Your browser does not support JavaScript!

AI가 이끄는 제조업 혁신: 시장 규모부터 자율제조와 초자동화 전망까지

일반 리포트 2025년 04월 25일
goover

목차

  1. 요약
  2. 시장 규모 및 장기 예측
  3. 정책 및 전략 이니셔티브
  4. 기술 도입 및 구현 사례
  5. 생산성 향상 및 노동시장 영향
  6. 미래 경쟁력: 초자동화 전망
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 4월 기준으로 AI가 이끄는 제조업 혁신은 굉장히 빠른 속도로 진행되고 있습니다. 현재 제조업의 AI 시장 규모는 2019년 814억 달러에서 2025년까지 2025억 달러에 이를 것으로 예측되고 있으며, 이는 아시아 태평양 지역의 높은 성장률과 연계된 것입니다. 특히 자동차, 반도체, 의료 기기 분야에서 AI의 도입이 급속하게 진행되고 있으며, 이러한 기술들은 제조 프로세스의 효율성, 생산성 및 품질 향상을 통해 기업의 경쟁력을 강화시키고 있습니다. 게다가, AI 기술은 COVID-19와 같은 위기 상황에서도 비즈니스 연속성을 유지하는 데 중요한 역할을 하였습니다. 예를 들어, Airbus는 항공기 개발 과정에서 AI를 통합하여 비용과 시간을 절감하는 한편, 생산 품질을 향상시켰습니다. 2025년 시점에서는 BMW와 Ford와 같은 기업들이 AI 기반의 자동화 시스템을 통해 혁신을 이루고 있으며, 이러한 시스템은 인적 오류를 줄이고 실시간 데이터를 기반으로 즉각적인 피드백을 가능하게 합니다. 정부의 정책 지원 또한 이러한 변화에 큰 기여를 하고 있습니다. 한국 정부는 AI 기반 제조 혁신을 촉진하기 위한 다양한 정책과 재정적 지원을 추진하고 있으며, 특히 중소기업의 AI 도입을 장려하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 노력의 일환으로, 2027년까지 중소기업의 AI 도입률을 50%로 확대할 계획을 세우고 있습니다. 2032년에는 글로벌 AI 제조 시장 규모가 6951억 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 연평균 37.7%의 성장률을 의미합니다. AI 기술의 발전은 제조업체들이 더욱 치열한 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 필수적인 요소가 될 것입니다.

2. 시장 규모 및 장기 예측

  • 2-1. 글로벌 AI 제조 시장 규모 현황

  • 2019년, 글로벌 AI 제조 시장 규모는 814억 달러로 평가되었으며, 이후 이 시장은 아시아 태평양 지역의 높은 성장률과 함께 예측 기간인 2025년까지 2025억 달러를 기록할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 산업 4.0의 도입과 더불어 제조업체의 AI 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 이루어진 것입니다. 특히 자동차, 반도체 및 의료 기기와 같은 제조업 분야에서 AI의 채택이 가속화되고 있습니다.

  • 산업 보고서에 따르면, AI는 제조 프로세스의 효율성, 생산성 및 품질 향상을 통해 제조업체의 경쟁력을 크게 개선하고 있습니다. 이와 같은 변화는 또한 COVID-19 팬데믹과 같은 위기에서도 AI 기술을 활용하여 비즈니스 연속성을 유지하려는 노력을 자극했습니다. 예를 들어, Airbus는 항공기 개발 과정에 AI를 통합하여 비용과 시간을 절감하고, 생산 품질을 향상시켰습니다.

  • 2-2. 2025년 제조업 AI 도입 현황

  • 2025년을 기준으로 산업 전반에서 AI의 도입은 매우 빠르게 증가하고 있으며, 많은 기업들이 AI 기반의 자동화 시스템을 채택하고 있습니다. 예를 들어, BMW는 AIQX 플랫폼을 통해 제품 품질을 검사하고 있으며, Ford는 로봇과 AI를 결합하여 생산 라인을 최적화하고 있습니다. 이러한 혁신은 반복 작업의 자동화를 통해 인적 오류를 줄이고, 품질 관리에서 실시간 데이터를 기반으로 한 즉각적인 피드백을 가능하게 합니다.

