산업 혁신의 성공방정식, AI 중심으로 새로 쓴다

산업 혁신의 성공방정식, AI 중심으로 새로 쓴다

2023.01.13 산업통상자원부

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산업 혁신의 성공방정식, AI 중심으로 새로 쓴다! - 제1차 산업 디지털 전환 위원회 개최, ｢산업 AI 내재화 전략｣ 심의‧확정 -

◇ (비전) 산업 AI 내재화를 통한 글로벌 산업강국 도약 ◇ (목표) 2030년 ①AI 활용 기업 1% → 30%, ② 글로벌 산업 AI 공급기업 100개 육성 ◇ [대책 의의] 산업 전반에 AI 활용을 가속화하기 위한 종합적인 정부 정책 방향과 구체적인 실행방안을 최초로 수립‧발표 ◇ 대책의 핵심 포인트
１ AI 내재화 + 공급산업 육성	➊ 산업 핵심설비에 AI 솔루션 적용하는 수요-공급기업 협력 프로젝트 추진 ⇨ AI 내재화 가속 + 글로벌 수준의 AI 솔루션 확보 ➋ 산업 임팩트가 큰 프로젝트는 국가 선도사업으로 지정 ⇨ 프로젝트 상용화까지 R&D, 자금, 인력 등 전주기 종합 지원 ➌ 수요기업의 AI 활용을 촉진하는 기술 3종 세트 개발 (데이터 전처리, 디지털트윈, Low코드‧No코드)
２ 수요기업 AI 활용 역량 강화	➊ 잠재 역량 갖춘 수요기업 타겟팅 (중견 500개, 중소 500개) ⇨ 맞춤형 컨설팅, AI 활용 기반 구축(데이터플랫폼, IoT시스템) ➋ AI 非전공 인력(대학생‧구직자‧재직자) 대상 마이크로 디그리 과정 개설 ⇨ AI 융합인력 단기 압축 양성(‘23년 100명, ’24년부터 연 400명) ➌ 중소･중견 기업 DX 투자 자금 지원을 위해 4,000억원 규모 산업 디지털 혁신펀드 조성‧운영(~‘24)
２ 민간 주도 DX 생태계 조성	➊ 컨설팅, 수요-공급 매칭, 해외 진출 등 DX 추진 기업 One-Stop 밀착 지원 ⇨ 협업지원센터 지정(‘23년 2개소 추가), 지역 거점 확대(~’27년, 11개) ➋ 제품 사용자 데이터(산업 마이데이터) 수집 → 관련 제조･서비스업체 제공 ➌ 이해관계자간 공정한 산업데이터 거래를 위한 계약 가이드라인 제공 ➍ DX 방해 규제 14건 개선 이행, 향후 선제적‧지속적 규제 발굴개선
◇ [추진 체계] ➊ 민간의 자발적 협업 구심점 ‘산업 AI 얼라이언스’ 결성 ➋ 정책 컨트롤타워로 민‧관 ‘산업 디지털 전환 위원회’ 운영

 

□ 산업통상자원부는(장관 이창양, 이하 ‘산업부’) ‘23.1.13일(금) 대한상공회의소에서 제1차 산업 디지털 전환 위원회(이하 ’전환위원회‘)를 개최하고, 

｢산업 AI 내재화 전략｣을 심의･확정하였다.

 

	< 제1차 산업 디지털 전환 위원회 개요 >
◇ 일시･장소 : ‘23.1.13일(금), 10:00~11:30, 대한상공회의소(1층 Executive Room) ◇ 참석 : (위원장) 산업부 장관, (정부위원) 과기부, 중기부, 고용부, 행안부 (민간위원) 민간 전문가 13명 ※ 참고 참조 ◇ 주요내용 : (심의안건) ➊ 산업 AI 내재화 전략(제1차 산업 디지털 전환 종합계획) ➋ 산업 디지털 전환 위원회 운영세칙 (보고안건) ➌ 산업데이터 계약 가이드라인

 

□ 이번에 수립된 ｢산업 AI 내재화 전략｣은

 

ㅇ 그간 정부의 AI 정책 무게중심이 일반 분야(금융‧행정 등)에 편중된 측면이 있고, AI 원천기술 개발에 집중되었던 것과 차별화하여

 

ㅇ AI를 우리 산업에 적용(AI 내재화)하는 부분에 정책 주안점을 두고,

AI 내재화가 빠르게 진행될 수 있도록 AI 수요기업*과 공급기업**간

①협업, ②역량 강화와 민간 주도 ③생태계 조성에 중점을 두었다.

