[2019 스마트팩토리 전망②] 중소기업이 살아야 스마트팩토리도 산다
  • 박규찬 기자
  • 승인 2019.01.04 07:30
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

세계 스마트팩토리 수요시장은 2020년까지 연평균 8%의 성장을 보일 것으로 전망되며 스마트팩토리 공급 시장을 구성하고 있는 기기 및 ICT 시장도 각각 연 평균 7.8%, 8.1%의 성장률이 예상된다.

스마트팩토리 성장 위해 중소기업 지원 정책 확대 필요

[인더스트리뉴스 박규찬 기자] 지난해 12월 본지에서 실시한 설문조사에 따르면 스마트팩토리 시장의 성장을 위해 개선돼야 할 부분으로는 중소 제조기업을 위한 구축 지원 정책 확대에 52.5%가 응답해 중소기업들을 위한 정부의 실질적인 지원 정책이 필요함을 알 수 있었다.

세계 스마트팩토리 수요시장은 2020년까지 연평균 8%의 성장을 보일 것으로 전망되며 스마트팩토리 공급 시장을 구성하고 있는 기기 및 ICT 시장도 각각 연 평균 7.8%, 8.1%의 성장률이 예상된다. [사진=dreamstime]
세계 스마트팩토리 수요시장은 2020년까지 연평균 8%의 성장을 보일 것으로 전망되며 스마트팩토리 공급 시장을 구성하고 있는 기기 및 ICT 시장도 각각 연 평균 7.8%, 8.1%의 성장률이 예상된다. [사진=dreamstime]

이어 스마트팩토리 구축에 대한 실질적인 데이터 필요에 37.5%, 제조 분야별 구축사례에 대한 정보 공유 27.5%, 정책의 일관성 및 지원 금액의 다양화 27.5%, 제품의 가격경쟁력 확보 22.5%, 공급기업에 대한 진입장벽 완화에 22.5%가 응답했다. 아울러 이들 기업 중 해외 수출을 하고 있거나 앞으로 계획하고 있는 국가에 대해 조사한 결과 중국이 57.5%로 가장 많았으며 이어 동남아시아 32.5%, 미국 15%, 베트남 12.5%, 유럽 7.5%, 일본 5% 순이다.

매출확대를 위한 전략으로는 신규 수요처 발굴에 42.5%가 응답해 가장 높았으며 이어 신제품 출시와 생산시설 구축 등을 통한 원가경쟁력 확보가 각각 27.5%, 이어 R&D 투자 확대, 신사업 진출에 각각 17.5%, 대형공사 개발 및 수주에 12.5%가 응답했다.

2019년 스마트팩토리 시장 성장 예상 질문에 87.5%가 ‘긍정적’

2019년 스마트팩토리 시장 규모 성장에 대해서는 87.5%가 성장할 것으로 응답했으며 12.5%가 전년과 동일할 것 같다에 응답했다. 시장 성장을 위해 개선돼야 할 부분에 대해서는 제조분야별 스마트팩토리 구축 사례 확대에 47.5%가 응답했으며 스마트팩토리 전문 인력 양성 35%, 정부의 스마트팩토리 지원 범위 및 지원금 확대 30%, 스마트팩토리 구축에 대한 실질적인 데이터 확보 22.5%, 인공지능·빅데이터 등 소프트웨어 개발 지원 강화 20%, 공급기업과 수요기업의 매칭 활성화 15%로 나타났다.

이어 2019년 스마트팩토리 산업 관련 세계 이슈에 대해서는 인공지능·딥러닝 등 4차 산업혁명 관련 기술 고도화에 따른 혁신기술 출현에 42.5%로 가장 많이 응답했으며 이어 지능형·협동로봇 등 산업용 로봇 시장의 성장에 35%, 중국의 공격적인 시장 전략으로 인한 가격 경쟁 심화 35%, 스마트팩토리 구축 확산에 따른 일자리 감소 20%, 스마트팩토리 관련 보안 이슈에 7.5%가 응답했다.