  • 정부의 지원도 이 같은 변화에 기여하고 있습니다. 한국 정부는 AI 기반 제조 혁신을 촉진하기 위한 다양한 정책 및 재정을 지원하고 있으며, AI 중심으로의 전환을 통해 제조업의 생산성과 지속 가능성을 높이려는 노력을 강화하고 있습니다. 이는 특히 중소기업의 AI 도입을 장려하는 데 중점을 두고 있으며, 2027년까지 중소기업의 AI 도입률을 50%로 확대할 계획을 세우고 있습니다.

  • 2-3. 2032년 및 장기 예측

  • 2032년에는 글로벌 AI 제조 시장 규모가 6951억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 연평균 37.7%의 성장률을 나타냅니다. 이러한 성장은 특히 아시아 태평양 지역에서 두드러질 것으로 전망되고 있으며, 중국과 같은 국가가 AI 중심의 스마트 공장 구축에 대규모 투자를 하고 있습니다. 이 지역은 AI를 활용하여 제조업의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 있는 만큼, AI 기술의 발전이 실질적인 경쟁력으로 작용할 것으로 기대됩니다.

  • 또한, 장기적으로는 AI 기술의 통합이 제조업의 구조적 변화를 가져올 것으로 보이며, 이는 지능형 제조(인공지능, IoT, 로봇 등 다양한 기술의 융합)가 주도하는 새로운 제조업 환경을 구성하게 될 것입니다. 향후 AI와 관련된 기술의 지속적인 발전은 제조업체들이 더욱 격렬해지는 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 중요한 요소가 될 것입니다.

3. 정책 및 전략 이니셔티브

  • 3-1. 제1차 산업AI 전략 세미나 개요

  • 2025년 4월 17일, 산업통상자원부는 '제1차 산업AI 전략(M.A.P: Manufacturing AI Policy) 세미나'를 개최하였습니다. 이 행사는 산업AI의 확산을 목표로 하며, 제조기업과 AI 솔루션 공급기업 간의 협업을 장려하기 위해 마련되었습니다. 세미나에서 발표된 주요 사항 중 하나는, 현재 AI 도입이 미흡한 제조업계에서 AI 기술을 효과적으로 적용하기 위한 선도 프로젝트의 발굴과 성공사례 확산입니다.

  • 세미나의 기조 발표자로 나선 KAIST의 장영재 교수는 'AI 기반 자율제조로의 패러다임 전환이 현재 진행 중'이라고 강조하며, AI 기술이 제조업의 경쟁력을 높이는 데 필수적이라고 언급했습니다. 특히, 그는 AI와 로봇, 디지털 트윈 등 핵심 기술의 발전이 자율 제조의 길을 열고 있음을 명확히 하였습니다.

  • 또한, 산업부는 2025년 5월 중에 AI 우수사례를 보유한 지역 순회를 통해 제조기업과 AI 솔루션 기업 간의 매칭 기회를 추가로 마련할 계획이라고 밝혔습니다.

  • 이 세미나의 주요 목표는 산업 AI의 필요성을 인식하고, 현장에서 겪는 문제를 AI로 해결할 수 있는 방법을 모색하며, AI 기술 도입을 통해 경쟁력을 키우기 위한 방향성을 제시하는 것입니다.

  • 3-2. 국내 AI 중심 제조 혁신 전략 모색

  • 지난 2025년 4월 20일, 산업과 인공지능의 융합을 통해 제조업의 혁신을 도모하기 위한 전략적 방향이 논의되었습니다. 관련 연구자들은 AI가 제조업에 미칠 장기적인 영향력에 대해 심도 깊은 논의를 진행하였고, 이는 우리의 경쟁 우위를 확보하기 위한 필수 요소로 부각되었습니다.

