[인더스트리뉴스 조창현 기자] 제조업에 AI를 도입해 생산성·안전성·환경성을 획기적으로 높이는 ‘AI 자율제조’ 확산을 위해 우리 대표기업들이 한자리에 모였다. 산업통상자원부(이하 산업부)는 안덕근 장관과 산·학·연을 대표하는 250여명이 참여한 가운데 ‘AI 자율제조 얼라이언스 출범식’을 개최했다고 22일 밝혔다.

산업부가 ‘AI 자율제조 얼라이언스’ 출범식을 진행했다. [사진=산업부]

얼라이언스 출범에 따라 앞으로 200대 선도 프로젝트가 본격 추진된다. 투자는 민·관 합동으로 2조5,000억원 이상이 진행될 전망이다. 구체적으로 얼라이언스에는 12개 업종 153개 기업·기관이 참여한다. 참여기업 매출액을 합산하면 제조업 전체 중 40%에 달한다.

올해 선도 프로젝트 10개 이상 진행

얼라이언스는 업종별 12개 분과로 구성된다. 각 분과에는 업종을 대표하는 앵커기업과 함께 핵심 공급망을 구성하는 중견·중소기업들이 참여하고 있다. 참여기업은 대기업이 21%, 중견기업 23% 및 중소기업 56%로 구성된다. 산업부는 생기연·전자연·한자연 등 전문 연구기관들도 분과별 간사를 맡아 얼라이언스가 진행하는 전반적인 활동을 밀착 지원할 예정이라고 전했다.

오는 2028년까지 사업 200개를 발굴·추진한다. 우선 올해는 10개 이상에 달하는 AI 자율제조 선도 프로젝트를 시작한다. 산업부는 올해 사업 추진을 위한 수요조사가 지난 6월 완료됐는데, 10개 과제에 총 213개에 달하는 수요가 접수됐다고 설명했다. 짧은 준비 기간에도 21:1이라는 높은 경쟁률을 기록했기에 기업과 지자체, 연구기관이 얼라이언스에 갖고 있는 관심이 크다고 할 수 있다.

산업부에 따르면 올해 사업에 대한 수요조사를 통해 제조기업들이 △생산인구 감소 대응 △제품 고도화 △생산효율 제고 등을 위해 AI 자율제조를 미래 생존 전략으로 인식하고 있다는 게 확인됐다고 강조했다.

이에 산업부는 현재 올해 추진 사업 개수를 당초 10개에서 20개 수준으로 확대하는 방안도 검토 중이다. 20여개 프로젝트에 대한 민·관 AI 자율제조 투자액은 2조5,000억원을 넘어설 것으로 추산됐다. 올해 진행하는 프로젝트는 전문가 평가 등을 거쳐 오는 9월 최종 확정될 예정이다.

산업부 안덕근 장관은 “제조 현장 내 AI 도입은 선택이 아닌 생존을 위한 필수”라고 말했다. [사진=산업부]

표준모델 보급·확산 계획

아울러 얼라이언스는 선도 프로젝트를 통해 축적한 기술, 데이터 등을 바탕으로 표준모델도 만들어 확산할 계획이다. 선도 프로젝트가 밸류체인 내에 있는 대기업부터 1~4차 벤더인 중견·중소기업까지 체계적·수직적 확산에 초점이 맞춰져 있다면, 표준모델은 밸류체인을 넘어선 수평적 확산이 목적이라고 할 수 있다. 산업부는 오는 2028년까지 사업장 100개 이상에 표준모델을 보급할 계획이다.

선도 프로젝트는 과제당 최대 100억원에 달하는 예산이 지원된다. 특히 산업부는 AI 자율제조 확산에 필요한 핵심기술 개발 지원을 위해 올해 3,000억원 규모 대형 연구개발(R&D) 과제를 기획할 방침이다. 또 한국무역보험공사는 얼라이언스 참여 기업들이 진행하는 프로젝트에 대해 5년간 10조원에 달하는 금융도 지원한다. 정부는 연관된 지원을 통해 현재 5% 수준인 제조 현장 내 AI 자율제조 도입률을 오는 2030년 40% 이상까지 끌어올려 제조 생산성을 20% 이상, GDP를 3% 이상 높인다는 전략이다.

안덕근 장관은 “제조 현장 내 AI 도입은 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략”이라며, “정부는 필요한 모든 지원을 아끼지 않을 것이며, 얼라이언스를 통해 대한민국 제조업 혁신에 대한 대전환점을 마련하겠다”고 말했다.

제품 품질 및 현장 생산성 개선 목표

한편 얼라이언스 출범식에서는 △현대자동차 △LG전자 △DN솔루션즈 △포스코 △에코프로 △GS칼텍스 △KAI △HD한국조선해양 등 업종을 대표하는 기업들이 업종 내 AI 자율제조 확산을 위한 전략을 발표했다.

각 기업이 발표한 전략에 있어 공통 목표는 생산성과 품질에 있어 AI를 활용한 획기적 개선과 협력 업체 등 밸류체인 전반으로 AI를 확장하는 데 있다. 산업부는 실시간으로 설비와 프로세스를 모니터링하고 AI로 데이터를 분석하면 작업 일정과 자원배분 등을 최적화하는 생산 시스템을 구축할 수 있다고 강조했다. 관련 시스템은 현장 내 에너지 사용량 및 탄소 배출량 감축을 지원한다. 또 AI로 생산 과정에서 제품 결함을 자동으로 감지하고, 설비 고장을 사전에 예측하면 품질 향상에도 도움이 될 수 있다.

[조창현 기자 (news@industrynews.co.kr)]

[저작권자 © FA저널 SMART FACTORY, 무단 전재 및 재배포 금지]