 

* 철강, 자동차 등 AI를 활용하는 기업 ** AI 솔루션 등 기술을 공급하는 기업

 

□ 정부는 이번 대책을 통해

 

ㅇ 현재 1%* 수준에 불과한 AI 활용 기업 비중을 30% 수준까지 끌어올리고,

 

* 산업 디지털 전환 실태조사(‘22.6월, 한국생산성본부)

 

ㅇ 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 공급기업을 100개 이상 육성할 계획으로,

 

ㅇ 정책 목표 달성을 위해 다양한 지원 프로그램을 가동하고, 그 과정에서 관계 부처간 긴밀히 협업하고 민간과 폭넓게 소통해 나갈 것이다.

 

□ 한편, 이번에 처음 개최된 ‘산업 디지털 전환 위원회’는 작년 7월 시행된 ｢산업 디지털 전환 촉진법｣에 따른 산업부 소속 법정 위원회로

 

ㅇ 위원장으로 산업부 장관, 정부위원으로 관계부처 차관급 공무원 6인*, 민간위원으로 산업 디지털 전환 분야의 산‧학‧연 최고의 전문가 13인으로 구성되었으며,

 

* 기획재정부, 교육부, 과학기술정보통신부, 행정안전부, 중소벤처기업부, 고용노동부

 

ㅇ 산업 디지털 전환 정책의 컨트롤 타워로서 정부의 주요 정책을 심의하고 추진 실적을 점검하는 역할을 수행할 계획이다.

 

□ 금일 제1차 전환위원회에서는 ｢산업 AI 내재화 전략｣과 ｢전환위원회 운영세칙｣을 심의･확정하였고, 공정한 산업데이터 유통‧거래 환경 조성을 위해 마련된 ｢산업데이터 계약 가이드라인｣을 보고하였다.

 

ㅇ 이번에 확정된 ｢산업 AI 내재화 전략｣은 ｢산업 디지털 전환 촉진법｣ 제5조에 근거하여 산업부가 산업 디지털 전환 종합계획을 수립하도록 되어 있는 바, 제1차 종합계획으로 수립한 것이다.

 

[산업 AI 내재화 전략]

 

□ 이날 발표된 ｢산업 AI 내재화 전략｣의 주요 내용은 다음과 같다.

 

1

국내 산업 디지털 전환 현황

 

１ 산업 DX 수준이 저조하며, 특히 AI 투자 및 활용은 미미

 

□ 주력 산업 분야는 전반적으로 디지털 전환 수준*이 낮은 상황

 

* 디지털 활용률(데이터/인공지능, %) : (제조) 8.4/1.6 < (금융) 43.6/11.1, (통신) 34.7/17.1 (‘21, NIA)

 

□ 산업 內 기업 규모별･업종별 DX 수준이 격차가 크며,

디지털 기술 투자도 클라우드에 집중된 반면 AI 투자가 매우 저조

 

 

２ 공급시장 밸류체인 전반을 글로벌 기업들이 선점

 

□ (데이터 수집‧분석) 클라우드·데이터플랫폼은 빅테크(아마존, MS 등)가 대부분 점유, 국내 기업의 역할 부재

 

ㅇ 국내 공급기업(메가존 등)은 빅테크 서비스 대행 수준, 대기업 ICT社는 자체 플랫폼 개발‧운영 중이나 계열사 활용 위주*

 

* (한계) ①해외 대비 경쟁력 부족, ②계열사 대비 낮은 수익성, ③계열사 활용에 최적화 등

 

□ (AI 적용) 대기업 ICT社, 통신사, AI 전문기업 등이 솔루션 제공* 중이나, AI 전문기업이 영세하고 해외솔루션 대비 경쟁력이 미흡 

 

* 例) 삼성SDS(스마트팩토리), SKT(자동차부품 용접), 비스텔(반도체‧디스플레이 설비 관리)

 

2

문제점

 

１ (DX 주체) 수요기업의 디지털 기반‧역량‧인식 부족

 

< 수요기업 DX 시나리오 >

① 데이터 수집 (제조 공정, 제품 등)

② 데이터 처리‧ 가공‧분석

③ AI 솔루션 도입

④ 공정‧제품‧ 서비스 혁신

 

□ (기반) 제조 현장 內 IoT 시스템(데이터 수집), 데이터플랫폼(데이터 처리‧가공) 등 未구축으로 AI 활용을 위한 유의미한 산업데이터 부족*

 

* 공정/장비 가동율 등 실적 데이터 위주 수집, 非핵심 주변 데이터, 설비별 데이터 상이 등

 

