서경란의 중소기업 정책설명서(9) - 지금은 경기 기다릴 때 아니라, 공장 운영 방식 바꿀 때… 중소 제조 현장 생존 전략 [굿모닝 인천]

"지표는 버티지만 현장은 한계"… 중소 제조 현장 체감 온도
숙련공의 ‘감’에서 ‘데이터’로… 제조업 구조적 전환 필수
사람에서 AI 자율형까지… 공장 혁신 4단계 로드맵 제시
진단부터 고도화까지… 정부 단계별 스마트 제조 지원 패키지
혁신 본질은 '사람'… 직무 전환과 운영 방식 변화가 정답

■ 방송 : 경인방송 <굿모닝 인천, 박주언입니다> (FM 90.7MHz 오전 7~9시 방송)

■ 코너 : 중소기업 정책설명서

■ 진행 : 박주언 앵커

■ 인터뷰 : 서경란 IBK기업은행 경제연구소 소장

■ 방송 다시 듣기 [클릭]

*인터뷰 저작권은 경인방송에 있습니다. 인용 보도 시 출처를 밝혀주시기 바랍니다. 

◆ 박주언 : <중소기업 정책설명서> 시간입니다. 지난 5월 1일에는 노동절 특집으로 노동절, 그리고 인력이 결정하는 기업의 미래에 대해서 얘기를 해봤습니다. 사람이 줄어들고 있는 시대, 직무 전환과 외국인 인력 또 유연 근무제까지 폭넓게 짚어봤었는데 오늘 그다음 이야기를 해보겠습니다.

바로 그 사람들이 서 있는 자리, 즉 중소 제조업의 현장. 생산 공장을 중심에 두고 얘기를 해볼 텐데요. 지금 중소기업 현장에서는 사람도 없고 돈도 없는데 AI 시대, 지금 생산 공장으로는 미래가 없다라는 말을 듣는다, 도대체 어디에서부터 손을 대야 되냐, 그런 얘기가 많다고 합니다.

그래서 오늘은 '제조업의 경쟁력, 공장에서 다시 시작한다'라는 주제로 우리 중소 제조업 현장에서 생산 공장 변화가 실제로 어떻게 이루어지고 있는지 또 그 변화에 맞춰서 정책과 지원은 어떻게 활용할 수 있는지 함께 살펴보겠습니다. 폴리 캐스터 서경란 소장님 모셨습니다. 어서 오십시오. 

서경란 IBK기업은행 경제연구소 소장

◇ 서경란 : 안녕하세요.

◆ 박주언 : 네, 5월 초라 많이 바쁘실 텐데 오늘은 또 자리에 이렇게 나와주셔서 감사드리고 저희 앞에 얘기를 한 것처럼 중소 제조업의 꽃은 아무래도 그 공장들이잖아요.

생산 라인에 불이 들어오고 또 기계가 막 탁탁 탁탁 소리를 내면서 돌아갈 때 사장님들이 아, 회사가 오늘도 살아서 잘 돌아가는구나 그런 느낌을 받으실 것 같은데 근데 요즘에는 이 공장 온도가 예전 같지가 않다 그런 얘기가 많을 거예요.

그래서 첫 질문을 한번 이렇게 드려보려고요. 지금 우리 중소제조업 현장의 체감 경기, 체감 온도 한 어느 정도인지 말씀해 주실 수 있을까요?

◇ 서경란 : 네, 아주 중요한 질문일 것 같습니다. 지금 현장 상황을 한 문장으로 말씀을 드리면 경기 지표는 버티고 있는데 현장은 버티기 힘들다. 그러니까 경기 지표는 버티고 있는데 현장은 버티기가 힘들다.

그래서 이걸 이해하시려면 이제 거시 지표와 현장 체감 지표를 나눠서 보셔야 할 것 같습니다. 먼저 거시적으로 보면 예를 들어서 요즘 반도체 같은 일부 업종은 굉장히 좋습니다. 통계청 기업 경기 전망 지수에서도 반도체 지수가 118로 나타나는데 이게 어떤 의미냐면은 기준선이 100이거든요.

