기고문

1장. 한국 제조업 성장과 AI 혁명

1) 한국 제조업 패러다임 전환 변곡점

ㅇ 한국 제조업은 '빠른 추격자(Fast Follower)' 전략을 통해 반도체, 자동차, 조선 등 여러 분야에서 세계적 경쟁력을 확보하며 국가 경제의 중추 역할을 수행해왔다. 그러나 미·중 기술패권 경쟁, 공급망 불안정, 보호무역 강화와 같은 지정학적 위협과 후발주자들의 거센 추격 속에서, 대량 생산과 비용 절감에 초점을 둔 기존의 요소 투입형 성장 모델은 명백한 한계에 봉착했다. 이로 인해 제조업은 단순 생산 기지를 넘어 국가 경제 안보와 기술 주권의 상징으로 재조명되고 있으며, 이제는 기술 혁신을 기반으로 한 고부가가치 창출을 위한 근본적인 패러다임 전환이 요구되는 중대한 변곡점에 서 있다.

2) AI 혁명과 제조업의 결합

ㅇ 세계 제조업은 인공지능(AI)을 만나 급속도로 변화하고 있다. AI는 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하여 품질 편차를 예측하고, 설비 고장을 미리 감지하며, 작업 계획을 최적화하는 등 기존의 인간 경험과 직관만으로는 해결하기 어려웠던 문제들의 해법을 제시한다. AI는 이처럼 제조업의 글로벌 판도를 바꾸는 게임 체인저로 작용하고 있다. 그러나 OpenAI, Google과 같은 글로벌 빅테크 기업들이 천문학적인 자본을 투입하며 기술을 선도하는 반면, 자본과 R&D 역량이 부족한 중소·중견기업은 AI 기술 격차로 인한 경쟁력 약화와 공급망 생태계에서의 역할 축소라는 심각한 도전에 직면하게 되었다.

3) 각 나라별 AI 기술 도입 전략

ㅇ  과거에는 생산 현장에 사람이 상주하며 장비를 조작하는 것이 당연했지만, 이제는 “불을 끈 채 돌아가는 공장”, 이른바 소등공장(Lights-out Factory)이 현실화되고 있다. 다크 팩토리라고도 불리는 이러한 공장은 로봇과 AI가 인간의 작업을 대체하여 사람 없이도 24시간 생산하고 있다.

2장. 한국 자동차 부품산업의 현실과 생존 과제

현재 한국 자동차 부품산업은 그 어느 때보다 어려운 현실에 직면해 있다. 완성차 업체들은 전동화 전환으로 양호한 실적을 내고 있지만, 부품 공급망의 토대가 되는 부품사들은 한계 상황에 놓여 있다. 완성차와 부품사의 수익성 격차는 갈수록 벌어지고, 3高(고물가·고금리·고환율) 경제 위기는 투자를 위축시키고 있다. AI와 소프트웨어 중심으로 산업이 재편되는 동안, 국내 부품사들은 복합적 제약 요인으로 기술 전환에 어려움을 겪고 있으며, 산업 생태계 전반의 구조적 한계와 연관된다.

1) 낮은 영업이익률

ㅇ 국내 부품업계의 평균 영업이익률은 3% 내외로, 유럽 주요 부품사(6.02%)의 절반 수준에 그친다. 특히 중소 부품사의 평균 영업이익률은 2.22%에 불과해, 은행 대출금리(약 4.8%)에도 미치지 못하여 이자조차 감당하기 어려운 기업이 다수 존재한다. 반면 현대차·기아의 합산 영업이익률은 약 9.5%로, 완성차와 부품사 간 이익률 괴리는 시간이 갈수록 심화되고 있다. 이러한 낮은 수익성은 완성차 중심의 수직계열화 구조에 기인한다. 부품사는 소수 고객사에 매출과 기술을 의존하며 완성차가 설계한 대로 생산하는 하청 구조에 머물러 자체 기술 개발 역량을 키우기 어려웠다. 이는 '낮은 수익 → R&D 투자 위축 → 기술력 저하 → 낮은 수익'이라는 악순환으로 이어지고 있다.

