산업통상자원부가 ‘산업 현장 문제 해결형 산업 AI 에이전트 기술 개발(R&D) 사업’을 통해 제조 현장의 디지털 전환을 본격화한다. 이번 사업은 산업 특화 AI 에이전트를 활용해 생산계획, 품질관리, 공급망, 공정자동화 등 핵심 과업을 해결하고 글로벌 AI 기술 주도권 확보를 목표로 한다. 특히 멀티 에이전트 기반 협업 구조와 실시간 데이터 분석을 통해 판단을 넘어 실제 설비 제어까지 수행하는 ‘고도화 AI 에이전트’와 범용성을 강화한 ‘경량화 AI 에이전트’로 구분해 추진되는 것이 특징이다. 총 10개 과제, 약 400억 원 규모로 진행되는 이번 사업은 제조업 AI 전환의 분기점이 될 것으로 평가된다.

 

 

산업 AI 에이전트, 제조 혁신의 새로운 기준이 되다

 

제조업의 디지털 전환은 이미 오래전부터 진행되어 왔지만, 지금의 변화는 이전과 결이 다르다. 과거 스마트팩토리가 데이터 수집과 모니터링 중심이었다면, 이제는 ‘AI가 스스로 판단하고 실행하는 단계’로 진입하고 있기 때문이다. 이러한 흐름 속에서 산업통상자원부가 추진하는 ‘산업 현장 문제 해결형 산업 AI 에이전트 기술 개발(R&D) 사업’은 단순한 기술 개발을 넘어 제조 혁신의 방향성을 제시하는 프로젝트로 주목받는다.

 

 

이 사업의 핵심은 산업 현장에서 실제로 발생하는 문제를 해결하는 데 있다. 생산계획의 비효율, 품질 불량, 공급망 불안정, 설비 고장 등 제조 현장의 고질적인 문제를 AI 에이전트를 통해 해결하고, 그 결과를 실제 공정에 반영하는 구조다. 특히 ‘산업에 특화된 AI 에이전트’라는 점에서 기존 범용 AI와 차별화된다. 산업 환경과 데이터를 이해하고, 목표와 제약 조건을 고려해 해결 전략을 도출하며, 외부 시스템과 연계해 실행하고, 결과를 학습해 성능을 개선하는 전 과정을 포함하는 개념이다.

 

이러한 정의는 단순한 자동화 수준을 넘어 ‘자율형 생산 시스템’으로의 전환을 의미한다. 즉, AI가 공정의 일부가 아니라 운영 주체로 자리 잡는 구조다. 이는 글로벌 제조 경쟁에서 중요한 전환점이 될 가능성이 크다.

 

400억 규모 프로젝트, ‘고도화’와 ‘경량화’의 전략적 분리

 

이번 사업은 총 10개 과제를 중심으로 약 400억 원 규모로 추진된다. 구조적으로 가장 눈에 띄는 점은 ‘고도화 산업 AI 에이전트’와 ‘경량화 산업 AI 에이전트’로 구분된 이원화 전략이다.

 

고도화 산업 AI 에이전트는 총 300억 원 규모로 설계되었으며, 6개 컨소시엄이 선정된다. 과제당 최대 50억 원 규모로 지원되며, 2026년 4월부터 2028년 12월까지 약 33개월 동안 진행된다. 이 기간은 단순 개발이 아니라 실제 제조 현장 실증까지 포함한 구조다. 개발 2년, 실증 1년이라는 구성은 기술이 현장에서 실제로 작동하는지 검증하기 위한 설계다.

 

반면 경량화 산업 AI 에이전트는 100억 원 규모로, 4개 컨소시엄이 참여한다. 과제당 최대 25억 원 수준이며, 약 21개월 동안 진행된다. 고도화와 비교하면 기간과 규모는 작지만, 적용 범위는 오히려 더 넓다.

 

이러한 구조는 명확한 전략적 의도를 반영한다. 고도화는 특정 제조 공정에서 강력한 성능을 발휘하는 ‘딥테크형 모델’, 경량화는 다양한 산업에 확산 가능한 ‘플랫폼형 모델’로 이해할 수 있다. 즉, 깊이와 확산이라는 두 축을 동시에 잡겠다는 접근이다.

 

 

멀티 에이전트 협업 구조, 공정을 재설계하다

 

이번 사업의 기술적 핵심은 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent)’ 구조다. 이는 하나의 AI가 모든 문제를 해결하는 것이 아니라, 여러 개의 AI가 역할을 나눠 협업하는 방식이다.

 

사업에서는 생산 계획, 품질 분석, 공급망 관리, 안전 환경, 제품 개발, 예지보전, 공정 자동화 등 총 7개 영역을 중심으로 에이전트를 구성하도록 제시한다. 각 에이전트는 특정 기능에 집중하며, 서로 데이터를 공유하고 협력하면서 하나의 문제를 해결한다.

