산업부, AI 팩토리 확산전략 발표…공정 넘어 공급망·산단으로 확대

산업통상부(산업부)는 11월 3일 서울 프레스센터에서 기업인과 전문가 200여 명이 참석한 가운데 ‘AI 팩토리 전략회의’를 열고 「AI 팩토리 확산전략」을 발표했다. 개별 공정 단위에 머물렀던 제조AI 성과를 공급망과 산업단지 등 생태계 전반으로 넓히겠다는 구상이다.

산업부는 지금까지 전국 245개 기업의 AI 팩토리 전환을 지원했다. 이 가운데 38개 우수사례에서는 생산성이 30.1% 향상되고 불량률이 15.5% 줄어든 것으로 확인됐다. 다만 한 공장에서 검증된 기술을 다른 공장이 처음부터 다시 개발해야 하는 중복 투자가 나타났고, 혁신이 개별 공장이라는 ‘점’에 그치는 한계도 드러났다고 산업부는 설명했다.

산업부는 이를 보완하기 위해 점 단위 성과를 ‘선’과 ‘면’, 나아가 ‘입체’로 넓히는 4단계 확산 체계를 가동한다. 첫 단계는 우수 모델을 가려내는 정밀 진단이다. 기존에 개발된 541개 AI 모델을 분석해 확산 가능성이 높은 과업을 시각화한 ‘M.AX 핵심과업 히트맵’을 마련하고, 제조기업의 AX 수준 진단 결과에 따라 맞춤형 ‘M.AX 처방전’을 발급한다. 투자 대비 성과(ROI) 평가체계도 새로 만든다.

두 번째 ‘선’ 단계에서는 검증된 모델을 유사 공정으로 옮긴다. 철강 가열로의 온도 예측 AI 모델을 다른 기업의 유사 열처리 공정에 적용하는 방식이다. 현장 특성에 맞춰 추가학습(fine-tuning)해 재사용하면 확산 속도를 높일 수 있다는 것이 산업부 판단이며, 특정 업종에 특화된 제조AI 전문기업도 집중 육성한다.

세 번째 ‘면’ 단계는 공급망과 지역 산단 단위의 연대다. 대기업(앵커기업)이 협력사와 함께 공통의 제조 난제를 찾아내고, 이를 풀 AI 모델을 개발·실증한다. 지역 특화 산단별로도 공통 AX 수요를 발굴한다. 자동차·기계는 광주·창원, 반도체·디스플레이는 천안·청주·구미, 석유화학·철강은 울산·여수, 조선은 대불·군산이 대상으로 제시됐다.

마지막 ‘입체’ 단계의 목표는 생산계획부터 제조, 검사, 물류까지 공장 전체를 AI가 통합 제어하는 풀스택 AI 팩토리다. 기술개발 초기부터 제조현장 실증을 병행하고, 공장 단위 통합실증으로 완전자율운영 기술을 확보할 계획이다. 검증된 기술은 모듈화·표준화해 다른 현장으로 넓히고 민간의 후속 사업화와도 연계한다. 이와 관련한 풀스택 AI 팩토리 및 제조AI 파운데이션 모델 기술개발 사업의 2027년 정부안은 1,200억원이다.

정부 지원에만 의존하지 않는 자생적 생태계 조성도 추진한다. 제조기업과 AI기업의 네트워킹을 확대하고, 산업성장펀드와 국민성장펀드 등으로 기업 성장 단계에 맞춰 투자를 지원한다. ‘M.AX Academy’를 통해 재직자의 현장 AX 역량을 높이고 청년 대상 제조AI 전문인력 양성도 확대한다.

이날 회의에서는 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 제조 AX 프로젝트 분석 결과와 히트맵을 발표했다. 윤병동 M.AX 얼라이언스 AI 팩토리 분과위원장은 자동차·반도체·석유화학 3대 업종의 제조 파운데이션 모델 프로토타입 개발 성과를 공유했다. 한국산업기술기획평가원(KEIT)과 한국산업기술진흥원(KIAT)은 제조 암묵지 AI 솔루션 등 2027년 주요 사업 계획을 설명했다.

김정관 장관은 “이제는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐를 넘어, 검증된 기술을 얼마나 빠르게 폭넓게 확산해 기업의 실질적인 매출과 이익으로 연결하느냐에 집중해야 할 때”라고 말했다. 이어 “새로운 기술을 도입하고 확산하는 과정의 초기 리스크를 결코 기업과 현장에만 떠넘기지 않겠다”고 밝혔다.

자료: 산업통상부 보도자료(2026-11-03)

원문: https://www.motir.go.kr/kor/article/ATCL3f49a5a8c/172373/view