□ (역량) 주도적 DX 추진 역량(전략 수립, 데이터 활용 등)과 전문인력 부족

 

□ (인식) 역량 부족은 AI 도입 불확실성 가중 → 부정적 인식, 투자 지연 초래*

 

* 작업자들은 성능에 대한 불신, 일자리 대체에 대한 우려 등 이유로 AI 도입 거부

 

２ (DX 조력) 공급기업이 성장하기 어려운 비즈니스 환경

 

< 공급기업 성장 시나리오 >
① 특정 업종‧분야의 AI 솔루션 개발				② 실제 공정에 적용하여 레퍼런스 확보				③ 他 분야 사업 확대 및 해외 진출

 

□ (계약관행) SW‧솔루션의 라이선스 비용 불인정*, 재판매 금지** 등으로 적정수익 창출 곤란 → 고성능 솔루션 개발 한계

 

* 투입 인력에 대한 표준단가 계약, ** 최초 솔루션 도입 기업외 판매 금지

*** 고성능 솔루션 부족, 수요기업의 솔루션 도입 적극성 부족 등으로 공급기업 협상력 부족

 

□ (레퍼런스) 수요기업은 산업 적용 실적(레퍼런스)이 있는 AI 솔루션 요구

 

* 수요기업은 레퍼런스를 旣 보유한 해외 솔루션 선호 (소재산업과 유사)

 

□ (수요예측) 산업별 특성 복잡･다양 → 공급기업 관심 저조*, 수요 파악 곤란

 

* ‘22년 AI 공급기업 1,577개社중 산업 AI 솔루션 기업은 10% 내외 수준

 

３ (DX 정책) 그간 범용기술 확산 등 양적 목표 달성에 치중

 

□ 非제조(금융, 행정 등)에 편중, 단편적 디지털 기술 보급 위주* 

→ 산업 DX 주체(수요‧공급 기업) 역량 강화 한계 → DX 정체

 

* 자동화 시스템(ERP 등) 위주 보급, 영세 수요‧공급 기업 중심 지원, 산업별 특성 반영 미흡

 

[향후 정책 추진방향]

１ AI 내재화와 공급산업 육성을 연계하여 병행 추진(‘Win-Win’) ㅇ 수요-공급기업 협업 프로젝트를 중점 추진하여 수요기업의 AI 내재화를 촉진하고 동시에 공급기업의 양적‧질적 성장 도모 ２ 성공사례 창출 및 확산 가능한 대상을 타겟팅하여 중점 지원(’선택과 집중‘) ㅇ (수요)DX 의지가 있는 수요기업 선별하여 초기 역량 확보 집중지원, (공급)주력산업에 적합한 기업 데이터 플랫픔, AI 솔루션 확보 집중 ３ 민간 주도의 지속 가능한 DX 생태계 조성 ㅇ ①기업 One-Stop 밀착 지원, ②산업데이터 기반 강화, ③규제개선 등

 

3

비전 및 세부 추진 과제

 

비전				산업 AI 내재화를 통한 글로벌 산업강국 도약
2030 목표				산업 전반에 AI 내재화 (AI 활용 기업 1% → 30%)
				공급산업 경쟁력 강화 (글로벌 산업 AI 공급기업 100개 육성)
➊		AI 내재화 + 공급산업 육성				① 산업 AI 솔루션 상용화 프로젝트 추진 ② AI 활용 촉진 기술 확보 ③ 산업 AI 얼라이언스 결성‧운영	[단기] [단기] [단기]
➋		수요기업 AI 활용 역량 강화			,	① 수요기업 타겟팅 및 AI 활용 기반 구축 ② 산업 AI 융합인력 양성 ③ AI 투자 확대 지원	[단기‧중장기] [단기‧중장기] [단기]
➌		민간 주도 DX 생태계 조성				① 기업 One-Stop 지원 체계 구축 ② 산업데이터 활용 촉진 ③ DX 친화적 규제환경 조성 ④ 산업 디지털 전환 우수기업 선정‧지원	[단기] [단기‧중장기] [단기] [단기]

 

전략1

수요-공급기업간 협력모델을 통해 AI 내재화 + 공급산업 육성

 

１ 산업 AI 솔루션 상용화 프로젝트 추전

 

ㅇ 수요기업 핵심설비‧공정(Pain Point)에 AI 솔루션 적용하는 수요-공급기업 협력* 프로젝트를 통해 AI 내재화 + 글로벌 수준의 AI 솔루션 확보

 

* (수요기업) 산업데이터와 AI 도입 필드 제공 / (공급기업) AI 솔루션 최적화 및 적용

 

