2026.07.14 화요일
검색
'제조 혁신' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
![[정보운의 강철부대] 챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 산업 현장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710170321743067.png)
챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장' [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.2026-07-12 08:00:00
-
![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
-
삼성, 호남에 425조원 투자…반도체·AI 데이터센터 새 성장축 구축 [경제일보] 삼성전자가 호남권을 차세대 반도체와 인공지능(AI) 산업의 핵심 거점으로 육성하기 위해 총 425조원을 투입한다. 광주에 신규 반도체 생산기지를 조성하고 해남에는 AI 데이터센터를 구축하는 등 AI 산업 생태계를 호남으로 확대한다는 구상이다. 삼성은 30일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 투자 계획을 발표했다. 이번 투자는 △반도체 △AI 데이터센터 △미래 에너지 △첨단 제조·물류 인프라를 축으로 호남을 미래 산업 거점으로 육성하는 것이 핵심이다. 가장 큰 규모는 반도체 투자다. 삼성전자는 광주에 약 400조원을 투자해 최첨단 메모리 반도체 생산공장(Fab) 2기를 건설할 계획이다. 기흥·화성·평택과 용인 국가산업단지에 이어 새로운 반도체 클러스터를 조성하는 것으로 AI 확산에 따른 글로벌 메모리 수요 증가에 대응하기 위한 차세대 생산 거점 역할을 맡게 된다. 삼성은 전력과 용수 공급, 인력 확보, 정주 여건 등을 종합적으로 검토한 결과 광주를 신규 반도체 클러스터 후보지로 선정했다고 설명했다. 광주 반도체 클러스터가 구축되면 수도권과 함께 국내 반도체 생산의 양대 축으로 성장할 것으로 회사는 기대했다. AI 인프라 투자도 본격화한다. 삼성SDS는 전남 해남 솔라시도에 210MW급 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 2026년 하반기 착공해 2028년부터 가동을 시작할 예정으로 정부와 공공부문의 AI 전환(AX)을 지원하는 거점이자 대학과 연구기관, 기업의 연구개발(R&D) 플랫폼으로 활용된다. 로봇과 피지컬 AI 모델 학습·추론을 지원하는 한편 공조와 보안, 네트워크 등 관련 산업이 집적되는 AI 생태계의 핵심 인프라 역할도 수행할 전망이다. 에너지 분야 투자도 병행한다. 삼성물산은 원전 및 신재생 에너지 등 무탄소 발전을 비롯해 영광 수전해 설비 등 원전 기반 수소 생산, 고온수전해(SOEC) 추진 등 그린수소 생산기술 실증에 사업을 확대할 계획이다. 영광에서는 원전 기반 수소 생산과 고온수전해(SOEC) 기술 실증 등을 추진하며 탄소중립 기반 에너지 생태계 구축에도 나선다. 삼성전자는 광주사업장에 디지털 트윈 기반 스마트 제조 혁신 공장을 구축하고 히트펌프와 공조기기 생산 역량을 확대한다. 전북 고창에는 글로벌 첨단 물류센터를 조성해 AI·반도체 산업과 연계한 공급망 경쟁력도 강화할 계획이다. 업계에서는 이번 투자가 반도체 생산시설 구축을 넘어 AI 데이터센터와 에너지, 제조 인프라를 연계한 대규모 산업 생태계 조성이라는 점에서 의미가 크다는 평가가 나온다. 특히 정부의 서남권 첨단산업 육성 전략과 맞물려 호남이 국내 AI·반도체 산업의 새로운 성장축으로 부상할 것으로 전망된다.2026-06-30 16:54:07
-
네이버클라우드, 지멘스와 제조 AI 동맹...산업 현장 혁신 나선다 [경제일보] 네이버클라우드가 글로벌 산업 자동화 기업 지멘스와 손잡고 제조업 인공지능(AI) 전환 시장 공략에 나선다. 공공·금융 중심으로 확장해온 AI 사업 영역을 제조 현장으로 확대하는 것으로 풀이된다. 24일 네이버클라우드는 한국지멘스와 제조 산업의 AI 전환 가속화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 최근 경기 성남 네이버 제2사옥 1784에서 진행됐으며 김유원 네이버클라우드 대표와 정하중 한국지멘스 대표이사·사장, 티노 힐데브란트 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문장 등이 참석했다. 