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AI로 부활하는 제조업: 혁신과 미래전망

일반 리포트 2025년 05월 20일
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목차

  1. 요약
  2. AI 도입 배경 및 필요성
  3. 주요 AI 기술과 적용 영역
  4. 정부 및 정책 지원 현황
  5. 산업별 성공 사례 및 글로벌 전망
  6. 향후 과제 및 제언
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 현재 AI 기술의 제조업 도입 현황과 그로 인한 변화는 공급망 관리의 효율성 제고와 더불어 전반적인 생산성과 품질 향상을 가져오는 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 제조업이 직면한 저성장 국면을 타개하기 위해 AI 도입 필요성이 강조되고 있으며, 데이터 생성량이 가장 많은 산업으로 꼽히는 제조업에서, 그 데이터를 분석하여 운영 효율성을 높이는 것이 제조업체의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소가 되었습니다.

  • AI의 도입을 통해 실제적으로 생산성과 품질 향상을 이루고 있는 사례가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 제조업체의 60%가 예지적 유지보수 시스템을 도입하여 연간 설비 다운타임을 30% 이상 줄이는 성과를 거두고 있습니다. 또한, 머신비전과 협동로봇의 활용은 품질 관리 및 작업 현장의 생산성을 크게 향상시키는 데 기여하고 있습니다.

  • 정부의 정책 지원도 이러한 변화에 중요한 영향을 미치고 있습니다. 최근 출범한 '산단 AX 카라반'은 AI 솔루션 도입을 지원하는 프로그램으로, 약 4, 500여 개 기업을 대상으로 AI 기술의 이해와 활용 방안을 제공하고 있습니다. 이를 통해 정책적 지원이 중소기업의 AI 전환을 효과적으로 촉진하고 있는 상황입니다.

  • AI 기술의 발전과 확산은 앞으로도 지속될 전망이며, 특히 APAC 지역의 성공적인 AI 도입 사례들은 글로벌 제조업의 혁신을 이루는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 기업들이 AI 기술을 적극적으로 수용하면서 경쟁력을 유지하기 위해서는 기술 통합과 표준화가 필수적입니다.

2. AI 도입 배경 및 필요성

  • 2-1. 제조업 저성장 국면과 디지털 전환 필요

  • 2025년 현재, 제조업은 세계 경제의 저성장 국면에서 탈피하기 위한 다양한 방법을 모색하고 있습니다. 전통 산업인 제조업은 디지털 전환을 통해 생산성을 극대화하고 효율성을 높이려는 노력이 중요해지고 있습니다. 현재 글로벌 제조업체들은 고객의 요구 변화와 공급망 관리의 복잡성 증가에 대응하기 위해 AI 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 변화의 배경은 4차 산업혁명의 도래와 함께 운영 효율성을 높이는 스마트 제조 환경으로의 전환이 이루어졌기 때문입니다.

  • 특히, Deloitte와 McKinsey 등의 보고서에 따르면, 제조업은 전 산업 중 데이터 생성량이 가장 많으며, 이 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 활용하는 것이 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소로 자리 잡게 되었습니다. 따라서, AI는 제조업체가 디지털 전환을 통해 저성장 타개를 위한 핵심 도구로 여겨지고 있습니다.

  • 2-2. AI를 통한 생산성·품질 향상

  • AI는 제조업에서 생산성과 품질을 향상시키는 중요한 수단으로 부상하고 있습니다. AI 기술은 예지정비, 스마트 공급망 관리, 품질 관리 자동화 등의 분야에서 특히 두드러진 성과를 보이고 있습니다. 예를 들어, 국내외 주요 제조기업의 약 60%가 예지적 유지보수 시스템을 도입하여 연간 설비 다운타임을 30% 이상 줄였다는 연구 결과도 발표되었습니다.

  • AI가 도입된 생산 현장은 데이터 분석을 통해 운영상의 결함을 사전에 감지하고, 이를 개선하는데 큰 기여를 합니다. 더불어, 실시간 운영 관리 시스템의 도입은 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 하여 제조 공정의 전반적인 효율성을 향상시키고 있습니다.

