[기고] AI 맞춤화로 완성하는 제조 경쟁력

AI 요약

AI는 생산성·효율성·자동화 측면에서 이점을 제공하며 제조업, 특히 기계 제조사들이 외면하기 어려운 현실이지만 많은 기업이 무분별한 도입이나 고급 모델의 성급한 적용으로 장애를 겪고 있어 자사 디지털 전환 단계 진단과 기초부터 단계적 도입이 필요합니다. 전사 차원의 역량 강화를 통해 프로그래밍 지식이 없는 현장 작업자는 상태 모니터링·예지보전 솔루션을, 엔지니어는 품질 예측·공정 최적화용 맞춤형 도구를 활용하거나 LLM 코파일럿과 상호작용할 수 있으며 중소기업은 SaaS로, 대기업은 시스템 통합을 통해 AI를 도입할 수 있습니다. 국내에서는 한국기계연구원이 지난해 11월 발간한 보고서와 '기계 데이터 플랫폼'으로 연구데이터 공유 인프라를 구축하고 스맥이 지난 3월 연구원과 지능형 공작기계·자율제조 시스템 공동연구협약을 맺는 등 민관 협력이 진행되며 산업통상자원부는 올해 '산업 혁신 기반 구축사업'에 2685억 원을 투입하고 신규 예산의 약 40%를 AI 기반 인프라 구축에 집중할 계획입니다.