	스마트 제조 2.0 추진을 위한 차별화된 추진전략 연구 국 방 대 학 교 안 보 과 정 이 현 조
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스마트 제조 2.0 추진을 위한 차별화된 추진 전략 연구
이 현조

2021학년도

정 책 연 구 보 고 서

스마트 제조 2.0 추진을 위한 차별화된 추진전략 연구

지도교수   문  영  세  (인)

심사교수   이  상  목  (인)

국 방 대 학 교

안   보   과  정

11156        중소벤처기업부     이  현  조

목    차

1장. 서론	1

1절 추진 배경	1

2절 연구 범위와 방법	2

2장. 스마트 제조 1.0의 성과 및 평가	3

1절 스마트 팩토리의 개념	3

2절 현황과 성과	5

3절 주요 분석결과와 정책적 시사점	16

3장. 스마트 제조 2.0 추진 방향	19

1절 주요국의 제조 혁신 정책	19

2절 스마트 제조 2.0 추진 방향	30

4장. 스마트 제조 2.0 추진 과제	31

1절 AI 제조 플랫폼 구축 및 선도 사례 확산	31

2절 AI·데이터 기반 공급기업 육성	36

3절 AI·데이터 기반 중기 제조혁신 거버넌스 구축	42

4절 스마트 팩토리에 대한 중소기업 수용성 제고	45

5절 스마트 팩토리 구축 기업 후속지원	49

5장. 결론	51

Ⅳ. 소요 예산 등	9

[참고1] 국내･외 클러스터와 스타트업 파크 비교	10

[참고2] 해외 주요 혁신 창업 클러스터 사례	11

[참고3] 지자체 스타트업 파크 조성 수요조사(간이) 결과	16

제 1 장 서  론

제1절  추진 배경

2020년대는 바야흐로 과학기술에 의해 주도되는 문명사적인 전환기에 있다. 디지털 트랜스포메이션 또는 4차 산업혁명이라 불리는 시기에 접어들어 기업의 생존과 관련된 핵심경쟁요소를 크게 변화시키고 있고, 국민의 일상 생활 자체를 변화시키고 있다.

디지털 경제로의 대전환기에 있어 디지털 트랜스포메이션의 제조업에 대한 적용이 바로 스마트 공장이다. 스마트 공장이란 데이터에 기반하여 제품의 전 생산 과정을 제어하고 개선해나가는 지능형 공장을 말한다. 이를 통해 최소 비용과 시간으로 최적 제품의 생산을 도모한다.

개별기업은 특히 공장단위에서 원가절감이나 개별 맞춤형 생산체제 구축을 통한 경쟁력 향상이 주요한 목적이라면 국가 단위에서는 제조업 전체의 경쟁력을 향상을 위한 주요한 수단으로서의 역할을 수행하고 있다. 우리나라는 제조업의 GDP대비 부가가치 비중이 거의 30%에 이르는 제조강국의 하나이다. 제조업은 일자리 창출의 주요한 원천이며, 이를 통해서 연관 서비스업의 발전을 유발하는 역할을 하기도 한다. 이에 따라 각국에서는 국내 제조업의 경쟁력을 유지하기 위해 정책적 역량을 집중하고 있다.

특히, 코로나19를 계기로 마스크, 진단키트와 같은 방역관련 물품 부족 현상, 글로벌 밸류 체인의 중요성 부각, 트럼프 정부의 리쇼어링 정책에서 비롯한 각국의 리쇼어링 경쟁 등 국가안보 측면에서도 제조업 기반의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 또한 제조업의 축적된 경험과 기술은 4차 산업혁명과 디지털 경제로의 전환에서 핵심기반이다. 따라서 문재인 정부에서 중점 추진중인 한국판 뉴딜, 특히 디지털 뉴딜에서 제조 혁신은 핵심과제로 인정되고 있다.

디지털 기반 온디맨드(On-demand) 경제로 전환되면서 고객의 다양한 니즈를 반영한 제품을 빠르고 값싸게 제공하는 것이 제조업의 성패를 결정하는데 있어서 중요한 요소로 평가된다. 이미 글로벌 제조기업은 제조데이터의 수집·분석·활용을 통해 AI 기반의 다품종·소량생산을 구현하며 앞서가고 있음을 볼 때, 궁극적으로 제품개발부터 판매후 서비스에 이르기까지 제조 전후방의 데이터 공유 및 활용이 확대되는 것이 세계적 트렌드라고 생각된다.

우리 정부에서도 제조업 경쟁력의 획기적인 발전을 위해 스마트공장 3만개 보급 계획 등의 스마트제조 저변 확대를 위한 양적 중심의 “스마트제조 1.0”을 추진해 왔다. 그간의 추진 성과를 살펴보고, 향후 보다 효과적인 정책방향을 수립할 필요성이 점증하고 있다.

특히 4차 산업혁명을 통해 발전한 기술을 스마트 팩토리에 적극적으로 활용할 필요성과 가능성이 증대되고 있다, 이제 AI, 5G, 빅데이터를 융합하여 제조혁신을 질적으로 더욱 고도화하고, 그 기반이 되는 공급기업도 병행적으로 발전시키기 위한 “스마트제조 2.0”이 필요하다.

본 보고서는 디지털 대전환 시대에 질적으로 고도화된 중소기업 제조혁신을 위해 인공지능과 데이터기반의 스마트 팩토리 구축 전략을 강구함으로써 우리나라 산업의 경쟁력을 강화하고, 우리 경제 체질의 건전성을 개선할 수 방안을 모색하고자 한다.

제2절  연구 범위와 방법

본 보고서에서는 스마트 팩토리에 관한 각종 논문과 정부 보고서 등을 살펴보고, 스마트 공장을 구축하여 운영중인 중소기업을 방문하여 그 성과와 현황에 대한 대담을 통해 이론적인 목표 및 비젼과 실제 현장에서의 성과 모두 양면적인 고찰을 하고자 한다.

특히 그간의 스마트 팩토리 사업에 참여한 기업에 대한 실태조사를 통해 그 성과와 문제점을 파악해보고자 한다. 그리고, 선진국의 스마트 팩토리 관련 정책방향을 조사해보고, 시사점을 파악하고자 한다.

또한 ’14년이후 정부와 민간 스마트 팩토리 구축 사업의 성과에 대한 실태조사를 실시하여, 그 성과와 향후 발전 방향을 모색해볼 것이다.

이를 통해 스마트 팩토리가 우리나라 디지털 제조 정책의 핵심적인 수단으로서의 역할을 수행할 수 있도록 새로운 정책방향을 모색해보고, 이를 스마트 제조 2.0이라고 부르고자 한다.

2장 스마트 제조 1.0의 성과 및 평가

제1절 스마트 팩토리의 개념

스마트 팩토리는 “공장의 생산설비를 기반으로 한 수직적 통합과 고객의 요구사항을 시작으로 하는 제품개발 가치사슬 (value chain) 기반 수평적 통합”이 구현되는 공장으로 생각해 볼 수 있다. 수직적인 생산시스템의 통합은 생산 최적화를 목표로 제품이 생산되는 다양한 공정의 설비에 센서 및 디바이스를 설치하고, 이를 통해 획득한 신호를 PLC(Programmable Logic Controller), HMI(human Machine Interface) 등으로 장치로 설비를 제어하는 기능을 수행하고, 전반적인 생산 공정을 관리하기 위해 MES(Manufacturing Execution System)와 창고관리 시스템((Warehouse Management System)을 거쳐 이를 통합하는 상위 개념인  ERP(Enterprise Resource Planning)까지 상호 유기적으로 관리할 수 있는 개념이다. 그리고 수평적 가치사슬의 통합은 제품이나 서비스를 사용하는 기업 고객과 소비자의 니즈를 파악하기 위해 시장조사를 한 후 이를 제품에 반영하는 기획단계를 거쳐 이를 개념설계와 상세설계로 구성되는 R&D 단계와, 이를 공정 설계에 반영하여 최종 제품을 고객에게 전달해주는 전 과정을 통칭한다.

결과적으로 스마트 팩토리는 S/W와 H/W를 결합한 솔류션에 의해 구현된다, 스마트 팩토리의 주요 솔류션을 예시하면 다음과 같다.

< 표1 스마트 팩토리 솔류션 주요 예시>

솔류션	주요 내용	기대효과
제조실행시스템(Manufacturing Execution System)	제품 생산과정에서 생산계획 수립, 작업지시, 공정관리, 생산추적 및 이력 집계를 통한 생산성과분석 등의 기능을 수행하는 시스템	제품 품질 개선 및 생산 관리의 효율화를 통해 생산성 향상 효과
전사적자원관리(Enterprise Resource Planning)	기업 전반에 걸쳐 인사, 재무, 회계, 재고, 구매, 거래 등의 주요 업무 프로세스와 자원을 관리하는 시스템	업무프로세스 개선 및 자원(자재, 재고 등) 관리 효율화 효과
공급사슬관리(Supply Chain Management)	공급망(supply chain)에 있는 기업 간에 제품, 정보 등의 재화가 이동하는 과정을 계획하고 관리하는 시스템 * (계획 기능) 수요계획·운송계획·재고계획 등, (관리 기능) 주문관리·물류관리·유통관리 등	납기 준수율 향상 효과
제품수명주기관리(Product Lifecycle Management)	제품의 전 생명주기*에 걸쳐 제품 관련 정보와 프로세스를 관리하여 개발을 효율적으로 수행 가능하도록 하는 솔루션 * 제품 설계, 개발, 생산, 유통, 유지보수, 폐기까지의 과정	제품 설계 기간의 단축, 제품설계 데이터 관리 강화 등의 효과
공장에너지관리(Factory Energy Management System)	제조 과정에서 에너지효율을 향상시키기 위해 공장의 에너지 관련 모니터링, 데이터 취합 및 분석, 최적 제어를 수행하는 시스템	에너지 절감 효과

즉, 스마트 팩토리는 수요, 생산, 재고, 유통 등 생산의 전 과정을 정보통신 기술로 통합한 지능형 생산공장이라 할 수 있다. 기존 공정의 자동화를 넘어서서 ICT기술로 현장의 데이터를 통합하여 전체 공정을 유기적으로 최적화하는 것을 의미한다. 생산현장의 데이터를 통합 컨트롤 센터에서 전체적으로 모니터링, 분석함으로써 효율적인 공정을 설계·구축해나감으로써 생산성을 높일 수 있다. 이때 데이터가 쌓이면 쌓일수록 더 정확한 결과를 가져오게 된다. 이렇게 하여 스마트 공장 도입을 빨리 할수록 더 많은 데이터가 쌓이게 되므로, 선제적인 스마트 공장 도입이 기업의 경쟁력 확보에 중요한 요소가 된다고 하겠다.

또한, 스마트 팩토리 분야는 크게 공장의 생산 프로세스를 스마트하게 하는 H/W와 S/W를 결합한 솔류션을 제공하는 공급 산업과 이러한 스마트 팩토리 솔류션을 구축하여 실제 제품을 생산하는 수요 산업으로 나누어 볼 수 있다. 스마트공장 공급산업은 센서, RFID 시스템, 로봇, 5G 산업용 네트워크, 3D 프린터 등의 하드웨어 기술과 MES, ERP, CPS, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등의 소프트웨어 기술로 대별된다. 스마트 공장 수요산업은 반도체, 자동차, 스마트폰, 항공 등 조립 공정을 포함하고 있는 이산산업(Discrete Industry)과 발전, 정유, 제약 등의 연속적인 생산공정을 가지고 있는 연속공정 산업(Continuous Industry)으로 구분된다. 결과적으로 스마트 팩토리 공급산업에서 구축된 기술이 수요산업의 프로세스와 융합되어 사용자가 원하는 다양한 제품을 스마트하게 생산하게 되는 것이다.

이상에서 볼 때 공급산업의 육성이 수요 산업의 발전과 직접적으로 긴밀하게 연계되어 있음을 알 수 있다. 따라서 스마트 팩토리의 공급 산업 육성을 통해 발전된 핵심기술을 어떻게 수요산업에 적용할 것인지가 스마트 팩토리의 핵심이다. 이에 따라 스마트 팩토리의 고도화를 위해서는 스마트 팩토리 공급 산업과 수요 산업의 병행 발전을 위한 육성 전략이 필요하다고 하겠다.

제2절 현황과 성과

가. 국내 중소기업의 스마트 팩토리 구축 현황

국내의 스마트 팩토리는 ’14년부터 본격적으로 추진되기 시작하였으며, 특히 ｢중소기업 스마트 제조혁신전략(’18.12)｣이후 에는 스마트공장 보급 목표를 2만개에서 3만개로 확대하고, 맞춤형으로 스마트공장을 보급해오고 있다. 그 결과 `20년까지 7년간(‘14∼‘20), 총 12,465억원(정부 11,287, 민간 1,178)을 투입하여 19,799개의 기업에 스마트공장을 보급하여 스마트제조의 저변이 크게 확대되었다. 이는 2017년말까지 4,997개에서 2018년이후 3년간 15,000개가 증가한 수치로 양적으로는 크게 확대되었다. 이 같은 결과는 이 기간 중 스마트 팩토리가 산업정책과 중소기업 정책의 핵심수단으로 인정된 것에 기인한다.

< 표 2 연도별 스마트 공장의 구축 추이>

구분		2018		2019		2020		2021		2022
		목표	실적	목표	실적	목표	실적	목표	실적	목표	실적
연간(개)		2,800	2,900	4,400	4,757	5,600	7,139	6,000		6,200
누적(개)		7,800	7,903	12,200	12,660	17,800	19,799	23,800		30,000
	정부	5,700	5,716	8,660	8,536	2,460	4,730	6,660		21,000
	민간	2,100	2,187	3,540	4,124	5,340	2,409	7,140		9,000

(출처: 중소벤처기업부)

스마트 공장은 지능화 수준에 따라 ‘Level 1~2→Level 3→Level 4→Level 5‘ 5단계 구분할 수 있다. 단계별 수준을 정의해보면 Leve1 1-2단계는 일부 공정 디지털화, Leve13은 실시간 생산정보 수집·관리, Level 4는 생산 자동화ㆍ최적화, Level 5는 개별 소비자 맞춤형 자동생산으로 나누어 볼 수 있다. 이를 제조 단계에 적용해보면 기획 설계 단계에서 제작전 시뮬레이션을 통해 소비자별 맞춤형 제품을 개발할 수 있고, 생산단계에서 실시간 생산-재고 관리 등을 통해 생산의 효율성을 확보할 수 있으며, 유통 단계에서도 실시간 자동 수발주를 통해 재고 비용을 획기적으로 줄임으로써 품질과 물류가 협응할 수 있도록 전단계에 걸쳐 연결될 수 있다.

