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제조형 중소기업 AI 활용을 통한 경쟁력 강화 방안

일반 리포트 2025년 05월 08일
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목차

  1. 요약
  2. 현황 분석
  3. 성공 사례
  4. 정부 지원 정책 및 프로그램
  5. AI 적용 전략
  6. 향후 전망 및 권고
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 현재, 국내 제조형 중소기업이 AI 기술을 도입한 비율은 2.9%에 지나지 않으며, 스마트공장 도입 비율도 19.5%에 불과합니다. 제조AI를 실제로 적용한 기업은 고작 0.1%에 그치고 있어, 이들 기업의 디지털 전환과 AI 활용은 긴급한 과제로 식별되고 있습니다. 2023년 실시된 '제1차 스마트제조혁신 실태조사'에 따르면, 중소기업들은 스마트제조의 중요성을 인식하는 비율이 22.8%에 달하나, 실제 도입하고 있는 기업은 매우 적은 상태입니다. 이러한 낮은 도입률의 주된 원인은 인력과 기술 부족, 비용 문제, 데이터 관리 및 보안 이슈 등으로 나타났습니다.

  • 글로벌 제조업체들은 AI를 통해 예지보전, 품질 검사 및 디지털 트윈 기술을 활용하여 생산성을 20% 이상 향상시키는 성과를 나타내고 있으며, 이를 통해 불량률이 감소하고 operational efficiency가 개선되었습니다. 정부는 AI 국가대표 프로젝트 및 스마트공장 공급기업 육성 정책 등을 통해 중소기업의 기술 혁신을 지원하고 있으며, 스케일업 팁스를 통해 R&D 자금을 지원하고 있습니다. 이러한 정부의 정책은 중소기업들이 AI 기술을 효과적으로 도입할 수 있도록 도와주는 중요한 기반이 되고 있습니다.

  • 본 보고서는 중소기업의 AI 도입 현황을 분석하고, 성공적인 활용 사례와 정부의 정책 지원 현황을 다루며, 실행 가능한 AI 적용 전략을 제시하였습니다. 또한, 미래에는 제조업의 매출이 40% 증가할 것이라는 전망을 바탕으로, 중소기업들이 경쟁력을 강화할 수 있는 권고 사항들을 제안하고 있습니다.

2. 현황 분석

  • 2-1. 중소기업 AI 도입률 및 스마트공장 보급 현황

  • 2025년 5월 기준, 국내 제조형 중소기업의 인공지능(AI) 도입률은 2.9%에 머무르고 있으며, 스마트공장 도입 비율은 19.5%로 나타났습니다. 이는 산업 전반적으로 AI와 스마트공장의 도입이 상당히 저조하다는 것을 의미합니다. 중소·중견기업 100곳 중 약 75곳은 기초 수준의 스마트공장에 머무르고 있으며, 실제 제조AI 적용 기업은 0.1%에 불과합니다. 이러한 상황에서 중소기업의 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)은 필수적인 과제로 부각되고 있습니다. 2023년 실시된 '제1차 스마트제조혁신 실태조사'에서는 응답 기업의 22.8%가 스마트제조혁신의 중요성을 인식하고 있으나, 이를 실제 도입한 기업 비율은 낮았습니다. 중소기업들은 스마트공장 도입 시 생산 효율성 향상(56.5%), 품질 관리 개선(37.1%), 비용 절감(22.7%) 등을 주요 목표로 삼고 있으나, 초기 도입 비용에 대한 부담이 크게 작용하고 있습니다.

