산업 산업일반

"공장 투자비용 30% 감축" 산업AI 확산 손잡은 민관

상의·산업부 '제조혁신 세미나'

특화모델 구축·인재 양성 논의

장영재 한국과학기술원(KAIST) 산업시스템공학과 교수가 17일 서울 중구 상의회관에서 열린 ‘산업AI 전략(M.A.P) 세미나 : 제조혁신의 미래를 설계하다’ 행사에서 기조 발표를 하고 있다. 사진 =대한상공회의소장영재 한국과학기술원(KAIST) 산업시스템공학과 교수가 17일 서울 중구 상의회관에서 열린 ‘산업AI 전략(M.A.P) 세미나 : 제조혁신의 미래를 설계하다’ 행사에서 기조 발표를 하고 있다. 사진 =대한상공회의소




미국과 중국 등 강대국들이 제조업 부흥을 노리는 흐름에 맞서 국내 산업계 역시 인공지능(AI)을 통해 한 단계 도약해야 한다는 목소리가 나왔다. 범용 AI 기술에서는 열위에 있지만 축적된 제조 현장 데이터 등을 활용하면 산업별 특화 AI에서는 경쟁력이 있다는 분석이다.



대한상공회의소는 17일 산업통상자원부와 함께 서울 중구 상의회관에서 ‘산업AI 전략(M.A.P) 세미나 : 제조혁신의 미래를 설계하다’ 행사를 개최했다.

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기조 발표에 나선 장영재 한국과학기술원(KAIST) 산업시스템공학과 교수는 “미국·중국의 제조업과 경쟁하기 위한 우리만의 전략이 필요하다”면서 “AI는 늦었지만 산업·제조 AI에는 아직 기회가 있다”고 강조했다. 장 교수는 물류 자동화 기업인 다임리서치 사례를 들며 “공장 로봇을 조작하는 작업자를 AI 디지털트윈으로 대체해 공장 투자비 30%를 절감했다”면서 “한국 산업의 경쟁 우위를 확보하려면 국내 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로서 활용해야 한다”고 역설했다.

산업부도 제조 현장에 특화한 AI 고도화를 목표로 제시했다. 올해 산업부는 선도 프로젝트를 발굴해 AI를 통한 제조 혁신 사례를 산업 전반으로 확산하고 산업 데이터의 생성·활용 및 AI 인재 양성, 제조 기업과 AI기업 간 협력 등에 정책 초점을 맞출 계획이다.

이승렬 산업부 산업정책실장은 “창조적 응용과 수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 실력을 발휘할 때”라며 “기업이 실제 필요로 하는 산업 특화 AI 모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 것이 시급하다”고 말했다.


허진 기자
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