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[서울=뉴시스] 류난영 기자 = AI(인공지능) 품질관리 시스템을 도입한 중소기업들이 품질 향상과 매출 증대 등 실제 경영 성과로 이어지고 있는 것으로 나타났다.
이에 따라 중소기업 제조공정의 빅데이터화와 AI 전환을 통한 생산성 향상을 위한 정부 차원의 지원이 필요하다는 목소리가 나온다.
4일 업계에 따르면 충남 아산시에 위치한 자동차 부품 조립 업체 A사는 2023년 딥러닝 방식의 AI 품질관리 시스템을 도입했다. 이 회사는 자동차 헤드라이트 하우징을 생산하고 있다.
딥러닝 AI 품질관리 시스템 도입한 결과 매출도 늘고, 불량률도 기존 2~8% 수준에서 제로(ZERO)로 낮아지는 성과를 거뒀다.
AI 시스템 도입전인 2022년 117억원이었던 매출액은 2023년 187억원으로 늘더니 지난해엔 198억원으로 2년 만에 69.2% 상승했다.
이 시스템은 딥러닝 알고리즘이 위치 오차, 조립 상태 등을 기반으로 양품 데이터를 학습해 실제 조립된 제품이 학습된 품질 기준에 부합하는지를 자동으로 판단하는 시스템이다.
올해는 관련 예산이 편성되지 않았는데, 중소벤처기업진흥공단(중진공)은 중소벤처기업부와 내년 예산에 ‘제조 중소기업의 AI 전환 지원사업’이 신규사업으로 지원될 수 있도록 논의 중이다.
이 사업은 중소기업 제조공정을 빅데이터화하고 AI 기술 활용을 지원해 생산성을 높일 수 있도록 지원하는 것이 골자다. 업종별로 맞춤형 AI 솔루션을 구축할 계획이다.
사업이 추진되면 제조 중소기업은 빅데이터화와 AI 전환, AI 확산 등 모든 과정에 걸쳐 맞춤형 지원을 받을 수 있게 된다.
중소기업의 제조설비와 공정, 수율 등 실시간 자료를 빅데이터화한 후 빅테이터 딥러닝을 통해 AI 솔루션을 적용, 공정을 개선하고 수율을 향상 시킬 수 있다.
중진공은 업종별로 현장 데이터를 축적해 중기에 맞품형 AI 솔루션을 구축할 계획이다.
반정식 중진공 이사는 “현장에 가보면 중소기업들이 가장 관심이 많은 게 AI이지만, 막상 어떤 부분에 AI를 도입해야 할지, 어느 정도 수준인지 몰라 느끼는 막연한 불안감 이런 부분들이 많았다”며 “AI는 제조업의 생존전략인 만큼 중진공이 나서서 연결 다리 역할을 하고, 중소기업의 AI 도입을 확산하도록 도울 필요가 있다”고 말했다.
국내외 선도기업 중심으로 산업의 생산성 향상 및 혁신성을 위해 AI 도입·활용 추세가 폭발적으로 성장 중이다.
IT 시장분석 및 컨설팅 기관 IDC에 따르면 전 세계 AI 시장 규모는 2020년 501억 달러에서 연평균 20.1%씩 성장해 지난해 1100억 달러로 두배 늘었을 것으로 예측된다.
시장조사기관 가트너에 따르면 AI도입을 통해 디지털 전환 및 자동화 수요가 연평균 15~20% 성장하는 추세로 AI는 기업운영 방식과 경쟁환경을 변화시키는 핵심동력으로 평가되고 있다.
반면 중소기업은 정보격차, 비용부담 및 내부전문역량 부족 등 AI도입 진입장벽이 높아 경쟁력 악화가 우려되고 있다.
실제 중소기업중앙회가 지난해 7월 실시한 ‘중소기업 디지털 전환 실태조사’에 따르면 AI도입 애로사항은 정보부족(45.3%), 높은 비용부담(38.1%), 전문인력부족(32.2%) 등으로 나타났다.
통계청에 따르면 지난해 3월 기준 AI 도입 비율은 대기업이 9.2%로 중소기업(2.9%)과 3배 이상 격차가 있는 것을 나타났다.
중진공 관계자는 “AI도입 촉진 및 내재화를 위한 맞춤 지원정책으로 중소기업 AI전환(AX) 가속화 및 생산성 향상 등 경쟁력 강화가 필요하다”고 지적했다.
◎공감언론 뉴시스 you@newsis.com
