현장 노하우는 보유하고 있지만 스마트공장 등 AI 접목을 위한 역량은 부족한 중소제조업의 스마트화를 위해 쉬운 도구와 이를 활용하기 위한 교육, IT인력과의 팀워크를 통한 솔루션 구축이 매우 중요한 것으로 나타났다. 

5일 중소기업연구원이 개최한 ‘인공지능과 스타트업 창업’ 브라운백 세미나에서 장윤석 인공지능연구원 연구위원은 이 같이 주장했다.

그에 따르면, 중소제조업 스마트화를 위해서는 기술적 관점에서 AI 전문가가 특정 산업 분야에 들어가 문제점을 발굴해서 개선하는 방법과 제조업 현업에 있는 사람들이 자신들의 문제 개선을 위해 수단으로 AI를 활용하는 방법이 있다.

현재 대체적으로 시도되고 있는 방법은 전자다. 이 경우 단기적 성과는 낼 수 있으나, 현장의 노하우가 깊이 접목되지 않은 경우가 많아 현장에서 당장 활용할 수 없거나, 문제 해결 가성비가 떨어지는 게 일반적이다.

또한 제조업 대표나 담당자 등은 현업을 처리하는 데 바쁘기 때문에 새로운 기술을 자발적으로 수용하는 노력을 기울이기가 현실적으로 어렵다.

정부는 정부대로 기업 지원은 많이 하고 있다지만, 솔루션 구축은 데이터 수집이나 생산프로세스, 설계방법, 공급망관리(SCM) 등 기존 업무 방식을 다 바꿔야 하는 부담의 일부에 지나지않는다.

또한 R&D나 10만 전문인력 양성 계획 등은 너무 시간이 오래 걸린다. 정부 지원 교육 커리큘럼 역시 AI 기술 자체에 치중돼 있는 것이 사실이다.

장 연구위원은 이러한 문제 해결을 위해 현업을 위한 쉬운 도구의 교육 및 활용이 필요하다고 조언했다.

그는 “사용자로서의 중소제조업은 AI 기술 동작 원리는 관심 없다. 아이콘 끌어다가 데이터 집어넣고 변수 몇 개만 조작하면 내가 원하는 결과가 도표나 차트로 정리돼 나오기를 원한다.최소한의 조작(low coding)만으로 생산성 향상시킬 수 있는 도구 개발과 교육이 필요하다”고 말했다.

또한, 기술 속에 현장에 대한 지식이 반영된 사례가 국내에 많지 않기 때문에, 현장 근로자 역량을 함께 강화해야 지속적인 역량 강화가 가능하다고 조언했다.

본인이 맡은 업무에서만큼은 현장 경험을 가진 사람들이 AI에 대해 상식보다 높은 수준의 이해를 가지도록 하는 교육이 필요하다는 것.

장 연구위원은 “대기업에서 퇴사한 현업 전문가의 내부 역량을 중기 지원에 활용하는 사례의 효과성이 이미 우수한 것으로 알려졌다”며 “이들이 AI 개발자와 팀을 이뤄 중소제조기업을 지원하는 전문가로 활동할 수 있는 정부의 지원 정책이 시급하다”고 밝혔다.

최아름 기자 다른기사 보기