특히 지멘스 그룹 경영이사회 멤버이자 디지털 인더스트리 부문 대표(CEO)인 세드릭 나이케 부회장이 직접 참석해 눈길을 끌었다. 글로벌 사업부문 최고경영자가 국가 단위 파트너십 협약식에 직접 참석하는 것은 한국 제조 시장의 전략적 중요성과 이번 협력에 대한 지멘스의 높은 관심이 반영된 것으로 풀이된다. 양사는 제조업을 AI 전환 잠재력이 가장 큰 산업 분야 가운데 하나로 보고 있다고 설명했다. 제품 설계부터 생산, 운영, 유지보수까지 전 과정에서 방대한 데이터가 생성되는 만큼 AI를 활용한 생산성 향상과 품질 혁신 효과가 크기 때문이다. 이번 협력을 통해 지멘스는 글로벌 제조 현장에서 축적한 자동화·디지털화 역량과 산업 데이터 활용 경험을 제공하고, 네이버클라우드는 AI 및 클라우드 인프라 운영 역량을 결합해 제조 현장에 최적화된 AI 기반 혁신 모델을 공동 발굴할 계획이다. 특히 지멘스의 자동화·디지털 트윈·산업용 AI·OT(운영기술)·IT 융합 솔루션과 네이버클라우드 인프라를 결합한 통합 솔루션 경쟁력을 강화한다. 또한 네이버클라우드의 하이퍼스케일 및 모듈러 데이터센터 역량을 기반으로 산업용 AI와 디지털 전환(DX) 솔루션 확대에 나설 예정이다. 세드릭 나이케 부회장은 "제조업은 지금 새로운 혁신과 도약의 전환점을 맞이하고 있고, 오늘날 경쟁력을 확보하기 위해서는 더욱 빠르고, 효율적이며, 유연한 생산 체계를 갖추는 것이 중요하다"며 "지멘스는 네이버클라우드와 함께 AI를 제품의 설계, 생산, 운영 전 과정의 중심에 적용함으로써 제조업의 혁신을 가속화하고, 미래 산업의 새로운 기준을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 양사는 공동 고객 발굴과 시장 확대, 제조 산업에 특화된 레퍼런스 아키텍처 공동 개발 등 협력 범위도 넓혀갈 방침이다. 단순 기술 협력을 넘어 제조업 AI 전환을 위한 사업 모델을 함께 구축하겠다는 전략이다. 이번 협력은 국내 제조업 AI 시장 확대에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 최근 제조 기업들이 생산성 향상과 품질 관리, 설비 예지보전 등을 위해 생성형 AI와 산업용 AI 도입을 확대하는 가운데 클라우드 인프라와 제조 전문성을 결합한 통합 솔루션 수요가 커지고 있기 때문이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 계기로 제조 산업을 AI 사업의 핵심 성장 축 가운데 하나로 육성할 것으로 분석된다. 공공과 금융 분야에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 제조 현장으로 확장하며 산업 AI 시장 내 입지를 강화한다는 구상이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력은 AI·클라우드 분야와 제조 혁신 분야의 리더가 만나 산업 현장의 혁신을 함께 만들어가는 의미 있는 출발점"이라며 "데이터 주권과 국내 규제 대응 역량을 갖춘 AI·클라우드 플랫폼을 바탕으로 국내 제조 기업들이 AI의 가치를 현장에서 실질적으로 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-24 14:11:03
-
배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
-
AI 도입 막막한 중소공장에 LG CNS가 간다…42억원 AX 지원 [경제일보] LG CNS가 중소기업중앙회와 손잡고 중소 제조기업의 인공지능 전환(AX)을 지원한다. 대기업이 보유한 AI 기술과 현장 적용 경험을 중소 제조기업에 확산해 산업 전반의 디지털 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. LG CNS는 17일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 현신균 LG CNS 대표와 김기문 중소기업중앙회 회장 등이 참석한 가운데 ‘중소기업 AI 확산을 위한 대·중소 상생협력 모델 발굴 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 정부의 중소기업 AX 확산 기조에 맞춰 대기업과 중소기업 간 AI 활용 격차를 줄이기 위해 마련됐다. LG CNS는 앞으로 2년간 총 42억원 규모로 AX 교육, 기술 지원, 유통·마케팅 지원 등 3개 분야를 지원한다. 