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제조 AI 경쟁력 ‘데이터’…정부, ‘M.AX 인프라’ 구축 속도
[에너지신문] 인공지능(AI)이 제조업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하면서, 제조 데이터를 둘러싼 경쟁도 본격화되고 있다.
제조 현장에서 축적된 데이터를 얼마나 확보하고 활용하느냐가 산업 경쟁력을 결정하는 시대가 열린 가운데 정부는 제조업의 AI 전환(AX)을 뒷받침할 데이터 생태계 구축에 속도를 내고 있다.
▲ 인공지능(AI)이 제조업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하면서, 제조 데이터를 둘러싼 경쟁도 본격화되고 있다. 산업부는 이와 관련해 제3회 M.AX(제조 AX) 전문가 컨퍼런스’를 개최했다. 사진은 AI 생성 이미지.
산업통상부는 5일 서울에서 제조AI 관련 산·학·연 전문가들과 함께 ‘제3회 M.AX(제조 AX) 전문가 컨퍼런스’를 개최했다.
이번 행사는 ‘M.AX 성공의 핵심, 제조 데이터 및 이와 연계한 AI 모델과 인프라’를 주제로 열렸으며, 제조 데이터 확보와 활용 기반 구축 방안을 집중 논의하는 자리로 마련됐다.
최근 글로벌 산업계는 보이지 않는 AI 경쟁에 돌입했다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정과 설비 운영 과정에서 생성되는 데이터가 AI 모델의 성능을 결정하는 핵심 자산으로 평가받고 있다.
세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 갖춘 국내 기업들이 보유한 고품질 제조 데이터 역시 제조 AI 강국 도약을 위한 전략 자산으로 주목받고 있다.
산업통상부는 제조기업과 AI기업, 대학, 연구기관 등 1500여 개 기관이 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 중심으로 제조 데이터 활용 생태계 조성에 힘을 쏟고 있다.
얼라이언스는 AI팩토리, AI로봇, 자율운항선박, AI미래차 등 11개 분과로 구성돼 산업별 특성에 맞는 데이터 확보와 AI 모델 개발을 추진 중이다.
AI팩토리 분과는 제조 공정 데이터를 활용한 AI 팩토리 구축과 업종별 AI 파운데이션 모델 개발에 초점을 맞추고 있다. 이달부터 추진되는 제조 암묵지 AI 모델 개발 사업과 연계해 숙련 기술자의 경험과 노하우를 데이터화하는 작업도 병행할 계획이다.
AI로봇 분과는 휴머노이드 적용이 가능한 대표 작업을 선정해 로봇 동작 데이터를 수집하고 있으며, 자율운항선박 분과는 약 6000항차 규모의 실선 운항 데이터를 확보할 수 있는 AI 데이터 플랫폼 구축에 착수했다.
AI미래차 분과 역시 자율주행 기술 개발과 함께 주행 데이터 수집·가공 체계 구축을 진행하고 있다.
다만 제조 데이터는 기업의 핵심 기술과 생산 노하우, 영업기밀이 포함된 경우가 많아 데이터 공유에 대한 기업들의 부담이 적지 않다.
데이터 활용 확대를 위해서는 보안과 신뢰를 확보할 수 있는 저장·관리 체계 구축이 선행돼야 한다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다.
이에 산업통상부는 제조 데이터를 안전하게 보관하고 연구개발에 활용할 수 있는 ‘제조 데이터 라이브러리’ 구축을 준비하고 있다.
라이브러리에는 외부와 분리된 클린룸 환경을 적용해 데이터 활용은 가능하지만 외부 반출은 제한하는 방식이 검토되고 있다. 데이터 열람 역시 별도 심사를 거쳐 허용하는 등 보안 체계를 강화할 방침이다.
▲ 제조 데이터 라이브러리 내 데이터 활용 절차(안).
정식 라이브러리 구축 전까지는 한국전자기술연구원이 운영하는 ‘제조AI 솔루션 개발지원센터’가 임시 거점 역할을 맡는다.
정부는 이곳에 축적되는 데이터를 활용해 2026년 말까지 제조 AI 파운데이션 모델 프로토타입을 개발하고, 현장 적용과 성능 검증을 추진할 계획이다.
산업별 데이터 확보 작업도 확대된다. AI로봇 분야는 산업 현장 실증을 통해 로봇 행동 데이터를 축적하는 한편, 대규모 학습용 데이터를 생산하는 ‘로봇 데이터팩토리’ 구축을 추진한다.
자율운항선박 분야는 실선 운항 데이터와 기존 해운사 보유 데이터를 연계하고 가상 운항 데이터를 생성하는 방식으로 데이터 규모를 확대해 AI 모델 개발로 연결할 예정이다.
제조 AI 확산을 위한 인프라 투자도 병행된다. 기업 내부 데이터 활용을 지원하는 온프레미스 데이터센터와 실시간 추론을 지원하는 엣지 데이터센터 구축이 대표적이다.
정부는 올해 추가경정예산을 활용해 산업단지 내 엣지 AI 데이터센터 1개소를 구축하고, 향후 산단 연계 데이터센터를 지속적으로 확대해 국내 데이터센터 산업의 경쟁력 강화와 해외 진출 기반 마련에도 활용한다는 구상이다.
이날 컨퍼런스에 참석한 전문가들은 제조 AX의 성패가 결국 데이터 경쟁력에 달려 있다는 데 의견을 같이했다.
제조 데이터를 안전하게 축적하고 활용할 수 있는 환경 조성과 함께 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 AI 모델 개발이 제조업 혁신의 핵심 과제로 제시됐다.