대한민국 제조업 판 바꾼다... 산업부, 제조AI 4단계 확산전략 가동

발표 내용

보도자료 보도시점 2026.11.3.( 화 ) 14:30 < 11.4.( 수 ) 조간 > 배포 2026.11.3.( 화 ) 대한민국 제조업 판 바꾼다 ... 산업부 , 제조 AI 4 단계 확산전략 가동 - 산업부 , 11.3 일 「 AI 팩토리 전략회의」 개최 및 AI 팩토리 확산전략 발표 - 그간의 개별 공정 단위 제조 AI 혁신 , 공급망·산단 등 생태계 전체로 확장 - 245 개 AI 팩토리· 541 개 AI 모델 정밀 분석…우수 AI 기업 발굴·전문기업 육성 개별 공정 단위에 머물러온 제조 AI 혁신 성과를 국가 산업 전반으로 확대하기 위한 청사진이 공개되었다 . 산업통상부 ( 장관 김정관 , 이하 산업부 ) 는 11 월 3 일 ( 화 ) 서울 프레스센터에서 현대모비스 이규석 대표이사 , HD 한국 조선해양 김형관 사장 , LS 엠트론 신재호 대표 , 서울대 김영오 공대학장 등 기업인과 전문가 200 여 명이 참석한 가운데 ‘ AI 팩토리 전략회의’를 열고 「 AI 팩토리 확산전략」을 전격 발표하였다 . 그간 산업부는 전국 245 개 기업의 AI 팩토리 전환을 지원해왔으며 , 38 개 우수사례를 통해 생산성 30.1% 향상 , 불량률 15.5% 감소 등 구체적인 성과도 확인하였다 . 그러나 한 공장에서 성공한 기술을 다른 공장에서 처음부터 다시 개발해야 하는 중복 투자가 발생하는 등 혁신이 개별 공장이라는 파편화된 ‘점 ( 點 ) ’에 머물러 있다는 한계도 뚜렷하게 나타났다 . 이에 산업부는 점 단위의 성과를 ‘선 ( 線 ) ’과 ‘면 ( 面 ) ’ , 나아가 ‘입체 ( 立 體 ) ’로 확장하는 4 단계 확산 체계를 본격 가동한다 . 먼저 , 우수 모델을 골라내는 정밀 진단에 착수한다 . 기존에 개발된 541 개 AI 모델을 분석해 확산 가능성이 높은 과업을 시각화한 ‘ M.AX 핵심과업 히트맵’을 마련한다 . 또한 , 제조기업의 AX 수준에 대한 진단 결과를 바탕으로 맞춤형 ‘ M.AX 처방전’을 발급하고 , 투자 대비 성과 (ROI) 평가체계를 신설해 실질적으로 돈이 되는 현장 투자를 이끌어낸다 . < ( 예시 ) M.AX 핵심과업 히트맵 > < ( 예시 ) M.AX 처방전 > 검증된 AI 모델은 유사 공정으로 이어지는 ‘선’의 확산으로 발전한다 . 예를 들어 , 철강 가열로의 온도 예측 AI 모델을 타 기업의 유사 열처리 공정 에 적용하는 방식이다 . 우수 모델을 현장 특성에 맞게 추가학습 (fine-tuning) 해 재사용함으로써 확산 속도를 획기적으로 끌어올리고 , 특정 업종에 특화된 제조 AI 전문기업도 집중 육성한다 . 나아가 이 선들을 묶어내는 ‘면’의 연대도 추진한다 . 대기업 ( 앵커기업 ) 주도로 협력사와 함께 공통의 제조 난제를 발굴하고 , 이를 해결하는 AI 모델을 개발·실증해 공급망 전체의 경쟁력을 높인다 . 또한 , 자동차·기계 ( 광주·창 원 ), 반도체·디스플레이 ( 천안·청주·구미 ), 석유화학·철강 ( 울산·여수 ), 조선 ( 대불·군산 ) 등 지역 특화 산단별로 공통 AX 수요를 발굴해 지역 주력산업이 다 함께 도약하는 기틀을 마련한다 . * 기계장비산업기술개발 ( ‘ 09~, ‘ 27 년 정부안 2,223 억원 , 주관기관 KEIT) 최종 지향점은 생산계획부터 제조·검사·물류까지 공장 전체를 AI 가 통합 제어하는 풀스택 (full-stack) AI 팩토리로의 ‘입체’적 혁신이다 . 기술개발 초기부 터 실제 제조현장에서의 실증을 병행하여 요소기술을 빠르게 고도화 하는 한편 , 공장 단위 통합실증을 통해 완전자율운영 기술을 확보할 계획이다 . 검증된 기술은 모듈화·표준화하여 다른 제조현장에 확산하고 , 민간의 후속 사업화로도 연계한다 . * 풀스택 AI 팩토리및제조 AI 파운데이션모델기술개발 ( ‘ 27~ ’ 31, ‘ 27 년 정부안 1,200 억원 , 주관기관 KEIT) 정부 지원사업에만 의존하지 않고 기업의 자발적인 AI 투자와 도입이 지속 되는 자생력 있는 M.AX 생태계 조성도 적극 추진한다 . 제조기업과 AI 기업 간 네트워킹을 확대하여 현장의 AI 수요와 우수 AI 기업의 기술·솔루션을 연결하는 한편 , 산업성장펀드 , 국민성장펀드 등 우수 AI 기업의 성장과 대규 모 M.AX 프 로젝트에 필요한 투자를 기업 성장 단계별로 지원할 계획이다 . 