스마트비즈엑스포, 중소 제조 현장의 AI 공개…도서 분류·가공·품질관리로 확장

문서 업무 밖으로 넓어진 AI 적용

이번 행사는 중기부가 주최하고 삼성전자와 중소기업중앙회가 주관한다. 삼성 뉴스룸은 새로 마련한 AI관에서 기업들이 AI를 도입한 배경과 공정별 활용 과제를 설명했다고 전했다. 핵심은 어떤 모델을 사용했는지보다 생산 현장에서 무엇을 판단하고 어떤 장비와 연결하는지에 있다. 범용 대화 서비스의 도입과는 다른 현장 요구가 드러난다.

인쇄 기업 프린피아는 생산을 지원하는 AI 에이전트와 스마트물류 자동화 시스템을 소개했다. 로봇팔과 자율주행 운반로봇을 이용한 도서 분류·적재 과정도 시연했다. 다만 로봇과 AI를 연계해 작업을 자율 수행하는 피지컬 AI는 향후 목표로 설명됐다. 시연을 했다는 사실과 전 공정의 자율 운영이 완성됐다는 주장은 서로 다른 단계다.

정밀부품 기업 터보링크는 AI 비전과 로봇을 연결해 가공·검사·재가공·이송을 잇는 시스템을 제시했다. 삼성 자료에는 참여 기업 설명을 근거로 생산량이 약 세 배 늘었다는 내용이 담겼다. 측정 기간과 비교 조건을 모두 공개한 독립 평가로 제시된 수치는 아니다. 24시간 연속 생산체계는 앞으로 더 구축해 나갈 계획으로 소개됐다.

품질을 보는 AI와 제품에 들어가는 연결 기능

선일금고 사례에는 제조 공정과 제품 서비스의 두 방향이 함께 나타난다. 회사는 카메라를 내장한 금고를 선보이고, 스마트싱스의 위치 찾기 기능을 적용한 제품을 출시할 예정이라고 설명했다. 동시에 세척 공정의 상태를 AI로 확인해 품질 이상을 미리 감지하는 방향도 제시했다. 제품에 연결 기능을 넣는 일과 생산 품질을 개선하는 일은 도입 목적부터 다르다.

이런 차이는 제조 AI를 한 가지 효과로 묶어 설명하기 어렵게 한다. 분류·이송에서는 장비 간 연결과 작업 순서가 중요하고, 가공·검사에서는 판정 기준과 공정 결과의 연결이 중요하다. 전시된 사례의 산업적 의미는 모든 공장이 같은 모델을 도입하면 동일한 성과를 얻는다는 데 있지 않다. 기업마다 병목이 있는 공정과 이미 보유한 설비·자료에 맞춰 적용 범위를 정한다는 데 있다.

누적 지원 기반에서 제조 AI로 넘어가는 정책

중기부는 같은 날 공개한 보도자료에서 장관의 행사 참석과 AI 활용 스마트공장 방문을 함께 알렸다. 정부는 2018년 대·중소 상생형 스마트공장 정책을 시작한 뒤 약 60개 대기업·공기업과 함께 6,800여 중소기업의 스마트공장 구축을 지원했다고 밝혔다. 이는 장기간의 스마트공장 지원 실적이며, 그 숫자 전부가 최신 AI 시스템을 갖췄다는 의미는 아니다.

정부의 현장방문 자료에는 군포의 정밀 금형·부품 기업 디팜스테크 사례도 담겼다. 이 기업은 광학부품 외관을 초당 20~40장 촬영하고 AI가 선별하는 공정 개선을 적용했다고 중기부는 설명했다. 현장에서는 전문 인력 확보의 어려움과 단계별 지원을 강화해야 한다는 의견도 나왔다. 속도 수치는 정부가 소개한 사례의 작업 조건이며, 다른 공장에도 같은 성능이 나온다는 보증은 아니다.

정부 발표는 기존 생산 자동화에서 AI가 현장 판단을 돕는 제조 혁신으로 발전시키겠다는 방향을 강조했다. 대기업이 축적한 제조 경험을 중소기업에 연결한다는 정책 맥락도 제시했다. 따라서 이번 전시는 개별 장비의 신제품 소식에 더해, 중소기업이 AI를 적용할 때 필요한 자료·설비·전문 인력의 연결을 어떻게 지원할 것인지 보여주는 사례로 읽을 수 있다.

현재 공개된 자료만으로 각 기업의 투자 회수 기간이나 동일 조건에서의 비용 절감률을 계산할 수는 없다. 다만 시연 단계와 실제 적용, 향후 계획을 나눠 보면 제조 AI가 무엇을 해결하려는지 더 구체적으로 드러난다. 16일까지 이어지는 행사는 그 구체적인 공정과 제품을 공개하는 자리이며, 전시된 사례를 바로 표준 성과나 보장된 수익으로 일반화하는 것은 경계해야 한다.