  • 2-3. 글로벌 제조업 트렌드

  • AI의 도입은 글로벌 제조업의 새로운 트렌드로 자리 잡고 있습니다. 글로벌 생성형 AI 시장은 오는 2025년부터 2034년까지 연평균 44.2%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이처럼 AI 기술은 자동차, 전자, 화학 등 다양한 산업에서 생산 공정의 최적화를 이끌며 기업의 경쟁력 향상에 크게 기여하고 있습니다.

  • 특히, Catena-X와 같은 산업 생태계 협력 모델이 부상하면서 기업 간 데이터 협력이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이러한 협력 모델은 데이터 단편화를 해소하고, AI 도입의 장애물을 함께 극복하는 데 도움을 주고 있습니다. 따라서, 기업들은 AI 기술을 도입함으로써 운영 효율성을 높이고, 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 글로벌 트렌드에 적극적으로 대응할 필요성이 커지고 있습니다.

3. 주요 AI 기술과 적용 영역

  • 3-1. 예지정비 및 머신비전 검사

  • 예지정비(predictive maintenance)란, 장비의 고장 가능성을 예측하여 사전에 정비를 실시하는 기술이다. 이는 AI와 IoT 기술의 결합을 통해 이루어지며, 수집된 데이터를 분석하여 메인터넌스 시점을 정밀하게 예측할 수 있다. 2025년 현재, AI 기반 예지정비 시스템을 도입한 제조업체의 60% 이상이 설비 가동 중단을 30% 줄이는 성과를 거두고 있다.

  • 머신비전 검사 시스템은 이미지 처리 기술을 활용하여 제품의 품질을 검사하는 자동화된 솔루션이다. 특히 AI가 적용된 머신비전 솔루션은 인공지능 딥러닝 알고리즘을 통해 불량품을 실시간으로 인식하고, 이러한 정보를 즉각적으로 생산 작업에 반영해 품질 관리의 효율성을 극대화하고 있다. 예를 들어, 폭스콘과 LG전자는 AI 머신비전 기술을 통해 불량률을 40% 이상 낮추는 성과를 올렸다.

  • 3-2. 협동로봇과 자율 물류

  • 협동로봇(Cobots)은 인간과 협력하여 작업을 수행할 수 있도록 설계된 로봇으로, 일반 산업용 로봇과 달리 안전성을 고려하여 설계되었다. 2025년에는 협동로봇 시장이 약 116억 달러에 이를 것으로 예측되며, 이 시장은 특히 조립, 품질 검사, 포장 등 다양한 영역에서 사람과의 협업을 통해 생산성을 향상시키고 있다.

  • 자율 물류 시스템은 고급 AI 알고리즘과 센서 기술을 활용하여 물류 작업을 자동화하고 최적화하는 솔루션이다. 반자율적인 자율 이동 로봇(AMR) 및 무인 운반차(AGV)를 통해 작업이 이루어지며, 이를 통해 물류 비용을 최소화하고 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다. 아마존과 현대차와 같은 대기업들이 이러한 시스템을 도입하여 작업 효율을 20~30% 향상시키는 성과를 보고하고 있다.

  • 3-3. 데이터 협력 플랫폼

  • AI를 통한 데이터 협력은 제조업에서의 혁신적 변화의 핵심 요소 중 하나로, 다양한 데이터 소스를 통합하여 실시간으로 분석할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 예를 들어, 글로벌 엔터프라이즈 리소스 플래닝(ERP)와 제조 실행 시스템(MES) 등 기존 시스템과 데이터를 원활하게 연동함으로써, 기업 전반의 운영 효율성을 높일 수 있다.

  • 2025년 현재, AI 기반의 데이터 협력 플랫폼이 활성화되며 중소기업 관계자도 복잡한 시스템 통합 없이 쉽게 AI 솔루션을 도입할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 이는 기업의 생산, 품질, 재고 관리의 모든 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석하여, 즉각적인 의사결정을 가능하게 한다.

