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뿌리부터 강한 제조 강국, 소공인 맞춤형 AI 생태계 구축에서 시작됩니다

DAIM 장영재 대표

제조업의 디지털 전환이 대기업 중심의 자율 제조 체제로 빠르게 진전되고 있지만, 지속 가능한 산업 경쟁력을 가지려면 전체 제조업의 88%를 차지하는 소공인 현장이 함께 움직여야 합니다. 하지만 현실에서는 전문 인력 부족과 높은 비용으로 기술 도입에 큰 부담을 느끼고 계시죠.

[출처: 중소벤처기업부 `2024 스마트제조혁신 실태조사` (중소벤처기업연구원 재가공, 2025.12)]

한눈에 보는 국내 중소 제조업의 AI 현주소

- 중소기업 AI 기술 도입률: 0.1% (도입 계획 보유 기업도 1.6%에 불과)

- 스마트공장 구축 수준: 75.5%가 기초 단계에 머무름 (고도화 단계 전환은 0.3% 미만)

- AI·디지털트윈 보급률: 0.5% 이하

게다가 재래식 주방에 장작 몇 개 더 놓아주는 수준의 주먹구구식 지원이나 비전 없는 개별 도입도 문제입니다. 

제조실행시스템(MES), 자재 관리, 무인운반차를 각기 다른 업체에서 제각각 도입하다 보니, 서로 호환이 안 돼 조율에만 수개월과 수억 원의 인건비가 날아가는 악순환이 반복되기도 하거든요. 이러한 문제를 풀기 위해서는 소공인 스마트화 전략의 방향을 크게 세 가지로 바꿔야 합니다.

1. 개별 지원에서 `장비·공공 플랫폼` 중심으로 전환

식당들이 각자 배달 앱을 만드는 대신 배달 플랫폼에 들어가는 것처럼, 소공인 공장도 개별 시스템을 다 따로 구축할 필요가 없습니다. 

현장 장비에서 데이터를 직접 추출해 표준화된 형태로 저장·활용할 수 있는 플랫폼이 제공되어야 하는데요. 특정 민간 기업의 독점을 막기 위해 정부와 관련 협회가 참여하는 공공 인프라 형태로 확장할 때 중소 제조업의 든든한 데이터 생태계가 마련됩니다.

2. 현장에 꼭 필요한 적정기술과 대화형 AI의 결합

소공인 현장에 필요한 건 거창한 AI 솔루션이 아닙니다. 

`기계가 지금 가동 중인지`, `이상 징후는 없는지` 같은 기본 정보만 파악해도 큰 도움이 되거든요. 주요 장비에 데이터 수집 모듈을 깔고 장비 매뉴얼을 학습한 머신GPT를 결합하면, 작업자가 `기계가 멈췄는데 원인이 뭐야?`라고 물었을 때 센서 값과 매뉴얼을 바탕으로 즉시 해결책을 얻을 수 있습니다.

3. 단일 OS 기반의 시스템 통합과 `사전 시뮬레이션` 체계 구축

[단일 OS로 통합제되는 `KAIST 피지컬 AI 무인공장 실증랩` 전경]

파편화된 스마트팩토리 문제를 근본적으로 해결하려면, 개별 장비를 넘어 공장 전체를 하나의 운영체제(OS)로 통합 제어하는 표준과 사전 검증이 절실합니다.

우선 수억 원대의 로봇이나 설비를 무턱대고 도입하기 전에, 소기업도 부담 없이 3D 가상 공장에서 동선과 필요 대수를 미리 검증해 볼 수 있는 사전 시뮬레이션 환경이 제공되어야 중소·소공인의 스마트화 실패 리스크를 획기적으로 줄일 수 있습니다.

더 나아가, 과기정통부 실증사업으로 KAIST에 구축된 ‘피지컬 AI 무인공장 실증랩’처럼 지능형 에이전트 기반 단일 운영체계(xMS)로 설비를 통합 제어하고 실시간 감독·판단까지 수행하는 체계가 현장에 적용될 때, 실제 부품 1개당 제조 시간을 30분 단축하고 생산성을 7.4% 올리는 압도적인 실증 성과로 이어지게 됩니다.

결국 성공적인 AI 전환은 거창한 솔루션이나 로봇 몇 대를 들여놓는다고 완성되지 않습니다. 

현장의 데이터가 차곡차곡 쌓이고, 파편화된 설비를 하나로 묶어주는 표준 운영 체계가 갖춰질 때 비로소 진짜 변화가 시작됩니다. 대기업만 앞서가는 제조업이 아닌, 중소·소공인까지 함께 뿌리부터 단단해지는 제조 생태계가 필요한 시점입니다. 

현장이 실제로 쓸 수 있는 `적정기술`과 설비 간 단절을 허무는 `통합 표준`이야말로, 대한민국 제조업이 다 함께 다음 단계로 도약하기 위한 가장 확실한 출발점입니다.

☞ 이 인사이트는 장영재 대표의 언론 기고문과 인터뷰를 바탕으로 요약·재구성한 글로 제목을 클릭하면 기사를 확인하실 수 있습니다. 

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