  • 2-2. 도입 장벽: 인력·기술·비용·데이터·보안 문제

  • AI와 스마트공장 도입의 주요 장애 요인으로는 인력 부족, 기술 이해도, 비용 부담, 데이터 관리, 보안 문제가 지적됩니다. 특히, 중소기업은 AI 전문 인력이 부족하여 기술 활용에 어려움을 겪고 있으며, 기업의 경영진조차 AI에 대한 이해도가 낮아 도입을 주저하고 있는 상황입니다. 또한, AI 시스템 구축 및 운영에 앞서 기술의 복잡성 또는 기존 시스템과의 호환성 문제 또한 큰 장애물로 작용하고 있습니다. 예를 들어, 많은 중소기업이 기존의 장비와 시스템을 현대화하는 데 필요한 투자를 하지 못하는 점이 문제로 지적되고 있습니다. 실질적으로, 데이터 프라이버시와 알고리즘 편향과 같은 보안 문제 또한 AI 도입을 가로막는 주요 요인이 되고 있습니다.

  • 2-3. 데이터 협력과 시스템 통합 과제

  • AI의 효과적인 도입을 위해서는 데이터 협력과 시스템 통합이 필수적입니다. 현재 국내 제조업체의 60.8%는 제조 관련 데이터를 수집하지만, 이러한 데이터의 질과 양이 AI 모델 훈련에 필요한 수준에 미치지 못하고 있습니다. 데이터 통합을 위한 이종업계 간 협력이 중요시되고 있으며, 예를 들어, TSMC와 같은 파운드리 기업은 다양한 기업과 협력해 AI 애플리케이션의 필수적인 최첨단 반도체 설계를 최적화하고 있습니다. 이처럼 협력 모델을 통해 기업들은 AI 도입에 따른 투자 부담과 위험을 분담하고, 기술 개발 및 검증을 공동으로 수행할 수 있을 것입니다.

3. 성공 사례

  • 3-1. 글로벌 제조기업 AI 적용 사례

  • 세계적인 제조업체들이 AI 기술을 도입함으로써 생산성을 급격히 향상시키고 있다. 독일의 지멘스는 디지털 트윈, 예지보전 시스템을 도입하여 불량률을 크게 낮추고, 생산성을 20% 이상 향상시켰다. 이러한 혁신은 단순한 자동화 도구를 넘어, 공장 전체를 최적화하는 두뇌 역할을 수행한다. 또한 보쉬는 AI 기반의 품질 검사 시스템을 통해 막대한 비용을 절감했다.

  • GE는 전세계의 공장에 산업용 AI를 공급하며, 경쟁력을 높이고 있다. 이러한 사례들은 AI의 도입이 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 작용하고 있음을 보여준다. 이처럼 글로벌 제조기업들은 AI 시스템을 통해 자원의 최적 활용과 운영의 유연성을 달성하고 있으며, 이는 중소기업들에게도 큰 교훈을 제공한다.

  • 3-2. 신약개발·바이오산업 AI 활용 사례

  • AI의 도입은 신약 개발 및 바이오 산업에서도 혁신을 가져오고 있다. 전통적으로 신약 개발은 10년 이상의 시간과 수조원의 비용이 소요되며, 그 과정에서 90% 이상의 실패율을 보였으나, AI 기술의 발전으로 이러한 문제를 해결할 수 있는 가능성이 높아지고 있다.

  • 예를 들어, AI는 약물 발굴 단계부터 임상 시험에 이르기까지 모든 단계에서 핵심 역할을 수행할 수 있게 되었다. 최근에는 AI 기반의 신약 개발이 2~3년의 기간을 단축시키는 데 기여하고 있으며, 이러한 변화는 글로벌 제약사들이 AI 기업과의 협업을 통해 연구 개발 효율성을 극대화하는 원동력이 되고 있다. 한국제약바이오협회 역시 'AI는 필수적인 신약개발 도구'라는 점을 강조하며 AI 기술의 도입을 권장하고 있다.

  • 3-3. 산업별 AI 도입 효과

  • AI 기술이 각 산업별로 어떻게 적용되고 있는지에 대한 사례를 살펴보면, 제조업의 자동화, 품질 관리, 예지 보전 등의 분야에서 큰 변화를 가져오고 있다. 특히, 자동차 산업에서는 AI를 통해 설계 프로세스를 혁신하고, 생산 과정을 최적화하여 고객 경험을 향상시키는 데 기여하고 있다.