  • 3-4. APAC 스마트 제조 사례

  • APAC 지역의 제조업체들은 뛰어난 기술력과 빠른 채택 능력 덕분에 AI 기술을 제조 과정에 성공적으로 적용하고 있다. 예를 들어, 일본의 도요타는 AI를 이용해 공급망을 최적화하고, 통합된 데이터 관리를 통해 생산성을 향상시키고 있다. 또한, 한국의 포스코는 AI 기반의 스마트 공장을 구축하여 운영 효율성을 극대화하고, 품질 관리를 강화하는 성과를 내고 있다.

  • 이외에도, 호주의 제조업체들은 AI와 클라우드를 결합하여 제조 공정을 디지털화하고 있으며, 이를 통해 비용 절감과 생산성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡고 있다. 이러한 지역적 사례들은 APAC 전역에서 AI와 클라우드의 융합이 제조업의 새로운 패러다임을 창출하고 있음을 보여준다.

4. 정부 및 정책 지원 현황

  • 4-1. 산단 AX 카라반 출범과 활동

  • 2025년 5월 20일, 산업통상자원부는 서울 구로구 엘컨벤션에서 '산단 AX 카라반' 출범식을 진행하였다. 이 카라반은 인공지능(AI) 및 로봇 기술을 산업 현장에 확산하기 위한 현장 중심 프로그램으로, AI 전문기업 20곳이 참여하여 산업단지 입주기업에 직접 방문하여 기술 세미나, 현장 컨설팅, 맞춤형 상담 등을 제공한다.

  • 산단 AX 카라반의 주된 목적은 약 4, 500여 개 기업을 대상으로 AI 솔루션 도입을 지원하는 것이다. 이를 위해 카라반은 AI 기술의 이해와 활용에 대한 세미나를 정기적으로 개최하고, AI 전문 기업들이 자사의 기술을 홍보하며 실제 기업에 적용할 수 있는 방법을 소개한다. 또한, AI 도입을 원하는 기업과 AI 솔루션 제공 기업 간의 소통을 강화하여 실제적인 지원을 제공하고 있다.

  • 이 카라반은 2027년까지 전국 10개 산업단지에서 '제조 AX 테스트베드' 공간을 구축할 예정이다. 이를 통해 AI와 로봇 기술을 통해 제조 공정을 혁신하고, 지속적인 기술 발전을 도모할 계획이다. 주요적으로 제조업에 특화된 AI 솔루션 사용이 강조되며, 이를 통해 기업의 생산성과 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

  • 4-2. 현장 컨설팅·세미나 프로그램

  • 산업단지 AX 카라반의 프로그램 중 하나로, 현장 컨설팅과 세미나가 포함된다. 이 프로그램은 기업이 실제로 겪는 문제를 해결하기 위해 AI 도입을 고려하는 기업에 맞춤형 컨설팅을 제공한다. 예를 들어, 자동차 제조업체의 경우 AI 기반의 오프라인 프로그래밍(OLP) 기술을 활용하여 생산 공정을 단축하는 사례도 발표되었다.

  • 국내 여러 AI 기업들은 이 프로그램을 통해 실제 적용된 AI 기술을 사례로 제시하고, 이를 통한 효과를 구체적으로 설명한다. 예를 들어, 마키나락스는 AI 기반으로 자동차 용접 공정을 자동화하여 시간을 대폭 줄일 수 있었던 사례를 보여주며, 이러한 실질적인 성과를 바탕으로 기업들이 AI 도입의 필요성을 느끼도록 유도하고 있다. 이처럼, 카라반의 컨설팅 프로그램은 기업이 AI를 도입하고 활용하는 데 실질적인 도움을 제공한다.

  • 4-3. AI·로봇 기업의 산단 직접 지원

  • 산업단지 AX 카라반은 AI 및 로봇 기업들이 직접 산업단지에 방문하여 현장 밀착 지원을 제공하는 방식으로 운영된다. 이는 단순히 기술을 설명하는 것을 넘어서, 기업의 필요에 맞는 AI 기술을 맞춤형으로 제안하는 형태이다. 기업들은 이를 통해 직접적인 기술 지원을 받고, AI 솔루션을 도입하여 생산성을 개선할 수 있는 기회를 가지게 된다.