특히 데이터와 전문 인력 부족으로 AI 전환에 어려움을 겪는 중소 제조기업에 역량을 집중한다. 기술 지원은 정부의 ‘대·중소 상생형 AX 선도모델 사업’과 연계해 추진된다. 중기중앙회가 선정하는 중소 제조기업을 대상으로 제조 현장의 데이터 수집 체계 구축부터 AI 모델 개발·적용, 시스템 통합까지 전 과정에 LG CNS의 기술력과 전문 인력을 투입한다. 핵심은 제조 현장의 흩어진 데이터를 쓸 수 있는 자산으로 바꾸는 것이다. LG CNS는 제조실행시스템(MES), 통계적 공정관리(SPC), 제조 특화 거대언어모델(LLM)을 결합한 ‘매뉴팩처링 AX 스타터 패키지’를 구축한다. 이를 통해 작업 표준서와 설비 매뉴얼을 디지털 자산화하고 자연어 기반 의사결정 체계를 구현해 중소 제조기업의 기술 공백을 줄인다는 계획이다. 교육 지원도 병행한다. LG CNS는 중소기업 CEO와 경영진을 대상으로 AX 교육을 운영한다. 단순히 AI 개념을 설명하는 데 그치지 않고, 각 기업이 어떤 업무에 어떤 AI 기술을 적용해야 하는지 핵심 문제를 정의하고 실제 실행계획까지 도출하는 컨설팅형 교육을 제공한다. 마케팅 지원도 포함됐다. LG CNS는 AI와 수학적 최적화 기반 디지털 마케팅 플랫폼을 활용해 중소기업의 판로 확대를 돕는다. 해외 시장 진출을 희망하는 중소기업 100곳에는 아마존에 특화된 ‘LG 옵타펙스’를 제공해 글로벌 e커머스 입점과 광고 운영을 지원한다. 국내 시장에서는 ‘MOP’를 활용해 네이버 쇼핑 등 온라인 광고 효율을 높일 수 있도록 돕는다. 이번 협력은 중소 제조기업 AX의 병목을 정면으로 겨냥했다는 점에서 의미가 있다. 제조 현장은 설비와 공정 데이터가 많지만 상당수 중소기업은 이를 체계적으로 수집·분석할 인력과 시스템이 부족하다. AI를 도입하더라도 데이터가 정리돼 있지 않으면 현장 생산성 개선으로 이어지기 어렵다. LG CNS의 역할은 AI 솔루션을 공급하는 수준을 넘어 데이터 기반 제조 운영 체계를 함께 만드는 데 있다. 김기문 중소기업중앙회 회장은 “중기중앙회가 축적해온 제조데이터와 다양한 산업군의 중소기업 현장데이터를 LG CNS의 AI 기술과 결합해 실질적인 AI 전환이 되기를 기대한다”며 “중소기업 현장에 대·중소기업 상생형 모델이 뿌리내릴 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 현신균 LG CNS 대표는 “중소기업의 AX 전환은 우리 산업 전반의 경쟁력과 직결되는 과제”라며 “LG CNS가 축적한 AX 기술과 전문성을 중소기업 현장에 아낌없이 전하고, 교육부터 제조혁신, 마케팅 확대까지 전 과정을 함께하며 중소기업의 실질적인 성장을 이끄는 동반자가 되겠다”고 밝혔다. 한편 LG CNS와 중기중앙회는 앞으로 지원 대상 중소기업 발굴에 착수하고 세부 사업 운영안을 구체화할 계획이다. 성패는 보여주기식 AI 도입이 아니라 현장 공정 개선과 비용 절감, 판로 확대라는 실질적 성과를 얼마나 만들 수 있느냐에 달려 있다. 이번 협약이 제조 현장에 뿌리내린다면 대기업 AI 기술이 중소기업 경쟁력으로 확산되는 상생형 AX 모델의 출발점이 될 수 있다.2026-06-17 15:43:37
-
![[기아 인베스터데이] 2030년까지 49조원 투자…전동화·로보틱스 21조 집중](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/09/20260409153816419444.jpg)
2030년까지 49조원 투자…전동화·로보틱스 21조 집중 [경제일보] 기아가 투자 규모를 대폭 확대하며 전동화와 미래 사업 중심으로 사업 구조 재편에 속도를 낸다. 판매 확대와 함께 수익성을 동시에 끌어올리는 전략을 병행하면서 중장기 성장 기반을 강화하겠다는 구상이다. 친환경차 비중을 빠르게 높이는 동시에 원가 구조 개선과 제품 믹스 조정을 통해 수익 변동성을 낮추는 데 초점이 맞춰졌다. 전동화와 자율주행, 로보틱스를 중심으로 한 투자 확대가 향후 사업 체질 전환의 핵심 축으로 작용할 전망이다. 9일 업계에 따르면 기아는 '2026 CEO 인베스터 데이'를 통해 중장기 재무 목표와 투자 계획을 공개했다. 기아는 2026년 글로벌 판매 목표를 전년 대비 약 7% 증가한 335만대로 설정했다. 시장점유율은 3.8%로 전년보다 0.3%포인트 높이는 것을 목표로 제시했다. 지역별 전략도 구체화됐다. 미국에서는 텔루라이드와 셀토스 하이브리드 모델을 포함한 신차 투입으로 수요 확대를 이어가고, 유럽에서는 EV2부터 EV5까지 이어지는 전기차 라인업을 기반으로 시장 대응력을 강화한다는 방침이다. 