  • AI를 활용한 품질 관리 시스템은 생산 오류를 줄이고, 비용을 절감하며, 생산성과 효율성을 높이는 데 큰 역할을 하고 있다. 예를 들어, BMW는 AI 어시스턴트를 도입하여 생산 효율성을 5% 향상시켰으며, 이는 데이터 분석을 통한 예측 유지보수와 공정 최적화가 기여한 결과이다.

4. 정부 지원 정책 및 프로그램

  • 4-1. 스케일업 팁스 기업 지원 확대 방안

  • 2025년 중소벤처기업부는 중소기업을 대상으로 스케일업 팁스(secale-up TIPS) 지원을 대폭 확대하기로 했다. 중소기업이 R&D에 요구되는 자금을 지원받기 위해서는 최소 10억원 이상의 투자를 유치해야 하며, 그러한 기업에 대해 최대 15억원까지의 정부 지원이 가능하다. 특히, 후속 투자 유치 등 성과를 이룬 기업에는 최대 20억원의 추가 자금도 지원될 예정이다. 스케일업 팁스의 신규 과제 수는 152개로, AI 분야의 기술 수요에 따라 지원 비중이 지속적으로 확대되고 있다. 이를 통해 정부는 중소기업이 AI 기술 혁신에 발맞추어 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원할 방침이다.

  • 4-2. 스마트공장 공급기업 육성 정책

  • 중소벤처기업부는 스마트공장 생태계의 핵심축인 공급기업을 육성하기 위한 다양한 정책을 시행 중이다. 이 정책의 목적은 자동화 장비, 로봇, AI 솔루션을 제공하는 민간 기업을 '스마트제조 전문기업'으로 체계적으로 육성하여, 이들 기업이 제공하는 솔루션들이 중소기업의 스마트공장 도입을 촉진할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 중기부는 법적 기반을 마련하고, R&D 지원, 보급사업 및 해외 진출에 대한 체계적인 지원 방안을 수립하고 있다. 현재 국내 스마트공장 도입 비율은 19.5%에 불과하며, AI 기반 제조기술 도입 기업은 0.1%에 그치고 있는 상황에서, 정부는 이러한 공급기업의 전문화를 통해 스마트공장 생태계의 균형을 강화하겠다는 방침이다.

  • 4-3. 스마트제조 정책혁신 라운드테이블

  • 중소벤처기업부는 인공지능 기술을 중소 제조현장에 효과적으로 도입하기 위해, 산업계 및 학계 전문가와 함께 '스마트제조 정책혁신 라운드테이블'을 운영하고 있다. 이러한 회의에서는 AI의 발전 방향과 이를 중소 제조업에 적용하기 위한 실질적인 방안들이 논의되고 있으며, 최근 라운드테이블에서는 AI 기반 문제해결을 위한 '에이전틱 AI'와 실제 환경에서의 작업 수행을 위한 '피지컬 AI' 등의 활용 방향도 검토되고 있다. 중기부는 이러한 논의 결과를 토대로 스마트제조 전문기업 지정 제도를 도입할 계획을 세워, 중소기업의 경쟁력을 종합적으로 강화하는 기반을 마련하고자 한다.

  • 4-4. AI 국가대표(WBL) 프로젝트

  • 정부는 AI 기술 발전을 가속화하기 위해 'AI 국가대표(WBL) 프로젝트'를 추진 중이다. 이 프로젝트의 목표는 글로벌 최고 수준의 거대 언어 모델(LLM)을 개발하는 것으로, 이를 위해 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하고 최고의 AI 인재를 양성한다는 계획이다. WBL 프로젝트는 전방위적인 AI 인재 확보와 함께, 연구자원 집중 지원을 통해 AI 3대 강국으로 도약할 기반을 마련하고자 하며, 교육과 연구개발(R&D)에 대한 대규모 투자를 진행할 예정이다. 이 프로젝트는 국내 AI 스타트업과 전문기업의 활성화를 도모해, AI 기술의 실용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

