연구 배경 및 목적

AI 기술의 발전은 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하고 글로벌 혁신 경쟁을 주도

- AI는 방대한 데이터 처리 및 예측 분석 능력을 기반으로 업무 효율화, 의사결정 고도화, 신규 비즈니스 창출을 촉진하며

  디지털 전환의 핵심 기술로 자리매김
 

특히 제조업 분야에서의 AI 도입은 국가 경쟁력 확보를 위한 전략적 과제로 부상
 

- 제조업은 대량의 센서·기계 데이터를 활용할 수 있는 기반을 갖추고 있어 AI와의 결합 시 높은 파급효과를 기대할 수 있는 산업

   중 하나로 평가
 

- 주요국은 이러한 중요성 인식을 토대로 제조혁신 전략을 강화하고 있으며, 전 세계 정부의 제조업 지원 규모도 ’23년 810조 원으로

   8년 만에 10배 증가1)
 

- 우리나라도 「산업 AI확산을 위한 과제(’25.1)」, 「산업 AX 확산 방안(’24.9)」, 「AI 자율 제조 선도 프로젝트(’24.5)」 등을

  발표·추진하며 제조업 AI 활용 및 디지털 전환 적극 추진
 

※ 산업부에서 ’24.5월 발표한 「AI자율제조 선도프로젝트」에 의하면 AI 자율 제조로 인한 기대효과는 생산성 30% 이상 향상,

     제조 비용 20% 이상 절감, 제품 결함 50% 이상 감소, 에너지소비 10% 이상 절감2)
 

- 그러나 제조업은 업종 및 공정별 복잡성, 데이터 이질성 등 구조적 특성으로 인해 단순 AI 도입을 넘어 전사적 활용 고도화까지는

  여전히 다양한 과제를 안고 있는 실정

AI 도입에 따른 애로사항

(정량조사 결과) 내부 역량 한계와 더불어 시장·정책 환경의 제약이 애로사항으로 제기

- (기술 인프라 기반) AI 도입을 위한 기반 인프라와 산업 맞춤형 기술 공급의 부족
· 제조업에서 ‘적합한 정보 및 인프라 부족(36.8%)’ 응답 비율이 가장 높게 나타나 AI 도입을 위한 기반 인프라 및 정보 확보의

  어려움이 주요 애로사항으로 도출
· ‘양질의 AI 기술 및 서비스 부족(28.3%)’도 높은 응답률을 기록해, 산업별 수요에 부합하는
  실효성 있는 기술과 솔루션 공급의 부족이 현장 장애 요인으로 작용되고 있는 것으로 확인

- (인력·역량 기반) AI 기술 내재화를 위한 전문 인력 부족과 기존 조직문화와의 괴리
· ‘전문 인력 부족(34.7%)’은 제조업과 비제조업 모두에서 상위 응답으로 나타났으며 AI 기술 내재화를 위한 전문 역량 확보의

   한계도 애로사항으로 분석됨
· ‘기존 조직 문화와의 괴리(11.5%)’도 제조업에서 상대적으로 높은 비율로 나타나 내부 인식 전환과 조직 변화 관리의 병행이

   필요한 것으로 확인

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