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“인력난 비롯한 제조업 직면 과제, ‘AI 자율제조’가 구원투수 될 것”
김대은 기자|kde125@kidd.co.kr
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“인력난 비롯한 제조업 직면 과제, ‘AI 자율제조’가 구원투수 될 것”

제조업 생성형 AI 도입 본격화, 업체 중 절반 이상 도입 고려 중

기사입력 2025-03-25 17:48:34
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“인력난 비롯한 제조업 직면 과제, ‘AI 자율제조’가 구원투수 될 것”
AWS 정승희 제조 부문장(Head of Manufacturing)

[산업일보]
“대한민국은 제조 강국으로서의 전통적인 강점과 AI 기술력을 모두 보유하고 있어, 두 가지 경쟁력의 효과적인 결합으로 분명히 새로운 기회를 창출할 수 있을 것”

‘아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)’의 정승희 제조 부문장(Head of Manufacturing)이 ‘AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스’ 행사에서 ‘클라우드 기반 제조 혁신’을 주제로 강연을 진행하며 이같이 강조했다.

그는 “지난해 5월 산업통상자원부는 향후 5년간 ‘AI(인공지능) 자율제조 기술’을 개발하는 데 1조 원 이상을 투자하기로 발표했다”라며 “산업부는 해당 프로젝트에서 제조 생산성 30% 향상, 원가절감 20% 이상, 제품 결함 비용 50% 감소 및 에너지 소비 10% 축소라는 목표를 세웠다”라고 소개했다.

정부의 이러한 기조를 두고 “한국 제조업의 디지털 혁신을 가속하는 중요한 모멘텀이 될 것”이라고 평가하기도 했다.

여기서 자율제조란 AI, 디지털 트윈, IoT, 로봇 등 첨단기술을 융합해 인간의 개입을 최소화하는 자동화된 생산시설, ‘무인공장’의 실현을 말한다.

정 부문장은 자율제조가 제조업이 직면한 6가지 문제, ▲생산인구 감소 ▲생산성 정체 ▲탄소배출 감축 ▲품질 이슈발생 ▲소비자 니즈 급변(다품종 소량생산) ▲산업 현장 안전을 해결할 수 있는 핵심 솔루션이라며 “AI가 제조업의 모든 과정에서 새로운 미래를 열어갈 것으로 기대된다”라고 전했다.

정승희 부문장은 “이렇게 AI가 제조업의 판도를 바꾸고 있는 만큼, 제조업 분야에서의 AI 투자는 2032년까지 684억 달러 규모까지 성장할 것으로 예측된다”라며 “8년간 33.5%라는 높은 투자 증가율을 보여주고 있다”라고 언급했다.

그러면서 “AI 투자 증가는 제조 기업의 리더들이 AI가 더 이상 선택이 아닌 기업 성공의 필수 요소로 분명히 인식하고, AI 투자를 최우선 과제로 설정한 것”이라고 덧붙였다.

그는 “AI 성공의 ‘키’는 데이터의 질과 관리 체계에 있다면서도, 데이터 기반을 강화하는 것이 어렵다”라고 말했다. 4차 산업혁명에 접어들며 데이터의 양이 폭발적으로 증가했고, 이를 기존 시스템으로 처리할 수 없기 때문이라는 것이다. 센서 오작동 또는 네트워크 오류로 발생하는 데이터 품질의 하락과 기존 데이터와의 통합도 과제로 제시했다.

특히, 즉각적인 데이터 기반 의사결정이 요구되는 제조 환경에서 데이터 엔지니어링과 AI, 제조 도메인을 모두 이해하는 전문 인력을 확보하는 것이 매우 어려운 상황이다.

정 부문장은 “이러한 과제 해결을 위해 AWS는 ‘Industry Data Fabric(IDF)’를 제공하고 있다”라며 “기업의 디지털 성숙도, 환경의 복잡성과 관계없이 벨류체인 전반에 걸쳐 데이터를 효율적으로 수집·저장·맥락화하고 분석 및 활용할 수 있는 통합 솔루션”이라고 밝혔다.

이어진 설명에 따르면, IDF는 IT(Information Technology)와 OT(Operational Technology) 시스템 간의 원활한 데이터 통합으로 구현 시간을 최대 40% 단축하고, 스마트 제조 프로젝트의 비용을 75%까지 절감할 수 있다. 또한 기업 전체의 데이터를 유기적으로 연결해, 전사적으로 다양한 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있다는 것이다.

정승희 부문장은 “제조업의 생성형AI 도입이 예상보다 빠르게 진행되고 있다”라고 짚기도 했다.

“현재 55%의 제조업체가 생성형 AI 도입을 적극 검토 중이고, 이 중 45%는 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다”라고 말한 그는 “가트너(Gartner)가 내놓은 전망에 따르면, 내년까지 기업의 30% 이상이 벡터 데이터베이스(DB)를 도입하고 생성형 AI 활용 사례의 70% 이상이 벡터 DB에서 비롯될 것”이라고 인용했다.

벡터 DB는 텍스트·오디오·이미지와 같은 비정형 데이터를 벡터(Vector) 형태로 저장하고, 벡터 간 유사도를 통해 데이터를 검색한다.

정 부문장은 “제조 현장에서 비정형 데이터가 가장 많이 수집되기 때문”이라며 “생성형 AI의 성공적인 구현을 위해 정제되고 체계적으로 관리되는 고품질 데이터를 확보해야 하고, 데이터 보안과 개인정보 보안을 최우선으로 하는 데이터 전략을 수립해야 한다”라고 조언했다.

이어 “이제 데이터는 단순한 자산이 아니라, 비즈니스 의사결정과 디지털 혁신의 핵심 동력임을 인지해야 한다”라고 목소리를 높였다.

한편, 이번 행사는 AWS와 ‘에타버스(ETEVERS)’가 송파구 롯데호텔 월드 크리스탈볼룸에서 25일 공동으로 개최했다.
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