5. AI 적용 전략

  • 5-1. 시스템통합 및 SI 생태계 혁신

  • AI 기술의 도입과 활용은 단순히 새로운 소프트웨어나 하드웨어를 도입하는 데 그치지 않고, 기존 시스템과의 유기적 통합을 필요로 합니다. 기존의 운영 시스템, 데이터베이스, 업무 프로세스와 AI의 효과적인 접목은 시간과 노력을 소모하는 복잡한 과정입니다. 예를 들어 제조업체가 AI를 통해 불량품을 판별하려고 할 때, 다양한 센서 데이터와 기존의 품질 검사 시스템, 전사 자원 관리(ERP) 시스템과의 연동이 필수적입니다. 이러한 과정은 시스템 통합(SI) 산업에서 다루어온 여러 문제와 유사하며, 성공적인 AI 적용을 위해서는 다양한 시스템 간의 조화로운 통합이 필요합니다.

  • 시스템 통합의 성공적인 구현을 위해 기업들은 내부 인프라를 분석하고, 필요한 기술적 요구 사항을 명확히 정의해야 합니다. 더불어 이를 지원할 전문 인력의 확보와 교육은 필수적입니다. 국내에서는 AI 기술이 부족한 중소기업들이 많기 때문에, 외부의 AI 전문 기업들과 협력하여 시스템 통합 프로젝트를 추진하는 것이 더욱 효과적일 수 있습니다. 이러한 접근은 시간적 부담을 줄이고, 고도화된 AI 기술을 빠르게 도입하는 데 유리합니다.

  • 5-2. AI 에이전트 도입을 통한 자동화 확대

  • AI 에이전트(AI agent)는 현대 비즈니스 환경에서 효율성을 극대화하는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. SAS의 연구에 따르면, AI 에이전트는 반복적인 작업에서 자율적으로 운영되며, 인간 개입 없이도 의사결정을 지원하게 됩니다. 이러한 에이전트는 규칙 기반 의사결정에서부터 복잡한 데이터 분석까지 다양한 업무를 수행할 수 있으며, 기업의 운영 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

  • 또한, AI 에이전트는 비용 절감과 더불어 생산성을 높이는 데 기여합니다. 자동화는 인적 오류를 줄이고, 작업 속도를 높이며, 직원들이 더 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 시스템을 도입하는 데 있어서는 신중한 접근이 필요합니다. 기업은 AI 에이전트의 도입을 통해 얻을 수 있는 이점뿐만 아니라 발생할 수 있는 리스크와 윤리적 문제도 숙고해야 하며, 이에 대한 충분한 전략 수립이 요구됩니다.

  • 5-3. 인재 육성 및 운영 리스크 관리

  • AI의 성공적인 도입은 기술 뿐만 아니라 인적 자원에 의해서도 크게 좌우됩니다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트의 보고서에 따르면, 제조업체는 여전히 운영 리스크와 인력 부족 문제에 직면해 있습니다. AI 기술을 활용하기 위해서는 데이터 과학자, AI 전문가 등 전문 인력이 필요하며, 이들 인력을 양성하는 것이 시급한 과제로 부각되고 있습니다.

  • 없어서는 안될 요소는 재교육 프로그램입니다. 기존 인력의 기술 수준을 향상시키고, AI 관련 최신 지식을 전달할 수 있는 체계적인 교육이 필요합니다. 이를 통해 조직 전반의 AI 활용 역량을 높이고, 운영상의 리스크를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 따라서 기업들은 인재 육성을 위한 장기적인 투자 전략을 마련해야 하며, 능력 있는 인력을 유지하기 위한 유익한 근무 환경을 조성해야 합니다.

  • 5-4. 사이버보안 강화 방안

  • AI의 도입은 보안 문제를 새로운 차원으로 만들고 있습니다. 딜로이트의 조사에 따르면, 제조업체의 많은 소비자들은 사이버 보안에 대한 우려를 표명하고 있으며, 응답자의 40%가 여러 차례 사이버 공격을 경험했다고 보고하고 있습니다. AI 시스템이 도입되면 사이버 위협에 대한 새로운 공격 벡터가 발생하므로 기업은 선제적 보안을 구축하는 것이 필수적입니다.