100을 넘어서면 경기가 좋다고 느끼는 거고 100 아래로 떨어지게 되면 경기가 좋지 않다라고 느끼는 건데 지금 반도체는 118이라는 거는 상당히 지금 체감 자체가 높다, 실제 실적이 높다라고 보고 있고 이거는 AI 인프라 투자나 이런 것들이 최근에 상당히 많아졌기 때문에 수출과 생산 모두 살아나는 모습입니다.

그런데 이 자체가 우리 제조업 전체 상황을 대표하지 못한다는 것이 문제인데요. 전체 제조업 경기 지수는 여전히 100을 기준으로 했을 때 그 밑인 70% 수준에 지금 머물러 있습니다.

◆ 박주언 : 이건 또 차이가 많이 나게 낮으네요.

◇ 서경란 : 네, 그렇습니다. 이건 전반적으로 경기를 좋지 않다고 본다는 의미로 저희가 해석을 하는데 더 중요한 건 최근의 흐름, 그러니까 2026년 들어서 지난 1분기 1,2,3월에 이 지수가 그 70 안에서도 하락을 하고 있고 2분기를 전망하는 숫자도 크게 반등하지 못하고 있다는 겁니다.

인천TP가 제조업의 근간인 뿌리산업 육성을 위해 인천시와 남동구, 부평, 서구 등과 함께 '인천 뿌리센터' 운영에 들어갔다. [경인방송DB] *사진은 기사와 관련없음

그래서 기업들의 체감 경기는 계속 부정적이라는 의미로 저희가 해석을 할 수 있고요. 실제 산업연구원, 그러니까 산업을 가장 깊이 연구하는 산업연구원에서도 같은 흐름이 확인이 되고 있습니다.

특히 중요한 건 그 안에서도 제조업 안에서도 중소기업 제조, 특히 소재부품 쪽 매출 지수가 떨어지고 있고 또 철강이나 섬유 같은 업종은 70 수준도 모자라서 60 수준까지 지금 떨어지는 곳도 있습니다.

그래서 현장에서는 일감이 완전히 끊어진 건 아니지만 갖춰진 설비나 사람들을 다 채워서 돌릴 수는 없는 그런 상황이 오래 지속되고 있다라고 보시면 될 것 같고요.

그래서 정리하면 잘 되는 일부 업종을 제외하고 대부분의 중소기업 현장은 상당 기간 동안 어려움이 지속되고 있다라고 보시는 게 맞을 것 같습니다.

◆ 박주언 : 말씀대로 보면은 진짜 명맥을 유지하는 정도지 뭔가 잘 되고 있다 이런 느낌이 아니라는 말씀이신 것 같은데 결국에 이것처럼 업종에 따라서 체감 온도가 다르고 또 그 격차도 크게 벌어지는 곳은 상당히 크다라고 볼 수 있을 것 같거든요.

그런데 이 업종 간의 격차도 있겠지만 그 외에도 사장님들께서 더 힘들어라고 느끼는 부분이 분명히 있을 것 같은데 어때요?

◇ 서경란 : 맞습니다. 지금 상황을 이해하려면 이 업종 간의 격차를 기본으로 깔고 그 위에 어떤 다른 부담 요인들이 겹쳐서 오는지 이거를 한번 확인해 봐야 될 것 같은데요. 바로 비용 부담입니다.

우리 계속 얘기했지만 중동 사태와 같은 지정학적 리스크 때문에 에너지와 원자재 가격 불안이 계속 커 커지고 그래서 실제로 기업의 70% 이상이 이런 원자재 에너지 비용 상승을 가장 큰 부담으로 느끼고 있고 벌이는 그대로인데 매출은 그대로인데 비용이 올라가는 구조이기 때문에 더 힘든 것 같고요.

한 가지 더 중요한 요인은 바로 이런 대외 불확실성으로 인한 투자 위축입니다. 수출 체감지수도 70% 수준까지 떨어졌고 투자도 약 35% 기업이 당초 계획보다 투자를 축소하거나 아니면 기간을 더 시기를 더 미루는 지연하고 있다고 답하고 있습니다.

