지능형 금속제조 공정제어 시스템 

ICT 기술 융복합으로 미래 경쟁력 다지는 금속제조 및 가공 산업 

빅데이터 기반 인공지능 기술까지 접목하며 혁신적 공정자동화 지향

4차 산업 혁명이란 개념이 2015년 세상에 처음 등장한 이후 정보통신기술은 더욱 빠른 속도로 발전을 거듭하고 있다. 글로벌 산업계도 시대적 변화에 발맞춰 디지털 전환과 함께 스마트 제조 도입을 서두르고 있다. 금속제조 및 가공 산업 분야 역시 예외는 아니며 ICT 융복합 기술 도입이 활발한 상황이다. 중소기업기술정보진흥원의 중소기업 기술 로드맵(’24~’26) ‘금속소재 및 성형가공’ 등의 자료를 토대로 지능형 금속제조 공정 제어 관련 동향을 살펴봤다.   

ICT 접목된 금속제조 자가 능동적 공정제어 등장

지능형 금속제조 공정제어 시스템은 최소한의 간섭으로 시스템이 자가 능동적으로 공정을 제어하고 관리할 수 있는 시스템을 의미한다. 최적의 제조 공정으로 최상의 생산성과 품질 구현을 지향한다고 할 수 있다. 최근에는 ICT, IoT 융합형 H/W 및 운용/제어 S/W, 셀/라인 단위의 제조/최적화 솔루션 등이 접목되면서 금속제조 장비/공정 및 시스템 레벨의 지능화/무인화를 가능케 하고 있다. 

ICT 발전이 빨라짐에 따라 산업 및 제조업 전반에 AI 기술 접목이 확산되는 추세다. 금속 부품 제조 공정은 현장 경험에 대한 의존성이 높기에 낮은 반복성과 일관성, 인력 고령화, 기술인력 부족 등의 문제가 대두된다. 이런 환경 속에서 제조 공정의 생산성 및 비용 개선과 고품질 제품을 보장하기 위해서는 IT융합 기술과 자동화 기술 확보가 필요한 상황이다. 

최근에는 제조 공정에 원격 진단, 센싱기능 등의 자동진단 기능을 접목함으로써 수주 및 생산계획 수립부터 제조 공정, 품질관리까지 시스템 무인화로 설비 안정성을 추구하고 있다. 

이외에 고장 핫라인, 운전상황 자동 송신 시스템 등의 쌍방향 통신으로 지속적인 품질관리와 품질향상을 실현하고 있다. 

금속제조는 산업구조의 고도화와 제조업의 경쟁력 강화를 실현하기 위한 핵심 산업이다. 과거부터 현재까지 금속제조는 전후방 산업과의 관련 효과가 크며 특히 IT, BT, NT 등 미래 신산업 분야의 핵심 기반 산업이다. 

금속제조 분야에 AI기술 접목하며 공정 자동화 실현

금속제조 산업의 경쟁력을 확보하기 위해서는 생산방식의 혁신이 필수적이다. 예를 든다면 AI 및 센서를 기반으로 한 4차 산업혁명의 핵심기술들을 확보하는 한편, 이러한 기술들을 기반으로 한 연결화-자동화-지능화-인프라가 융합된 획기적인 공정의 개선과 자동화가 요구된다. 향후 첨단의 고부가가치 부품 및 제품 생산과 스마트 공장 구축을 위해서는 스마트 가공장비 플랫폼의 실시간 모니터링, 센서융합/네트워킹, 설비상태 감시/진단, 운용 등 다양한 ICT 기반 융합기술들을 적용할 필요가 있다. 금속부품 제조공정에 AI 기반의 데이터 분석 기술을 적용하기 위해서는 금속제조공정 도메인 전문가와 데이터 분석 전문가는 연계되어야 한다. 

지능형 금속제조 공정제어 시스템은 핵심 기간재 산업이라고 할 수 있으며, 전후방 유관 산업과의 연관성은 다른 산업에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 기존 금속제조 분야가 제조업 전반에서 중요한 역할을 해왔듯이 지능형 금속제조 공정제어 시스템은 혁신적인 효율성을 제시할 것으로 보인다. 전방산업으로는 자동차, 전기전자 및 통신기기, 조선, 금형 업종 등이 해당되며 후방산업으로는 부품소재, 철강, 공구 업종 등이 해당된다. 

