경남 제조업이 개별 공장 단위의 경쟁력을 넘어, 앵커기업과 협력사를 잇는 ‘공급망 단위’의 인공지능(AI) 대전환을 시도한다.

경남테크노파크(원장 김정환, 이하 경남TP)는 제조업 전반의 AI 도입 촉진을 위한 ‘경남 제조 특화 AI 대전환 사업’을 본격 추진한다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 중소벤처기업부와 중소벤처기업진흥공단이 추진하는 ‘지역 주도형 AI 대전환 사업’의 일환으로, 2025년 10월부터 2026년 말까지 총 230억 원의 사업비가 투입된다.

사업의 핵심은 ‘기업이 아닌 연결을 바꾼다’는 데 있다. 경남TP는 앵커기업과 협력사를 데이터로 연결해 공급망 전체를 하나의 흐름으로 통합하는 ‘가치사슬형’ 구조를 내세웠다. 공정·생산 정보를 공유해 개별 공장이 아닌 산업 단위에서 생산성과 품질을 동시에 높이겠다는 구상이다.

여기에 중소·중견기업의 AI 도입을 확대하는 ‘저변 확대형’ 전략도 병행한다. 수요 발굴부터 현장 적용, 산업 확산까지 이어지는 구조를 통해 단발성 지원이 아닌 ‘확산형 모델’을 구축한다.

인프라 구축도 함께 추진된다. 경남TP를 중심으로 대학·연구기관·산업협회가 참여하는 협력 체계가 가동되고, 전국 2000여 개 AI 기업과 경남 제조기업을 잇는 네트워크가 조성된다. GPU 기반 ‘경남 제조 AI 데이터센터’, 80여 개 기업이 참여하는 ‘경남 AI 지원단’, 교육·인턴십·현장 실무를 연계한 인력 양성 체계도 마련해 기술·인력·정책을 통합 지원하는 ‘원스톱 구조’를 구축한다는 방침이다.
AI 기반 제조 공정 분석 시스템 개념 이미지
AI 기반 제조 공정 분석 시스템 개념 이미지
현장 변화도 감지되고 있다. AI 기반 공정 관리를 도입한 기업에서는 이상 감지 시간이 줄고, 설비 예지보전과 품질 관리 정확도가 개선되는 성과가 나타난 것으로 알려졌다.

경남은 우주항공·조선·방산·기계·자동차 등 주력 산업이 집적된 국내 제조 거점으로, 다양한 산업군에 동시에 적용 가능한 ‘AI 전환 테스트베드’로 평가받는다.

창원의 한 중소 제조기업 관계자는 “과거에는 문제가 발생한 뒤 원인을 추적했다면, 지금은 협력사까지 연결된 데이터를 기반으로 사전에 대응이 가능해졌다”며 “불량률 감소는 물론 납기 안정성 개선도 기대된다”고 말했다.

이번 사업은 개별 기업이 아닌 협력 구조 전반에서 동시다발적 변화를 유도한다는 점에서 의미가 있다. 공급망 전체의 효율을 높여 제조 경쟁력의 단위를 ‘공장’에서 ‘산업’으로 확장하려는 시도이기 때문이다.

경남TP 관계자는 “AI 도입 자체보다 중요한 것은 현장에서 실제 작동하는 구조를 설계하는 것”이라며 “경남에서 공급망 단위 모델을 검증한 뒤 산업별로 확산해 나갈 계획”이라고 말했다.

김성혜 한경닷컴 기자 shkimmy@hankyung.com