  • 특히, 사례 발표에서 AI 솔루션 공급기업의 대표들은 실제로 자사의 AI 기술이 현장에서 어떻게 적용되고 있는지를 공유했습니다. 마키나락스의 허영신 부사장은 AI 기반의 예지보전 및 최적화 솔루션을 통해 제조 효율성을 크게 향상시켰음을 강조하며, 산업 특화 AI 전략이 필요하다고 주장하였습니다.

  • 현재 AI 기술 도입이 다소 미흡한 국내 제조업체들에게는, 정부의 전방위적인 지원과 인프라 구축이 절대적으로 요구되고 있습니다. 전문가들은 AI 도입이 가능할 환경을 조성하고, 산업 AI 교육 및 인프라 구축이 병행되어야 한다고 입을 모으고 있습니다.

4. 기술 도입 및 구현 사례

  • 4-1. 자율제조 핵심 기술(디지털 트윈·APS·로보틱스)

  • 제조업의 자율화는 인공지능, 디지털 트윈, 로보틱스 등의 첨단 기술을 통해 이루어지고 있습니다. 특히, 디지털 트윈 기술은 실제 제조 환경을 가상 환경으로 시뮬레이션하여 다양한 시나리오를 실시간으로 분석하고, 현장에서 발생할 수 있는 문제들을 미리 예측하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 디지털 트윈 APS(Smart Digital Twin APS) 솔루션은 생산 공정에서 필요한 계획과 일정을 관리하는 데 특화되어 있으며, 이차전지의 각 공정에서 발생하는 데이터들을 통합 관리하여 최적의 생산 일정 마련에 기여하고 있습니다.

  • 또한, Advanced Planning and Scheduling (APS) 시스템은 제약적 요소들을 고려하여 생산 과정을 최적화합니다. 이렇게 생성된 시뮬레이션 데이터는 로봇과 자동화 설비가 적절히 활용될 수 있도록 가이드하여, 인력의 개입을 최소화하면서 생산성을 증대시키는 데 기여합니다. 로보틱스의 도입은 불량률을 줄이고, 효율성을 높이며, 근로자의 안전을 확보하는 데 중대한 역할을 하고 있습니다.

  • 4-2. 제조업 AI 도입 과정 및 성공사례

  • AI의 도입 과정에서 많은 기업들이 데이터 준비, 인프라 구축, 그리고 인력 교육이라는 다각적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 후지쯔는 Salesforce의 생성형 AI인 Einstein for Service를 활용하여 고객 지원 센터의 업무량을 80% 이상 줄였습니다. 이 회사는 자동 회신 기능과 대화 요약 기능을 통해 고객 응대를 효율적으로 관리하고, 빠른 문제 해결을 통해 기업의 운영 효율성을 대폭 개선했습니다.

  • 또한, 도쿄 일렉트론은 AI를 활용한 안전 관리 시스템을 구축하여 제조 현장에서의 사고를 예방하는 데 성공하였습니다. AI 시스템은 감시 카메라 영상을 실시간으로 분석하여 위험을 감지하고, 이를 작업자에게 경고하여 안전성을 높이는 역할을 합니다.

  • 4-3. 산업용 AI 적용 방법론

  • 산업용 AI는 제조업의 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 특히 예측 유지보수와 품질 관리를 통해 생산 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 일반적인 제조상 결함 발견 시스템은 기계에 장착된 AI 카메라를 통해 자동으로 결함을 탐지합니다. 이 시스템은 생산 품목의 결함을 더 높은 정확도로 찾아내어 인력의 부담을 경감할 수 있습니다.

  • 또한, AI는 공급망 최적화와 제품 디자인 과정에서도 활용됩니다. 기업들은 AI를 사용하여 시장의 변화에 빠르게 대응할 수 있는 기반을 마련하고 있으며, 소비자 행동, 경제적 요인, 기후 등의 변수를 분석하여 신속하게 시장 수요를 예측합니다.