지능형 금속제조 공정제어 시스템의 후방산업으로는 1차 금속제조업의 원재료인 광물, 철강, 비철금속 등 광업 등이 포함된다. 

세계 금속 가공시장은 2021년 857억 3천만달러에서 연평균 3.9%로 성장하여 2027년에는 1,076억 1천만달러에 이를 것으로 전망된다. 코로나 팬데믹 이후 국제 정세가 불안정한 상황이지만 전 세계적으로 인프라 프로젝트에 대한 투자가 증가 추세로 금속 가공에 대한 수요가 지속적으로 증가하는 중이다. 우리나라 금속 가공시장은 2021년 6,227억원에서 연평균 9.5%로 성장하여 2027년에는 1조 712억원에 이를 것으로 추정된다. 

지능형 금속제조 공정 갖춘 스마트팩토리 플랫폼 시스템     

지능형 금속제조 공정제어의 한 사례는 철강 제조 기업인 포스코의 업무처리 방식 개선에서도 찾아 볼 수 있다. 

포스코는 과거 수작업으로 진행하던 ‘소Lot’ 주문을 AI가 예측하고 판단을 하도록 해 작업 소요시간이 12시간에서 1시간으로 단축된 것으로 나타난다. 포스코 제철소 생산계획을 담당하는 수주공정그룹은 ‘소Lot’주문 처리에 업무시간 대비 가장 많은 시간을 소요해 왔다. 

포스코는 그간의 데이터를 분석해 소Lot 주문에 영향을 주는 인자 12개를 도출하고 인공지능이 스스로 주문을 판단할 수 있도록 학습시켰다. 판단 정확도를 97%까지 향상시킨 결과 1시간 작업으로 처리할 수 있었다.  

기존에는 주문이 오면 주문 조건을 파악하고 이를 ‘소Lot 기준’과 비교해 함께 작업할 수 있는 다른 주문이 있는지 일일이 확인하는 과정을 거쳤다. 소Lot 주문이 뒤로 밀리는 경우나 급한 주문인데 계속 소Lot로 분류돼 출강이 어려울 때는 불가피하게 다른 주문과 병합되도록 주문 조건을 변경하기도 해왔다. 이렇게 소Lot 처리에 드는 평균시간은 12시간이었다. 

제강은 약 1,650℃의 고온에서 작업이 이루어지기 때문에 실시간으로 온도 측정이 어렵고 성분 제어도 복잡해 작업자의 경험과 노하우가 중시됐다. 포항제철소 2제강공장은 전로부터 연속주조까지의 타이밍과 온도, 성분을 제어하는 통합 제어 시스템을 개발했다. 생산 제품별로 대표적 경우의 수를 산출하면 12만 5,000개의 상황으로 구분되는데, 이를 모두 디지털화 및 정형화하고 2018년 7월 PTX(Posco sTeelmaking eXpress) 시스템 개발을 완료한 바 있다. PTX는 용선의 온도와 성분, 원료가 달라도 조건에 맞게 인공지능이 학습하도록 설계됐다. PTX 도입 전 제강부의 온도 적중률은 80% 수준이었으나 이제는 90% 이상이며 원료 사용량도 60%나 감소했다. 

머신비전과 딥러닝 적용으로 공정제어 업그레이드

지능형 금속제조 공정제어의 한 부분으로 딥러닝을 적용한 머신비전은 검사 속도 향상 뿐만 아니라 정확도 향상, 예외 처리의 자동화가 가능하다. AI 머신비전은 작업장에 설치된 카메라를 통해 머신러닝 기반으로 이미지 또는 영상을 분석하고 생산라인에서 제품의 불량 여부를 판정하는 기술이다. 딥러닝을 활용한 머신비전은 이미지의 특징을 스스로 추출해 인식할 수 있다. 모든 규칙을 세부적으로 정의할 필요가 없고 정확도도 기존 머신비전 검사보다 한 차원 높아진다. 현재 딥러닝의 이미지 인식 정확도는 99% 이상을 나타내고 있다. 

