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제조형 중소기업의 AI 활용 개선 방안: 스마트 제조 혁신을 위한 로드맵

일반 리포트 2025년 04월 28일
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목차

  1. 요약
  2. 현황 및 과제
  3. 애로 요인 분석
  4. 성공 사례 및 활용 분야
  5. 정책 및 지원 방안
  6. 실행 로드맵 제시
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 4월 28일 기준으로, 국내 제조형 중소·중견기업의 스마트공장 도입률은 19.5%에 불과하며, 제조AI 도입률은 0.1%로 나타났습니다. 이는 중소·중견 제조기업 16만 3273개 중 약 3만 1782개사가 스마트공장을 도입했지만, 대다수 기업이 기초 단계에 머물러 있다는 것을 의미합니다. 특히, 이러한 낮은 비율은 비용 부담, 인력 부족, 시스템 통합의 어려움 등 여러 요인에 기인하고 있습니다. 따라서 디지털 전환의 효과가 제한적이라는 점에서 큰 문제로 자리 잡고 있습니다.

  • 실태조사 및 업계·정부 지원 동향에 따르면, 대부분의 중소기업은 자금 조달 및 전문 인력 확보에 어려움을 겪고 있으며, 특히 AI 기술을 활용할 전담 부서를 보유한 기업은 극히 드문 상황입니다. 그렇기에, 이 보고서는 AI 및 스마트 제조 시스템 도입에 필수적인 적용 분야와 전략을 제시하며, 예측 유지보수, 재고 관리 및 품질 관리 등의 구체적 활용 사례를 제안합니다. 또한 맞춤형 지원책과 데이터 협력 플랫폼, 시스템통합 생태계 혁신의 필요성을 강조하며, 정책적 대응 방안을 마련할 것을 권장합니다.

  • 나아가, 단계별 실행 로드맵을 통해 중소기업이 AI 도입과 확산에 있어 실질적인 전략을 개발할 수 있도록 돕고자 합니다. 이러한 과정을 통해 제조형 중소기업들이 향후 더욱 혁신적이고 경쟁력 있는 기업으로 성장할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대됩니다.

2. 현황 및 과제

  • 2-1. 스마트공장 및 제조AI 도입 현황

  • 2025년 4월 28일 기준으로, 국내 중소·중견기업의 스마트공장 도입률은 19.5%로 나타났습니다. 이는 중소·중견 제조기업 16만 3273개 중 약 3만 1782개사가 스마트공장을 도입한 것을 의미합니다. 그러나 이 중 75.5%가 기초 단계에 머물러 있어, 스마트공장의 고도화가 시급한 상황입니다. 특히, 제조 AI 도입률은 0.1%에 불과하여, AI 기술 활용이 매우 저조한 상태입니다. 스마트공장을 도입한 기업의 비율은 기업 규모에 따라 차이를 보입니다. 중견기업은 85.7%, 중기업은 54.2%로 나타났으며, 소기업 28.5%, 소상공인은 8.7%로 기록되었습니다. 이는 기업 규모가 클수록 스마트공장 도입이 활발하다는 것을 나타냅니다. 실태조사를 통해, 스마트공장 도입이 활성화되지 않는 이유는 주로 자금 부담과 전문 인력 부족으로 지적되고 있습니다.

  • 2-2. 기초 단계 집중 비율

  • 이번 조사에 따르면, 스마트공장을 도입한 기업 중 75.5%가 기초 단계에 해당하는 것으로 나타났습니다. 기초 단계란 자동화와 연결성이 낮고, 데이터 활용이 거의 이루어지지 않는 상태를 일컫습니다. 이는 중소기업들이 스마트공장의 시스템적, 기술적 통합이 잘 이루어지지 않고 있음을 의미하며, 더 높은 단계로 발전하기 위한 전략적 투자와 지원이 필요합니다. 상당수 기업이 스마트공장을 '부분 도입'하고 있으며, 이는 전체 도입 범위의 99.8%를 나타냅니다. 이러한 부분 도입의 경우, 통합적 시스템으로 작동하지 않기 때문에 최적의 효과를 내지 못하고 있습니다.