2019년 국내·외 스마트팩토리(산업자동화) 시장에서 예상되는 이슈 [자료=FA저널 SMART FACTORY 설문조사, 2018. 12]
2019년 국내·외 스마트팩토리(산업자동화) 시장에서 예상되는 이슈 [자료=인더스트리뉴스]

IoT·AI·딥러닝 등 4차 산업혁명 관련 기술 이슈

사물인터넷(IoT)은 모든 사물을 인터넷으로 연결하는 것을 의미하는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 이는 최근 제조현장에서 디지털 팩토리의 근간이 되는 기술이다. 사물인터넷 시장은 2024년까지 4조3,000억달러 이상의 규모가 될 것으로 전망되며 스마트팩토리를 비롯해 스마트홈, 스마트시티, 스마트팜 등 그 활용도는 더욱 늘어날 것으로 예상된다.

인공지능(AI)은 인간의 사고능력을 모방한 기술로 제조과정에서 축적된 데이터를 분석하는 방식 중 하나로 기계가 훈련과정을 거쳐 자율적으로 최적의 의사 결정을 할 수 있도록 하는 것이다. 특히 AI는 머신러닝, 딥러닝으로 세분화할 수 있으며 최근에는 로봇, 비전장비 등에 융합해 스스로 학습하고 마치 사람처럼 판단할 수 있는 기술로 빠르게 발전하고 있다.

딥러닝은 인공신경망에서 발전한 형태의 인공지능으로 완전한 머신러닝을 실현하는 기술이다. 현재 딥러닝으로 학습된 시스템의 이미지 인식능력은 이미 인간을 앞서고 있으며 지금까지 불가능하다고 여겨졌던 영역에서의 성능이 크게 개선됐다. 이러한 이미지 분석, 영상인식 등은 제조현장에서 비전, 센서와 결합해 제품의 불량검출이나 검수 작업을 빠르게 할 수 있다.

그 중에서도 인공지능 활용도는 협엽로봇에서 빠르게 성장할 것으로 예측된다. 최근 생산 현장의 고령화로 인한 인력 부족과 인건비 상승 등 지속적인 노동인구 감소로 인해 산업용 로봇의 지능화 요구가 높아지고 있는 추세다. 이와 같은 노력은 독일, 미국, 중국, 일본 등을 선두로 전 세계는 인공지능 경쟁력 확보와 강화를 위해 박차를 가하고 있으며 특히 인공지능 기술을 활용한 산업 경쟁력 대책을 세우고 있다.

스마트팩토리 구축 위한 구축 사례 확대 필요

이번 설문조사를 토대로 2019년 국내 스마트팩토리 시장은 성장할 것으로 전망되나 그에 따른 정부의 지원 정책과 중소 제조기업의 스마트팩토리 구축을 위한 구축 사례 및 실질적인 데이터가 필요한 것으로 나타났다. 아울러 기업 지원 범위 확대와 지원금에 대한 확대 요구도 높은 것으로 조사됐다.

현재 정부는 중소 제조기업 스마트팩토리 최초 구축시 최대 5,000만원을 지원하고 있다. 총 사업비가 1억원이면 정부에서 5,000만원을 지원해주는 방식이다. 그러나 중소기업의 경우 5,000만원의 투자금은 적은 비용이 아닐 뿐만 아니라 이를 투자한다고 해서 당장의 매출이 올라가거나 품질이 크게 향상되는 것도 아니라는 의견이 대부분이다.

즉 기업입장에서는 아직 스마트팩토리 구축에 대한 실질적인 데이터와 이를 눈으로 직접 활인할 수 있는 데모 공장이 부족해 선뜻 투자를 하지 못하고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위해서는 정부를 주축으로 산·학·연이 함께 협업하고 일회성이 아닌 중소 제조기업들이 투자한 만큼의 효과가 지속적으로 나타날 수 있도록 정확한 분석과 연구결과를 토대로 체계적인 지원 체계를 마련해야 할 것이다.


관련기사