정부는 인구 감소와 글로벌 경쟁 격화로 인한 제조업 위기를 극복하기 위해, AI를 접목한 '제조AX'를 통해 제조업 재도약을 추진합니다. 국가인공지능전략위원회와 관계부처가 합동으로 「대한민국 제조업 대전환의 길 : 제조AI 2030 전략」을 공개했습니다.
투자 및 기대 효과
• 투자 규모: 2030년까지 민·관 합동으로 20조 원 이상 투자
• 경제적 효과: 경제적 부가가치 100조 원 이상 창출 기대
• 목적: 인구 감소 및 글로벌 경쟁 심화에 대응하기 위해, 한국의 강점(반도체·자동차 등 주력 산업, 대·중소 가치사슬, 현장 노하우)과 AI를 결합하여 제조업의 AI 전환(제조AX)을 달성합니다.
3대 핵심 과제
• 국가 차원의 핵심 제조데이터 관리·활용 체계 구축
• 제조업에 특화된 AI 두뇌 개발
• 지역 제조AI 확산
단계별 핵심 과제 및 실행 계획
① 기초 단계 (데이터 관리 및 인프라 구축)
• 국가 제조데이터 라이브러리 구축: 철통 보안 시스템을 갖춘 국가 주도의 직접 관리 체계를 마련. 기업 간 데이터 공유 시 자산 가치가 훼손되거나 해외로 유출되지 않도록 보호.
• 독자 AI 파운데이션 모델 개발: 제조업 전반에서 범용으로 활용할 수 있는 제조 특화 AI 두뇌를 개발
② 고도화 단계 (무인화 및 제조피지컬AI)
• 풀스택 AI 팩토리(Full-Stack AI Factory): 공장·제품 설계부터 시생산, 운영, 물류까지 제조 전반을 대형 AI 에이전트로 제어·관리. 단순·위험 작업은 장비 무인화와 휴머노이드를 투입하여 사람의 개입을 최소화.
• 로봇산업 생태계 강화: 실·가상 데이터로 학습된 제조 특화 휴머노이드 투입을 확대(업종별 실증 거점을 25년 7개 업종에서 27년 누적 100개소로 확대)하고 액추에이터, 로봇손 등 핵심 부품을 개발.
• 제조피지컬AI 원천 기술 확보: 물리법칙 연계 월드모델, 저지연·고신뢰 통신망, 전주기 융합보안 기술 등 공장 자율 운영을 위한 기반 기술을 개발
③ 확산 단계 (지역 산단 중심 확산 및 해외 진출)
• 지역산단별 M.AX 클러스터 구축: 테스트베드, 종합지원센터, 엣지 컴퓨팅, 공용 AI 인프라를 집약한 클러스터를 조성.
• 보급 모델 다각화: 1단계(산단별 선도공장 육성) → 2단계(협력·유사기업군 확산) → 3단계(풀스택 AI 팩토리 발전 및 수출)로 연계합니다. 소규모 연산·데이터 저장설비, 제조로봇을 포함한 오픈랩과 네트워크 인프라를 지원.
④ 생태계 조성 단계 (지속 가능한 기반 마련)
• 정부 협력 및 민간 투자 확대: 산업부, 과기정통부, 중기부 등 관계부처의 협업 체계를 가동 및 민간 투자 장려
• 전문기업 및 인력 육성: 제조 특화 AI 전문기업을 육성하고 현장에 즉시 투입 가능한 전문 인력을 양성.
• 법제 정비: 기술 검증과 데이터 공유가 안전하게 이뤄질 수 있도록 관련 제도를 정비.