그래서 이런 기업들이 가장 크게 느끼는 부담이 대외 불확실성으로 올라와 있다라는 것이 이제 큰 요인이고요. 정리하면 업종 격차로 체감이 갈라지고 또 비용과 불확실성이 그 어려움을 더 키우고 있는 상황이다.

서경란 IBK기업은행 경제연구소 소장(오른쪽)과 박주언 앵커 2026.05.08. [사진 = 시사뉴스팀]

현장에서는 뉴스는 경기가 괜찮다고 하는데 우리 공장은 조금 더 힘든 것 같다. 그런데 여기서 중요한 거는 이 상황을 단순히 경기 사이클로 보면 안 된다는 거고요.

지금은 경기가 좋고 나쁨의 문제가 아니라 말씀드린 대로 업종의 구조가 변화되고 있고 또 비용의 구조가 바뀌고 있고 거래 구조 자체가 바뀌고 있다는 상황입니다.

이건 시간이 지나면 자연스럽게 경기가 좋아지면 해결될 수 있는 문제가 아니라 우리의 생산 방식 자체를 바꿔야 되는 것, 그래서 즉 공장 운영 방식 자체를 바꾸는 구조적인 대응이 필요한 시기다라고 해서 오늘 공장이라고 하는 이슈를 가지고 온 겁니다.

◆ 박주언 : 기다리면 나아지는 게 아니라 지금 타이밍의 구조를 바꾸지 않으면 앞으로 생존 문제가 걸린다라는 말씀이신 것 같은데 그래서 요즘에 이제 뭐 구조가 바뀌고 있다, 디지털 전환, AI 시대에 대비해야 된다 이런 얘기가 계속 나오는데 사장님들 입장에서는 아니 그 말은 맞는 걸 알겠어, 근데 내 공장 기준으로 봤을 때 어디에서 어떻게 손을 대야 되는 거야? 라는 그런 힘듦이 있을 것 같거든요. 이 간극을 어떻게 생각해 봐야 될까요?

◇ 서경란 : 맞습니다. 이런 이해의 간극이 우리 지금 <중소기업 정책설명서>를 하는 이유이기도 하다고 생각이 되는데요. 먼저 시간적인 차이가 있는 것 같습니다.

그러니까 정책이나 언론에서는 1년, 3년 길게는 5년에 앞으로 벌어지는 그리고 새롭게 도입되는 상황에 대해서 계속 얘기를 하는데, 사장님들은 이달 말에 당장 급여를 줘야 되고, 납기일을 맞춰야 되고, 지금 현장, 현재에 이제 포커스가 돼 있기 때문에 이 구조나 디지털 전환 얘기가 당장 체감되기보다는 해야지, 해야 되는데 지금은 다른 게 더 우선순위에 있어.

이런 그런 시간의 차이에서 오는 그런 간극일 것 같고요. 그다음은 이런 언어의 거리인 것 같습니다. 디지털 전환 또 AI, 데이터 경제 이 말은 매우 좋은데 매우 추상적이에요.

사장님들 입장에서는 우리 공장에서 그래서 어떤 설비로 바꿔야 되는데, 어떤 프로그램을 깔아야 되고, 어떤 지원 사업을 쓰라는 거지? 그래서 구체적으로 연결되지 않는다.

이런 생각을 하시는 것 같고 마지막으로는 저는 가장 중요한 이슈 같은데 이렇게 좋은 이슈들이 있을 때 주변에서 누가 이걸 했더니 성공했대 라고 하는 사례, 성공한 사례가 있어야 되는데 아직까지 같은 업종의 비슷한 규모의 공장 사이즈에서는 이런 사례들이 전해지지 않고 있어서 실제로 사장님들이 느끼는 체감이 이제 크다, 이해의 간극이 크다라고 이해를 할 수 있을 것 같습니다.

