1. 제조 AI의 정의 및 특징
- ‘제조 AI(Manufacturing AI)’는 제조 현장에서 발생하는 방대한 데이터를 분석하여 공정을 최적화하고, 불량을 예측하며, 설비의 이상을 감지하는 산업 맞춤형 AI 기술을 의미
- 첨단 기술이 적용된 공장을 일반적으로 ‘스마트팩토리(Smart Factory)’라고 부름. 스마트팩토리의 첨단 기술의 활용 수준 및 역량 등에 따라 스마트화 수준을 ‘기초-중간1-중간2-고도화’로 구분하고 있는데, 제조 AI가 적용된 스마트팩토리는 여기서 ‘고도화’수준에 속함
→ 제조 AI가 적용된 고도화 수준의 스마트팩토리는 스스로 판단하고 결정하는 공장
제조 스마트팩토리 단계별 구분: 제조 AI 도입을 통해 스마트팩토리의 ‘고도화’를 실현
2. 국내 제조업의 AI 활용 실태
- ’24년 기준 제조업의 AI 활용률은 23.8%에 그쳐, 서비스업 분야의(53%)의 절반에도 못 미치는 수준으로 나타남
- 특히 스마트팩토리를 도입한 중소기업은 18.6% 수준이며, 제조 AI 도입률은 0.1%에 불과
- 중소기업이 AI를 적용하지 않은 이유 1순위가 ‘필요성 낮음’이었으며(80.7%), 2순위가 ‘경영에 어떻게 도움이 되는지 모르겠다’였음(출처: 중소기업중앙회)
국내 중소 제조기업 스마트팩토리 도입 현황
3. 해외·국내 스마트제조 정책 분석
- 글로벌 스마트제조의 패러다임은 개별 공장의 자동화 → 산업 생태계의 연결 → 국가 간 데이터 협력으로 진화하고 있음
- 국내 스마트제조 정책은 단순 보급 중심에서 벗어나 기업별 스마트제조 성숙도 제고, 데이터 플랫폼 활성화, AI 전문인력 확충, 대기업-중소기업 공급망 연계로 진화해야 할 것임
4. 대기업 vs. 중견·중소기업들의 제조 AI 활용 현황
- 글로벌 제조 대기업들이 정의하는 제조 AI는 더 이상 ‘파일럿 기술’이 아니라, 제조 운영 전반을 재설계하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있음
- 대기업은 이미 데이터가 축적된 통합 시스템을 기반으로 AI를 도입하고 시범하는 단계를 넘어 활용하는 단계에 진입했다고 볼 수 있음
- 반면에 국내 중소기업의 AI 전환은 여전히 초기 단계에 머물러 있으며, 이로 인해 대기업과 중소기업 간 디지털 전환 격차는 구조적으로 확대되고 있음
- 현재 제조 중소기업의 AI 전환 수준은 대기업이 이미 수년 전에 구축한 디지털 제조 기반을 이제 막 따라가려는 단계에 가깝다고 평가할 수 있음
5. 결론 및 시사점
- 한국 제조업이 글로벌 경쟁에서 우위를 지속하려면, 기술 도입 이전에 AI ready 인프라(데이터·표준·인력)를 먼저 구축하고, 공급망 단위의 플랫폼 전략으로 격차를 해소해야 함
- 대기업은 이미 AI 기반 제조 혁신을 빠르게 진행 중이지만, 중소기업 다수는 아직 자동화 초기 단계에 머물러 있어 격차가 더 커지고 있음. 이 격차를 줄이기 위해서는 ① 데이터 기반 구축, ② 현장 중심의 실질적인 지원, ③ 표준화 및 생태계 정비, ④ 중소기업의 단계별 실행 전략, ⑤ 대기업·정부·공급기업의 협력이 필수적임
정부·공급기업·대기업·중견/중소기업간 협력 생태계
제조업, AI로 다시 설계되다
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삼일PwC 경영연구원
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