25일 부산 한국해양대학교 산학융합캠퍼스 대강당에서 열린 '제3회 BJFEZ 기업현장포럼' 참석자들이 기념촬영을 하고 있다.
제3회 BJFEZ 기업현장포럼
강사 이창석 경남테크노파크 AI데이터팀장, 양창문 부산테크노파크 첨단주력산업단장
제목 제조AI 대전환, 기업이 나아가야 할 길
'제3회 BJFEZ 기업현장포럼'이 25일 부산 강서구 한국해양대학교 산학융합캠퍼스 대강당에서 열렸다. 기업현장포럼은 기업이 직면한 현장 이슈와 정책 대안을 한자리에서 모색하고 특히, 부산진해경제자유구역 입주기업의 목소리를 듣고 정책으로 연결한다. 이 포럼은 부산진해경제자유구역청과 입주기업협의회가 주관한다.
이날 이창석 경남테크노파크 AI데이터팀장과 양창문 부산테크노파크 첨단주력산업단장이 '제조AI 대전환, 기업이 나아가야 할 길'이라는 대주제로 강의했다. 이른 아침부터 100여명의 입주기업 대표와 기관 관계자들이 자리했으며 특히 박성호 부산진해경제자유구역청장, 이수태 입주기업협의회장((주)파나시아 대표), 김정환 경남테크노파크 원장도 참석해 큰 관심을 보였다.
이창석 강사는 '경남 제조 특화 AI 대전환'의 의의와 정책 방향·지원 계획 등을 설명했다. 경남은 우주항공산업, 방위산업, 기계산업 등 국가 주력 산업이 집적돼 있어 중소 제조기업의 지속 가능한 경쟁력 확보를 위해 AI 전환(AX)이 시급한 상황이다. 창원국가산업단지는 지난 2020년 스마트선도산단 지정 후 생산액과 수출액이 꾸준히 우상향하는 추세다. 그러나 현 수준에서 퀀텀 점프를 위해서는 미래 제조 혁신을 선도해야 하며 그 해법은 AX라고 할 수 있다.
AX가 필요한 이유로는 인력 부족·글로벌 공급망 위험 확대·생산설비 노후화·온실가스 국제규제 강화·산업재해 지속 등이 꼽힌다. 현재 제조업 기피, 인구 감소, 고령화로 지방 중소업체에서는 양질의 인적자원 공급이 어려운 상황이다. 또 전쟁, 관세 등 글로벌 공급망 교란이 이어져 원활한 원자재 공급, 생산량 최적화, 재고 최소화가 요구된다. 설비투자 둔화에 따른 생산설비 종합관리체계를 비롯해 국제 온실가스 규제에 발맞춘 공정 개선 대책도 필요하다. 또한 영남권에서 발생하는 산업재해가 국내 상위권인 만큼 안전한 근로환경 조성 대책도 절실하다.
지역 제조기업이 AX로 인적·물적자원 위기를 극복해야 할 시점이지만 현장에서는 AX 진입장벽이 높다고 아우성이다. 경남 도내 기업 98%가 AX 필요성을 인식하고 있지만 예산과 인력, 기술자원 부족으로 어려움을 겪는다고 응답했다. IoT, AI, 빅데이터 등 핵심 AX 기술 확보에 정부 차원의 정책 지원이 이뤄져야 하는 대목이다.
이창석 팀장
AX를 통해 제조기업은 설계·검사·공정·에너지관리·예지보전·공급망관리·수요예측·재난안전 등 모든 과정에 지능화를 입힐 수 있다. 이미 AX를 추진한 기업들은 비용 감소에 따른 매출 향상, 공정 불량률 감소, 에너지 소비 절약, 설비 및 공구 수명 연장, 재고수량 안정화 등 긍정적 효과를 거두고 있다.
'경남 제조 특화 AI 대전환 기반 조성'의 핵심전략은 △현장 맞춤형 AI 솔루션 실증·확산 △경남 제조AI데이터센터 구축 △제조 특화 현장 맞춤형 AI 인력 양성으로 구성된다. AI 전문가와 전문기업으로 구성된 제조AI 지원단을 운영하고, 특히 창원산학융합원에 AI의 뿌리가 되는 데이터센터를 구축·운영해 도내 기업·대학 등이 24시간 이용 가능하도록 한다. 경남테크노파크는 지역 제조기업의 AX를 위한 다각적 지원에 나선다는 계획이다.
양창문 단장
이어 양창문 강사는 '데이터에 기반한 부산 제조업 특화 AI 확산 방안'에 대해 소개했다. 인공지능은 '기계도 생각을 할 수 있을까?'는 가능성에서 출발했으며 머신러닝과 딥러닝, 생성형 AI 등 기술이 발달하며 AI 붐을 맞이하고 있다. 최근 10년간 학습에 필요한 변수는 100만배, 연산횟수는 1억배 증가했다. 이제는 하드웨어 개선과 데이터 증가에 힘입어 파운데이션 모델까지 등장했다. 기존에는 특화된 기능만을 수행하는 전용모델 위주였다면, 파운데이션 모델은 하나의 범용 모델이 다양한 과제를 해결할 수 있다.
제조기업의 AI 활용 사례도 소개했다. 금호타이어는 디자인 생성 에이전트를 활용한 AI 기반 신제품을 개발해 개발 기간을 50% 단축했다. 현대모비스는 모터 작동 시 발생하는 소리 파형을 학습한 뒤 생산 과정에서 이상을 판단하게 했다. 1초에 1대씩 정밀한 검사가 가능해져 생산성이 크게 좋아졌다. 대한항공도 항공기 동체 조립 과정에 필요한 드릴-리벳 공정의 자동화를 위한 자율공정을 개발했다.
부산 중소기업 AI 확산 방안으로는 디지털 트윈 산단통합관제 플랫폼을 통한 AX 서비스 기반 마련, 조선기자재 분야 AI 도입 등이 제시됐다.
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