📑 목차
1. “스마트제조혁신 3.0”이 기존과 어떻게 다른가
기존의 스마트제조혁신 정책 흐름을 보면 대략 다음과 같이 구분할 수 있습니다.
스마트제조혁신 1.0 : 제조현장에 ICT를 접목하여 자동화·정보화를 추진했던 단계.
스마트제조혁신 2.0 : 스마트공장 보급을 확대하고 지능화(데이터 활용, 프로세스 개선) 단계.
스마트제조혁신 3.0 : 그 위에서 AI(인공지능)를 본격적으로 접목하고, 제조데이터·공급망·지역 기반의 고도화를 추진하는 단계.
주요 차별 포인트
1. AI 중심화
중소 제조기업 대상 “AI 대전환”을 주요 키워드로 내세웠습니다.
AI를 통해 생산성 향상뿐 아니라 안전·환경·노동 측면까지 제조현장의 질(quality) 향상을 꾀합니다.
2. 공급망·지역·업종 특화 접근
단일기업 중심이 아니라 공급망(대기업-중소기업 협력) 단위, 지역기반, 업종특화로 접근합니다.
예컨대 대기업이 보유한 거대언어모델(LLM) 등을 중소 협력사와 공유해 상생형 공장을 만드는 모델이 나옵니다.
3. 데이터·인프라·인력 측면 강화
제조데이터 표준화(AAS 등 국제표준 적용) 및 데이터셋 확보 계획이 나왔습니다.
AI 리터러시 강화, 전문기업 육성, 스마트제조산업으로서의 생태계 조성이 강조됩니다.
4. 확산 및 목표 스케일
이번 전략에서는 중소제조기업 대상 AI 중심 스마트공장 12,000개 보급, AI도입률을 현행 약 1% 수준에서 10%까지 끌어올리는 목표가 설정돼 있습니다.
산업재해율 20% 감소, 제조AI 전문기업 500개 육성 등의 부가목표도 포함돼 있습니다.
2. 공급기업(솔루션/기술 제공자)과 도입기업(제조 현장)은 각각 어떻게 접근해야 하는가
여러 공정과 다양한 AGV, WCS, PLC, ACS 등이 복합된 환경에서는 이 정책을 단순히 ‘프렌들리하게 지원 받는’ 수준을 넘어서 전략적으로 접근하는 것이 중요합니다.
아래에 공급기업 관점과 도입기업 관점으로 나눠 정리합니다.
2-1. 공급기업(기술·솔루션 제공자) 입장에서의 접근
공급기업이라면 스마트제조혁신 3.0 전략을 시장 기회로 보고 다음과 같이 준비할 수 있습니다.
AI 기반 솔루션 역량 확보 및 인증 준비
정부 전략상 AI 중심의 스마트공장 구현을 위해 “제조AI 전문기업 500개” 육성 등이 나왔습니다.
→ 따라서 공급기업은 AI 알고리즘, 버티컬(업종 특화) AI, 예측·최적화 기능, 공정 자동화·자율화 기능 등을 갖추는 것이 경쟁력이 됩니다.
→ 또한, 정부가 지정할 전문기업 제도나 역량 평가 체계가 마련될 예정이므로 이에 맞춰 내부 역량 진단, 기술로드맵 수립 등이 필요합니다.
공급망/대기업 협력 모델 설계
전략에서 대기업 보유 AI자원과 중소 협력사 연계를 강조하고 있으므로, 대기업-중소기업 간 상생형 스마트공장 모델에 참여 가능한 구조를 구축하는 것이 유리합니다.
→ 공급기업은 대기업 네트워크나 플랫폼 협업 가능성을 탐색하고, “내 솔루션이 공급망 전체에서 가치 낼 수 있는가” 질문을 던져야 합니다.
지역·업종 특화 컨텐츠 개발
정부 전략에서 지역특화, 식품·화장품 등 업종 특화 지원을 강화한다고 돼 있으므로, 특정 업종에 맞춘 AI/자동화 솔루션 패키지를 만들면 차별화 됩니다.
데이터·표준화 대응 준비
제조데이터 표준화(AAS 등), 데이터셋 공개 등의 정책이 나오므로, 공급기업 입장에서는 자사 솔루션이 국제표준을 따르거나 연계 가능하도록 설계해야 합니다.
서비스형(SaaS) 모델 고려
소형·소공인용으로 정부가 SaaS 기반 구독형 스마트공장 모델을 추진한다고 돼 있으므로, 공급기업이 SaaS화, 클라우드 대응, 구독형 모델 설계 등을 검토하는 것이 좋습니다.
2-2. 도입기업(제조기업) 입장에서의 접근
공정 여러 개, 다양한 AGV/PLC/ACS 등 복합 시스템을 갖춘 제조시설이라면 다음과 같은 측면에서 전략적으로 접근할 수 있습니다.
현재 디지털/스마트공장 수준 진단부터 시작
스마트제조혁신 3.0이 전제하는 것은 ‘디지털 전환 기반이 있는 제조기업’입니다.
→ 제조공장에서도 PLC-WCS-ACS 등 여러 시스템이 연계돼 있으므로, 현재 어느 수준인가 (자동화· 데이터화 ·지능화) 진단하는 것이 먼저입니다.
