인공지능 비즈니스 Insight
[2025년 19호] (이슈포커스) AI를 활용한 제조 공정 고도화 방안 (KPMG, 9.12)
인공지능 비즈니스 매칭센터(AX Planable)
2025. 10. 22. 10:21
한국산업기술진흥원
산업통상자원부 산하기관, 산업기술 R&D 성과분석, 기획연구 등 사업 안내.
www.kiat.or.kr
🏭 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
📊 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”
⚙️ 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
🔍 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