- ‘23년은 기존 사업을 활용해 지원(프로젝트당 10억원 내외, 5개),

‘24년부터는 신규예산을 확보해 본격 추진

 

 

ㅇ 산업 임팩트가 큰 프로젝트는 국가선도사업으로 선정 → 전주기 지원*

 

* R&D, 자금, 인력, 규제개선 등 관계 부처의 기업 지원 프로그램과 연계하여 종합지원

 

２ AI 활용 촉진 기술(Accelerator) 확보

 

ㅇ 수요기업의 AI 활용을 용이하게 하고, 공급기업의 기술 역량을 강화할 수 있는 주요 AI 기반 기술* 확보 추진

 

구분	주요 내용
➊ 데이터 전처리	▸수요기업 Raw 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 가공하는 기술개발 * 산업데이터 컨설팅 사업(’23년, 10억원) 활용, 추후 예산 확대 추진
➋ AI 활용 디지털 협업 Tool	▸현장 작업자의 AI 활용 및 협업 지원하는 디지털트윈, AR/VR 개발 * 공장간‧기업간 데이터 이동‧협업 가능한 가상공장 구현(’23~‘25년, 288억원)
➌ Low코드‧ No코드	▸非전문인력이 AI를 용이하게 활용할 수 있도록 Low코드‧No코드 개발 * 전사적 DX 기술개발(‘23년~), 업종별‧분야별 AI 기술 접목 기술개발 사업 등

 

 

전략2

잠재력을 갖춘 수요기업의 AI 활용 역량 강화

 

１ 수요기업 타겟팅 및 AI 활용 기반 구축

 

ㅇ (1단계: 타겟팅) 자발적 DX 투자와 성과 창출 가능한 수요기업 타겟팅

 

* (중견) DX 투자 진행 중인 500개사, (중소) 스마트공장 우수 기업(고도화 단계) 500개사

 

ㅇ (2단계: 컨설팅) 전사적 DX 역량을 분석*하여 맞춤형 컨설팅 지원

 

* 데이터 생성-수집-연계-분석 정도, 자동화·통합화 수준, AI 등 디지털 기술 활용 현황

 

ㅇ (3단계: 기반구축) 수요기업 스스로 데이터 수집‧처리‧가공할 수 있는 AI 활용 기반 구축(데이터 처리 플랫폼, IoT 시스템)

 

* ‘23년 신규사업(3년간 270억원, 개별 기업 DX 전략 수립부터 BM 재설계 및 기반구축), 

추후 관계부처 협업하에 공동 사업 설계 및 예타 추진

 

２ 산업 AI 융합인력 양성

 

➊ (기본교육) 산업 도메인 전문인력 대상으로 데이터‧AI 이해도 증진부터 기본적인 AI 기술 활용까지* 맞춤형 교육

 

* ①(입문) 산업데이터 활용‧분석 방법(400명/연, 한국생산성본부, ‘23년 15억),

②(초중급) AI 프로그램 학습(2,500명/연, 업종별 협단체, ‘23년 90억)

 

➋ (전문교육) AI 非전공 인력(대학생‧구직자‧재직자) 대상으로 산업 AI 대학원 필수 과정을 단기 압축 교육(4~6개월)하고 이수자에게 마이크로 디그리 부여

 

- 산‧학‧연 협업하에 “산업인공지능 교육센터”(IAEC, Industrial AI Education Center) 운영을 통해 AI 이론 교육 및 현장 문제해결형 실습 교육 병행

 

* ’23년 시범사업(KAIST‧한국공학대, 100여명), ‘24년부터 참여대학 확대(400여명/연)

 

➌ (고급교육) 현장 수요 맞춤형 교육 및 산‧학 협력 프로젝트 추진을 통해 산업 혁신을 주도할 수 있는 산업 AI 석박사 고급인력 양성

 

* ①(산업 AI) 업종별 산업 AI 융합 교육(60명/연, 전자기술연구원, ‘23년 55.5억),

②(산업데이터) 산업데이터 분석‧활용(25명/연, 산업지능화협회, ‘23년 13.5억)

 

 

３ AI 투자 확대 지원

 

ㅇ 중소‧중견 기업의 DX 관련 설비투자, M&A 등 자금 지원을 위한 4,000억원 규모 산업 DX 펀드 조성‧운용*(~‘24년)

 

* 5년간(‘20~24) 매년 800억원 총 4,000억원 규모 펀드 조성‧운용(2호까지 조성完)

 

전략3

민간 주도의 지속 가능한 DX 생태계 조성

 

１ 기업 One-Stop 지원 체계 구축

 

