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AI가 그리는 제조업의 미래: 자동화에서 전략까지

일반 리포트 2025년 04월 26일
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목차

  1. 요약
  2. AI 도입 배경 및 필요성
  3. 로봇과 스마트팩토리 구현 사례
  4. 데이터 협력 및 AI 비즈니스 모델
  5. 산업AI 전략과 전문인력 양성
  6. AI 제조업 시장 규모 및 전망
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 4월을 기준으로, 제조업에서 인공지능(AI)의 도입은 빠르게 진행되고 있으며, 이는 전반적인 생산성 향상과 효율성 증대에 큰 영향을 미치고 있습니다. 현재 AI 기술은 제조 공정의 스마트화, 자동화, 그리고 데이터 기반 의사결정을 통한 혁신적 변화를 이끌고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI의 활용은 실시간 데이터 분석 및 예측 유지보수 등 다양한 분야에서 성과를 보이고 있으며, 이러한 기술이 제조업의 운영 효율성을 높이고 있습니다.

  • 또한, 제조업의 글로벌 AI 시장 규모는 2023년 32억 달러에서 2028년까지 208억 달러로 증가할 것으로 예상되며, 이는 연평균 45.6%라는 높은 성장률을 기록할 것입니다. 이런 성장은 데이터 처리의 효율성을 높이고, IoT 및 자동화 기술의 통합에 뿌리를 두고 있으며, 기업들은 이러한 변화를 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 하지만 AI 기술의 성공적인 도입에는 기술 통합의 장벽이 존재합니다. 제조업체들은 특히 구형 시스템에 의존하고 있는 문제를 해결하기 위해 데이터 협력 모델을 개발하고, 클라우드 AI 솔루션을 적극적으로 도입하려는 노력을 강화하고 있습니다. 이러한 흐름은 디지털 전환과 연계된 혁신적인 제조환경 구축을 촉진하고 있습니다.

  • 마지막으로, 정부와 산업계는 협력하여 AI 인력 양성과 산업 AI 전략을 수립하는 것이 필수적이며, 이러한 개혁을 통해 지속 가능한 발전을 이루어낼 수 있습니다. 이에 따라 AI 기술의 비즈니스화 및 데이터 협력 모델 역량을 강화함으로써, 향후 제조업에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.

2. AI 도입 배경 및 필요성

  • 2-1. 생산성 향상 필요성

  • 제조업에 있어 생산성 향상은 생존과 직결되는 중요한 요소입니다. 2025년 4월 기준, AI 기술은 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 큰 역할을 하고 있으며, 특히 생성형 AI의 도입을 통해 운영 효율성이 향상되고 있습니다. 예를 들어, 실시간 데이터 분석을 통해 생산 흐름을 최적화하거나, 예측 유지보수를 통해 설비의 가동 중단 시간을 줄이는 등의 방법을 활용하고 있습니다.

  • 최근 발표된 보고서에 따르면, 제조업의 글로벌 AI 시장 규모는 2023년 32억 달러에서 2028년까지 208억 달러로 증가할 것으로 예상되며, 이는 연평균 45.6% 성장률을 기록할 전망입니다. 이러한 성장의 주된 원인은 방대한 데이터의 효율적 처리 요구, IoT 및 자동화 기술의 접목, 그리고 산업 전반에 걸친 광범위한 AI 기술의 적용 덕분입니다. AI는 이러한 측면에서 제조업체가 생산성을 개선하고 경쟁력을 상승시키기 위한 혁신적 수단으로 자리잡고 있습니다.

  • 2-2. 기술 통합의 장벽

  • AI 기술의 도입이 성공하기 위해서는 복잡한 기술 통합 문제가 해결되어야 합니다. 현재 제조업체들은 운영 기술(OT)과 정보 기술(IT) 시스템 간의 연결 문제, 데이터 보안 및 인프라 구축 등 여러 장벽에 직면해 있습니다. 예를 들어, 미국의 한 조사에 따르면, 65%의 일본 제조업체가 구형 시스템에 의존하고 있어 최신 AI 기술과의 통합에 어려움을 겪고 있습니다.