2) 중소기업의 3高 위기

ㅇ 최근의 대외 경제 환경은 고물가로 원자재 가격이 급등했고, 고금리로 금융비용 부담이 가중되었으며, 고환율로 수입 원자재 및 설비 가격이 상승했다. 많은 중소 부품사들의 영업이익률이 은행 이자율보다 낮은 상황에서, 금리 인상은 사실상 빚을 내 생산활동을 하고 있다. 최근 미·중 무역갈등과 미국의 수입 부품 고율 관세 부과 움직임 등 보호무역 기조는 부품사들의 불확실성을 증폭시켜, 미래를 위한 투자 대신 당장의 생존에 급급한 상황으로 내몰고 있다.

3) 핵심인력 부족

ㅇ AI 및 소프트웨어 전문 인력은 높은 연봉과 좋은 환경을 제공하는 IT 대기업이나 완성차 업체로 집중되고 있다. 이로 인해 중소 부품사들은 인재 확보 경쟁에서 구조적으로 불리한 위치에 놓여 있다. 또한, 기존 생산 인력의 고령화가 진행되고 있지만, 이들을 디지털 기술에 능숙한 융합형 인재로 전환하기 위한 체계적인 재교육 시스템과 투자는 매우 부족한 실정이다.

4) 데이터 인프라 및 보안 체계 부재

ㅇ 대부분의 중소 부품사들은 데이터 활용을 위한 기본 인프라조차 부족하다. 생산관리(MES), 전사적자원관리(ERP) 등 개별 시스템이 연동되지 않는 '데이터 사일로(Silo)' 현상이 만연하여 통합적인 분석이 불가능하다. IIoT 센서, 클라우드, 5G 통신망 등 인프라 구축에는 막대한 초기 비용이 발생하여 도입에 한계가 있다. 공장 설비의 네트워크 연결은 랜섬웨어나 산업 기밀 유출과 같은 사이버 보안 위협에 노출되지만, 전문 인력과 솔루션을 갖출 여력이 없는 중소기업들은 보안이 취약한 실정이다. 

3장. 소프트웨어 정의 공장(SDF)과 AI 팩토리   

1) 소프트웨어 정의 공장(SDF) 출연

ㅇ '소프트웨어 정의(Software-Defined)'라는 개념은 2000년대 초, IT 인프라의 경직성을 해결하기 위해 네트워크 분야에서 처음 등장했다. 당시 네트워크 장비는 하드웨어와 제어 소프트웨어가 강하게 결합되어 있어 구성 변경 및 확장이 비효율적으로 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)는 네트워크 장비의 물리적인 데이터 전송 기능과 지능적인 제어 기능을 논리적으로 분리(Decoupling)하는 혁신적인 아키텍처를 제시했다. 이를 통해 중앙의 소프트웨어 컨트롤러가 전체 네트워크를 프로그래밍하듯 유연하게 제어할 수 있게 되었다. 이후 서버(가상화), 스토리지, 데이터센터 등 IT 인프라 전반으로 빠르게 확산되어 '소프트웨어 정의 X(SDx, Software-Defined Everything)'가 확산되고 물리적인 제품과 생산 시스템이 존재하는 핵심 산업 현장으로 적용되었다. 자동차 산업에서는 무선 업데이트(OTA)를 통해 차량의 성능과 기능을 지속적인 개선하는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개념을 상용화하기 시작했다.