  • 사이버 보안 강화 방안의 일환으로는 실시간 모니터링 시스템에 AI를 활용하여 위협 탐지를 자동화하는 것이 있습니다. AI를 통해 잠재적인 보안 위협을 빠르게 인식하고 대응할 수 있으며, 이는 조직의 안전성을 한층 더 높이는 데 기여합니다. 기업은 또한 데이터 보호 정책을 재정비하고, 모든 직원에게 사이버 보안 인식 교육을 제공하는 등의 노력을 통해 보안을 강화해야 합니다.

6. 향후 전망 및 권고

  • 6-1. 제조업 1인당 매출 40% 증가 예측

  • AI 기술은 제조업의 효율성을 극대화하고 매출을 크게 증가시킬 것으로 예상됩니다. 한국고용정보원 김수현 박사의 예측에 따르면, 2030년까지 제조업 1인당 매출이 최대 40%까지 증가할 가능성이 있는 것으로 나타났습니다. 이 예측은 AI의 점진적인 도입과 함께, AI 기술이 생산 과정의 각 단계를 더 효율화하여 비용 절감과 생산성 증대를 가져올 것이라는 관점을 바탕으로 하고 있습니다. 특히, 인공지능 기술을 활용한 예지보전, 품질 검사 및 디지털 트윈 기술의 도입이 매출 증대에 기여할 것입니다.

  • 6-2. 글로벌 AI 시장 성장 전망

  • AI 시장은 2023년 1, 502억 달러에서 2030년까지 1조 3, 452억 달러로 성장할 것으로 예상되고 있습니다. 이는 AI 기술의 활용이 늘어나는 추세와 다양한 산업에 이 기술이 확산되는 결과로 볼 수 있습니다. 특히, 제조업체들이 AI를 통해 혁신적으로 변모함에 따라, 시장 성장률은 연평균 42.2%에 달할 것으로 분석되고 있습니다. 이러한 전망은 전 세계적으로 AI 기술이 더 많은 기업에 통합될 것으로 기대되는 바탕 위에 성립합니다.

  • 6-3. 실행 로드맵 수립 및 단계별 목표 설정

  • AI 도입을 위한 체계적인 실행 로드맵 수립이 필수적입니다. 중소 제조형 기업들은 데이터 인프라를 구축하고 시스템을 통합하는 기본 단계를 우선적으로 진행해야 합니다. 이어서, AI 에이전트를 통해 자동화 확장을 도모하고 전문 인력을 양성하는 전략을 마련해야 합니다. 이러한 목표 설정과 운영 리스크 관리는 제조업체들이 AI 도입의 이점을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다. 단계별 목표를 설정하면, 각 단계에서의 성과를 진단하고, 이를 바탕으로 지속 가능성을 도모할 수 있습니다.

결론

  • 현재 국내 제조형 중소기업의 AI 도입이 초기 단계에 머무르고 있지만, 글로벌 선도 기업들의 성공적인 AI 활용 사례와 정부의 지원 정책이 이를 극복할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 데이터 인프라의 구축과 시스템 통합은 필수적인 첫걸음이며, AI 에이전트를 통한 자동화 확대, 전문 인력 양성, 그리고 사이버 보안 강화가 성공적인 AI 도입의 핵심 요소로 부각되고 있습니다. 정부의 스케일업 팁스와 공급기업 육성 정책을 적극적으로 활용하고, AI 국가대표 프로젝트를 통해 한국 제조업의 경쟁력을 글로벌 시장에서 강화할 수 있는 기회를 만들어야 합니다.

  • 또한, 2030년까지 제조업 매출이 40% 증가할 것으로 기대되는 만큼, 중소기업들은 체계적인 실행 로드맵 수립과 단계별 목표 설정을 통해 AI 도입의 이점을 극대화해야 합니다. 이러한 접근은 지속 가능하고 혁신적인 제조 환경으로 나아가는 든든한 디딤돌이 될 것입니다. 향후 장기적 관점에서 데이터 협력과 시스템 통합은 중소기업의 AI 활용을 위한 중요한 기초가 될 것입니다. 따라서 이들은 기업의 경쟁력을 높이고, 지속 가능한 성장을 이루기 위한 과감한 변화를 주도해야 할 것입니다.

