KIAT ‘M.AX 동향과 정책적 시사점’ 보고서 발간

“‘AI 팩토리 선도사업’ 기업 중심 시각 필요”

“AX 필요 공정에 여러 AI 기술 테스트해야”

[챗GPT를 이용해 제작함]
[챗GPT를 이용해 제작함]

[헤럴드경제=박혜원 기자] 정부가 국내 제조업 경쟁력을 키우기 위해 인공지능 전환(M.AX) 정책과 관련 기업 수요에 맞춘 기술을 제공하는 동시에 대기업 중심이 아닌, 중소기업도 폭넓게 참여할 수 있도록 문턱을 낮춰야 한다는 연구기관 지적이 나왔다.

한국산업기술원(KIAT)은 최근 발간한 ‘제조 데이터 기반의 M.AX 동향과 정책적 시사점’ 보고서에서 산업부 AI 팩토리 선도 사업을 언급하며 “AI 기술 중심으로 기획되어 있으나 기업 중심의 시각이 고려돼야 한다”고 밝혔다.

이미 개발된 AI 기술을 기업에 제공하기보단, 기업 수요에 맞춰 기술을 개발해야 한다는 게 KIAT 지적이다. 보고서는 “이미 개발된 AI 설루션을 공정에 접목하는 방향으로 사업이 구성돼 있다”며 “AX 현장에서 중요한 점은 AI 기술의 모델과 데이터가 어떤 공정에 맞는지를 찾는 것이 아니라 AX를 필요로 하는 공정에 적용 가능한 여러 AI 기술을 테스트하여 설루션을 발굴하는 것”이라고 설명했다.

그러면서 “다양한 AI 활용 수요 발굴을 위해 기업 중심의 제조 AI 컨설팅, 공정 사례 개발, 수요 파악을 통한 양적 확산 전략이 필요하다”고 강조했다.

AI 팩토리 선도사업은 산업부가 527억원을 투입하는 M.AX 핵심 사업으로, 각 기업이 자동화 기술 도입을 원하는 공정별 데이터를 공동으로 수집해 AI 모델을 개발하는 게 취지다. 산업부는 지난해 이 사업을 공고해 지난 4월 32개 지원 대상 공정 및 업종을 발표했다.

KAIT는 해당 사업에 중소기업의 참여 문턱이 높다고도 언급했다. 보고서는 “대·중·소기업 간의 데이터 공유, AI 모델 공동 개발 방식으로 제시돼 있으나 중소기업의 하도급 실태와 비용 부담에 따른 AI 인력 미확보로 중소기업의 적극적인 참여에 한계가 있다”고 말했다.

제조업 AX 지원은 대기업만이 아닌 중소기업에도 고르게 이뤄져야 한다는 게 KAIT 제언이다. 해외의 경우 AX 과정에서 대·중소 기업이 협력하는 사례가 흔하다. KAIT에 따르면 독일 엔지니어링 기업 지멘스(Siemens)의 경우 타 기업에 무료로 사물인터넷(IoT) 서비스 설루션 계정을 제공한 뒤 데이터를 공동 수집하고, 여기에서 확보한 데이터를 자사 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 공정 자동화에 적용하고 있다.

보고서는 이같은 협력 모델을 위해선 데이터 확보 단계에서부터 어려움을 겪는 중소기업에 맞춘 정책이 필요하다고 제언했다. 보고서는 “중소기업에는 제조 AI를 사용하기 위한 데이터 설비와 수집 센터, IoT 장치의 보급이 부족하며 이를 담당할 엔지니어가 미비하다”며 “데이터 수집 인프라 격차 극복을 위한 생산성 제고 노력이 필요하다”고 주장했다.

그러면서 “제조 데이터의 소유권과 데이터 경제화에 따른 이익 공유에 대한 협력 체계 구축으로 데이터 기반 가치 사슬을 구축해야 한다”고 덧붙였다.

삼성 반도체 DNA, 공공 팹에 이식…K-반도체 생태계 강화

삼성 반도체 DNA, 공공 팹에 이식…K-반도체 생태계 강화

[헤럴드경제=김현일 기자] 삼성전자가 포스텍(POSTECH) 나노융합기술원에 반도체 팹 운영·관리 노하우를 전하는 ‘공공 팹(Fab) 운영 컨설팅’을 성공적으로 마무리했다.
https://biz.heraldcorp.com/article/10870605?sec=027

klee@heraldcorp.com