친환경차 판매는 전년 대비 45% 이상 늘어난 112만2000대로 확대한다. 이 가운데 하이브리드는 69만1000대(비중 21%), 전기차는 40만대(비중 12%)를 목표로 설정했다. 전기차 중심 전략을 유지하면서도 하이브리드 비중을 함께 끌어올리는 구조다. 올해 매출은 122조3000억원으로 전년 대비 7.2% 증가, 영업이익은 10조2000억원으로 12.4% 확대를 목표로 한다. 영업이익률은 8.3%로 0.3%포인트 개선을 제시했다. 이익 구조는 비용 증가와 원가 개선 요인이 동시에 반영된 형태다. 인센티브 확대와 환율, 관세 영향으로 약 2조4000억원의 이익 감소 요인이 예상되지만 판매 물량 증가와 제품 믹스 개선, 평균판매가격 상승, 고정비 절감 등을 통해 약 3조5000억원 규모의 개선 효과를 반영했다. 이에 따라 영업이익은 전년 대비 약 1조1000억원 증가할 것으로 회사는 전망했다. 투자 확대도 병행된다. 올해 투자 규모는 10조1000억원으로 전년보다 1조2000억원 증가한다. 신규 5개년(2026~2030년) 총 투자 계획은 49조원으로 기존 대비 7조원 확대됐다. 이 가운데 전동화와 자율주행, 로보틱스 등 미래 사업에 대한 투자 규모는 21조원으로, 기존 계획 대비 약 11% 늘어난다. 단기 실적과 중장기 경쟁력을 동시에 확보하기 위한 투자 구조다. 중장기 재무 목표도 구체화됐다. 2028년 매출 150조원, 영업이익률 9%를 제시했고, 2030년에는 매출 170조원, 영업이익률 10%, 영업이익 17조원 달성을 목표로 설정했다. 목표 달성의 핵심은 신차 효과와 친환경차 확대를 통한 판매 성장에 있다. 여기에 배터리 시스템 단순화와 차세대 플랫폼 적용을 통해 원가 구조를 낮추고, 공급망 현지화와 스마트팩토리 전환으로 생산 효율 개선을 병행한다. 주주환원 정책도 강화된다. 기아는 올해부터 2028년까지 총주주환원율(TSR)을 35% 이상으로 설정하고 배당과 자사주 매입·소각을 병행해 주주환원을 확대할 계획이다. 기아 관계자는 "친환경차 리더십을 기반으로 한 하이브리드, 전기차 중심의 선진시장 성장 추진, 강화된 제품력과 끊임없는 원가혁신을 통한 신흥시장 수익성 향상, 자율주행 리더십을 통한 SDV 전환과 로보틱스 기반 제조혁신 등을 통해 중장기 목표를 달성해 나가겠다"고 말했다.2026-04-09 15:42:28
-
오토폼, AI, 제조업의 '뇌'가 되다…'스마트 금형'으로 K-제조 혁신 주도 [경제일보] 스위스의 금형 시뮬레이션 소프트웨어 기업 오토폼엔지니어링이 인공지능(AI)을 탑재한 디지털 제조 솔루션을 앞세워 한국 제조업의 ‘게임 체인저’를 자처하고 나섰다. 7일 ‘AI로 다시 뛰는 제조 산업의 심장: 사라지는 금형 산업의 숙련 기술을 디지털 유산으로’를 주제로 열린 이번 간담회에는 나딘 올리비에리 로자노(Nadine Olivieri Lozano) 주한 스위스 대사가 직접 참석해 환영사를 전했다. 올리비에 르퇴르트르 CEO는 “제조업체에 진정으로 필요한 AI는 숙련공의 노하우를 데이터화하여 지식을 전수하는 것”이라며 비전문가도 AI의 도움으로 복잡한 금형 설계를 1분 내에 끝낼 수 있는 혁신적인 솔루션을 공개했다. 이는 단순한 공정 자동화를 넘어 제조업의 고질적인 문제인 ‘인력난’과 ‘기술 단절’을 AI로 해결하려는 시도다. 금형 산업은 자동차, 가전 등 모든 제조업의 근간이 되는 ‘뿌리 산업’이다. 그러나 동시에 숙련공의 경험과 직관에 크게 의존하는 ‘노동집약적’ 산업이기도 하다. 최근 국내 제조업은 고령화로 인한 숙련공 은퇴와 청년층의 기피 현상으로 심각한 인력난을 겪고 있으며 이는 곧 기술 경쟁력 약화로 이어지고 있다. 오토폼이 제시하는 해법은 바로 ‘AI 기반 지식 자산화’다. 수십 년 경력의 장인이 보유한 문제 해결 노하우를 AI가 학습하여 초보 엔지니어도 그 지식을 활용할 수 있게 만드는 것이다. 이번에 공개된 ‘카바디 플래너’와 ‘다이디자이너 AI’는 이러한 철학이 집약된 솔루션이다. ‘카바디 플래너’는 차량 개발 초기 단계에서 부품 형상과 원가를 자동 분석하고 ‘다이 디자이너 AI’는 공정 지식이 없는 설계자도 주름이나 파단 등 잠재적 문제를 사전에 예측하고 해결할 수 있도록 돕는다. 르퇴르트르 CEO는 “과거 반나절 걸리던 작업을 1분 내로 단축할 수 있다”며 자신감을 보였다. 오토폼의 전략은 단순히 소프트웨어를 파는 데 그치지 않는다. 한국 시장의 구조적 문제를 해결하기 위한 ‘인재 양성’에도 직접 뛰어들었다. 