경기연구원, 스마트공장 도입 77% 넘겼는데… '피지컬 AI' 실질 활용은 1.5% 지적

경기도 내 제조기업들의 디지털 전환(DX) 적용률이 77%를 넘어섰지만, 수집된 데이터를 바탕으로 인공지능(AI)이 스스로 공정을 제어하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 실질 활용률은 1.5%에 불과한 것으로 나타났다. 경기연구원은 데이터 축적과 AI 실질 활용 간의 심각한 단절을 지적하며, 산업단지 중심의 종합적인 생태계 구축이 시급하다고 진단했다.

데이터 축적과 AI 활용 사이의 뚜렷한 단절

경기연구원이 6일 발간한 '피지컬 AI 시대, 제조업의 현실과 경기도 대응 전략' 보고서에 따르면, 도내 스마트공장 기초 단계 이상 제조기업 200개사를 대상으로 한 조사에서 생산관리시스템(MES, 92.9%)과 전사적자원관리(ERP, 79.4%) 등 디지털 전환을 적용한 기업은 전체의 77.5%에 달했다.

반면, AI 기술을 로봇 및 설비와 결합해 자동검사, 이송, 공정제어 등에 직접 활용하는 피지컬 AI 적용 기업은 12.5%에 그쳤다. 이마저도 비전 검사 등 단순 사물 인식(96.8%)에 편중되어 있어, 진정한 의미의 공정 자동화(36.8%)나 자율 제어 수준에는 미치지 못하는 것으로 확인됐다.

특히 제조 데이터를 연동해 관리하는 기업은 44.0%였으나, 이 데이터를 AI 모델 학습과 공정 최적화 및 예측 제어에 실제로 활용하는 기업은 1.5%에 불과했다. 고성능 컴퓨팅 인프라를 구축한 기업 역시 2.0%에 머물러, 현장의 데이터 축적이 실제 AI 활용으로 이어지지 못하는 한계가 뚜렷했다.

초기 투자비용과 설비 교체 부담이 최대 걸림돌

기업들이 피지컬 AI 도입을 통해 기대하는 주된 효과는 품질 향상(74.0%)과 생산성 향상(73.5%)이었다. 그러나 실제 도입을 가로막는 가장 큰 장애요인으로는 초기 투자비용 부담(69.7%)이 꼽혔으며, 기존 설비 교체 부담(50.3%)과 투자대비 성과(ROI)의 불확실성(42.3%)이 그 뒤를 이었다.

투자 결정 시 기업들은 기술의 신뢰성 및 안정성(49.0%)을 최우선으로 고려했으며, 투자금 회수 기간을 2~3년 이내(41.5%)로 기대하는 등 단기간에 검증 가능한 성과를 중시하는 경향을 보였다.

인력 확보 문제도 주요 과제로 떠올랐다. AI 전문인력이나 전담조직을 보유한 기업은 14.0%에 불과했다. 응답 기업의 79.0%는 신규 인력 채용 시 발생하는 인건비 부담(60.5%)을 이유로 '기존 현장 인력의 재교육 및 재배치'를 선호한다고 답했다.

경기도형 4대 패키지 전략 제안

경기연구원은 이러한 현장의 한계를 극복하고 경기도의 제조 집적지 강점을 극대화하기 위해 '데이터-실증-기업육성-인재양성'으로 이어지는 4대 패키지 전략을 제안했다.

주요 내용으로는 첫째, 반월·시화, 안성 등 주요 산단을 중심으로 중소기업이 데이터를 자율적으로 관리하고 공유할 수 있는 분산형·연합형 '제조산단 AI 데이터 플랫폼' 구축이 포함됐다. 둘째, 현장 설비와 연동되는 폐루프(Closed Loop)형 테스트베드를 운영해 검증된 표준모델을 확산하는 방안이 제시됐다.

셋째, 수요 제조기업과 공급기업 간 컨소시엄형 공동개발을 지원하고 정책금융 펀드와 연계해 시제품 제작부터 양산까지 자금을 밀착 지원해야 한다고 강조했다. 마지막으로 산업계 현장 수요에 맞춘 단계별 교육 커리큘럼을 설계하고, 재직자의 직무 전환과 연계된 역량 인증 체계를 구축하는 맞춤형 혁신인재 양성을 촉구했다.

"유기적 생태계 조성이 피지컬 AI 전환의 핵심"

연구를 수행한 배영임 경기연구원 선임연구위원은 "피지컬 AI 전환의 핵심은 개별 로봇이나 장비의 단순 도입이 아니라, 데이터와 생산설비, 공급기업, 현장인력을 유기적으로 연결하는 생태계를 만드는 데 있다"고 설명했다.

이어 배 선임연구위원은 "경기도는 공공 인프라를 통한 초기 위험 분담으로 기업의 현장 문제 발굴부터 실증, 사업화, 재직자 역량 강화까지 이어지는 통합 지원체계를 조속히 구축해야 한다"고 강조했다.