[2025년 19호] (이슈포커스) AI를 활용한 제조 공정 고도화 방안 (KPMG, 9.12)

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한국산업기술진흥원

 

🏭 AI를 활용한 제조 공정 고도화 (KPMG, 2025.09)

• 조사 개요:
  전 세계 관리자 1,390명(제조업 AI 리더 163명 포함) 대상 설문 기반 분석
• 핵심 배경:
  • AI·5G·IoT·디지털 트윈이 제조 가치사슬 전반을 재정의
  • AI는 설계·생산·판매·인력 관리까지 전방위적 혁신 기술로 부상

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📊 제조업의 AI 활용 현황

• 인식:
  • 93% “AI는 경쟁우위 필수조건”, 26% “조직문화에 도입 중”
• 도입 기술:
  • 기계학습(74%), 예측분석(72%), 에이전트 AI(67%)
• 투자·성과:
  • IT 예산의 10% 이상 투자: 36%, ROI 10% 이상: 62%
• 과제:
  • 데이터(56%), 인재(40%)
• 리스크 관리:
  • 데이터 프라이버시(57%), 규제 준수(44%)
• 지속가능성:
  • 85% “AI 에너지 수요 대응 전략 수립”, 78% “지속가능성 목표 더 중요”

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⚙️ 제조업 AI 도입 프레임워크

• 3대 계층:
  ① 전사 계층 – AI 전사 통합·전략 정렬
  ② 부문 계층 – 공정별 AI 통합·성과 개선
  ③ 기반 계층 – 기술·데이터·모델 최적화
• 3단계 프로세스:
  • Enable: 인력 역량 개발·AI 기반 마련
  • Embed: 제품·서비스·로봇 등 가치 흐름 내 AI 통합
  • Evolve: 비즈니스 모델·생태계 혁신

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🔍 향후 과제 및 전망

• 4대 과제:
  ① 핵심역량 기반 AI 전략
  ② 신뢰성 있는 로드맵
  ③ 지속가능한 데이터·기술 기반
  ④ 인간-AI 협력 문화
• 미래 전망:
  • 2030년, 인간 창의성과 기계 지능 결합한 **‘지능형 조직’**이 성과 집중