  • 이와 같은 기술적 장벽을 극복하기 위해 많은 기업들이 데이터 협력을 통한 전략적 파트너십을 모색하고 있습니다. 예를 들어, TSMC는 전자 설계 자동화 기업과의 협력을 통해 주요 기술 개발 및 검증을 공동으로 진행하고 있는 사례에서 이러한 원칙을 잘 보여주고 있습니다. AI의 효과적인 도입을 위해서는 기술의 복잡성을 줄이고, 안정적인 클라우드 아키텍처를 통해 인프라 환경을 개선해야 합니다.

  • 2-3. 디지털 전환 동향

  • AI 및 클라우드 컴퓨팅의 결합은 현대 제조업에서 디지털 전환을 가속화하고 있습니다. 현재, 기업들은 클라우드 AI 솔루션을 활용하여 더 나은 의사 결정을 내리고 있습니다. 이는 기업들이 데이터에 기반한 인사이트를 확보하고, 운영 효율성을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다.

  • 글로벌 클라우드 AI 시장은 2024년까지 482억 달러로 예상되며, 2032년까지 약 3934억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 클라우드 기반의 AI 활용은 실시간 데이터 처리뿐만 아니라 원거리에서도 유연하게 AI 기능을 사용할 수 있게 해주는 장점을 가지고 있습니다. 이러한 흐름은 특히 제조업체들이 변화하는 시장 환경에 신속하게 적응할 수 있도록 돕고 있습니다.

3. 로봇과 스마트팩토리 구현 사례

  • 3-1. 1인1로봇 시대

  • 최근 기술의 비약적인 발전과 함께 '1인1로봇' 시대가 현실로 다가오고 있습니다. 이제는 누구나 집에서 로봇을 활용하여 일상적인 작업을 보다 편리하게 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 삼성전자의 AI 기반 가정용 로봇 '볼리'는 일정 관리 및 가전 기기 제어는 물론, 건강 관리 서비스를 제공하는 기능을 갖추고 있습니다. '볼리'는 사용자의 패션 스타일을 인식하여 옷 추천을 제공하는 등, 일상생활에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

  • 또한 최신의 AI 돌봄 로봇 '효돌'은 홀로 살아가는 노인들에게 감정적인 교감을 제공하며, 건강 상태를 기록하고 모니터링하는 역할을 하고 있습니다. 효돌은 사용자의 대화에 반응하여 필요한 정보를 제공하고, 그동안 쌓인 데이터를 바탕으로 사용자의 상태를 전송하여 보호자가 실시간으로 확인할 수 있게 됩니다. 이처럼 다양한 생활 로봇들이 고령화 사회에서 사람들의 일상에 자리잡아 가고 있습니다.

  • 3-2. 스마트 팩토리 구현

  • LG이노텍의 '드림팩토리'는 최신의 로봇 기술과 AI 시스템을 응용하여 완전 자동화된 생산 라인을 구현한 사례입니다. 이 공장에서는 자율주행 로봇(AMR)이 실시간으로 자재를 운반하고, AI 비전 검사를 통해 생산 품질을 관리하고 있습니다. 이렇게 로봇이 사람의 역할을 대체함으로써 생산성과 품질을 동시에 향상시키는 성과를 창출할 수 있었습니다.

  • 특히, LG이노텍의 드림팩토리는 4無 전략을 통해 인력, 실패 비용, 사후 보전 손실, 안전사고를 동시에 줄이는 혁신적인 방식을 채택하였습니다. 이러한 방식을 통해 얻어진 데이터는 AI 학습에 활용되어 고품질의 생산을 지원하게 됩니다. 따라서 이러한 스마트 팩토리의 구현은 제조업의 혁신을 이끄는 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 3-3. AI 기반 품질관리

  • AI 기반 품질 관리는 제조업에서 가장 중요한 요소 중 하나로 점차 자리잡고 있습니다. 예를 들어, LG이노텍은 전체 생산 과정의 데이터를 실시간으로 분석하여 불량품을 사전에 예측하고, 품질 개선을 위한 피드백 시스템을 구축하고 있습니다. 이로 인해 생산 과정 중 발생할 수 있는 오류를 미리 예방하고 생산성을 높이는 목표를 달성하고 있습니다.

  • AI의 도입은 제조업의 기술적 한계를 넘어서며, 인간이 쉽게 감지하지 못하는 미세한 결함을 찾아내고 제어하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 기술은 특히 반도체 제조 분야에서 두드러지며, 품질 높은 반도체 생산을 위한 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다.