◆ 박주언 : 소장님 말씀을 듣다 보니까 사람 인생이랑 비슷한 것 같아요. 현재가 너무 급급해서 미래 대비를 잘 못하잖아요. 공장도 똑같이 그렇게 봐야 되는 것 같은데 뭐 보면은 한때 우리 제조업이 사람과 현장에서 되게 강인하다. 이런 평가를 받던 적도 있었고.

특히 경인 지역에서는 금속, 기계, 자동차 부품, 전기, 전자 이렇게 정말 인력과 현장 전체가 강점이다 할 때가 있었는데 이렇게 좋았던 제조업이 지금은 왜 이렇게 어려운 건지 그 배경부터 좀 보면 좋을 것 같아요.

AI와 제조업 이미지 [사진=연합뉴스]

◇ 서경란 : 우리 제조업의 강점은 말씀하신 것처럼 사람에 있었고 현장에 열정이 있었다라고 볼 수 있는데 실제로 옛날에 어떤 영화나 어떤 뉴스를 보면은 도면 한 장만 던져줘도 대충 감 잡아서 만들어낼 수 있는 베테랑 기술자들이 이제 납기일를 맞추기 위해서 또 밤새 열정적으로 일을 하는 그런 모습들이 있었기 때문에 그게 이제 우리 제조업의 큰 강점이라고 할 수 있고 여전히 이제 그런 것들이 남아 있고요.

특히 경인 지역에서는 20~30년 이상 현장을 지켜온 숙련 기술자들이 여전히 계시기 때문에 이 부분이 여전히 이 공장 바닥을 받치고 있는 경쟁력이다라고 말씀을 드릴 수가 있는데 다만 이런 것들이 한계도 분명해진 것 같아요.

제품이 어떤 기계나 전기, 전자, 소프트웨어까지 합쳐지면서 복합 제품으로 이제 거듭나고 있고 그래서 예전처럼 감으로 대응할 수가 없는 상황이 됐고요. 또 거래처가 요구하는 품질이나 환경, 데이터라고 하는 기준들이 높아지면서 이제는 뭔가 체계적으로 대응을 하지 않으면 현장감만으로는 어려운 시대가 된 게 사실인 것 같습니다.

이러한 변화가 우리 공장, 생산 공장과 연계해서 발전이 되고 있는데 그래서 생산 공장은 크게 4단계로 진화를 하고 있다고 보시면 될 것 같아요. 처음에는 우리가 지금 얘기하고 있는 사람 중심 공장이었고요. 그다음은 설비 중심 공장입니다.

그래서 자동화나 생산량이 핵심이었던 거고 그다음은 데이터 공장, 그래서 공정 데이터를 관리하고 활용하는 단계고 그리고 지금은 여기에 AI를 활용한 자율형 공장으로 넘어가고 있습니다. 그래서 이 단계에서는 데이터를 기반으로 예측과 최적화가 이루어지고 있는 거죠. 

지금 필요한 거는 기존에 우리가 가졌던 현장이나 사람에 대한 강점 위에 데이터와 AI 기술을 또 활용하는 디지털 역량을 덧붙이는 것이 지금 필요하다고 볼 수 있겠습니다.

◆ 박주언 : 아직 사람에 머물러 있다면 이렇게 4단계까지 발전해 왔다는 게 조금 막막하실 수도 있을 것 같은데 그래서 본인 공장을 좀 사장님들이 대입할 수 있게 구체적으로 한번 정리를 해 주시면 좋을 것 같아요.

◇ 서경란 : 네, 다시 한 번 현장에서 많이 쓰는 그림을 4단계로 좀 말씀을 드릴 텐데요. 첫 번째가 이제 사람 공장, 여기는 숙련공 한 사람의 손과 눈 감각이 공장을 움직이는 시대였습니다. 예를 들어 무슨 부장님이 없으면 공장이 안 돌아가요.

이런 얘기들이 사실은 최근까지도 들려왔던 건데 이게 이제 1단계 공장이라고 하면 2단계는 설비 공장입니다. 로봇이나 자동화 설비가 들어오고 설비 투자 규모가 경쟁력의 핵심인 거, 그래서 우리는 그 설비 몇 대 깔았어요. 몇 대를 가지고 있어요.

