[스마트팩토리] 탄력 받은 스마트 제조혁신, 이제 인공지능·데이터이다
  • 2022-03-08
  • 신윤오 기자, yoshin@elec4.co.kr

스마트제조혁신 사업에 3,663억 원 지원, 스마트공장 5,000개 이상 보급

올해는 ‘스마트제조혁신’ 사업에 총3,663억 원 규모의 예산이 투입된다. 스마트공장 보급·확산 정책은 정부가 국정과제로 추진 중인 중점 정책으로 2020년까지 19,799개에서 2021년 25,008개(잠정), 2022년 30,000개를 목표로 한다.

스마트공장 구축기업은 평균적으로 생산성 28.5% 증가, 품질 42.5% 향상, 원가 15.5% 감소 등 경쟁력이 높아진 것으로 나타났다. 이는 기업당 매출 7.4% 향상을 비롯해 고용 2.6명 증가, 산업재해 6.2% 감소 등 기업성장과 좋은 일자리 창출로 이어지는 것으로 나타났다. 이러한 성과에 힘입어 2022년에는 민관이 협력해 5천개 이상의 스마트공장을 추가 보급할 계획이다.
 

특히, 올해는 그동안 마련한 제조혁신 기반 위에서 스마트공장의 효율성을 획기적으로 높일 수 있는 스마트공장 고도화를 집중 추진할 계획이다. 그동안 스마트공장 보급이 확산된 만큼, 올해는 인공지능·빅데이터·디지털복제물(디지털트윈) 등이 적용된 첨단 스마트공장 투자 확대를 위해 고도화에 과반 이상(63.4%)의 예산을 투입한다.

올해는 AI 등 고도화에 중점

먼저, 국내 스마트공장의 고도화 방향을 제시하고 벤치마킹 모델이 될 수 있는 ‘케이(K)-스마트등대공장’을 지난해(10개사 신규지정) 대비 50% 증가한 15개사를 신규 지정할 계획이며, ‘케이(K)-스마트 등대공장’은 일반 스마트공장 사업과 달리 3년 동안 최대 12억 원을 지원한다.

디지털협력지구(클러스터) 구축사업은 개별공장 중심의 스마트화 지원을 넘어 가치사슬 또는 협업기업 등 다수기업의 스마트공장이 데이터와 네트워크 기반의 상호연결을 통해 자재관리부터, 수주, 생산, 유통, 마케팅 등을 함께 수행할 수 있도록 지원하는 사업이다.
 

특히, 세계 최초 인공지능 제조플랫폼인 캠프(KAMP)를 통한 제조데이터 활용지원(100억 원)도 눈에 띈다. 캠프는 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(Korea Al Manufacturing Platform)으로 제조 중소기업의 데이터 수집·분석부터 인공지능해법 개발·확산까지 지원하는 클라우드기반 플랫폼이다. 이를 통해, 공장에서 생산된 제조데이터 분석을 통한 공정 최적화는 물론 자동제어까지 가능한 상위레벨의 스마트공장 구축 역량을 갖출 수 있도록 해나가겠다는 계획이다.

중소기업이 제조데이터 활용역량을 갖출 수 있도록 ‘제조데이터 촉진자 양성사업’을 올해 신설·운영한다. 이를 통해 제조데이터 저장·분석 인프라, 인공지능 분석 도구과 표준모델(데이터셋), 컨설팅·교육, 실증 서비스 등을 종합 지원할 예정이다.

제조데이터 활성화사업

중소벤처기업부는 지역에 특화된 제조데이터를 수집 저장 및 분석 활용서비스 등을 추진한다. 지역 특화 체제(플랫폼)를 구축해 지역 기업 등의 인공지능을 활용한 제조혁신을 촉진하기 위해 올해부터 추진하는 ‘지역특화 제조데이터 활성화사업’은 지자체와 산·학·연 등이 연합체(컨소시엄)로 참여할 수 있으며 정부는 공모를 통해 수행기관을 선정해 3년간 예산을 지원한다.

수행기관으로 선정되면 지역에 특화된 제조혁신 체제(플랫폼)를 구축하고 이 체제(플랫폼)를 통해 지역기업의 데이터를 수집, 인공지능 학습용 데이터셋 구축하고 인공지능 해결책(솔루션) 등 데이터를 활용한 지역 서비스를 지역기업 등에게 제공하게 된다.

이에 앞서 중소벤처기업부는 인공지능(AI)과 제조 데이터 기반으로 중소·중견 제조기업의 지능형(스마트)제조 고도화를 통한 제조혁신을 지원하기 위한 사업을 본격 추진한다고 밝혔다.

올해의 경우 인공지능(AI)과 제조데이터 기반의 지능형(스마트)제조 고도화를 유도하기 위한 연구기술개발사업, 전문가를 지원해 공장 내 데이터 분석을 통한 문제진단 후 인공지능 도입·실증을 연계 지원하는 사업과 제조현장 재직자를 대상으로 제조데이터 분야 촉진자로 양성하는 사업 등 다양한 형태로 사업을 추진해 지원 효과를 높이고자 했다.

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