→ 정부 지원 프로그램 중 진단·수준확인 제도가 있으므로 이를 활용하는 것이 좋습니다.
AI 적용 가능 영역 발굴 및 단계적 적용
전략에서 ‘버티컬 AI’ 및 ‘문제해결형 AI’가 강조돼 있습니다.
→ 제조 공장에서는 예컨대 AGV 제어 최적화, WCS 재고예측, 로봇 셔틀 운영효율 향상, 산업안전 예측모델 등 AI로 적용 가능한 영역이 많습니다.
→ 먼저 ROI(투자대비 효과)가 분명한 작은 파일럿을 설계하고, 성공사례로 확산하는 방식이 좋습니다.
공급망 및 협력사 고려
전략에서 개별기업뿐 아니라 ‘공급망 단위’가 강조됩니다.
→ 제조공장에서 AGV/ACS/PLC 등이 여럿 회사가 설치돼 있고 협력사가 다르므로, 이 점을 오히려 장점으로 공급망 중심의 스마트제조혁신 구축 모델로 설계할 수 있습니다.
→ 예컨대 각 AGV 공급사-ACS-WCS 통합기업 등과 함께 ‘공급망 지능화’ 구조를 만들고, 정부 지원사업에서 우대될 수 있는 방향으로 제안서를 설계하는 것이 유리합니다.
정부 지원 및 컨설팅 적극 활용
전략문서에서 중소기업(특히 규모가 작은 기업) 대상으로 자금지원, 전문컨설팅, 사전·사후 컨설팅 강화가 명시돼 있습니다.
→ 제조 조직에서 부족한 인력・기술 역량을 보완하기 위해 정부 컨설팅 프로그램이나 AI 전문가 지원을 적극 활용하는 것이 좋습니다.
→ 초기 비용 부담이 주요 장애요인이므로 이를 줄일 수 있는 사업 공고(구독형 SaaS 등)도 놓치지 않는 것이 중요합니다.
성과지표 설정 및 환경·안전 요소 고려
전략에서는 스마트공장 성과평가 시 생산성 외에 환경성과 안전성을 반영하겠다는 언급이 있습니다.
→ 즉, 단지 자동화·AI 도입만이 목적이 아니라 ‘친환경·친노동 제조’로 가야 한다는 의미이므로, 제조 공장의 자동화/AI 로직 설계 시 이런 요소도 같이 고려하는 것이 정책 방향에 부합합니다.
3. 제조 상황(유리제조 플랜트 / AGV 다수)에서 적용할 수 있는 제언
유리 제조 플랜트에서 무인자동화, 물류, 운영, 제조 실무 측면 다음과 같은 방향을 제안드립니다.
현재 도입 중인 AGV 다수가 각기 다른 설치사 등 복합 환경이 오히려 “공급망·시스템 통합” 과제를 보여주는 좋은 대상입니다. 스마트제조혁신 3.0 전략의 공급망 단위 지능화와 매우 맞닿습니다.
제안 방향
1. 현 단계 진단
각 공정별 자동화 수준, 데이터 수집·활용 수준, AI 적용 가능성 있는 영역(예: AGV 운행 패턴 예측, 장애예측, 에너지사용 최적화)을 정리
정부에서 제공하는 “스마트공장 수준확인” 사업 등을 통해 진단 리포트를 확보하는 것을 추천
2. 파일럿 AI 적용 영역 선정
예: AGV 통합시스템에서 이상패턴 탐지·예측알람 기능
WCS + 재고데이터 + AI를 통해 재공재고 최적화
설비 상태데이터 + AI로 고장예측 및 설비가동율 개선
→ 이들 각각에 대한 ROI(비용절감, 품질향상, 납기단축 등)를 추정해, 프로젝트 제안서를 작성
3. 통합 생태계 설계
각각 다른 회사가 설치한 AGV/ACS/WCS 시스템을 통합해야 하는데, 이 통합 구조를 “공급망 지능화” 모델로 포지셔닝할 수 있습니다.
예컨대 각 공급사 인터페이스·데이터 인게스천 구조를 정립하고, 통합 모니터링 + AI 분석기능을 구성 → 정부지원사업에 제출할 때 ‘공급망 통합’ 또는 ‘협력사 포함’ 모델을 강조
4. 제공 가능한 정부지원사업 탐색 및 활용
전략상 중소제조기업 대상 AI 전환 지원이 확대될 것이며, 초기비용 부담, 인력부족이 큰 중소기업을 위해 컨설팅 및 자금지원이 강화돼 있습니다.
제조 조직 규모 측면 “중소제조기업” 요건을 충족한다면 신청 가능한 프로그램을 미리 탐색하고 신청 준비를 하는 것이 좋습니다.
5. 성과지표 및 지속가능 모델 설계
AI 투입 후 성과지표(생산성, 품질, 원가, 납기)와 더불어 환경안전지표(예: 산업재해율 감소, 에너지사용 저감 등)를 함께 설정하면 정책 방향과 잘 맞습니다.
또한, AI가 도입된 이후 유지관리 및 확장 가능성도 고려해 구독형 또는 클라우드 기반 모델을 검토하는 것이 좋습니다.