이게 이제 공장의 경쟁력이었던 시절이 있었습니다. 그게 이제 2단계라고 보면 세 번째는 이제 데이터 공장인데 이런 설비와 공정에서 나오는 데이터를 모아서 생산량, 불량률, 가동률 이런 것들을 관리하는 겁니다.

2단계부터는 감이 아니라 숫자와 그래프를 보고 의사결정을 하는 거고 이거는 2018년 시절에 이제 대대적으로 추진했던 스마트 공장 구축 사업이 이런 데이터 공장을 위한 인프라 작업이었다고 보시면 될 것 같고요.

마지막으로 이제 네 번째 단계가 자율형 공장입니다. 이런 데이터를 기반으로 설비 이상을 미리 예측하고 또 최적의 공정 조건을 찾아서 자동으로 제한한다거나 제한을 하는 그런 적용되는 그 단계를 말하고 예를 들어 AI가 이 설비는 다음 달쯤 베어링을 교체해야 됩니다라고 이제 예측해 주는 그런 단계로 보시면 될 것 같습니다.

지금 우리 중소 제조업 전체 현장은 2단계 1.5단계에서 2.5단계로 넘어가는 그런 정도 수준입니다. 물론 이 3단계나 4단계를 구축하고 있는 일부 제조업 현장이 있긴 하지만 전반적으로 봤을 때는 제조업의 유사 설비는 갖췄지만 데이터는 아직 부족한 단계로 이해를 하시면 좋을 것 같습니다.

◆ 박주언 : 4단계까지 말씀을 해 주셨지만 아직은 1.5에서 2.5 정도 단계다. 그래서 그걸 구축해 나가야 된다라고 얘기를 하셨는데 그러다 보니까 아무래도 중소기업 사장님들은 아니 뭐 4단계까지 가는 건 대기업 얘기일 거고 지금은 점점 이제 납품과 거래를 계속할 수 있냐, 그 조건이 여기에 나아가야 맞는 거 아니냐 그런 얘기도 나올 것 같아요.

구로디지털단지 제조업 노동자 [사진=연합뉴스]

◇ 서경란 : 맞습니다. 예전에는 스마트 공장, AI 같은 내용이 TV 뉴스에서 나오는 대기업 이야기처럼 느껴졌을 텐데 지금은 특히 이제 경인 지역이나 경인 지역처럼 대기업이나 중견기업과 밀접하게 연계돼서 일하고 있는 중소 제조업 입장에서는 이게 하면 좋고 안 해도 되는 선택이 아니라 이걸 안 하면 앞으로 거래가 줄어들 수 있는 조건으로 지금 변하고 있고 실제로 어떤 대기업은 협력사의 평가 항목에 이런 이미 공정 데이터의 관리 수준, 그다음에 품질 추적 가능성 또 에너지나 탄소의 감축 부분 이런 것들도 평가 항목으로 지금 활용을 하고 있습니다.

◆ 박주언 : 이미 들어가 있군요. 

◇ 서경란 : 맞습니다. 수출도 마찬가지인데요. 수출하는 기업들이 해외 바이어가 이 부품은 어느 공정, 어느 설비, 어느 작업자가 해서 생산한 건지까지도 추적해서 지금 요구를 하고 있기 때문에 결국 이 데이터와 디지털 전환 없이는 앞으로 거래가 유지되기 어렵다 그런 상황으로 가고 있다라고 이해를 하시면 좋을 것 같습니다.

◆ 박주언 : 예전에는 막 호형호제로 아 뭐 여기 누구가 하시는 거. 이걸로 끝났다면 지금은 그 공정이 정확하게 디지털화 되어 있지 않으면 아예 거래 자체가 안 될 수 있는 그런 상황이라는 얘기인데 그러면 결국 이제 우리 기업들이 생산 공장을 바꿔야 된다라는 결론이 나올 것 같은데 그렇다면 이거를 그냥 우리가 내 돈 들여서 하기엔 너무 부담이니까 정부에서 어떤 방향으로 지원하는지 이걸 좀 알아야 될 것 같아요.

