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중소 제조기업은 스마트공장 구축으로 디지털 기반의 기초체력을 축적해 왔음에도 여전히 투자여력, 전문인력 부족 등으로 AI·로봇을 통합적으로 도입하는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 메가프로젝트로 대표되는 국가 차원의 대규모 기술개발 성과를 중소기업의 업종·공정에 맞게 적용하고 확산하는 정책 간 이어달리기 체계도 강화할 필요가 있다. 중기부는 도입 기업의 AI 전환, 기술공급기업 육성, 제조데이터 선순환, 지역·인력 기반 확충 등 4대 축을 중심으로 정책체계를 고도화한다.
먼저 장비·공정·공장을 아우르는 피지컬 AI 통합 실증을 추진한다. 실제 생산환경에서 AI와 로봇의 통합운용 가능성과 효과를 검증해 중소기업의 생산조건에 적합한 선도모델을 확보하고 현장 도입의 불확실성을 낮춘다. 관계부처와 협업해 국가 전략프로젝트에서 확보한 범용·원천기술을 스마트공장 보급체계에 연계한다. 과학기술정보통신부의 ‘모두의 AI 공장장’ 등 메가프로젝트의 성과와 산업통상부의 암묵지 기반 AI 모델을 중소 제조현장에 맞게 적용·확산함으로써, 국가적 AI 투자의 온기와 성과가 중소기업이 체감하는 생산현장 개선으로 이어지도록 주력한다.
스마트제조 전략기술로드맵을 수립해 기술개발과 투자의 방향성을 제시한다. 스마트제조기술산업 특수분류를 토대로 자동화·연결화·정보화·지능화 분야를 포괄해 데이터·AI·로봇의 융합에 필요한 기술개발 방향을 구체화한다. 우수 기술공급기업은 스마트제조 전문기업으로 지정해 정부의 스마트제조혁신 지원사업 참여 시 우대하고, 기술개발부터 실증·해외 진출까지 집중 지원한다. 2030년까지 전문기업 500개사를 확보해 중소 제조업의 AI 전환을 이끌 기술공급 기반을 강화한다.
제조데이터도 전략자산화 한다. 정부 지원사업에서 생성되는 데이터를 체계적으로 수집하고, 표준화·관계 구조화를 통해 서로 다른 장비와 시스템 간 데이터의 상호운용성을 높인다. 기존 인공지능제조플랫폼(KAMP)을 ‘제조AI 24’로 고도화해 데이터 수집·표준화, 자산화, AI 모델 개발·고도화, 현장 재적용·환류로 이어지는 ‘제조데이터 선순환체계(플라이휠)’를 구축한다.
4대 과학기술원의 지역산업 연계 특화 교육과 현장 인턴십 등을 통해 청년인재를 AX 실무·전문인력으로 육성하고, 재직자 교육으로 현장의 AI 운용역량을 높인다. 중기부는 이번 전략을 통해 2030년까지 중소 제조기업 3만개의 디지털 전환 및 6000개의 AI 도입 달성으로 중소 제조현장의 디지털 전환율을 50%, AI 도입률을 10%로 높일 계획이다.
이소영 중기부 장관은 “AI 대전환의 시대에 우리나라 경제·산업의 근간인 중소기업의 제조AI 혁신이 대한민국 피지컬 AI 선도국가 도약의 핵심”이라며 “이번 대책을 통해 중소 제조현장은 피지컬 AI의 실증과 확산이 이루어지는 혁신의 무대가 될 것”이라고 밝혔다.
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