  • 4-4. 기업별 AI 활용 사례 인터뷰

  • KG ICT는 제조 AI 서비스에 특화된 전략으로, 제조 데이터를 분석하여 고객 맞춤형 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 박완상 부사장은 KG ICT가 운영하는 다양한 AI 프로젝트에서 주민데이터를 활용하여 제조업의 생산성을 극대화할 계획이라고 밝혔습니다. 특히, AI 기술을 통해 데이터 유출의 위험성을 낮추고 온프레미스 AI로의 전환을 시도하고 있습니다.

  • 이와 같은 기술적 접근은 기업들이 정보를 더 안전하게 관리하고, 생산 효율성을 높이는 데 큰 도움이 되고 있습니다.

  • 4-5. 미국 사례를 통한 교훈

  • 미국의 여러 제조업체들은 AI 기술의 도입을 통해 생산성과 효율성을 크게 향상시켰습니다. 이들은 AI를 활용하여 자산의 고장 예측 및 유지보수 예방 작업을 통해 생산 라인의 효율성을 높였습니다. 예를 들어, 한 기업은 예측 분석을 활용하여 미리 장비의 고장을 감지하고 고쳐, 연간 수천만 달러의 손실을 방지했습니다.

  • 이러한 실제 사례들은 한국 제조업체들에게도 중요한 교훈을 제공합니다. AI 기술의 도입은 단순한 트렌드를 넘어서, 기업의 경쟁력을 좌우하는 필수 요소로 자리잡고 있음을 보여줍니다.

5. 생산성 향상 및 노동시장 영향

  • 5-1. 매출 증대·비용 절감 효과

  • 최근 한국고용정보원은 인공지능(AI) 기술 발전이 제조업의 매출 증대와 생산 비용 절감에 기여할 것이라는 예측을 발표하였습니다. 그에 따르면, 전문가들은 2030년까지 제조업 내 AI 도입률이 평균 36%에 이를 것으로 전망하고 있으며, 이는 매출이 최대 40% 증가하고 생산 비용이 최대 46% 줄어드는 효과를 가져올 것으로 예상합니다. 이와 같은 변화는 제조업체들이 AI 기술을 통해 효율성을 개선하고 경쟁력을 높일 수 있는 근거를 제공합니다. 기술이 발전함에 따라 대기업은 대부분 AI 기술을 이미 활용하기 시작하여 '확장·고도화 단계'로 진입한 반면, 소규모 기업은 여전히 AI 활용도가 낮은 상황입니다. 이러한 격차는 기업 규모에 따라 AI 도입 효과에서 큰 차이가 난다는 점에서 중요합니다. 중소 제조업체에 대한 지원과 정책적 접근이 필요하며, 이는 그들이 AI 기술 도입을 통해 동시에 비용 절감과 매출 증대를 이룰 수 있도록 도울 것입니다.

  • 5-2. 일자리 및 노동시장 변화 전망

  • AI 기술의 발전은 노동시장에서도 큰 변화를 초래할 것으로 예상됩니다. 전문가들은 AI가 제조업에 도입됨에 따라 고용 구조에 큰 변화는 없을 것이라고 보지만, 단기적으로는 AI 기술을 도입하고 기존 생산 과정에 접목하기 위한 인력 수요가 증가할 것으로 전망합니다. 반면, 종사자들의 의견은 더 비관적이어서, 신규 채용이 줄어들 것이라는 예측을 내놓고 있습니다. 특히, 고숙련 직종인 기계·로봇공학 기술자와 소프트웨어 전문가의 수요는 증가할 것으로 보입니다. 이는 AI 기술이 단순한 자동화 도구가 아니며, 인간의 작업을 보조하고 협력할 수 있는 형태로 이해되어야 한다는 점에서 중요한 변곡점을 제공합니다. AI를 보강 도구로 사용하는 접근 방식이 양성적인 고용 시장 환경을 만들어낼 것입니다. 이러한 변화는 제조업 종사자들에게 새로운 직무 재설계와 교육훈련의 필요성도 시사하고 있습니다.

