25.6.5 한국 제조업의 인공지능(AI) 활용 현황 및 전망

반도체 산업

• AI 활용 사례: 삼성전자 DS부문은 D램·낸드 설계 자동화, 소재 개발, 공정·수율 개선, 불량 분석 등 반도체 생산 전 과정에 AI·빅데이터를 도입하고 있다v.daum.net. 예컨대 메모리 부서에서는 웨이퍼 손실 원인 분석, 설계 패턴 최적화, 제조 장비 이상 예측 등에 AI 알고리즘을 적용하고 있다v.daum.net. 2023년 삼성전자는 온양·천안 공장에 세계 최초로 반도체 패키징 무인화 라인을 구축해 웨이퍼 이송·트레이 운송 등 설비 자동화를 완성했으며, 이를 통해 장비 고장률을 90% 이상 낮추는 성과를 거뒀다ppta.or.kr. SK하이닉스도 ‘풀스택 AI 메모리 프로바이더’를 목표로, 지난해 사업보고서에서 제품·연구과제 대부분에 AI를 도입했음을 밝히며 AI 메모리 시장을 주도할 준비를 하고 있다thelec.krthelec.kr.
• 주요 기업 도입 사례: 삼성전자는 AI 전문조직인 SAI팀을 중심으로 생산·설계·제조DB 등 빅데이터 플랫폼을 구축 중이며, AI 전담인력을 대폭 확충하고 있다v.daum.net. SK하이닉스는 D램·낸드뿐 아니라 고속처리용 HBM까지 AI 최적화 제품을 내세우고, 2024년 ‘SK AI 서밋’에서 AI 메모리 전략을 발표했다thelec.krthelec.kr. 이 외에도 삼성SDS·SK C&C·LG CNS 같은 시스템통합(SI) 기업들이 반도체 공정용 스마트팩토리 솔루션을 공급하고 있다. 한 예로 삼성SDS의 ‘넥스플랜트(Nexplant)’ 플랫폼은 IoT 센서를 통해 설비 데이터를 실시간 수집·분석하고 AI로 장비 이상 패턴을 예측해 생산 효율과 품질을 높인다samsungsds.com.
• 데이터 플랫폼 및 인프라: 반도체 산업 특성상 막대한 공정 데이터와 설비 정보를 통합 관리할 수 있는 플랫폼이 중요하다. 삼성SDS Nexplant처럼 클라우드 기반 IoT/AI 플랫폼을 통해 정형·비정형 데이터를 처리하며 설비 예지정비, 품질검사 등을 지원한다samsungsds.com. 정부와 산업계는 중소·벤처 제조업용 AI 플랫폼(KAMP)을 구축해 ‘마이제조데이터’ 시대를 준비하고 있다korea.krkorea.kr. 이 플랫폼을 활용하면 팹리스·장비업체·소프트웨어사가 협력하여 설계·생산 데이터를 공유·활용할 수 있게 된다.
• 정부 정책 및 지원: 정부는 반도체·자동차·기계·방산 등 업종별 수요기업과 AI 반도체 개발을 협력 추진하는 ‘K-온디바이스 AI 반도체’ 프로젝트(1조원 규모)를 발표했다yna.co.kryna.co.kr. 또 산업부는 2024년 ‘AI 자율제조 얼라이언스’를 가동해 26개 선도 프로젝트에 3.7조원을 투자키로 했으며bizinfo.go.kr, 스마트공장 3만 개 보급을 달성한 중기부는 2023년 스마트제조혁신사업에 1,462억원을 투입했다mss.go.kr. 이처럼 정부는 AI·클라우드 인프라, 전문인력 양성, 컨설팅 지원 등을 통해 반도체 제조업의 AI 전환을 적극 지원 중이다.
• 향후 전망: 반도체 산업에서는 미세공정 한계 대응과 수율 극대화를 위해 AI 활용이 더욱 확대될 전망이다. 예측 가능한 불량원인 분석, 자율 최적공정(AI 자율식각/증착 등) 기술 개발이 본격화될 것이며yna.co.kryna.co.kr, AI 최적화 메모리·인공지능반도체(뉴로모픽 칩 등) 시장 경쟁도 치열해질 것이다. 향후 5년 내에 팹리스·장비·시스템통합 기업 간 협력 생태계가 강화되고, 공정 디지털 트윈과 결합한 차세대 스마트팩토리로 발전할 것으로 보인다.