< 표3 스마트공장의 제조단계별 모습 >

기획 및 설계	▪가상의 공간에서 사전에 제품성능을 시뮬레이션함으로써 소비자 요구에 대한 맞춤형 제품을 개발하고, 제품 제작기간 단축
제조	▪설비-자재-생산관리 시스템 상호 실시간 정보교환으로 다품종 소량생산 및 에너지와 설비 효율성 제고
판매 유통	▪생산량에 대응한 실시간 전자동 수발주로 재고비용의 획기젂인 감축과 품질ㆍ물류 등 全분야에 상호 협력을 통한 효율성 제고

(자료: 중소벤처기업부)

현재 정부에서는 기업의 ‘구축시스템’ 수준을 측정하기 위해 스마트공장 핵심 5개 시스템을 중심으로 측정 지표를 설정, 4단계 구분(기초 ~ 고도화) 수준 확인을 진행하고 있다.

< 표4 스마트 공장 수준 정의표>

구분	현장자동화	공장운영	기업자원관리	제품개발	공급사슬관리
고도	IoT/IoS 기반의 CPS화				인터넷 공간 상의 비즈니스 CPS 네트워크 협업
	IoT/IoS화	IoT/IoS(모듈)화 빅데이터 기반의 진단 및 운영
중간2	설비제어 자동화	실시간 공장제어	공장운영 통합	시뮬레이션과 일괄 프로세스 자동화	다품종 개발 협업
중간1	설비데이터 자동집계	실시간 의사결정	기능 간 통합	기술 정보 생성 자동화와 협업	다품종 생산 협업
기초	실적집계 자동화	공정물류 관리(POP)	관리 기능 중심 기능 개별 운용	서버를 통한 기술/납기 관리	단일 모기업 의존
ICT 미적용	수작업	수작업	수작업	수작업	전화와 이메일 협업

(자료:중소벤척업부)

중소벤처기업부에 의하면 스마트 팩토리 도입기업의 경제적인 성과가 유의미하게 있는 것으로 나타난다. 도입 후 생산성이 30% 가량 높아졌고, 고용도 평균 3명 증가했으며, 산업재해는 평균적으로 18% 감소하는 등 가시적인 성과가 창출하고 있는 것으로 보인다.

또한, 대기업과 중소기업이 협력하여 스마트공장을 구축할 경우 정부가 지원하는 대·중소기업 상생형 스마트공장이 확산되고 있다. 대표적으로 삼성전자, 현대자동차, 포스코 등이 선도적으로 진행하고 있다. 대기업이 구축비용 뿐만 아니라 제조혁신 노하우를 중소기업에 전수함으로써 대기업의 제조경쟁력을 중소기업에 확산하는데 기여하고 있다.

실례를 들어보면 2020년 전반기에 코로나 19 의 확산으로 국내외에 걸쳐 마스크 품귀 현상이 발생한 적이 있다. 정부는 약국을 통해 1인당 1주일에 2매로 판매수량을 제한하여 공급할 정도로 마스크 공급이 제대로 이루어지지 않았다. 이에 중소벤처기업부는 삼성전자를 통해 중소 마스크 제조기업에 대해 전반적인 공정을 분석하여 멘토링을 실시하여 공정 효율화, 병목 공정 설비에 대한 새로운 설비 설계 및 금형 지원을 함으로써 불량률을 현저히 감소시켰다고 한다. 그 결과 이 프로젝트에 참여한 화진산업, E&W, 레스텍, 에버그린 등의 생산성은 대폭 향상돼 4개사 전체의 일평균 생산량이 종전 92만개에서 139만개로 47만개, 51% 증가했다.

중소벤처기업부 보도자료 2020.4.1

한편, 국내 스마트공장의 보급이 급격히 증가함에 따라 스마트 팩토리 공급기업의 경영성과도 좋아지고 있다. 공급기업의 평균 매출액은 12%, 총자산도 연28% 증가하는 것으로 조사되고 있다. 실례로 국내 공급기업 중 AI 머신비전 업체인 수아랩은 미국의 나스닥 상장사인 코그넥스에 국내 기술 스타트업 중 최고금액인 1억 9,500만달러에 매각되는 등 성공사례도 창출되고 있다.

나. 스마트 공장 구축기업 경영 실태조사 결과

중소벤처기업부에서 데이터에 기반한 객관적인 성과분석·평가를 통해 스마트공장 지원사업 제도개선과 정책수립 자료 활용하기 위해 (주) 윕스를 통해 19.5월 실시한 실태조사를 결과를 살펴본다. 대상은 ’14~’17년 정부와 민간에서 스마트공장 구축을 지원한 5,003개 기업이다. 주요 조사 항목은 공정개선 성과(생산성 증가, 품질 향상, 원가 감소, 납기 준수) 및 경영개선 성과(고용창출, 매출증가, 산업재해감소 등) 항목으로 구분하여 실시 하였다.

	< 주요 내용 >
① (지원현황) ‘14~’17년 스마트공장 지원현황에 대한 기업 특성별* 분석 * 매출규모, 종사자수, 솔루션, 구축수준, 업종, 지역, 규모 등 ② (성과분석) 스마트공장 도입에 따른 구축 전-후의 공정개선 및 경영개선 성과분석 * 경영개선 성과의 경우 구축연도(T)기준 구축전연도(T-1)와 구축후년도(T+1)의 성과비교 ③ (심층분석) 스마트공장 도입에 따른 성과에 대한 심층분석 * 지원-비지원기업 분석 등

총괄적으로 살펴보면 스마트공장 구축 후 생산성 및 품질 향상 등 공정개선 성과뿐 아니라 고용창출, 매출증가, 산업재해감소 등 경영개선 성과가 창출되었다고 볼 수 있다.

<표5 스마트공장 도입 후 성과 >

구분	공정개선 성과				경영개선 성과
	생산성 증가 (+)	품질 향상 (+)	원가 감소 (-)	납기 준수 (+)	고용 증가 (+)	매출액 증가 (+)	산업재해 감소율 (-)
성과	30%↑	43.5%↑	15.9%↓	15.5%↑	3.0명↑	7.7%↑	18.3%↓

(출처: 중소벤처기업부)

구체적으로 공정 개선 성과를 살펴보면 생산성 증가(30.0%), 품질 향상(43.5%), 원가 감소(15.9%), 납기준수율 증가(15.5%)를 보였다.

근로자 규모별로 보면 규모가 적을수록  공정 개선 효과가 큰 것으로 나타났다. 즉 10인 미만 기업이 생산성(39.0%), 품질(44.4%), 원가(17.6%), 납기(19.8%) 모든 지표에서 개선효과가 높게 나타났다.

< 표6 근로자규모별 공정개선 성과 > (단위: %)
구분(비중)	생산(P)	원가(C)	품질(Q)	납기(D)
10인 미만(8.9)	39.0	17.6	44.4	16.1
50인 미만(52.4)	31.3	15.3	43.9	15.4
100인 미만(19.7)	26.9	15.8	42.7	15.5
100인 이상(16.9)	26.0	15.5	43.7	15.6
평 균	30.0	15.90	43.5	15.5

(출처: 중소벤처기업부)

매출 규모로 분석했을 경우에도 10억 미만 기업이 생산성(36.1%), 품질(46.4%), 원가(31.2%), 납기(22.0%) 모든 지표에서 개선효과가 높게 나타났다. 결과적으로 규모가 작은 기업일수록 스마트 팩토리 도입의 공정 개선 효과가 큰 것으로 보인다.

< 표 7 매출규모별 공정개선 성과 > (단위: %)
구분(비중)	생산(P)	원가(C)	품질(Q)	납기(D)
10억 미만(2.2)	36.1	31.2	46.4	22.0
50억 미만(18.4)	30.9	18.8	44.5	17.1
100억 미만(19.4)	35.2	13,7	44.5	13.9
300억 미만(29.1)	28.1	14.8	44.1	15.9
500억 미만(9.0)	23.9	16.2	43.3	15.7
1000억 미만(7.9)	27.9	15.9	42.0	14.4
1000억 이상(5.8)	21.9	13.0	38.9	12.5
평 균	30.0	15.9	43.5	15.5

한편, 솔류션별로는 생산성(32.7%)과 납기(23.9%)는 SCM 솔루션, 품질(45.2%)과 원가(19.7%)는 PLM 솔루션이 높게 나타났다.

< 표8 도입 솔루션별 공정개선 성과 > (단위: %)
구분(비중)	생산(P)	원가(C)	품질(Q)	납기(D)
MES(74.6)	28.1	16.1	43.1	14.2
PLM(3.8)	28.5	19.7	45.2	16.5
ERP(13.5)	26.8	11.5	41.4	17.9
SCM(0.8)	32.7	4.8	42.8	23.9
평 균	30.0	15.9	43.5	15.5

업종별로는 소규모기업 비중이 높은 업종에서 공정개선 성과가 대부분 높게 나타났다.

< 표9 공정개선 성과 상위 5개 업종 > (단위: %)
순위	생산(P)		원가(C)		품질(Q)		납기(D)
1	식료품 제조업	75.1	목재 및 나무 제품 제조업(가구 제외)	43.4	음료 제조업	60.6	의료용 물질 및 의약품 제조업	36.5
2	목재 및 나무 제품 제조업; 가구 제외	61.1	식료품 제조업	32.4	코크스, 연탄, 석유 정제	60.0	의복, 의복 액세서리 및 모피 제품 제조업	28.3
3	음료 제조업	45.4	인쇄 및 기록 매체 복제업	26.9	기타 제품 제조업	55.0	식료품 제조업	27.8
4	비금속 광물 제품 제조업	36.8	고무 및 플라스틱 제조업	17,3	식료품 제조업	54.6	기타 제품 제조업	20.9
5	기타 제품 제조업	35.0	자동차 및 트레일러 제조업	17.3	의복, 의복 액세서리, 모피 제품 제조업	51.1	섬유제품 제조업; 의복 제외	20.5

< 소규모 기업 밀집 업종(근로자 50인 미만, 매출50억원 미만) >

· 근로자규모(50인미만, 비중) : 음료(93.3), 의복액세서리 및 모피제품(83.3), 금속가공제품(76.2), 식료품(72.1), 섬유제품(68.0)

· 매출규모(50억원미만, 비중) : 음료(53.3), 목재 및 나무제품(50.0), 식료품(40.0), 기타제품(35.0), 의복액세서리 및 모피제품(33.3)

구축 수준별로는 기초 수준의 기업이 상대적으로 생산성 증대 효과가 가장 높으며, 중간2인 기업은 품질, 원가, 생산성 개선 순으로 효과가 타났는데, 스마트 팩토리 미도입에서 기초 수준의 도입시에 불량 감소 등에 따른 생산성 향상이 크고, 고도화 되면 품질, 원가, 납기 개선 등으로 파급되며, 그 이후에는 스마트 팩토리가 고도화 될수록 그 절대적인 효과가 체증하는 것으로 이해된다.

< 표 10 구축수준별 경영개선 성과 > Level 4 수준 기업은 5,003개 기업 중 약 1%(65개) 수준으로 제외 (단위: %)
구분	생산(P)	원가(C)	품질(Q)	납기(D)
기초(78.7)	31.2	16.1	42.7	15.8
중간1(19.9)	26.3	14.3	46.2	13.8
중간2(1.4)	23.4	39.2	55.8	22.9
평 균	30.0	15.9	43.5	15.5

다음은 스마트 공장 도입기업의 경영 성과에 대한 조사 결과이다. 스마트공장 도입으로 기업은 평균 3.0명 정도의 고용 증가하는 것으로 나타나 일자리 창출에 기여한 것으로 분석되었다. 이는 스마트 팩토리가 자동화등에 의한 인력 대체 효과보다는 스마트 공장 분석과 운영관련 인력이 추가적으로 필요하고, 생산성과 매출향상에 따른 추가 인력 수요도 있는 것으로 추정된다. 결과적으로 스마트 팩토리 구축으로 자동화 등 인력 감소 요인보다는 생산성 증대에 따른 인력 증대효과가 더 클 수 있고, 데이터 축적과 활용으로 생산성 증대가 체증효과를 거두면 잠재적인 신규 고용 창출 요소가 될 수 있을 것으로 보인다.

< 표 11 스마트공장 도입 경영개선 성과 >

구분	고용 창출(명/증가율)	매출액 증가율(%)	산업재해 감소율(%)
성과	3.0/4.2%	7.7	18.3

(1) 고용 증가율

먼저 근로자규모 측면에서 보면 10인미만 기업의 고용증가율이 84.9%으로 가장 높게 나타났으며 10인이상 50인미만 5.9%, 50인이상 100인미만 3.2%, 100인이상 3.1% 순으로 나타났다.

매출규모 측면에서는 10억미만 기업의 고용증가율이 33.1%로 가장 높게 나타났으며, 500억이상 1,000억미만 6.1%, 50억이상 100억미만 5.7% 순으로 나타났다.

구축수준에서는 level 4인 기업의 고용증가율이 11.9%로 가장 높게 나타났으며, level 1~2 5.1%, Level 3 2.3% 순으로 나타났다.

솔류션 측면에서는 PLM 솔루션 구축기업의 고용증가율이 9.2%로 가장 높게 나타났으며, SCM 8.4%, ERP 6.8%, MES 3.8% 순으로 나타났다.

(2) 매출액 증가율

스마트공장 도입으로 기업은 평균 매출액증가율이 7.7%로 나타남에 따라 기업성장에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

이를 근로자 규모 측면에서 살펴보면 규모가 적은 기업일수록 매출액 증대효과가 큰 것으로 나타났다. 구체적으로 10인 이상 50인 미만 기업의 매출액 증가율이 10.2%로 가장 높게 나타났으며, 50인 이상 100인 미만 9.4%, 100인 이상 6.3%, 10인 미만 3.4% 순으로 조사되었다.

한편, 매출규모 측면에서는 10억 미만 기업의 매출 증가율이 202.3%로 가장 높게 나타났으며, 10억 이상 50억 미만 24.7%, 50억 이상 100억 미만 23.1% 등의 순으로 나타나 규모가 적은 중소기업이 매출액 증가율이 상대적으로 높음을 재입증하였다.

구축수준 측면에서는  level 4인 기업의 매출액 증가율이 20.5%로 가장 높게 나타났으며, level 1~2 10.6%, level 3 0.6% 순으로 나타나 스마트 팩토리 구축이 심화되어 갈수록 매출액이 더욱 높아질수록 기대됨을 보여준다고 하겠다.

마지막으로 솔류션 측면에서 살펴보면 SCM 솔루션 구축기업의 매출액 증가율이 24.2%로 가장 높게 나타났으며, PLM 15.4%, ERP 9.6%, MES 7.1% 순으로 나타났다.

(3) 산업 재해율

스마트공장 도입으로 중소기업은 산업재해율이 평균 18.3% 감소 하는 것으로 나타나 작업 환경의 안정성 확보에 일정 부분 기여한 것으로 분석된다.

이를 근로자 규모별로 보면 10인 미만 기업의 산업재해 감소율이 38.4%로 가장 크게 나타났으며, 10인 이상 50인 미만 중소기업은 15.6%, 50인 이상 100인 미만 중소기업은 12.5%, 100인 이상 중소기업은 2.1% 순으로 나타났다.

매출규모별로 볼 경우 10억 이상 50억 미만 중소기업의 산업재해 감소율이 31.6%로 가장 높은 성과를 보였으며, 500억 이상 1000억 미만 중소기업은 20.3%, 50억 이상 100억 미만 중소기업은 19.3% 순으로 나타난 것으로 조사되었다.

