[산업통상부](참고자료)인공지능이 이끄는 제조업의 대전환, 2030년 청사진 나왔다

인공지능이 이끄는 제조업의 대전환 , 2030 년 청사진 나왔다 - 국가인공지능전략위원회 · 범부처 합동 ｢ 대한민국 제조업 대전환의 길 : 제조 AI 2030 전략 ｣ 주요 내용 공개 - 2030 년까지 민 · 관 합동 20 조원 투자 , 경제적 부가가치 100 조원 이상 창출 - 3 대 핵심과제 :  국가 차원의 핵심 제조데이터 관리 · 활용 체계 구축  제조업에 특화된 AI 두뇌 개발 ,  지역 제조 AI 확산   인구 감소와 글로벌 경쟁 격화로 대한민국 제조업의 위기감이 커지는 가운데 , 정부가 인공지능 (AI) 을 앞세워 제조업 재도약의 신호탄을 쏘아 올렸다 . 정부는 6 월 29 일 열린 「 대한민국 대도약 3 대 메가프로젝트 국민보고회 」 계기 에 , 제조업 대전환의 막을 여는 「 대한민국 제조업 대전환의 길 : 제조 AI 2030 전략 」 의 주요 내용을 공개했다 .   우리나라는 AI 전반의 기술 경쟁력에서는 미국 · 중국 등과 치열한 경쟁에 직면해 있지만 , 반도체 , 조선 , 자동차 등 세계적 경쟁력을 갖춘 주력 산업과 全 산업에 걸쳐 촘촘히 형성된 대 · 중소기업 가치사슬 , 그리고 수십 년간 축적된 숙련공의 현장 노하우라는 강력한 자산을 가지고 있다 . 정부는 이러한 제조 역량에 AI 를 결합한 제조 AX 로 , 대한민국 제조업을 다시 한 번 세계 시장을 선도하는 핵심 성장동력으로 육성한다는 계획이다 .   이번 전략은 지난 2 월 발표한 ｢ 대한민국 인공지능 행동계획 ｣ 에 따라 산업 통상부 ( 장관 김정관 , 이하 산업부 ) 가 과학기술정보통신부 ( 부총리 겸 장관 배경 훈 , 이하 과기정통부 ), 중소벤처기업부 ( 장관 한성숙 , 이하 중기부 ) 및 국가 인공지능전략위원회 제조 TF 소속 민간 전문가 23 명와 함께 약 6 개월간 논의 를 거쳐 도출한 결과이다 .   특히 , 제조기업 , AI 전문기업 , 대학 , 연구기관 등 다양한 분야의 민간위원 들이 전략 수립 과정에 적극 참여했다 . 이들은 단순 자문이나 검토에 그치지 않고 , 현장의 수요와 기술 동향을 바탕으로 과제를 발굴하고 , 세부 과제 내용도 직접 작성하며 대책의 실행 가능성과 제조 현장의 수용성을 높였다 .   [ 핵심 과제 ]   제조 AI 관계부처 간의 짜임새 있는 협업을 통해  국가 차원의 핵심 제조데이터 관리 · 활용 체계 구축 ,  제조업에 특화된 AI 두뇌 (AI 모델 ) 개발 ,  지역 제조 AI 확산 등 3 가지 핵심과제를 신속 추진할 계획이다 .    제조 AI 품질을 좌우할 제조데이터는 국가 직접 챙기기 위해 철통 보안 · 관리 시스템을 갖춘 " 국가 제조데이터 라이브러리 " 를 구축한다 . 부처별로 보유 · 관리하고 있는 제조데이터를 연계하고 , 이 데이터들이 해외로 유출되지 않으면서 기업 간 데이터 공유 · 이전 시 특정 기업의 자산 ( 데이터 ) 가치가 훼손되지 않도록 국가 주도로 활용 · 관리하는 제조데이터 도서관을 세운다 .    이렇게 구축한 제조데이터와 독자 AI 파운데이션 모델 등을 통해 축적한 기술역량을 활용하여 제조업 전반 에서 활용될 수 있는 " 제조 AI 파운데이션 모델 " 을 개발한다 . 