◇ 서경란 : 네. 지금 공장 관련 정책은 한마디로 정리하면 설비 자체를 늘리는 지원에서 공장 구조를 바꾸는 지원으로 이동하고 있다고 보시면 좋을 것 같습니다. 과거에는 설비 투자, 자동화 장비 도입처럼 기계를 얼마나 더 들였느냐가 중심이었다면 지금 완전히 방향이 바뀐 건데요.

그래서 공장을 어떻게 운영하느냐가 핵심입니다. 그래서 정책도 설비 데이터를 연결하고 공정을 분석하고 생산 흐름을 최적화하는 데이터 기반 공장으로 바꾸는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 이런 대표적인 정책이 스마트 공장, 제조 현장 스마트화, 디지털 제조 혁신 같은 정책들인데 이런 것들은 단순 자동화가 아니라 공정 설비 데이터를 연결하는 구조 전환을 지원을 하고 있고요.

그래서 지금 정책은 기계를 늘려 드리겠습니다가 아니라 공장 운영 방식을 데이터 중심으로 한번 바꿔보시죠. 그 과정 전체를 우리 정부가 지원해 드리겠습니다라고 이제 하고 있고 그래서 중요한 건 어떤 개별 사업으로 보시기보다는 공장을 단계적으로 어떻게 바꿀지를 하나의 패키지로 이해를 하시는 게 좋을 것 같습니다.

◆ 박주언 : 패키지, 공장을 단계적으로 바꾸는 패키지다라고 하셨는데 구체적으로 좀 설명을 해 주시겠어요?

◇ 서경란 : 네. 공장을 바꾸는 순서대로 단계별 혹은 대상별로 정책 패키지들이 지금 갖춰져 있는데 먼저 첫 번째 단계는 공장을 진단하는 단계입니다.

AI를 도입하자, 이게 아니라 우리 공장이 어디서 문제가 있는지부터 지금 보자는 건데 어느 공정에서 불량이 발생하는지, 어떤 설비가 자주 멈추는지, 어디가 사람 의존도가 높은지, 이런 것들을 먼저 진단하는 단계인데 이 부분을 지원하는 정책도 많이 준비가 되어 있습니다.

AX 기획 지원, 또 제조 DX 멘토단, 또 지자체의 컨설팅, 이런 사업들이 우리 공장의 지금의 현 상황을 진단하는 그런 패키지 사업으로 진행이 되고 있습니다.

◆ 박주언 : 그러네요. 일단 우리 공장이 어떤 문제가 있고 어떻게 가야 되는지 진단, 그것부터 보자는 말씀이시네요.

◇ 서경란 : 네, 맞습니다. 진단 없이 투자하면 실패 확률이 매우 높기 때문입니다. 만약에 이제 이런 진단이 되었다면 그 다음으로 아까 3단계로 말씀드린 스마트 공장 고도화로 이제 넘어가는 단계를 고려하시면 좋을 것 같은데요.

센서나 MES, ERP, 설비 데이터 등을 연결해서 공장이 숫자로 보이게 만드는 단계입니다. 이때 활용 가능한 대표적인 정책으로는 앞서 말씀드린 스마트 공장 보급 확산 사업이 여기에 해당이 됩니다. 예전에는 생산량, 불량, 설비 상태를 사람의 감으로 판단했다면 스마트 공장을 구축하게 되면 생산 현황이 실시간으로 보이고 또 불량이 어디서 발생하는지 데이터로 확인할 수가 있습니다.

그래서 이 사업은 자동화 설비 지원이 아니라 공장 운영 자체를 바꾸는 사업의 출발점이다라고 보시면 될 것 같고요. 스마트 공장이 구축되어서 데이터가 일정 부분 쌓이게 되었다면 그 다음이 이제 AI 기술을 적용하는 것으로 넘어가고요.