한편, 구축수준 별로는 살펴보았을 때 level 4 수준 구축 기업의 산업재해 감소율이 46.2%로 가장 높게 나타났으며, level 3 구축 중소기업은 29.4% 감소, level 1~2 구축 중소기업은 15.3% 감소한 것으로 나타났다.

마지막으로 솔류션별로는 MES 솔루션 구축기업의 산업재해 감소율이 21.9%로 가장 높은 성과를 보였으며, PLM 19.2% 감소, SCM 17.8% 감소, ERP 15.2% 감소 순으로 나타난 바 있다.

여기에 더하여 스마트공장의 보급이 매우 빠르게 성장해왓으나, 질적인 부분에 서는 미흡한 부분이 있다, 스마트 공장의 수준별로 살펴보면 전체의 77.9%가 기초단계, 20.6%가 중간1단계, 1.5%가 중간 2단계에 있어 고도화 단계는 없다시피 한다. 스마트공장의 선두주자라고 할 수 있는 독일에 비해 스마트공장 질적 수준은 낮다고 볼 수 있다.

그간 스마트 공장 도입에는 지역별 편차가 존재한다. 2020년까지 지역별로 사업체수 대비 스마트 공장과 보급수와 비율을 살펴보면 기업수로는 경기(5,494개), 경남(2,548개), 경북(1,923개) 순이며 구축비율로는 광주(61.1%), 대구(43.4%), 경북(37.8%순으로 나타났다.

제3절 주요 분석결과와 정책적 시사점

그간 스마트 팩토리 사업을 스마트 제조 1.0이라고 할 때, 스마트 제조 1.0을 통해 스마트공장 양적 저변이 확대된 것으로 보인다. 향후에는 스마트 공장의 질적 고도화를 위한 정책 방향이 필요하다고 하겠다. 따라서 미래의 스마트 팩토리 정책방향을 3만개 도입이라는 양적기준에서 질적 고도화와 개별 기업에 대한 맞춤형 서비스 제공으로 정책의 중점 방향을 옮겨야 함을 시사한다. 이는 3만개 도입이 불필요하거나, 불가능함을 의미하지는 않는다. 현재로서는 3만개 도입 목표 달성이 가능하지만, 양적 목표보다 더 중요한 질적 고도화를 전면에 내세움으로써 궁극적으로 스마트 제조 혁신과 제조업 경쟁력 향상을 기할 필요가 있다고 판단된다. 디지털 혁명이 가속화되는 현재 시점에서는 제조과정에서 발생하는 데이터를 인공지능으로 분석하여 활용하는 방식으로 생산성의 극대화 뿐만 아니라 비즈니스 모델 혁신의 기반으로 작용할 수 있는 중소기업의 경영자의 거시적인 안목이 필요하다.

데이터 인공지능 기반의 질적 고도화라는 정책방향 관점에서 살펴보면 스마트공장 도입기업의 90%가 제조데이터를 수집·저장하고 있는 것으로 볼 때, 제조데이터를 활용할 수 있는 기본적인 토대는 마련되었다고 할 수 있다. 또한, 스마트공장 도입기업의 94%가 생산 공정 등 기업 활동을 영위하는 과정에서 발생하는 제조데이터를 다양한 목적으로 실제 활용 중인 것으로 나타났다. 특히, 기존의 스마트공장 도입기업의 89%가 스마트공장 고도화를 위해서는 제조데이터 및 AI를 활용하고자 하는 인식을 하고 있으며, 스마트 공장 도입기업의 57%는 제조데이터·AI 분야에 투자 의사가 있는 것으로 볼 때, 중소기업도 데이터·AI 기반의 고도화에 상당히 적극적이라고 볼 수 있다.

그러나 개별 중소기업이 독자적으로 제조데이터 및 AI 활용할 수 있기에는 인프라 미비, 전문 인력 부족 등 현실적으로 많은 어려움이 있다. 또한, 공급기업도 AI 솔루션을 개발하고 이를 제공하기 위해서는 충분한 양의 제조데이터가 필요하지만, 실제로 활용 가능한 데이터는 매우 부족한 실정이다 이에 따라 중소기업이 제조데이터를 분석 활용하여 고도화된 스마트 공장을 구현할 수 있도록 인프라 및 제도적 지원이 필요하다고 하겠다.

국내 스마트제조 기술은 최고기술국인 미국 대비 약 72.3%, 격차는 2.5년으로 평가된다. 통신과 공장운영 분야는 선도그룹으로 나타나고 있으나 그 외 분야는 추격그룹에 속하며, 그 중 플랫폼, 제어 분야는 상대적 열세인 것으로 평가된다. 세부적으로는 제어시스템(DCS 58.1%, CAx 50.3%), 기획·설계 솔루션(PLM 50.2%), 가상물리시스템(CPS 62.0%) 등 첨단 분야의 경쟁력이 취약한 것으로 보인다. 이와 같은 점에서 볼 때. 스마트 제조 2.0 이라는 새로운 스마트 공장 정책은 스마트 공장 수요기업과 공급기업의 병행적인 육성이 필요하다. 이제는 스마트 공급 기업의 질적인 수준을 높여 해외 진출까지 할 수 있도록 지원하며, 우리 경제의 새로운 성장 동력의 하나로 육성하는 것이 필요하다.

현재 국내 스마트제조 공급기업의 90% 이상이 중소기업이며, 평균매출은 42억원 수준으로 규모가 영세한 편이다. 또한, 공급기업의 사업분야도 일부 소프트웨어(MES, ERP, SCM 등)에 집중되어 있어 하드웨어와 플랫폼 분야는 그 비중이 낮다고 하겠다. 또한, 공급기업의 75% 이상은 해외수출 없이 주로 국내시장에만 의존하여 사업을 영위하고 있다. 결과적으로 국내 스마트제조 시장이 빠르게 성장하고 있으나, 스마트 제조 혁신의 공급 기업 분야에는 SAP 등과 같은 해외대기업의 우위 가능성이 존재한다. 여기에서 제조 혁신 고도화를 안정적으로 뒷받침하기 위해 기술 경쟁력 제고 및 기업 생태계 조성 등을 통한 스마트 제조 공급기업의 육성 필요성이 대두된다.

개별 중소 기업이 스마트공장 사업 참여 시 사전진단 및 컨설팅 등을 통해 도입기업의 특성에 맞는 맞춤형 지원체계 마련이 필요하다는 것이다. 즉, 기업 규모와 업종별 특성에 맞게 솔류션을 제공하느냐에 따라 성과결과의 차이가 크게 발생한다. 따라서 도입기업에 적합한 솔루션 및 장비 설치를 위해서는 사업 신청 이전단계부터 전문가의 진단 또는 컨설팅을 통해 스마트공장 구축 로드맵을 수립할 수 있도록 체계적인 관리체계가 구축 필요하다. 그리고 스마트공장 구축을 완료한 기업들에 대한 연계지원체계를 구축하여 중소기업의 지속력인 경쟁력 확보를 지원함이 바람직하다. 예를 들어 우수기업들을 대상으로 R&D·수출·판로·금융 등 다양한 정책과 연계하여 스마트공장 도입기업의 지속적 성장을 위한 지원 체계를 마련하면 좋을 것이다. 그리고, 소규모 기업은 생산성-품질-원가-납기 성과뿐만 아니라 매출과 고용증가율도 상대적으로 우수하여 해당기업에 대한 지원을 확대할 필요가 있다.

스마트 팩토리 구축 사업의 질적인 고도화를 위해서는 체계적인  성과조사·분석을 위한 성과관리시스템을 구축하고 관련 규정 마련이 필요할 것으로 보인다.  그간 오프라인으로 관리되던 성과데이터를 시스템에 데이터베이스(DB)화하여 데이터 수집ㆍ분석과 성과이력에 대한 체계적 관리를 통해 정보가 필요할 때 즉시 활용할 수 있는 체제로의 전환이 요구된다.

한편, 스마트공장 사업 수요자들이 쉽게 이해할 수 있도록 성과조사·관리에 대한 체계적인 관리규정을 마련하고 매뉴얼화가 필요하다.

제3장 스마트 제조 2.0 추진방향

제1절 주요국의 제조 혁신 정책

미국

미국은 4차 산업혁명 대비를 위한 핵심 제조기술을 선정하여 집중 지원하고 있으며, 2012년부터 첨단제조를 위한 정책을 추진해오고 있다. 미국 정부는 미 본토에서의 탈제조업 현상이 지속됨에 따른 제조업 경쟁력 약화와 이로 인한 경제시스템 위기, 고용 위축 등의 문제를 극복하고자 첨단 제조 파트너십(AMP, ’12)이라는 정책을 마련하고, 제조업 혁신 네트워크(NNMI, ’12)를 발족하여 제조업의 기술개발을 강화하기 위한 첨단 제조기술의 연구지원 및 스마트공장 보급을 본격화한 바 있다.

또한, 미국 정부는 2012년부터 디지털 트랜스포메이션에 대비한 우선(priority) 기술 개발 분야를 선정하였고, 2016년 지속가능한 제조공정 등 응용적인 기술 개발 분야를 확장하여 집중 지원하고 있다.

<표 12 미국 첨단 제조기술 중점 육성분야 >

우선기술개발분야(2012년, 11개 분야)	우선기술개발분야(2016년, 15개 분야)
핵심기술(2014년)	∙ 첨단 재료 제조 ∙ 첨단 바이오 제조 공학생물* ∙ 재생의료를 위한 바이오 제조 ∙ 첨단 바이오 제품 제조 ∙ 제약의 연속제조 ∙ 첨단 기계도구 및 제어장치 ∙ 보조 및 유연 로봇 ∙ 재생의료를 위한 생체공학 ∙ 여러 기술 분야의 바이오 프린팅 ∙ 증명, 평가, 자격 ∙ 제조업을 위한 사이버 보안 ∙ 화학 및 열 공정 집적화 ∙ 지속가능(에너지 효율 개선)한 제조 공정 ∙ 고부가 Roll-to-Roll 제조 ∙ 혹독한 환경에 적용 가능한 재료
∙ 첨단 센서, 측정, 프로세스 컨트롤 ∙ 신소재 디자인, 합성, 프로세스 ∙ 시각, 정보, 디지털 제조 기술
∙ 지속가능한 제조 공정 ∙ 나노생산 공정 ∙ 유연 전자소자 제조 ∙ 바이오 제조와 생물정보학 ∙ 적층가공 제조업(3D 프린팅) ∙ 선진 제조업과 검사 장비 ∙ 산업용 로봇 ∙ 첨단 복합 기술
* 출처 : 미국의 신산업 육성정책과 시사점, 2016.10)

또한, 국가과학기술협의회(National Science and Technology Council: NSTC)가 ICT 분야의 육성과 정책에 대한 정책방향과 정부의 역할을 담은 “첨단제조 정책전략 로드맵”을 수립(’18) 시행한 바 있다.

< 표13 미국 첨단제조 추진전략 2018 세부내용 >

구분	세부내용
목표 1 : 새로운 제조 기술의 개발과 이행	미래 지능형 생산 시스템	세계 최고의 재료와 가공 기술 개발 첨단 산업용 로봇 인공 지능을 위한 인프라 제조분야의 사이버보안:
	세계 최고의 재료와 가공 기술 개발	고성능 재료 적층제조(Additive manufacturing, AM) Critical Materials.
	의료품 내수화를 통한 보장	저가 분산 제조 연속생산 인체장기 및 피부 생체조직의 제조
	전자 기기의 설계 및 제조 분야의 리더십 유지	반도체 설계 도구 및 제작 신 물질, 장치 및 아키텍처.
	식품 및 농업 생산의 기회 강화	식품안전분야의 가공, 테스트, 추적가능성 식량안보를 위한 생산 및 공급망 바이오 기반 제품의 비용 및 기능 향상
목표 2 : 생산 인력의 교육, 훈련 및 연계	미래의 제조 인력 모집	제조 중심의 기초 STEM 교육 제조공학교육 산학협력
	경력 및 기술 교육 경로의 업데이트 및 확장	경력 및 기술교육 숙련된 기술인력 훈련
	수습직과 업계에서 인정받은 자격증 장려	제조인턴쉽 인턴쉽 및 자격증 프로그램 등록
	숙련 된 근로자를 필요로 하는 산업과의 연결	인력다양성 인력 평가
목표 3 : 국내 제조 공급망의 역량 확대	첨단 제조에서 중소 제조업체의 역할 확대	공급망의 성장 사이버 보안 활동 및 인식 공공-민간 협력
	제조 혁신 생태계 장려	제조혁신 생태계조성 신 비즈니스 형성 및 성장 R&D 전환
	방위 생산 거점 강화	Disruptive Dual-Use Capabilities. 자국 제품의 사용 기존 기관 활용
	농촌 지역에 대한 선진 제조업을 강화	농촌 지역 번영을 위한 첨단제조 자본 접근, 투자 및 사업 지원

출처 :strategy for American leadership in advanced manufacturing 2018

새롭게 출범한 바이든 행정부에서도 디지털 트랜스포메이션에 입각한 미국의 제조업 부흥정책에 변화는 없을 것으로 판단된다. 바이든은 대선과정에서 제조업 부흥과 공급망 회복을 목표로 ’미국인에 의한 미국내 생산‘(Made in All of America by All of America’s Workers)을 적극 장려하며 대규모 예산(정부조달 4,000억, R&D 3,000억 달러 ’20.7). 투입 공약을 발표한 바 있기 때문이다.

< 표14 바이든 행정부의 첨단제조업 분야 주요 정책 >

분야	세부내용
첨단제조 발전 전략	제조업 리쇼어링을 위한 “제조업 혁신 전략” 개발
Manufacturing USA	Manufacturing USA 프로그램 실행을 위해 연방정부의 신규 연구개발 투자를 확대하고, 50개이상의 커뮤니티를 선정하여 Manufacturing USA를 추진할 것을 제안
MEP 확대	제조업 강화 파트너십 (MEP, Manufacturing Extension Partnership) 프로그램 예산 4배 확대(6억달러/연)
지역 제조업 지원	지역내 제조업 기관, 기업, 대학, 주정부, 지방정부 간 연결하는 “제조업 혁신 파트너십” 확장
중소중견 제조기업 지원	제조 중소중견 기업의 공장 현대화와 에너지 사용 효율화를 촉진하기 위한 자금 융자 지원
직업훈련 교육	제조업 근로자 기술훈련 프로그램(Industrial Manufacturing Technician Apprenticeship program)을 통한 기술력 향상 도모
* 출처 : ITIF(美 정보기술혁신재단, 2020.11), 한국산업기술진흥원 재인용

2. 독일

독일은 2011년 인더스트리 4.0을 시발로 13년 플랫폼 인더스트리 4.0, ’16년에는 미텔슈탄드 4.0 정책을 통해 지속적으로 4차 산업혁명에 대응하는 제조 혁신을 추진 및 보완해오고 있다. 최근 2018년에는 “세계 최고의 AI 국가 건설”을 목표로 “AI 메이드인 독일”이라는 정책을 마련하여 2025년까지 약 4조 원을 투입하겠다는 계획을 발표하는 등 국가주도의 스마트화를 진행 중에 있으며, 미래 제조업 청사진 제시와 함께 기업이 자율적으로 혁신을 추구할 수 있는 기본 인프라의 스마트화를 중심으로 정책을 추진 중에 있다.