  • 2-3. 주요 애로사항

  • 중소·중견 기업들이 스마트공장을 도입하면서 직면하는 주요 애로사항은 비용 부담과 인력 확보의 어려움입니다. 조사에 따르면, 인력 확충을 계획하고 있는 기업의 비율은 14.5%에 불과하며, 인력 확충을 하지 못하는 이유로는 47.1%가 '비용 부담'을 지목했습니다. 또한, 제조 AI 도입 관련 전담 부서를 보유한 기업은 0.8%로, 다수의 기업이 AI를 활용할 전문 인력을 가지고 있지 않다는 것을 보여줍니다. 이러한 인력 및 전문성 부족은 스마트공장과 AI 활용의 성장을 저해하는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

3. 애로 요인 분석

  • 3-1. 비용 부담 및 투자 한계

  • 제조형 중소기업이 AI 및 스마트 제조 시스템을 도입하는 데 가장 큰 장애물 중 하나는 높은 초기 투자 비용입니다. 현재 중소기업들이 스마트공장을 도입하기 위해 평균적으로 약 7억5000만원의 비용을 부담해야 하며, 이러한 비용 부담으로 인해 56.9%의 기업이 자금을 스스로 조달하고 있다는 사실이 나타났습니다. 이러한 재정적 부담은 많은 중소기업이 AI와 스마트 제조 시스템을 도입하는 것을 주저하게 만드는 중요한 요인으로 작용하고 있습니다.

  • 특히, 디지털 전환에 필요한 초기 투자 비용이 높기 때문에, 많은 중소기업이 한계 기업으로 나아가는 대신 기존의 전통적인 제조 방식을 계속 유지하려는 경향을 보이고 있습니다. 이는 궁극적으로 기업의 경쟁력을 저해하고 있으며, 중소기업 생태계 전반의 디지털 혁신을 지연시키고 있습니다. 또한, 시스템 도입 후 운영 과정에서 발생하는 추가 비용 또한 문제이며, 기업들은 이러한 비용들로 인해 계속해서 투자 결정에 어려움을 겪고 있는 상황입니다.

  • 3-2. 인력 및 전문성 부족

  • AI와 스마트 제조 시스템을 성공적으로 도입하기 위해 필요한 기술 인력의 부재는 중소기업이 직면한 또 다른 주요 애로 요인입니다. 현재 제조업에서 AI 도입률이 고작 0.1%에 불과하다는 사실은 중소기업들이 AI 기술에 대한 내부 전문 인력을 보유하고 있지 않음을 반영합니다. 최근 D 대구상공회의소 조사에 따르면, 조사에 응답한 기업 중 56.7%가 업종 특성상 디지털 전환이 어렵다고 응답했는데, 이러한 특수성이란 주로 인력 부족에 기인합니다.

  • 전문성이 결여된 상태에서 디지털 전환을 추진하기란 매우 어렵기 때문에 많은 기업들이 AI 기술 도입을 연기하거나 포기하는 경우가 빈번합니다. 따라서 중소기업들은 적절한 교육과 훈련을 통해 기술 인력을 확보하고, 동시에 외부 전문 인력을 유치할 수 있는 적절한 정책과 지원이 필요하다고 판단됩니다.

  • 3-3. 시스템 통합 장애

  • AI 시스템을 효과적으로 도입하기 위해서는 기존 시스템과의 긴밀한 통합이 필요합니다. 하지만 많은 중소기업들이 이미 구축된 정보 시스템과 AI 솔루션 간의 호환성 문제로 인해 도입을 망설이고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 솔루션을 생산 라인에 적용하기 위해서는 기존의 품질 검사 시스템, ERP 등과의 통합이 필수적입니다. 이 과정에서 시스템 간 데이터 호환성이나 보안 문제 등이 더욱 복잡해져 잠재적으로 도입 저해 요인으로 작용하고 있습니다.

  • 김진형 KAIST 전산학부 교수는 이러한 상황에서 '시스템 통합 생태계 혁신'의 필요성을 강조하고, 기업들은 다양한 도입 방식을 고려해야 한다고 이야기하였습니다. 외부 전문 SI 기업과 협력하여 솔루션을 도입하는 것이 현실적이고 효과적인 방안이라고 제시하였으나, 또한 이러한 접근법 한 가지만으로 문제를 해결하기는 어렵다는 점에 유의해야 합니다.