조영빈 오토폼코리아 대표가 주도하는 ‘이음 프로젝트’는 경북 지역 특성화고 학생들에게 자사의 소프트웨어 교육을 무료로 제공하고 인력이 부족한 중소 제조기업에 취업까지 연계해 주는 프로그램이다. 이는 대기업 중심의 디지털 전환(DX)에서 소외된 중소기업들에게 ‘가뭄의 단비’와도 같다. 조 대표는 “국내 중소 제조기업의 디지털 전환 수준은 현저히 낮아 생존이 어려운 상황”이라며 “AI를 활용해 실패 비용을 줄이고 품질을 높이는 구조로 바꿔야 한다”고 강조했다. 오토폼은 향후 2년간 10개 학교로 이 프로젝트를 확대하며 ‘제조 AI’ 생태계의 풀뿌리를 다지겠다는 계획이다. 오토폼이 그리는 미래는 설계부터 생산까지 전 과정을 하나의 디지털 흐름으로 연결하는 ‘디지털 프로세스 트윈’이다. 이는 단순히 공정을 모니터링하는 것을 넘어 AI가 실시간으로 데이터를 분석해 최적의 생산 조건을 찾아내고 탄소 배출량까지 예측·관리하는 ‘지속가능한 스마트 공장’을 의미한다. 나딘 올리비에리 로자노 주한 스위스 대사가 축사에서 “디지털화와 지속가능성은 이제 선택이 아닌 경쟁력의 핵심”이라고 강조했듯 오토폼의 기술은 ESG 경영을 요구받는 현대 제조업의 필수 솔루션으로 자리 잡을 전망이다. 삼성전자, LG전자, 현대차 등 국내 100여 개 기업이 이미 오토폼의 고객사라는 점은 이러한 기술의 실효성을 입증한다. 이번 오토폼이 던지는 메시지는 명확하다. AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니며 지금 당장 제조업의 현장에서 ‘돈’과 ‘시간’을 아껴주는 가장 강력한 도구라는 것이다. 조영빈 대표의 말처럼 지금은 대한민국 제조업이 다시 도약할 수 있는 마지막 ‘골든타임’이다. 한편 오토폼의 AI 솔루션과 인재 양성 프로젝트가 결합하여 ‘경험의 단절’이라는 위기를 ‘지식의 확산’이라는 기회로 바꿀 수 있을지 그리고 이를 통해 K-제조업이 글로벌 시장에서 다시 한번 경쟁력을 회복할 수 있을지 귀추가 주목된다. AI가 이제 숙련공의 머릿속에만 있던 ‘감(感)’을 만인이 쓸 수 있는 ‘데이터’로 바꾸고 있다. 이 거대한 변화의 흐름에 올라타지 못하는 기업은 도태될 수밖에 없는 시대가 왔다.2026-04-07 20:09:42
-
LS, AI '업무' 넘어 '산업 운영'으로…전사 디지털 혁신 본격화로 제조 혁신 축 이동 [경제일보] 전력·소재 중심 산업 기업 LS그룹이 생성형 AI 도입을 계기로 '업무 자동화'를 넘어 제조·설비·농업까지 아우르는 전사 디지털 전환에 속도를 내고 있다. AI를 단순 효율화 수단이 아닌 생산성과 수익성을 좌우하는 핵심 인프라로 끌어올리겠다는 전략이다. LS그룹의 AI 전략은 올해 초부터 방향성이 명확해졌다. 구자은 회장은 지난 1월 신년사에서 직접 AI를 활용해 메시지를 생성하는 과정을 임직원에게 공개하며 "저부가가치 업무는 AI로 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다"고 강조했다. 단순한 도입을 넘어 조직 전반의 업무 방식 자체를 바꾸겠다는 선언이었다. 이 같은 기조 아래 LS는 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 비롯해 'LS Biz 인텔리전스', 'HR AI 에이전트' 등을 도입하며 사무·관리 영역의 디지털화를 빠르게 추진하고 있다. 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 반복 업무를 자동화해 생산성을 끌어올리는 데 초점이 맞춰졌다. 눈에 띄는 변화는 제조 현장에서 나타나고 있다. LS전선은 강원 동해 해저케이블 공장에 제조운영관리(MOM) 시스템을 도입해 원료 입고부터 출하까지 전 과정을 디지털로 관리하고 있다. 이를 기반으로 전 사업부에 스마트팩토리 구축 노하우를 확산시키며 그룹 전반의 디지털 전환을 가속화하는 모습이다. 최근에는 디지털 트윈과 AI를 결합해 공정 최적화 수준까지 끌어올리고 있다. 실시간 불량 예측과 시뮬레이션 기반 생산관리 체계를 구축하며 품질과 생산성을 동시에 개선하는 구조다. 협력사와의 연계도 강화되고 있다. IoT 센서를 활용한 '아이체크(i-Check)' 시스템은 전력 설비의 이상 상태를 실시간 감지해 사고를 사전에 차단하는 역할을 한다. 산업단지를 중심으로 도입이 확대되면서 전력 인프라 안전 관리 영역에서도 AI 활용도가 높아지고 있다. LS일렉트릭은 제조 자동화의 고도화를 통해 AI 적용 효과를 수치로 입증하고 있다. 