2016년의 미텔슈탄트 4.0은 2011년의 인더스트리 4.0 전략을 중소ㆍ중견기업(Mittelstand)으로 확산하기 위한 전략으로 마련된 것이다. 중소기업의 인더스트리 4.0 전략 도입에 있어 주요한 장애요인으로 디지털화 전략 부재, 자원 부족, 표준 부재, 데이터 보안 부족을 도출하고, 이의 해결을 정책적인 초점을 두고 있다. 독일연방교육연구부 주도로 중소기업 혁신사업(KMU-Innovativ)을 통해 하이테크 산업에 속한 제조업 영위 중소기업의 R&D를 지원하는 한편, 미텔슈탄트-디지털(Mittelstand-Digital) 프로그램을 통해 중소기업의 첨단 ICT 기술 도입을 촉진하기로 하였다.

특히 미텔슈탄트4.0 역량센터를 활용한 “Digital Now Fund”를 신설하였는데, 이는  코로나 19로 인한 대기업과 중소기업 간 디지털 격차를 해소하기 위해 중소기업의 미래 대비 투자를 적극 장려하고, 재직 인력의 디지털 역량을 강화하고자한 목적에서 비롯한 것이다. 독일 정부는 2023년까지 약 2억 3백만 유로의 재원을 조성하여 중소기업의 디지털화를 위한 기업재정과 교육훈련을 위해 미텔슈탄트 4.0 역량센터를 통해 보조금을 지원할 계획이다

< 표 15 독일「제조 스마트화 전략」변천 과정 >

중소벤처기업부 내부자료

(1) 인더스트리 4.0 (2012)

ㅇ (추진배경) ’08년 글로벌 금융위기 경험 및 ICT 기술 발달 등 제조업이 직면한 변화에 효과적으로 대응하기 위한 전략을 수립

ㅇ (주요내용) 제조업에 사이버 물리(CPS), IoT, 클라우드 컴퓨팅 등을 적용한 스마트공장을 구축하고 관련 기술표준을 정립

(2) 플랫폼 인더스트리 4.0 (2015)

ㅇ (추진배경) 인더스트리 4.0의 한계와 문제점*을 분석하고 정부, 노조 등 다양한 주체의 전략 참여를 확대

* 2년간 표준수립, 기술개발을 위한 논의에만 집중, 적용 대상인 중소기업들의 인더스트리 4.0에 대한 이해와 관심부족으로 제품/기술 중심 사고를 지속

ㅇ (주요내용) 정부 주도하에 산업협회와 노조 및 기업들이 참여하여 신속한 상용화를 목적으로 표준화, IT보안, 법·정책을 개선

(3) 미텔슈탄트 4.0 (2016)

ㅇ (추진배경) 인더스트리 4.0 전략을 중소·중견기업(Mittelstand)으로 확산하기 위한 전략을 마련

ㅇ (주요내용) 지역별 총 24개의 역량센터*를 공모방식으로 지정하고 센터간 Network를 구축, 균질적 서비스 제공을 위해 중앙정부 차원에서 역량센터를 지원하는 4개의 Agency를 운영

* 지역의 대학, 연구소, 기업 등 혁신주체들이 컨소시엄 방식으로 참여

◇ 시사점 : 독일은 제조혁신 전략의 지속적인 평가와 개선을 통해 환경변화에 대응하고, 전략에 대한 주기적 성과점검 및 변화관리를 시행하고 있다.

3. 일본

일본의 4차산업혁명에서 디지털 전환을 위해 ｢Society 5.0｣, ｢Connected Industries｣를 추진함으로써 과학기술을 통한 생산성 향상과 더불어 사회문제 해결이라는 두가지 목표를 동시에 달성을 추진하고 있다.

Society 5.0의 5대 전략분야에서 H/W 경쟁력을 최대한 활용하고 S/W분야를 보완하여 일본 전역에 ‘Real Data Platform’ 구축(‘17)하기로 한 바 있다.

스마트 헬스. 스마트 모빌리티, 스마트 제조, 스마트 인프라, 핀테크

또한, ’18년에 경제산업성을 중심으로 4차 산업혁명 기술로 모든 사물이 상호 연결되고, 수집된 빅데이터가 축적됨에 따라 새로운 부가가치를 무제한 창출하는 미래산업구조 정책, 이른바 ｢Connected Industries｣를 공표하고 추진하고 있다. 세부적으로 5대 중점분야와 이를 포괄하는 횡단적 정책과제로 구분하여 추진하고 있는데,  5대 중점분야는 ① 제조·로봇 ② 자율주행 ③ 바이오·소재 ④ 플랜트·인프라 ⑤ 스마트라이프이며, 횡단적 과제는 개별 중점분야에 공통 적용할 수 있는 데이터 공유와 활용에 대한 정책으로 구성하고 있다.

’19년에는 AI전략을 마련하여 교육개혁, R&D, 사회개혁 3가지 전략방향으로 AI인재육성과 농업, 의료, 간병 등 산업의 정보 기술화를 추진함으로써 생산성이 낮은 분야 중심으로 데이터 기반을 정비, 산업의 각 영역이 복합적으로 연결된 AI 에코시스템을 구축하는 것을 목표로 삼고 있다.

일본의 스마트 팩토리 도입은 정부 주도하에 추진되면서도 민관협력, 산학협력 체계를 구축하여 민간의 전문성과 비교우위 분야를 적극 활용하고 있다. 먼저 일본의 4차 산업혁명 관련 정책은 ‘미래투자회의’가 주도하고 있는데, 매년 4차 산업혁명의 핵심정책인 ‘미래투자전략’을 발표하고, ‘17년 Society 5.0 구현을 위한 5대 전략과제 선정, ’18년에는 데이터 기반 사회 진화를 목표 제시한 바 있다. 이를 토대로  정부, 연구소, 기업간 협력기구로 RRI(Robot Revolution Initiative), ITAC(IoT Acceleration Consortium), IVI(Industrial Value Chain Initiative) 등이 주요단체로 활동하고 있다.  일본 정부의 스마트팩토리 등 4차 산업혁명 관련 정책 예산은 매년 증가하고 있으며, Smart Factory 실증사업은 ’‘16년부터 시작되어 빅데이터를 활용하는 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 전국 21곳에 설치된 스마트제조응원단을 통해 IoT전문가를 중소기업에 파견 하는 사업을 중점적으로 추진하고 있다.

< 표16 일본정부의 Smart Manufacturing 로드맵 >

일본 경제산업성 자료

시기		단기(~2018년)	중기(~2020년)	장기(2020년~)
목표			개별 공장이나 기업 틀을 넘어 데이터를 서로 공유·활용하는 시스템을 전국 50군데에 창설. 독일과 협력하여 국제표준화	데이터연결에 의해 최적화된 Supply Chain구축
정책	Smart Supply Chain의 구축	①국제공동 시범사업 실시: 전국 50군데에 데이터 연결에 관한 사례를 창출하고 ‘Real Data Platform’ 구축 ②Data Profile 작성/계약 가이드라인 검증: 2017년도에 통일된 데이터 기술 포맷(Data Profile)을 작성하고, 2020년까지 국제표준 제안 ③ 중소기업의 데이터 활용 지원 1) IT·로봇도입관련 전문가 파견(2017년도 말까지 1만개 기업 대상) 2) 2년내에 ‘스마트 제조 응원단‘ 거점을 전국 40군데에 설치		데이터연결에 의해 최적화된 Supply Chain구축
	국제협력	독일협력강화: 하노버 선언 실천적 커리큘럼 수립: 제조 인력 디지털스킬습득지원	일본의 ‘(제조)현장개선‘ 모델, Data Profile의 국제표준화	민간부문의 Smart Supply Chain의 확대

이상에서 볼 때, 선진국의 제조혁신은 4차산업 혁명시대에 개별기업 차원에서 디지털 기술을 활용한 생산성과 효율성 강화에서 한걸음 나아가 산업현장 전반에 디지털 기술이 도입되고, 여기에서 생성된 데이터를 기반으로 AI 분석으로 최적의 솔류션을 찾아가는 구조로의 전환 및 그러한 업종별 산업생태계 전반의 폭넓고 깊이있는 변화를 의미하고 있음을 시사한다.

이에 따라 향후 스마트 제조혁신 2.0의 방향은 개별 기업 차원의 생산성 향상보다는 데이터와 AI 기반의 전산업 업종별 생태계 구축과 운영의 효율화에 중점을 두어야 할 것이다.

< 표 17 해외 주요국의 4차 산업혁명 및 스마트공장 지원정책 >

국가	정책	대응방안
미국	첨단제조 파트너십(AMP)	- 미국 제조업의 경쟁력 약화와 일자리 감소 해결을 목표로 지역별, 기술별 특성화 연구소 설립과 산학연 파트너십 구축을 통해 첨단 제조기술 개발 실시 - ‘9대 전략’에 대한 중점 투자와 국가 우선과제 해결을 위한 기술개발 투자를 통한 장기적 경제성장 토대 마련 - 정부의 운영 성과개선 및 민간 주도의 혁신 촉진 환경 조성을 위한 정부의 역량 제고에 초점 - ICT관련 분야 육성과 정책에 대한 정부의 역할 제고와 다양한 부처간 상호 협력 제시
	제조업 혁신네트워크 (NNMI)
	첨단제조 정책전략
독일	인더스트리 4.0	- 하이테크전략 2020, 10개 미래 프로젝트 중 하나로 인더스트리 4.0 추진 업종별 스마트 팩토리 공급산업을 성장동력으로 육성 - 전통 제조업과 IT를 접목하여 생산 효율성 극대화 - 사물인터넷(IoT)과 사이버물리시스템(CPS)의 구현을 바탕으로 다품종 대량생산 및 비용절감, 생산성 향상 달성
	플랫폼 인더스트리 4.0
	Mittelstand 4.0	- 경쟁력이 낮은 중소기업들에게 정부가 구축한 네트워크를 통해 4차 산업혁명 관련 기술들을 이전받고 습득할 수 있도록 디지털 활성화를 추진
일본	일본재흥전략	- IoT, 빅데이터, 인공지능 등을 융합과 연결을 통해 사회적 변화에 대응하고자 하는 경제재생 국가 전략 - 일본사회의 IT 고도화를 지향하는 고급 인재육성을 중심으로 외국인재의 유치, 민관 협력으로 추진하는 10개 분야의 프로젝트를 제시 - IoT, 빅데이터, AI 로봇 등을 활용하여 새로운 제조 혁신 시스템 구축을 추진하고 구체적 대응기술 제시 - 로봇화 기반으로 사물인터넷과 사이버물리시스템의 혁신주도
	신산업구조 비전
	로봇 신전략
	제5기 과학기술기본계획
	미래투자전략	’일본재흥전략(‘13)‘과 후속 ’미래투자전략(‘17)‘에서 4차 산업혁명 대응을 성장전략의 주요 핵심의제로 두고 인공지능, 로봇, IoT 등을 활용한 사업구조의 획기적 전환을 목표로 함 4차산업혁명시대 이상사회 발전 모델인 ‘소사이어티 5.0‘을 실현 목표로 삼아 스마트 공급망의 실현 등 5대 목표를 수립(2017, Society 5.0‘) 생활·산업변화 등 5가지 변화목표를 설정(2018, Connected Industries) · 산업변화 정책으로서 데이터 공유 플랫폼 구축 등을 제시

4. 그간의 우리나라 스마트 제조 정책 동향

우리 경제에서 제조업의 부가가치 비중이 약30%에 이르고, 연관 서비스업까지 촉발하는 효과를 고려할 때, 일자리 창출 효과도 매우 높다. 그럼에도 불구하고 우리 경제의 성장 잠재력이 점차 낮아지고, 새로운 성장 동력 발굴 노력에도 불구하고, 좀처럼 반전의 계기를 마련하지 못하고 있다. 제조업에서도 자본과 노동 중심의 집중투자 방식에서 지식, 기술 등의 결합이라는 새로운 주도 가치에 의해 생산성이 결정되는 패러다임의 전환이 일어나고 있다. 우리나라 정부는 ‘14년부터 제조업의 혁신 역량 향상을 위해 스마트 제조 혁신을 추진하고 있다. 그 핵심수단이 스마트 팩토리라고 할 수 있다. 스마트 팩토리 지원 정책은 ‘14년부터 시작되었다.

뒤를 이어 2018년 3월, 중소벤처기업부와 4차산업혁명위원회를 비롯한 관계 부처 합동으로 중소기업 경쟁력의 강화와 질 좋은 일자리 창출을 위해 “스마트공장 확산 및 고도화 전략”이 발표되었다. 주요 내용을 살펴보면 국내 기업 3곳 중 1곳을 스마트공장으로 전환시키고 질 좋은 신규 일자리 7.5만개를 창출이라는 비전을 가지고 ‘제조 스마트화로 청년이 찾는 중소기업 육성’, ‘중소기업의 생산성 향상, 품질 향상으로 글로벌 경쟁력 강화’, ‘정부가 후원하고 민간이 주도하는 스마트 생태계 조성’을 주요 혁신 방향으로 제시하였다. 그리고 스마트 수준 고도화 및 첨단화, 민간·지역 중심 보급·확산, 근로자 직무전환 및 전문성 강화라는 세 가지 중점 추진 전략 하에 개별 기업 단위에서 지역 중심 위주의 보급체계로의 전환과 민간이 주도하는 보급 및 확산, 현장수요 맞춤형 솔류션 고도화와 한국형 첨단 스마트공장 모델의 구현과 보급, 기존 직원의 직무전환 교육을 통한 스마트 운영인력 양성과 함께 특성화 고교와 대학·대학원을 연계한 신규 양성을 세부 추진과제로 도출하여 2018년 상반기부터 과기정통부, 산업부, 중기부 등 관계 부처가 역할을 분담하여 이행하고 있다.

또한, 산업통상부는 2019년 3월 스마트제조 기술 고도화를 통한 우리나라 제조 업 경쟁력 제고를 위해 ‘스마트 제조 R&D 로드맵’을 수립·발표하였다. 동 로드맵에 따르면 우리나라 제조기술 수준은 미국 대비 72.3% 수준으로 평가되며, 일본, 독일, 영국 등 주요국에 뒤지고 있다. 이에, 2025년까지 우리나라 제조 기술 수준을 미국의 90%까지 견인하고 세계 시장 점유율 5%를 달성하기 위해 시장의 요구를 반영한 주력산업 고도화, 제조공정·장비·시설의 고도화, AI, CPS 등 첨단기술과 시스템의 융합, 스마트 제조산업 육성을 위한 인프라와 생태계 조성을 주요 추진 방향으로 제시하였다. 이에 더하여 스마트 생산시스템 패키지, 스마트 제조공정과 자동화 요소, 스마트 생산 장비, 스마트 제어요소,  시스템 지능화, 패키지응용, 지능형 통신·엣지로 구분해 2025년까지 세부 기술 로드맵을 수립하였고, 자동차, 전자부품, 석유·화학, 항공 산업 등에 활용 사례를 구체적으로 제시하고 있다.