4. 데이터 협력 및 AI 비즈니스 모델

  • 4-1. 데이터 협력 모델

  • AI 기술의 발전에 따라 기업 간 데이터 협력 모델이 점점 주목받고 있습니다. 데이터 협력은 기업들이 데이터를 공유하고 협력함으로써 혁신을 이루고, 서로의 약점을 보완하는 방식입니다. 특히 제조업에서는 각기 다른 기업들이 보유한 데이터를 융합하여 보다 정확한 인사이트를 도출하고, 이를 통해 생산성과 효율성을 극대화하고자 하는 노력이 증가하고 있습니다.

  • 예를 들어, TSMC는 EDA 기업과 협력하여 반도체 설계 및 생산 공정을 최적화하고 있습니다. 이런 전략적 협력은 AI 모델의 성능을 높이는 동시에, 각 기업의 기술 개발 및 투자 부담을 완화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 또한 자동차 산업의 'Catena-X' 플랫폼은 완성차 업체와 부품 공급업체, IT 제공업체 간의 데이터를 안전하게 공유할 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼은 이전의 폐쇄적 데이터 공유 방식에서 벗어나, 모든 참여 기업이 필요한 데이터를 자유롭게 교환함으로써 산업 전반의 디지털 전환을 촉진하고 있습니다.

  • 4-2. AI 솔루션 비즈니스화

  • AI의 비즈니스 모델화는 기업들이 AI 기술을 통해 혁신을 이루고, 경쟁력을 높이는 데 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. AI 솔루션 비즈니스화란 기업들이 AI를 통해 제품이나 서비스를 더욱 효율적으로 개선하고 수익을 창출하는 과정입니다.

  • KT는 MS와의 전략적 동맹을 통해 AICT 기업으로의 도약을 꾀하고 있으며, 이를 통해 '한국적 AI'와 같은 맞춤형 솔루션을 개발하여 B2B 시장을 선점하겠다는 비전을 세우고 있습니다. 이처럼 글로벌 빅테크와의 파트너십은 기업들이 AI 기술을 효과적으로 적용하여 비즈니스를 혁신하는 데 필수적인 요소로 작용하고 있습니다.

  • AI 솔루션 비즈니스화의 성공적인 사례로는 보쉬(Bosch)의 AI 기반 품질 관리가 있습니다. 보쉬는 AI를 활용하여 불량률을 대폭 감소시켰으며, 이를 통해 고객의 신뢰를 증가시키고 운영 효율성을 향상시키는 성과를 거두었습니다. 이러한 사례는 기업들이 AI를 통한 비즈니스 모델 혁신의 필요성과 그 가능성을 잘 보여줍니다.

5. 산업AI 전략과 전문인력 양성

  • 5-1. 정부·산업 정책

  • 산업AI 전략은 최근 제조업의 혁신을 위한 필수 요소로 대두되고 있습니다. 산업통상자원부는 '제1차 산업AI 전략(M.A.P: Manufacturing AI Policy)' 세미나를 통해 제조업의 디지털 전환과 경쟁력 강화 방안을 모색하고 있습니다. 이 세미나는 AI 도입과 공정 개선을 위한 기업 간의 협력 필요성을 강조하며, 수요-공급 기업 간의 관계 강화를 위한 프로그램을 지속적으로 운영할 계획입니다.

  • 세미나에서는 AI 기술의 활용이 상대적으로 낮은 제조업에서의 문제를 해결하기 위해 산업 특화 AI 모델의 개발과 적용을 강조했습니다. 특히, 생산가능인구 감소와 글로벌 공급망의 불안정성이라는 위기 상황 속에서, AI 활용이 국가 경쟁력을 높이는 중요한 방향으로 부각되고 있습니다. 정부는 다수의 기업들이 AI를 활용할 수 있도록 테스트베드 및 인프라 조성을 지속적으로 지원할 예정입니다.

  • 5-2. 전문인력 양성 프로그램

  • 서울 AI 허브는 제조 산업 분야의 디지털 전환을 이끌어 갈 고급 실무형 AI 융합 인재 양성을 위한 'AI+제조 전문인력 양성과정'을 운영하고 있습니다. 이 과정은 현재 2025년 6월 4일부터 7월 8일까지 진행될 예정이며, 박사학위 소지자 및 석사 이상 5년 이상의 경력을 가진 전문가를 대상으로 총 50명을 모집하고 있습니다.