자동차 산업

• AI 활용 사례: 현대·기아차는 생산 공정에 AI 기반 스마트팩토리 기술을 도입하여 제조 혁신을 추진하고 있다. 대표적으로 ‘이포레스트(E-FOREST)’로 명명된 스마트공장 브랜드에서 AI·로봇·디지털 트윈 등 융합기술을 적용해 소형 차량부터 대형 SUV까지 다품종·소량생산 체계를 구현 중이다hyundai.co.kr. 2024년 개최된 ‘E-FOREST TECH DAY’에서는 소프트웨어 중심 공장(SDF) 전환을 위한 AI 자율공정, 자율물류, 로보틱스 솔루션 등 200여 건의 신기술이 발표됐다hyundai.co.krhyundai.co.kr. 생산 설비에서는 카메라와 센서를 통한 실시간 품질검사(AI 시각검사)와 접합·도장 라인의 이상음을 감지하는 이상징후 분석 등이 도입되고 있다. 예지정비(PPdM) 기술도 확산 중이며, SK C&C의 ‘iFACts’ 플랫폼처럼 기계·설비 데이터를 AI가 학습해 장애를 예측하는 솔루션이 전 산업에 적용되고 있다thelec.kr.
• 주요 기업 도입 사례: 현대자동차그룹은 울산·아산 공장 등에 AI 기반 모니터링 시스템과 빅데이터센터를 구축하여 품질·설비 데이터를 통합 분석하고 있다. 현대오토에버 등 계열 IT기업과 공동 개발한 PHM(Predictive Health Management) 시스템도 도입하여 생산설비 고장을 사전 예측하고 있다. 또한 현대모비스·현대위아·현대트랜시스 등 부품 계열사들도 E-FOREST 행사에 참여해 AI, 가상현실, 로봇 자동화 기술을 선보였다hyundai.co.krhyundai.co.kr. 이 밖에 전장(전기차 배터리·모터) 분야에서는 완성차사와 부품사가 협력해 AI로 불량 예측·성능 최적화를 연구 중이다.
• 데이터 플랫폼 및 인프라: 자동차 제조는 설계·생산·물류·검사 전 과정의 거대한 데이터 처리 인프라가 중요하다. 현대차는 사내 데이터레이크에 공장 IoT 데이터를 축적하고, 클라우드 기반 분석 플랫폼을 활용해 공정 패턴을 분석한다. 정부 지원으로 구축된 스마트공장 플랫폼 역시 활용되며, 향후에는 차량 개발·운행 데이터와 연계한 융합형 데이터 생태계도 기대된다. 예를 들어 통합제조IoT 플랫폼을 통해 생산장비와 물류 데이터를 실시간으로 수집·분석하면, 납기단축과 생산계획 최적화 등에 활용할 수 있다.
• 정부 정책 및 지원: 산업부와 중기부는 자동차 부품·완성차 업계를 대상으로 한 AI 자율제조 프로젝트를 병행 추진 중이다. 또 ‘K-온디바이스 AI칩’ 사업에 현대차·현대모비스가 참여해 차량용 AI 프로세서를 개발한다yna.co.kr. 스마트공장 구축 지원 예산도 매년 확대되어, 2023년에는 최대 2억원까지 자동화·AI 설비 도입을 지원했다(스마트공장 보급·확산 사업). 이처럼 정부는 자동차 산업의 디지털 전환을 위해 AI 활용 설비 도입, 인력 양성, 규제 혁신 등을 지원하고 있다bizinfo.go.krmss.go.kr.
• 향후 전망: 앞으로 자동차 제조업에서는 AI와 5G/IoT 융합이 가속화될 전망이다. 2030년까지 전 공장에 SDF 체계가 구축되고, AI·로봇이 공정 자율화의 중심이 될 것으로 예상된다. 또한 완성차업체는 제조 데이터와 주행 데이터를 결합한 AI 연구를 강화하여, ‘소프트웨어 정의 차량(SDV)’ 개념을 공장으로 확대할 것이다. (예: 차종별 맞춤 생산 시스템, 원격 유지보수·자율물류 등) 이를 통해 생산성은 더욱 높아지고, 부품 결함률·에너지 사용량은 크게 감소할 것으로 기대된다.

