최근 산업계에 인공지능(AI)를 활용한 스마트팩토리가 일부 업체에서 구축되고 있다. 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등 새로운 하드웨어와 소프트웨어의 중요성이 강조되고 있지만 정작 아직까지 산업계 내에서 활용도는 낮은 상황이다. 

여러 성공사례가 알려졌지만 표준화된 모델이 없고 각 사업장, 공정, 설비마다 다른 상황에 놓여져 있어서 각사에 맞은 수정작업을 반드시 필요로 하기 때문에 단순히 성공사례를 벤치마크 하는 것이 어렵다. 스마트팩토리의 한 축인 인공지능의 경우에도 마찬가지다.

얼마전 비철금속협회는 과학기술정보통신부 지원으로 ‘Metal-AI 교육과정’을 개설했다. 하지만 2기 과정이 진행되고 있음에도 업체들의 참여는 저조한 편이다. 각 회사 의사결정권자들이 해당 교육에 대해 별다른 관심이 없기 때문으로 보인다. 

최근 만난 한 업체 대표는 “필요성은 인지하고 있지만 실제 제조현장의 상황을 감안하면 결정을 내리기 쉽지 않다”면서 “업계 대부분이 중소기업이고 아직까지 MES(manufacturing execution system)을 갖추지 않은 업체도 상당하기 때문에 인공지능 교육이 당장 급하지 않다”라고 답했다. 

또한 아직까지 현장에서의 노하우를 인공지능이 대체할 수 있을 지에 대해 의구심을 갖고 있다. 인공지능 기술이 많이 알려진 계기 중 하나는 개와 고양이 사진을 구별하는 프로그램이 만들어진 것이다. 수많은 개와 고양이를 통해 학습하여 구별하는 방식인데, 현재로선 인공지능이 개나 고양이라고 선택한 이유를 명확히 정의할 수 없다고 한다. 

이는 생산효율 향상을 위해 인공지능을 도입하려는 제조업의 입장에서는 인공지능이 판단한 명확한 ‘이유’가 없을 때 여러 가지 장점에도 도입에 어려움을 겪을 수 있다는 것이다. 실제로 모 업체에서 빅데이터와 인공지능 시스템을 구축하여 시뮬레이션 한 결과가 현장 상황과는 전혀 다른 방향성이 도출되어 담당자들이 혼란을 겪었다고 전해지기도 했다. 

이러한 어려움에도 제조업 체질 변화를 위해서는 새로운 시스템 도입이 언젠가 반드시 필요하고, 여기에는 시간과 자본 투자가 필수적이다. 그 새로운 시작을 국비 지원으로 무료로 할 수 있는 교육과정부터 참여하여 조금씩 준비해 가는 것이 어떨까 싶다.