2030年までにAI導入企業を600社から6000社へ拡大へ…製造ロボット1000社に普及
危険工程の自動化・製造データの現物出資（評価）認定を推進…中小企業の初期投資負担を軽減
国内の中小製造企業における人工知能（AI）の導入率はわずか1％にとどまっている。大企業がAIとロボットを融合した自律製造技術の開発を加速させる一方、中小製造の現場では生産設備のデジタル転換すら十分に果たされていないケースが多い。技術導入に必要な資金や専門人材が不足しているうえ、工場ごとに設備や生産方式が異なるため、自動化システムを一律に適用することも困難な状況だ。
政府はこの格差を是正するため、2030年までにスマート製造革新全体に5兆ウォン以上の国家予算を投入する。AIが生産状況を判断し、ロボットが実際の作業を遂行する「フィジカルAI」を中小製造企業へ普及させる方針だ。
中小ベンチャー기업부（中小ベンチャー企業部）は先立つ29日、忠清南道天安（チョンアン）の鍾根堂（チョングンダン）工場で開催された第16回国家政策調整会議において、こうした内容を盛り込んだ「中小製造フィジカルAI拡散戦略」を発表した。
危険工程からロボットを投入…AI導入企業を10倍に拡大
政府は現在600社水準であるAI導入企業を2030年までに6000社へと増やし、中小製造企業のデジタル転換率も30％から50％へと引き上げる方針を固めた。
企業の技術水準に応じて支援方式も差別化する。生産情報を十分に収集できていない工場にはデータ収集基盤をまず構築し、スマート工場をすでに稼働中の企業にはAIを活用した工程最適化やデジタルツイン技術を適用する。
ロボットは、反復的な手作業や安全事故のリスクが高い工程から優先的に普及させる。政府は2030年までに約1000社の中小製造企業に対し、製造ロボットを支援する計画だ。
部品運搬や製品移送のように一定の作業が繰り返される工程にロボットを投入し、AIが設備の稼働状態と生産データを分析して作業を調整する方式をとる。従来の自動化が定型の動作を繰り返すことに主眼を置いていたのに対し、フィジカルAIは生産状況の変化に応じて判断と作業を連動させる。
政府は個別設備だけでなく、工程および工場全体を対象としたAI・ロボットの統合実証も推進する。実際の生産環境で技術の効果を検証した後、類似の製造現場に適用できるモデルを確保する計画だ。
中小製造業は工場ごとに生産品や設備構成が異なるため、大企業向けの自動化システムをそのまま導入することは難しい。政府は現場で検証された技術を他企業にも展開できるよう、標準モデルを整備する方針だ。
工場データも現物として認定…AI導入コストを抑制
AIシステムを構築するためには、生産設備からデータを収集・分析する装置が不可欠となる。導入後もシステムを管理・改善する人材を確保しなければならない。中小企業の立場からすれば、初期投資費だけでなくランニングコスト（運用費）も重荷となる。
政府は中小企業が蓄積してきた製造データの経済的価値を評価し、政府支援事業における企業の自己負担分の一部を現物として認める方策を推進する。
企業が保有する生産データを活用することで、支援事業への参加に必要な現金負担を軽減させるという狙いだ。実際の適用にあたっては、データの価値評価基準や認定範囲など、詳細な制度設計が求められる。
データの標準化も並行して推進する。工場ごとに異なる設備やシステムから収集した情報をAIの学習に活用し、開発した技術を他の生産現場にも応用するためである。
技術供給の基盤も拡充する。政府はロボット・センサー・AI・デジタルツイン分野におけるスマート製造専門企業500社を2030年までに育成・確保する計画だ。優秀な企業には技術開発や実証、海外進出などを手厚く支援する。
従来の人工知能製造プラットフォーム（KAMP）は「製造AI 24」へと高度化する。製造データを収集し、AIモデルを開発した上で実際の工場に適用し、再びデータを蓄積していくエコシステムを構築する予定だ。
政府が提示した5兆ウォン以上という金額は、2030年までにスマート製造革新全般に投じる中長期的な国家財源の規模である。製造データの現物認定範囲や企業別の支援条件などは、今後の後続事業において具体化される見通しだ。