아울러 , ‘ M.AX Academy ’를 통해 제조업 재직자의 현장 AX 역량을 강화하 고 , 청년 대상 제조 AI 전문인력을 양성 * 하여 산업계에 필요한 인재 공급도 확대한다 . * 지역기반 제조 AX 현장 인력양성 ( ‘ 27~ ’ 30, ‘ 27 년 정부안 130 억원 , 주관기관 KIAT) ** 지역산단 기반 M.AX Academy 구축 ( ‘ 27~ ’ 30, ‘ 27 년 정부안 47.2 억원 , 주관기관 KIAT) 이날 회의에서는 현장의 열기를 반영한 발표들도 이어졌다 . 보스턴 컨 설팅그룹 (BCG) 이 자사의 주요 제조 AX 프로젝트 분석 결과와 이를 토대로 하는 ‘ M.AX 핵심과업 히트맵’을 발표한 데 이어 , 윤병동 M.AX 얼라이언스 AI 팩토리 분과위원장이 3 대 업종 ( 자동차·반도체·석유화학 ) 의 제조 파운데이션 모델 프로토타입 개발 * 성과를 공유하였다 . 한국산업기술기획평가원 (KEIT) 과 한국산업기술진흥원 (KIAT) 또한 제조 암묵지 AI 솔루션 ** 등 2027 년 주요 사업 계획에 대한 상세한 설명을 진행하였다 . * AI 자율제로 SDM 플랫폼기술개발 ( ‘ 25~ ’ 27, ‘ 27 년 정부안 75 억원 , 주관기관 KEIT) ** 제조암묵지활용 AI 솔루션개발 ( ’ 27~ ‘ 31, ’ 27 년 정부안 2,900 억원 , 주관기관 KEIT) 김정관 장관은 “다른 공장에서 이미 성공한 기술을 처음부터 다시 개발하며 시행착오를 겪을 여유가 우리에겐 없다”며 , “이제는 AI 를 얼마나 많이 도입 했느냐를 넘어 , 검증된 기술을 얼마나 빠르게 폭넓게 확산해 기업의 실질적인 매출과 이익으로 연결하느냐에 집중해야 할 때”라고 진단했다 . 이어 “새로운 기술을 도입하고 확산하는 과정의 초기 리스크를 결코 기업과 현장에만 떠 넘기지 않겠다”며 , “정부가 마중물을 붓고 시행착오의 두려움을 덜어주는 든든한 방파제가 될 테니 , 현장의 치열한 혁신이 대한민국 제조업 전체의 거대한 도약으로 이어지도록 뜻을 모아달라”고 당부하였다 . 담당 부서 산업인공지능정책관 책임자 과 장 권순목 ([연락처 생략]) 산업인공지능정책과 담당자 사무관 박주형 ([연락처 생략]) 사무관 박태현 ([연락처 생략]) 주무관 안용관 ([연락처 생략]) 붙임 AI 팩토리 전략회의 개요 □ 시간·장소 : 11.3( 화 ), 14:30~15:50, 프레스센터 20F 국제회의장 □ 참석자 : 산업부 장관 , 산업성장실장 , M.AX 국장 , 학계 서울대 공대학장 업계 현대모비스 , HD 한국조선해양 , BCG 코리아 등 200 여명 □ 주요 내용 ➊ AI 팩토리 확산전략 발표 ( 산업부 ) * ( 주요내용 ) ①그간 AI 팩토리 보급 성과 , ②우수 AI 기업 선별 및 업종 전문성 제고 , ③유사공정·공급망·산단 중심 AI 모델 확산 , ④자생적 M.AX 확산기반 구축 등 ➋ M.AX 과업 히트맵 ( 안 ) 및 주요 제조 AX 프로젝트 발표 (BCG) ➌ 제조 파운데이션 모델 프로토타입 개발 성과 발표 ( 윤병동 위원장 ) ➍ ’ 27 년 AI 팩토리 분야 핵심사업 추진계획 ( 산기평· KIAT) * 제조암묵지 AI 솔루션 개발사업 , 풀스택 AI 팩토리 기술개발사업 , M.AX 생태계 구축사업 등 □ 진행 순서 ( 안 ) 시 간 내 용 비 고 14:30~14:45 (15 ‘ ) ▸ 사전환담 14:45~14:50 (5 ‘ ) ‣ 개회사 및 축사 ( 산업부 장관 → 서울대 공대학장 ) - 14:50~14:53 (3 ’ ) ▸ 영상 시청 14:53~15:05 (12 ’ ) ‣ AI 팩토리 확산전략 발표 산업부 15:05~15:20 (15 ’ ) ‣ M.AX 과업 히트맵 및 주요 프로젝트 발표 BCG 15:20~15:30 (10 ‘ ) ‣ 제조 파운데이션 모델 프로토타입 성과발표 윤병동 위원장 15:30~15:50 (20 ‘ ) ‣ 주요 사업 추진계획 발표 * 암묵지 , 풀스택 AI 팩토리 , M.AX 자율제조 생태계 등 KEIT, KIAT

수집한 시점의 내용을 이전 자료와 비교합니다.

1. 2026.11.04 10:05

   자료 신규 발견

2. 2026.11.04 10:05

   첫 수집 · 비교 기준 마련

   이 날짜는 정책의 신설일이 아니라 자료실에서 처음 확인한 시점입니다.