청주사업장 스마트 공장 도입 이후 저압기기 생산량은 기존 대비 약 2.5배 증가했고 에너지 사용량은 60% 이상 절감됐다. 불량률 역시 글로벌 최고 수준인 7PPM까지 낮아졌다. 단순 자동화를 넘어 AI 기반 검사·용접·물류 시스템이 생산 효율을 구조적으로 끌어올린 결과다. 여기에 더해 LS일렉트릭은 물리적 검증이 어려운 고압 설비를 가상환경에서 시뮬레이션하는 '디지털 검증 체계'구축에도 나서고 있다. 제조 공정의 안전성과 정밀도를 동시에 확보하려는 시도다. 소재 분야에서도 변화는 뚜렷하다. LS MnM은 울산 온산 제련소에 'ODS(온산 디지털 스멜터)'를 도입해 원료부터 출하까지 데이터를 통합 관리하고 있다. AI 기반 설비 운영 최적화와 고장 예측 시스템을 통해 에너지 효율과 설비 안정성을 동시에 개선하고 있다. 특히 AI 비전 시스템을 활용한 전기동 검사 자동화는 기존 검사 한계를 보완하며 품질 신뢰도를 끌어올렸다는 평가다. 농업 분야로의 확장도 눈에 띈다. LS엠트론은 '마이파머스' 등 디지털 농업 플랫폼을 통해 데이터 기반 영농 의사결정 체계를 구축하고 있다. 작물·기상·병해충 정보를 AI가 분석해 맞춤형으로 제공하는 방식으로 농업 생산성과 수익성을 동시에 개선하겠다는 전략이다. 산업용 제조를 넘어 1차 산업까지 AI 적용 범위를 넓히는 흐름이다. 에너지 사업에서도 AI는 핵심 역할을 맡고 있다. E1은 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 위험과 잔여 수명을 예측하는 예지보전 시스템을 도입했다. 유지보수 비용을 줄이는 동시에 안전성을 높이는 효과를 동시에 노리고 있다. 이처럼 LS그룹의 AI 전략은 단순한 '업무 자동화'를 넘어 '산업 운영 체계 재설계' 수준으로 확장되고 있다는 평가가 나온다. 특히 전선·전력기기·제련·에너지 등 전통 제조업 중심 포트폴리오에 AI를 결합하면서 생산성 개선과 비용 절감이라는 실질적인 성과로 이어지고 있다는 점이 특징이다. 업계에서는 LS의 행보를 제조업 AI 전환의 전형적인 사례로 보고 있다. 기존 제조 경쟁력이 설비 투자와 규모의 경제에 기반했다면 이제는 데이터와 AI 활용 역량이 성과를 좌우하는 구조로 바뀌고 있기 때문이다. 특히 전력 인프라와 소재 산업은 품질 안정성과 설비 운영 효율이 핵심인 만큼 AI 도입 효과가 상대적으로 크게 나타나는 분야로 꼽힌다. 향후 관건은 AI 활용 범위를 '현장 단위 최적화'에서 '사업 간 연결'로 확장하는 데 있다. 계열사 간 데이터 통합과 플랫폼 고도화가 이뤄질 경우 그룹 차원의 시너지 창출이 가능하기 때문이다. 동시에 AI 투자 확대에 따른 비용 부담과 보안, 인력 재교육 등 과제도 병행될 전망이다.2026-04-07 17:55:12
-
한화오션, 진동 제어 기술 공동 축적…'연구실'에서 '조선소'로 [이코노믹데일리] 한화오션이 부산대학교와 손잡고 조선·해양 핵심 기자재로 꼽히는 진동·소음 제어 기술 국산화에 속도를 내고 있다. 선박 거주구용 진동제어장치 개발 성과를 바탕으로 협력 범위를 엔진용 핵심 기술까지 넓히며 대학과 조선사가 역할을 분담하는 실증형 산학협력 모델을 구축했다는 평가다. 3일 업계에 따르면 부산대는 한화오션과의 산학협력을 통해 선박에서 사람이 생활하는 구역의 소음과 진동을 줄이는 장치 개발을 마무리한 데 이어 협력 대상을 엔진용 진동제어장치로 확대할 계획이다. 설계·제작·시험·성능 검증을 하나의 흐름으로 연결하는 방식으로 연구 성과를 실제 조선 현장에 바로 적용하는 구조를 구축했다. 이번 협력이 주목받는 배경에는 조선 기자재 국산화 난이도가 있다. 진동 제어 기술은 선박 성능과 직결되지만 고도의 정밀 가공과 실증 데이터가 요구돼 그동안 해외 의존도가 높았다. 특히 엔진과 연계된 진동 제어는 운항 환경에 따른 데이터 축적이 필수적이어서 단기간에 상용 기술로 전환하기 어려운 영역으로 꼽혀왔다. 부산대와 한화오션은 이 지점을 산학 협력의 역할 분담으로 풀었다. 대학은 정밀 가공과 시험·계측 인프라를 제공하고 조선사는 실제 운용 환경에서의 요구 조건과 검증 데이터를 공유하는 방식이다. 이를 통해 연구실 단계에서 머무르던 기술을 현장 검증이 가능한 수준으로 끌어올리는 것이 목표다. 이번 성과의 기반에는 교육부 핵심연구지원센터 사업으로 구축된 부산대의 정밀 공작기계 인프라와 DN솔루션즈의 장비·기술 지원이 자리하고 있다. 