4차 산업혁명과 공장 로봇 이미지 [사진=연합뉴스]

중소기업에서는 거창한 AI보다는 불량 검출, 설비 고장 예측, 공정 조건 최적화 이런 세 가지를 핵심으로 적용해 보시는 것을 권해드리고 실제로 이 사업을 하기 위해서 2026년에 AI 기반의 스마트 공장이 약 400개 이상이 지원될 예정이니까 이 사업들도 한번 확인해 보시면 좋을 것 같습니다.

◆ 박주언 : 결국 우리 공장을 그냥 내 돈 들여서 다 할 게 아니라 지원도 분명히 있으니까 잘 찾아보는 게 중요할 것 같은데 스마트 공장 말씀을 하셨지만 사실 그다음 단계는 AI 공장이나 자율형 공장 이런 얘기까지 나오거든요. 여기에다가 로봇이나 피지컬 AI도 이젠 도입될 거다라는 거 뉴스에서도 보고 있는데 그러면 자율형 공장이라는 건 단순하게 스마트 공장하고 다른 개념인가요? 좀 쉽게 설명해 주세요.

◇ 서경란 : 맞습니다. 지금 말씀하신 것처럼 스마트 공장에서 한 단계 더 나아가면 AI 공정 전환을 거쳐서 자율혈 공장으로 이제 자연스럽게 흘러간다고 이해를 하시면 좋을 것 같고요.

그래서 스마트 공장이 공장 안의 데이터를 모으고 보여주는 단계라면 자율형 공장은 그 데이터를 바탕으로 공장의 상태를 분석하고 앞으로 생길 문제를 예측하고 또 일부 공정은 자동으로 제어하는 단계까지 넘어간 것으로 이해를 하시면 좋을 것 같습니다.

여기에 최근에는 말씀하신 것처럼 로봇이나 피지컬 AI까지 결합하는 흐름이 나타나고 있는 건데 쉽게 말씀드리면 AI가 머리라면 로봇과 설비는 몸으로 보시면 될 것 같습니다. 그래서 예전에는 사람이 판단하고 직접 조작을 해야 됐다면 이제는 AI가 판단하고 로봇이나 설비가 실행을 하는 구조로 바뀌는 겁니다.

2단계는 특히 이제 공정이 복잡하고 품질 편차가 크고 또 설비 중단 비용이 큰 업종에서 효과가 있습니다. 예를 들면 자동차 부품, 전기전자, 반도체 후공정 같은 부분은 이런 자율형 공장으로 넘어가는 지금 단계에 있고요.

정부도 이 부분을 별도로 이제 그 계획을 세우고 있습니다. 그래서 단순 스마트 공장 지원을 넘어서 AI 기반 스마트 공장 사업들, 그다음에 자율형 공장 시범 사업 구축 사업, 또 제조 AI 특화 공장 지원과 같이 데이터 공장, AI 공장, 자율형 공장으로 넘어가는 이 고도화 단계 지원도 상당히 많이 그 정책들이 설계되어 있다고 보시면 될 것 같습니다.

◆ 박주언 : 그렇군요. 지금까지 소장님이 해 주신 말씀을 들어보면 공장을 데이터로 일단 연결을 하고 그다음에 AI 적용을 하고 심지어 자율형 공장까지도 가는 그 흐름을 쭉 설명을 해 주셨는데 또 한편으로 보면 지난주에 얘기를 해 주신 것처럼 결국에 이 모든 변화가 기계나 기술 문제가 아니라 공장 운영하는 사람 문제로 봐야 되는 게 아닌가 그런 생각이 드는데 공장 혁신의 핵심, 결국 사람으로 보는 거 이것도 맞을까요?

◇ 서경란 : 네, 정확하게 보셨습니다. 사실 공장 혁신의 핵심은 기술이 아니라 사람입니다. 스마트 공장이든 AI 공장이든 결국 데이터를 해석하고 판단하고 운영하는 건 사람입니다.

그래서 공장을 바꾼다는 건 설비를 바꾸는 게 아니라 사람의 역할을 바꾸는 것이다라고 보시면 좋을 것 같고 그래서 과거에는 숙련 작업자 중심이었다면 앞으로는 AI를 활용하는 오퍼레이터, 역시 사람이죠.