현재 AI 머신비전은 제조업 전반에서 생산 프로세스 개선, 품질관리 및 전반적인 효율성 향상 등 긍정적 성과를 이뤄내고 있다. 특히 AI 머신 비전 시스템은 품질관리 측면에서 과거 발생 가능한 인적 오류 없이 놀라운 속도와 정확도로 품질확인 작업을 수행해 내고 있다. AI 머신비전은 미세한 균열, 긁힘 또는 정렬 오류와 같은 인간의 눈에 보이지 않는 결함을 감지할 수 있다. 더불어 공정라인에서 결함 발견시 AI 머신비전 시스템은 추가 검사 또는 수정을 위해 생산 프로세스를 중단하는 등 즉작적인 조치를 취할 수 있다. 

기존 전통적인 비전검사를 적용하던 반도체, 디스플레이 뿐만 아니라 전기전자, 기계, 식품, 유통 등 거의 모든 산업 영역에서 AI 딥러닝 기반의 머신비전 활용은 확대될 것으로 보인다. 

비전 AI 기업으로 인지도가 높은 기업은 Landing AI를 꼽을 수 있다. 이 기업은 AI 연구로 명성이 높은 스탠퍼드대 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 2017년 창업했으며 제조업 현장에서 제품 불량 유무를 판별하는 시스템을 공급하고 있다. 현재 팍스콘, 스탠리 블랙 앤드 데커, 덴소 등이 Landing AI의 시스템을 활용해 생산 효율성 개선 및 비용 절감을 하고 있다. 

공정제어 시스템 궁극적 지향점은 디지털 트윈, CPS 완성

디지털 트윈(Digital Twin) 혹은 CPS(Cyber-Physical Systems, 사이버물리시스템)는 공장을 가상으로 가동해 보는 시스템이다. 공장 가동률 등을 가상으로 미리 예측하고 문제점 발생이 확인될 경우 보완하는 등 최적화된 설비와 인력 배치를 가능하게 해준다. 

CPS를 구현하기 위해서는 사물인터넷(IoT)을 통해 모든 기기를 네트워크로 연결시키고, 기기에서 생성되는 데이터를 통합적으로 수집하는 플랫폼, 자율적으로 의사 결정을 지원하는 빅데이터 분석력, 인공지능 기술 등 다양한 기술이 요구된다. 

CPS는 현실 정보를 가상 환경에 투영하고, 이를 바탕으로 현실에 최적화된 제조 공정을 반영할 수 있는 기술이다. 가장 대표적인 사례는 공장의 자동화를 들 수 있다. 공장을 자동화하기 위해서는 시스템이 공장 기계를 제어할 수 있어야 하는데, 시스템 제어를 위해서는 공장 기계의 실제 현실 정보가 필요하다. 공장 제조설비 및 기기에 부착된 각종 센서와 정보 수집 장치를 통해 수집된 정보를 시스템이 분석하고 명령을 내려 실질적으로 물리적인 작동이 가능하도록 한다. 

CPS와 디지털트윈은 물리적 프로세스가 가상 세계 속 부품에 영향을 미치는 피드백 루프와 함께 제조 시스템의 효율성, 생산성, 유연성 등을 높일 수 있다. 

CPS 기술이 활용된 스마트공장의 궁극적 모습은 디지털 트윈으로 가상의 공간과 현실 공간의 생산 활동이 완벽히 동기화되는 것을 지향한다. 

참고로 디지털 트윈과 CPS는 동일한 기술이나 연구로 보는 시각도 있지만 두 개념을 구분해 설명하기도 한다. CPS가 가상과 현실의 데이터를 공유하고, 이를 시스템상으로 구현 가능한 개념적 기술이라면, 디지털 트윈은 CPS에서 더 나아가 현실에서 받은 데이터를 가상으로 똑같이 구현하는 기술이라고 주장된다. 중요한 것은 디지털 트윈이든 CPS든 다양한 산업군들과 융합하며 제조혁신을 앞당기고 있다.  

