산업부, 제조 AI 전환 시동…‘AI로 공장 바꾼다’
M.AX 얼라이언스 AI팩토리 분과 400여개 기업‧기관 수요 발굴
제조데이터 수집‧후속 연구개발과제 활용 등 제조AX 확산 기대
[수소신문] 정부가 반도체·자동차·조선 등 주력 제조업의 경쟁력 강화를 위해 인공지능(AI) 기반 생산 혁신에 속도를 낸다. 제조 현장 전반에 AI를 접목해 생산성 향상과 불량률 감소, 리드타임 단축을 동시에 달성하겠다는 전략이다.
산업통상부는 '2026년 AI 팩토리 선도사업' 신규 과제 32개를 오는 30일 공고한다고 밝혔다.
그간 제조업은 국가 경제 성장을 견인해왔지만, 최근 생산가능인구 감소와 잠재성장률 하락으로 구조적 한계에 직면하고 있다.
여기에 글로벌 공급망 불안과 기술패권 경쟁까지 겹치면서, 첨단 기술을 실제 생산 현장에 구현하는 '제조 역량'이 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다.
이 같은 흐름 속에서 글로벌 스마트팩토리 및 제조 AI 시장도 빠르게 성장하고 있다. 업계에 따르면 관련 시장은 연평균 10% 이상 성장해 2030년에는 수백조원 규모로 확대될 전망이다.
특히 반도체·자동차·조선 등 주요 산업을 중심으로 AI 기반 공정 최적화 수요가 급증하면서 제조 현장의 AI 전환은 선택이 아닌 필수로 자리 잡고 있다.
주요국 간 경쟁도 치열하다. 독일은 '인더스트리 4.0'을 통해 스마트 제조 혁신을 선도하고 있으며, 미국은 리쇼어링과 첨단 제조 전략을 병행하고 있다.
중국 역시 '제조 2025'를 앞세워 AI 기반 제조 고도화에 속도를 내고 있다. 제조와 AI를 결합한 기술 경쟁이 심화되면서 산업 패권을 둘러싼 경쟁도 한층 격화되는 양상이다.
정부는 이러한 환경 변화에 대응해 '제조 AI 대전환(Manufacturing AI Transformation, M.AX)'을 핵심 전략으로 추진하고 있다. 이번 신규 과제 역시 'AI 팩토리 M.AX 얼라이언스'에 참여한 400여개 기업·기관의 수요를 기반으로 기획됐으며, 시급성과 파급효과가 큰 32개 업종·공정을 선별해 지원한다.
지원 유형도 다양화된다. 공급망 내 대·중·소 기업이 데이터를 공유하고 AI 모델을 공동 개발하는 '대중소 협력형'을 비롯해, 이미 개발된 AI 솔루션의 현장 적용을 지원하는 '제조공정 지능화', 앵커기업 중심의 데이터 확보 및 확산을 추진하는 '선도기업 지원' 등이 포함된다.
이와 함께 데이터와 AI 모델을 개방·활용하는 '데이터·AI 모델 위임형', 전 공정을 AI로 운영하는 '풀스택 AI 팩토리 PoC' 등도 추진된다.
특히 이번 사업에서는 제조데이터 확보가 핵심 요소로 꼽힌다. 산업부는 신규 과제부터 '제조데이터 제출 동의서'를 체결해 연구개발 과정에서 생성되는 데이터를 체계적으로 수집·저장할 계획이다. 이렇게 확보된 데이터는 후속 연구개발과 AI 모델 고도화에 활용돼 산업 전반의 AI 경쟁력을 높이는 기반이 될 전망이다.
제조 현장에서의 AI 도입 효과도 이미 확인되고 있다. AI 기반 공정 최적화와 품질 검사 시스템을 적용한 기업들은 생산성을 20~30% 향상시키고, 불량률 감소와 리드타임 단축 등의 성과를 거두고 있는 것으로 알려져 있다. 이는 공급망 전반의 효율성을 높이고 비용 절감으로 이어지며 기업 경쟁력 강화에 직접적인 영향을 미친다.
지역 균형 발전도 고려됐다. 산업부는 지방비 매칭을 전제로 지역 기업에 최대 5점의 가점을 부여해, 지역 제조기업의 AI 전환을 유도할 계획이다.
한편 산업부는 사업 공고에 앞서 5월 7일 서울 JW 메리어트 동대문 스퀘어에서 제조기업, AI기업, 연구기관 등을 대상으로 사업설명회를 개최한다. 현장에서는 신규 과제 내용과 과제제안요구서(RFP) 설명, 질의응답 등이 진행될 예정이다.
산업부 관계자는 "제조·산업 경쟁력이 곧 국가 경쟁력인 시대"라며 "2030년 M.AX 최강국 도약을 목표로 AI 팩토리 선도사업을 차질 없이 추진해 나가겠다"고 밝혔다. 업계에서는 이번 사업이 단순한 공정 자동화를 넘어 국내 제조업의 'AI 체질 전환'을 가속화하는 계기가 될 것으로 보고 있다.