또한, 중소벤처기업부와 과기부 등 관계부처 합동으로 2019년 10월에  ‘5G기반 스마트 공장 고도화 전략’을 마련하였다. 우리나라는 세계 최초로 5G 통신을 상용화한 바 있는데, 5G의 기술적 특징인 초고속, 초저지연, 초연결성은 스마트 공장의 고도화의 기반으로 활용될 수 있다. 특히 5G의 상용화로 그간 유선 기반의 스마트 팩토리를 무선 중심으로 전환해 무지연 원격제어, 제조 생산라인의 유연성 제고, 원격 불량품 검사 등이 실현될 것으로 기대하고 있다. 또한 자율주행 모바일 로봇과 다수의 협동로봇의 통합 제어가 가능해짐에 따라 생산 현장의 안전성이 한층 강화될 수 있다. 이 전략은 구체적으로 5G 대표 솔루션 발굴·실증 확산,  5G 솔루션 보급 확산 지원, 5G 솔루션 적용 기술과 서비스 고도화 지원, 5G 솔루션 조기 확산 인프라 조성의 4대 추진 과제를 진행하게 되며, 과기정통부가 5G 스마트공장 솔루션을 개발을 맡게 되고, 중소벤처기업부가 솔루션의 보급·확산과 수요기업 적용을 지원한다. 또한, 5G 스마트공장 도입기업 협의체는 현장 의견을 수렴하여 제시하고, 5G 대표 시범공장을 선정하여 다른 기업의 선도모델 기능을 수행하며, 5G 스마트공장 연합(Alliance)이 새로운 비즈니스 모델을 도출하는 역할을 수행하는 등 민·관의 유기적 협력하는 체계를 구축하였고 궁극적으로 수요기업 제조 환경의 혁신과 솔류션 공급 분야 등 관련 산업의 동반성장을 기대하고 있다.

이상에서 우리나라 스마트 공장 관련 정책의 흐름을 살펴보았다. 제조업의 경쟁력 향상과 일자리 창출을 위해 4차 산업혁명 관련 기술의 융합과 5G를 통한 관련 기술 업그레이드에 노력하고 있는 것으로 요약할 수 있다. 이와 같은 노력에도 불구하고 스마트 팩토리 관련 정책의 획기적 진전을 위해 몇 가지 보완해야 할 사항이 있다.

첫째, 제조 공정에서 발생하는 데이터의 활용에 대한 정책적인 준비가 부족하다. 그간 우리나라의 데이터 관련법이 개인정보의 보호를 이유로 활용에 대한 제약으로 작용한 측면이 있지만 익명화된 처리를 전제로 활용성을 높이는 방향으로 관련 법이 개정되었기 때문에 이에 대한 정책적인 관심이 보다 강조될 필요가 있다. 특히 인공지능의 발전으로 빅데이터 분석이 모든 산업분야의 기업에게 필수적으로 활용되어 새로운 비즈니스 모델 수립이나 생산성의 획기적인 향상으로 이어지는 점을 새로운 정책에 반영할 필요가 있다.

둘째, 산업별 특성을 반영한 스마트 팩토리의 체계화가 부족하다. 스마트 팩토리는 기본적으로 개별 기업의 상황에 맞게 각기 다른 솔류션이 적용된다. 이를 산업별로 체계적으로 분류하여 당해 업종별로 고유한 경쟁력 있는 솔류션을 창출하고, 이를 개선함에 따라 분야별 스마트 팩토리의 표준화도 진행될 수 있다. 결국 제조업은 식료품, 화학제품, 섬유, 의약품, 자동차, 전자부품, 산업용 기계 등을 다양한 세부 산업을  포괄하고 있고, 각 산업별 특성을 고려하여 인공지능 도입 분야 및 수준을 결정하고 스마트 팩토리 기능을 차별화할 필요가 있다.

셋째, 스마트 팩토리의 공급 산업을 살펴보았을 때, 플랫폼과 소프트웨어에 비해 개별 부품 단위 하드웨어 개발이 부족하다. 미국의 경우 엔비디아, 구글, 인텔 등이 인공지능 칩셋 개발에 박차를 가하는 것으로 알려져 있다. 우리나라도 인공지능 기반 스마트 팩토리의 브레인을 담당할 핵심 분야로서 인공지능 칩셋 등 스마트 팩토리의 하드웨어 개발을 국가 차원에서 육성할 필요가 있다.

넷째, 대기업과 중소기업 간 협업이 제조 생태계의 근간임에도 불구하고 기존 정책들은 단위 중소기업별 스마트 팩토리 보급에 초점이 맞추어져 있어 효과성 측면에 한계가 있다. 스마트 팩토리에 대기업이 협력 중소기업에 대해 스마트 팩토리 도입과 발전을 지원함으로써 상생발전하는 모델을 마련할 필요가 있다

다섯째, 스마트 팩토리에 대한 양적 목표보다는 질적인 고도화가 필요하다. 수요기업과 공급기업 양쪽 모두 병행발전할 수 있도록 정책적인 관심이 필요하다.

여섯째, 우리나라 뿐만 아니라 선진국이 모두 스마트 제조 혁신에 매진함으로써 각국의 제조업 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있다. 이는 스마트 팩토리 솔류션 등 다양한 해외 수요가 존재함을 의미한다. 그래서 스마트 팩토리 관련 중소기업의 해외진출 지원 전략도 함께 고민해볼 시점에 이른 것으로 판단된다.

제2절  스마트 제조 2.0추진 방향

4차 산업혁명으로 경제와 산업의 디지털화가 가속화되고 있다. 이에 따라 중소제조업의 디지털 대전환을 통해 제조혁신 강국의 실현이 스마트 제조 2.0의 비젼이 되어야 할 것이다. 특히 인공지능과 데이터 이용의 활성화, 5G 등 통신 등 인프라의 결합을 활용한 스마트 팩토리 고도화 전략을 마련할 필요가 있다. 이러한 고도화 전략 대상은 스마트 팩토리 수요기업만이 아니라 공급기업도 아울러 스마트 팩토리 수요·공급기업 전반의 생태계의 발전을 도모하는 방향으로 시각을 보다 확장할 필요가 있다. 이를 위해 스마트 팩토리 수요기업은 AI+데이터 기반의 스마트 공장 고도화가 필요하며, 스마트 공장 공급 중소기업의 경쟁력 향상을 통해 해외 진출할 수 있도록 지원할 필요가 있다. AI·데이터 기반의 스마트 팩토리 구축과 더불어 스마트 팩토리 공급 중소기업의 해외진출 지원을 통한 경쟁력 향상에 대한 구체적인 목표를 정하여 정책방향을 보다 상세하게 정해야 될 것으로 보인다. 인공지능은 데이터를 기반으로 하며, 데이터가 풍부할수록, 분석과 활용기간이 길수록 솔류션이 최적화되며, 기업 생산성과 경쟁력의 향상으로 나타나는 특성 때문에 세계에서 선도적으로 추진할 필요가 있다.

이를 위해 추진방향으로 첫째, AI 중소벤처 제조 플랫폼을 구축하고 선도사례를 창출하고 확산할 필요가 있다. 둘째, AI·데이터 중심의 스마트 제조 공급기업의 육성이 필요하다. 셋째는 AI·데이터 중소 기업 제조혁신 거버넌스 확립이 필요하다. 이를 통해 중소기업이 지속적으로 데이터 기반 분석을 통해 최적화된 의사결정을 하게 됨으로써 생산성 향상 등의 경쟁력이 강화되는 척도로 보인다.넷쩨는 스마트 팩토리에 대한 중소기업의 자발적인 수용성을 제고할 필요가 있으며, 마지막 다섯 번째는 스마트 팩토리 구축기업에 대한 후속 지원을 통해 경쟁력 향상을 도모할 필요가 있다.

이러한 관점에서 4장에서는 향후 스마트 팩토리 정책방향에 따른 주요 추진과제를 자세히 살펴보고자 한다.

제4장 스마트 제조 2.0 추진과제

제1절 AI 제조 플랫폼 인프라 구축 및 선도 사례 확산

1. 마이 제조데이터 인프라 구축

스마트 팩토리의 본질은 데이터 기반 최적의 의사결정과 활용에 있다. 그러나 개별 중소기업이 데이터 수집과 분석에서 솔류션의 적용까지 전 과정을 수행하기에는 인적·물적 자원의 부족으로 어려운 점이 있다. 이에 대한 인프라를 정부와 민간이 협력하에 구축하는 것이 AI·데이터 기반의 스마트 팩토리 구축의 초석이 될 것으로 보인다. 즉 제조 중소기업의 데이터의 수집·분석부터 AI 솔루션 개발·적용·확산까지 원스톱으로 해결할 수 있는 클라우드 기반의 AI 제조 플랫폼 구축이 선행되어야한다.

이를 세분해 보면, 첫 번째, 데이터 축적은 스마트 공장에서 생성되는 제조 데이터를 전용 클라우드에 수집하여, 규격화 또는 표준화된 데이터셋 형태로 보관 한다. 두 번째 데이터 분석과정에서는 수집된 제조데이터의 정제·가공을 위한 상용 소프트웨어 개발 및 지원과 가공된 제조데이터 분석을 위한 AI 기반의 분석도구를 활용할 수 있도록 지원하게 된다. 세 번째, 스마트 팩토리 공급기업의 제조 AI 솔루션의 원활한 개발을 지원하기 위해서는 제조에 특화된 솔루션 개발 툴과 알고리즘 라이브러리가 제공되어야 한다. 네 번째, 솔류션 거래는 공급기업이 개발한 제조 AI 솔루션과 이를 필요로 하는 업종별·모듈별 수요기업과 연결하여 거래가 이루어질 수 있도록 지원하게 된다. 따라서 데이터 제조 플랫폼은 스마트 팩토리 수요기업과 공급기업 양측 모두를 위한 기본 인프라가 된다.

구체적으로 5G와 AI기반의 스마트공장 솔류션으로 수요 공급 예측, 제품 시뮬레이션을 위한 설계자동화, 디지털 트윈을 통한 최적 공정 제어, 머신 비젼을 통한 품질 예측, 예지 보전을 통한 설비 이상 예측 등 다양한 기능을 제공할 수 있다.

이를 위해 데이터의 호환성을 확보할 수 있도록 위한 제조데이터의 표준 규격을 마련하고, 제조 관련 데이터 제품이 산업용 통신표준(OPC/UA)이 적용되도록 확산하는 노력이 필요하다. 과기정통부 등과 협력하여 제조데이터가 각 분야별 데이터와 호환되어 활용될 수 있도록 다른 데이터 플랫폼과 표준화를 공동 추진할 필요가 있다. 또한, 기업의 수요가 많은 국제표준의 국내도입을 위해서 표준안을 마련하고, R&D를 통해 새롭게 개발한 기술 표준안은 한국산업표준(KS)으로 등록해야 한다.

또한, 공급 사슬로 연계되는 기업 또는 공급기업과 수요기업 간 스마트공장의 제조데이터 공유를 촉진하기 위해 제조데이터 공유 규범(MDSR) 마련할 필요가 있다. 동 규범은 기업이 데이터를 안전하게 저장하거나 관리할 수 있고, 인공지능으로 분석하고 활용 및 거래하는 데 기본이 되는 원칙이라고 할 수 있다. 이러한 규범에는 제조데이터의 정의, 범위, 이익배분, 거래요건 등을 규정하는 가이드 라인이 포함되고, 중소기업 데이터 및 기술보호를 고려하여 제정되는 것이 바람직하다.

한편, 표준화된 제조데이터를 클라우드와 데이터 센터간 원활하게 공유할 수 있도록 하기 위해 만들어진 국제규범 프로젝트인 가이아 엑스(GAIA-X)에 동참할 필요가 있다고 하겠다. 가이아엑스는 독일·프랑스 정부와 SAP, 지멘스 등 유럽 데이터 사업자 중심의 제조데이터 협의체로 EU의 데이터 기반의 스마트 팩토리 정책의 구심점이라고 할 수 있다. 이와 같은 국제 규범을 활용한 표준적인 데이터 기반의 스마트 팩토리 솔류션은 공급기업의 해외진출, 즉 해외의 수요기업에 대한 솔류션 공급에 있어 장점으로 활용될 수 있다.

2019년 10월 독일, 프랑스 주도의 프로젝트로 각국의 데이터 주권이 보장이 된 데이터 생태계 구축 위해 제조 데이터 공유 국제 규범 마련을 목적으로 한다. 이는 미국의 아마존, 구글, 마이크로 소프트 등 플랫폼 기업의 클라우드 시장 독점을 막기 위해 추진되고 있다

< AI 중소벤처 제조 플랫폼(KAMP) 구조도(안) >

가칭 Korea AI Manufacturing Platform을 의미

2. 마이 제조데이터 활성화 기반 구축

정부가 지원한 스마트 팩토리 도입기업수가 2만개에 이르고 있어서 이를 제조데이터 수집 및 활용을 위한 기초 인프라로 최대한 활용해야 한다. 예를 들어 정부의 지원사업에 참여한 중소기업이 스마트 공장의 데이터를 클라우드에 연동할 경우 그 이용료를 스마트 공장 사업수행시 부담하는 기업부담금에서 감면하여 실질적인 데이터 활용시 추가되는 부담을 상쇄함으로써 도입 초기에 경제적 부담을 줄여줄 필요가 있다. 일정기간 데이터가 축적되고 솔류션을 활용할수록 데이터 활용 중소기업의 경제적 효과가 점점 더 커지게 되므로 부담금 감면은 초기에 데이터 스마트 팩토리에 대한 투자 여부를 망설이는 중소기업에 대한 집중적으로 주어질 필요가 있다.

또한, 제조 노하우를 가진 고급 인력의 참여 촉진을 위해서는 데이터 수집에 소요된 인건비만큼 기업부담금을 감면하는 것도 데이터 제조 센터의 조기 정착에 도움이 될 것으로 보인다.

한편, 효율적인 데이터 분석을 위해서는 데이터 관리 분석변수 식별 등 현장 지식(Domain Knowledge) 보유 인력의 주도적인 참여가 필요하다. 정부에서는 중소기업 경영자가 데이터 기반 스마트 팩토리 사업에  참여하도록 유도하는 것 뿐만 아니라 중소기업 내에서 제조 공정의 핵심 근로자가 자발적으로 참여할 수 있도록 교육이나 정보 제공 등의 프로그램을 운영할 필요가 있다.

3. 5G+AI 기반 스마트공장 선도사례 창출ㆍ확산

국내 중소기업의 제조 경쟁력을 강화하기 위해서는 5G+AI기반 스마트 공장을  신속하게 도입하고, 확산하는 것이 필요하다. 그러나 스마트 공장 도입을 위해서는 초기 투자가 수반되므로 이를 실현가능한 모델과 경제적 효과를 실증하여 제시할 수 있다면 중소기업의 자발적인 참여를 토대로 신속한 보급과 확산이 이루어질 수 있을 것이다.

