"AI가 만든 새로운 제조의 근육, 리질리언스로 진화하다"
 |
| 중소기업기술정보진흥원 이록 전문위원 |
이러한 흐름 속에서 중소벤처기업부는 최근 AI 기반 스마트제조혁신 3.0 전략을 발표하며 산업 구조 전환의 방향을 제시했다. 2030년까지 AI 중심 스마트공장 12,000개 구축, AI 도입률 10% 달성, 산업재해율 20% 감축을 목표로 하고 있으며, 단순 자동화 수준을 넘어 AI 자율운영형 공장으로의 도약을 추진하고 있다. 이는 중소제조기업이 불확실성에 대응할 수 있는 리질리언스 역량을 내재화하겠다는 국가적 선언이자 산업정책의 대전환이다.
이제 중소제조기업의 경쟁력은 ‘얼마나 많이 생산하느냐’보다 ‘얼마나 유연하게 대응하느냐’에 달려 있다. 변화의 핵심은 시스템화·통합화·최적화로 요약된다.
우선, 데이터 기반의 운영 시스템이 필요하다. 여전히 많은 중소기업이 숙련자의 경험에 의존해 공정을 관리하고 있다. 생산, 품질, 조달 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, IoT 센서를 통해 공정을 모니터링하는 체계가 마련되어야 한다. 이러한 데이터 구조가 AI 학습과 예측의 기반이자, 리질리언스의 첫 단계다.
이어 공급망 통합 역량이 중요하다. 공급망 리스크는 개별 기업의 문제가 아니라 산업 생태계 전체의 과제이기 때문이다. 물류망, 협력사, 연구기관이 데이터를 공유하고 예측 정보를 연계할 때, 산업 전반의 복원력이 강화된다. 정부가 추진 중인 업종별·지역별 협업형 스마트공장 모델은 이러한 상생형 통합의 시범사례다.
마지막으로 AI 기반 최적화 체계가 필요하다. 예측모델을 활용해 생산계획, 품질관리, 에너지 효율을 지능적으로 조정하고, 납기 변동이나 원자재 리스크를 최소화해야 한다. 일부 제조기업은 AI 스케줄링 시스템을 통해 납기 예측 정확도를 40% 이상 향상시켰으며, 이는 곧 리스크 관리와 비용 절감으로 이어지고 있다.
리질리언스는 기술의 문제가 아니라 학습의 문제다. 시스템으로 기반을 세우고, 통합으로 연결성을 높이며, AI를 통한 최적화로 유연성을 확보할 때 중소제조기업은 흔들리지 않는 체질을 갖출 수 있다. 이제 AI는 효율을 높이는 도구를 넘어, 위기 속에서도 학습하고 진화하는 제조의 근육으로 자리 잡아야 한다.
피앤피뉴스 / 피앤피뉴스 gosiweek@gmail.com
[저작권자ⓒ 피앤피뉴스. 무단전재-재배포 금지]
