MBN골드

뉴스

삼일PwC “제조 AI, 한국 제조업 재도약 위한 핵심 동력”	2026-03-09 15:23
삼일PwC 韓제조업 재도약 로드맵 보고서 글로벌 제조업 환경에서 인공지능(AI)을 활용한 공정 최적화와 자율 운영 체계가 빠르게 확산되면서 제조 AI(Manufacturing AI)가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 이러한 흐름 속에서 한국 제조업이 글로벌 경쟁력을 유지하려면 데이터와 인력 기반을 갖춘 AI 중심 운영체계로의 전환이 필수적이라는 분석이 제기됐다. 삼일PwC는 이 같은 내용을 담은 ‘제조업, AI로 다시 설계되다: 한국 제조업 재도약을 위한 로드맵’ 보고서를 발간했다고 9일 밝혔다. 보고서는 제조업 전반에 확산되고 있는 AI 기술 트렌드를 점검하고, 국내 제조업의 AI 활용 현황과 글로벌 주요국의 정책 및 사례를 분석해 한국 제조업이 나아가야 할 전략적 방향성을 제시했다. 특히 이번 보고서에는 삼일PwC경영연구원이 직접 수행한 중소 제조기업 29곳의 설문조사와 현장 방문 결과도 함께 담겼다. 제조 AI는 설비·공정·품질 데이터 등을 실시간으로 분석해 불량과 고장을 사전에 예측하고 공정 조건을 스스로 최적화하는 기술로, 스마트팩토리의 고도화 단계에서 핵심적인 역할을 수행한다. 글로벌 제조 AI 시장은 2025년 85억7000만 달러에서 2035년 2872억 달러로 급격히 커지며, 향후 10년간 연평균 40%대의 고성장세를 보일 것으로 전망된다. 해외 주요 제조국들은 이미 제조 AI를 산업 전략의 핵심 축으로 삼고 있다. 독일은 제조 AI를 산업 표준과 데이터 공유 중심의 생태계 관점에서 추진하며, 글로벌 표준 참조모델(RAMI 4.0)을 제정해 스마트제조의 공통 언어를 만든 주도국으로 평가된다. 미국은 연구개발과 실증을 거친 기술을 중소기업 현장으로 확산시키는 네트워크형 전략을 추진하고 있으며, 중국은 국가 주도의 대규모 시범사업을 통해 제조 AI 확산 속도를 끌어올리고 있다. 일본은 현장 문제 해결에 초점을 맞춘 민간 자율협력 모델을 통해 유스케이스(Use case) 기반의 AI 도입을 확대하고 있다. 반면 한국의 경우 대기업을 중심으로 제조 AI 활용이 점진적으로 확대되고 있으나, 중소기업은 여전히 생산 관리 시스템(MES)과 전사적 자원 관리 시스템(ERP) 구축 등 운영 가시성 확보 수준의 기초 디지털화 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다. 대기업이 예지보전·품질관리 고도화 등 AI 기반 운영 체계로의 전환을 모색하는 것과 달리, 중소기업은 데이터 관리 체계와 IT 인프라가 충분히 구축되지 않아 제조 AI 도입이 제한적인 수준에 그치고 있으며, 이로 인해 기업 규모에 따른 활용 격차가 확대되는 양상이다. 삼일PwC경영연구원이 중소 제조기업 29곳의 임원진을 설문조사한 결과, 조사에 응한 기업 대부분은 AI 도입의 필요성에는 공감했으나 △비용 부담 △전문 인력 부족 △데이터 문제 △기술 이해 부족 등을 이유로 실제 도입에 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이에 보고서는 국내 제조 AI 확산을 위해서는 기술 도입 자체보다 데이터와 인력, 운영 역량 등 실행 기반을 먼저 갖추는 것이 중요하다고 강조했다. 특히 중소기업의 경우 대기업과 동일한 전사적 AI 도입 모델을 따르기보다, 품질 관리나 설비 모니터링 등 현장에서 효과를 확인할 수 있는 영역부터 단계적으로 접근하는 전략이 현실적이라고 제언했다. [ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]