  • 5-3. 1인당 생산성 증가 분석

  • AI의 도입이 가져올 생산성 증가는 편차에 따라 기업의 경쟁력 강화를 이끌어낼 것으로 보입니다. 연구 결과에 따르면, AI 기술이 1인당 매출을 최대 40%까지 증가시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며 이를 통해 기업의 전반적인 운영 효율성이 향상될 것입니다. 이러한 효과는 각 기업의 기술 도입 및 활용 수준에 따라 다르게 나타날 수 있습니다. AI가 생산 효율성을 높이는 과정에서, 노동자들은 반복적이고 단순한 작업에서 해방되고 더 창의적이고 복잡한 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다. 이는 궁극적으로 노동 시장에서의 직무 변화와 함꼐 매출 증가와 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 기회를 제공하게 됩니다. 따라서 기업들은 이러한 기술 활용을 통해 제공받는 혜택을 극대화할 수 있는 방안을 모색하는 것이 중요합니다.

6. 미래 경쟁력: 초자동화 전망

  • 6-1. 2040년 초자동화 공장 예측

  • 2040년의 제조업은 놀라운 변화를 맞이할 것으로 예상됩니다. 액센추어의 연구에 따르면, 가장 경쟁력 있는 공장은 유연성, 지속 가능성, 그리고 지능화가 핵심 요소가 됩니다. 이는 고급 로봇공학, 인공지능(AI), 데이터 및 디지털 도구의 통합에 의존하게 될 것입니다. 이러한 미래 공장의 모습을 '초자동화(hyper-automation)'라고 명명하며, 이는 생산 효율성을 높이고 비용 절감을 통해 기업의 지속 가능한 성장을 도모할 수 있는 경로를 제공할 것입니다. 공장 관리자 552명에 대한 심층 설문조사 결과, 62%가 AI를 모든 공장 운영의 필수 요소로 간주하고 있습니다. 하지만 이 목표를 달성하기 위해서는 인력 부족, 기존 시설의 복잡한 환경, AI 기반 프로세스의 느린 도입 등 여러 도전 과제를 해결해야 할 것입니다. AI가 제조업에 더욱 자리잡게 되는 과정에서, 기술 통합이 얼마나 원활히 이루어지느냐가 미래 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 될 것입니다. 현재 진행 중인 기술 개발과 혁신은 초자동화의 프레임워크를 구축하는 데 깊이 관여하고 있으며, 이는 공장 스스로가 운영을 조정하고, 결정을 내린다는 의미로써, 기존의 관리 방식에서 벗어난 새로운 패러다임을 제시합니다.

  • 6-2. AI 혁신이 산업 구조에 미치는 장기 영향

  • AI의 혁신과 초자동화는 제조업의 전반적인 구조를 변화시키고 있습니다. 초자동화 공장에서는 AI와 인간의 협력이 더욱 중요해질 것이며, 인간은 생산 과정에서의 의사결정 및 감독 역할로 이동할 것입니다. 기존의 수동적 노동에서 벗어나 프로세스 최적화, AI 시스템의 감독, 그리고 전반적인 운영 전략을 마련하는 것이 중요해질 것입니다. 또한, 액센추어의 조사 결과에 따르면, 공장 관리자들의 38%는 새로운 시설을 건설할 때 초자동화 공장을 선호하는 비율이 낮은데, 이는 많은 기업들이 기술 혁신보다 단기적인 비용 절감에 초점을 맞추고 있다는 것을 시사합니다. 그러나 향후 경쟁력을 확보하기 위해서는 초자동화 기술을 도입하고 이를 기반으로 한 고도화된 운영 모델로의 전환이 필요합니다. 이러한 변화는 새로운 직무 창출과 함께 임직원의 재교육 및 능력 개발을 요구합니다. AI 기반 예측 유지보수, 물류 최적화 등은 생산 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대되며, 이를 통해 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 제공합니다. 그러나 AI 도입 시 데이터 품질과 일관성이 주요 과제로 지적되고 있어, 기업들은 이를 해결하기 위한 전략을 수립해야 할 것입니다. AI는 생산의 모든 측면을 최적화하는 데 기여할 수 있는 강력한 도구이며, 이는 혁신적이며 자율적인 생산 생태계를 창출하는 핵심이 될 것입니다.