4. 성공 사례 및 활용 분야

  • 4-1. 예측 유지보수

  • 예측 유지보수는 제조업에서 AI 기술을 활용하여 설비 고장을 미리 예측하고, 이를 기반으로 적시에 유지보수를 수행하는 전략입니다. 이를 통해 가동 중단 시간을 최소화하고 생산성을 극대화하는 것이 목표입니다. AI는 고장 패턴을 학습하고, 센서 데이터를 분석하여 설비의 이상 징후를 조기에 감지합니다. 예를 들어, 현대자동차는 AI 기반의 예측 유지보수 시스템을 도입하여 기계 고장을 사전에 예측하고, 이를 통해 가동 중단 시간을 20% 이상 줄였습니다.

  • 이러한 시스템은 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하여, 제조 현장의 효율성을 획기적으로 증가시킵니다. AI 알고리즘은 다량의 데이터를 분석하여 적절한 유지보수 시점을 제시함으로써 비용 절감 효과를 가져옵니다.

  • 4-2. 재고 관리 및 수요 예측

  • AI를 활용한 재고 관리 및 수요 예측은 재고 수준을 최적화하고 고객의 수요를 제대로 이해하는 데 필수적입니다. AI 모델은 과거의 데이터를 분석하여 미래의 수요를 예측하며, 이를 통해 적정 재고 수준을 유지하게 됩니다. 예를 들어, 국내 소매업체는 AI 기반의 재고 예측 시스템을 도입하여 과잉 재고 문제를 해결하고, 판매 손실을 줄이는 데 성공했습니다.

  • AI 도구들이 과거 판매 데이터와 외부 요인을 종합적으로 고려하여 미래 수요를 정확하게 예측하므로, 기업은 이를 바탕으로 재고를 조정하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 모델을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 만든 예측 결과는 매우 신뢰성이 높습니다.

  • 4-3. 품질 관리 자동화

  • AI는 품질 관리 과정의 자동화를 통해 생산성을 높이고 결함을 사전에 감지할 수 있게 합니다. 예를 들어, LG전자는 이미지 분석 기술을 활용하여 조립 라인에서 불량 제품을 실시간으로 식별합니다. 이를 통해 결함으로 인한 재작업을 줄이고, 전체적인 품질 개선을 이뤄냈습니다.

  • 또한, AI 기반 품질 관리 시스템은 실시간 데이터를 분석하여 최적의 품질 기준을 설정하도록 돕고, 이를 통해 불량률을 60% 이상 감소시키는 성과를 올리고 있습니다.

  • 4-4. 공정 최적화

  • AI는 공정 최적화 분야에서도 큰 역할을 하고 있습니다. 여러 제조 과정에서 발생하는 다양한 변수를 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 최적의 생산 계획을 수립합니다. 예를 들어, CATL은 AI를 활용하여 공정 조건을 자동으로 조정함으로써 생산 효율성을 높였습니다.

  • 이를 통해 불필요한 낭비를 줄이고, 특정 제품에 맞춘 맞춤형 생산이 가능해집니다. AI의 도입은 제조 공정의 유연성을 증가시켜 다양한 소비자의 요구에 신속하게 대응할 수 있게 합니다.

5. 정책 및 지원 방안

  • 5-1. 맞춤형 지원책과 라운드테이블

  • 2025년 중소벤처기업부는 중소 제조업체의 인공지능 기술 혁신을 지원하기 위한 다양하고 맞춤형 정책을 마련할 계획이다. 이를 위해 기업, 전문가, 정책 관계자들이 모여 라운드테이블을 개최하여 AI 기술 적용 방안을 모색하고 있다. 이러한 과정은 단순히 기술적 지원을 넘어서 맞춤형 솔루션을 제시하여 각 기업의 특성에 맞는 접근 방식을 제공할 예정이다.

  • 특히, 중소기업이 직면한 주요 장애물인 초기 투자 비용과 시스템 호환성 문제를 해결하기 위해 정부는 자금 지원, 기술 자문, 교육 프로그램 등을 포함한 포괄적인 지원 서비스를 제공할 계획이다. 이를 통해 기업들은 디지털 전환의 원활한 진행을 도모할 수 있으며, 전문가들이 지원하는 커뮤니티를 형성하여 운영의 효율성을 높일 수 있다.

  • 5-2. 데이터 협력 플랫폼 구축

  • AI 도입과 관련하여 중소기업이 상호 협력할 수 있는 데이터 공유 플랫폼의 구축이 중요한 방향으로 제시되고 있다. 이 플랫폼은 중소기업 간 데이터의 바탕 위에 AI 솔루션을 적용해 혁신을 촉진할 수 있는 기반이 될 것이다.