  • AI 및 로봇 전문기업들이 총 20곳이 참여하여, 작은 규모의 기업부터 대규모 기업까지 폭넓은 지원을 목표로 한다. 이러한 지원은 기술적 이해도와 실제 활용도를 높여 산업단지가 AI 기술을 수용하도록 하는 중요한 역할을 한다. 이러한 변화는 기업의 경쟁력을 높이고, 전반적인 제조업의 디지털 전환을 촉진하는 데 기여할 것으로 기대된다.

5. 산업별 성공 사례 및 글로벌 전망

  • 5-1. 자동차·석유화학 업계 AI 적용 사례

  • 자동차 및 석유화학 산업은 AI 기술의 도입을 통해 혁신적인 변화를 경험하고 있습니다. 현대오토에버는 AI 기반 디지털 트윈 기술을 활용하여 자동차 제조 과정에서 공정 최적화 및 에너지 절감을 실현하고 있습니다. 이 회사는 대형언어모델(LLM)을 기반으로 한 자율 제조 플랫폼을 도입하여 자동화된 생산 시스템의 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한, SK이노베이션은 AI를 통해 시설의 안정성을 높이고, 신규 소재 개발의 연구개발 효율을 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 기업들은 AI를 사용하여 생산성과 품질을 높이고 있으며, 불량률을 낮추는 데 상당한 성과를 내고 있습니다.

  • 5-2. 골드만삭스 2025년 하반기 10대 산업

  • 2025년 하반기, 골드만삭스는 AI 기술을 포함한 다양한 산업 테마를 선정하여 향후 시장의 흐름을 예상하고 있습니다. 특히 소비자 AI의 폭발적 성장은 많은 주목을 받고 있으며, 이는 개인 맞춤형 서비스의 제공을 통해 시장의 판도를 변화시킬 것으로 예측됩니다. AI가 소비자의 일상생활에 통합되는 모습은 혁신적인 사용자 경험을 제공하며, 기업들은 AI 기술을 통해 고객과의 상호작용 방식을 변화시키고 있습니다. 이러한 변화는 고객의 충성도를 높이고 새로운 경제적 가치를 창출하는 기회로 작용할 것입니다.

  • 5-3. 미국 제조업 AI 시장 전망

  • 미국의 제조업에서 AI 시장은 2028년까지 60억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기술이 제조업의 다양한 영역에서 도입되고 있다는 사실을 반영합니다. 예를 들어, AI 기반 예지정비 시스템은 장비의 고장을 예측하여 운영 효율성을 높이고, AI를 활용한 품질 검사 시스템은 제품의 결함을 보다 정확하게 파악할 수 있게 합니다. 특히, 스마트공장으로의 혁신적인 전환은 AI 도입을 가속화하고 있으며, 제조업체들은 이를 통해 글로벌 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 5-4. 지역별 생태계 조성 효과

  • AI 기술의 확산은 산업별 특수성에 따라 지역별 생태계를 조성하는데 중요한 역할을 합니다. 에너지데일리는 최근 '제2차 산업AI 전략 세미나'를 개최하여 전라남도의 광주에서 AI의 도입 현황과 성공 사례를 공유했습니다. 이 세미나는 AI 기술을 적용하기 위한 도메인 특화형 AI 개발의 필요성을 강조하였으며, 지역별 AI 생태계를 강화하여 제조업의 혁신 동력으로 삼으려는 노력의 일환입니다. 지역 산업단지의 디지털 전환이 이루어짐에 따라 중소기업들도 AI 도입을 통해 경쟁력을 높여 나가고 있으며, 이는 전반적인 지역 경제에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