또한 , 물리법칙 기반 AI 모델 , 제조공정 내 이종 장비 · 로봇 간 연계 , 물류 · 공급망 최적화 등 제조피지컬 AI 원천 · 기반 기술 등을 바탕 으로 , AI 와 로봇이 협업해 자율 운영되는 지능형 공장인 " 풀스택 AI 팩토리 " 를 수출 가능한 상품으로 키워나가 겠다는 계획도 세웠다 .    고도화된 제조 AI 는 제조기업들이 집적해있는 산업단지를 중심으로 중소 기업 , 지역 거점대학 등에 빠르게 확산하여 안전사고가 잦은 위험 공정을 AI 로 대체하는 등 기업 근로환경 개선에 기여한다 . 이를 위해 국내 제조업 생산 · 수출의 3 분의 2, 고용의 절반을 차지하는 산업단지를 AI 산업단지로 탈바꿈시키기 위한 "M.AX 클러스터 " 를 속도감 있게 조성해나갈 계획이다 .   [ 추진 전략 ]   제조 AI 는 제조 현장의 데이터 · 지식 (Domain knowledge) 과 AI 알고리즘을 동시에 이해해야 하는 어려운 영역인 만큼 ▴ 기초 → ▴ 고도화 → ▴ 확산 → ▴ 생태계 조성 등 단계적 · 체계적으로 전략을 수립하고 이행할 계획이다 .   ▴ 제조 AI 기초 단계에서는 제조데이터 수집 , AI 모델 · 에이전트 개발 등 제조 AX 확산 기반을 마련한다 . 우수한 AI 모델 · 에이전트 개발에 필수적인 양 질의 제조데이터를 수집하며 , 은퇴를 앞둔 대한민국 제조명장 ( 숙련 노동자 ) 이 가지고 있는 " 제조 암묵지 ( 제조노하우 )" 를 데이터로 변환 · 수집하여 AI 로 전환 시키기 위한 대규모 사업도 추진한다 . 이렇게 모인 고품질 제조데이터는 국가에서 관리하는 " 제조 AX 데이터 라이브러리 " 에 집적하며 , 라이브러리의 안전한 데이터 관리를 위해 표준화 및 암호화 · 비식별화 시스템을 설계 · 구축 한다 . 한편 , 집적한 데이터를 바탕으로 특정 공정을 담당하는 경량 AI 모델부터 제조업 전체를 커버하는 큰 범용 파운데이션 모델에 이르기까지 다양한 표준모델도 단계 별로 구축한다 .   ▴ 제조 AI 고도화 단계에서는 대형 제조 AI 에이전트 , 휴머노이드 , 제조피지컬 AI 등 제조 AI 역량을 하나로 응축한 " 풀스택 AI 팩토리 " 기술을 개발한다 . 공장 · 제품 설계 → 검증 · 시생산 → 공장 운영 ( 생산 ) → 유통 · 물류 등 제조업 생산 · 경영활동 전반을 제어 · 관리하는 " 대형 AI 에이전트 " 를 개발하고 , " 제조 특화 휴머노이드 " 상용화를 위한 핵심부품 개발 , 실증 사업 등을 확대해나간다 . 이와 병행하여 물리법칙을 연계한 AI 모델 , 기기 · 로봇 간 연계 , 저지연 · 고신뢰 통신 네트워크 , 모델 · 에이전트 · 제어 등 전주기 융합보안기술 등 제조 피지컬 AI 원천 · 기반 기술도 개발한다 .   ▴ 제조 AI 확산 단계에서는 지역 기업의 AI 도입을 지원할 지역산단별 "M.AX 클러스터 " 를 조성하고 이를 위한 산단별 실증 테스트베드 , 엣지컴퓨팅 센터 등 공용 인프라를 구축한다 . 또한 , 상생형 AI 스마트공장 사업 등을 통해 대기업 협력을 바탕으로 중소기업에 제조 AX 방법론을 제시하고 , AI 팩토 리의 수출산업화를 위해 해외 공장 구축시 , 진출 국가 , 기업 특성을 고려 한 지원 정책을 마련한다 . ▴ 제조 AI 생태계 조성 단계에서는 제조 AX 민간투자 확대 , 관련 전문기업 육성 , 인력양성 등을 추진한다 . 