조선 산업

• AI 활용 사례: 조선 분야에서는 디지털 트윈과 예측 분석이 주목받고 있다. HD현대중공업의 계열사인 HD한국조선해양은 업계 최초로 AI를 이용한 선박 설계 기술을 개발 중이다. 과거 건조 사례 데이터와 도면을 AI가 학습해 신규 선박의 부품 수량·배치·연결 방식 등을 제안하고, 최종 설계에 대해서는 다양한 운항 상황을 시뮬레이션하여 안전성과 성능을 검증한다sedaily.com. 또한 HD현대는 AI 기반 스마트 선박(스마트십) 연구를 강화하고 있다. 예를 들어, 함정 유지정비(MRO)에 AI 예지정비 솔루션을 도입하여 빅데이터 분석으로 선박 장비의 고장을 예측하고 최적의 정비 일정을 수립함으로써 안전성과 효율을 높이고 있다viva100.com.
• 주요 기업 도입 사례: HD현대중공업·현대삼호중공업·현대미포조선 등은 협력하여 AI 설계 프로그램을 개발 중이며, 이를 통해 생산성 향상과 설계기간 단축을 꾀하고 있다sedaily.com. 또한 삼성중공업(現 HD한국조선해양)과 대우조선해양도 조선소 공정에 디지털 기술을 확대 도입하고 있다. HD현대그룹은 함정·상선 선박에도 AI·자율주행·연료 최적화 기술을 적용하는 등 ‘디지털·친환경·무인’ 조선 생태계를 구축하고 있다viva100.com.
• 데이터 플랫폼 및 인프라: 조선산업은 설계·제작·운항 등 전 과정의 데이터를 통합 관리해야 한다. 이를 위해 정부와 산업계는 조선용 **디지털 플랫폼(예: 스마트 선박 플랫폼)**을 개발 중이다. 사내시스템과 IoT 센서를 통해 조선소의 생산 데이터를 실시간 수집하여 AI로 분석함으로써, 자재 공급·공정 진행·완제품 품질을 모니터링할 수 있다. 또한 완성된 선박의 센서 데이터를 활용해 운항 상태를 예측·분석하는 빅데이터 플랫폼 구축도 추진되고 있다.
• 정부 정책 및 지원: 정부는 조선 산업의 디지털 전환을 위해 관련 R&D와 금융 지원을 강화하고 있다. ‘스마트 조선 산업’ 프로그램을 통해 조선·해양기자재 기업에 공정 고도화·해양 ICT 연계 사업을 지원 중이며, 2024년부터는 AI·디지털 트윈 기술을 적용한 자율형 공장(스마트십 개발 포함) 구축도 포함된다yeongnam.combizinfo.go.kr. 특히 HD현대의 조선 혁신 사례를 민관 협력 모델로 확산하여, 조선업 전반의 생산성·안전성 향상을 위한 지원이 이어지고 있다.
• 향후 전망: 향후 5년 이내 조선업계에서는 AI·자율운항 선박(Autonomous Ship) 개발과 조선소 자동화가 가속될 전망이다. 원격 모니터링·예지정비 기술은 더욱 고도화되어 배터리·연료 절감과 선박 수명 연장에 기여할 것이며, 디자인 단계에서부터 AI 설계가 표준화될 것이다. 또한 AI 기반 최적 운항 시스템을 통해 안전사고 감소와 탄소배출 저감도 실현할 것으로 기대된다.

