“‘제조 AI 얼라이언스’로 자율 제조 구조적 장벽 넘어서야”

[산업일보]
한국 제조업의 자율화는 데이터, 생태계, 기술 의존도, 인프라·인력 4가지 구조적 장벽에 직면해 있으며, 이를 해소하기 위해선 민관 파트너십인 ‘제조 AI 얼라이언스’가 필요하다는 제언이 나왔다.

현대자동차 민정국 상무는 29일 국회에서 열린 ‘피지컬 AI 시대 제조 경쟁력 강화를 위한 정책 토론회’에서, ‘피지컬 AI(물리 인공지능)로 여는 자동차 제조 혁신’을 주제로 발제를 진행했다.

그는 “자동차 산업은 전기차 전환을 넘어 ‘SDV(Software Defined Vehicle)’로 진화하고 있다”라며 “차량 제조사에는 원가 경쟁력과 생산 유연성 극대화가 요구된다”라고 전했다.

현재 완성차 시장은 경쟁이 심화하고 있으며, 제조 산업 전반에서 스마트 제조 전환(DX)가 가속화되고 있다. 휴머노이드 로봇 적용도 적극 검토하고 있다.

민 상무는 “현대차는 ‘지능형 자율공장’을 생존 전략으로 채택했다”라며 “‘DF247’을 추진 전략으로 수립했고, 제조 브랜드로 ‘E-FOREST’를 런칭했다”라고 했다. DF247은 ‘다크팩토리’로 24시간 7일 동안 운영되는 공장을 의미한다.

그는 “브랜드 런칭 이후 현대차는 공장 데이터를 통한 모니터링과 최적화 단계에 있으며, 이를 기반으로 최적화·자율화가 사람의 개입 없이 이뤄지는, AI 기반 자율운영 공장에 도달하는 것이 궁극적인 목표”라며 “이 공장의 핵심이 바로 피지컬 AI”라고 말했다.

그러면서 “현대차는 자동차 제조 중 4가지 핵심 영역인 조립, 검사, 물류, 운영에 피지컬 AI를 적용하고 자율화 단계로 향하고 있다”라고 덧붙였다.

민 상무의 설명에 따르면, 자율화에는 아직 4개 과제가 남아있다. ▲데이터 장벽 ▲생태계 장벽 ▲기술 의존도 장벽 ▲인프라/인력 장벽이다.

데이터의 경우 자산 유출이나 개인정보 침해, 데이터 호환성 등의 이유로 대규모 AI 데이터 확보가 쉽지 않다. 생태계에서는 표준화 문제를 지적했다. 로봇 제조사별 프로토콜이 달라 연동 시간이 많이 소요되고, 협업 인프라의 부재로 기술 융합이 어렵다는 것이다.

로봇 핵심 부품이나 AI 에이전트와 같은 핵심 기술의 하드웨어·소프트웨어의 해외 의존도가 높아, 외산을 뛰어넘는 제조 특화 국산 소프트웨어 기술을 신속하게 보유할 필요가 있다고도 짚었다.

민정국 상무는 “피지컬 AI라는 화두가 등장한 후, 산학협력이나 협력사 지원과 같은 노력이 이어지고 있지만 구조적인 장벽이 가로막고 있다”라며 “결국 국가 주도형 민관 협력체인 제조 AI 얼라이언스를 통한 돌파구가 필요하다”라고 강조했다.