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제조업 구조적 위기, ‘M.AX 얼라이언스’로 돌파한다

신용민 산업통상부 제조AI확산TF 과장 2025년 11월호

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대한민국 제조업은 GDP의 28%, 수출의 84%를 차지하는 경제의 핵심 기반이다. 그러나 최근 우리 제조업은 성장 둔화, 생산인력 부족, 글로벌 경쟁 심화 등 구조적 위기에 직면해 있다. 인건비와 에너지 비용 등은 꾸준히 상승하는 반면, 고령화로 숙련인력은 줄고 있다. 미국 통상정책의 불확실성, 중국 제조업의 부상 등 대외 여건도 녹록지 않다. 주요 경쟁국들은 첨단 제조 기술에 막대한 투자를 집중하며 기술격차를 빠르게 벌리고 있다. 지금 추세라면 세계시장에서 우리 제조업이 설 곳이 없다는 우려가 제기된다.

산업통상부는 이런 위기를 돌파하고자 지난 9월 10일 대한상공회의소와 공동으로 글로벌 제조 AX 최강국을 목표로 1천 개 이상의 기업·대학 등이 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 출범했다. AI 팩토리, 자율주행차, 휴머노이드, 반도체 등 10개 하위 얼라이언스에 업종별 대표기업과 AI 개발기업, 주요 부품·소재 기업, 학계와 연구기관 등이 참여한다. 이들은 데이터 공유, 공동 기술개발 등을 통해 제조 현장에 AI를 접목하고 AI 탑재 제품·서비스를 개발해 제조업 경쟁력을 높인다.

그중 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 제조 AI 모델을 개발하고 공정에 적용해 제조 생산성을 획기적으로 높이는 ‘AI 팩토리’를 본격 추진하고 있다. 세계경제포럼에 따르면 AI를 도입한 글로벌 등대공장들은 생산성이 30% 이상 오르고 제조 비용도 20% 이상 절감되는 등 뚜렷한 성과를 내고 있다. 부족한 노동력을 보완하고 최적의 판단으로 공장을 자율 운영할 수 있는 제조 AI는 더 이상 선택이 아닌 필수다. 삼성전자, 현대차 등 대표 제조기업들도 제조 AI의 필요성에 공감하고 얼라이언스에 동참하고 있다. 정부는 제조 AX 확산을 위해 다음의 과제들을 추진한다.

첫째, 2030년까지 누적 500개의 AI 팩토리 선도사업(2025년 10월 기준 102개)을 수행한다. 핵심 제조기업의 공정에 AI를 접목해 생산성과 품질을 향상하고, 산업 전반에 확산 가능한 성공 모델을 창출할 계획이다. 현재는 제조업에 미치는 파급효과가 크고 고품질 데이터 확보가 가능한 업종별 대표기업 위주로 선도사업을 추진 중이다. 예를 들어 삼성전자는 AI를 통한 HBM 품질검사 시스템을 개발하고, 현대차는 셀 방식 생산에 맞는 다기능 AI 로봇팔을 개발한다. 향후에는 공급망을 고려해 주요 산업을 중심으로 협력사들도 적극 지원한다.

둘째, 업종별 특화 제조 AI 모델 개발이다. 설비와 제품 특성 등에 따라 데이터 패턴이 달라지므로 개별 기업의 공장에 맞춰진 모델은 범용적으로 활용하기 어렵다. 이에 업종별 특성과 주요 공정을 중심으로 업종별 특화 AI 모델을 개발·보급할 계획이다. 반도체·자동차·철강·석유화학 등 주요 업종별로 최적화된 AI 알고리즘을 구축하고, 이를 중소·중견 기업들이 쉽게 활용할 수 있도록 지원한다.

셋째, AI기업과 제조기업 간 네트워킹을 활성화한다. AI기업은 제조 데이터 접근에 어려움을 겪고 제조기업은 AI 적용 방법을 찾기 어렵다는 구조적 문제가 있다. 정부는 이를 해소하기 위해 공동 협력개발, 실증 등 사업을 우선 지원한다.

이 밖에도 정부는 제조AI기업들의 해외 진출을 촉진하고 제조기업이 생산 공정을 넘어 제품설계·AS 등 기업활동 전반에 AI를 활용할 수 있도록 다양한 지원을 확대하는 등 향후 구체적인 지원방안을 마련하고 발표할 계획이다.

AI는 산업의 경쟁방식을 근본적으로 바꾸는 패러다임 전환이다. 우리는 세계 최고 수준의 제조기업들을 중심으로 우수한 숙련 노동자와 양질의 제조 데이터를 갖고 있어 AI 개발을 위한 기반 여건이 충분하다. 산업통상부는 M.AX 얼라이언스를 중심으로 우리 기업들의 역량을 모아 한국이 세계시장을 선도하는 제조 AX 최강국으로 도약할 수 있도록 전폭적인 지원을 해나갈 것이다.