📢 제조AI 심층 대담 요약 — “성공의 열쇠는 데이터”

정부가 제조AI·제조AX 전환을 국가 과제로 추진하는 가운데, 울산 산·학·연·관 전문가들이 제조AI의 현실과 과제를 놓고 심도 있게 논의했습니다. 울산은 자동차·조선·석유화학 등 대규모 제조업 기반을 갖춘 도시로, AI 실증과 확산에 최적의 조건을 가진 지역으로 평가됩니다. 이번 좌담회에서는 제조AI 도입의 핵심 과제, 산업별 적용 전략, 데이터 공유 문제, 지역 제조업이 나아갈 방향을 중심으로 의견이 오갔습니다.

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🔍 1. 제조AI의 출발점은 “데이터 수집”

전문가들은 입을 모아 **AI 모델 개발보다 먼저 할 일은 ‘데이터를 제대로 모으는 것’**이라고 강조했습니다. 제조 공정의 모든 동작·조건·품질 정보를 센서로 수집해야 AI 학습이 가능하다는 것입니다.

• 글로벌 빅테크가 AI에서 앞서 있는 이유는 장기간 축적된 방대한 백데이터 때문이라는 점도 지적됐습니다.

• 산업별 데이터 구조가 다르기 때문에 울산처럼 조선·자동차·화학이 공존하는 지역은 업종별 맞춤형 데이터 전략이 필요합니다.

🚢 조선업: 공정이 대부분 ‘맞춤 제작’이라 반복 데이터가 거의 없어 고도 커스터마이즈된 AI가 필요
🚗 자동차: 대량 생산 구조라 범용 모델 확산이 가능
🛢️ 화학: 이미 센서·추론모델 기반의 데이터 구조가 잘 갖춰져 있어 AI 확산 속도가 빠름

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🤝 2. 제조 현장이 데이터를 쉽게 공개하지 않는 이유

중소 제조기업은 데이터를 제공하는 데 매우 신중합니다.
그 배경에는 다음과 같은 현실적 이유가 있습니다.

1. 암묵지(노하우) 유출 우려

   • 품질 관리 방식, 기술 역량, 취약점 등이 그대로 노출될 수 있음

   • 하도급 구조에서 데이터 노출은 ‘약점 공개’로 이어져 협상력 약화 가능

2. AI 서비스 사용 시 기밀 노출 불안

   • 챗GPT형 서비스 이용 시 데이터가 외부로 유출될까 우려

   • 내부 공정 데이터는 곧 기업 생존정보라는 인식이 강함

3. 산업별 민감도 차이

   • 자동차·조선은 데이터 비공개 전통이 강하고

   • 화학 분야는 비교적 데이터 제공이 활발

이 때문에 기업은 AI 확산의 필요성을 인정하면서도, 실제 데이터를 내놓는 것에는 거부감을 보이고 있습니다.

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🏭 3. 울산 제조AI 확산 전략: “대기업 중심 탑다운이 현실적”

전문가들은 울산의 제조AI는 대기업에서 중소 협력사로 내려오는 방식이 가장 효율적이라고 입을 모았습니다.

왜 대기업 중심인가?

• 이미 데이터 수집 인프라와 AI 적용 기반이 갖춰져 있음

• 센서·자동화·데이터베이스 등 하위 기업이 갖추기 어려운 요소를 보유

• 대기업이 먼저 표준을 만들면 2·3차 협력사가 이를 따르기 쉬움

중소기업의 AI 적용률은 아직 20~30% 수준으로, 많은 공정이 여전히 숙련자의 경험과 직관에 의존합니다. 본격적인 데이터 축적까지는 시간이 더 필요하다는 점도 지적됐습니다.

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🌏 4. 중국·미국과의 경쟁 환경

대담에서는 글로벌 경쟁 구도에 대한 진단도 제시됐습니다.

🇨🇳 중국

• 노동 구조상 대규모 인력 감축이 가능해 AI 도입 속도가 매우 빠름

• 국가가 제조 데이터를 중앙 집중식으로 모아 활용

• 제조AI 분야에서 이미 상당히 앞서가고 있음

🇺🇸 미국

• LLM 등 범용 AI는 선도하지만

• 제조 데이터 기반이 부족해 제조AI에서는 후발주자

🇰🇷 한국의 기회

• 제조업 기반은 탄탄하고

• 정부도 제조AI를 차세대 핵심 산업으로 지정

• 여전히 글로벌 1등이 부재한 영역이기 때문에 한국이 도전해 볼 만한 분야라는 평가

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📡 5. 데이터 구축의 어려움과 해결 방향

NIPA와 ETRI는 제조데이터 확보 과정에서 크게 두 가지 문제를 보고 있습니다.

(1) 산업 현장의 “데이터 격차”

• 실제 현장에서 수집 가능한 데이터가
  이론적 필요 데이터보다 훨씬 부족

• 기업은 “어떤 데이터를 어떻게 모아야 하는지”조차 어려워함

• 이는 AI 모델 정밀도와 직결되는 문제

(2) 데이터 공유의 기술적·심리적 장벽

• 데이터가 원본 그대로 학습되는 것이 아니라 벡터화되어 복원이 불가능함에도

• 기업들은 여전히 노출 불안을 크게 느낌

• 결국 신뢰 기반의 데이터 보호·관리 체계가 필요하다는 데 의견이 모임

🔐 해결책 제안: ‘제조 데이터 보호 플랫폼’

• 블록체인 활용

• 데이터 제공·활용 과정을 계약 기반으로 관리

• 데이터를 제공하는 기업이 곧 AI 솔루션의 수요자가 되는 구조

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🏆 6. 울산이 가장 잘할 수 있는 분야: “품질관리 + 피지컬 AI”

여러 분야 중 울산이 빠르게 성과를 낼 수 있는 제조AI 영역으로는 **부품 품질관리(QS)**가 꼽혔습니다.

• 대기업형 초대형 AI 모델보다는

• 중소 제조기업이 바로 활용 가능한 현장 기반 품질 데이터가 가장 우선

• 실시간 품질 검증, 예지보전, 불량 패턴 분석 등은 빠르게 도입 가능

또한 울산은 피지컬 AI(물리 기반 AI) 적용 환경이 뛰어난 만큼,
스마트센서·데이터센터·현장 학습 인프라가 결합된 지역 중심의 체계를 구축해야 한다는 의견도 나왔습니다.

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📌 결론: 제조AI 성공은 “현장 데이터 + 신뢰 기반 공유”에 달려 있다

이번 대담에서 전문가들은 다음 세 가지를 제조AI 성공 조건으로 꼽았습니다.

1. 산업별·공정별 특성을 반영한 맞춤형 데이터 수집 전략

2. 대기업 중심의 표준 정립 → 중소기업 확산 구조

3. 데이터 유출 불안 해소와 신뢰 기반 플랫폼 구축

울산은 강력한 제조 인프라와 다양한 업종 구조를 갖추고 있어 제조AI 실증과 확산에 유리한 조건을 보유하고 있습니다.
향후 5~10년간의 데이터 축적 속도가 울산 제조AI 경쟁력의 승패를 가를 것으로 전문가들은 전망했습니다.

 

출처 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20251119095056