뿌리산업 AX 확산, AI 기반 구축과 현장 맞춤형 인력양성 필요

[산업일보]
뿌리산업의 인공지능 전환(AX)을 확산하려면 산업 특성을 반영한 AI 기술 기반을 마련하는 동시에 현장 인력의 직무별 역량을 강화해야 한다는 의견이 제시됐다. 기업별 데이터와 공정 환경의 차이를 고려한 AI 모델 개발과 데이터 보안 체계 구축, 재직자 대상 맞춤형 교육이 주요 과제로 꼽혔다.

김종수 한국생산기술연구원 수석연구원은 26일 경기도 시흥시 금형산업협동조합(이하 금형조합)에서 열린 ‘뿌리산업 울림 포럼-AX가 바꾸는 뿌리현장 인력양성의 변화와 대응’에서 ‘뿌리산업 AX 확산을 위한 AI 생태계 조성 방향’을 주제로 발표했다.

김 수석연구원은 뿌리기업의 AI 도입을 가로막는 요인으로 데이터 표준화와 공유의 어려움, 산업별 특화 모델 개발의 필요성, 인프라 구축 비용을 들었다. 그는 “많은 데이터가 기업에서 나오고 있지만 표준화되지 않은 채로 생성되고 있다”며 “데이터는 각 기업이 가지고 있는 고유의 자산이기 때문에 공유한다는 것이 사실 쉽지 않다”고 설명했다.

공정과 장비, 작업자에 따라 생산 환경이 달라지는 점도 고려해야 한다. 김 수석연구원은 “같은 공정 내에서도 장비가 다르고 사람이 다르면 적용 방법이 다르기 때문에 각 기업에서 잘 쓸 수 있는 모델을 만들어야 한다”고 말했다.

이번 사업은 금형 설계와 단조·주조 설계, 정밀가공, 사출·프레스 등 5개 공정 분야를 대상으로 한다. 금형조합은 플랫폼 운영을, 한양대학교는 AI 모델 개발을 맡는다. 부천산업진흥원은 기업 홍보와 현장 네트워크 구축을 담당한다.

플랫폼의 주요 목표는 기업이 제품 도면 등 필요한 정보를 입력하면 AI가 금형 설계안을 제안하는 서비스를 구현하는 것이다. 초기에는 적용 범위를 한정해 서비스를 개발하고, 해석 데이터와 실제 실험 결과를 반영해 모델의 완성도를 높일 계획이다.

데이터 보안도 핵심 과제다. 김 수석연구원은 “기업이 플랫폼에 올린 데이터는 다른 쪽에 나가지 않는 형태로 관리하고, 모델을 업그레이드하는 데만 사용된다”고 밝혔다.

AI 플랫폼을 현장에 안착시키려면 직무별 교육도 뒷받침돼야 한다. 경영진에게는 AI 모델 도입과 투자·운영에 관한 판단 역량이, 설계·해석 담당자에게는 AI 추천 결과를 기존 업무와 연계하고 모델을 개선하는 역량이 요구된다. 생산 현장에서는 데이터 표준화와 관리·저장 방법을 익혀야 하며, 숙련자의 경험과 노하우를 데이터로 전환하는 작업도 중요하다는 설명이다.

김 수석연구원은 “AI가 일반 생활에서는 많이 사용되고 있지만 제조 분야에서 AI 모델을 도입하거나 플랫폼을 활용하려면 모델이 어떻게 개발되는지, 보유한 노하우를 어떻게 전달해야 하는지 알아야 한다”며 “기업의 역할에 따라 필요한 교육을 진행해야 한다”고 말했다. 한국생산기술연구원은 교육·훈련기관 및 산업별 인적자원개발위원회(ISC)와 협력해 직무별 교육과정을 구체화할 계획이다.



이번 행사를 개최한 임영택 뿌리산업 인적자원개발위원회 위원장은 개회사에서 “뿌리산업은 현장에서 쌓아온 기술과 경험으로 우리나라 제조업을 든든하게 뒷받침해 왔다”며 “중소·영세기업이 많은 뿌리산업은 기업마다 설비와 데이터, 인력 여건이 다른 만큼 준비 수준에 맞는 기술 도입과 인력 양성을 함께 추진하는 것이 중요하다”고 강조했다.

임 위원장은 또 “숙련 기술을 디지털화해 다음 세대에 전수하고, 재직자가 새로운 기술을 업무에 활용할 수 있도록 교육·훈련을 뒷받침해야 한다”며 “뿌리산업 인적자원개발위원회도 현장의 직무 변화와 인력 양성 수요를 살펴 산업 현장의 목소리를 교육·훈련과 연결하는 데 힘쓰겠다”고 밝혔다.