다품종· 맞춤형· 소량생산 트랜드에 제조공정도 진화   

현재 산업계에서는 제조공정을 다품종, 맞춤형, 소량생산 방식으로 변화시키고 있다. 소비시장에서 요구하는 니즈가 다양해지면서 산업계의 변화도 빨라지고 있다. 과거 대량생산 중심의 생산과 소비가 일반적이었다면 최근에는 빠르게 변화하는 시장과 고객들에게 대응하기 위한 준비가 필요한 상황이다. 산업계의 변화 움직임이 활발해짐에 따라 소재, 부품, 장비산업이 더욱 부각되고 있다. 특히 장비산업의 경우 그간 소재와 부품에 비해 관심도가 낮았지만 점차 주목도가 높아지고 있다. 

산업계의 변화, 즉 다품종, 맞춤 및 소량 생산에 대응이 가능한 CNC(Computerized Numerical Control)에 대한 주목도는 더욱 높아지고 있다. 1952년 미국에서 탄생한 CNC는 헬리콥터용 로터 블레이드와 항공기 날개를 안정적으로 생산하기 위해 개발된 수학적 시스템이 적용된 공작기계였다. 여기에는 기계가 따라야 할 지침이 포함된 펀치 카드 시스템, 볼 나사 및 자기 테이프 및 초기 프로그래밍 언어 등이 사용됐다. 

개발 후 70여년이 흐르는 동안 CNC는 컴퓨터 발달과 정교한 소프트웨어의 발달 덕분에 꾸준히 장비 성능이 진화해 왔다. 최근에는 정보통신 기술의 급격한 발전과 더불어 지능화 기술이 CNC에도 접목되면서 그 발전 속도가 더욱 빨라지고 있다. CNC 가공은 자동차, 항공, 의료에 이르기까지 다양한 산업에서 활용되고 있다. 

ICT 융합을 통한 장비산업의 지능화·스마트화가 다양한 산업의 고도화와 직결되면서 장비산업 자체의 고부가가치화를 위한 전략이 요구되는 상황이다. 금속 성형가공 장치산업의 흐름은 고속화, 다축화, 복합화, 정밀화 추세라고 할 수 있다. 기능의 복합화에 따른 복잡형상 부품의 증가, 숙련된 작업자 및 기능공의 부족 등이 진행되는 상황이다. 이런 환경에 대응할 수 있는 제조장비로서 지능형 복합 성형가공 장치의 연구개발은 필수적이라 할 수 있다.

지능형 금속제조 공정제어 시스기술개발 동향

◇ 금속 가공 분야에 다양한 ICT 융복합 기술 접목 활발

ICT 융복합 기술은 제조업계 전반에서 광범위하게 접목되고 있으며 금속 가공 분야에서도 활발한 상황이다. 일반 금형 가공기에서는 작업자의 수작업에 의해 이뤄지던 CAM(Computer-Aided Manufacturing) 작업, 소재 및 공구 셋팅, 가공 모니터링 공정의 자동화 및 상호 연계 프로세스가 ICT 융복합 기술로 빠르게  통합되는 추세다. 

금속 가공 장비와 접목된 ICT 기술은 작업자가 가공하고자 하는 3D CAD 모델을 선택하면 가공할 소재를 기계 테이블에 어떻게 최적으로 배치할 것인지 배치 위치와 순서를 자동으로 분석해 결정해 준다. 위치가 결정됨과 동시에 HMI(Human Machine Interface)에 내장된 CAM을 이용해 선택한 모델들을 순차적으로 연산해 NC 데이터를 생성한다. 이후 작업 결과를 HMI에 통보하면 HMI는 공구 DB와 NC 데이터 최적화 프로그램을 호출해 최적화 작업을 수행한다. 

ICT 융복합 기술이 적용된 공작기계 스마트화는 스마트 구성요소, 공정설계 시스템, 시스템 구현 및 제어기술 등에 관한 연구를 중심으로 활발히 진행 중이다. 

◇ 공작기계 연구는 ICT 융합 가공과 스마트 정밀기계 지향 

공작기계 스마트화 연구의 주된 방향은 ICT 기반 융합기술이 내장된 가공시스템과 핵심기술을 개발하고, 첨단 고부가가치 제품을 고정밀?고효율로 가공하는 스마트 정밀기계 시스템을 개발하는 것으로 진행 중이다. 

