다음달 10일이면 K-제조업 AI 대전환 선언이라 할 수 있는 'M.AX(제조 AI 전환) 얼라이언스'가 출범 한 돌을 맞는다. 제조업을 둘러싼 구조적 한계는 여전히 진행형이지만, 제조 현장의 변화·개선 노력이 곳곳에서 가시적 성과로 나타나고 있다.
수십 년간 베테랑의 '감'에 의존하던 암묵지가 데이터로 표준화되고, 물류 병목 해소와 예지보전, 위험 공정의 무인화까지 이뤄지며 자율제조의 가능성을 하나하나 쌓아온 시간이었다. 1년이라는 비교적 짧은 기간 내에 주요 제조 업종 전반으로 AX가 빠르게 녹아들 수 있었던 바탕에는 몇 가지 핵심 동력이 자리 잡고 있다.
첫째, 한계에 다다른 제조 현장에서의 변화 갈구다. 인력 부족과 생산성 정체를 극복하려면 AI 도입 외에는 대안이 없다는 현장의 절박함이 기술 수용도를 획기적으로 높였다. 둘째, 자금과 인력이 부족한 중소·중견기업의 고질적 난제를 정밀 진단하고 현장 맞춤형 솔루션을 밀착 지원한 정책적 시의성이 적중했다. 셋째, 공급망 재편과 글로벌 제조 경쟁 심화라는 외부 파고가 우리 산업계에 강력한 자극제로 작용하며 전환 속도를 끌어올렸다. 현장의 수요와 정책적 지원, 외부 환경이 삼위일체로 작용한 결과라 할 수 있다.
그러나, 첫해의 성공적 안착에 자만할 수는 없다. 2~3년 차로 접어들며 제조 기반 AX가 한 단계 더 고도화하려면 몇 가지 전제조건을 반드시 충족해야 한다. 우선 개별 공장의 단발성 실증을 넘어, 공급망 내 중소 협력사까지 AI 솔루션을 연쇄적으로 확산시킬 수 있는 장기적인 데이터 인프라를 구축해야 한다.
단순 기술 이식에 그치지 않고 지속 가능한 운영을 담보할 사후 유지보수 지원 체계와 현장 전문 인력 양성 역시 시급한 과제다.
정부 정책의 변화도 요구된다. 초기 마중물 역할에 충실했던 정책은 이제 훨씬 더 세밀하고 정교해져야 한다. 수십 개 과제에 소액을 쪼개어 지원하는 백화점식·나눠주기식 방식으로는 글로벌 선도국과의 기술 격차를 좁히기 어렵다. 파급력이 큰 핵심 밸류체인과 기술을 엄선해 예산을 과감히 투입하는 '선택과 집중' 전략이 필요하다.
제조 AI 전환은 단순한 공정 자동화를 넘어 K-제조업의 생존이 걸린 구조적 혁신 과제다. 그간 보여주었던 특유의 순발력과 발군의 융합 역량은 우리 제조업이 가진 기존 가치를 수십배, 수백배 끌어올렸다.
지금까지 쌓은 실증 성과를 이정표 삼아 관련 정책을 한층 정밀하게 가다듬고 민관이 긴밀히 협력한다면, 우리 제조업은 글로벌 자율제조 시대를 선도하는 산업주권으로 반드시 고도화될 것이다.
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