한국농촌경제연구원 박시현부연구위원 외 1인이 작성하신 KREI 이슈+ “음·식료품 제조업의 AI 도입 실태와 과제”를 전송드립니다.

 

주요 이슈별 핵심을 소개하면 다음과 같습니다.

① 음·식료품 제조업의 산업구조, AI 도입 및 활용 현황

 ▶소규모 사업체 비중이 높은 산업구조

  - 2024년 기준 전국 제조업 사업체 중 음·식료품 제조업 사업체는 13.4%를 차지함. 이에 비해 종사자 수와 매출액은 각각 제조업의 9.6%, 7.3%로 타 제조업 대비 평균 고용 및 생산 규모가 작은 산업적 특성을 보임

  -음·식료품 제조업은 타 제조업에 비해 10인 미만 소규모 사업체의 비중이 높은 산업구조임

 ▶낮은 AI 도입 수준과 확대되는 산업 간 격차

  - 2024년 음·식료품 제조업의 AI 도입률은 4.0%로, 조사 대상 599개 기업체 중 24개사가 AI를 도입한 것으로 나타남. 이는 전체 제조업 평균(6.0%)보다 2.0%p 낮은 수준임.

  - 음·식료품 제조업의 AI 도입률은 2017년 0.7%에서 2024년 4.0%로 상승하여 연평균 28.7% 증가세를 보인 반면, 타 제조업은 연평균 34.3% 증가하여 음·식료품 제조업보다 빠르게 상승함에 따라 AI 도입률 격차가 확대됨

 ▶생산공정 중심의 AI 활용과 기술·역량·비용 측면의 제약.

  - AI를 활용하는 음·식료품 제조업 사업체가 AI 도입 과정에서 경험한 주요 장벽으로는 ‘AI 기술에 대한 확신 결여’가 40%로 가장 높게 나타났으며, ‘인공지능 도입 및 활용에 관한 기술 부족(26.7%)’, ‘과도한 비용(20.0%)’, ‘정부 규제(6.7%)’ 순이었음

 

② 음·식료품 제조업의 AI 적용 사례와 도입 여건

 ▶제조 현장의 문제 해결을 중심으로 한 AI 활용

  - AI는 품질관리, 공정 최적화, 설비 관리 등 생산과정에서 발생하는 다양한 문제 해결에 활용 가능

  - 품질관리 및 공정 최적화 분야에서는 온도·습도·가열시간 등 다양한 공정조건과 품질 데이터를 AI로 분석하여 제품의 품질을 예측하거나 적정 공정조건을 도출하는 데 활용할 수 있음

  - 설비 이상 탐지 및 예지보전 분야에서는 생산설비에서 발생하는 온도·진동·압력 등의 데이터를 분석하여 이상 징후를 조기에 탐지하거나 고장 가능성을 예측하는 데 AI를 활용할 수 있음

  - 향후에는 AI가 공정 상태를 실시간으로 분석하여 설비 제어를 지원하는 방향으로 활용이 고도화될 것으로 전망됨

  - 다만 AI의 판단 오류가 생산 손실이나 품질 문제로 이어질 수 있어, 작업자의 의사결정을 지원하는 수준에서 기술의 신뢰성과 효과를 확인한 후 자동·자율 제어로 점진적으로 확대하는 것이 보다 안정적인 방식으로 평가됨

▶데이터 기반과 현장 문제의 구체화가 AI 도입의 선행 여건

  - 생산공정 데이터의 지속적인 수집·관리 기반 확보와 AI로 해결할 현장 문제의 구체화 필요

  - AI 솔루션을 적용하기 위해서는 생산공정에서 필요한 데이터가 지속적으로 수집·축적될 수 있는 기반이 우선적으로 요구됨

  - 데이터가 확보되어 있더라도 여러 시스템에 분산되어 있거나 AI 적용에 필요한 변수가 충분히 축적되지 않은 경우도 확인됨. 이에 따라 단순한 데이터의 양보다는 해결하고자 하는 문제에 적합한 데이터가 지속적으로 수집·관리될 수 있는지가 AI 도입의 주요 여건으로 제시됨

  - 또한 AI 기술의 도입 자체를 목적으로 하기보다 품질 편차, 반복적인 설비 고장, 생산성 저하 등 기업이 해결하고자 하는 현장 문제를 먼저 구체화하는 것이 중요하다는 의견이 제시됨

▶개념검증을 통한 효과 검증과 단계적 적용

   - 본격적인 AI 도입에 앞서 일부 공정을 대상으로 기술적·경제적 타당성을 검증하고, 검증 결과에 따라 적용 범위를 단계적으로 확대하는 접근이 중요

  -  AI 솔루션 공급 과정에서는 본격적인 도입에 앞서 일부 공정이나 생산라인을 대상으로 개념검증(Proof of Concept: PoC)을 실시하여 기술의 적용 가능성과 효과를 사전에 확인하는 방식이 활용되고 있음

  -  PoC를 통해 예측 정확도, 불량률 감소, 생산성 향상 등 기술적 성능과 기대효과를 확인하고, 실제 공정에 적용하는 과정에서 발생할 수 있는 문제와 추가적인 보완 사항을 파악할 수 있음.

