[정책탐구생활] 제조업, 중대한 구조적 도전 직면… 정부, M.AX 사업 사활
김정관 산업통상부 장관은 공식·비공식 석상에서 산업부가 총력을 기울이고 있는 제조업 인공지능(AI) 전환 사업(M.AX·맥스)의 중요성을 강조한다. 김정관 장관은 무엇보다 주력하고 싶은 정책에 대해 ‘M.AX, M.AX, M.AX’라고 힘줘 말한다. M.AX가 한국 제조업의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 사업이라는 것이다.
김 장관은 페이스북에서도 M.AX 사업을 자주 언급하며 “대한민국 제조업의 미래는 M.AX에 달려 있다”, “M.AX의 골든타임을 잡아야 한다”며 사업의 중요성과 실행력, 신속한 성과를 강조하고 있다.
김 장관이 이토록 M.AX를 강조하며 ‘한국 제조업의 미래’라고까지 보는 이유는 한국의 제조업 경쟁력이 미국은 물론 중국에도 뒤처지고 있기 때문이다. 특히 디지털, AI 시대를 맞아 중국의 제조업 경쟁력은 대약진하고 있는 상황이다.
“한국 제조업 중대한 구조적 도전 직면”…"경쟁력 유지 위해 제조 AX 도입 필수적"
김성호 한국산업기술기획평가원(KEIT) 산업AI본부장은 지난해 12월 정책브리핑에 M.AX얼라이언스에 대해 쓴 글에서 “지난 30년간 국내총생산(GDP)의 27~30%를 담당하며 경제성장의 핵심 축을 이뤄온 우리나라 제조업은 중대한 구조적 도전에 직면하고 있다”고 진단했다.
이어 “최근 제조업 생산성 증가율이 연평균 1%대에 머무르는 가운데 글로벌 공급망 재편과 AI 경쟁 격화로 기존의 경쟁 우위는 흔들리고 있는 실정”이라며 “첨단 제조 기술과 AI의 융합이 가속화됨에 따라 주력 산업 전반에서 기술 및 비용 경쟁 압박이 심화되고 있으며 개별 기업의 노력만으로는 미래 성장동력을 확보하기 어려운 구조적 한계가 분명히 드러났다”고 밝혔다.
산업부는 이에 한국 제조업의 경쟁력을 높이기 위해 M.AX 사업을 수립해 총력적으로 추진하고 있다. 산업부가 추진하는 M.AX(제조 AI·제조 AI 전환AX)는 제조업에 AI를 결합·전환해 제조 효율성·정확성·혁신성 등을 높이는 산업 시스템이다.
SK AX가 지난해 2월 발표한 보고서(DX를 넘어 AX로, 제조업 혁신의 새로운 기준)를 보면 기존 디지털 전환이 생산 공정 자동화, 데이터 수집에 초점을 맞췄다면 AX는 여기에 AI 기술을 접목해 데이터 기반의 실시간 의사 결정, 생산 최적화, 품질 향상, 설비 예측 유지 보수 등 제조업 전반을 혁신하는 것을 목표로 한다. 그러면서 제조업의 경쟁력을 유지하고 강화하기 위해서는 AX 도입이 필수적이라고 보고서는 강조했다.
SK AX는 제조업에서 제조업 AI 전환이 필수적인 이유로 글로벌 공급망 불안과 제조업의 복잡성 증가, 노동력 감소와 생산성 향상의 필요성, 실시간 데이터 분석을 통한 운영 최적화 등을 꼽았다.
특히 AI 기반 스마트팩토리를 구축한 기업들은 생산 속도를 20% 이상 향상시켰고, 예측 유지보수 시스템을 적용한 기업들은 설비 가동 중단을 30~50% 감소시키는 효과가 있었다고 SK AX는 설명했다.
최근 삼일PwC경영연구원이 발표한 ‘제조업, AI로 다시 설계되다’라는 보고서를 보면 제조 AX의 장점에도 국내 활용은 매우 낮은 수준이다. 2024년 기준 제조업의 AI 활용률은 23.8%에 그쳐 서비스업(53%)의 절반에도 못 미쳤다. 특히 중소기업의 제조 AI 도입률은 0.1%에 불과했다.
산업부, M.AX 얼라이언스 통해 제조업 AX 확산…“제조 AX 최강국 도전”
이에 산업부도 제조 AX를 확산해 2030년 제조 AX 최강국을 목표로 지난해 9월 M.AX 얼라이언스를 출범시켰다. M.AX 얼라이언스는 제조 AX를 위한 산·학·연·정 연합체로 산업부 장관과 대한상공회의소 회장이 공동으로 위원장을 맡는다.
M.AX 얼라이언스는 AI 팩토리, AI 제조서비스, AI 유통·물류, 자율주행차, 휴머노이드, 자율운항선박, AI 가전, AI 방산, AI 바이오, AI 반도체 등 10개 분과로 출범했는데 지난달 말 산업단지 AX 분과가 신설돼 현재 총 11개 분과로 운영하고 있다.