먼저 , 민간 투자를 촉진할 펀드 · 보증 등을 적극 활용하며 , 150 조원 규모의 국민성장펀드 투자와도 적극 연계해 나간다 . 그리고 제조 AI 전문기업 육성을 위한 " 제조 AX 인증 " 제도를 도입하는 한편 , 제조 AI 핵심기술 개발을 위한 석 · 박사 과정과 제조현장의 AI 확산의 주역이 될 현장재직자 교육 프로그램을 병행한다 . 마지막으로 이를 체계적으로 추진 하기 위한 법적 기반 * 구축 및 유관기관간 협업을 강화해나갈 계획이다 .   * 「 산업디지털전환 및 인공지능 활용 촉진법 」 개정 , 「 중소기업 스마트제조혁신법 」 개정   배경훈 부총리는 " 이번 제조 AI 2030 전략은 지난해 10 월 과기정통 · 산업 · 중기부가 제조 및 산업 AX 를 위해 원팀으로 협력하기로 한 약속이 본격적인 실행전략으로 이어진 의미 있는 성과 " 라고 밝혔다 . 이어 " 제조 AI 는 단순히 공장에 AI 를 적용하는 수준을 넘어 , AI 가 제조 현장의 물리현상과 공정 흐름을 이해하고 장비 · 로봇을 스스로 판단 · 제어하는 단계로 발전해야 한다 " 며 , " 이를 위해서는 제조데이터뿐만 아니라 물리법칙 기반 AI 모델 , 월드모델 , 장비 · 로봇 협업 기반의 자율 공장 운영 플랫폼 , 온디바이스 컴퓨팅 , 전주기 보안기술 등 제조 피지컬 AI 원천 · 기반기술 확보가 필수적 " 이라 강조했고 , "AI 핵심 기술 역량이 제조 분야와 결합해 제조 AI 가 실제 현장에서 작동하는 기술로 이어지도록 적극 뒷받침하겠다 " 고 말했다 .   김정관 산업통상부 장관은 "M.AX, 즉 제조업의 인공지능 전환은 우리 제조 업의 미래 경쟁력과 생존을 좌우할 핵심 과제로 , 민관이 함께 과감한 투자와 실행에 나서야 할 시점 " 이며 , " 이번 대책은 관계 부처와 민간 전문가들이 6 개월간 치열하게 논의해 마련한 계획인 만큼 , 단 순한 보고서에 그치지 않고 현실 세계에서 실질적 가치 창출로 이어지도록 각 부처가 책임 있게 과제를 이행하는 것이 무엇보다 중요 하다 " 고 강조했다 . 이어 , "AI 가 제조 현장에서 활용되기 위해서는 현장 데이터 기반 검증을 통해 정확한 추론 결과를 제공해야 한다 " 면서 , " 산업부는 M.AX 얼라이언스를 통해 제조기업 ·AI 전문기업 · 대학 · 연구기관 등 다양한 주체들의 더 나은 의사결정을 지원함으로써 더 안전하고 효율적인 제조현장 , 더 풍요로운 미래 에 기여하겠다 " 고 밝혔다 .   노용석 중소벤처기업부 차관은 " 전체 제조기업의 99.6% 를 차지하는 중소기업의 AI 전환은 대한민국 제조업의 AI 대전환을 위한 필수조건 " 이라며 , " 중기부는 대 · 중소기업 상생 , 중소기업 간 협력을 통해 스마트공장 지원 정책 을 더 똑똑하게 발전시켜 중소 제조 현장 전반의 AX 를 촉진하겠다 " 고 밝혔다 . 이어 " 제조 AI 전문기업이 창업 · 투자부터 글로벌 진출 기업으로 성장할 수 있도록 지원체계를 구축하는 한편 , 제조 AI 전문인력 양성을 통해 중소기업 의 AI 활용 역량을 지속적으로 강화해 나가겠다 " 고 말했다 . [자료제공 : (www.korea.kr) ]