경기 제조업, DX 77.5%…피지컬 AI 활용은 12.5%

경기연구원 전경. 경기연구원이 경기도 제조업의 피지컬 AI 전환을 위해 산업단지 중심의 제조 데이터 플랫폼과 실증 테스트베드 구축이 필요하다고 제안했다. 경기연구원은 '피지컬 AI 시대, 제조업의 현실과 경기도 대응 전략' 보고서를 통해 경기도가 제조 데이터, 실증시설, 기업 지원, 인재양성을 하나로 연결하는 산업 생태계를 조성해야 한다고 6일 밝혔다. 피지컬 AI는 인공지능이 글과 이미지를 생성하는 데 그치지 않고 로봇, 기계, 자동차 등 물리적 장치와 결합해 현실을 인식·판단하고 직접 움직이는 기술이다. 제조 현장에서는 제품 불량 검사, 설비 고장 예측, 물류 이동, 로봇 작업 조정, 공정 최적화 등에 활용된다. 경기연구원이 스마트공장 기초 단계 이상 제조기업 200개사를 조사한 결과, 제조공정 전반에서 디지털 전환을 진행한 기업은 77.5%였다. 생산관리시스템(MES)을 구축한 기업은 92.9%, 전사적자원관리시스템(ERP)을 도입한 기업은 79.4%로 나타났다. 개별 시스템 단위의 디지털화는 상당 부분 이뤄졌지만, 피지컬 AI 활용은 초기 단계에 머물렀다. AI 기술을 생산설비와 결합해 검사, 이동, 공정관리, 최적화 제어 등에 활용하는 기업은 12.5%였다. 현재 피지컬 AI 활용 분야는 제품·사물 인식이 96.8%로 가장 많았고, 이어 예측 56.8%, 자동화 36.8% 순이었다. 향후 3년 이내 피지컬 AI를 새로 도입하거나 확대하겠다는 기업은 37.0%로 조사됐다. 데이터 활용 수준도 낮았다. 생산 데이터를 MES·ERP와 연동해 관리하는 기업은 44.0%였지만, 이를 AI 학습과 공정 최적화에 활용하는 기업은 1.5%에 그쳤다. AI 학습과 시뮬레이션에 필요한 고성능 컴퓨팅 환경을 갖춘 기업도 2.0%에 불과했다. 기업들이 피지컬 AI 도입을 검토하는 주된 이유는 품질 향상 74.0%, 생산성 향상 73.5%였다. 반면 초기 투자비 부담 69.7%, 기존 설비 교체 부담 50.3%는 주요 장애 요인으로 꼽혔다. 투자 결정에서 중요한 조건은 기술의 신뢰성·안정성 49.0%, 기존 설비와의 호환성 35.0%였다. 기업의 41.5%는 투자비를 2~3년 안에 회수하기를 기대했다. 보고서는 실제 공장에서 기술 성능과 경제성을 함께 검증할 수 있는 실증사업이 필요하다고 분석했다. 인력 확보 방식은 신규 채용보다 기존 근로자 재교육에 무게가 실렸다. 기업의 79.0%는 기존 인력을 재교육해 새로운 업무에 배...