12개 업종 153개 기업 참여한 「AI 자율제조얼라이언스」 출범해

‘AI 자율제조’ 확산을 위해 국내 대표기업들이 힘을 합친다.

산·학·연을 대표하는 250여 명이 참여한 가운데 'AI 자율제조 얼라이언스 출범식'을 개최했다. 이에 따라 200대 선도 프로젝트가 본격 추진되며, 민·관 합동으로 2.5조 원 이상이 투자된다. 



AI 자율제조 얼라언스에는 12개 업종의 153개 기업·기관이 참여한다. 참여기업들의 매출액을 합산하면 제조업 전체의 40%에 육박할 정도로 대표 제조기업들이 대부분 참여한다. 얼라이언스는 업종별 12개 분과로 구성되며, 각 분과에는 업종을 대표하는 앵커기업과 함께 핵심 공급망을 구성하는 중견·중소기업들이 참여하고 있다. 참여기업 수로는 대기업이 21%, 중견기업이 23%, 중소기업이 56%의 비중을 차지하고 있다. 생기연·전자연·한자연 등 전문 연구기관들도 분과별 간사를 맡아 얼라이언스의 활동 전반을 밀착 지원하게 된다. 

얼라이언스는 올해 10개 이상의 AI 자율제조 선도 프로젝트를 시작으로 2028년까지 200개 사업을 발굴하고 추진하게 된다. 특히 사업 추진을 위한 수요조사가 지난달 완료되었는데(6.5~25) 10개 과제에 총 213개의 수요가 접수되었다. 짧은 준비 기간에도 21:1의 높은 경쟁률을 보일 정도로 기업, 지자체, 연구기관의 관심이 컸다. 금번 수요조사를 통해 제조 기업들은 생산인구 감소 대응, 제품 고도화, 생산효율 제고 등을 위해 AI 자율제조를 미래 생존 전략으로 인식하고 있다는 것이 확인되었다.

투자액은 2.5조 원 넘어 

산업계의 적극 참여 의지가 확인된 만큼, 산업부는 금년에 추진할 사업의 개수를 당초 10개에서 20개 내외로 확대를 검토 중이다. 20여 개 프로젝트에 대한 민·관의 AI 자율제조 투자액은 2.5조 원을 넘어설 것으로 추산되었다. 올해 추진될 프로젝트는 전문가 평가 등을 거쳐 9월에 최종 확정될 예정이다.
 

아울러, 얼라이언스는 선도 프로젝트를 통해 축적한 기술, 데이터 등을 바탕으로 표준모델도 만들어 확산할 계획이다. 선도 프로젝트가 밸류체인 내에 있는 대기업부터 1~4차 벤더인 중견 중소기업까지 체계적, 수직적 확산에 초점이 맞춰져 있다면, 표준모델은 밸류체인을 넘어선 수평적 확산이 목적이다. 2028년까지 100개 이상의 사업장에 표준모델을 만들어 보급할 계획이다. 

이날 출범식에서는 현대자동차, LG전자, DN솔루션즈, 포스코, 에코프로, GS칼텍스, KAI, HD한국조선해양 등 업종을 대표하는 기업들이 업종 내 AI 자율제조 확산을 위한 전략을 발표하였다. 기업들이 발표한 전략의 공통 목표는 AI를 통한 생산성과 품질의 획기적 개선과 협력 업체 등 밸류체인 전반으로 AI를 확장시키는 것에 있다. 실시간으로 설비와 프로세스를 모니터링하고 AI로 데이터를 분석하면 작업 일정과 자원배분 등을 최적화하는 생산 시스템을 구축할 수 있다. 그 과정에서 에너지 사용량과 탄소도 감축할 수 있다. 또한 AI로 생산 과정에서 제품 결함을 자동으로 감지하고, 설비 고장을 사전에 예측하면 품질 향상에 큰 도움이 될 수 있다. 

제조 생산성 20% 올릴 것

프로젝트에 대해 과제당 최대 100억 원의 예산이 지원될 예정이다. 또한 산업부는 AI 자율제조 확산에 필요한 핵심기술 개발을 지원하기 위해 올해 3,000억 원 규모의 대형 연구개발(R&D) 과제를 기획할 예정이다. 여기에 한국무역보험공사는 얼라이언스에 참여한 기업들의 AI 자율제조 관련 프로젝트에 대해 5년간 10조원의 금융을 지원할 예정이다. 

정부는 이 같은 지원을 통해 2030년 제조 현장의 AI 자율제조 도입률을 40%이상까지 끌어올려(현재 5%) 제조 생산성을 20%이상, GDP를 3%이상 높인다는 계획이다. 안덕근 산업부 장관은 개회사에서 “제조 현장의 AI 도입은 선택이 아닌 생존을 위한필수 전략”이라며, “얼라이언스를 통해 대한민국 제조업 혁신의 대전환점을 마련하겠다”며 “정부는 필요한 모든 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.



   자율제조 사례: 자동차 분야

민첩하고 똑똑한 자동차 공장 만들기
SD, 제조과정 모든 데이터를 디지털화 연결해

자동차 업계는 앞으로 AI 자율공장을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 생산공장의 모든 생산요소를 데이터로 연결하여 변화하는 고객의 요구사항이 반영된 제품을 누구보다 빠르게 제공하는 민첩하고 똑똑한 공장, 즉 SDF(소프트웨어 정의 공장)을 만드는 것이다. 



제조과정의 모든 데이터를 디지털화 및 연결하고, 이를 기반으로 AI 기술을 적용해 수요에 따른 유연 생산, 새 모델 생산에 필요한 하드웨어 변경 시간과 비용 등의 생산준비 과정을 최소화함으로써 시장의 변화에 누구보다 빠르게 대응하는 것이 핵심 목표이다.

예를 들어 차량의 도어를 장착한 후 단차를 조정하는 공정에서 측정한 데이터를 AI가 분석하고 바디, 페인트 등 연관 공정과 피드백을 주고받으면 더욱 빠르고 정확한 조정이 가능하다. 나아가 디지털트윈을 이용하여 검증된 제어 알고리즘이 현장의 설비나 로봇의 컨트롤러에 적용될 경우 진정한 의미의 자율공장이 될 것으로 기대된다.

자동차 업계는 AI 자율제조 시스템이 도입됨에 따라 생산성이 크게 향상될 것으로 전망한다. 하나의 공장에서 검증된 신규 알고리즘은 SDV(소프트웨어 정의 자동차)의 OTA(Over The Air, 컴퓨터에 연결하지 않고 wi-fi 등을 사용하여 무선으로 펌웨어를 업데이트 하는 기술) 기능과 유사하게 국내·외 여러 공장에서 가동 중인 설비 및 로봇에 적용함으로써 여러 공장의 생산효율을 동시에 높일 수 있게 된다.