  • 정부는 이러한 협력 플랫폼을 통해 기업들도 개별적으로 데이터 수집과 분석을 하는 비용 부담을 줄이고, 인공지능 기술의 상호 활용도를 높여 나갈 수 있도록 지원할 예정이다. 예를 들어, 일부 기업이 생산한 데이터를 다른 기업이 활용하여 효율성을 극대화하는 형태로 발전할 수 있다.

  • 5-3. 시스템통합 생태계 혁신

  • AI 기술의 성공적인 도입을 위해서는 기존 시스템과의 통합이 필수적이며, 이에 대한 구체적인 방안이 필요하다. 중소기업들은 시스템 통합의 복잡성과 그에 대한 전문 인력 부족으로 인해 어려움을 겪고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 지원 정책이 요구된다.

  • 정부는 이러한 생태계 혁신을 위해 시스템 통합 전문 기업과의 협력 관계를 구축하고, 관련 인력을 양성하기 위한 프로그램을 개발할 계획이다. 특히, AI 솔루션 개발 시내부 인력이 아닌 외부의 전문 인력을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다.

6. 실행 로드맵 제시

  • 6-1. 파일럿 프로젝트 선정 및 추진

  • 파일럿 프로젝트 선정은 제조형 중소기업이 AI 기술을 도입하는 첫 걸음으로, 신중한 접근이 필요합니다. 각 기업의 구체적인 요구사항 및 시스템 구조를 분석하여, 요구에 맞는 적용 분야를 선정해야 합니다. 이를 통해 초기 투자와 운영 리스크를 최소화하고, 성공 가능성을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제조 공정의 개선이 우선시 될 수 있으며, 이를 통해 AI 도입을 위한 명확한 성공 사례를 구축할 수 있습니다. 이 과정에서 중소벤처기업부와 지역 산업 지원 기관들이 협력하여, 기업의 적합한 AI 솔루션을 제공할 수 있는 지원 시스템을 마련해야 합니다.

  • 6-2. 인프라 및 데이터 거버넌스 확립

  • AI 기술 도입을 성공적으로 추진하기 위해서는 강력한 인프라가 필수적입니다. 데이터 거버넌스는 데이터의 품질, 관리, 접근성을 보장하는 데 중요한 요소로, 이를 통해 AI의 분석 정확성을 높일 수 있습니다. 기업은 이를 위해 센서와 IoT 장치의 도입을 고려해야 하며, 수집된 데이터는 중앙 저장소에 통합되어야 합니다. 성공적인 데이터 거버넌스 체계를 구축하기 위해서는 전문가의 조언이 반드시 필요하며, 이를 위해 정부 및 민간 주체 간의 협력이 필수적입니다.

  • 6-3. 인력 교육 및 역량 강화

  • AI 도입의 성공 여부는 인력의 역량에 크게 의존합니다. 따라서 중소기업은 AI 기술 이해도를 높이기 위해 맞춤형 교육 프로그램을 제공해야 합니다. 이를 통해 직원들은 AI 기술의 기본 개념과 활용 사례를 이해하고, 실제 업무에 적용할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 정부는 AI 관련 교육 프로그램을 지원하고, 현장 인력의 피드백을 반영하여 커리큘럼을 지속적으로 개선해야 합니다. 또한, 대기업과의 협력을 통해 중소기업이 AI 도입에 필요한 기술과 경험을 습득할 수 있도록 지원하는 것도 중요합니다.

  • 6-4. 성과 모니터링 및 확대

  • AI 도입 이후 성과를 모니터링 하는 과정은 지속적인 개선의 기초가 됩니다. 각 기업은 초기 파일럿 프로젝트의 결과를 분석하여 성공적인 전략과 교훈을 도출해야 합니다. 이를 통해 추가적인 AI 기술 도입 및 확장을 위한 데이터 기반의 결정을 할 수 있습니다. 특히, 데이터 분석의 결과는 AI 도입이 기업의 생산성 및 수익성에 미치는 영향을 명확히 보여줄 것이며, 이를 바탕으로 추가 지원 요청이나 신규 프로젝트를 제안할 수 있는 기회가 됩니다. 이러한 성과 모니터링 과정은 기업 내 AI 활용 문화를 확산시키는 중요한 단계로 작용할 것입니다.