삼일PwC “제조 AI, 한국 제조업 재도약 위한 핵심 동력”

2026-03-09 15:23

삼일PwC 韓제조업 재도약 로드맵 보고서

글로벌 제조업 환경에서 인공지능(AI)을 활용한 공정 최적화와 자율 운영 체계가 빠르게 확산되면서 제조 AI(Manufacturing AI)가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 이러한 흐름 속에서 한국 제조업이 글로벌 경쟁력을 유지하려면 데이터와 인력 기반을 갖춘 AI 중심 운영체계로의 전환이 필수적이라는 분석이 제기됐다.
삼일PwC는 이 같은 내용을 담은 ‘제조업, AI로 다시 설계되다: 한국 제조업 재도약을 위한 로드맵’ 보고서를 발간했다고 9일 밝혔다.
보고서는 제조업 전반에 확산되고 있는 AI 기술 트렌드를 점검하고, 국내 제조업의 AI 활용 현황과 글로벌 주요국의 정책 및 사례를 분석해 한국 제조업이 나아가야 할 전략적 방향성을 제시했다. 특히 이번 보고서에는 삼일PwC경영연구원이 직접 수행한 중소 제조기업 29곳의 설문조사와 현장 방문 결과도 함께 담겼다.
제조 AI는 설비·공정·품질 데이터 등을 실시간으로 분석해 불량과 고장을 사전에 예측하고 공정 조건을 스스로 최적화하는 기술로, 스마트팩토리의 고도화 단계에서 핵심적인 역할을 수행한다. 글로벌 제조 AI 시장은 2025년 85억7000만 달러에서 2035년 2872억 달러로 급격히 커지며, 향후 10년간 연평균 40%대의 고성장세를 보일 것으로 전망된다.
해외 주요 제조국들은 이미 제조 AI를 산업 전략의 핵심 축으로 삼고 있다. 독일은 제조 AI를 산업 표준과 데이터 공유 중심의 생태계 관점에서 추진하며, 글로벌 표준 참조모델(RAMI 4.0)을 제정해 스마트제조의 공통 언어를 만든 주도국으로 평가된다. 미국은 연구개발과 실증을 거친 기술을 중소기업 현장으로 확산시키는 네트워크형 전략을 추진하고 있으며, 중국은 국가 주도의 대규모 시범사업을 통해 제조 AI 확산 속도를 끌어올리고 있다. 일본은 현장 문제 해결에 초점을 맞춘 민간 자율협력 모델을 통해 유스케이스(Use case) 기반의 AI 도입을 확대하고 있다.
반면 한국의 경우 대기업을 중심으로 제조 AI 활용이 점진적으로 확대되고 있으나, 중소기업은 여전히 생산 관리 시스템(MES)과 전사적 자원 관리 시스템(ERP) 구축 등 운영 가시성 확보 수준의 기초 디지털화 단계에 머물러 있는 것으로 나타났다. 대기업이 예지보전·품질관리 고도화 등 AI 기반 운영 체계로의 전환을 모색하는 것과 달리, 중소기업은 데이터 관리 체계와 IT 인프라가 충분히 구축되지 않아 제조 AI 도입이 제한적인 수준에 그치고 있으며, 이로 인해 기업 규모에 따른 활용 격차가 확대되는 양상이다.
삼일PwC경영연구원이 중소 제조기업 29곳의 임원진을 설문조사한 결과, 조사에 응한 기업 대부분은 AI 도입의 필요성에는 공감했으나 △비용 부담 △전문 인력 부족 △데이터 문제 △기술 이해 부족 등을 이유로 실제 도입에 어려움을 겪고 있다고 답했다.
이에 보고서는 국내 제조 AI 확산을 위해서는 기술 도입 자체보다 데이터와 인력, 운영 역량 등 실행 기반을 먼저 갖추는 것이 중요하다고 강조했다. 특히 중소기업의 경우 대기업과 동일한 전사적 AI 도입 모델을 따르기보다, 품질 관리나 설비 모니터링 등 현장에서 효과를 확인할 수 있는 영역부터 단계적으로 접근하는 전략이 현실적이라고 제언했다.

[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]