단순한 과제 수행을 넘어 장기적으로 활용 가능한 실증 인프라를 마련했다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 양측은 거주구용 장치의 성공을 발판으로 엔진용 진동제어장치 제작과 성능 평가를 단계적으로 추진할 계획이다. 부산대 하이브리드 제조혁신 엔지니어링센터의 정밀 가공·진동 시험 설비를 활용해 실제 운항 조건에 가까운 데이터를 확보하고 이를 설계 개선에 반영한다는 구상이다. 업계에서는 이번 협력을 '기술 이전'이 아닌 '공동 축적' 모델로 본다. 대학이 기초·응용 연구를 담당하고 기업이 이를 흡수하는 기존 구조와 달리 설계 초기부터 성능 검증까지 함께 참여해 기술을 공동으로 쌓아가는 방식이기 때문이다. 이는 향후 다른 조선 기자재 영역으로도 확장 가능한 모델로 평가된다. 박상후 부산대 대외·전략부총장은 "산업체 수요에 기반한 정밀 제조 및 실증 연구를 활성화하고 지역 전략 산업에 특화된 산학협력 네트워크를 지속해 확장하겠다"고 말했다. 한화오션 관계자도 "이번 협력을 통해 선박 핵심 기자재의 국산화를 앞당기고 선행 기술의 실증 허브 역할을 수행함으로써 기술 자립 생태계를 강화하겠다"고 밝혔다.2026-02-03 15:35:52
-
산업 대전환 가속하는 자동차·항공업계, '노사 갈등'에 사업 연속성 시험대 [이코노믹데일리] 자동차와 항공업계가 산업 대전환 국면에 진입한 가운데 전환 과정에서 불거진 노사 갈등이 미래 경쟁력을 좌우하는 변수로 떠오르고 있다. 자동차는 전동화·로봇·자동화, 항공은 통합과 중·장거리 확대가 동시에 진행되며 고용·처우 기준을 둘러싼 이견이 구조화되는 흐름이다. 2일 업계에 따르면 현대자동차그룹은 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’의 생산 현장 투입 계획을 둘러싸고 노사 갈등을 겪고 있다. 노조는 노사 합의 없는 신기술 도입이 고용 불안을 초래할 수 있다는 입장을 내세우고 있으며, 회사는 글로벌 경쟁 심화 속에서 생산성 제고와 비용 구조 개선을 위한 제조 혁신 전략을 추진하고 있다. 기술 전환이 고용 구조 변화로 직결되는 만큼, 전환의 필요성과 합의 절차를 둘러싼 시각차가 충돌하는 전형적인 전환형 노사 갈등이다. 국내 완성차 업계에서 노사 갈등은 생산 현장에만 국한되지 않는다. 한국GM은 직영 정비사업소 폐쇄 방침을 추진하는 과정에서 노조가 가처분 신청 등 법적 대응에 나서며 갈등이 장기화되고 있다. 노조는 고용 문제와 함께 고객 서비스 품질과 안전 문제를 제기하고 있고, 회사는 비용 효율화와 사업 구조 재편 필요성을 강조하는 상황이다. 정비 체계를 둘러싼 분쟁은 인력 문제를 넘어 A/S 연속성과 브랜드 신뢰로 이어지는 구조적 리스크로 확장되고 있다. 항공업계에서는 통합과 회복 국면에서 임금·처우 기준이 갈등의 핵심 축으로 떠올랐다. 에어부산은 대한항공과 아시아나항공 통합에 따라 진에어를 중심으로 에어부산·에어서울을 묶는 통합 저비용항공사(LCC) 출범을 앞둔 상황에서 임금 협상이 결렬돼 노동위원회 조정 절차에 들어갔다. 통합 이후 동일 직군 간 임금·직급·처우 기준을 어떻게 맞출지를 두고 노사 간 이견이 확대되는 흐름이다. 중·장거리 노선 확대를 추진 중인 에어프레미아 역시 조종사 노조가 임금과 근무 조건을 둘러싸고 쟁의권 확보 절차에 나서고 있다. 항공업 특성상 파업이나 쟁의가 곧바로 운항 차질로 연결될 수 있다는 점에서 노사 갈등은 실적과 운영 안정성에 직결되는 변수로 작용한다. 산업 대전환 국면에서의 갈등은 전환 속도와 전환 비용·성과의 귀속 시점이 엇갈리는 데서 비롯된다. 기업은 비용 구조를 낮추고 경쟁력을 확보하려는 전략을 취하는 반면, 노조는 전환 과정에서 고용 안정과 처우 유지 또는 격차 해소를 우선 과제로 둔다. 노조가 고용·처우 방어에 집중할 경우 단기 안정성은 확보할 수 있으나, 전환 속도가 지연되면 기업의 중장기 경쟁력 약화로 이어질 가능성이 있다. 반대로 기업이 전환 속도를 우선해 합의 절차를 뒤로 미룰 경우 파업·점거·법적 분쟁 등으로 생산·정비·운항 차질이 발생하고, 이는 고객 서비스와 브랜드 신뢰 훼손으로 확산될 수 있다. 일각에서는 갈등 해소를 위해 문제를 구조적으로 접근할 필요가 있다고 보고 있다. 자동차의 로봇·자동화 도입은 전면 도입과 전면 반대의 이분법보다는 도입 범위와 속도, 검증 절차를 단계별로 나누고 그에 따른 인력 재배치·재교육 기준을 명확히 하는 방식도 대안으로 거론된다. 한국GM의 직영 정비소 이슈 역시 폐쇄 여부를 단일 쟁점으로 두기보다, 직영 체계 유지 범위와 협력 정비망의 품질·책임 기준을 함께 제시하는 접근이 요구된다. 