정부, 철강 등 주력 제조업 AI 전환 본격화…‘AI 팩토리’ 확산

정부가 철강을 비롯한 국내 주력 제조업의 인공지능 전환을 본격 추진한다. 제조 현장에 축적된 공정 데이터와 숙련인력의 경험을 AI 자산으로 전환하고 생산부터 품질·물류까지 자율적으로 최적화하는 ‘AI 팩토리’를 확산한다는 계획이다.

KDI 경제교육·정보센터가 발간한 8월호 ‘나라경제’에 따르면 산업통상부는 ‘제조AI 2030 전략’을 통해 2030년까지 국내 제조업의 AI 전환을 추진한다.

산업부는 한국이 반도체와 자동차, 조선, 철강, 화학 등 다양한 제조업 기반과 대기업부터 중소기업까지 이어지는 가치사슬을 보유하고 있다는 점을 제조AI 경쟁력의 강점으로 평가했다. 특히 제조AI는 단순한 AI 알고리즘뿐 아니라 제조공정과 장비 작동 원리, 소재 변화, 품질 특성 등에 대한 이해가 필요하다고 설명했다.

철강산업 역시 장기간 축적한 조업 데이터와 숙련인력의 경험을 AI와 결합할 경우 생산성과 품질 경쟁력을 높일 여지가 크다. 제선·제강·압연 등 공정별 데이터가 방대한 데다 설비 운영과 품질 관리에서 현장 경험이 차지하는 비중도 높기 때문이다.
 

정부는 제조기업과 AI 기업, 연구기관, 대학 등 1,500개 주체가 참여하는 제조업 AI 전환 M.AX 얼라이언스를 가동한다. 제조기업이 현장 데이터를 모으고 AI를 활용해 공장 제어와 경영, 공급망, 제품까지 혁신하는 방식이다.

특히 제조 현장의 데이터를 국가 차원에서 축적한다. 정부와 기업이 고품질 제조데이터를 수집하고 업종별 숙련인력의 경험을 데이터화해 ‘국가 제조데이터 라이브러리’에 저장한다. 이를 토대로 개별 산업에서 공동으로 활용할 수 있는 ‘업종 특화 AI 모델’과 제조업 전반을 대상으로 하는 제조 파운데이션 모델도 개발할 계획이다.

철강산업에 적용할 경우 원료 투입부터 조업 조건 설정, 설비 이상 감지, 제품 품질 예측 등에 AI 활용이 확대될 가능성이 있다. 특히 고로와 전기로, 연주·압연 등 연속공정에서 축적되는 데이터를 활용하면 조업 안정성과 생산 효율 개선으로 이어질 수 있다.

정부가 최종적으로 추진하는 형태는 ‘풀스택 AI 팩토리’다. 제조AI 모델을 에이전트와 로봇, 운영체계 등과 결합해 제품·공장을 설계하고 시제품 검증과 생산·품질·물류를 자율적으로 최적화한다. 고위험 공정을 AI와 자동화 설비가 대신해 산업재해를 줄이는 효과도 기대하고 있다.

AI 전환은 개별 기업을 넘어 산업단지 단위로 확대된다. 정부는 제조기업이 밀집한 산업단지를 중심으로 M.AX 클러스터를 만들고 테스트베드와 엣지컴퓨팅센터, 통신망 등 공동 인프라를 구축할 방침이다. 선도공장의 적용 사례를 협력기업과 유사 업종으로 확산하는 방식도 추진한다.

정부의 하반기 산업정책에서도 제조업 AI 전환은 주요 과제로 포함됐다. 산업부는 제조공장 50개를 추가로 AI 팩토리로 전환하고 제조 현장 숙련인력의 경험을 데이터화하는 한편 관련 법적·금융 지원도 강화할 계획이다.

철강산업의 AI 전환도 향후 단순 공정 자동화를 넘어 조업 데이터와 품질관리 노하우를 활용한 자율제조 경쟁으로 확대될 전망이다. 특히 저탄소 생산체제 전환 과정에서 전기로 확대와 원료 다변화 등 조업 환경 변화가 예상되는 만큼 AI를 활용한 공정 최적화 역량의 중요성도 더욱 커질 것으로 예상된다.