6. 향후 과제 및 제언

  • 6-1. 데이터 관리·보안 강화

  • AI의 도입에 있어서 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 관리와 보안 문제입니다. 제조업체들은 데이터의 양과 질을 높여야 합니다. 현재는 데이터 단편화 문제로 인해 필요한 데이터를 수집하지 못하는 경우가 많습니다. 따라서 데이터 통합 및 표준화를 통해 품질 좋은 데이터를 확보하는 것이 필수적입니다. 또한, 사이버 공격으로부터 안전한 데이터 환경을 구축하기 위한 보안 대책이 필요하며, 이를 위해 최첨단 보안 기술과 프로토콜을 도입해야 합니다. 데이터 보안은 기업의 신뢰성과 직결되므로, 기업들이 데이터 보호를 최우선으로 삼아야 할 것입니다.

  • 6-2. 기술 통합과 표준화

  • 제조업체들 간의 기술 통합은 AI 도입에 있어 필수적인 요소입니다. 하지만 높은 기술 장벽 때문에 이를 달성하기 어렵습니다. 다양한 제조 현장에서 사용하는 기술과 시스템들이 상이하므로, 표준화된 인터페이스를 개발하여 시스템 간의 원활한 호환성을 확보해야 합니다. 이러한 표준화 작업은 기술 혁신을 가속화하고, 여러 기업이 협력하여 AI 솔루션을 공동으로 개발할 수 있는 토대를 마련하는 데 도움이 될 것입니다. 각 산업의 혁신을 위해 기술 협력을 통한 새로운 일자리 창출과 함께 효율적인 작업 프로세스 개선이 필요합니다.

  • 6-3. 인력 양성 및 조직 문화 혁신

  • AI와 관련된 전문 인력의 부족은 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 따라서 기업들은 AI 기술을 이해하고 활용할 수 있는 인력을 양성하는 데 적극 투자해야 합니다. 또한, 기존 직원들이 AI와의 협업에 적응할 수 있도록 조직 문화를 혁신해야 합니다. 조직 내에서 실험적이고 혁신적인 생각을 허용하는 분위기를 조성하여, 모든 직원이 AI 사용에 대한 두려움을 줄이고 적극적으로 참여할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 이를 통해 AI에 대한 수용도가 높아지고, 생산성 향상으로 이어질 것입니다.

  • 6-4. 정책 로드맵과 재원 확보 방안

  • 정부 및 업계는 협력하여 AI 산업 발전을 위한 정책 로드맵을 수립해야 합니다. 이를 위해 AI 연구 및 개발에 필요한 재원을 확보하기 위한 다양한 방안 모색이 필요합니다. 특히, 민관 협력을 통해 공동 투자 프로젝트를 추진하고, 이를 통해 안정적인 자금 공급 체계를 구축해야 합니다. 정부가 AI 산업의 주도권을 잡기 위해 구체적인 지원 정책과 함께 민간 기업과의 협력을 강화하는 것이 중요합니다. 이러한 노력이 결합될 때 제조업의 AI 전환이 더욱 쉽게 이루어질 것입니다.

결론

  • AI는 제조업이 현재 마주하고 있는 저성장 압박을 극복하고, 전통 산업의 혁신을 이끄는 핵심 열쇠로 자리잡고 있습니다. 기술의 발전을 통한 예지정비와 머신비전의 도입은 불량률 감소와 생산 공정의 효율성을 크게 향상시켰으며, 협동로봇과 자율 물류 시스템을 통해 작업 현장에서는 유연성과 생산성을 동시에 확보할 수 있게 되었습니다.

  • 정부의 적극적인 정책 지원은 중소 및 중견 기업의 AI 도입을 더욱 촉진하며, 자동차 및 석유화학 분야에서의 성공 사례들은 이러한 정책의 효과를 나타내고 있습니다. 그러나 데이터 보안 문제, 기술 표준화의 필요성, 전문 인력의 부족, 재원 확보의 어려움 등 여전히 해결해야 할 과제가 존재합니다.

