우리나라 제조업 중 약 76% 정도가 지능화 수준 기초 단계에 머물러 있습니다. 산업통상자원부는 'AI 자율제조 전략 1.0'을 발표하며 현재 9% 수준인 AI 자율제조 확산율을 2030년까지 30% 이상 높이고, 제조 생산성 또한 20% 이상 향상시키는 것을 목표로 제시했는데요. 기업들이 AI를 적극적으로 활용하여 생산성을 향상시킴으로써 산업 경쟁력을 확보하는 데에 정부도 노력을 기울이고 있지만, 아직 AI를 실제 도입하여 활용하고 있는 기업은 적은 편으로 나타났습니다.
이번 Cover Story에서는 자율제조 AI가 무엇인지, 현재 시점에서 확산되고 있는 이유는 무엇인지와 함께 도입 효과와 도입 시 고려할 점을 함께 이야기해보고자 합니다. 아래 링크를 눌러 원문을 확인해보세요!
HPE의 APAC & 인도 HPC & AI 부문 총괄이 AI 인프라에서 HPC 기술의 중요성에 대해 언급했어요. HPE는 꾸준히 AI 인프라가 과거 고성능 컴퓨팅(HPC), 슈퍼컴퓨터 인프라와 많은 부분에서 유사한 부분이 있다고 제시한 바 있는데요.
그는 AI 인프라를 도입하는 고객들이 중요하게 생각해야 할 부분으로 '모델 구동의 효율성'을 제시했어요. "AI가 급성장하면서 하드웨어 효율성뿐 아니라 모델을 구축, 구동하는 데서의 효율성도 중요한 문제가 됐다"고 강조했어요. 이와 함께 지속가능성과 탄소배출량 감소 측면에서도 최신 하드웨어로의 빠른 교체가 더 유리하다는 점을 지적했는데요. "IT 인프라의 칩들을 교체하는 적절한 시기는 '5년'인데 보통은 더 길게 유지하다가 교체하는 경우가 많았다"고 언급했어요.
산업통상자원부 자료에 따르면 지난해 기준 R&D 장비 공동이용 플랫폼 '아이-튜브(I-Tube)'에 등록된 3000만원 이상 장비 1만6734대 중 가동률이 0%인 장비가 5399대로 집계됐어요. 가동 실적이 없는 장비 중 83.5%는 구축 후 10년이 넘은 상태였어요. 가동률이 30% 이하인 장비를 모두 더하면 전체의 52.3%에 이를 정도로, 가동률이 저조한 상황이에요.
아이-튜브는 연구기관 등에 구축된 고가의 기술 개발 장비를 다른 기업, 대학, 연구소가 활용할 수 있도록 장비 및 지원 서비스를 등록할 수 있는 플랫폼이에요.
"앞으로의 기업 흥망성쇠는 AX 도입 여부가 결정할 것이다." AI 업계 전문가들의 공통된 전망이에요. AX는 기업의 성장을 앞당길 수 있는 기회요인이기도 한데요. 특히 제조업과 연구개발(R&D) 분야에서 풍부한 데이터를 보유한 국내 기업은 AX 전환기의 '최대 수혜자'가 될 수 있다는 주장도 나오고 있어요. 지금껏 쌓아온 데이터와 제조 노하우에 AI를 적용하면 효율성과 경쟁력, 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있다는 분석이에요.
올해 통계청이 실시한 기업 규모별 AI 도입 비중 조사에 따르면 대기업의 도입률은 9.2%, 중소기업의 도입률은 2.9%로 나타났어요. 중소기업이 AX를 따라가지 못할 경우 만성적인 생산성 격차는 더욱 커질 것으로 우려되고 있는데요. 이에 "AI에 대한 CEO의 이해가 없다면 성공적인 도입과 운영에 한계가 존재한다"면서 CEO의 AI 인식 확대가 중요하다는 의견이 제기됐어요.
항공우주산학융합원이 2024년 대한민국 산업안전박람회에서 빅데이터 기반 항공안전관리 기술과 플랫폼을 선보였어요. 해당 연구는 미국에 있는 비영리 연구개발 기업인 MITRE(마이터)와, 클루닉스를 포함한 국내의 다양한 대학, 기관 및 기업이 함께했는데요.
항공우주산학융합원 항공우주정보센터의 센터장은 "이번 R&D를 시작으로 항공사 뿐만 아니라 헬리콥터, UAM, 드론 등 다양한 항공 분야로 데이터 기반 안전관리기술을 확대할 계획"이라고 밝혔어요. 또한 "AI 기술 접목 등을 통해 보다 기술적이고 예방적인 안전관리기술을 개발하고 실용화하는 데 주력하겠다"라고 덧붙였어요.