결론

  • AI 기술이 제조업에 본격적으로 도입됨에 따라 시장 규모는 물론이거니와 생산 공정 및 효율성에 있어 획기적인 변화를 맞이하고 있습니다. 정부의 전략 세미나와 정책 지원은 AI 혁신 확산의 중요한 동력이 되고 있으며, 핵심 기술인 자율제조와 디지털 트윈의 적용 사례는 생산성을 눈에 띄게 증가시키고 있습니다. 그럼에도 불구하고 인력 재교육, 데이터 인프라 구축, 윤리 및 안전 보장 등 해결해야 할 여러 과제가 여전히 존재합니다. 또한 노동시장에도 매출 증대와 비용 절감뿐만 아니라 일자리 질의 전환이 예상되고 있습니다. 이에 따라 기업과 정책 당국은 교육 프로그램을 강화하고, 사회적 대화를 통한 이해와 협력이 필요합니다. 미래 전망으로, 초자동화(hyper-automation)의 시대가 도래할 것으로 예상되며, 이를 대비하기 위해서는 중장기적인 R&D 투자 확대와 산·학·연·정의 협력 체계를 통한 지속 가능한 제조업 혁신 생태계를 구축해야 합니다. 이러한 노력은 산업의 경쟁력을 높이고 AI 기술을 통해 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

용어집

  • 인공지능: 인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모델링하고, 학습, 추론, 문제 해결 능력을 통해 인간과 유사한 판단을 내리는 기술입니다. AI는 데이터 분석, 패턴 인식 및 자연어 처리 등을 통해 제조업의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
  • 스마트팩토리: 스마트팩토리는 IoT, AI, 빅데이터 등을 활용하여 생산 과정의 연결성과 자동화를 높인 공장입니다. 이는 공정의 실시간 모니터링과 데이터 기반 의사결정을 통해 생산성을 향상시키고, 인간의 개입을 최소화하는 것을 목표로 합니다.
  • 자율제조: 자율제조는 AI와 자동화 기술을 결합하여 제조 과정에서의 인간 개입을 줄이고, 자동으로 프로세스를 최적화하는 시스템입니다. 이는 생산 효율성을 높이고, 인적 오류를 최소화하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.
  • 디지털트윈: 디지털트윈은 실물 시스템의 생명주기 전반을 가상으로 시뮬레이션하는 기술로, 제조 공정에서 발생할 수 있는 문제를 미리 예측하고 최적화의 기초 자료로 활용됩니다. 이를 통해 실시간 모니터링과 데이터 분석이 가능합니다.
  • 초자동화: 초자동화(hyper-automation)는 AI, 로봇 공학, 프로세스 자동화 기술을 통합하여 전체 제조 프로세스를 자동화하는 개념입니다. 이는 기업이 지속 가능한 성장을 목표로 하여 생산성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 산업 4.0: 산업 4.0은 디지털 혁신을 통해 제조업의 생산성을 향상시키고 효율성을 극대화하는 비전으로, AI, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술의 융합을 통해 이루어집니다.
  • 정책지원: 정책지원은 정부가 AI 기반의 제조 혁신을 촉진하기 위해 제공하는 다양한 재정적, 제도적 지원을 의미합니다. 이는 특히 중소기업의 AI 도입을 장려하며, 지속 가능한 발전을 목표로 하고 있습니다.
  • AI 우수사례: AI 우수사례는 인공지능 기술이 성공적으로 적용된 구체적인 사례를 뜻합니다. 이러한 사례들은 다른 기업들이 AI 기술 도입을 고려할 때 참고할 수 있는 중요한 밑바탕이 됩니다.
  • 예지보전: 예지보전은 AI와 데이터 분석 기술을 활용하여 기계 및 설비의 고장을 사전에 예측하고 유지보수를 수행하는 방법입니다. 이는 제조업체의 생산 연속성과 운영 효율성을 크게 향상시킵니다.

출처 문서