스마트 공작기계 시스템을 구현하기 위해서는 이를 지원할 스마트 기계구조 시스템 개발이 선행되어야 한다. 예를 든다면 온도제어(±0.5℃ 이내), 진동감지(불균형 0.5μm 이내), 미세부하감지(무부하 5% 이내), 가변 예압(±10% 이내)이 가능한 스마트 주축 시스템, 온도제어(±1℃ 이내), 미세부하(무부하 5% 이내) 감지가 가능한 스마트 이송 시스템, 열 변위 보상(±5μm 이내) 기술 등이다.  . 

스마트 정밀기계 유닛의 개발 및 적용을 통해 금속 가공기계의 스마트화를 제고하는 기술 연구도 활발히 진행 중이다. RFID, 바코드, 비전 등의 인식장치를 활용한 공구홀더 인식 및 실시간 공구 수명관리가 가능한 ATC 및 공구관리 모듈개발과 실시간 하중 모니터링이 가능한 지그 & 픽스쳐 등의 스마트 정밀기계 유닛 R&D가 이뤄지고 있다. 

ICT 기반 융합 S/W 이식이 가능한 제어장치(미들웨어)의 설계 및 개발을 통해 스마트 정밀기계 시스템을 개발하는 연구도 수행 중이다. 

여기에서 ICT 기반 융합 S/W로는 접촉식/비접촉식 기상측정, 센서융합 기반 자기 모니터링, 경험기반 공정 학습제어, 열변위 보상, NC 시뮬레이션 입/출력, 지능형 HMI 및 이를 활용한 M2C(Manufacturers to Consumer) 등을 들 수 있다. 

◇네트워킹 통한 공작기계 가공공정 모니터링 시스템 구축

센서융합 및 네트워킹 기술을 활용한 공작기계 상태 및 가공공정 모니터링 시스템을 구축하는 기술에 대한 연구도 진행되고 있다. 

공작기계의 스마트화에 핵심 요소기술이라고 하면 다중센서(온도, 진동, 전압/전류, 하중, 유압, 유량, RFID 및 비전 등) 및 센서융합(센서 융합도 2개 이상) 기반 공작기계 시스템 상태 추출에 대한 기술이다. 공작기계에 적용되는 센서가 중요한 만큼 활용되는 센서의 빌트인(built-in) 기술 및 내구성 및 내환경성에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.

네트워킹 기술과 관련해서는 센서 인터페이스 및 공작기계와의 통신을 위해 산업용 표준 및 CAN(Controller Area Network), OPC(Optical Proximity Correction), IoT, Fieldbus 등의 다양한 통신프로토콜을 지원하는 통신 및 네트워크에 관한 연구도 이뤄지고 있다.  

지능형 HMI 기술과 기계 간 통신 및 클라우드 통신(M2C) 기술은 ICT 기술에 의해 빠르게 발전하고 있다. 이들 기술은 실제 공작기계 시스템에 장착되어 스마트 공작기계 시스템의 구현 및 적용 부분에서 영역이 점차 확대되고 있다. 

최근에는 센서를 통해 실제 데이터를 수집 및 가공해 공작기계 시스템 운용에 대한 계획 데이터를 생성하는 기술이라고 할 수 있는 ‘작업자 친화형 지능형 HMI 구현 기술’ 개발이 활발히 진행 중이다. 이는 대화형 CAM을 이용한 가공데이터 자동화 기술, 추론 기능을 가지는 룰(rule) 기반 가공 최적화 기술 등이 실시간으로 공작기계 운용을 가능하게 하는 것이다. 현재 지능형 HMI를 이용해 NC 가공의 실시간 시뮬레이션 및 보정 기술 등과 같은 IT 기술 등은 실제 공작기계에 장착되고 있다. 

글로벌 기업들 스마트 공정제어 시스템 기술 개발 동향

글로벌 기업들의 지능형 금속제조 공정제어 시스템 관련 연구개발 노력도 지속적으로 진행되는 중이며 실제 적용사례도 다양하게 나타나고 있다. 

Schaeffler는 다양한 산업용 부품 제작에 ICT 관련 기술을 활발하게 적용해 생산효율과 제품의 부가가치를 높이고 있다. 이 기업은 베어링, 브래킷 등의 부품 표면에 패턴 센서를 활용하면서, 토크 등 물리량을 측정해 효율적인 생산을 위한 데이터 원천소스로 활용하고 있다. 부품은 변형량에 따라 배선을 흐르는 회로의 저항이 변화하기 때문에 부품에 가해지는 힘과 토크 등을 측정할 수 있게 된다. 이를 통해 배선 패턴은 부품 표면에 특수 합금을 코팅하고 미리 정해 둔 패턴이 남도록 깎아 제작이 진행된다. 