  • 향후에는 이러한 문제를 해결하기 위해 민관 협력을 통한 거버넌스를 구축하고, 교육 및 훈련 플랫폼을 확충해야 하며, 산업별 맞춤형 로드맵을 수립하는 것이 중요합니다. 지속적인 투자와 정책적 뒷받침을 통해 제조업의 글로벌 경쟁력을 확보하고, AI 시대에 발맞춘 혁신적인 제조 환경을 구축하는 데 기여해야 할 것입니다.

  • 결국, AI 기술을 활용한 제조업의 혁신은 기업의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 수행할 것이며, 이러한 변화를 통해 제조업이 지속 가능한 미래를 이끌어갈 수 있도록 전 산업계가 함께 노력해야 합니다.

용어집

  • AI: 인공지능(Artificial Intelligence)으로, 기계가 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 능력을 수행하는 기술입니다. AI는 제조업에서 데이터 분석, 예지정비, 품질 관리 등에 활발히 활용되고 있습니다.
  • 스마트 팩토리: 정보통신 기술(ICT)과 자동화 기술을 기반으로 하여 생산 과정 전체가 디지털화된 공장을 의미합니다. 스마트 팩토리는 생산 효율성을 높이고 품질 관리를 강화하는 데 기여합니다.
  • 예지정비: 장비의 고장 가능성을 예측하여 사전에 정비를 실시하는 기술입니다. AI와 IoT를 활용하여 데이터를 분석해 최적의 정비 시점을 예측함으로써 생산 중단 시간을 줄일 수 있습니다.
  • 협동로봇: 인간과 함께 작업할 수 있도록 설계된 로봇으로, 안전성을 중시하여 제작되었습니다. 협동로봇은 조립, 포장 등의 작업에서 높은 생산성을 구현합니다.
  • 데이터 협력: 제조업체 간 또는 부서 간의 데이터를 공유하고 통합하여 활용하는 최신 트렌드입니다. 데이터 협력은 AI 기반의 분석 및 최적화를 통해 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중추적인 역할을 합니다.
  • 산단 AX 카라반: 산업통상자원부가 출범한 프로그램으로, AI 솔루션 도입을 지원하는 현장 중심의 활동입니다. 4, 500여 개 기업을 대상으로 AI 기술 교육, 컨설팅, 맞춤형 상담 등을 제공합니다.
  • 정책 지원: 정부가 AI 도입을 촉진하기 위해 제공하는 지원 및 프로그램을 의미합니다. 이는 중소기업의 AI 적용을 수월하게 하고, 산업 혁신을 가속화하는 역할을 합니다.
  • 자동차 및 석유화학: AI 기술이 도입되고 있는 주요 산업 분야로, 혁신적인 생산 공정 최적화를 통해 효율성을 높이고 있습니다. 이들 산업은 AI 솔루션을 통해 생산성과 품질 향상을 이루고 있습니다.
  • 글로벌 제조업 트렌드: AI 기술의 도입과 데이터 협력이 중요한 이슈로 대두되며, 세계적으로 제조업의 디지털 전환이 가속화되고 있다는 현상을 의미합니다.
  • 데이터 관리: AI 시스템을 통해 생성된 데이터를 체계적으로 수집, 저장 및 분석하는 과정을 말합니다. 데이터 관리는 제조 공정의 효율성을 높이는 데 중요한 요소로 작용합니다.
  • 기술 통합: 제조업체들 간에 다양한 기술과 시스템을 쉽게 연결하여 원활한 운영을 가능하게 하는 과정을 의미합니다. 이는 인공지능 도입 시 필수적으로 요구되는 요소입니다.
  • 인력 양성: AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해 필요한 전문 인력을 교육하고 훈련하는 과정을 뜻합니다. 이는 기업의 혁신과 생산성 향상에 중요한 역할을 합니다.
  • 리포트 생성 시간: 보고서가 작성된 시점을 의미하며, 본 보고서는 현재인 2025년 5월 20일 기준으로 정보를 담고 있습니다.
  • 미래 전망: 앞으로 AI 기술과 제조업이 어떻게 변화할 것인지에 대한 예측을 의미합니다. 이는 정책 수립과 기업의 전략에 중요한 근거를 제공합니다.

출처 문서