 프로젝트는 반도체·자동차·조선 등 총 12개 업종에서 26개 기업이 과제 주관사로 참여했다. 26개 기업은 대기업 9개, 중견·중소기업 17개로 구성됐다. 26개 선도프로젝트의 총 투자비는 3조7천억원 규모다. 이 가운데 정부와 지자체는 4년간 총 1천900억원을 지원한다. 특히 지방비 매칭은 의무가 아닌 선택사항이었으나, 지자체들이 긴급 예산을 편성해 26개 모든 프로젝트에 지방비를 매칭했다. 지자체는 생산인구 소멸과 지역산업 쇠퇴 등을 우려해 이번 선도 프로젝트를 통해 지역특화산업의 새로운 도약 발판을 마련한다는 계획이다. 산업부는 이번 선도프로젝트를 통해 생산성을 30% 이상 끌어올리고, 제조비용과 제품결함, 에너지소비를 각각 20%, 50%, 10% 이상 줄이는 효과가 기대된다고 밝혔다. 산업부는 올해 26개를 시작으로 2027년까지 200개로 프로젝트를 확대할 계획이다. 200개 과제를 통해 20조원 이상의 국내 투자를 기대했다. 선도프로젝트들은 'AI 자율제조 얼라언스'를 중심으로 추진된다. 산업부는 선도프로젝트가 단발적·산발적 추진에 그치지 않고 전업종과 전산업에 체계적, 효과적으로 확산할 수 있도록 지난 7월 얼라이언스를 구성했다. 현재 12개 업종 153개 기업·기관이 참여하고 있다. 산업부는 업종별 로드맵을 마련하고 얼라이언스내 대기업부터 1~4차 벤더인 중견·중소기업까지 체계적·수직적으로 프로젝트를 확산할 계획이다. 산업부는 또 얼라이언스나 선도프로젝트에 참여하지 않은 기업도 활용할 수 있는 'AI 제조 파운데이션 모델'을 개발해 보급할 계획이다. AI 제조 파운데이션 모델은 올해부터 총 100억원을 투입해 개발할 예정이며, 얼라이언스의 12개 업종 간사를 맡고 있는 생산기술연구원과 전자기술연구원 등 연구기관이 모두 참여하고 있다. 이들 기관들은 각 선도프로젝트를 통해 확보한 데이터와 기술 등을 바탕으로 협력해 파운데이션 모델을 만들고 이르면 2026년부터 제조 현장에 보급할 계획이다. 제조 기업들은 파운데이션 모델을 바탕으로 자사의 공정에 맞는 특화된 AI 제조 시스템을 자체 구축할 수 있을 것으로 기대했다. AI 자율제조 얼라이언스에 참여 중인 정부·기업·연구기관 외에도 지자체와 공공기관도 제조현장의 AI 확산에 힘을 보탠다. 지자체는 지역 특화산업 중심으로 선도프로젝트를 발굴하고 지방비 매칭 등 재정적 지원을 지속한다. 또 지역 내 AI 본격 확산을 위한 AI 자율제조 거점센터 설립(구미·창원·부산 등) 등도 추진한다. 산업단지공단은 산단 입주기업이 공용으로 활용할 수 있는 공정혁신시뮬레이션센터(제품설계), 공정모듈센터(공정설계), 혁신데이터센터(데이터분석) 등을 통해 입주기업의 AI 제조혁신을 지원한다. 한국무역보험공사는 얼라이언스에 참여한 기업의 AI 자율제조 관련 프로젝트에 대해 5년간 10조원의 무역금융을 지원할 예정이다. 안덕근 산업부 장관은 “선도프로젝트를 통해 대한민국 제조업을 더 젊고 활기차게 만들고 AI 자율제조를 산업현장 구석구석까지 확산하겠다”며 “업종별 로드맵을 마련해 선도프로젝트를 2027년 200개까지 확대하고 프로젝트에 참여하지 않은 기업도 자체 AI를 도입할 수 있도록 AI 제조 파운데이션 모델을 보급하는 한편, 지자체·산단 등이 보유한 기술·인력·장비·예산 등 인프라를 총동원해 AI 확산에 속도를 높이겠다”고 밝혔다.

2024.10.28 17:17주문정

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