AIㆍDX 기반 자율제조 생태계 고도화 전략 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research provides a strategic analysis of the advancement of
South Korea’s autonomous manufacturing ecosystem, emphasizing the
transition from digital transformation (DX) to artificial intelligence (AI)
adoption (AX). It diagnoses the limitations of the current dual-track
policy structure, empirically verifies key success factors in smart manufacturing
adoption, and proposes comprehensive strategies for
integrating the manufacturing and data ecosystems.

The global manufacturing paradigm is shifting, driven by the structural
fragility exposed in global supply chains (GSCs) during the
COVID-19 pandemic and the rapid advancement of AI technology.
Countries are re-evaluating manufacturing as a strategic, national
security-critical industry, leading to reshoring efforts and intense policy
focus on innovation.

South Korea, with its high manufacturing density and early smart
factory diffusion, possesses a favorable foundation for transitioning to
AI-based autonomous manufacturing (AX). However, the actual qualitative
transition is lagging. Despite the diffusion of over 30,000 smart
factories, 75.5% remain at the basic level, and the adoption rate of
AI-based technology across all manufacturers is merely 0.1%. This
delay stems from structural weaknesses, including the lack of in-house
IT expertise and uncertainty surrounding the return on investment
(ROI) for manufacturers, coupled with the systemic fragmentation and
lack of competence within the supplier sector. Therefore, the report
concludes that a holistic, ecosystem-based approach, integrating both
the manufacturing system and data infrastructure, is critical for future
competitiveness.

국문 초록 (Abstract)

최근 주요 선진국들은 제조업의 해외 이전을 축소하고 생산 기반을 자
국 내로 회귀시키는 리쇼어링 정책을 적극 추진하고 있다. 코로나 팬데믹
은 글로벌 공급망의 구조적 취약성을 드러내며 기존의 효율성 중심 전략
이 한계에 직면했음을 보여주었고, 이에 따라 주요국은 회복탄력성 중심
의 공급망 전략으로 빠르게 전환하고 있다. 제조업은 이러한 변화 속에서
도 국가의 수출, 생산성, 일자리 창출을 견인하는 핵심 산업으로서 디지털
전환과 인공지능 기술 발전을 통해 다시금 혁신의 중심에 자리하고 있다.

우리나라는 높은 제조업 비중과 다양한 제조 분야, 그리고 스마트공
장 보급 경험을 바탕으로 AI 기반 자율제조로의 전환에 유리한 기반을
갖추고 있다. 그러나 실제로는 스마트공장 도입기업의 75.5%가 여전히
기초 수준에 머물러 있고, 제조기업의 AI 도입률이 0.1%에 불과할 정도
로 질적 전환이 지체되고 있다. 이러한 상황은 기술과 전문인력 부족, AI
도입 효과에 대한 불확실성, 활용 및 유지 역량 부족 등 제조기업 단독으
로는 극복하기 어려운 구조적 요인에서 비롯된다. 따라서 제조기업과 공
급기업이 함께 참여하는 자율제조 생태계 구축, 즉 제조시스템 생태계
와 제조데이터 생태계를 결합한 생태계 기반 접근이 필수적이다.

목차 (Table of Contents)

• 머리말
• 요약
• 제1장 서론
• 1. 연구의 배경 및 필요성
• 2. 연구의 범위와 방법
• 제2장 제조 패러다임과 최신 동향 분석
• 1. 디지털 전환 심화와 제조 패러다임
• (1) 디지털 전환 심화와 기업의 대응
• (2) 디지털 전환 심화와 제조 패러다임 전개
• 2. 주요국의 정책 동향
• (1) 독일
• (2) 일본
• (3) 미국
• 3. 시장 동향 및 전망
• (1) 스마트제조 시장 전망
• (2) 제조업 AI 적용 시장 전망
• 제3장 국내 AIㆍDX 기반 자율제조 추진과 한계
• 1. 제조 생태계 정책
• (1) 중소벤처기업부: 스마트제조혁신
• (2) 산업통상부: AI 기반 자율제조 지원 정책
• 2. 제조데이터 생태계 정책
• (1) 제조데이터의 개념 및 유형
• (2) 데이터의 가치사슬과 제조데이터 생태계
• (3) 국내 제조데이터 주요 정책 동향
• 3. 소결 및 정책적 시사점
• 제4장 자율제조 생태계 고도화 방안 분석: 스마트제조 보급ㆍ확산사업을 중심으로
• 1. 스마트제조 보급ㆍ확산 사업의 의의
• 2. 스마트공장 도입 만족도 결정요인 분석 방법 및 모형
• (1) 분석 방법
• (2) 분석 자료
• (3) 분석 모형
• 3. 스마트제조 도입 만족도 결정요인 분석 결과
• (1) 기초통계량
• (2) 도입-공급기업의 매칭 적합도와 도입기업 만족도 간의 관계
• (3) 스마트제조 도입 만족도 결정요인 분석 결과
• 4. 소결 및 시사점
• (1) 분석 결과 종합 및 공급기업 역량 강화를 위한 시사점
• (2) AIㆍDX 기반 자율제조 생태계 고도화를 위한 시사점
• 제5장 AIㆍDX 기반 자율제조 생태계 고도화를 위한 정책과제
• 1. 제조업 AI 전환과 전개 과정
• (1) 제조업의 디지털 전환과 AI 전환
• (2) 우리나라의 AI 전환 전개 양상과 정책적 시사점
• 2. 제조 생태계 전략
• (1) 스마트공장 고도화 전환율 제고
• (2) 스마트공장 고도화와 AI 팩토리 연계: 가칭 DX 브릿지프로그램
• (3) 제조 AI 확산
• 3. 제조 생태계와 데이터 생태계 통합
• (1) 데이터 확보(획득 및 표준화)
• (2) 데이터 유통(공유 및 거래 활성화)
• (3) 데이터 활용(AI 모델 적용 및 전문인력 육성)
• 참고문헌
• Abstract