2030년까지 AI 도입기업 600곳서 6000곳으로 확대…제조로봇 1000곳 보급
위험공정 자동화·제조데이터 현물 인정 추진…중소기업 초기 투자 부담 완화
국내 중소 제조기업의 인공지능(AI) 도입률은 1%에 불과하다. 대기업들이 AI와 로봇을 결합한 자율제조 기술 개발에 속도를 내고 있지만, 중소 제조현장에서는 생산설비의 디지털 전환조차 충분히 이뤄지지 못한 곳이 많다. 기술 도입에 필요한 자금과 전문인력이 부족한 데다 공장마다 설비와 생산방식이 달라 자동화 시스템을 일률적으로 적용하기도 어렵다.
정부가 이러한 격차를 줄이기 위해 2030년까지 스마트제조혁신 전반에 5조원 이상의 국가자원을 투입한다. AI가 생산 상황을 판단하고 로봇이 실제 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI’를 중소 제조기업으로 확산한다는 구상이다.
중소벤처기업부는 지난 29일 충남 천안 종근당 공장에서 열린 제16회 국가정책조정회의에서 이 같은 내용의 ‘중소제조 피지컬 AI 확산 전략’을 발표했다.
위험공정부터 로봇 투입…AI 도입기업 10배 확대
정부는 현재 600곳 수준인 AI 도입기업을 2030년까지 6000곳으로 늘리고, 중소 제조기업의 디지털 전환율도 30%에서 50%로 높이기로 했다.
기업의 기술 수준에 따라 지원 방식도 달리한다. 생산정보를 제대로 수집하지 못하는 공장에는 데이터 수집 기반을 먼저 구축하고, 스마트공장을 운영 중인 기업에는 AI를 활용한 공정 최적화와 디지털 트윈 기술을 적용한다.
로봇은 반복적인 수작업이나 안전사고 위험이 높은 공정부터 보급한다. 정부는 2030년까지 중소 제조기업 약 1000곳에 제조로봇을 지원할 계획이다.
부품 운반이나 제품 이송처럼 일정한 작업이 반복되는 공정에는 로봇을 투입하고, AI가 설비 가동 상태와 생산데이터를 분석해 작업을 조정하는 방식이다. 기존 자동화가 정해진 동작을 반복하는 데 집중했다면, 피지컬 AI는 생산 상황의 변화에 따라 판단과 작업을 연결한다.
정부는 개별 장비뿐 아니라 공정과 공장 전체를 대상으로 AI·로봇 통합 실증도 추진한다. 실제 생산환경에서 기술의 효과를 검증한 뒤 유사한 제조현장에 적용할 수 있는 모델을 확보할 계획이다.
중소 제조업은 공장마다 생산품과 설비 구성이 달라 대기업의 자동화 시스템을 그대로 도입하기 어렵다. 정부는 현장에서 검증된 기술을 다른 기업에도 적용할 수 있도록 표준 모델을 마련하기로 했다.
공장 데이터도 현물 인정…AI 도입 비용 낮춘다
AI 시스템을 구축하려면 생산설비에서 데이터를 수집하고 분석하는 장치가 필요하다. 도입 이후에도 시스템을 관리하고 개선할 인력을 확보해야 한다. 중소기업 입장에서는 초기 투자비뿐 아니라 운영비도 부담이다.
정부는 중소기업이 축적한 제조데이터의 경제적 가치를 평가하고, 정부 지원사업에서 기업 부담분의 일부를 현물로 인정하는 방안을 추진한다.
기업이 보유한 생산데이터를 활용해 지원사업 참여에 필요한 현금 부담을 줄일 수 있도록 하겠다는 것이다. 실제 적용을 위해서는 데이터 가치평가 기준과 인정 범위 등 세부 제도가 마련돼야 한다.
데이터 표준화도 함께 추진한다. 공장마다 다른 설비와 시스템에서 수집한 정보를 AI 학습에 활용하고, 개발한 기술을 다른 생산현장에도 적용하기 위해서다.
기술 공급 기반도 확대한다. 정부는 로봇·센서·AI·디지털 트윈 분야의 스마트제조 전문기업 500곳을 2030년까지 확보할 계획이다. 우수 기업에는 기술개발과 실증, 해외 진출 등을 지원한다.
기존 인공지능제조플랫폼(KAMP)은 ‘제조AI 24’로 고도화한다. 제조데이터를 수집하고 AI 모델을 개발한 뒤 실제 공장에 적용해 다시 데이터를 축적하는 체계를 구축할 예정이다.
정부가 제시한 5조원 이상은 2030년까지 스마트제조혁신 전반에 투입할 중장기 국가자원 규모다. 제조데이터의 현물 인정 범위와 기업별 지원 조건은 후속 사업에서 구체화될 예정이다.