이를 위해서 AI 플랫폼에 축적된 다양한 제조데이터를 활용하여 중소기업이 설비·생산공정상 문제를 AI로 쉽게 해결할 수 있는 표준모델을 50개에서 100개정도 구축하여 스마트 공장 수요기업과 공급기업에게 제시하는 것이 바람직하다.    전문가 네트워크를 통해 제조 데이터 플랫폼을 통해 수집한 양질의 데이터를 AI 분석을 수행함으로써 스마트공장에 구축될 알고리즘 모델을 개발할 수 있기 때문이다. 우선 AI 활용 가능성 및 효과성이 상대적으로 높은 뿌리기업 등의 핵심 설비와 공정 중심으로 시범적으로 구축하고 이후 여타 중소 제조분야로 확산하는 전략이 필요하다. 구체적으로 AI 활용 가능성과 산업 파급효과가 큰 뿌리기업의 대표적인 설비부터 착수하는데, 금형(CNC), 용접(용접툴), 소성가공(사출기), 주조(프레스), 표면·열처리(머신비전) 등에 우선적으로 적용하는 것을 검토해볼만 하다.

<표 18 스마트 공장 AI 표준 모델 공정 예시>

구분	금형	소성가공	용접	열처리	주조
핵심 설비	CNC머신	사출기	용접툴	머신비전	프레스
활용 예시	마모도 예측	최적 성형조건 생성	전압･전류 이상 감지	제품불량 판독, 부품위치 인식	금형파손 조건

개별기업의 AI 스마트 팩토리 도입으로 공장내 문제 해결을 위해서 정부는 AI 컨설팅 및 실증지원 프로그램을 운영할 필요가 있다. 제조데이터·AI 분석 전문가로 구성된 ｢제조 AI 전문가 네트워크｣를 구성·운영하여 공장 내 문제의 정의, AI 적용 방법론, 기업별 최적의 AI 솔루션 추천 등을 수행하는 방안을 모색할 필요가 있다.

또한, AI 솔류션 공급기업간 Pool을 구성하여 제조현장에서 실제로 다수 사용되는 AI 표준모델과 알고리즘 등을 활용, 기업별 AI 솔루션의 현장 실증을 수행하게 하고, 정부는 AI 솔루션 수요기업이 공급기업(Pool)과 컨소시엄을 구성·신청하면 심사를 거쳐 지원한 이후 검증하는 방식의 뒷받침이 필요하다.

AI 데이터 실증이후 보급과 확산을 위해 5G 기반 머신비전 등 AI솔루션을 구현하는 ｢5G+AI 스마트공장｣를 1,000개 정도 구축하는 프로젝트를 진행할 필요가 있다. 이는 공정상의 문제를 5G 네트워크, CPS(가상물리시스템) 등 기술을 활용하여 스스로 해결하고 최적화하는 최첨단 5G+AI 스마트공장을 구현하는 것이다. 이중 우수 사례는 업종별·유형별 롤 모델로 육성하여 중소기업의 스마트 공장 고도화의 기준으로 삼으면 좋을 것이다.

한편, 스마트 공장 지원사업 수행시 개별 중소기업 지원방식이 아닌 가치사슬내 기업간 연계를 강화하기 위하여 클러스터를 구성한 기업군 전체를 일괄 지원하는 방식을 새롭게 도입할 필요가 있다. 즉 스마트 공장을 네트워크 연결하는 디지털 클러스터 형태의 추진할 경우 개별 중소기업 지원방식 보다 지원 성과가 단기간에 더 클 것으로 추정된다. 구체적으로 제조데이터를 공유하고, 기업 간 협력 수요가 있는 중소·중견 기업 간 네트워크를 선정하여 지원하면 될 것이다. 이는 민간 주도로 협력기업이 자발적으로 참여하여 다양한 유형의 클러스터를 각 지역에  구축하는 것을 의미한다. 이러한 방식이야말로 정부 지원 종료 이후에도 민간이 주도하여 꾸준히 스마트 공장에 대한 지속적인 투자로 인해 그 성과를 기대할 수 있다. 실례로 ’19년 후반부터 코렌스 및 협력사 20개가 전기차의 부품 클러스터를 조성하여 협력적인 스마트 공장을 구축한 적이 있다. 향후 기업간 협업네트워크 사업인 산업부의 스마트 미니클러스터 사업과의 연계도 고려할 필요가 있다.

AI 중소·벤처 제조 플랫폼과 클러스터를 네트워크로 연결하고, 제조데이터 분석 및 AI 솔루션을 클라우드 기반으로 지원시 개별기업안에서 단절된 제조 이력 관리가 상호연결되어 불량 발생시 추적관리가 쉬워지고, 시장 정보 연계를 통한 수요 예측이 용이할 것으로 보인다.

< 디지털 클러스터 개념도 >

기존 제조공장(기업간 분절)

디지털 클러스터(기업간 협력)

• 기업간 단절된 제조이력 관리로
품질예측 불가, 불량발생시 추적곤란

	소재공급			부품공급			모듈공급
		↷			↷			↷
소재 기업			부품 기업			모듈 기업			제품 기업
⁞			⁞			⁞			⁞
제조 이력			제조 이력			제조 이력			제조 이력

• 기업간 협력을 통한 제조이력 통합관리로 및 시장정보 연계를 통한 통합 분석

소재 기업			부품 기업			모듈 기업			제품 기업
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제조 이력			제조 이력			제조 이력			제조 이력
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제2절 AIㆍ데이터 기반 스마트 제조 공급기업 육성

1. 스마트 제조 기술개발을 통한 경쟁력 강화

스마트 공장의 한축인 공급기업의 육성을 위해서는 우선 전반적인 기술 축적 수준의 향상이 필요하다. 이를 위해 기술 개발 필요한데, 개별 공급 기업의 규모가 대부분 영세하므로 정부 공공기관 차원의 R&D지원 프로그램을 생각해 볼 수 있다. 제조혁신 3대 분야의 R&D를 통해 스마트제조 주요기술 24개중 18개에 대해서는 선도수준으로 향상시킬 필요가 있다.

①대·중소기업간 데이터 공유를 위한 가치사슬연계기술, ②고객맞춤형 제품 생산을 위한 유연생산기술, ③현장 노하우의 디지털화와 근로환경 개선을 위한 스마트워크기술

전체 24개 스마트제조 주요기술분야 중 우리나라가 선도수준인 분야
(’20) 6개(MES·SCM 등)→ (’22) 12개(머신비전·센서 등)→ (’25) 18개(클라우드·로봇 등

< 스마트공장 고도화 공급기술 R&D 목표 >
스마트공장 공급기술 경쟁력 강화	스마트제조 핵심기술 R&D
□ (As-Is) 수요기업 기술이 레벨1~2 수준으로 추격 수준의 공급기술 □ (To-Be) 레벨3~4 수준으로 고도화를 통한 공급기술의 글로벌 수준으로 도약	□ 기존 주력산업 및 제조혁신 핵심유망기술의 융합·발전을 고려, ➊가치사슬연계(데이터공유) ➋유연생산(고객맞춤형 제조) ➌스마트워크(근로친화) 3대 분야로 구성

이러한 기술개발의 전체적인 방향은 첫째, 가치사슬 연계 기술에 중점을 둘 필요가 있다. 대·중소기업 간 데이터를 상호 공유하는 가치사슬 연계형 스마트공장 구현을 목표로한 첨단제조기술 개발에 투자할 필요가 있다. 5G, CPS 등 첨단기술을 융합하여 제조환경과 자원의 대규모·실시간·고신뢰 최적화를 지원하는 가치사슬 연계 핵심 기술을 확보해야 한다. 예를 들면 특화산업별 대·중소 가치사슬 연계, 멀티 유저 환경에 적합한 데이터 보안기술 등을 생각해 볼 수 있겠다. 또한, 기업간 상이한 장치 또는 설비의 연결시 별도 개발 없이 플러그 앤 플레이(Plug and Play) 방식으로 호환할 수 있도록 공유형 솔루션 개발할 수 있다. 예를 들면 기업 간 개방이 가능한 공유형 SW·장치·설비 통합 애그노스틱(Agnostic) 솔루션을 개발하는 것도 기술적으로 중요한 문제이다. 거기에 주력업종을 중심으로 제조 전체 사이클에 걸친 기술 및 노하우 공유 지원 개방형 프레임워크 R&D 등 상생 생태계 기반을 마련하는데 투자가 이루어질 필요가 있다.

두 번째는 다양한 고객 수요를 만족시키는 맞춤형 제품 생산을 위해 제조자원을 탄력적으로 대응할 수 있도록 유연생산기술 확보에 전략적인 자원배분이 필요하다. 구체적으로 소비자 수요를 반영할 수 있는 협업형 플랫폼과 다품종·소량생산 체계 최적화를 위한 공장 운영관련 정보 분석·진단 등에 대한 핵심기술 확보가 중요하다. 예를 들면 주문형 제조 서비스 플랫폼 기술, Super Intelligent 다공정 스케쥴링 엔진, 협업형 hyper Connected SCM 개발, CPS 기반의 디지털트윈 생성기술의 개발이 필요하다. 또한, 공정 또는 장비단위 유연성 확보를 위해 로봇간 자율 협업 기술, 엣지 브레인 실시간 자율 제조 등 제조장비의 지능화 기반마련에도 투자가 필요하다. 특히 제조장비 고성능 컴퓨팅 기능을 5G에 연결된 엣지클라우드와 기지국서버(MEC)에 구축하여 실시간으로 제조 장비 제어, 자율 조립, 가공 기술에 대한 수요는 상당히 크다.

세 번째는 제조현장 기술 및 노하우를 디지털로 전환하고, 근로환경 개선을 위해 현장적용기술인 스마트 워크 기술 개발에 대한 전략적 투자가 이루어져야 한다. 제조혁신 및 노동환경 개선을 위해 실감 인터랙션 엣지 디바이스, 비대면 AR·VR 등 안전중심형(Smart HSE) R&D를 통해 근로자의 스마트 공장 전환에  적극적인  참여를 유도하고, 작업 환경 개선 기술개발의 효과를 누릴 수 있도록 할 필요가 있다.

Health, safety, environment

한편, 공정전문가를 활용하여 제조경험을 디지털화·지식화 하는 등 스마트 워크 지원 플랫폼 구축에 기술개발 투자가 이루어져야 한다. 예를 들면 신뢰성 데이터 기반한 수명 예측 또는 디지털장인 등 경험제조의 지식화 적용기술은 개발 성공시 활용 분야가 넓고 효과가 커서 다수 중소기업이 그 효과를 공유할 수 있는 장점이 있다.

2. 5G 네트워크 기반 스마트공장 실증 인프라 구축

스마트 공장은 실시간 공정 제어를 기반으로 하고 있다. 우리나라는 세계 최초로 5G를 상용화한 국가로 스마트 공장 구축에 앞설 수 있는 유리한 측면이 있다. 초저지연 5G 기반 스마트 공장 기술 개발과 제조공장 생산라인 현장 실증을 통해 5G 스마트공장 구축·확산하여야 한다. 또한, 진동센싱 예지정비, AR 생산현황 관리, 머신비전＋물류이송로봇 등의 기술개발 및 실증 지원을 통해 스마트 공장을 고도화할수 있는 솔류션 개발 토대를 확충해야 한다.

5G 스마트공장 핵심기술의 상용화를 위해 5G·IoT·협동로봇 등 관련 R&D 실증 시 규제자유특구와 연계 추진 방안도 검토해볼 수 있다. 개발 기술의 원활한 상용화를 위해서는 기존 실증 인프라의 체계화 및 권역별 특화 인프라의 확대를 통해 분야별 실증체계를 구축하는 것이 중요하다. 첫째, 권역별로 지역특화 업종 중심의 테스트베드 구축을 통해 전문인력 확보, 수요기업 매칭, 저비용 실증 등 지원하는 것이다. 지역 특화산업과 연계하여 권역별 테스트베드를 구축하는 것이 효과적이다.

< 스마트 제조혁신 권역별 실증체계 구축(안) >

두 번째는 스마트제조 기술융합센터를 구축하여 테스트 베드에서 생산·축적된 기술 및 데이터가 연계되고 활용될 수 있도록 기반 시설·장비·인프라를 구축하고 데이터 분석 서비스를 지원하도록 한다.

세 번째는 클라우드 기반의 자원공유 지원체계 구축을 지원하여 중소기업의 스마트 생산 환경을 조성하는 등 여러 기업이 공동 활용 가능한 시설, 장비, 시스템 등 제조혁신 인프라를 통합 구축하여 스마트 공유서비스를 지원할 필요가 있다.

3. AI 기반 스마트 제조 인력 고도화

스마트 제조 혁신 2.0에 있어서 중요한 부분의 하나가 인력 양성이다. 스마트 팩토리를 운영하는 중소기업 대상 설문조사에서 볼 수 있듯이 스마트 팩토리를 운영할 수 있는 숙련된 인력이 중요하다. 게다가 스마트 팩토리 도입으로 그간 수작업에 의존하거나 장기간 소요되는 업무가 단축됨에 따른 유휴인력의 업무 전환이 필요한데, 이에 대한 교육이 필요하다.

그래서 기존 스마트 제조 1.0에서 추진해오고 있는 ’22년까지 10만명 인력양성계획은 그대로 추진하되, AI 기반 스마트 공장 고도화 추세에 맞춰 장기 심화과정 신설, 데이터교육 확대 등으로 보완할 필요가 있다. 이에 더하여 스마트 제조 2.0에서 AI 기반 고도화를 위해 AI 전문인력, 공급기업 전문 인력 또는 도입기업의 관리자급 현장인력 등을 ’25년까지 총 1만 내지 2만명 정도 추가 양성하는 것을 검토해볼 필요가 있다. 이를 위한 교육 프로그램의 내실화도 중요하다.

< 스마트제조 인력양성 전·후 비교 >

		기 존		추 가
목표		스마트 제조 10만명 양성(~‘22)	╋	AI 및 고도화 대응(+1.5만명)
구분		재직자 및 신규 구직자		AI전문, 공급기업, 수요기업
중점 과제		▪ 기존인력의 스마트공장 운영인력으로 직무전환(6만) ▪ 직업계고,대학 등 스마트제조 신규 인력양성(4만) ※ 장기심화과정 신설, 데이터교육 강화	╋	▪ 제조데이터·AI 분석 전문인력(+0.1만) ▪ 스마트공장 구축위한 공급기업 전문인력 양성(+0.2만) ▪ 스마트공장을 개선·관리하는 도입기업 현장인력 확대(+1.2만)

특히 제조분야에 특화된 AI 전문인력의 육성이 필요하다, AI 전문인력은 제조데이터를 분석하고 AI 솔루션 개발을 담당한다. 대학, 기업, 협·단체 간 협업에 기반한 재직자를 대상으로 중소기업 계약학과를 활용하거나, 기존 학과의 전환을 생각해볼 수 있다. 또한, 스마트제조 R&D사업내에서 프로젝트 중심 인력양성(PBL)을 추진하여 R&D 과제 수행시 석박사급 이상 재직자 인력 참여를 통해 제조특화 AI인력 양성할 수 있도록 허용할 필요가 있다.

