중소 제조기업 AX 걸림돌 3가지…비용·인프라·데이터 부족
“단기적 보조금 넘어 장기적 비용 완화 필요”
“하드웨어와 AI 결합한 모델로 대기업과 중소기업 간 인프라 차 극복해야”
“국가가 데이터 매입해 플랫폼 통해 공유 활성화해야”
부석준 경상국립대 컴퓨터공학부 교수는 “중소 제조기업들이 인공지능 전환(AX)에 대한 필요성을 느끼고 있지만, 비용 부담과 인프라 부족, 데이터 부족 등으로 어려움을 느끼고 있다”고 지적했다. 그러면서 “인프라 차이를 극복하고 AX 전환으로 나아가기 위해서는 하드웨어와 인공지능(AI)이 결합된 모델이 필요하다”고 말했다.
부 교수는 26일 서울 장충동 신라호텔에서 ‘위기를 기회로, 혁신을 미래로’를 주제로 열린 ‘SME AX 리더스 포럼’에서 이같이 밝혔다. 이날 포럼에서 부 교수는 ‘중소 제조업의 실전 AX 확산과 현장의 목소리’를 주제로 강연했다.
‘SME AX 리더스포럼’은 조선미디어그룹 경제전문매체 조선비즈가 처음 개최하는 중소벤처 분야 포럼이다. 중소벤처기업부는 물론 산하 기관과 중소기업 CEO, AI 전문가들이 참여해 중소기업의 현 위기 상황을 진단하고, 혁신을 이끌 AX 전략을 논의한다. SME는 중소기업을 뜻하는 Small and Medium Enterprise의 영어 약자다.
부 교수는 “경남 지역 중소제조기업들이 AI 도입으로 업무 자동화로 생산성 향상, 품질 관리 강화, 안전 개선 등을 기대하고 있다”면서도 “비용 부담과 인프라 부족, 데이터의 부족으로 AX에 어려움을 겪고 있다”고 말했다. 이를 위해 부 교수는 경남 지역 중소·중견기업 50개사를 대상으로 설문조사를 진행했다.
그러면서 인프라 격차로 인해 중소기업이 AX에 어려움을 겪고 있음을 대기업과 비교해 설명했다. 그는 ‘자동차 내부 소음으로 제조 이상을 탐지하는 설루션’을 사례로 들며, “자동차 내 소음이 어떤 문제로 발생했는지, 무엇을 교체해야 하는지를 알려주려면 무음실, 자동차, 전산장비 등 기존 인프라가 갖춰져 있어야 가능한 일”이라고 지적했다.
인프라 차이를 극복하고 중소기업의 AX를 위해서는 ‘하드웨어’와 결합된 AI 도입을 제안했다. 부 교수는 “작업자가 하는 것처럼 눈으로 이상이 있는 곳을 보고, 귀로 이상을 탐지하는, 명장들의 노하우를 모두 학습한 하드웨어가 있는 AI가 있다면 인프라가 갖춰져 있지 않아도 AX가 가능하다”고 설명했다.
이어 비용적 어려움을 해소하기 위해서는 ‘장기적 지원’이 필요하다고 했다. 부 교수는 “AI와 AX는 장비와 인력이 동시에 필요하다”며 “중소기업의 초기 투자비를 낮추기 위해 단기 보조금을 넘어 장기적 비용 구조 완화를 위한 정책을 도입해야 한다”고 강조했다.
데이터 부족을 해소하기 위해서는 중소벤처기업부에서 운영하는 ‘AI 제조 데이터 플랫폼 ’캠프(KAMP)‘의 활성화가 필요하다고 했다. 부 교수는 “데이터 개방이 잘 이루어지지 않는 이유는 공개하는 순간 정보가 유출될 수 있다는 위험이 있기 때문”이라며 “국가나 지자체가 기업으로부터 데이터를 구매하는 모델을 고려해야 한다”고 말했다. 수집된 데이터를 경진대회 등에서 적극적으로 활용하는 방안에 대해서도 강조했다.
마지막으로 부 교수는 AI 생태계를 만들기 위해서는 전 주기적 지원이 필요하다고 했다. 그는 “전문가를 현장에 파견해 데이터를 수집하고, 이를 플랫폼을 활용해 공유·매매할 수 있게 하며, AI 경진대회를 개최함으로써 활용도를 높이는 등 전 주기적 지원이 필요하다”고 설명했다.