  • 프로그램은 실제 산업에서의 문제를 해결할 수 있는 실전형 인재를 양성하기 위해 설계되었으며, 연세대학교, 서울대학교, KAIST의 전문 교수진이 참여하여 최신 AI 기술과 제조 현장에 적용 가능한 사례를 강의합니다. 또한, 교육의 마지막 회차에는 산업계 전문가들과의 특별 세미나를 통해 직접적인 사례 공유가 이루어질 예정입니다. 이러한 전문인력 양성 프로그램은 앞으로 제조업에서의 AI 활용을 더욱 촉진할 것으로 기대됩니다.

6. AI 제조업 시장 규모 및 전망

  • 6-1. 멀티모달·모바일 AI 시장

  • 2024년에는 글로벌 멀티모달 AI 시장 규모가 16억 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 32.7%로 성장할 것으로 예상되고 있습니다. 이 시장은 다양한 산업에서 AI와 머신 러닝의 통합에 대한 수요가 증가하고 있으며, 특히 소매, 의료, 자동차 부문에서의 혁신적인 기회를 제공합니다. 이는 인간과 AI 간의 협업을 포함하는 실시간 엣지 AI 애플리케이션에 중점을 두고 있습니다. 이러한 기술 발전은 기업들이 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 통합하여 의사 결정을 개선하고, 인적 오류를 줄일 수 있는 기회를 제공합니다.

  • 6-2. IoT용 AI 시장

  • IoT용 AI 시장은 2024년에 789억 9천만 달러로 추정되며, 2029년까지 1,153억 1천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이 예측 기간 동안의 CAGR은 7.86%에 이를 것으로 보입니다. IoT 기술의 발전은 실시간 데이터 처리를 요구하며, 이는 제조업체와 서비스 제공자들이 더 효율적인 비즈니스 모델을 개발하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 스마트 소매 환경에서는 컴퓨터 비전 기능을 활용한 카메라 시스템이 고객을 인식하고, 이들에게 맞춤형 제품 광고를 제공함으로써 매출을 증가시키는 데 기여할 수 있습니다.

  • 6-3. Generative AI 시장 예측

  • Generative AI 시장은 2024년에 258억 6천만 달러로 시작해 2033년까지 803억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 시장의 성장은 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 머신 러닝의 발전에 기초하고 있으며, 편리한 콘텐츠 생성과 자동화, 새로운 비즈니스 모델 창출을 통한 혁신을 이끌고 있습니다. 특히, 제조업에서는 Generative AI가 제품 디자인 및 최적화 과정에서 혁신적인 기회를 제공하기 위해 활용될 것입니다.

  • 6-4. 글로벌 AI 시장 성장 비교

  • AI 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 등 여러 지역에서 차별적인 성장 패턴을 보이고 있습니다. 북미 시장은 2024년에 1164억 2천만 달러 규모로 평가되며, 2032년까지 7443억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 아시아 태평양 지역에서는 27.6%의 높은 CAGR을 기록하며 빠르게 성장하고 있으며, 이는 인공지능 기술의 활용이 증가하는 가운데 국가별로 정부의 정책 지원이 뒷받침되고 있습니다.

결론

  • AI는 제조업의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있으며, 이를 통해 생산성, 품질, 유연성을 동시에 제고하는 데 기여하고 있습니다. 로봇과 스마트팩토리의 도입이 가속화됨에 따라, 기업들은 인력 재교육과 데이터 협력 생태계 구축을 필수적으로 추진해야 합니다. 이는 변화하는 환경 속에서 지속 가능한 혁신을 도모하기 위한 기반을 마련하기 위한 필수적인 단계입니다.