ㅇ 소프트웨어 정의 공장(SDF)의 핵심은 디커플링(Decoupling), 즉 하드웨어와 소프트웨어의 분리에 있다. 전통적인 공장은 특정 차종 생산에 맞춰 설비와 소프트웨어가 단단히 결합된 경직된 구조였다. 반면 SDF는 생산 설비를 표준화된 '범용 하드웨어 모듈'로 만들고, 모든 제어와 운영 로직은 '중앙 소프트웨어 플랫폼'으로 통합한다. 그 결과, 공장 전체를 하나의 거대한 소프트웨어 시스템처럼 프로그래밍하고 운영할 수 있게 된다. 스마트폰처럼 소프트웨어 업데이트만으로 새로운 기능을 추가하는 것처럼, SDF는 물리적 장비를 교체하지 않고 소프트웨어 업그레이드만으로 생산 공정을 바꾸고 최적화한다. 이러한 개념이 자동차에 적용되면 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 공장에 적용되면 소프트웨어 정의 공장(SDF)이 되는 것이다.

ㅇ SDF는 공장 내 모든 설비(로봇, PLC, 센서 등)를 중앙 소프트웨어 플랫폼에 연결하여 하나의 거대한 통합 시스템처럼 운영하는 제조 모델이다. 개별 설비의 분산된 프로그램 대신 중앙집중화된 제어 소프트웨어(컨트롤 플레인)가 전체 생산 흐름을 종합적으로 관리하고, 실시간으로 수집되는 데이터 흐름(데이터 플레인)을 AI가 분석해 지능적인 의사결정과 제어 명령을 피드백한다.

ㅇ 현대차그룹의 SDF(Software Defined Factory, 소프트웨어 정의 공장) 전략은 데이터와 소프트웨어를 기반으로 공장의 제조 지능을 향상하고, 효율성 및 유연성을 극대화하는 스마트팩토리 전환 전략으로 ▲고객 맞춤형 제품의 빠른 생산 ▲생산 효율 증대 ▲품질 향상 ▲비용 절감 ▲신차 투입 시 투자 비용 절감 등 효과를 달성하며, 특히 ▲AI·빅데이터 ▲로봇 ▲디지털 트윈 ▲자동화 등 첨단 기술을 활용해 생산성을 높이고 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 생산하는 핵심 기지로 활용하는 것을 목표로 하고 있다. 

ㅇ SDF는 공장 내 모든 설비(로봇, PLC 등)를 중앙 소프트웨어 플랫폼에 연결하여 하나의 거대한 통합 시스템처럼 운영한다. 중앙의 제어 소프트웨어(컨트롤 플레인)가 전체 생산 흐름을 종합적으로 지시하고, 실시간으로 수집되는 데이터 흐름(데이터 플레인)을 AI가 분석하여 지능적인 의사결정을 내린다. 

1) SDF 특징

2) SDF 기술 요소

ㅇ 이 외에도 클라우드/엣지 컴퓨팅 인프라, 5G 통신망, 사이버 보안 등 여러 기술들이 SDF을 구성하고 있고 특히 5G는 공장 내 무선 통신 지연을 획기적으로 줄여 로봇, AGV(무인 운반차) 등의 실시간 제어를 가능케 하고, 엣지 컴퓨팅은 현장에 가까운 곳에서 데이터 처리를 함으로써 중앙 시스템 부하를 분산시킬 수 있다. 보안 측면에서는 공장이 사이버 공격에 노출될 위험이 높아지므로, 산업 제어망 보안 체계 구축도 중요하다. 

3) SDF와 AI 팩토리

ㅇ 산업통상자원부는 2025년 ‘AI 팩토리’의 사업 범위를 지능형 공장 전환으로 대폭 확대했다. 휴머노이드 로봇 활용을 포함해 대·중·소기업이 함께 AI 팩토리 모델을 개발하고, 중소기업이 공용으로 쓸 수 있는 불량 검사·에너지 최적화 AI 파운데이션 모델을 AI 팩토리 얼라이언스를 통해 제공할 계획이다. 이를 위해 정부가 플랫폼과 표준을 주도하고, 매칭펀드·융자·스마트 제조혁신 바우처 등을 통해 인프라와 기술을 지원한다.이러한 AI팩토리와 SDF를 통해 급변하는 수요와 다품종 소량생산 시대에 필수적인 제조 유연성을 확보가 가능하다. 

