울산연구원은 13일 계간지 ‘울산발전’ 89호를 통해 ‘울산, AI 수도 넘어 국제 거점도시 도약’을 주제로 한 전문가 제언을 소개했다. 울산이 보유한 제조 인프라를 바탕으로 인공지능 대전환(AX) 시대에 대응하기 위한 제조업 운영혁신 방향과 정책 과제를 집중 조명했다.
특히 기획특집 ‘울산 제조산업의 AI 도입 전략과 정책 제안’에서 김수영 호서대 교수는 울산 중소 제조기업의 AI 도입이 더딘 이유가 ‘기술 부족’이 아니라 현장 데이터를 분석·운영 가능한 형태로 묶어내는 운영관리 구조의 부재에 가까운 데 있다고 진단했다. 공정·설비·작업자·자재 등 핵심 요인이 분절돼 있으면 불량률이나 비가동이 늘어도 ‘어디에서 왜 문제가 반복되는지’를 추적하기 어렵고, 결국 AI가 현장 개선으로 연결되지 않는다는 설명이다.
김 교수는 해법으로 FOM-Assist→FOM-KPI→FOM-AI로 이어지는 단계적 전환을 제시했다.
먼저 ‘FOM-Assist’ 단계에서 ERP·MES·작업일지 등 흩어진 데이터를 공정과 4M(Man·Machine·Material·Method) 관점으로 재정리해 AI 분석의 입력 구조를 만든 뒤 다음 단계로 넘어가야 한다는 것이다. 이어 ‘FOM-KPI’ 단계에서는 KPI를 단순 결과지표가 아니라 원인과 과정까지 파고드는 형태로 재설계해 현장 구성원이 함께 읽고 해석하는 변화관리 체계를 갖춰야 한다고 강조했다.
마지막 ‘FOM-AI’ 단계는 정리된 데이터와 KPI를 바탕으로 다변량 분석과 AI 모델을 적용해 어떤 변수 조합에서 불량이 증가하는지와 같은 패턴을 찾아내는 단계다. 현장의 경험을 데이터로 검증하고, 개선으로 다시 연결하는 선순환을 만들자는 취지다.
또 다른 기획특집 ‘AI 대전환(AX) 시대, 울산의 생존 전략과 제조 AI 허브로의 도약’에서 유대승 한국전자통신연구원(ETRI) 울산지능화융합연구실장이 울산의 대기업 중심 집적 제조 생태계와 대규모 실증 여건을 강점으로 꼽았다. 특히 대기업과 협력사가 촘촘히 연결된 구조는 AI 전환기에는 공급망 전체의 생산성과 경쟁력을 끌어올릴 자산이 될 수 있다고 봤다.
울산연구원 관계자는 “이번 호는 제조현장의 운영 구조와 데이터 기반 혁신에 초점을 맞춘 실천적 제언을 담았다”며 “울산이 AI 전환 시대에도 제조 경쟁력을 유지하는 데 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대한다”고 말했다.
석현주기자 hyunju021@ksilbo.co.kr
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