AI 요약
AI가 소프트웨어를 넘어 공장과 농장, 연구소를 직접 움직이는 기술로 진화하면서 제조업의 경쟁력 원천이 설비 규모와 숙련인력 숫자에서 '현장 데이터를 얼마나 빨리 학습하고 공정에 반영하느냐'로 옮겨가고 있다. 포스코는 AI 고로 적용으로 하루 쇳물 생산량이 240톤 늘고 연간 약 8만5000톤의 추가 생산 효과를 냈으며, 용선 1톤당 연료투입량도 4kg 줄였다. 이는 30년 이상 근무한 베테랑의 조업지식을 데이터와 알고리즘으로 전환한 결과로, 숙련의 의미가 '베테랑의 판단을 공장의 공통 표준으로 바꾸는 기술'로 변화하고 있음을 보여준다. 삼성전자는 2030년까지 'AI 자율공장' 전환을, 현대차그룹은 '피지컬 AI'에 집중하는 등 대기업들의 움직임도 같은 방향을 가리키고 있다.
핵심 포인트
- 포스코 AI 고로 적용으로 하루 쇳물 생산량 240톤 증가, 연간 8만5000톤 추가 생산 효과
- 용선 1톤당 연료투입량 4kg 절감, 소결 공정 가동률 99%·적중률 97% 기록
- 삼성전자, 2030년까지 국내외 생산공장 'AI 자율공장' 전환 전략 발표
- 현대차그룹, 휴머노이드 '아틀라스'를 2028년 미국 조지아 공장에 투입 예정
향후 전망
- 제조 AI는 예지보전을 넘어 자율제어·자율공장 단계로 진화할 전망
- 중소기업은 비용·인력·표준화 문제로 AI 도입에 어려움을 겪을 것으로 예상되며, 데이터 구축이 조직관리와 노사관계의 문제로 대두될 가능성