 

예를 들어 자재 수급 문제가 발생하면 공급망 관리 에이전트가 외부 데이터를 분석하고, 생산 계획 에이전트가 생산 일정을 재조정하는 방식으로 협업이 이뤄진다. 또 품질 이슈가 발생하면 품질 분석 에이전트와 공정 자동화 에이전트가 함께 대응해 문제를 해결한다.

 

이 과정에서 중요한 개념이 ‘오케스트레이션’이다. 여러 에이전트를 통합적으로 조정하고 최적의 실행 순서를 결정하는 역할을 의미한다. 이는 단순 협업을 넘어 ‘AI 조직 운영’에 가까운 개념이다.

 

결국 이 구조는 공정 자체를 재설계하는 수준의 변화를 만들어낸다. 기존에는 사람이 중심이었던 의사결정 체계가 AI 중심으로 이동하면서, 제조 시스템 전체가 재구성되는 것이다.

 

실행하는 AI, 공정을 직접 바꾸다

 

고도화 산업 AI 에이전트는 기존 AI와 가장 큰 차이를 보이는 지점에서 ‘실행’을 담당한다. 단순히 데이터를 분석하고 결과를 제시하는 수준을 넘어, 실제 설비와 장비를 제어하는 단계까지 포함한다.

 

즉, AI가 공정 데이터를 실시간으로 수집·분석하고 최적의 판단을 내린 뒤, 그 결과를 반영해 장비의 제어 파라미터를 직접 조정하는 구조다. 이는 사람의 개입 없이도 공정이 자동으로 최적화되는 환경을 의미한다.

 

이러한 구조는 생산성 향상뿐 아니라 품질 안정성과 비용 절감에도 직결된다. 공정 조건이 실시간으로 최적화되기 때문에 불량률을 낮출 수 있고, 설비 효율을 극대화할 수 있다.

 

반면 경량화 AI 에이전트는 물리적 제어보다는 판단과 분석에 집중한다. 다양한 제조 환경에 적용 가능한 범용성을 확보하는 데 초점이 맞춰져 있다.

 

이 두 접근은 상호 보완적이다. 고도화는 깊이 있는 혁신을, 경량화는 확산을 담당한다. 결과적으로 산업 전반에 AI 기반 의사결정 구조를 확산시키는 기반이 된다.

 

데이터와 컨소시엄, 사업 성공의 핵심 조건

 

이번 사업은 단독 참여가 아닌 ‘컨소시엄’ 형태로만 지원할 수 있다. 주관기관은 기업 또는 비영리 기관이 맡고, 공동연구기관으로 기업, 대학 등이 참여한다.

 

특히 수요기업 참여가 필수라는 점이 눈에 띈다. 고도화 과제는 1개 이상, 경량화 과제는 2개 이상의 수요기업이 반드시 참여해야 한다. 이는 기술 개발이 실제 산업 현장에서 검증되고 적용되도록 하기 위한 구조다.

 

또 하나의 핵심 요소는 데이터다. 정부는 연구개발 과정에서 생성되는 소프트웨어, 모델, 데이터 등을 공공 정책 수립과 비상업적 활용을 위해 활용할 수 있도록 규정하고 있다. 이는 단순한 연구 지원을 넘어 ‘산업 데이터 자산 축적’을 목표로 한다는 의미다. 데이터 확보와 활용 능력이 AI 경쟁력의 핵심이라는 점을 고려한 설계다.

 

평가 기준 역시 기술뿐 아니라 사업 구조 전반을 본다. 목표의 명확성, 추진 체계, 기술 타당성, 성과 확산 효과 등이 주요 평가 요소다.

 

결국 이 사업은 기술, 데이터, 산업 현장이 결합된 종합 프로젝트라 할 수 있다.

 

자율 제조 시대, 산업 AX의 분기점

 

산업부의 이번 사업은 단순한 R&D 프로젝트가 아니다. 제조업의 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 ‘산업 AX(Artificial Intelligence Transformation)’의 출발점에 가깝다.

 

AI가 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나, 실제 공정을 운영하는 주체로 진화하는 흐름은 이미 시작됐다. 멀티 에이전트 기반 협업 구조와 실시간 실행 시스템은 향후 스마트팩토리의 표준 모델로 자리 잡을 가능성이 높다.

 

고도화 AI 에이전트는 특정 산업에서 압도적인 생산성 혁신을 만들어낼 것이고, 경량화 AI 에이전트는 다양한 산업으로 빠르게 확산되며 AI 적용의 진입 장벽을 낮출 것이다.

 

결국 이 프로젝트는 한국 제조업이 ‘AI 기반 자율 운영 체계’로 전환하는 중요한 계기가 될 가능성이 크다. 동시에 글로벌 제조 AI 경쟁에서 주도권을 확보하기 위한 전략적 투자로 평가된다.

 

헬로티 임근난 기자 |