용어집

  • AI: AI(인공지능)은 기계가 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 고급 인지능력을 갖추도록 만드는 기술입니다. 현재 AI는 제조업에서 예지보전, 품질 검사 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 2025년 기준으로 국내 제조형 중소기업에서의 도입률은 2.9%에 불과합니다.
  • 스마트공장: 스마트공장은 IoT, AI, 빅데이터 분석 등을 통해 제조 과정을 자동화하고 최적화하는 지능형 생산 시스템입니다. 2025년 현재, 국내 제조형 중소기업의 스마트공장 도입 비율은 19.5%로, 초기 도입 단계에 머물고 있습니다.
  • 디지털 전환(DX): 디지털 전환은 기업이 디지털 기술을 통해 기존의 운영 방식을 혁신하고 효율성을 높이는 과정을 의미합니다. 현재 많은 중소기업들이 디지털 전환을 통해 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있으나, AI와 스마트공장 도입에 있어 여전히 낮은 비율을 보이고 있습니다.
  • 제조AI: 제조AI는 인공지능이 제조업의 다양한 프로세스에 적용되어 생산성 향상과 품질 개선을 이루는 기술입니다. 2025년 기준으로 제조AI를 적용한 기업은 0.1%에 불과하며, 이는 업종 내 우선 과제로 인식되고 있습니다.
  • 인재 육성: 인재 육성은 기업이 필요로 하는 전문 인력을 양성하는 활동으로, AI 기술 활용을 위해서는 데이터 과학자와 AI 전문가 등의 전문 인력이 필요합니다. 현재 중소기업들은 인력 부족 문제로 어려움을 겪고 있으며, 체계적인 재교육 프로그램이 요구됩니다.
  • 사이버보안: 사이버보안은 데이터와 시스템을 보호하기 위한 일련의 조치와 기술을 말합니다. AI 도입 후 새로운 보안 위협이 발생할 수 있으며, 중소기업들은 자산 보호를 위한 강화된 사이버보안 체계를 구축할 필요가 있습니다.
  • 데이터 협력: 데이터 협력은 기업 간 데이터 공유와 협력을 통해 문제를 해결하고 경쟁력을 높이는 전략입니다. 특히 제조업체들이 AI를 효과적으로 활용하기 위해, 다양한 이종 산업 간의 데이터 통합이 필수적입니다.
  • 스케일업 팁스: 스케일업 팁스는 중소기업의 연구개발(R&D) 자금을 지원하기 위한 정부 정책으로, 최소 10억원 이상의 투자를 유치한 기업에 최대 15억원의 지원을 제공합니다. 정책의 일환으로, AI 분야의 기술 수요에 대한 지원도 확대되고 있습니다.
  • 에이전트AI: 에이전트AI는 특정 작업을 자동으로 수행할 수 있는 인공지능 시스템으로, 반복적인 작업이나 의사결정에서 인간의 개입 없이 기능할 수 있습니다. 이는 기업의 운영 효율성을 크게 향상시키는데 기여할 수 있습니다.
  • 시스템 통합(SI): 시스템 통합은 다양한 시스템과 기술을 효과적으로 연결하고 조정하는 과정을 의미합니다. AI를 도입하려는 기업은 기존 시스템과의 통합 문제를 해결해야 하며, 이는 성공적인 AI 적용을 위해 필수적입니다.
  • 정부지원: 정부지원은 중소기업이 AI 기술을 도입하고 혁신을 이루도록 돕기 위한 정책적 지원을 의미합니다. 현재 정부는 스마트공장 공급기업 육성, AI 국가대표 프로젝트 등 다양한 지원 프로그램을 운용하고 있습니다.

출처 문서