[ABC AI국가대전환=이상훈 한국산업단지공단 이사장] 대한민국 산업단지가 '거대한 AI 공장'으로 바뀐다

 
“기업이 신뢰하고 활용할 수 있는 탄탄한 표준·인증 지원체계를 속도감 있게 갖춰 나가겠다.”
 
이상훈 한국산업단지공단 이사장이 제조업 AI 전환(M.AX)에 속도를 내고 있다. 개별 공장의 스마트화를 넘어 데이터와 로봇, 디지털트윈을 산업단지 전체로 연결하는 구상이다. 대한민국 제조업의 심장인 산업단지가 거대한 ‘AI 팩토리’로 변하고 있다.
 

한국산업단지공단 이상훈 이사장(사진왼쪽 두번째)이 24일 대구 본사에서 M.AX 표준·인증센터 현판식을 개최했다.[사진=연합뉴스]

 
대한민국은 제조업으로 성장한 나라다. 반도체와 자동차, 조선, 철강, 기계, 전자, 석유화학 등 주력산업의 상당 부분이 전국 산업단지에 모여 있다. AI 국가대전환에서 산업단지가 중요한 이유다.
 

지금까지 제조업의 디지털 전환은 주로 개별 공장의 스마트화에 집중했다. 생산설비를 자동화하고 센서를 달아 데이터를 수집하는 방식이었다. 그러나 AI 시대에는 공장 하나를 바꾸는 것만으로 부족하다. 기업과 기업, 데이터와 로봇, 물류와 에너지까지 연결해야 한다. ‘공장 하나의 스마트화’에서 ‘산업단지 전체의 AI화’로 판이 커지는 것이다.
 
 
M.AX(Manufacturing AI Transformation)는 AI를 실제 생산현장으로 끌고 들어가는 작업이다. AI가 생산설비 데이터를 분석해 불량 가능성을 찾아내고 기계 고장을 예측한다. 비전 AI가 제품을 검사하고 로봇이 부품을 옮긴다. 디지털트윈에서는 실제 생산라인을 바꾸기 전에 가상공장에서 먼저 시험할 수 있다.
 
 
AI가 보고서를 작성하는 수준을 넘어 현실의 기계와 생산설비를 움직이는 단계다. 한국은 이 경쟁에서 강점을 갖고 있다. 반도체와 자동차, 배터리, 조선, 기계 등 세계적인 제조기업과 수많은 협력업체가 산업단지에 모여 있기 때문이다. 산업단지 자체가 제조 AI와 피지컬 AI를 시험할 수 있는 거대한 테스트베드가 될 수 있다.
 
 
문제는 제조 AI를 현장에 적용하는 일이 쉽지 않다는 점이다. 기업마다 설비가 다르고 데이터 형식도 제각각이다. AI 기업이 뛰어난 기술을 개발해도 다른 공장에 그대로 적용하기 어렵고, 제조기업이 기술을 믿을 수 있는지 검증하는 문제도 남는다.
 
 
한국산업단지공단이 ‘M.AX 표준·인증센터’를 본격 가동한 이유다. 센터는 제조업 AI 확산에 필요한 데이터·인프라·솔루션 등 3개 분야의 표준화와 인증을 지원한다. 초대 센터장은 이헌중 전 한국지능정보사회진흥원(NIA) 공공데이터본부장이 맡았다.
 
 
표준과 인증은 화려하지 않지만 제조 AI 확산의 핵심 기반이다. 자동차가 아무리 좋아도 도로마다 신호와 교통규칙이 다르면 제대로 달릴 수 없다. AI도 마찬가지다. 표준은 서로 다른 데이터와 시스템을 연결하는 공통언어이고, 인증은 기업이 AI 기술과 서비스를 믿고 사용할 수 있게 만드는 신뢰의 장치다.
 
 
M.AX 표준·인증센터는 결국 대한민국 제조 AI가 달릴 고속도로에 공통의 신호체계와 교통규칙을 만드는 역할을 맡는다.
 
산업단지공단의 구상은 표준과 인증에서 끝나지 않는다. 핵심은 AX 실증산단이다. AI를 도입하고 싶어도 기술과 자금, 전문인력이 부족한 제조기업이 산업단지 안에서 AI를 시험하고 검증한 뒤 실제 생산공정에 적용하도록 지원하는 구조다.
 
