데이터와 GPU, 전문 인력, 현장 실증 환경에 접근할 수 있는 기업과 그렇지 못한 기업의 격차가 제조 경쟁력의 격차로 이어질 수 있습니다. 제조 AI 정책도 이제 R&D에서 끝나는 것이 아니라 실제 현장에 확산 단계로 나아가야 합니다. 윤병동 원프레딕트 대표는 23일 국회의원회관에서 열린 '제조 인공지능(AI) 전환과 현장 확산을 위한 정책토론회'에서 "제조 AI는 모든 기업이 활용할 수 있는 보편적 기술이 아니다"며 이같이 말했다.

윤 대표는제조 AX 정책의 무게중심을 연구개발(R&D)과 일회성 실증에서 벗어나 현장 운영과 확산으로 옮겨야 한다고 제언했다. 데이터와 연산 자원, 인력 격차가 기업 간 AX 양극화를 심화시키고 있다는 진단이다.

윤 대표는 "제조 현장에 데이터는 많지만 AI 학습에 바로 쓸 수 있는 정제 데이터는 부족하고, 공정별 데이터가 단절돼 있다"며 "숙련자의 경험과 판단 기준이 축적되지 못하는 '암묵지 휘발'도 제조 혁신의 걸림돌"이라고 말했다.

그는 국내 제조업이 생산가능인구 감소, 숙련 인력 부족, 글로벌 공급망 재편, 중국의 추격 등 복합 위기에 직면해 있다고 진단했다. 기존 설비 투자와 공정 자동화만으로는 생산성, 품질, 안전 문제를 동시에 해결하기 어렵다고 설명했다.

윤 대표는 대안으로 'AI 네이티브 팩토리'를 제시했다. 이는 개별 공정 단위 AI 적용을 넘어 데이터, 파운데이션 모델, AI 에이전트, 설비 제어를 통합한 운영체계다. 생산·품질·정비·안전 등 각 영역의 AI가 실시간으로 정보를 교환하고, 상위 AI가 의사결정을 조율하는 구조다.


AX 양극화 해소를 위한 4대 정책으로 △재직자 AX 교육 △공동 GPU 등 연산 인프라 △암묵지 디지털화 △현장 실증 인프라 등을 제안했다.

윤 대표는 "생산기술·품질·설비 등 직군별 재직자 대상 업스킬·리스킬 체계를 구축하고 테크노파크 중심으로 상시 컨설팅을 제공해야 한다"며 "산단 내 공동 GPU 센터와 구독형 바우처를 통해 초기 투자 없이 AI를 활용할 수 있어야 한다"고 언급했다.

이어 "현장 노하우와 비정형 데이터를 표준화해 산업 공통 자산으로 축적해야 한다"며 "정책 방향도 PoC 중심에서 벗어나 실증과 운영 확산 중심으로 전환하고, 성과 기반 인센티브를 연계해야 한다"고 했다.

윤 대표는 마지막으로 "제조 AI 경쟁력은 일부 선도기업이 아니라 산업 전반의 활용 수준에서 결정된다"며 "중소·중견기업도 데이터와 연산, 인력, 실증 환경에 접근할 수 있어야 한다"고 덧붙였다.

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