[다이어리포인트=엄주용 기자] 정부가 2030년까지 스마트제조혁신에 5조원 이상을 투입해 중소 제조기업 3만곳의 디지털 전환을 지원한다. 이 가운데 6000곳에는 인공지능(AI)을 도입해 데이터와 AI, 로봇이 연결된 피지컬 AI 제조현장을 확산한다.
피지컬 AI는 화면 속에서 답만 내놓는 AI와 달리 센서로 현실을 인식하고 판단한 뒤 로봇이나 제조장비를 움직이는 기술이다. 공장에서는 생산 데이터를 모으고 AI가 품질·공정 상태를 분석하며 로봇이 조립, 운반, 검사처럼 반복적이거나 위험한 작업을 수행하는 방식이다.
디지털 전환 뒤 AI와 로봇을 연결한다
중소벤처기업부는 기업의 준비 수준에 따라 디지털 전환과 AI 전환을 단계적으로 지원한다. 기초 데이터가 부족한 기업에는 설비와 공정 데이터를 쌓을 기반을 마련하고, 이미 시스템을 갖춘 기업에는 AI 분석과 로봇 적용을 고도화하는 방식이다.
정부는 장비·공정·공장 전체를 묶은 통합 실증도 추진한다. 실제 생산환경에서 AI와 로봇이 함께 작동하는지 확인해 업종과 생산조건에 맞는 모델을 만들고, 기업이 도입 전에 비용과 효과를 가늠할 수 있도록 한다.
생산성보다 먼저 달라질 현장은 안전과 인력 배치다
이번 계획이 진행되면 소비자는 제조기업의 제품 품질 편차와 납기 변동이 줄어드는 효과를 체감할 가능성이 있다. AI 검사와 자동화가 확대되면 불량품을 찾는 속도가 빨라지고, 사람이 맡던 고위험·고반복 작업을 로봇이 보조하는 구조도 늘어날 수 있다.
일자리는 단순히 줄고 늘어나는 문제보다 역할이 바뀌는 흐름에 가깝다. 설비를 조작하는 인력에게는 AI 운용과 데이터 해석 능력이 요구되고, 로봇 유지보수·공정 설계·안전관리 같은 직무 수요가 커질 가능성이 있다. 다만 기업별 도입 속도와 교육 여건에 따라 전환 과정의 격차가 생길 수 있다.
정부는 제조데이터를 표준화하고 기존 인공지능제조플랫폼을 ‘제조AI 24’로 고도화할 계획이다. 데이터가 장비와 시스템 사이에서 호환돼야 AI 학습과 현장 재적용이 가능하기 때문에, 로봇을 들여놓는 것만으로는 피지컬 AI 공장이 완성되지 않는다.
지역 제조AI 데이터센터와 실증 인프라를 연계하고 4대 과학기술원의 교육·인턴십으로 전문인력을 키우는 방안도 포함됐다. 기술공급기업은 2030년까지 500곳을 스마트제조 전문기업으로 육성할 계획이며, 중소 제조업 현장에 적용할 수 있는 선도모델과 인력 확보가 확산 속도를 좌우할 전망이다.
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