2030년까지 AI팩토리 500개·AX 실증산단 25개 구축
산업통상부가 AI팩토리 사업장을 점검한 결과 생산성은 평균 30.1%, 불량률은 평균 15.5% 개선된 것으로 확인됐다.
산업부는 4일 하반기 부처 업무보고를 앞두고 M.AX 주요 성과와 향후 추진계획을 발표했다.
M.AX 성과는 반도체·자동차·조선 등 실제 제조현장에서 구체적인 수치로 나타났다. 산업부는 AI팩토리 선도 프로젝트를 통해 그간 170여 개 사업장의 AX를 지원해왔다. 이 중 사업에 상대적으로 일찍 착수해 구체적인 성과가 나타나기 시작한 42개 사업장을 점검한 결과, 생산성은 평균 30.1% 높아지고 불량률은 평균 15.5% 낮아진 것으로 확인됐다.
개별 기업 성과도 확인됐다. 반도체 분야에선 서플러스글로벌이 반도체 장비 재자원화를 위한 장비 해체와 부품 선별·회수 등 공정에 AI를 접목해 생산성을 66.7% 높였고, 자동차 분야에선 아산성우하이텍이 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템으로 품질검사 시간을 90% 줄였다.
조선 분야에선 HD현대삼호가 선박 조타장치와 방향타 간 연결축을 지지하는 러더트렁크 용접·생산공정에 AI 기반 자율용접·검사 솔루션을 도입해 생산성을 50% 높였다.
산업부는 이런 성과를 토대로 AI 도입 경험과 역량이 부족한 중소·중견기업이 현장에서 검증된 AI 모델과 솔루션을 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다.
M.AX 얼라이언스는 지난해 9월 제조기업과 AI 기업, 대학·연구기관 등 1000여 개 기관이 참여하며 출범했다. 올해 2월에는 산업단지를 거점으로 하는 산단AX 분과가 추가되면서 AI팩토리·AI반도체·AI로봇 등 11개 분과 체계로 확대됐다.
산업부는 2030년까지 AI팩토리를 500개로 늘리고 AX 실증 산단도 25개로 확대할 계획이다. 또한 사람이 개입하지 않아도 AI가 전 공정을 스스로 운영하는 '풀스택 AI 팩토리'의 핵심기술도 개발해, 국내 실증을 거쳐 상용화와 수출까지 이어간다는 방침이다.
숙련공의 노하우를 데이터로 축적해 AI 학습에 활용하는 제조 암묵지 사업과 함께, 흩어진 제조데이터를 한곳에 모아 관리·활용하는 국가 제조데이터 라이브러리 구축도 병행한다.
로봇 핵심 취약부품 국산화, 조선·자동차·철강 등 10대 업종별 특화 휴머노이드 개발도 함께 추진한다.
김정관 산업부 장관은 "생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산하도록 하겠다"고 말했다. 이어 "제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극적으로 지원하겠다"고 덧붙였다.