결론

  • 현재 제조형 중소기업의 AI 도입이 낮은 수준에 있지만, 실태조사 결과를 기반으로 한 단계별 접근법을 통해 이를 극복할 가능성이 충분히 존재합니다. 먼저, 기업들은 비용 절감과 효율성 개선이 가능한 분야를 선정하여 파일럿 프로젝트를 추진해야 합니다. 이러한 초기 추진이 성공적으로 이루어진다면, 업계 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

  • 또한, 데이터 수집, 품질 관리, 예측 유지보수 및 재고 관리와 같은 활용 사례를 구체화함으로써 ROI(투자 대비 수익)를 확보하고 이로 인해 사업 확장 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 이를 위해 정부와 산업계가 협력하여 맞춤형 지원책과 데이터 협력 플랫폼을 제공함으로써 초기 도입 부담을 줄이고, 시스템 통합의 비용을 절감하는 것이 필수적입니다.

  • 마지막으로, 전문 인력 양성과 거버넌스 체계의 구축이 강화되어야 하며, 이를 통해 지속적인 모니터링과 성과 평가가 이루어져야 합니다. 이로 인해 제조형 중소기업들은 2030년까지 AI 기반 제조 혁신을 달성하고 국제 경쟁력을 확보할 수 있는 중요한 기회를 가지게 될 것입니다.

용어집

  • 제조AI: 제조 과정에서 인공지능(AI)을 활용하여 생산성과 효율성을 높이는 기술을 의미합니다. AI는 데이터 분석 및 예측 기능을 통해 공정 개선, 품질 관리, 유지보수 등의 다양한 분야에서 활용됩니다.
  • 스마트공장: 정보통신기술(ICT)과 자동화 기술을 활용하여 생산 시스템을 최적화한 공장을 지칭합니다. 스마트공장은 생산성 증대, 품질 향상, 비용 절감 등을 목표로 하여 제조업의 혁신을 이끕니다.
  • 디지털 전환(DX): 기업의 생산 및 운영 방식에 디지털 기술을 접목하여 비즈니스 모델을 혁신하는 과정을 말합니다. 제조업에서는 AI, IoT와 같은 기술을 활용하여 효율성을 극대화하는 것이 중요합니다.
  • 예측 유지보수: AI 기술을 통해 설비 고장을 미리 예측하고 사전에 유지보수를 수행하는 전략입니다. 이를 통해 가동 중단 시간을 줄이고 생산성을 극대화할 수 있습니다.
  • 재고 관리: 기업이 보유하고 있는 재고를 효율적으로 관리하는 것을 의미합니다. AI를 활용하여 정확한 수요 예측과 재고 최적화를 통해 불필요한 비용을 줄이는 데 기여합니다.
  • 시스템 통합: 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 시스템을 통합하여 효율적인 정보 흐름을 구축하는 과정입니다. AI 및 스마트공장 도입에 필수적인 요소로, 기존 시스템과의 호환성이 중요한 과제로 대두됩니다.
  • 인력 양성: AI 및 스마트 제조 시스템을 활용하기 위한 전문 인력을 육성하는 과정을 말합니다. 중소기업의 경우, 전문 인력 없이 디지털 전환을 추진하기 어려운 상황입니다.
  • 정책 지원: 정부나 관련 기관이 중소기업의 디지털 전환 및 AI 도입을 위한 다양한 지원 및 정책을 제공하는 것을 의미합니다. 자금 지원, 교육 프로그램 등이 포함됩니다.
  • 데이터 협력 플랫폼: 중소기업 간 데이터 공유와 협력을 위한 플랫폼으로, AI 솔루션 적용을 통한 혁신을 촉진하는 기반이 됩니다.
  • 파일럿 프로젝트: AI 기술 도입의 첫 단계를 위한 시험적 투자 및 적용 사례로, 기업들이 AI 기술의 효과를 검증하고 평가하는 과정입니다.
  • 성과 모니터링: AI 도입 후의 결과를 분석하여 지속적인 개선을 위한 기초 자료를 제공하는 과정입니다. 초기 파일럿 프로젝트의 성과를 기반으로 추가 도입 및 확장 전략을 수립하는 데 중요합니다.

출처 문서