  • 특히, 산업AI 전략과 전문인력 양성을 통해 기술 혁신의 토대를 강화해야 하며, 이 과정에서 정부와 기업 간의 협력이 중요합니다. 더욱이, 2030년까지 성장할 것으로 예상되는 글로벌 AI 제조업 시장을 고려했을 때, 국내 기업들은 차별적인 솔루션 개발 및 민관 협력을 통해 경쟁 우위를 확보할 필요가 있습니다. 이러한 전략적 접근은 기업이 빠르게 변화하는 시장에서 성공적으로 자리 잡고 지속 가능한 경영을 실현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

  • 결국, 제조업체들은 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하고 이를 통해 효율성을 높이며 글로벌 경쟁에서 살아남기 위한 지속적인 혁신을 도모해야 합니다. AI를 통한 접근 방식은 단순한 기술 도입에 그치지 않고 기업의 전반적인 전략과 운영 모델을 혁신적으로 변화시키는 기회가 될 것입니다.

용어집

  • 인공지능 (AI): 인공지능(AI)은 기계가 인간과 유사한 방식으로 학습, 추론, 문제 해결을 할 수 있도록 하는 기술입니다. 2025년 현재, 제조업에서 AI는 생산 공정을 최적화하고 데이터를 분석하여 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
  • 스마트팩토리: 스마트팩토리는 IoT와 AI 기술을 결합하여 자동화와 데이터 통합을 통해 효율적인 생산 시스템을 구축한 제조업체의 개념입니다. 현대의 스마트팩토리는 사람과 기계 간의 협업을 향상시켜 생산성을 극대화하고 있습니다.
  • 자동화: 자동화는 인간의 개입 없이 기계와 시스템이 자동으로 작업을 수행하도록 하는 과정입니다. 제조업에서 자동화의 도입은 생산성을 높이고 운영 비용을 줄이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
  • 로봇: 로봇은 특정 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 프로그래밍된 기계입니다. 제조업에서는 로봇이 반복적이고 위험한 작업을 대신함으로써 인간의 안전을 보장하고 생산성을 증가시키는 데 기여하고 있습니다.
  • 디지털 전환: 디지털 전환은 기업이 디지털 기술을 활용하여 운영 방식, 비즈니스 모델, 고객 경험을 근본적으로 변화시키는 과정입니다. 제조업에서 디지털 전환은 AI와 자동화를 통해 최적화된 생산 환경으로의 변화로 이어지고 있습니다.
  • 데이터 협력: 데이터 협력은 서로 다른 기업 간 데이터 공유 및 협업을 통해 생산성과 혁신을 극대화하는 모델입니다. 이는 다양한 기업이 보유한 데이터를 융합하여 보다 정확한 의사결정을 가능하게 합니다.
  • 산업AI: 산업AI는 인공지능 기술이 제조업 및 산업 운영에 적용되는 분야를 의미합니다. 2025년 현재, 산업AI는 생산성 향상과 경쟁력 강화를 위한 중요한 전략으로 자리잡고 있습니다.
  • 생성형 AI: 생성형 AI는 새로운 콘텐츠, 데이터, 혹은 솔루션을 생성할 수 있는 AI 모델입니다. 이 기술은 제조업에서 예측 유지보수, 제품 디자인 개선 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
  • AMR (자율 주행 로봇): AMR은 Autonomous Mobile Robot의 약자로, 사람의 개입 없이 스스로 이동하고 작업을 수행할 수 있는 로봇입니다. 제조업에서는 자재 운반 및 생산 공정의 자동화에 사용됩니다.
  • 클라우드 AI: 클라우드 AI는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 제공되는 인공지능 기술로, 사용자는 다양한 AI 서비스를 인터넷을 통해 쉽게 접근하고 활용할 수 있습니다. 이는 데이터 처리의 유연성을 높이고 실시간 분석을 가능하게 합니다.
  • 멀티모달 AI: 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 분석할 수 있는 AI 기술입니다. 이 기술은 여러 데이터 소스를 융합하여 보다 정교한 의사결정을 지원합니다.
  • AI 인력 양성: AI 인력 양성은 제조업에서 AI 기술을 활용할 수 있는 전문가를 교육하고 배출하는 과정을 의미합니다. 이는 기업의 AI 기술 도입 및 디지털 전환을 촉진하기 위해 필수적입니다.
  • 시장 전망: 시장 전망은 특정 산업이나 분야의 향후 성장 가능성을 예측한 것입니다. 2025년에는 AI 제조업 시장의 규모가 급성장할 것으로 예상되고 있으며, 이는 변동하는 시장 환경에 대한 기업의 전략적 대응을 촉진하고 있습니다.

출처 문서