  - 또한 투자비용 대비 효과를 검토하여 본사업 전환 여부와 향후 적용 범위를 판단하는 데 활용할 수 있음

  -  AI 도입에 따른 불확실성과 투자 부담을 고려할 때, 처음부터 적용 범위를 넓게 설정하기보다 PoC를 통해 도입 효과를 확인한 후 본사업으로 전환하거나 다른 공정과 사업장으로 AI 적용 범위를 확대하는 단계적 접근의 필요성이 제시됨

 ▶수요·공급기업 연계와 사업 추진상의 제약

  - 수요·공급기업 간 매칭, 정부지원사업의 행정절차, 데이터 보안 등이 AI 도입·공급 과정의 주요 애로사항

  - AI 공급기업이 음·식료품 제조기업을 대상으로 AI 솔루션을 공급하고 사업을 추진하는 과정에서는 수요기업과의 매칭, 정부지원사업의 행정절차, 데이터 보안 등에서 어려움이 있는 것으로 나타남

  - 먼저 수요기업은 자사의 생산공정에 AI를 어떻게 적용할 수 있는지, 필요한 기술을 어떤 공급기업이 제공할 수 있는지에 대한 정보가 부족하여 적합한 공급기업을 탐색하는 데 어려움을 겪는 것으로 나타남

  - 정부지원사업을 수행하는 과정에서는 복잡하고 장기간 소요되는 행정절차가 원활한 사업 추진을 제약하는 요인으로 제시됨. 특히 AI 사업은 수요기업과 공급기업, 전문기술기업 등 여러 주체의 협업이 필요한 경우가 있어, 협약과 계약 등 행정절차의 지연이 전체 사업 일정에도 영향을 미칠 수

   있는 것으로 나타남.

 

③ 음·식료품 제조업의 AI 확산을 위한 과제

 ▶공정·데이터 여건을 고려한 사전 진단

  - 생산공정과 데이터 기반을 진단하여 적합한 AI 적용 분야 발굴 필요

  - 음·식료품 제조업은 세부 업종과 생산공정에 따라 생산방식과 데이터 여건이 상이하므로, AI도입에 앞서 생산공정, 기존 설비, 데이터 수집·축적 수준 등을 진단하고, 해결할 현장 문제를 구체화할 필요가 있음

  - 데이터 기반이 부족한 경우 센서·통신장치 등 기초적인 데이터 수집·축적 기반을 우선 구축하고, 데이터가 충분히 축적되면 품질 예측이나 공정 최적화 등 고도화된 AI 적용을 추진하는 등 AI 도입 준비 수준을 고려한 지원이 필요함

 ▶공정 문제 중심의 단계적 실증과 경제성 검증

  - 적용 가능성이 높은 공정을 중심으로 AI를 실증하고 효과가 확인된 경우 단계적으로 확산 필요

  - 품질관리·예측, 공정 최적화, 설비 이상 탐지·예지보전 등 구체적인 현장 문제를 중심으로 AI 적용 분야를 선정하고, 특정 생산라인이나 공정을 대상으로 PoC를 지원할 필요가 있음

   -PoC 과정에서는 기술적 성능뿐만 아니라 불량률 감소, 생산성 향상, 비용 절감 등 기업이 체감할 수 있는 성과와 투자비용 대비 효과를 함께 검증하고, 성과가 확인된 경우 다른 공정이나 유사 기업으로 적용을 확대할 필요가 있음

 ▶수요기업과 공급기업 간 문제해결형 연계 강화

  -수요기업의 현장 문제와 공급기업의 기술·적용 경험을 연계하는 매칭체계 필요

  - 수요기업이 자사의 생산공정에 적합한 AI 기술과 공급기업을 탐색하는 데 어려움이 있는 만큼, 생산공정과 해결하고자 하는 현장 문제를 구체화하고 이에 적합한 기술과 적용 경험을 보유한 공급기업을 연계하는 매칭 지원을 강화할 필요가 있음.

  - 이를 위해 ‘사전 진단 → 현장 문제 구체화 및 목표 설정 → 수요·공급기업 매칭 → PoC → 효과·경제성 검증 → 단계적 확산’으로 이어지는 지원체계를 마련할 필요가 있음.

 

업무에 도움이 되시기 바랍니다.

 

게시자 주 :  

<이 자료는 iCHi Institute for Convergence Health Industry  미래융합헬스산업연구소/고려대학교 에서 조 홍 연 소장님께서 보내주셨습니다.   

"2018년부터의 자료는 미래융합헬스산업연구소 홈페이지(www.ichi.re.kr--->자료실--->ichi네트워크)에서 보실 수 있습니다." 

본문 내용은 용량과다로 아래 파일 첨부란에 싣지 못했습니다.  전문(全文)이 필요하신 분은 kimpj1@naver.com 김필주 기술사에게 연락주시면 보내드립니다.