한편, 스마트 공장 수요기업의 인력뿐만 아니라 공급기업의 육성을 위해서 전문인력 양성이 중요한 과제로 인식된다. 정부는 AI 기반의 고도화된 스마트공장의 솔류션을 공급할 수 있는 공급기업의 인력 양성 가이드라인을 제시하고, 맞춤형 교육과정을 신설할 필요가 있다. 공급기업은 커스터마이징 개발자를 양성하여 도입기업의 요구에 따른 기능개선, 설비‧시스템 개발능력 강화, 프로젝트 매니저를 통한 전략‧기술‧프로젝트 관리 및 지원 능력을 제고함으로써 수요기업에 전반적인 대응을 주도해 갈 수 있도록 한다. 이를 위해 제조데이터에 특화된 스마트랩 및 스마트 공장 배움터 운영을 확대하고, 공급기업을 위한 전문인력 양성과정 도입을 우선적으로 추진해야 할 것이다.

AI 활용이 가능한 도입기업의 입장에서도 현장인력 양성이 필요하다. 스마트 공장의 현장에서 자체 개선 및 관리를 할 수 있는 현장인력 확보 여부가 스마트 공장 도입기업의 경제적 성과 확보에 결정적인 역할을 하고, 지속적인 운영의 핵심 역할을 수행하기 때문이다. 이를 위해 정부에서는 도입기업의 수준향상을 위해 AI활용, 데이터 분석 등의 필요 기술을 제공하기 위해 온·오프라인 혼합교육 도입해 볼 필요가 있다. 여기에 더하여 중소기업 특성화고·전문대 졸업예정자 대상으로 AI 기초교육 및 취업연계 산학협력 프로젝트로 AI 전문가를 중소기업 스마트 공장 현장에서 활용할 수 있는 방법으로 생각해 볼 수 있다.

3. 스마트제조 창업기업 발굴ㆍ육성 및 투자 활성화

AI기반의 스마트 제조 2.0을 추진하기 위해서는 국내 AI 산업 수준의 전반적인 향상이 필요하다. AI분야 스타트업의 양적·질적 확대가 이루어질수록 AI 산업의 발전한다고 할 수 있다. AI 스타트업을 대상으로 AI를 활용한 데이터 기반 제품개발·공정의 최적화 모델 등을 겨루는 경진대회 개최를 통해 혁신적인 창업기업을 발굴하는 등 정부 차원의 AI 창업 분위기 조성에 노력할 필요가 있다. 이 때  대기업 등 민간과 공공기관이 산업 현장에서 고민하는 문제를 과제로 제시하여 이를 해결한 솔류션을 가지고 실제 창업으로 이어지거나 프로젝트로 이어져 실제 사업에 연계될 수 있도록 하면 좋을 것이다.  또한, AI 스타트 업 전용 입주공간을 제공하면 입주 AI 기업 상호간에 교류 활성화로 인해 AI 산업 활성화가 앋당겨질 수 있다.

그리고 AI, 데이터 등 스마트 공장의 기반기술을 가지고 있는 유망 예비창업자를 발굴하여 창업교육, 사업화 자금, 멘토링을 일괄적으로 지원함으로써 AI 전문가의 창업 아이디어를 실제 창업으로 성공적으로 연결될 수 있도록 하는 지원할 필요가 있다. 이를 위해서 정부의 창업지원사업에서 AI, 스마트 공장, 블록체인, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차산업혁명 분야에 대한 지원 비중을 현재보다 확대할 필요가 있다.

또한, 스마트 제조 공급기업에 대한 전략적인 투자 활성화를 위해 제도나 프로그램이 마련되어야 한다. 먼저 소재부품장비 펀드를 활용하거나 신규로 펀드 결성을 지원하여 스마트 제조 공급기업에 대한 투자가 활성화 되도록 한다. 이후 성장 단계에서는 민간자금과 연계하여 신산업(Data, Network, AI)에 주로 투자하는 P-CBO와 같은 투융자복합금융를 활용하여 스케일업을 지원할 필요가 있다. 추가적으로 스마트 제조 공급기업과 수요기업에 대한 정책자금 융자와 보증 등 정부의 정책적인 금융지원 프로그램을 확대하여 우대하는 것도 생각해 볼 수 있다.

4. 공급기업 해외진출 지원 및 수요 촉진

스마트 팩토리를 통한 제조 혁신은 국내에 국한된 문제가 아니라 전세계적인 트렌드라고 할 수 있다. 따라서 업종별, 분야별 스마트 팩토리 공급 솔류션 관련 시장 규모가 크게 확대될 것으로 예측된다. 우리나라 중소기업이 이 시장에서 점유율을 높일 수 있도록 기술경쟁력을 보유하고 성장가능성이 높은 유망한 공급기업의 해외진출을 지원할 필요가 있다. 이를 위해 수출 공급기업을 현재의 2배 수준인 800개 까지 확대하기 위해 중소기업부의 수출바우처사업을 개편하여 스마트제조혁신 분야를 신설하여 해외진출에 필요한 마케팅 서비스를 패키지 형태로 지원하고 스마트 제조 유망기업에 대한 기술개발 지원을 확대하여 빠른 시일 내에 글로벌 공급기업으로 성장을 촉진하는 한편, ODA 사업을 통해 개발도상국에 국내 공급기업 주도로 스마트 시범공장을 구축함으로써 스마트 제조관련 국제협력과 국제교류의 거점으로 활용할 필요가 있다. 국내 공급기업의 해외수출에 필요한 인증 획득도 우대하여 지원책을 강구할 필요가 있다.

Official Development Assistance, 선진국에서 개발도상국의 경제와 사회발전 등 목적으로 공여하는 증여 및 양허성 차관을 말한다.

위와 같은 개별 기업 단위의 지원책과 더불어 공급기업으로 구성된 협·단체 중심으로 업종별 컨소시엄을 구성할 경우 사전준비, 현지파견, 사후관리 등의 단계별로 공동의 해외시장 개척을 지원하는 것도 필요하다.

또한, 글로벌 공급망 재편 대응을 위한 스마트 리쇼어링 지원에도 시야를 확대할 필요가 있다. 미·중 전략적인 경쟁은 단기간내 종결되는 문제가 아니라 향후 상당기간 지속될 사안이다. 여기에 더하여 세계 각국의 자국 우선주의에 대비할 필요가 있다. 해외 진출 중소기업이 국내로 유턴할 경우 이를 적극적으로 지원할 수 있는 정책적인 보완이 필요하다. 특히 자동차, 전기전자, 뿌리 산업 등과 유턴 아이템을 발굴하여 기술개발을 지원하여 성공 사례를 축적할 필요가 있다. 그리고, 유턴기업에 대해서 전용 공정혁신 R&D를 신설하고, 스마트공장 지원과 로봇 등 자동화 설비지원 사업과 연계하여 패키지 지원하는 방식으로 국내 정착의 실효성을 높일 필요가 있다. 추가적으로 스마트공장 전담은행을 지정하고, 유턴기업의 설비투자 부담 완화를 위해 스마트 리쇼어링 기업에 우대금리 등 적용하는 등  유턴 정책의 효과성을 제고할 필요가 있다.

제3절 AIㆍ데이터 기반 중소기업 제조혁신 거버넌스의 확립

제조 혁신 법적 기반 마련

AI·데이터 기반 중소기업 제조 혁신를 위한 거버넌스 확립이 필요하다. 제조 혁신과 관련된 정부 부처 및 관련기관의 역할 구분이 명확히 정해져 있지 않아 중첩되고, 개별적으로 추진할 경우 자원의 낭비가 우려되기 때문이다. 스마트 팩토리 수요기업 이나 공급모두 거의 대부분 중소기업이므로 중소벤처기업부가 정부부처내 주도적으로 스마트 팩토리 제조혁신을 이끌어가고 있지만 산업부, 과학기술 정보통신부, 4차산업혁명위원회 등 정부부처내 다양한 기관과의 협력 및 업무 분담에 대한 규정이 필요하다. 중소기업의 데이터 기반 스마트 제조 혁신의 촉진 및 확산을 위해 규제를 완화하고 인프라 조성을 지원하는 제조혁신 관련 법률을  신규 제정할 필요가 있다. 미국도 스마트 제조, 디지털 설계 등 첨단 기술 개발을 위해「스마트 제조 리더십 법안(Smart Manufacturing Leadership Act)」제정을 추진중에 있다.

스마트 제조 혁신 관련 법안이 제정될 경우 첫째, 스마트 공장 관련 기업의 제조 데이터 수집,분석,활용을 위한 지원체계 구축과 중소기업의 제조데이터 진흥기관 신규 지정을 통해 제조데이터 생태계 구축 주체를 명확히 할 필요가 있다. 해당 기관은 제조데이터 생성, 수집, 분석·가공, 활용, 공유·유통 지원과 제조데이터 플랫폼 구축 및 운영 등을 맡게 된다. 둘째, 상호 협력을 원하는 복수의 중소·중견기업을 5G 등 디지털 기술로 연결하는 디지털 클러스터로 지정하여 상호 간의 협력 활동을 지원할 필요가 있다. 디지털 클러스터 조성 및 참여기업에 대한 투자세액공제 등 다양한 지원을 하게 되면 신속하게 목표를 달성하는 데 도움이 될 것이다. 셋째, 기획 설계, 원부자재 관리, 제품개발, 제조 전후방의 유통 등으로 제조혁신의 범위를 확대하여 비즈니스 모델 혁신이나 사업 기회 창출을 지원할 필요가 있다. 앞으로는 스마트 제조 혁신을 정보통신기술, 인공지능 등을 융합하여 제품 기획 설계, 제조공정, 유통관리, 기업 경영방식 개선 등 범위를 명확히 할 필요가 있다. 넷째, 산학연 협력, R&D 등 권역내 제조혁신 촉진을 위한 지역별 제조혁신 민관협력체계의 구축을 지원함으로써 제조혁신이 뿌리내릴 수 있는 거버넌스를 마련할 필요가 있다.

2. 제조 혁신 고도화 추진체계 마련

AI·데이터 기반의 스마트 제조혁신 고도화 정책을 체계적으로 수립·시행하기 위해 기존의 양적 확대 중심의 추진체계를 개선할 필요가 있다. 즉 현재의 민간·지역 중심의 스마트공장 확산 체계에서 AI 제조플랫폼을 중심으로 운영 체계를  고도화할 필요가 있다. 민간의 AI 제조 선도 사례의 공유·확산을 뒷받침하기  위해 제조혁신의 분위기를 조성하고, 민관협력을 기반으로 스마트 제조혁신을 분야별, 지역별, 업종별로 보다 정밀하게 추진하는 나감으로써 질적 고도화에 매진해나가야 할 것이다.

이를 위해 범부처 차원에서 스마트 제조혁신단을 운영하여 정부 정책의 통일성과 일관성을 확보하고, 지속적으로 민간 협력의 구심점으로 자리매김할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.

3. 제조 데이터 거래 활성화 기반 구축

제조 데이터는 제조 기업이 생산 과정에서 다수의 센서를 설치하여 수집한 다양한 형태와 정보의 총합이다. 이러한 데이터는 공장 운영관련 데이터, 설비 운영 운영관련 데이터, 제조 원가 관련 데이터, 에너지와 환경 오염 배출 관련 데이터 등이 망라할 수 있고, 개인정보 관련한 데이터로 수집은 가능하나, 법적 제약이 있어 수집하거나 활용하는 데 제약이 있다.

이러한 제조 데이터는 축적될수록 유용성이 커지는 측면이 있어 경쟁 우위 요인이 될 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델의 원천이 될 수 있다. 그래서 주요 선진국에서는 데이터 지원정책을 기반으로 데이터를 수집･유통 중이거나 준비 중이지만 전문 거래시장 등과 같은 지원 정책은 아직 초보단계에 머물러 있다.

정부는 개정된 데이터 3법을 토대로 디지털 전환기에 발맞춰 중소･중견 제조 현장에서 제조 데이터를 활용할 수 있도록 가이드라인을 제시함으로써 제조 데이터 정의, 범위, 생산자, 제공자, 가공자, 구매자 등 주체별 권한, 데이터 이동권(right to data portability)을 명확히 하기 위해서, 지식재산권법, 저작권법 등 관련법을 검토할 필요가 있다.

개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법

해외의 사례를 살펴보면 중국은 데이터 산업 활성화를 정부 또는 공공이 직접 주도하고 있는데, 세계 최초 빅데이터 거래소인 “구이양 거래소”를 설치하여 제조 데이터를 거래 유통시키고 있다. 또한 일본은 데이터 산업 활성화를 위해 정부와 민간이 협력하여 “에브리센스”라는 모델을 수립하여 제조･AI 선도국으로서  데이터 중개· 거래 플랫폼 보유 및 거래 제도, 표준 협의체 등을 운영하고 있다.

따라서 우리 정부도 산업데이터의 참조모델, 데이터교환 및 포맷 등에 대한 국제표준의 발간 및 개발현황을 정리하고 제조･AI 데이터의 핵심 국제표준의 국가표준 개발 및 대응이 요구된다. 향후 산업데이터 국제표준은 국가표준으로 도입하고 국내 산업현장에 적합한 표준기반의 제품개발을 위해 적합성 실증 및 우리기술의 국제표준 채택 활동 노력을 강화할 필요가 있다.

한편, 중소기업은 제조 데이터의 축적과 활용이 경쟁력의 원천이 되고, 새로운 비즈니스 모델 창출의 기반이 될 뿐만 아니라 데이터 자체가 거래의 대상이 되고, 수익이 될 수 있다는 사실을 이해하고, 스마트 팩토리 구축에서 나오는 데이터의 수집과 활용에 적극적인 대응을 할 수 있도록 해야할 것이다.

제4절 스마트 팩토리에 대한 중소기업의 수용성 제고

1. 중소기업 CEO의 스마트 팩토리에 대한 인식 제고

중소기업의 디지털 전환이 단순히 생산과정의 최적화와 생산성 향상을 뛰어넘어 디지털 기술의 적용을 통해 새로운 가치와 비즈니스 모델을 창출할 수 있다는 거시적인 시각이 필요하다. 스마트 팩토리는 디지털 전환의 중소기업 제조 부문에 대한 적용이라고 할 수 있는데, 스마트 팩토리는 단지 자동화와 동일한 것으로 오해되기도 한다. 또한 스마트 팩토리의 목표가 생산성 향상이나 품질 불량을 감소와 같은 제조 현장의 문제 해결에 국한되어 추진한다면 과거 중소기업에 도입되었던 ERP와 같은 자동화, 전산화와 다를 바 없는 것으로 치부될 수 있다.