또 데이터를 기반으로 품질을 관리하는 인력, 또 설비와 로봇을 유지 관리하는 인력으로 바뀌게 됩니다. 그래서 지난 시간에 말씀드린 것처럼 AI 특화 공동훈련센터, 그다음에 재직자 직무전환 교육, 기업 맞춤형 훈련 프로그램 같은 것들이 같이 지금 제공되고 있으니까 다시 한 번 확인을 해 보시면 좋을 것 같습니다.

◆ 박주언 : 그러게요. 그렇게 확인할 수 있는 정책 같은 게 있으면 이런 거 좀 알려주시면 좋을 것 같아요.

◇ 서경란 : 그 정책들은 지금 말씀드린 것처럼 이제 공동훈련센터나 재직자 직무 교육, 그다음에 기업 맞춤형 훈련 프로그램들을 보셔야 되는데 중요한 거는 이것들을 볼 수 있는 그 사이트, 사이트들을 지금 확인을 하는 게 좋을 것 같은데요.

정책은 어려운 용어로 많이 얘기를 했지만 실제로 접근하는 창구는 생각보다 복잡하지 않습니다. 크게 몇 가지로 나눠보시면 좋을 것 같은데 스마트 공장이나 제도 혁신 관련된 사업은 중소벤처기업부의 스마트 공장 사업 관리 사업 시스템이 있습니다.

이 시스템에 들어가 보시면은 실제로 이런 관련된 사업들이 다 지금 제시되어 있는데요. 제가 어제 들어가 보니까 이 관련된 사업들이 4월 20일부터 오는 5월 22일까지 다음 주까지죠. 스마트 공장 관련해서 기초 단계, 고도화 단계 모두 모집 공고 중이었습니다.

그래서 꼭 한번 들어가셔서 스마트 공장 지원을 받아보시기를 요청을 드리고 설비 투자나 운영자금 같은 경우는 중소벤처진흥공단을 통해서 정책 자금을 신청하실 수가 있습니다.

이 부분들 크게 이 스마트 공장 사업 관리 시스템 그다음에 중소벤처진흥공단의 정책자금 신청을 한번 해보시면 좋을 것 같습니다.

중소벤처기업진흥공단 홈페이지 캡쳐본

◆ 박주언 : 중소벤처기업부의 스마트 공장 사업 관리 시스템 그리고 중소벤처기업진흥공단을 통해서 정책 자금을 신청하면 좋겠다 그 얘기를 해 주셨고 마지막으로 오늘 방송의 폴리 솔루션이 있다면 한 말씀으로 정리해 주시면 좋을 것 같아요.

◇ 서경란 : 네, 공장 혁신은 기계를 바꾸는 것이 아니라 사람과 데이터로 운영 방식을 바꾸는 겁니다. 지금은 경기를 기다리는 시기가 아니라 공장을 점검하고 바꿔야 하는 시기입니다.그래서 모든 것을 한 번에 바꾸려 하지 말고 가장 불편한 공정 하나부터 시작하십시오. 정책은 많지만 우리 공장 문제에 맞는 것은 하나만 제대로 쓰면 됩니다.

◆ 박주언 : 이게 진짜 항상 들으면서 느끼는 거지만 공장도 사람도 뭔가 문제가 뭔지를 먼저 인지를 하고 그다음에 단계별로 해결해 나가는 거니까 너무 어렵다고 생각하지 마시고 또 질문이 있으시면 저희 폴리 캐스터가 계시니까 이쪽으로 질문을 해 주셔도 좋을 것 같습니다.자, 소장님 오늘 말씀 여기까지 들을게요. 고맙습니다.

◇ 서경란 : 감사합니다. 

◆ 박주언 : 지금까지 <중소기업 정책설명서> 폴리캐스터 서경란 IBK 기업은행 경제연구소 소장과 함께 했습니다.

서경란 IBK기업은행 경제연구소 소장(오른쪽)과 박주언 앵커 2026.05.08.[사진 = 시사뉴스팀]

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