개별 얼라이언스에는 업종별 대표기업, AI 개발기업, 반도체·배터리 등 부품·소재 기업, 대학, 연구기관 등이 참여하며 참여 기업·연구기관들은 데이터 공유, 공동기술 개발 사업 등을 통해 AI 모델과 AI가 탑재된 제품·서비스를 개발하게 된다.
분과별 목표를 보면 AI 팩토리는 2030년 AI 팩토리 500개 보급, 제조특화 AI를 개발할 계획이다. AI 제조서비스는 2030년 제조업 AI 활용률 70% 달성, 제조·로봇·가전 등 AI 표준 개발을, AI 유통·물류는 2028년 유통·물류 지능화매장 테스트베드 구축 및 확산을 목표로 했다.
자율주행차 분과는 2028년 SDV(소프트웨어로 하드웨어를 제어하고 관리하는 자동차)플랫폼 공급, 2030년 E2E(입력부터 출력까지를 하나의 통합된 모델로 학습하는 방식) 자율주행 기술 양산을 목표로 설정했다. 휴머노이드 분과는 2029년 년간 1000대 이상 양산에 돌입하고 자율운항선박 분과는 2030년 세계 최초 완전자율운항선박 기술을 확보하겠다는 계획이다.
올해 예산 94% 증가한 1조947억원 투입…AI 팩토리 2025년 102개→2030년 500개
AI 가전 분과는 2030년 세계 시장 1위를 달성할 가전 제품 10개 개발 및 확산을, AI 반도체 분과는 2030년 업종별 온디바이스 AI 반도체 상용 수준의 시제품 개발을 각각 목표로 설정했다.
산업부는 이 같이 각 분과별 M.AX 얼라이언스 가동을 통해 2030년 제조 AX 관련 100조원 이상의 부가가치를 창출한다는 목표이다. 이에 산업부는 M.AX 얼라이언스에 제조 기업-AI 기업 간, 제조 기업-소재·부품 기업 간 협업 과제 등을 중점 지원한다.
산업부는 올해 M.AX 사업에 전년(5651억원)에 비해 93.7% 증가한 1조947억원의 예산을 집중 투입한다. 산업부는 제조 AX의 핵심이자 출발은 제조 데이터·확보·공유·활용이라며 올해 각 분야별로 데이터 생성·공유·활용사업을 본격 시작한다.
구체적으로 매뉴팩처링-X 플랫폼 표준모델 개발·실증, AI 로봇 데이터센터 구축 등을 진행할 계획으로 정부는 제조 데이터 확보·공유·활용에 2030년까지 1000억원 이상의 예산을 투입한다.
이어 올해 부문별 AI 모델 개발에 속도를 낼 방침으로 AI 자율제조 SDM플랫폼 기술개발, AI 로봇 파운데이션 모델 개발 등에 나선다. 산업부는 AI 모델 개발에 2032년까지 총 7000억원 이상을 지원할 계획이다.
산업부는 또 올해 자동차·로봇·무인기·가전 등의 4대 업종을 중심으로 첨단 제품에 탑재할 AI 반도체 개발에 나선다. 2028년 시제품을 출시하고 2030년까지 온디바이스 AI 반도체 10개 개발을 추진할 계획이다.
“M.AX 얼라이언스 새 경제지도를 그려가는 핵심동력이 될 것”
김성호 KEIT 산업AI본부장은 앞의 글에서 M.AX 얼라이언스를 통해 제조업 생산성 정체 극복 및 격차 해소, AI 및 데이터 기반 제조 표준 선점, 기술개발과 현장 확산의 단절 해소에 기여할 수 있다며 M.AX 얼라이언스는 정부, 대·중소기업, 연구계, 학계가 모두 참여하는 제조혁신 생태계로 기술개발→실증→현장 확산으로 이어지는 간극을 줄이고 혁신의 확산력을 극대화하는 역할을 하게 된다고 설명했다.
산업부는 M.AX 얼라이언스를 통해 AI 팩토리 사업은 2025년 102개에서 2030년 500개로 늘어나는 등 AI를 제조 공정에 접목해 제조업 생산성과 경쟁력이 획기적으로 개선될 것으로 기대했다. 또 제조장인 등 개인의 경험으로 체화돼 말이나 글로 표현하기가 어려운 지식유형인 암묵지를 데이터화해 제조 AI 개발과 숙련공양성 프로그램 개발 등에 활용할 수 있다고 덧붙였다.
이어 2030년 생산성 향상 30% 이상, 제조비용 절감 20% 이상, 제품결함 감소 50% 이상 등 제조 현장의 품질이 향상될 것으로 예상했다.
김성호 본부장은 “M.AX 얼라이언스는 AI 3강 도약, 제조업 혁신 생태계 구축, 지역 주도 균형발전을 실현하기 위한 국가적 산업 대전환 프로젝트의 선봉에 서 있다”며 “범산업적 연대와 강력한 실행력을 통해 M.AX 얼라이언스는 대한민국 제조업이 AI 시대의 경쟁력을 회복하고 새로운 경제지도를 그려가는 핵심동력이 될 것”이라고 강조했다.
세종=이원배 기자 lwb21@viva100.com