독일과 일본의 합병으로 탄생한 글로벌 공작기계 기업인 DMG MORI도 디지털 제조환경 도입에 적극적이다. DMG MORI는 기계와 상위 시스템(ERP, MES 등)과의 연계를 통해 생산 및 품질관리가 가능하도록 하는 새로운 HMI를 선보이고 있다. 아이디어부터 최종 제품의 가공까지 전 공정을 단순화하고 빠르게 진행할 수 있는 디지털 제조 방식을 제안하고 있다. 

또한 공작기계 전 기종에 이송계의 질량중심과 이송중심을 일치시키는 DCG(Driven at the Center of Gravity) 시스템 구조 설계를 도입하고 있다. 

이외에도 DMG MORI는 수평형 머시닝센터를 중심으로 한 유연 생산 자동화 시스템 뿐만 아니라 터닝센터나 수직형 머시닝센터를 중심으로 한 소규모 셀 자동화 시스템 공급에도 역량을 투입하고 있다. 이미 DMG MORI는 2000년 세계 각지의 공작기계를 원격 모니터링하는 고객지원시스템 ‘MORI-NET Global Edition’을 출시할 정도로 ICT 활용에 적극적인 노력을 기울였다. MORI-NET Global Edition은 단시간에 유지·보수 서비스 경쟁력 향상을 위해 개발됐다. 이 지원시스템은 고객들에게 정기적인 E-mail 공지를 통해 기계 작동 상태, 생산 결과, Alarm History와 기타 작동 정보를 고객에게 발송해준다. 이를 통해 여러 대의 기계생산 현장에서도 광범위한 정보의 수집 및 저장이 가능하게 한다. 

판금 레이저 가공기 시장을 주도하는 Trumpf도 자동화 시스템 및 솔루션으로 유명하다. 이 기업은 레이저절단기와 판재 절곡기에 적용 가능한 자동화 장치 개발을 통해 판금가공 라인의 유연 생산 자동화 시스템 구축을 돕는 서비스와 함께 솔루션을 제공하고 있다. 독일 기업인 Trumpf는 전체 사업에서 공작기계 비중이 84.3%를 자치하는 전문회사로 글로벌 인지도를 확보하고 있으며 판금 레이저가공기 시장을 주도하고 있다. 

FANUC은 CNC 컨트롤러의 내부 버스를 독자적으로 개발하고 채용하고 있다. 100Mbit의 Ethernet을 표준장비로 활용하면서 공장 내 LAN에 직접 접속, NC 데이터의 가동상태를 관리하는 CNC 컨트롤러 Series 30i를 개발해 세계시장에서 공급하고 있다. 이 장비는 사용자 편의성 향상을 위해 15, 10.4, 8.4인치 컬러 LCD를 지원하며 15개의 언어 지원하고 있다. 또한 다이몰드의 가공에 쓰이는 고용량의 가공 프로그램을 위해 8MB의 프로그램 전용 메모리 및 ATA Flash, Compact Flash 메모리 등을 장착하고 있다. 일본 기업으로 산업용 로봇과 CNC 시스템을 제공하는 FANUC은 SIEMENS와 더불어 세계 공작기계 시장을 선도하고 있다. 

글로벌 공작기계 기업인 일본의 Mazak도 ICT 융합형 공정제어 시스템 관련 서비스를 활발히 진행하고 있다. Mazak은 기존 제2공장을 부품 가공을 위한 전용공장으로 재편한 바 있다. 이 공장에서는 다품종 소량생산을 위한 장시간 무인 가동 라인 ‘마작오토 플렉스 셀’을 가동 중이다. 제2공장에 도입한 무인 포크리프트(AGFL)는 자동 창고와 연동되어 워크 및 지그?공구를 자동으로 반입하고 반출한다. 

