각계 전문가가 제조업의 인공지능 전환(AX) 성패요인으로 '데이터 융합'과 '규제 개선'을 꼽았다. 기존 스마트팩토리를 넘어서기 위해 제조 현장 데이터를 백분 활용하고, 적극적인 실증으로 빠르게 제도를 정비해야 한다는 주문이다.
19일 전자신문이 주최하고 정부·연구기관·공급기업·수요기업이 참여한 '제조AX(M.AX) 대전환 좌담회' 참석자들은 “제조업은 선도의 영역으로 AX를 통해 초격차를 확보하지 못하면 국가 산업 기반 자체가 흔들릴 수 있다”고 입을 모았다.
AX 방식에 대한 현실적인 해법도 제시됐다. 모든 공장과 라인을 한번에 전환하기보다, 하나의 공정·라인을 끝까지 고도화한 '골든 베이스라인'을 구축하고 이를 업종·공정 단위로 확산하는 전략이다. 데이터 수집부터 모델 적용, 운영까지 연결되는 기준 모델을 만들어 중소기업도 복제 가능한 표준으로 삼아야 한다는 데 의견이 모였다.
데이터는 제조AX의 핵심 과제로 지목됐다. 현장에 상당한 데이터가 있지만 파편화돼 있고, 활용 구조가 정립되지 않았다는 진단이다. 단순한 데이터 공유가 아니라 밸류체인 내부 순환과 산업단지 단위 데이터 스페이스 등 '안전하게 활용할 수 있는 구조'를 먼저 설계해야 한다는 지적이 나왔다. 이를 바탕으로 개별 업종, 라인의 문제를 푸는 특화형 AI를 넘어 업종·업무 특화 파운데이션 모델로 도약해야 한다는 제언도 이어졌다.
규제와 인력 문제 역시 AX를 가로막은 병목 요인이다. 로봇·자율이동장비(AMR)·보안등급 사업장 등에서 실증이 지연되면 기술 상용화 자체가 어려워질 수 있다는 우려다. 실증을 통해 안전성과 효과를 입증하고, 이를 기준으로 제도를 신속히 정비하는 체계가 필요하다는 데 공감대가 형성됐다. 인력 측면에서는 소수의 고급 인재 확보보다 현장 인력이 AI를 활용할 수 있도록 하는 교육과 도구 보급이 해법으로 제시됐다.
참석자들은 제조AX를 개별 사업의 집합이 아닌 산업 구조를 재설계하는 전략으로 추진해야 한다고 강조했다. 데이터·표준·인력 정책을 묶어 설계하고, 부처를 아우르는 컨트롤타워를 통해 일관된 방향성을 유지해야 M.AX가 일회성 정책이 아닌 지속 가능한 제조 혁신 모델로 자리 잡을 수 있다고 강조했다.
조성우 기자 good_sw@etnews.com