ㅇ 기업 컨설팅, 수요‧공급 매칭, 글로벌 진출 등 기업 One-Stop 밀착 지원을 위해 협업지원센터 지정*, 점진적으로 지역 거점 확대(~‘27년, 11개)

 

* 현재 산업지능화협회가 협업지원센터 기능 수행중(’21.6월~), ‘23년 2개소 추가

 

２ 산업데이터 활용 촉진

 

➊ (산업데이터-X 플랫폼) 양질의 산업데이터를 제공‧공유‧거래 가능하도록 기존 산업데이터 플랫폼 통합 연계 구축*

 

* 旣구축한 8개 플랫폼(전기차, 바이오 등) 등 우선 연계, 데이터 품질 및 AI 적합성 인증 등

 

➋ (산업 마이데이터) 자동차, 가전 등 제품 사용자 데이터를 수집하여 관련 제조‧서비스업체에 제공, 데이터 제공자에 대한 인센티브 제공* 검토

 

* (안) 제품 구매자가 사용자 데이터 제공에 동의하는 경우 구매 보조금 지급, 소모품 제공 등

 

➌ (표준화) 데이터 가공, 데이터간 연계‧교환 등 산업데이터 표준 개발*

 

* 스마트 제조(~’24년 실증완료), 자율차(‘21년~, 표준‧실증 개발), 로봇(’22년~, 표준 개발)

 

➍ (계약 가이드라인) 산업데이터 사용‧수익권자의 권리를 보호하고, 이해관계자간 계약을 통해 데이터 활용을 촉진하고자 가이드라인 제공*

 

* 거래 계약 체크리스트, 계약 유형별 표준계약서, 국외이전 유의사항, 업종별 사례 등

 

３ DX 친화적 규제환경 조성

 

ㅇ DX를 방해하는 규제, DX로 인해 불필요한 규제를 지속 발굴‧해소

 

ㅇ 민간 스스로 규제확인 및 대응 가능한 ‘규제지원플랫폼’* 구축, 업종별 규제혁신 로드맵**과 연계하여 선제적 규제개선 추진

 

* 全 부처 규제 정보를 플랫폼에 연계하여 기업 정보 입력시 관련 규제 정보, 유사 사례 등 제공

** 자율운항선박(‘21.10월), 자율주행차(’21.12월), 바이오헬스(‘23.上), 로봇산업(’23.上) 등

 

4

AI 내재화 추진 체계

 

１ (수요-공급기업 협업) 민간간 자발적 협업 촉진을 위해 ‘산업 AI 얼라이언스 결성’* ⇨ AI 내재화 과제 발굴‧협업, 기업간 네트워킹 등

 

* 역량있는 수요‧공급 기업 중심으로 결성하고, 타 분야(금융, 교육 등) 공급기업 참여 확대

 

２ (정책) 산업 디지털 전환 정책 컨트롤타워로서 민관 합동 ‘산업 디지털 전환 위원회’* 구성‧운영 ⇨ 주요 정책 심의 및 추진실적 점검

 

* (위원장) 산업부 장관, (위원) 기재‧교육‧과기‧행안‧중기‧고용 등 관계부처 차관 + 민간

 

[산업통상자원부 장관 메시지]

 

□ 이창양 산업부 장관은 글로벌 경제 여건이 매우 엄중한 상황으로, 현재 위기 상황을 극복하기 위해 수출확대와 투자 활성화에 총력을 기울이는 한편, 

 

ㅇ 중장기적 관점에서 미래산업을 적극 발굴‧육성하고, 우리 산업 시스템을 근본적으로 개선할 산업 대전환을 적극적으로 추진할 계획임을 밝히며

 

ㅇ 산업 대전환을 견인할 핵심 Key가 AI에 있음을 강조하였다.

 

□ 정부는 이번 ｢산업 AI 내재화 전략｣을 토대로 우리 산업 전반에 AI가 빠르고 폭넓게 스며들도록 정책 역량을 집중할 계획이며

 

ㅇ 특히 기업들이 생산공정, 제품‧서비스 등 기존 비즈니스를 혁신하는 과정에서 마주하는 크고 작은 규제들은 하나하나 세밀하게 살피고 개선함으로써 기업 활동의 장애요인들을 선제적‧지속적으로 해결해 나갈 것임을 강조하였다.

 

□ 아울러, 현재 경기 침체 우려 등으로 새로운 투자와 도전이 쉽지 않은 상황이나, 이럴 때일수록 우리 기업들이 한 발 앞서 AI에 투자하고 역량을 강화함으로써 새로운 경쟁력을 확보하는 기회로 삼길 당부하였다.