한국 제조업은 ‘대전환’의 갈림길에 서 있다.
과거의 성공 방정식이 더 이상 통하지 않는 거대한 지각 변동이 시작됐다.
대량생산으로 대표되는 원가 절감에서 ‘초정밀’을 통한 효율성 극대화로 변화하고 있는 것이다.
사람 손이 덜 타는 방식으로, 대기업뿐 아니라 중소기업까지 제조공정에서 인공지능(AI)을 활용할 수 있는 토대를 구축하는 게 중요한 과제라는 평가가 나온다.
최재식 한국과학기술원(KAIST) 김재철 AI대학원 교수이자 AI자동화 솔루션 기업인 인이지 대표는 최근 아시아경제와의 인터뷰에서 한국 제조업 전체가 생존하기 위한 유일한 길은 AI를 통한 ‘초정밀화’라고 단언했다.
제조업 AI 혁신으로 나타나는 변화가 대기업뿐 아니라 중소기업에까지 미쳐야 진정한 제조업 패러다임 변신이 가능하다고 조언했다.
◆산업 패러다임 ‘벌크’에서 ‘초정밀’로=그는 "과거처럼 양으로 승부하는 ‘벌크(bulk)’ 생산 시대는 저물었다"며 한국 산업 전체가 직면한 현실을 냉철하게 분석했다.
이어 "HBM(고대역폭메모리)처럼 아무나 만들 수 없는 고정밀·고부가가치 제품을 만들어 비싸게 파는 방향으로 체질을 개선해야 한다"고 역설했다.
최 교수는 자신이 창업한 인이지를 통해 SK에너지의 디젤유 품질 향상, KG스틸의 냉연강판 품질 편차 축소에 기여한 사례를 들었다.
AI를 통해 어떻게 ‘초정밀화’를 구현하는지 보여주는 대표적인 사례다.
엔지니어 노하우만으로는 도달할 수 없는 초정밀화를 AI 학습과 과정을 통해 도달해 낼 수 있다는 설명이다.
가공 과정에서 물성이 바뀌는 자동차 강판이나 강관의 특성을 AI가 감지해 내도록 한다는 것이다.
AI를 활용한 조그마한 차이는 부가가치를 높일 수 있다고 했다.
최 교수는 "벌크 암모니아가 고품질 제품과 가격이 100배까지 차이가 난다.
그런 차이를 만들기 위해 AI 활용이 필요하다"고 했다.
제조 AI 도입하면 ‘기술 단절’도 막을 수 있다.
최 교수는 "체계적인 시스템이 부족한 중소기업일수록 ‘장인’ 한 사람의 은퇴가 곧 회사의 핵심 기술 유실로 이어진다"고 지적했다.
AI는 이들의 손끝 감각과 노하우를 데이터로 축적하고 시스템화해 기업의 가장 소중한 자산을 보존하고 전수하는 ‘디지털 도제 시스템’ 역할을 할 수 있다.
◆변화의 최전선, 중소기업의 과제=최 교수는 거대한 변화의 물결이 우리 산업의 허리인 중소기업에 더욱 큰 도전이자 기회라고 설명했다.
그는 "산업 전체의 업그레이드는 결국 공급망을 이루는 수많은 중소기업의 혁신 없이는 불가능하다"며 AI가 중소기업에 더 절실한 이유를 설명했다.
AI 도입을 위한 높은 초기 비용과 전문가 부재는 중소기업에 큰 장벽이다.
최 교수는 ‘협력 생태계’와 ‘사용자 중심의 쉬운 AI’를 해법으로 제시했다.
그는 "개별 기업의 노력만으로는 한계가 있다"며 "정부나 협회가 주도해 중소기업이 공동으로 활용할 수 있는 데이터 플랫폼을 만들거나 저렴한 구독형 AI 솔루션을 제공하는 ‘연합적 접근’이 필요하다"고 제안했다.
그는 "AI가 주인공이 아니라 공장의 숙련공이 주인공이 돼야 한다"며 "복잡한 코딩 없이 스마트폰 앱처럼 쉽게 쓸 수 있는 AI 솔루션이 보급돼야 현장에 뿌리내릴 수 있다"고 강조했다.
백종민 테크 스페셜리스트 cinqange@asiae.co.kr
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