항공업계에서는 통합과 확대 국면에서 임금·처우를 일시에 맞추는 방식보다 일정 기간을 설정한 단계적 조정 로드맵과 재무·운영 지표에 연동된 보상 체계를 병행하는 방식이 협상 여지를 넓힐 수 있을 것으로 보인다. 조종사 인력의 경우 임금 외에도 근무 패턴, 피로도 관리, 승급·수당 체계 등 비임금 요소를 함께 다루는 협상 구조가 갈등 완화에 도움이 될 수 있다. 업계 관계자는 “자동차와 항공업계가 직면한 과제는 전환의 속도와 고용·처우의 예측 가능성을 동시에 높이는 것”이라며 “전환이 가팔라질수록 노사 갈등은 불가피하지만, 갈등을 어떤 단위로 나누고 어떤 기준으로 합의하느냐에 따라 비용의 크기는 달라질 것”이라고 말했다.2026-02-02 17:40:39
-
"제조 원가 80% 뚝"... 전북 공장에 심은 '피지컬 AI'의 마법 [이코노믹데일리] 전북 지역의 스티어링휠 전문 제조기업 DH오토리드가 작업 공정에 '피지컬 인공지능(AI)'을 도입해 제조 원가를 무려 80%나 절감하는 성과를 거뒀다. 절삭가공 업체 대승정밀은 불량률을 19.4% 줄였고 차체 부품 기업 동해금속은 생산 처리시간을 10% 단축했다. 정부가 추진한 피지컬 AI 실증 사업이 단순한 기술 검증을 넘어 실제 산업 현장의 생산성과 효율성을 획기적으로 개선할 수 있음을 입증한 것이다. 과학기술정보통신부는 26일 전북대학교에서 '피지컬 AI 사전검증 사업 성과 공유회'를 열고 이 같은 현장 적용 결과를 발표했다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난해 8월부터 12월까지 국비 229억원을 투입해 전북대와 KAIST를 주축으로 제조 및 물류 현장 실증을 추진해 왔다. 이는 로봇과 AI를 결합해 물리적 작업을 자동화하는 피지컬 AI 기술을 실제 공정에 적용해 효용성을 검증하는 프로젝트다. 실증 결과는 고무적이다. DH오토리드는 자율주행 이동로봇(AMR)을 활용한 무인 운반과 디지털 트윈 기반의 사상·후처리 자동화 시스템을 구축했다. 그 결과 생산량은 7.4% 증가했고 생산 처리시간은 7.4% 단축됐으며 특히 수작업 의존도를 낮춰 제조 원가를 80%까지 절감하는 기염을 토했다. 대승정밀은 로봇이 설비 투입과 배출을 전담하는 머신텐딩 체계를 도입해 생산성을 11.4% 끌어올리고 불량률을 대폭 낮췄다. 동해금속 역시 용접 및 조립 공정에 유연 생산 체계를 적용해 다품종 소량 생산 대응력을 높이고 제조 원가를 14.3% 줄였다. 전북대 실증랩은 이러한 성과의 전진기지 역할을 했다. 이곳은 제조생산(P-Zone)과 혁신(I-Zone) 구역으로 나뉘어 실험과 실제 생산 시나리오를 동시에 검증할 수 있는 국내 첫 피지컬 AI 플랫폼이다. 다양한 생산 시나리오를 실시간으로 테스트하고 서로 다른 종류의 로봇이 협업하는 환경을 구현해 기술 완성도를 높였다. 정부는 이번 성과를 바탕으로 전북 지역의 AI 전환(AX)을 본격화한다. 과기정통부는 올 상반기 '피지컬 AI 전북지역 AX 사업'을 추진해 2030년까지 이종 로봇 간 협업 지능 소프트웨어 플랫폼을 개발할 계획이다. 검증된 기술을 지역 내 다른 제조 기업으로 확산시켜 산업 전반의 경쟁력을 높이겠다는 전략이다. 이날 행사에 참석한 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "전북대 실증랩은 피지컬 AI 제조혁신의 출발점이자 확산 거점"이라며 "대한민국은 반도체와 모빌리티 등 피지컬 AI에 최적화된 산업 기반을 보유한 만큼 이를 현장에서 실증해 독자적인 기술을 확보해야 한다"고 강조했다. 이어 "검증된 기술이 산업 전반으로 확산될 수 있도록 정부 지원과 정책 연계를 강화하겠다"고 덧붙였다. 성과 공유회 직후 열린 간담회에는 DH오토리드(대표 이석근), 대승정밀(대표 김장송), 동해금속(대표 서호진) 등 기업 관계자와 김순태 전북대 교수, 장영재 KAIST 교수 등 전문가들이 참석해 피지컬 AI 내재화를 위한 실행 과제를 논의했다. 참석자들은 기술이 현장에 안착하기 위해서는 실증 중심의 지속적인 정책 지원이 필수적이라고 입을 모았다.2026-01-26 16:44:33
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 800조 수퍼 재정, 미래를 위한 투자인가 미래를 담보 잡는 도박인가](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/14/20260714122102289150_518_323.jpg)