4장. 자동차 부품사를 위한 단계별 SDF 전환 전략

ㅇ 자동차 부품사들은 각자의 여건에 맞는 단계별 전환 전략을 수립해야 한다. 기업의 규모에 따라 자본, 인력, 기술 수용성이 다르므로 접근 방식 역시 달라져야 한다. 인력과 자금이 제한적인 중소기업은 작게 시작해서 빠르게 검증하고 확장하는 실용적이고 경량화된 접근이 필요하다.

1) 1단계: 디지털 기반 구축 (Data Foundation)

ㅇ “측정할 수 없으면, 개선할 수 없다.” 모든 혁신의 출발점은 현장을 데이터로 정확히 보고 이해하는 것이다. 1단계의 목표는 산재해 있는 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 표준화하여, 생산 현황에 대한 객관적인 가시성을 확보하는 것이다.

ㅇ (기대효과)　경험과 직관에 의존하던 문제 원인 분석을 데이터 기반으로 전환하고, 생산 병목 현상 및 비효율 구간　파악 가능

2) 2단계: 분석 및 예측을 위한 시범 적용 

ㅇ 디지털 기반이 갖춰지면, 가장 ROI가 높을 것으로 기대되는 특정 문제 영역에 AI 기술을 시범 적용하여 작은 성공 사례(Small Win)를 만들어낸다. 2단계의 목표는 AI 도입의 실질적인 효과를 조직 구성원들이 직접 체감하게 하여, 전사적인 디지털 전환에 대한 신뢰와 공감대를 형성하는 것이다.

ㅇ (기대효과)　특정 공정의 생산성 및 품질 향상을 통한 정량적 성과를 창출하고, AI 기술 도입에 대한 막연한 불안감을 해소하며 성공 가능성을 입증

3) 3단계: SDF 구현을 위한 모듈화와 가상화

ㅇ 시범 프로젝트의 성공경험을 기반으로 SDF의 핵심 개념인 하드웨어와 소프트웨어의 분리(Decoupling)를 점진적으로 추진하도록 한다. 3단계의 목표는 공장의 물리적 제약을 극복하고, 보다 유연하고 프로그래밍 가능한 구조로의 전환을 시작하는 것이다.

ㅇ (기대효과)　생산 라인 변경에 필요한 시간과 비용(Downtime)을 단축하고, 다품종 맞춤형 생산에 대한 대응 능력을 강화하며, 신규 설비 투자나 공정 변경에 따른 리스크를 감소

4) 4단계: 데이터스페이스 참여와 생태계 확장 

ㅇ 내부 공장의 디지털 전환이 일정 수준의 성숙도에 도달하면, 시야를 공장 밖으로 넓혀 외부 생태계와의 연결을 통해 새로운 가치를 창출해야 한다. 4단계의 목표는 Catena-X와 같은 데이터스페이스에 참여하여 공급망 전체의 효율성을 높이고, 데이터 기반의 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 것이다.

ㅇ (기대효과)　글로벌 공급망 규제에 대한 선제적 대응, 공급망 전체의 투명성 및 운영 효율성 향상, 그리고 데이터 기반의 새로운 서비스나 비즈니스 모델 창출 가능성을 모색

ㅇ AI 적용은 기업 규모별 맞춤형 전략이 필수적이다. 중견기업은 하향식 로드맵으로, 중소기업은 상향식 파일럿으로 SDF(소프트웨어 정의 공장)를 단계적으로 구현해야 한다. SDF는 공장을 하나의 유기적인 소프트웨어 시스템으로 통합하여 디지털 트윈 시뮬레이션과 AI 기반 최적화를 가능하게 한다. 이는 단기 과제가 아닌, 경영진의 비전과 현장의 참여가 조화를 이루는 지속적인 혁신이 필요하다. 이를 통해 정부, 완성차, 부품 산업은 원팀으로 미래차 시장의 판도를 바꾸는 기술 주도권을 확보할 수 있다.

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