기계 산업

• AI 활용 사례: 기계·장비 제조 분야에서는 스마트공장, 예지정비, 공정 최적화, 품질 검사 등에 AI 기술을 적용하고 있다. 예를 들어, 공장별 설비 데이터와 센서 정보를 AI가 실시간 학습하여 설비 장애를 예측(예지정비)하거나, 부품 조립 공정에서 딥러닝 시각검사로 불량을 자동 검출하는 사례가 늘고 있다. 최근 SK C&C는 ‘iFACts’ 플랫폼을 출시하여 철강·화학·반도체·배터리·소재 등 전 제조 분야에 적용 가능한 AI 기반 예지정비·장애감지 서비스를 제공하고 있다thelec.kr. 이 플랫폼은 LTE 네트워크로 수집된 센서 데이터를 분석해 설비 장애 원인을 찾아내고, 지속적으로 학습하여 예측 정확도를 높인다thelec.kr.
• 주요 기업 도입 사례: 국내 기계장비업계에서는 두산인프라코어, 현대위아, 두산중공업 등의 기업이 스마트공장과 AI 도입을 추진 중이다. 이들은 전통 제조설비에 센서를 부착하고, 설비 작동 데이터를 축적·분석하여 자동화 수준을 높이고 있다. 더불어 현대重·삼성重 등 대형 조선·설비 기업의 엔지니어링 역량을 활용한 AI 솔루션 연구가 활발하다. AI 전문 스타트업도 참여하는 산업별 연합체(예: AI 자율제조 얼라이언스)를 통해 중소 기계업체의 AI 도입 컨설팅·실증 지원도 이루어지고 있다.
• 데이터 플랫폼 및 인프라: 기계산업용 데이터 플랫폼은 주로 클라우드 기반 제조 데이터 허브 형태로 구축된다. 이는 ERP/MES(제조실행시스템), PLM(제품수명주기관리), IoT 센서 데이터를 통합 수집·저장하며, AI 분석을 통해 작업자 지침, 부품수명 예측 등을 지원한다. 산업부 등은 제조데이터를 공유할 수 있는 산업별 데이터 클러스터(예: 스마트 제조 클러스터 20개 구축 계획)를 조성하여 AI 학습용 데이터 생태계를 강화하고 있다korea.kr.
• 정부 정책 및 지원: 중소벤처기업부는 스마트공장 보급·확산 사업에서 2024년부터 AI·디지털 트윈을 도입한 자율형 공장 20개를 신설 지원하고 있다korea.kr. 또한 산업부는 AI 자율제조 사업을 “AI 팩토리”로 확대 개편하여, 2024년 수요조사에 519개 기업이 몰리는 등 중소 기계업체의 높은 관심을 확인했다mss.go.kr. 이와 함께 제조업 전문인력(빅데이터·AI 엔지니어) 양성, AI 솔루션 바우처 제공, 스마트화 설비금융 등을 통해 기계산업의 AI 전환을 촉진하고 있다mss.go.krkorea.kr.
• 향후 전망: 앞으로 기계 산업에서는 AI 기반 로봇 자동화와 예측 유지보수가 더욱 보편화될 전망이다. 새로운 5축 이상 정밀가공기, 레이저 절단기 등 첨단장비는 내장형 AI로 공정조건을 스스로 조정하고, 센서가 수집한 운전데이터를 분석해 기계 이상을 예측하게 된다. 또한 제조현장 데이터와 AI 모델을 통합한 디지털 트윈 공장 구축이 보급되어, 생산계획부터 에너지 관리까지 전 공정 자율화가 현실화될 것이다. 제조인력 고령화와 인건비 상승에 대응해, AI가 공장 운영을 최적화하는 방향으로 기계산업의 구조가 빠르게 전환될 것으로 예상된다.

출처: 삼성전자, SK하이닉스 등 기업자료 및 국내외 뉴스보도v.daum.netthelec.krthelec.krsamsungsds.comhyundai.co.krsedaily.comviva100.comyna.co.krbizinfo.go.krmss.go.krkorea.kr.