또한 Mazak은 Smooth X라는 새로운 HMI를 통해 스마트폰, 태블릿 PC와 유사한 사용성을 지원하고 있다. Mazak은 Smooth X를 통해 Factory Management Support 기능을 제공하면서 컨트롤러와 MES, ERP 등 상위 생산공정 시스템과 데이터 정보 공유가 가능하도록 해 생산성 향상을 지원하고 있다. 

글로벌 주요국들 ICT 융복합 스마트 제조 R&D 활발  

현재 세계 주요국들은 데이터 등 AI 인프라를 구축해나가는 한편 국가전략을 통한 ICT 기반 기술융합을 위한 재정지원, 인재 양성에 주력하고 있다. 

미국은 2009년부터 오픈데이터 정책 등을 통해 빅데이터 활용이 용이하도록 환경을 만들어 왔다. AI 응용 산업을 민간투자 중심으로 추진하면서 구글, 애플, 아마존 등 빅테크 기업 중심으로 AI 글로벌 시장을 주도하고 있다. 

중국의 AI 산업은 정부와 공공주도의 대규모 투자로 진행돼 왔다. 더불어 서구권에 비해 수월한 개인정보 수집 및 활용을 통해 2015년부터 빅데이터 산업을 육성했으며 선도기업 중심으로 각 산업에서 AI를 응용하고 있다. 영국은 AI 인재 육성과 우수 인재 확보에 주력해 왔다. AI 관련 인재 유치를 위한 특별비자 발급을 늘리고 이민 규칙을 변경해 정착을 돕고 있다. 또한 NHS Digital을 설립해 환자의료 정보를 수집하는 등 제도를 개선해 나가고 있다. NHS Digital은 영국의 보건의료정보 인프라 구축 및 빅데이터공개 및 활용 등을 담당하는 정부 전문기구다. 일본은 2017년 개인정보법을 개정해 개인 데이터의 사후 동의철회 방식을 도입하는 한편 정부 주도로 자국 내에 우호적인 데이터 인프라 환경을 마련해 나가고 있다. 

우리나라도 산학연 전문가로 구성된 AI 개발 및 인프라 구축을 위한 컨소시엄이 필요한 상황으로 정부 차원의 협력 및 적극적인 지원이 요구된다.

소부장 산업의 시스템 지능화, 친환경화 서둘러야  

우리나라는 2020년 7월 9일 소부장 2.0 전략 비전을 발표하고, ‘첨단산업의 세계적 클러스터화를 통한 소부장 강국도약’ 목표를 세운 바 있다. 소부장 2.0 전략의 핵심은 글로벌 소부장 강국으로의 도약과 첨단산업의 세계 공장화로 글로벌 시장을 겨냥한 중장기 로드맵이다. 이와 더불어 정부는 2021년 6월 개정된 ‘뿌리산업법’을 내놓기도 했다. 기존 주조, 금형, 소성가공, 열처리, 표면처리, 용접 외에 ‘차세대 공정기술’인 사출·프레스, 정밀가공, 로봇, 센서 등이 법안에 추가했다. 이를 통해 기존 뿌리기술 범위가 소재다원화, 지능화 중심으로 대폭 확장됐다. ‘뿌리산업법’은 2024년 12월부터 본격적으로 시행됨에 따라 정부는 소부장 경쟁력 핵심기반인 뿌리산업의 전환 로드맵을 세부적으로 마련하고 뿌리산업 전환을 본격화 할 것으로 예상된다.

소부장을 상징하는 뿌리산업에서 금속 가공 영역은 중요한 위치를 차지해 왔다. 국내 제조업의 발전과 성장을 이끌어 오는데 기여해 왔으며, 현재까지도 글로벌 시장에서 우리 기업들의 경쟁력을 뒷받침하고 있다. 최근에는 ICT와 접목이 활발해지는 제조업 트렌드에 발맞춰 금속가공 산업 분야도 장기적 관점의 미래 전략이 필요한 시기다. 특히 지능형 금속제조 공정제어 시스템은 금속 소재 및 성형가공 분야에서 성형가공 기술에 속하는 우리나라의 전략품목에 속한다. 시스템의 지능화, 친환경화는 향후 우리나라 금속 소재 및 성형가공 분야가 필히 지향해야 할 방향이며, 이를 통해야 비로소 기술경쟁력 향상 및 확보가 가능할 것으로 예상된다.