 
제조 AI 오픈랩에서 기술을 개발하고 검증하고, AX 대표선도공장에서 실제 생산현장에 적용한다. 디지털트윈을 이용한 가상공장과 로봇, 피지컬 AI, 데이터 인프라도 연결한다. 과거 스마트공장이 공장 하나를 디지털화했다면 AX 실증산단은 산업단지 전체를 하나의 AI 생태계로 만드는 접근이다.
 
 
 
중소 제조기업 입장에서는 “우리 공장 어디에 AI를 넣어야 실제 효과가 나는가”가 가장 큰 문제다. 반대로 AI 기업은 기술은 잘 알지만 제조공정과 설비를 충분히 이해하지 못할 수 있다. 결국 제조업과 AI 사이를 연결하는 현장형 지원이 필요하다.
 
 
전문가가 생산현장을 찾아 불량검사, 설비관리, 물류, 에너지 등 AI 적용 가능성을 찾아주면 AI는 막연한 미래 담론에서 구체적인 프로젝트로 바뀐다. M.AX의 성패도 공장 한 곳, 생산라인 하나에서 실제 생산성을 얼마나 높이느냐에 달려 있다.
 
 
다음 승부처는 피지컬 AI다. 생성형 AI가 글과 그림을 만든다면 피지컬 AI는 현실세계를 인식하고 판단해 로봇과 기계를 움직인다. 제조업은 피지컬 AI가 가장 먼저 대규모로 적용될 분야 가운데 하나다.
 
 
AI가 생산상황을 판단하고 로봇이 부품을 옮긴다. 비전 AI가 불량품을 골라내고 자율이동로봇이 공장을 오간다. 이런 기술은 연구실만으로 완성할 수 없다. 실제 공장에 넣어 끊임없이 시험하고 데이터를 쌓아야 한다.
 
 
바로 이 지점에서 대한민국 제조업의 강점이 AI 경쟁력으로 바뀔 수 있다. 전국 산업단지가 AI와 로봇의 실증무대로 전환된다면 산업단지 자체가 대한민국 피지컬 AI의 거대한 훈련장이 된다.
 
 
궁극적으로는 수출산업으로도 연결될 수 있다. AI로 불량률을 낮추고 생산성을 높이는 기술, 로봇과 사람이 함께 일하는 생산시스템, 디지털트윈과 스마트 물류가 표준화되고 검증되면 해외시장에서도 판매할 수 있다.
 
 
한국이 자동차와 반도체, 선박을 수출해 제조강국이 됐다면 앞으로는 ‘AI가 적용된 제조방식’ 자체를 수출할 수 있다. 산업단지에서 실증하고 표준과 인증을 거쳐 신뢰성을 확보한 기술과 기업이 세계시장으로 나가는 구조다.
 
 
산업화 시대의 산업단지는 공장을 모아놓은 생산기지였다. AI 시대에는 데이터가 새로운 인프라가 되고 AI가 생산과 품질을 최적화한다. 로봇과 피지컬 AI가 현장에서 움직이고 디지털트윈이 실제 공장과 가상공장을 연결한다.
 
 
결국 공장 하나의 AX가 아니라 산업단지 전체의 AX다.
과거 산업단지가 대한민국을 제조강국으로 만들었다면 AI 시대의 산업단지는 대한민국을 M.AX와 피지컬 AI 강국으로 만드는 승부처가 될 수 있다. 대한민국 산업단지가 ‘거대한 AI 공장’으로 바뀌고 있다.
 
:이상훈 한국산업단지공단 이사장:
이상훈 한국산업단지공단 이사장은 산업통상자원부에서 산업정책과 에너지 분야의 주요 보직을 거친 산업정책 전문가다. 이사장 취임 후 산업단지의 디지털·저탄소 전환과 제조기업 경쟁력 강화에 주력해왔다.
 
최근에는 AX 실증산단과 제조 AI 확산, M.AX 표준·인증체계 구축을 통해 전국 산업단지를 제조 AI와 피지컬 AI의 핵심 실증무대로 전환하는 데 힘을 쏟고 있다.