그러나 중소기업의 CEO는 새로운 수요와 부가가치 창출에 대한 비젼을 디지털 기술을 기업에 도입할 필요할 필요가 있다. 최고 경영자의 비젼에 따라 스마트 팩토리가 지향하는 바가 달라질 수 있기 때문이다. 중소기업 디지털 전환의 주요한 부문인 스마트 팩토리의 도입 발전이 단지 생산성 향상이나 제조 현장의 문제 해결능력 제고만이 아닌 새로운 비즈니스 모델 창출까지 확장될 필요가 있다. 이에  대한 중소기업 CEO의 스마트 팩토리에 대한 인식 전환을 강화할 필요가 있다.

따라서 스마트 팩토리와 같은 디지털 전환을 위해서는 다양한 기술적 요소 확충과 운용역량이 제고되어야 하며, 이는 중소기업으로서는 지속적으로 인적자원과 물적자원이 투입되어야 함을 인식해야 한다.

2. 중소기업 근로자의 스마트 팩토리 수용성 제고

근로자의 스마트 팩토리 수용성을 제고할 필요가 있다. 스마트 팩토리는 기존의 제조 공정에 대한 근본적인 변화이며, 변화에 대해서 근로자는 거부하거나 소극적으로 접근하는 경향이 있다. 특히 스마트 팩토리는 자동화의 의미로 인식될 경우 자칫 적극적인 스마트 팩토리 도입이 일자리 감소와 실직으로 이어질 수 있다는 불안감이 생길 수 있다. 이에 따라 근로자가 스마트 팩토리 도입에 부정적으로 접근할 경우 도입 효과가 낮아지는 원인이 된다. 따라서 근로자가 적극적으로 수용할 수 있도록 교육과 훈련에 대한 투자가 필요하다. 스마트 팩토리 도입에 따라 생산성이 향상되고, 데이터 모니터링과 분석을 담당하고 스마트 공장을 자체 관리하고 개선하는 분야에서 새로운 일자리가 생긴다는 사실을 인식시키는 것이 근로자의 능동적인 참여를 이끌어내는 노력이 병행되어야 한다.

3. 중소기업의 스마트 팩토리 추진 역량 강화

기업이 주도적으로 지속적인 스마트 제조를 추진하기 위해서는 CEO의 관심과 근로자의 수용성 이외에 다양한 역량 확보가 필요하다. 이와 같은 역량은 중소기업에서 다양하게 정의할 수 있으나, 기본적으로 전략, 가치사슬 혁신, 정보통신기술 적용, 정보화 과정에 대한 통합 실행 측면에서 역량이 확보 되어야 한다.

첫째, 전략적 추진역량으로서 스마트화의 관점을 고객 중심에서 출발하여 제품과 서비스의 혁신을 고려하고 스마트화 추진 범위와 목표를 명확히 설정하여 이를 추진할 수 있는 리더십을 갖추어야 한다. 제품에 대한 기술적 향상 공정기술의 향상이 중요하기는 하나 기술 향상에 한정한 방향설정은 고객 창출의 한계에 직면하게 될 수 있다. 기존 정보화 방향과 차별화 되지 않은 목표설정은 제조 스마트화의 리더십이 발휘되기 어렵고 기업 임직원 전반의 혁신에 대한 공감 형성에 장애가 될 수 있다. 스마트화 목표에 대해 구체적인 비즈니스 케이스를 정의하여 구체적인 변화모습을 제시하고 이를 추진하도록 하는 것이 효과적일 것이다. 국내 중소기업은 전문 인력부족 등 다양한 어려움에 직면하고 있어 기업의 자구적 노력과 함께 업종 내 성공사례 등을 통해 선도기업과 역량이 교류될 수 있는 정책적 지원이 강화되어야 할 것으로 생각한다.

둘째, 가치사슬 혁신 역량으로서 제조 영역 뿐만 아니라 개발, 구매, 물류, 서비스 등을 제조와 스마트하게 연결할 수 있는 프로세스 혁신 역량과 거래선과의 협업을 통해 프로세스 효율을 높일 수 있는 네트워크 역량이 뒷받침되어야 한다. 중소기업의 경우 대기업과 수직적 프로세스 통합을 완성하고 다수 협업 채널을 형성하여 비즈니스 연계를 강화하는 것이 중요하다. 직접적인 유통 거래선을 확보하고 있는 기업은 수요-공급체계를 긴밀히 연결하여 제조 스마트화의 기반을 구축할 수 있어야 한다. 제조 영역에 한정하여 제품 생산의 자동화 지능화에 집중한다면 설비효율, 품질향상 등 성과를 기대할 수는 있겠지만 시장 수요에 대응한 맞춤형 생산이나 서비스 혁신의 성과로 확장하기 어렵다. 이러한 영역은 기술적 엔지니어링 역량을 넘어서 마케팅, 프로세스 혁신 역량이 요구되는 것이다.

셋째, 정보통신기술 적용역량으로서 비즈니스 영역과 정보시스템 및 정보기술을 연계할 수 있도록 아키텍처에 기반하여 로드맵을 수립, 솔루션 적용을 위한 공급자와 파트너십, 기술 도입 후 운영 등의 역량을 갖추어야 한다. 대다수 기업이 정보통신기술에 대한 역량을 아웃소싱을 통해 공급자에 의존하고 있으나 고유의 주도력을 발휘할 수 있는 기획 관리 역량이 확보되지 않을 경우 정보화 실행에 있어 위험에 노출될 가능성이 커지게 된다. 부품 제작, 조립, 패키징, 운반, 품질관리 등 다양한 제조영역의 활동을 데이터를 통해 실시간 연결하고 피드백 할 수 있는

체계를 갖추기 위해서는 고유의 업 특성을 반영하여 공급자가 기술 구현을 완성할 수 있도록 해당 기업의 주도적 역할과 참여가 필요하다.

넷째, 지속적인 정보화 과제 추진을 위한 통합 실행 역량으로써 전략, 가치사슬, 정보통신기술 영역을 종합화하고 조율하여 추진할 수 있는 전사적 자원투자, 변화관리, 의사소통 역량이 확보되어야 한다. 제조업 스마트화는 한정된 기간에 완성되는 성과라 하기보다는 사업 환경변화에 선제적으로 대응하는 노력으로서 지속적 조율을 통한 통합실행이라 할 수 있다. 추진기업은 제조업 스마트화를 위하여 추진위원회 혹은 혁신팀 산하의 전담조직을 사무국으로 하는 조직화를 검토할 필요가 있다. 전담조직은 임직원에 대해 4차 산업혁명의 변화와 회사의 추진방향에 대해 교육하고 제조현장과 가치사슬 영역의 추진목표에 대응한 과제 실행의 사무국 역할을 담당하여야 한다.

‘기초수준의 스마트화를 달성하면 충분하다’, ‘설비자동화 혹은 응용솔루션 공급업체의 도움으로 기업은 현장 운용 인력이 확보되면 충분하다’는 생각에 머물러서는 지속적 성과를 기대하기 어려울 것이다. 단기의 성과에 집착하거나 추진과정에서 방향성의 혼선이 발생하지 않도록 하여야 한다. 또한, 시장에 새로운 가치를 제공할 수 있는 준비를 지속적으로 보강하여야 한다는 점이 중요하다.

제5절 스마트 팩토리 구축기업에 대한 후속지원방안

1. 스마트 팩토리 운영 현황 실시간 모니터링시스템 구축

스마트 공장 도입 중소기업이 증가할수록 도입이후 정상 운영 기업과 그렇지 못한 기업을 살펴볼 수 있는 운영 현황 모니터링이 필요하다. 보급기업이 늘어날수록 현장 실태조사를 실시하기에는 인적, 물적인 부담과 더불어시간이 많이 소요된다. 결과적으로 스마트 공장 도입이후 운영상 애로를 겪는 기업을 적기에 발견하여 지원할 수 없는 결과가 초래하게 된다.

이에 따라 스마트 공장 구축단계부터 고도화, 사후관리 등 사업 전반을 온라인으로 모니터링하는 스마트 공장 플랫폼을 구축하여 도입기업의 솔류션 활용현황, 사후 AS이력 등을 온라인으로 실시간 파악하여 현장 AS 코칭, 공장수리 등을 적시 지원하게 할 필요가 있다.

					KAMP : 인공지능 제조혁신 플랫폼												창업‧벤처기업 지원플랫폼
																	창업‧스타트업지원 플랫폼
																	R&D 설계 플랫폼
						클라우드 솔루션			제조AI인큐베이팅			제조혁신플랫폼					시장‧판로지원 플랫폼
지원기관				스마트공장 1번가 플랫폼
중기부 기정원 중진공 지역TP • • •
						• H/W,S/W 구축/운영현황 • 솔루션 이력관리 • 사후관리(민원, 애로) 정보							• 분야별 공급기업 목록 • 보유 솔루션, 공급실적 • 기술인력 보유, 만족도							전문가DB
																				업종별 참조모델
				전국 스마트공장 현황 DB							DB	공급기업 DB
																				정책DB(법, 규범, 사례)
				기업별 스마트공장 구축 및 활용 정보, 온라인 애로신고
				•••••••• (스마트공장 3만개)

2. 스마트 공장 구축기업 후속지원

스마트 공장 도입을 했으나 모니터링을 통해 현재 시점에서 스마트 공장 미운영중인 중소기업에 대한 후속지원 방안을 마련하여 시행함으로써 스마트 제조 혁신이 가속화될 수 있다. 시스템 오류, 사용 불편 등을 이유로 미가동중인 스마트 공장이 신속히 재가동될 수 있도록 현장진단과 분석을 통해 후속조치를 취해야 할 것이다. 먼저 현장 진단과 분석을 통해 시스템 활용수준 파악, 운영 인력 수준, 후속지원 필요성을 파악하고, 맞춤형 지원방안을 도출한다. 이를 토대로 AS코칭을 실시하고, 부품 등 HW 교체 또는 SW 업그레이드 등 보수와 더불어 운영인력의 연수교육을 실시하여 스마트 공장 시스템이 재가동 될 수 있도록 하고, 필요한 경우 현장에서 코칭을 실시한다.

3. 스마트 공장 미활용 사례 예방을 위한 제도 개선

스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업은 스스로 최적의 제안요청서를 작성하고, 당해 시스템을 구축할 수 있는 최적의 공급기업과 매칭이 되어야 한다. 그러나 도입기업의 스마트 공장 이해와 정보화 역량이 부족으로 전문적인 요구사항 작성이 어려운 경우가 발생한다. 따라서 도입기업에 대한 맞춤형 제안 요구서 작성을 지원하고, 복수의 공급기업이 솔류션을 제안하는 방식으로 스마트 공장 보급사업의 추진 프로세스를 변경할 필요가 있다.

또한 도입기업의 스마트 공장 이해도 제고와 운영인력 확보 지원이 절실하다. 소수의 운영 인력 퇴사후 대체인력 확보를 못하거나 스마트 공장 솔류션에 대한 이해 부족으로 시스템 운영을 포기하거나 시스템 인수인계와 유지보수가 이루어지지 않아 재가동이 어려운 경우가 발생하기 때문이다. 스마트공장 운영 인력 지정시 백업 인력까지 포함하도록 하며, 조기에 대체인력을 구할 수 있도록 지원할 필요가 있다.  또한, 시스템 유지 보수를 위한 개발 자료 보관과 관리가 소홀하여 스마트 솔류션 구축 완료후 공급기업 폐업을 하는 경우 스마트 공장 유지 보수나 기능 개선을 추진하는데 어려움이 있다. 공급기업이 제공하는 개별기업의 솔류션에 대해 도입 기업에 제공 의무화하는 한편, 관리 시스템에 보관하여 향후 도입기업이 사용할 수 있도록 스마트 공장 보급사업의 프로세스를 개선할 필요가 있다.

제5장 결 론

지금까지 스마트 제조 혁신 2.0을 위한 차별화된 전략에 대해 살펴보았다. 현재 우리나라는 경제의 새로운 성장 동력을 찾기 위해 디지털 뉴딜 및 그린 뉴딜 정책을 추진하고 있다. 디지털 뉴딜은 디지털 혁명 흐름에 맞춰 유망 산업 분야를 발굴하고, 전반적인 산업의 경쟁력을 강화하는데 그 의의가 있다. 이를 제조업 분야에 적용해보면 스마트 제조 혁신으로 표현할 수 있는데, 이의 핵심수단이 스마트 팩토리라고 할 수 있겠다.

스마트 팩토리는 제조 혁신을 통해 우리 제조업의 경쟁력을 강화하고, 나아가서 새로운 경제 성장 동력을 창출하는데, 주요한 수단으로 핵심적인 역할 수행한다고 하겠다. 그래서 ’14년부터 스마트 팩토리 정책이 추진되었고, ’20년말 현재 약 2만개의 기업이 스마트 팩토리를 도입하기에 이르렀다. 현재 시점에서 볼 때. 양적 목표 3만개 달성은 어렵지 않는 것으로 보인다. 또한 스마트 팩토리 도입기의 경영 성과도 높은 것을 확인하였다.

그러나 디지털 트랜스 포메이션이 급속히 진행되는 상황에서 관련 기술을 융합하여 스마트 팩토리의 고도화가 필요한 것으로 보인다. 특히 데이터와 인공지능 중심의 스마트 팩토리 정책은 미국, 독일, 일본 등 선진국의 스마트 제조 혁신 정책에서도 유사하게 발견되는 것도 확인하였다.

스마트 공장 운영과정에서 쌓이는 데이터를 인공지능과 5G를 통해 수집, 분석하여 효율적인 솔류션을 마련하기 위한 제조 데이터 분석을 위한 플랫폼 구축, 제조 데이터 거래 활성화를 위한 법적·제도적 기반 구축, 개별 기업 맞춤형 지원, 그리고 공급 기업의 해외 진출을 위한 지원 육성, 스마트 팩토리 고도화를 위한 민관 합동 지원 체계 구축, 그리고 스마트 제조 관련 인력의 육성 등 다양한 수단을 통해 스마트 팩토리 질적 고도화를 구현하기 위한 과제를 마련해 보았다.

특히 중소기업의 CEO가 스마트 팩토리를 통해 제품 설계, 디자인, 재료 조달, 생산 공정, 유통 등과 기업 활동 전과정에서 비즈니스 모델의 혁신을 도모할 수 있도록 이들의 스마트 팩토리 수용성을 제고하는 정책적인 노력이 필요하다. 이를 통해 민간이 주도하는 스마트 팩토리 고도화가 이루어질 수 있다.

그간 우리나라의 제조 경쟁력이 점진적으로 낮아진다는 우려가 있었는데, 최근 한 연구결과에 따르면 우리나라 제조업 경쟁력이 세계 3위로 발표되었다. 이러한 고무적인 결과의 이면에는 중기부, 산업부, 과기정통부 등 관련 부처의 협력을 통해 지속적으로 스마트 제조 혁신을 추진한 결과로 볼 수 있다. 앞으로도 우리나라의 제조업 경쟁력이 지속적으로 강화되고, 나아가 스마트 팩토리 산업이 경제의 성장동력의 하나로 발전하기를 기대한다. 그리고, 제조업을 영위하는 중소기업이 스마트 제조 혁신을 통해 생산성 향상은 물론 새로운 비즈니스 창출의 계기로 활용하기를 바란다.

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