김정관 장관이 꼽은 M.AX 필요성 세 번째 이유…제조 데이터 확보
산업부, AI 팩토리 선도사업 제조 데이터 축적·활용 체계 구축 추진
“제조 데이터 확보, AI 효과적 학습에 M.AX 성패 달려”
김 장관, “오랜 시간 축적해 온 제조 데이터와 현장 경험이라는 강력한 자산 갖고 있다”
제조업의 인공지능 전환(M.AX) 사업의 필요성을 대국민 홍보하고 있는 김정관 산업통상부 장관이 필요성 세 번째 이유로 제조 데이터 확보와 인공지능(AI)에 대한 효과적인 학습을 꼽았다.
김정관 산업부 장관은 15일 SNS에 ‘M.AX에 대한 일곱 가지 생각③ 왜 제조 데이터가 중요한가’라는 글을 올려 M.AX에서 제조 데이터의 중요성을 강조했다.
김정관 장관은 “ 많은 사람들이 AI (인공지능) 시대의 경쟁력은 얼마나 뛰어난 AI 모델을 가지고 있느냐에 달려 있다고 생각한다. 물론 중요하다”면서도 “하지만 제조업에서는 그보다 더 중요한 것이 있다. 바로 데이터”라고 말했다.
이어 “현장 공정이 어떻게 운영되는지 어떤 상황에서 불량이 발생하는지, 설계 과정에서 어떤 판단이 이뤄지는지와 같은 데이터. 그것이 바로 제조 데이터”라고 설명했다.
그는 “그런데 이 데이터를 모으는 일은 생각보다 쉽지 않다. 제조 데이터에는 오랜 시간 축적된 현장의 경험과 노하우가 담겨 있기 때문”이라며 “제조 데이터 자체가 기업의 경쟁력이다. 그러다 보니 기업들은 데이터 제공에 조심스러울 수밖에 없다”고 말했다.
이어 “데이터 형식과 품질도 업종과 기업마다 제각각이다. 단순히 데이터를 많이 모으는 것만으로는 부족한다. 표준화와 전처리, 보안과 활용 체계까지 함께 갖춰져야 한다”고 덧붙였다.
김 장관은 “그래서 산업부는 AI 팩토리 선도사업을 통해 제조 데이터를 축적·활용하는 체계를 만들어가고 있다”며 “다양한 업종의 데이터를 수집·표준화하고 이를 AI 모델 개발과 후속 연구개발에 활용하는 작업도 함께 추진하고 있다”고 밝혔다.
그는 “조선 분야에서는 자율운항선박 AI 데이터플랫폼 사업도 시작했다. 실제 운항 데이터를 수집·표준화해 충돌회피와 항로 최적화, 고장 예측 등에 활용하는 사업이다. 자율운항선박의 경쟁력 역시 데이터에서 결정된다”고 덧붙였다.
계속해서 “세계 주요국들도 제조 데이터 확보 경쟁에 뛰어들고 있다. 결국 M.AX의 성패는 제조 데이터를 얼마나 확보하고 AI에 효과적으로 학습시키느냐에 달려 있다”며 “반도체와 자동차, 조선과 철강, 디스플레이와 이차전지까지. 대한민국 제조업은 오랜 시간 축적해 온 제조 데이터와 현장 경험이라는 강력한 자산을 가지고 있다”고 적었다.
김 장관은 “이 소중한 자산을 안전하게 축적하고 연결해 AI 시대 대한민국 제조업의 새로운 경쟁력으로 만들어가겠다”라고 강조했다.
세종=이원배 기자 lwb21@viva100.com