산업부, 제조 AI 성적표 공개…생산성 30% 높이고 불량률 15% 낮췄다

[경제일보] 정부가 제조 현장에 인공지능(AI)을 심는 ‘제조업 AI 대전환(M.AX)’을 중소·중견기업과 산업단지 전반으로 확산한다. 반도체·자동차·조선 현장에서 생산성과 품질 개선 효과가 확인된 만큼, 2030년까지 AI 팩토리 500개를 구축해 제조업의 인력 부족과 성장 둔화에 대응하겠다는 구상이다.

4일 산업통상부에 따르면 정부가 AI 팩토리 선도 프로젝트로 지원한 170여개 사업장 가운데 성과가 가시화된 42곳의 생산성은 평균 30.1% 높아지고 불량률은 15.5% 낮아졌다. 제조기업과 AI 기업, 대학·연구기관 등이 참여하는 M.AX 얼라이언스도 출범 8개월 만에 1000여곳에서 1500여곳으로 늘었다.

현장에서는 업종별 성과가 나타났다. 반도체 장비업체 서플러스글로벌은 장비 해체와 부품 선별·회수 공정에 AI를 적용해 생산성을 66.7% 높였다. 아산성우하이텍은 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입해 품질검사 시간을 90% 줄였다. HD현대삼호는 선박 러더트렁크 용접·검사 공정에 AI 기반 자율용접 솔루션을 적용해 생산성을 50% 끌어올렸다.

산업부는 생산성 30.1%가 단일 지표를 일률적으로 적용한 수치는 아니라고 설명했다. 산업부 관계자는 “시간당 생산량 증가와 최종 검사시간 단축 등 사업장별 핵심 지표의 개선 정도를 종합해 평균을 산출했다”고 했다. 불량률 감소 폭도 기업별로 AI 도입 전후 불량품 발생 비율을 비교한 뒤 저감률의 평균을 낸 결과다.

전체 사업장의 약 4분의 1만 분석한 것은 과제 착수 시점이 달라서다. AI 팩토리 과제는 통상 3∼4년간 진행되기 때문에 사업 1∼2년 차에는 측정 가능한 성과가 충분히 나오지 않는 경우가 많다. 산업부 관계자는 “상대적으로 일찍 시작해 가시적인 성과가 확인된 과제만 추리다 보니 분석 대상이 42개가 됐다”고 했다.

정부는 중소·중견기업의 비용과 전문인력 부족에는 재정 지원과 기업 간 연결로 대응한다. AI 팩토리 선도 프로젝트를 통해 도입 비용 일부를 지원하고, M.AX 얼라이언스에 참여한 제조기업과 AI 솔루션 기업을 연결해 자체 개발 역량이 부족한 기업도 검증된 기술을 활용하도록 돕는 방식이다.

산업부는 지방 중소기업의 구인난이 심화하는 상황에서 적은 인력으로도 기존 생산량을 유지하거나 생산성을 높이는 것이 정책의 핵심 목표라고 설명했다. 명장과 숙련공의 경험도 데이터셋으로 전환해 세대교체 과정에서 사라질 수 있는 제조 암묵지를 AI가 학습하도록 한다.

정부가 구상하는 최종 단계는 ‘풀스택 AI 팩토리’다. 기존 스마트공장이 사람이 입력한 좌표와 작업 순서에 따라 설비가 움직이는 자동화 공장이라면, 풀스택 AI 팩토리는 AI가 시장 수요와 재고 상황을 분석해 생산계획과 공정을 스스로 조정하는 자율제조 공장이다.

국가 제조데이터 라이브러리는 현장에서 확보한 데이터를 안전하게 저장·관리하고 AI 모델 개발에 활용하는 제조 지식 저장소로 구축한다. 산업부는 2030년까지 AX 실증산단을 25곳으로 늘리고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드도 개발할 계획이다.

다만 초기 42개 사업장에서 확인된 성과가 다른 업종과 중소기업 현장에서도 반복될 수 있는지, 정부 지원이 끝난 뒤 기업이 시스템을 자체 운영할 수 있는지는 앞으로 입증해야 할 과제다. AI 팩토리 500개라는 구축 숫자를 넘어 기업의 투자 대비 효과와 국산 솔루션의 확장성을 보여주는 것이 제조업 AI 전환의 성패를 가를 전망이다.

김정관 산업통상부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산되도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 했다.