제조업 'AI 공장' 확대… 영세기업 소외 현상 심화

제조업 현장에 인공지능(AI) 도입이 본격화되고 있다. [사진=연합뉴스]

제조업 현장에 인공지능(AI) 도입이 본격화되고 있다. 생산 효율을 높이고 인력 부족 문제에 대응하기 위해 정부와 지방자치단체, 산업계가 스마트 제조 지원 사업을 확대하고 있지만, 실제 현장에서는 기업 규모와 여건에 따라 도입 수준에 적지 않은 차이가 나타나고 있다.

제조업 경쟁력 강화 위해 생산 현장 사업 전개

11일 업계에 따르면 정부는 제조업 경쟁력 강화를 위해 생산 현장에 AI 기술과 자동화 설비를 적용하는 다양한 지원 사업을 추진하고 있다. 중소 제조기업을 대상으로 한 스마트공장 구축 지원과 현장 적용형 기술 보급 사업도 병행하고 있으며, 각 지자체 역시 디지털 설비 구축과 생산환경 개선 사업을 확대하는 추세다.

이 같은 정책 확대는 생산가능인구 감소와 공급망 불안, 글로벌 기술 경쟁 심화 등 제조업 환경 변화에 대응하기 위한 조치로 풀이된다. 생산성과 운영 효율을 높여야 한다는 요구가 커지면서 제조 현장의 디지털 전환 필요성도 함께 높아지고 있다.

다만 모든 제조기업이 같은 조건에서 변화에 대응하고 있는 것은 아니다. 일부 대기업과 중견기업은 생산 데이터와 자동화 설비를 기반으로 품질 관리와 생산 운영 단계까지 활용 범위를 확대하고 있다. 반면 상당수 중소 제조기업은 설비 자동화와 데이터 관리 체계 구축 단계부터 부담을 느끼는 경우가 적지 않은 것으로 나타났다.

특히 현장에서는 초기 투자 비용과 전문 인력 부족을 가장 큰 걸림돌로 꼽고 있다. 제조업계 관계자는 "AI를 적용하려면 설비 연결과 데이터 관리가 함께 이뤄져야 하는데 중소기업은 이를 전담할 인력을 확보하기 쉽지 않다"며 "도입 비용뿐 아니라 유지·관리 부담까지 고려해야 하는 상황"이라고 말했다.

데이터·인력 확보가 확산 관건

스마트 제조 솔루션 업계도 기술 도입 이후의 운영 체계 구축이 중요하다고 강조한다. 업계 관계자는 "현장에서는 새로운 기술 자체보다 실제로 활용할 수 있는 환경을 갖추는 것이 중요하다"며 "지원 사업이 종료된 이후에도 지속 운영할 수 있는 구조가 마련돼야 효과를 기대할 수 있다"고 설명했다.

이에 따라 최근 지원 사업은 고도화 단계뿐 아니라 기초적인 디지털 기반 구축에도 집중하고 있다. 전체 시스템을 한 번에 교체하기보다 데이터 수집, 공정 관리, 품질 관리 등 현장에서 즉시 활용 가능한 분야부터 단계적으로 지원하는 방식이 확대되는 모습이다. 

전문가들은 제조업의 디지털 전환이 지속되기 위해서는 기술 보급과 함께 현장 적용 여건을 강화하는 정책이 병행돼야 한다고 지적한다. 설비 지원과 함께 데이터 관리 체계 구축, 전문 인력 양성, 운영 역량 강화까지 아우르는 지원 체계가 필요하다는 목소리가 나오고 있다.

[폴리뉴스 김진우 기자]