한국, AI 기술 도입·시험 활발 … 일본, 도입률 21.7%로 평균 하회

화학산업 등 주요 제조업이 AI(인공지능) 도입에 속도를 내고 있다. 
산업통상자원부는 최근 소부장(소재·부품·장비) 생산기업의 DX(Digital Transformation)를 위해 공공 개발한 시뮬레이션 소프트웨어 보급 등 지원 방안을 모색하고 있다.
그러나 국내 제조업의 AI 도입 수준은 글로벌 평균에 미치지 못하고 있다.
미국 AI 소프트웨어 전문기업 세일즈포스(Salesforce)에 따르면, 한국 제조업은 73%가 AI 기술을 도입했거나 시험단계에 있다. 하지만, 글로벌기업은 80%가 이미 AI를 도입했거나 시험단계에 있다고 답해 글로벌기업과 비교하면 낮은 수준으로 파악된다.
최근 DX에 속도를 내고 있는 일본은 2023년 기준 IoT·AI 시스템 도입률이 전체 16.9%, 제조업 21.7% 수준에 불과하며 화학기업을 중심으로 도입에 속도를 내고 있다.
일본촉매(Nippon Shokubai)는 일본 및 해외공장의 DX를 가속화하기 위해 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 공급하는 노르웨이 Cognite의 데이터옵스(DataOps) 플랫폼 활용을 확대할 계획이다.
이미 히메지(Himeji)의 SAP(Super Absorbent Polymer) 사업장에 산업용 데이터옵스 플랫폼 CDF(Cognite Data Fusion)을 도입했으며 2025년 인도네시아 자회사에 도입할 예정이다.
CDF는 커넥터를 통해 수집한 데이터를 최적 용량화하고 맥락화해 정리함으로써 이용편의성을 높였으며, 집약된 데이터를 산업용 데이터 모델(지식 그래프)에 저장해 API(Application Programming Interface)와 BI(Business Intelligence) 툴을 통해 데이터를 추출함으로써 DX를 지원하고 있다.
일본촉매는 현장에서 파악한 대다수의 과제를 CDF로 해결할 수 있을 것으로 기대하고 도입을 검토했고 내부 시연을 반복한 결과 압도적인 처리능력 속도를 높게 평가해 채용을 결정한 것으로 알려졌다.
CDF 클라우드는 태그 숫자에 한계가 있으나 업로드하는 도면수 등 등록 데이터 용량과 사용자, 동시 접근 숫자에 제한이 없어 대규모 사용일수록 메리트가 큰 편으로 평가된다.
AI를 활용해 고도의 컨텍스트화를 거치기 때문에 80% 정도 자동으로 연결성이 확보되는 점도 특징이다.
일본촉매는 Cognite를 베이스로 정보종합기반을 정비하고 있으며 히메지 사업장은 CDF 정보 연계와 플랜트 정보 관리시스템(PIMS) 시계열 데이터를 적용해 가동정보 검색에 소요되는 데이터 검색 및 수집 시간을 1년에 약 9000시간 단축할 수 있을 것으로 예상하고 있다.
이밖에 분석에 착수하는 횟수가 증가해 다양한 정보를 파악할 수 있게 되면서 추가적인 효과가 나타날 것을 기대하고 있다.
최근에는 가와사키(Kawasaki) 사업장에서도 CDF 시연을 실시했다. 2025년 인도네시아 자회사에 CDF 도입을 진행하는 사이에 가와사키 사업장의 P&ID(배관계장도) 정비를 마치고 2026년 적용을 검토하고 있다.
생성형 AI 도입을 위해서는 기술검증(PoC)을 실시하며 사용례를 탐색하고 있다.
설비 보전 관리시스템의 데이터를 탑재해 펌프에서 발생하는 이상음 대응책을 질문하면 과거 이력으로부터 유사한 사례를 제시하는 등 생성형 AI를 활용한 유사 이상 대응 제안을 검토하고 있다.
수십년 전 유사 이상 사례에 어떻게 대응했는지를 파악하면 경험이 부족한 직원이라도 쉽게 지원할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
일본촉매는 점진적으로 라이선스를 확대해 생성형 AI 활용을 준비할 계획이다. (윤우성 선임기자)